Agenttic Ne Demektir?
Son aylarda, "etkili yapay zeka" (Agentic AI) ifadesi popüler bir konu haline geldi. Terim için yapılan aramalar hızla arttı ve bu durum, sadece boşta oturmakla kalmayıp kararlar alabilen, otonom hareket edebilen ve iş akışlarını sürekli olarak optimize edebilen yeni bir yapay zeka türüne olan ilginin arttığını gösteriyor.
Etken Yapay Zeka'nın yükselişi, insanların yapay zeka sistemlerini nasıl algıladıklarındaki bir değişimle bağlantılı: reaktif araçlar olarak değil, proaktif ve özerk ortaklar olarak. Etken kelimesi ise psikoloji ve eğitimde onlarca yıldır kullanılıyor ve insanların öğrenme ve karar alma süreçlerinin sorumluluğunu üstlenme biçimini tanımlıyor. Şimdi aynı fikir yapay zeka modelleri ve etken sistemler için de geçerli.
Agentic AI: Ne Anlama Geliyor?
Etken olmak, etkenlik gücüne sahip olmak demektir; bağımsız olarak sonuçlara ulaşma ve sürekli insan gözetimi olmadan eylemlerde bulunma yeteneği.
Örneğin, BT'de yalnızca soruları yanıtlamakla kalmayıp, sistemleri otonom olarak izleyen, küçük sorunlar için çözümler uygulayan ve büyük sorunları gerçek zamanlı olarak ileten bir yapay zeka asistanını düşünün. Bu, komutlara pasif olarak yanıt veren geleneksel bir yapay zeka değil; eylem halindeki aracı bir yapay zekadır.
Günümüzde bu terim çoğunlukla etken yapay zeka sistemi veya otonom yapay zeka etkeni gibi ifadelerde karşımıza çıksa da özü aynı: özerklik, proaktif problem çözme ve karar alma.
Eğitimde Aracı Yapay Zeka: Aracı Öğrenmenin Uygulanması
Eğitimde bu kavram, etken öğrenme veya etken katılım olarak karşımıza çıkar. Burada öğrenciler inisiyatif almaya, aktif olarak katkıda bulunmaya ve kendi yollarını şekillendirirken özerkliklerini kullanmaya teşvik edilir. Sadece verilen alıştırmaları tamamlamak yerine, üretken yapay zekâyı ders dışında bir uygulama geliştirmek için bir araç olarak kullanan bir öğrenci, etken davranış sergiler; doğal dildeki talimatların ötesine geçer ve eğitiminin sorumluluğunu üstlenir.
Psikolojide Aracı Yapay Zeka: Gerçek Dünya Perspektifleri
Psikolojide, Stanley Milgram'ın faillik durumu teorisi bunun tam tersini gösteriyor: İnsanlar bazen faillikten vazgeçip otorite figürlerinin kendileri adına karar vermesine izin veriyor. Deneyleri, insanların faillik durumuna girebileceğini ve eylemlerinin sorumluluğunu başkalarına devredebileceğini ortaya koydu. Özerklik ve uyum arasındaki bu gerilim, faillik teriminin bugün yapay zeka sistemlerine uygulandığında neden bu kadar önemli olduğunun bir parçasıdır.
İşletmelerde Aracı Yapay Zeka: Yapay Zeka Uygulamaları ve Benimsenmesi
Aracı Yapay Zeka (Agentic AI), karmaşık görevleri otonom olarak yerine getiren, stratejik olarak akıl yürüten ve değişen koşullara uyum sağlayan yapay zeka sistemlerini ifade eder. Bu yapay zeka uygulamaları, kararlar almak ve proaktif hareket etmek için LLM'leri (geniş dil modelleri), doğal dil işlemeyi ve makine öğrenimini bir araya getirerek geleneksel yapay zeka veya standart otomasyonun ötesine geçer.
Sadece mülakat planlamakla kalmayıp aynı zamanda özgeçmişleri değerlendiren, adayları sıralayan ve işe alım iş akışlarını gerçek zamanlı olarak güncelleyen bir İK yapay zeka asistanı hayal edin. Bu, aracı yapay zekanın iş operasyonlarında nasıl özerk bir ortak gibi davrandığını gösteriyor.
2025 benimseme verileri, aracı yapay zekanın yükselişini gösteriyor: Aracı sistemler pazarının 2025'te yaklaşık 7,5 milyar ABD doları değerinde olması bekleniyor ve tahminlere göre 2034 yılına kadar %43'ün üzerinde bir bileşik yıllık büyüme oranıyla 199 milyar ABD dolarını aşacak. Şirketlerin yaklaşık %79'u yapay zeka aracıları kullanırken , bugün yalnızca %34'ü aracı yapay zeka sistemleri uyguluyor ve yalnızca %14'ü bunları tamamen devreye almış durumda. Yine de, aracı yapay zeka kullananlar ortalama %32 maliyet tasarrufu ve ölçülebilir verimlilik artışları bildiriyor.
Aracı Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi
Makine öğrenimi, verilerdeki kalıpları tanıyarak ve tahminlerde bulunarak yapay zeka modellerinin zaman içinde gelişmesini sağlar. Ancak makine öğrenimi tek başına bir işlem yürütmez veya eylemde bulunmaz. Özerklikten yoksundur.
