Ajanik yapay zekâ, yapay zekânın bir sonraki evrimini temsil ediyor. Geleneksel sistemlerin yalnızca komutlara yanıt vermesinin aksine, bu otonom ajanlar aktif olarak eylem başlatıyor ve görevleri amaçla ilişkilendiriyor. Temelde, kurumsal araçlara erişimi olan sohbet botları gibi çalışıyorlar ve minimum insan müdahalesiyle anlamlı, hedef odaklı işler yürütebiliyorlar.
2025 yılı ilerledikçe, ajanik yapay zekâ trendleri işletmelerin otomasyona, karar alma süreçlerine ve müşteri etkileşimine yaklaşımını yeniden şekillendiriyor. Bu, gerçekten akıllı otomasyona doğru temel bir değişimi işaret ediyor. Birkaç birleşen faktör, 2025’i benimsemede atılım yılı haline getirdi. Bunlar arasında Claude 3.5, GPT-4 ve Gemini 2.0 gibi modern yapay zekâ modellerindeki gelişmiş muhakeme yetenekleri de var. Bu modeller, artık karmaşık iş senaryolarında otonom kararlar almayı mümkün kılan sofistike muhakeme kabiliyetleri sergiliyor.
Büyük bulut sağlayıcıları bu alana ciddi yatırımlar yapıyor. Amazon Web Services, kısa süre önce Amazon Bedrock AgentCore’u duyurdu ve kuruluşların kurumsal ölçekte güvenli yapay zekâ ajanları dağıtıp çalıştırmasına olanak tanıdı. AWS ayrıca, işletmelerin önde gelen sağlayıcılardan yapay zekâ ajanlarını ve araçlarını bulmasını, satın almasını ve devreye almasını kolaylaştıracak yeni Marketplace ürünlerini de piyasaya sürdü. Şirket, ajanik yapay zekâ geliştirme ve uygulamalarını hızlandırmak için Generative AI Innovation Center’a ek olarak 100 milyon dolar daha yatırım yapmayı planlıyor.
Gerçek dünyadaki uygulamalar şimdiden etkileyici sonuçlar veriyor. ABD merkezli biyoteknoloji şirketi Genentech, zaman alan manuel arama süreçlerini otomatikleştiren ajanik bir çözüm geliştirdi. Bu sayede bilim insanları, yüksek etkili araştırmalara odaklanabiliyor ve ilaç keşfi hızlanıyor. Sistem, karmaşık araştırma görevlerini dinamik, çok adımlı iş akışlarına bölebilen otonom ajanlar kullanıyor. Geleneksel otomasyon sistemlerinin önceden belirlenmiş yolları izlemesinin aksine, bu ajanlar her adımda topladıkları bilgilere göre yaklaşımlarını uyarlayabiliyor.
Otonom süreç optimizasyonu uygulayan kuruluşlar, operasyonel verimlilikte %40-60 iyileşme ve operasyonel maliyetlerde %25 azalma bildiriyor. Gerçek zamanlı karar alma ajanları, yanıt sürelerini %90 kısaltıyor ve karar doğruluğunu %40 artırıyor. Belirli sektörlerde ise; ajanik yapay zekâ kullanan sağlık kuruluşları idari maliyetlerde %25 azalma ve hasta memnuniyetinde %30 artış sağlarken, finansal kurumlar kredi işlemlerinde %40 hızlanma ve sahte işlemlerde %50 azalma elde ediyor. Perakende şirketleri ise dönüşüm oranlarında %45 artış ve müşteri sadakatinde %30 iyileşme bildiriyor.
Ancak uzmanlar, uygun önlemler alınmadan hızlı uygulamaya geçilmemesi konusunda uyarıyor. IBM’den yapay zekâ uzmanı Vyoma Gajjar, “Bu değişimin henüz başındayız ama çok hızlı ilerliyor. Yapay zekâ orkestratörleri, bu yıl kurumsal yapay zekâ sistemlerinin belkemiği haline gelebilir—birden fazla ajanı birbirine bağlayarak, yapay zekâ iş akışlarını optimize ederek ve çok dilli, çoklu ortam verilerini yöneterek,” diyor. Gajjar, “Bu sistemlerin ölçeklenmesi, sorumluluktan ödün vermeden her şeyin sorunsuz işlemesini sağlamak için güçlü uyum çerçeveleri gerektirecek,” diyerek, kuruluşların en yeni inovasyonları benimsemeye gösterdikleri özeni veri ve yapay zekâ yönetişimine de göstermeleri gerektiğinin altını çiziyor.