Günümüz Girişimciliğinde YZ: Gerçekçi Yaklaşımlar ve Stratejiler

Elbette, işte makalenin Türkçe çevirisi ve düzenlenmiş hali:

Günümüz Girişimciliğinde Yapay Zeka: Gerçekçi Yaklaşımlar ve Uygulanabilir Stratejiler

Giriş:

Günümüzde, yapay zeka (YZ) ajanları hakkında konuşmalar, sanki sadece birkaç komutla tüm departmanların yerini alabilecekleri yönünde. Bu rüya cezbedici: Her şeyi halledebilen, herhangi bir kısıtlama veya sınırlama olmadan, sadece AWS (Amazon Web Services) kimlik bilgilerinizi verdiğinizde tüm sorunlarınızı çözen otonom sistemler. Ancak, özellikle güvenilirliğin zorunlu olduğu kurumsal dünyada, gerçeklik pek de böyle değil. %99 doğruluk oranına sahip bir ajan bile yeterli olmayabilir. Örneğin, yemek teslimat rotalarını optimize ediyorsa, her yüz siparişten biri yanlış adrese gider. İş dünyasında, bu tür bir başarısızlık oranı kabul edilemez. Pahalı, riskli ve bir müşteri veya düzenleyiciye açıklanması zor. Finans, sağlık ve operasyon gibi gerçek dünya ortamlarında değer sağlayan YZ sistemleri, bu fantezilere benzemiyor. Açık dünya problemlerini yarı hazır teknolojiyle kovalamak zaman, para ve güven kaybına yol açar. Ancak, önümüzdeki, net bir yatırım getirisi (YG) ve net sınırları olan sorunlara odaklanırsak, YZ’yi bugün çalıştırabiliriz. Bu makale, bu heyecanların ötesine geçerek gerçekten gönderilen, çalışan ve yardımcı olan YZ ajanları oluşturmakla ilgilidir.

### Açık Dünya ve Kapalı Dünya Problemlerini Anlamak

Yapay zeka alanındaki en büyük heyecanlardan biri, “açık dünya” YZ’sidir; herhangi bir şeyi idare edebilen, yeni durumlara uyum sağlayan, anında öğrenen ve eksik veya belirsiz bilgilerle çalışan ajanlar hayal etmek. Ancak, bir işletme bağlamında bu tür bir yaklaşım genellikle pratikte işe yaramaz. “Açık dünya” problemleri, zaman ve uzayın sınırsız olduğu, görevlerin önceden belirlenmediği ve dinamik olarak ortaya çıkabildiği ortamlardır. Bu tür ortamlarda YZ, eksik bilgilerle çalışır; bilmediği şeyin yanlış olduğunu varsayamaz, sadece bilinmeyendir. Mevcut YZ yetenekleri için inanılmaz derecede zorlu bir dizi sorun sunar.

Buna karşın, “kapalı dünya” problemleri, kapsamın bilindiği, kuralların net olduğu ve sistemin tüm ilgili verilere sahip olduğunu varsayabileceği problemlerdir. Çoğu işletmenin her gün karşılaştığı problemlerdir bunlar: fatura eşleştirme, sözleşme doğrulama, dolandırıcılık tespiti, talep işleme, envanter tahmini. Bunlar, başlıkları manşetlere taşımayan, ancak işletmelerin çözmeyi gerçekten önemsediği senaryolardır. Bu nedenle, bir şirketin YZ stratejisi, açık dünya fantezileri yerine bu kapalı dünya problemlerine odaklanmalıdır.

### Gerçek Dünyadaki Kurumsal YZ Ajanları

Günümüzde YZ ajanlarını hayal eden insanlar genellikle bir sohbet penceresi tasavvur eder. Bir kullanıcı bir komut yazar ve ajan, yardımcı bir yanıt verir (hatta belki birkaç aracı tetikler). Bu, demolar ve tüketici uygulamaları için iyidir, ancak kurumsal YZ’nin pratikte nasıl çalışacağı bu değildir. Kurumsal dünyada, en kullanışlı ajanların çoğu kullanıcı tarafından başlatılmaz, otonomdur. İnsanların onları yönlendirmesini bekleyerek boş durmazlar. İşletmeden geçen verilere tepki veren, uzun süreli çalışan süreçlerdir. Karar verirler, hizmetleri ararlar ve çıktı üretirler, sürekli ve eşzamansız olarak, ne zaman başlayacaklarını söylemeye gerek kalmadan.

Örneğin, yeni faturaları izleyen bir ajanı düşünün. Her fatura geldiğinde, ilgili alanları çıkarır, bunları açık satın alma siparişleriyle karşılaştırır, uyuşmazlıkları işaretler ve faturayı onay veya reddetme için yönlendirir; bunu kimsenin yapmasını istemesine gerek kalmadan yapar. Sadece olayı (“yeni fatura alındı”) dinler ve çalışmaya başlar. Veya müşteri kaydını düşünün. Bir ajan, yeni bir hesap oluşturulduğu anı izleyebilir, ardından bir dizi işlem başlatabilir: belgeleri doğrulayabilir, müşterini tanı (KYC) kontrolleri yapabilir, karşılama deneyimini kişiselleştirebilir ve bir takip mesajı zamanlayabilir. Kullanıcı, ajanın varlığından haberdar olmaz. Sadece çalışır. Güvenilir bir şekilde. Gerçek zamanlı olarak.