Öte yandan, aracısal yapay zeka, makine öğrenimini aracısal davranışla bütünleştirerek sistemlerin otonom olarak hedefler belirlemesini, karmaşık iş akışlarını yönetmesini ve insan müdahalesi olmadan değişen ortamlara uyum sağlamasını mümkün kılar. Yaygın sorunları öngören, proaktif olarak çözen ve her etkileşimden yararlanarak iyileştirme sağlayan bir yapay zeka yardım masası, gerçek dünya kullanım örneklerinde aracısal yapay zekanın bir örneğidir.
Kısacası, makine öğrenmesi tahminleri iyileştirirken, aracı yapay zeka proaktif, otonom karar alma ve eylem olanağı sunuyor.
Agentic AI Nasıl Çalışır?
Agentic AI, üç etkin AI teknolojisi aracılığıyla çalışır:
- Büyük dil modelleri (LLM'ler): İnsanlarla doğal bir şekilde etkileşim kurmak için dil anlama ve üretken yapay zeka yetenekleri sağlar.
- Doğal dil işleme (NLP): Yapay zekanın doğal dildeki talimatları yorumlamasına yardımcı olur ve yapay zeka aracılarının bağlamı ve amacı toplamasını sağlar.
- Makine öğrenimi (ML): Aracı yapay zeka sistemlerinin zaman içinde gelişmesini, gerçek dünya verilerinden öğrenmesini ve iş akışlarını optimize etmesini sağlar.
Bu bileşenler sayesinde, aracı yapay zeka otonom olarak akıl yürütebilir, planlama yapabilir, uygulayabilir ve değişen koşullara uyum sağlayabilir.
Agentic AI'nın Faydaları: Temel Özellikler
- Otonom eylemler – Yapay zeka sistemleri, doğrudan insan müdahalesi olmadan hareket edebilir, otonomi ve bağımsızlık gösterebilir.
- Hedef belirleme – Geleneksel yapay zekanın aksine, Agentic AI hedefler belirleyebilir. Geleneksel yapay zekalar sadece tepki verir.
- Uyarlanabilir öğrenme – Aracı yapay zeka, değişen girdilere ve geri bildirimlere sürekli olarak uyum sağlar.
- Muhakeme ve planlama – Geleneksel yapay zeka modellerinin aksine, aracı yapay zeka sistemleri karmaşık görevleri halledebilir ve çok adımlı iş akışlarında kararlar alabilir.
- Proaktif sorun çözme – Hataların büyümesini beklemek yerine, aracı yapay zeka sorunları sürekli olarak izler, belirler ve çözer.
Agentic AI ve AI Agent'lar: Farkı Anlamak
Yapay zeka ajanları, bağımsız varlıklar olarak çalışır; örneğin sohbet robotları, otonom araçlar veya öneri sistemleri. Veri toplar, sınırlı kararlar alır ve görevleri yerine getirirler. Ancak, birden fazla yapay zeka ajanı bir ajanlı yapay zeka sistemi içinde birlikte çalıştığında, ajanlı iş akışlarının gücü katlanarak artar.
Örneğin, bir sohbet robotu tek başına bir yapay zeka uygulamasıdır. Ancak bir aracı sisteme entegre edildiğinde, aynı sohbet robotu otonom olarak müşteri ihtiyaçlarını belirler, bağlamsal çözümler sunar ve hatta gerektiğinde sorunları insanlara iletir.
Otomasyonda Aracı Yapay Zekanın Geleceği
Otomasyon uzun zamandır statik kurallara ve betiklere odaklanmıştır. Agentic AI ise bunun ötesine geçerek, iş akışlarını sürekli olarak optimize eden özerklik, uyarlanabilirlik ve proaktif AI eylemleri sunar. Geleneksel yapay zeka araçlarının aksine, agentic AI gerçek zamanlı geri bildirim döngüleriyle çalışır ve kapsamlı kodlama gerektirmeden agentic iş akışlarını iyileştirir.
Otomasyonda aracı yapay zekanın faydaları şunlardır:
- LLMS ve gerçek dünya geri bildirimleri aracılığıyla sürekli kendini geliştirme.
- İşletme fonksiyonları genelinde karmaşık otonom yapay zeka görevlerinin otomatikleştirilmesinde daha fazla çok yönlülük.
- Daha iyi kullanılabilirlik, aracı yapay zekanın insanlarla ve yapay zeka uygulamalarıyla etkileşim kurmak için doğal dili kullanması.
Sistemlerine aracı yapay zekayı entegre eden kuruluşlar, daha yüksek verimlilik, daha düşük maliyetler ve daha esnek operasyonlar bildiriyor. Yapay zekanın benimsenmesinin hızlanması ve şirketlerin yeni nesil yapay zeka çözümlerini devreye almaya çalışmasıyla, aracı yapay zekanın geleceği, sektörleri yeniden şekillendirmeyi, karmaşık iş akışlarını otomatikleştirmeyi ve yapay zeka aracılarının özerkliğini genişletmeyi vaat ediyor.
Özünde, aracı yapay zeka, otonom hareket etmek, kararlar almak ve sürekli gelişmek üzere tasarlanmış yapay zeka sistemlerini ifade eder. Büyük dil, üretken yapay zeka, makine öğrenimi ve doğal dil işlemeyi bir araya getiren aracı yapay zeka, otomasyonun geleceğini sunabilir; yapay zekanın yalnızca bir araç değil, bir ortak olarak hareket ettiği bir gelecek.
