Yıllarca süren deneylere rağmen, çoğu kuruluş aynı fikirde: Yapay zeka, henüz işletmeyi veya parçalanmış yatırım getirisini yeniden hedeflemedi – henüz. Aslında McKinsey, yakın zamanda yapılan bir ankette katılımcıların sadece% 1'inin yapay zeka olgunluğunda olduklarına inandığını buldu. Benzer bir rapordaki katılımcıların% 80'i üretken AI'dan somut bir yatırım getirisi göremedi.
Yukarıdaki veriler, birkaç ay önceki AI sistemi uygulamalarının işletmelerde gerçek yapay zeka değerine doğru bir adım olduğunu göstermektedir. Peki, dünün en son üretken yapay zeka tavanına ulaşıyorsa, olgun AI sistemleri neye benzeyecek ve şimdi yol haritasında neredeyiz?
Ajan AI'yı sorumlu yapan nedir? Zekayı eylemle birleştirmek
BT profesyonelleri için gerçek etkiyi sağlayacak AI sistemlerinin stilini ifade etmek için, yazılımla daha az ilişkili kelime öbeği ödünç almalıyız. İnsanların işlerinde – özellikle de böyle alanlarda – desteğe ihtiyacı vardır. Tek başına, basit değerlendirme veya otomasyon araçları, BT uzmanları için biletleri yönetmek gibi yüksek hacimli görevlerin yükünü hafifletemez. AI sistemleri hesap verebilirliğin yalnızca bir kısmını ele aldığında, BT profesyonelleri eylemleri yorumlamalı veya süreçleri bitirmelidir. BT profesyonelleri bunun yerine hem yüksek hacimli görevlerin önüne geçmelerine yardımcı olacak hem de nereye odaklanmaları gerektiğini anlamalarına yardımcı olacak desteğe ihtiyaç duyarlar. Ve bu geliştirmek için basit bir otomasyon veya analiz aracından daha zordur. Bu ihtiyacı karşılamak için, kurumsal yapay zekanın geleceği, akıl ve eylem arasındaki örtüşmeye dayanacaktır. Sorumluluk alması gerekiyor.
Sorumlu bir kişiyi düşündüğümüzde, bir durumda en iyi eylemi belirlemek için akıl ve bilgelik kullanırlar. Ama bu, sorumlu bir kişinin beklediğimiz gibi, denklemin sadece yarısıuygulamakeylemde tavsiye ediyorlar. Bu hesap verebilirlik sistemi (eylemle eşleştirilmiş bir sebep), BT ekiplerini yapan veya kıran şeydir – ve bir ajan AI aracından ihtiyaç duydukları kesin destektir. Ajan AI'nın yükselişi, bu işlevi bilet yönetimi veya olay yanıtı gibi görevleri yerine getirmek için kurumsal BT ekipleriyle öğrenebilen, akıl yürütebilen ve uyumlu hale getirebilen ajanlar aracılığıyla sunar.
Bir sonraki adım mı? Bu ajanların işbirliği yapması gerekiyor. Google'ın Agent2Agent Protokolü ve Antropic'in Model Bağlam Protokolü (MCP) gibi kavramlar, AI ajanlarının AI asistanlarını bağlamak için standartlar sağlayarak birlikte çalışmasına yardımcı olur. Bununla birlikte, işletmelerdeki ajan yapay zeka düzenlemesinin daha fazla nüans, detay ve yönetişime ihtiyacı vardır. Bu, işletmelerin karmaşıklığını desteklemek içindir.
AI evrimi: Akıl yürütme otomasyonu
Felsefeyi bir kenara bırakarak, bir BT ekibi kurumsal standartları karşılayan AI teknolojisini pratik olarak nasıl geliştirebilir ve kullanabilir? Bu, bir teknolojinin konserde akıl yürütme ve otomatikleştirme yeteneğini güçlendirmeyi gerektirir. Herhangi bir iyi mühendislik problemi gibi, bu fikirleri bileşenlerine indirmemiz, daha sonra işlevsel bir sistem oluşturmak için nasıl birbirine uyduklarını anlamamız gerekir.
Bir işletme BT ekibini desteklemek için, olgun AI sistemleri bir işletmenin veri ekosisteminde gezi, içgörü ve öngörü kullanmalıdır. Zaman içinde sonuçları toplama, analiz etme ve tahmin etme yeteneği, AI'nın değerlendirmelerinin doğru olmasını sağlar. Bu yetenek aynı zamanda açıklanabilirlik ile AI'nın temelini oluşturur. Ajanik AI araçları, özellikle işlevler arasında uzmanlaşmış ve koordine olanlar, otomasyondan istihbarata geçişi mümkün kılar. İş dünyasındaki BT ekipleri için, olgun AI sistemleri muhtemelen bir gün bir işletmenin özel ihtiyaçları üzerinde hareket etmek için uzmanlık, eğitim ve karar verme özerkliğine sahip bir ajan kütüphanesine benzeyecektir. Otomasyon, gözlemlenebilirlik ve açıklanabilirlikteki mevcut gelişmeleri kullanacaklar. Ayrıca insan BT uzmanlarından geri bildirim kullanacaklar. Bu sayede, etkinlik yönetimi, olay yanıtı ve maliyet optimizasyonu gibi görevler için ilk yanıt verenler olacaklar.
