YZ Temsilcileri: İş Dünyasında Dönüşüm ve Girişimcilikte Gelecek

Yapay Zeka (YZ) Temsilcilerinin İş Dünyasındaki Yükselişi ve Girişimcilikte Yarattığı Dönüşüm

Yapay zeka temsilcileri (agent) gerçek dünya uygulamalarına entegre olurken, kuruluşlar bu teknolojinin organizasyonlarında nasıl bir yer edineceği, nasıl etkili bir şekilde geliştirileceği ve ölçeklenebilir bir şekilde nasıl işletileceği konusunda baskı altında. VentureBeat’in Transform 2025 etkinliğinde, teknoloji liderleri, yapay zeka temsilcileriyle işlerini nasıl dönüştürdüklerini tartışmak üzere bir araya geldi. Bu panelde Foundation Capital’dan genel ortak Joanne Chen, Sendbird’den proje yönetimi VP’si Shailesh Nalawadi, Cognigy’den AI dönüşümünden sorumlu SVP Thys Waanders ve Rocket Companies’den CTO Shawn Malhotra yer aldı. Bu makale, yapay zeka temsilcilerinin çeşitli sektörlerdeki potansiyelini, karşılaşılan zorlukları ve bu teknolojiden tam olarak yararlanmak için şirketlerin benimsemesi gereken stratejileri inceleyecektir.

Verimlilik ve Dönüşümün Anahtarı: Yapay Zeka Temsilcilerinin Uygulama Alanları

Yapay zeka temsilcilerinin ilk cazibesi, insan kaynaklarından tasarruf etme potansiyelidir. Bu, hesaplaması oldukça basit bir avantajdır. Ancak, yapay zeka temsilcileriyle elde edilen dönüşümsel yetenekleri tam olarak yansıtmakta yetersiz kalır. Rocket Companies’de yapay zeka temsilcileri, web sitesi dönüşümünü artırmada güçlü araçlar olduğunu kanıtladı. Müşteriler, bir temsilci tabanlı etkileşim yoluyla geldiğinde, web sitesi üzerinden dönüşüm olasılıkları üç kat daha fazla oldu. Örneğin, bir Rocket mühendisi, konut kredisi altyazı sırasında transfer vergilerini hesaplamak gibi oldukça uzmanlaşmış bir görevi otomatikleştirmek için sadece iki günde bir temsilci geliştirdi. Bu, yılda milyonlarca dolarlık bir gider tasarrufu sağladı. 2024’te, yapay zeka çözümleri sayesinde bir milyondan fazla ekip üyesi saati tasarruf edildi. Bu sadece gider tasarrufu sağlamakla kalmıyor, aynı zamanda ekip üyelerinin zamanlarını, genellikle hayatlarının en büyük finansal işlemini yapan insanlara odaklamalarına olanak tanıyor.

Yapay zeka temsilcileri, bireysel ekip üyelerini güçlendiriyor. Tasarruf edilen milyonlarca saat, bir kişinin işinin birçok kez kopyalanması değil, çalışanların yapmaktan hoşlanmadığı veya müşteriye değer katmayan işin küçük bir bölümüdür. Bu durum, daha fazla iş hacmi yönetme kapasitesi sağladı. Bazı ekip üyeleri geçen yıl, bir önceki yıla göre %50 daha fazla müşteriyle ilgilenebildi. Bu, daha yüksek verim elde etmeyi, daha fazla iş yapmayı ve daha yüksek dönüşüm oranları görmeyi sağlıyor çünkü temsilciler, müşterinin ihtiyaçlarını anlamaya zaman ayırıyor, tekrarlayan görevleri ise yapay zeka üstleniyor.

Yapay Zeka Temsilcilerinin Karmaşıklığıyla Başa Çıkmak

Yapay zeka temsilcilerinin karmaşıklığı, yazılım mühendisliğinden farklı bir yaklaşım gerektirir. Yazılım mühendisliğinde bir kez yazıp test ettiğinizde, aynı cevabı binlerce kez alırsınız. Ancak, yapay zeka temsilcilerinde aynı soruyu bir dil modeline (LLM) sorduğunuzda, olasılıklar üzerinden farklı cevaplar alırsınız. Bu durum, sadece yazılım mühendislerini değil, ürün yöneticilerini ve UX tasarımcılarını da sürece dahil etmeyi gerektiriyor. LLM’lerin gelişimi önemli bir rol oynadı. Daha önce, doğru modeli seçmek kritikti, aksi takdirde temsilci beklendiği gibi performans göstermeyebilirdi. Artık, ana akım modellerin çoğu daha öngörülebilir bir şekilde çalışıyor. Ancak, günümüzdeki zorluk, modelleri birleştirmek, yanıt verme hızını sağlamak, doğru modelleri doğru sırada düzenlemek ve doğru verileri entegre etmek. Örneğin, bazı müşteriler yılda milyonlarca konuşma gerçekleştiriyor. Eğer bu konuşmaların bir kısmı otomatikleştiriliyorsa, bu ölçekte nasıl yönetileceği büyük bir problem haline geliyor. Bu, bulut sağlayıcılarından model kullanılabilirliğine kadar birçok detayı içeriyor.