Bu, kurumsal ajanların nasıl göründüğüdür: Olay odaklıdırlar: Kullanıcı komutları yerine sistemdeki değişikliklerle tetiklenirler. Otonomdurlar: İnsan müdahalesi olmadan hareket ederler. Süreklidirler: Tek bir görev için ortaya çıkmaz ve kaybolmazlar. Çoğunlukla eşzamansızdırlar: Engelleme iş akışlarında değil, arka planda çalışırlar. Ajanlar, olaylara tepki veren ve yayan, bağlam taşıyan, modeller kullanan mikro hizmetlerdir.

### Güvenilir YZ Sistemleri Oluşturmak

Kurumsal düzeyde YZ sistemleri oluşturmanın anahtarı, büyük bir modeli ince ayar yapmak değil, mevcut modelleri, araçları ve mantığı bir araya getirmektir. Bu bir yazılım mühendisliği sorunudur, modelleme sorunu değil. Temelinde, kurumsal ajanlar, zekaya sahip modern mikro hizmetlerdir. Onlara olaylara erişim verir, doğru bağlamı verir ve bir dil modelinin muhakemeyi yönetmesine izin verirsiniz. Başarılı bir şekilde yapıldığında, bu güçlü bir mimari desendir. Aynı zamanda bir zihniyet değişikliğidir. Ajan oluşturmak, yapay genel zekayı (AGI) kovalamakla ilgili değildir. Gerçek sorunları daha küçük adımlara ayırmak, ardından onları ele alabilen özel, güvenilir bileşenleri bir araya getirmekle ilgilidir, tıpkı iyi yazılım sistemlerinde her zaman yaptığımız gibi.

Burada önemli olan, YZ modellerinin doğasıdır. Özellikle Büyük Dil Modelleri (LLM’ler), doğası gereği deterministik değildir. Tasarımları gereği olasılıklıdırlar. Aynı girdi, bağlama, örneklemeye veya sıcaklığa bağlı olarak farklı çıktılar verebilir. Bu, bir komutu yanıtlarken sorun değildir. Ancak bir iş süreci yürütüyorsanız, bu öngörülemezlik bir yükümlülüktür. Bu nedenle, üretim kalitesinde YZ sistemleri oluşturmak istiyorsanız, yapmanız gereken basittir: Deterministik olmayan modelleri deterministik bir altyapı içinde sarın. Eğer belirli bir araçın bir görev için kullanılması gerektiğini biliyorsanız, modelin karar vermesine izin vermeyin, sadece aracı çağırın. İş akışınız statik olarak tanımlanabiliyorsa, dinamik karar vermeye güvenmeyin, deterministik bir çağrı grafiği kullanın. Girdiler ve çıktılar öngörülebilirse, ajan mantığını aşırı karmaşık hale getirerek belirsizlik yaratmayın.

Sonuç:

YZ’nin kurumsal dünyadaki geleceği, AGI ile başlamaz. Çalışan otomasyonla başlar. Bu, yapılandırılmış, sınırlı ve gerçek etki için fırsatlarla dolu kapalı dünya sorunlarına odaklanmak anlamına gelir. Her şeyi yapabilen bir ajana ihtiyacınız yok. Doğru yönlendirilen bir talep, doğru bir şekilde ayrıştırılan bir belge, zamanında takip edilen bir müşteri gibi, güvenilir bir şekilde bir şeyler yapabilen bir sisteme ihtiyacınız var. Bu kazançlar artar. Maliyetleri düşürür, zaman kazandırır ve YZ’ye yığının güvenilir bir parçası olarak güven oluşturur. Ve buna ulaşmak, istem mühendisliğinde çığır açmayı veya bir sonraki modelin sihirli bir şekilde genelleme yapmasını beklemeyi gerektirmez. İyi mühendislerin her zaman yaptığı şeyi yapmayı gerektirir: Sorunları parçalamak, birleştirilebilir sistemler oluşturmak ve bileşenleri test edilebilir ve gözlemlenebilir şekillerde birbirine bağlamak.

Olay odaklı çoklu ajan sistemleri, sihirli bir değnek değildir, sadece yapılandırılmış bir şekilde kusurlu araçlarla çalışmak için pratik bir mimaridir. Zekanın nerede gerekli olduğunu izole etmenize, nerede olmadığını sınırlamanıza ve bireysel parçalar yapmasa bile öngörülebilir şekilde davranan sistemler oluşturmanıza olanak tanır. Bu, sınırı kovalamakla ilgili değil. Temel yazılım mühendisliğini yeni bir sınıf soruna uygulamakla ilgili.