AI ajanlarını ölçeklendirmek, işlerin karmaşıklaştığı yerdir

Şirketlerin AI ajanlarıyla pilot çalışmalardan öteye geçerek bunları işlevler arasında dağıtmaya başladığı bir sır değil. Ancak Deloitte’tan yeni araştırma, daha büyük sorunun ajanları kuruma getirmek değil, organizasyonu onlarla çalışmaya hazırlamak olduğunu gösteriyor.

Deloitte tarafından anket yapılan yöneticilerin neredeyse üçte ikisi, ajan-temelli AI’daki ilerlemeler nedeniyle organizasyonlarının iş modellerini yeniden değerlendirdiğini söylüyor. Ancak çalışmada incelenen altı iş alanının hiçbiri için yarıdan azı, ajan-temelli AI’ya hazır olduklarını belirtiyor. Raporda iş süreçleri ve iş gücü hazırlığı en zayıf alanlar olarak ortaya çıkıyor.

Bulgular, organizasyonlarının ajan-temelli AI stratejisi veya uygulamasıyla doğrudan ilgilenen 501 ABD kıdemli yöneticisi ve C-suite yöneticisinin anketinden geliyor. Anket yapılan tüm organizasyonlar en azından ajan-temelli AI’yı pilot olarak deniyordu. Deloitte ayrıca çeşitli sektörlerdeki büyük kuruluşların 20 yöneticisi ve AI-veri bilimi lideriyle görüşmeler yaptı.

Araştırma, şirketlerin ajan benimsemesinin erken aşamalarında farklı hızlarda ilerlediğini gösteriyor. Yanıtlayanların yüzde kırk ikisi, organizasyonlarının hâlâ az sayıda ajanı test ettiğini veya birkaç dağıtımın devam ettiğini belirtti. Başka bir yüzde kırk üçü, dağıtımı fonksiyonlar arasında genişlettiklerini söyledi. Sadece yüzde on beşi, ölçekli, orkestrasyonlu, çok-ajanlı benimseme seviyesine ulaştıklarını belirtti.

Ölçeklendirmenin gerçekleştiği yerlerde, Deloitte organizasyonların öncelikle düşük riskli, tekrarlanabilir ve kısa vadeli getirisi olan kullanım senaryolarına odaklandığını, bunların mühendislik, müşteri hizmetleri ve BT uygulamalarını içerdiğini belirtiyor.

Zorluk, bireysel uygulamalardan otonom sistemlerle çevrili bir kuruma geçmenin, sadece bir teknoloji katmanı daha dağıtmaktan çok daha fazlasını gerektirmesidir.

Rapor yazarları, ajan-temelli bir işletmenin bugünkü organizasyonlardan temelde farklı çalışacağını söylüyor. Bu, organizasyonların yalnızca ajanları mevcut süreçlere eklemek yerine, işi ve ilgili sistemleri AI ajanları etrafında yeniden tasarlamaları gerektiği anlamına geliyor.

Bu geçiş zorlayıcı oluyor.

Ankete katılan yöneticilerin sadece yarısı, AI ajanlarıyla gelecek işletme modelleri konusunda net bir görüşe sahip olduklarını belirtiyor. Ölçeklendirmedeki en büyük engeller olarak üç faktör öne çıkıyor: yüzde yetmiş iki, birleşik ve erişilebilir bir veri temeli eksikliğini, yüzde yetmiş, ajanlara güven ve yönetişim sağlayamama sorununu, yüzde altmış yedi ise entegrasyon maliyeti ve karmaşıklığını gösteriyor.

Zayıflıklar, şirketlerin ajanların yerine getirmesi beklenen süreçlere baktıklarında özellikle belirginleşiyor.

Yanıtlama oranının sadece yüzde on altısı, iş süreçlerinin ajan-temelli benimsemeye hazır olduğunu, yüzde beş ise yüksek derecede hazır olduğunu söylüyor. Ölçekli, orkestrasyonlu, çok-ajanlı dağıtıma ulaşmış organizasyonlar arasında bile sadece yüzde kırk altı, iş süreçlerinin hazır olduğunu belirtiyor. Yöneticilerin sadece beşte biri, organizasyonlarının süreçleri AI ajanlarıyla otonom çalışacak şekilde yeniden tasarlamaya hazır olduğunu düşünüyor.