LLM’leri düzenlemenin ötesinde, bir temsilci ağını düzenlemek de gerekiyor. Örneğin, bir konuşma deneyimi, arka planda bir temsilci ağına sahiptir ve düzenleyici, mevcut temsilcilerden hangisinin isteği yerine getireceğine karar verir. Bu, yüzlerce veya binlerce farklı yeteneğe sahip temsilcinin olduğu bir senaryoda ilginç teknik problemler yaratır. Gecikme ve zamanın önemi arttıkça, bu temsilci yönlendirme sorunu önümüzdeki yıllarda çözülmesi gereken önemli bir konu haline geliyor.

Yapay Zeka Temsilcileri İçin Stratejik Yaklaşımlar ve Geleceğe Hazırlık

Şimdiye kadar, birçok şirket, yapay zeka temsilcilerini ilk olarak dahili olarak geliştiriyordu çünkü özel araçlar henüz mevcut değildi. Ancak, genel LLM veya yapay zeka altyapısı oluşturarak farklılaşamaz ve değer yaratamazsınız. İlk oluşturmanın ötesine geçmek, hataları ayıklamak, yinelemek ve geliştirmek ve altyapıyı korumak için özel uzmanlığa ihtiyaç vardır. Birçok durumda, potansiyel müşterilerle yapılan en başarılı görüşmeler, zaten dahili olarak bir şeyler inşa etmiş olanlarla gerçekleşir. Bu kişiler, 1.0 versiyonuna ulaşmanın yeterli olduğunu, ancak dünyanın ve altyapının gelişimiyle birlikte, teknolojiyi değiştirmeleri gerektiğinde bu düzenlemeleri yapma yeteneklerinin olmadığını fark ederler.

Kuruluşlar, yapay zeka temsilcilerinin artan karmaşıklığına nasıl hazırlanabilir? Bu, sisteminizdeki kontrollerin ve dengelerin daha fazla zorlanacağı anlamına gelir. Örneğin, düzenleyici bir süreci olan bir sistemde, bir insan, her şeyin onaylandığından emin olmak için devrede olmalıdır. Kritik dahili süreçler veya veri erişimi için gözlemlenebilirlik, uyarı ve izleme mekanizmalarına sahip olmak önemlidir. Bir şey ters giderse, bunu bilmeniz gerekir. Bu, algılamayı ikiye katlamak, bir insanın devrede olması gereken yerleri anlamak ve bir şeylerin ters gitmesi durumunda bu süreçlerin yakalayacağına güvenmek anlamına gelir. Ancak, bunun açtığı güç nedeniyle bunu yapmanız gerekir. Bu nedenle, bir yapay zeka temsilcisinin geliştikçe güvenilir bir şekilde davranacağından nasıl emin olabilirsiniz? Kısa cevap, daha inşa etmeye başlamadan önce, bir değerlendirme (eval) altyapısına sahip olmanızdır. Yapay zeka temsilcisinden neyin iyi göründüğünü bildiğiniz ve bu test setine sahip olduğunuz sağlam bir ortama sahip olduğunuzdan emin olun. İyileştirmeler yaptıkça buna başvurun. Değerlendirmeyi düşünmenin en basit yolu, yapay zeka temsilci sisteminiz için birim testleridir.

Sonuç

Yapay zeka temsilcileri, iş dünyasında devrim yaratma potansiyeline sahip güçlü araçlardır. Verimliliği artırma, maliyetleri düşürme ve çalışanların daha stratejik görevlere odaklanmasını sağlama gibi önemli avantajlar sunarlar. Ancak, bu teknolojiden tam olarak yararlanmak için kuruluşların, karmaşıklığın üstesinden gelmek, stratejik ortaklıklar kurmak ve geleceğe yönelik hazırlık yapmak gibi çeşitli zorlukları aşması gerekiyor. Yapay zeka temsilcilerinin potansiyelini gerçekleştirmek için, organizasyonların öncelikle yapay zeka temsilcilerinin kullanım alanlarını dikkatlice belirlemesi, uygun modelleri ve altyapıyı seçmesi, sürekli değerlendirme ve iyileştirme süreçlerini benimsemesi ve güçlü bir veri yönetimi stratejisi geliştirmesi gerekmektedir. Bu, aynı zamanda eğitim ve farkındalık programlarıyla çalışanların bu yeni teknolojilere uyum sağlamasını desteklemeyi de içerir.

Girişimciler ve şirketler, yapay zeka temsilcilerinin sağladığı dönüşümsel gücü kucaklamalı, ancak aynı zamanda bu teknolojilerin getirdiği zorluklara karşı da hazırlıklı olmalıdır. Bu, yapay zeka temsilcilerinin etik kullanımı, veri gizliliği ve güvenlik gibi konularda titizlikle hareket etmeyi gerektirir. Sonuç olarak, yapay zeka temsilcilerinin geleceği, yenilikçilik, iş birliği ve sürekli öğrenme ile şekillenecektir. Kuruluşlar, bu değişime uyum sağlayarak rekabet avantajı elde edebilir ve yapay zekanın sunduğu sınırsız potansiyeli tam olarak keşfedebilirler.