İçinde Ajan AI Orkestrasyonuna Bir Yol Haritası
Kurumsal BT ekipleri önce doğru teknik ve operasyonel temelleri oluşturmalıdır. Bu, onları basit otomasyondan ajan orkestrasyonuna geçmeye hazırlayacaktır.
- Temel Otomasyonu Etkinleştir – BT departmanında standartlaştırılabilen ve daha sonra otomasyon yoluyla tamamlanabilen temel işlevleri belirleyin.
- İşletme boyunca veri gözlemlenebilirliğinin kilidini açın –Temel otomasyona yapay zeka ve makine öğrenme araçları ekleyin. Bu, işletme boyunca veri gözlemlenebilirliğinin kilidini açacaktır. Bu araçlar, işletmenin karmaşık ve genellikle ayrılmış veri ortamlarına bakabilir. Bu bilgilere dayanarak gözlemler yaparlar.
- Akıl yürütme araçlarında katman –Bir işletmenin AI sistemi gözlemler yapacak kadar geliştikten sonra, BT ekibi, duruma duyarlı bağlamla bilgi çerçevelemek için akıl yürütme araçlarında katman yapabilir. Bu bir gözlemi bir öneriye dönüştürür. Bu noktada, bir işletmenin AI katmanı, AIOP'ları ve ajan düzenlemesini anlamlı bir şekilde dağıtacak kadar olgundur.
- Derinle Artırmak işbirliği yetenekler –Yapay zeka dönüşümüne bağlı birçok BT takımı burada yol haritasında ajan orkestrasyonuna oturuyor. Bu noktada BT profesyonelleri olarak AI sistemleriyle işbirlikçi öğrenmeye katılma yeteneğimizi geliştirmeliyiz. Doğal konuşma arayüzleri bunu daha sezgisel hale getirdi ve ne önerdiğini, nedenini ve önerilen eylemini anlamak için AI ile gerçek bir diyalog kurmamıza izin verdi. Ayrıca, konuşma sadece bir AI ajanının ne yaptığını anlamak için değil, aynı zamanda ajanın işbirlikçi öğrenme yoluyla insan gözetiminden ve karar vermesinden öğrenmesine yardımcı olmak için yararlıdır.
- Almak sorumluluk Ve güçlendirmek insan/AI ortaklık –Olgun ajan orkestrasyonu bir kurumsal BT ekibindeki insanlarla çalışır. Ayrıca karmaşık BT işlemlerini ele almak için eğitilmiş ajanlar ile de çalışır. BT ekosisteminde öğrenme, uyum sağlayarak ve genelleştirerek hesap verebilirlik alır.
Ve olgun ajan yapay zeka orkestrasyonu mevcut olduğunda nasıl görünecek? BT uzmanları, daha nüanslı görevlerle başa çıkmak için günlerini sık sık tıkayan yüksek hacimli, düşük strateji görevlerinden uzaklaşacaklar. Aynı olayda yüzlerce biletle dolaşmak yerine, bir kişi sorunu değerlendirmek ve çözmek için birlikte çalışmayı öğretecektir. Bunun yerine insan gözetimi olarak hareket edecekler ve bir AI ajan ekosisteminin karar verme sürecini kontrol etmek için zaman harcayacak ve iyileştirme önerileri sunacaklar. Ardından, bunları diğer C-suite karar vericilere açıklayabilirler. Bu, işletmenin daha geniş stratejisindeki yeni verimlilikleri içermeye yardımcı olur. Ayrıca, organizasyonlarında sorumlu AI güvenliği, adalet ve yeniliğin ne gerektirdiğini derinlemesine düşünerek teknolojinin yöneticileri olacaklar.
İleriye giden yol: Yarın Bunma Bugün
Bugünün deneysel yapay zekasından olgun ajan orkestrasyonuna geçiş zaman alacaktır. Ancak, oraya ulaşma planı açık. AI sistemleriyle nasıl çalıştıklarını, işbirliği yaptıklarını ve sorumluluğu paylaştıklarını yeniden düşünen kurumsal BT ekipleri en çok hazırlanacak. Daha sonra AI'nın gerçek dönüştürücü gücünü kullanabilirler. Yine de Enterprise BT ekipleri için hızlı bir anahtar değil. Önemli görevler için hesap verebilirlik almak için açıklanabilir AI sistemleri için güçlü temeller oluşturmaları gerekir. Şimdi gözlemlenebilirlik, otomasyon, akıl yürütme ve AIOP yeteneklerine yatırım yapmalıdırlar. Yapay zeka sistemleri sorumluluk aldığında ve tam olgunluk potansiyellerine ulaştığında, kurumsal BT ekipleri, yönetimlerine güvenen günlük mücadelenin ötesine bakabileceklerdir. İleriye bakabilecekler ve sonunda “Sırada ne var?” Diye sormak için nefes alanına sahip olacaklar.
Bir yanıt yazın