Deloitte, bunun birkaç nedeni olduğunu vurguluyor. Organizasyonlar genellikle iyi belgelenmiş süreçlerden yoksun, veri ve sistemleri parçalanmış ve yerleşik çalışma biçimleriyle sınırlı. Liderler ve çalışanlar arasında sınırlı AI bilgisi, iş akışlarını temelden yeniden düşünmeyi de zorlaştırıyor.

Şimdilik birçok organizasyon kademeli bir yaklaşım benimsiyor.

Süreçleri sıfırdan yeniden tasarlamak yerine, AI ajanlarını mevcut süreçlerin üzerine katmanlıyorlar. Deloitte, bu yaklaşımın ekonomik açıdan mantıklı olabileceğini, çünkü daha kısa geri dönüş süreleri sağlayabileceğini ve organizasyonların AI yatırımlarının getirilerini gösterebileceğini söylüyor.

Bir sağlık şirketinin AI mimarı (görüşülen ancak ismi açıklanmayan) bu seçeneği finansal terimlerle şöyle tanımladı: süreçleri yeniden tasarlamak şu anda çok pahalı, oysa ROI’yi göstermenin en kolay yolu kademeli iyileştirmeler yapmak.

Deloitte, bu katmanlama yaklaşımını doğası gereği yanlış olarak nitelendirmiyor. Yaklaşım, operasyonel kapasite ve organizasyonel güvenilirlik inşa ederken süreçlerin, verilerin ve iş gücü uygulamalarının nerede değişmesi gerektiğini ortaya koyabilir.

Ancak yalnızca katmanlama, başarılı bir ajan-temelli işletme olmak için gereken daha temel dönüşümü sağlayamaz.

Yanıtlama oranının sadece yüzde otuz bir’i, iki yıl içinde süreçlerinin en az yarısının AI ajanları etrafında yeniden tasarlanacağını veya yeniden inşa edileceğini bekliyor. Bu oran dört yıl içinde yüzde yetmiş dörde yükseliyor.

Benzer bir desen, organizasyonların bireysel süreçlerin ötesine baktıklarında da görülüyor. Yalnızca yüzde yirmi beşi, iki yıl içinde fonksiyonlar arası ajan koordinasyonunu beklerken, sonraki dört yıl içinde bu oran yüzde elli sekize çıkıyor.

İş gücü önemli bir boşluk

Yöneticilerin yüzde kırk üçü, AI ajanlarının benimsenmesinin önümüzdeki 12-18 ay içinde “çok” ya da “aşırı” iş kesintisine yol açacağını öngörüyor. Bu oran, iki-üç yıl ileriye bakıldığında yüzde yetmiş iki’ye çıkıyor.

Yine de anket yapılanların yarısı, organizasyonlarının ajan-temelli AI’yı desteklemek için gereken iş gücü dönüşümüne yeterince yatırım yapmadığını belirtiyor.

Birçok şirket zaten temel eğitim sağlıyor. Yüzde yetmiş bir, temel AI-ajan okuryazarlık programları sunduğunu, yüzde altmış beş ise ajanlardan etkilenebilecek roller için hedefli beceri artırma ya da yeniden beceri kazandırma programları sunduğunu rapor ediyor. Ancak Deloitte, çalışanların sadece temel AI okuryazarlığının ötesinde yetkinlikler geliştirmeleri gerektiğini vurguluyor.

Ajanlar daha yetkin hale geldikçe, çalışanlar bireysel görevleri yürütmekten AI sistemlerini denetleme, doğrulama ve orkestrasyon yapmaya doğru kayabilir. Anket yapılan yöneticilerin üçte ikisi, insan-ajan iş birliğinin saf otomasyondan daha fazla değer yaratacağına inanıyor, ancak yarıdan azı, bu değeri elde etmek için gerekli insan-ajan işletme modellerinin tanımlandığını söylüyor.

Bu işletme modeli, şirketlerin hangi kararların ajanlar tarafından alınabileceğini, insanların ne zaman müdahale etmesi gerektiğini, sonuçlardan kimin sorumlu olacağını ve hangi uzmanlıkların insan tarafından sahiplenilmesi gerektiğini belirlemesini gerektirecek.

Dolayısıyla Deloitte’un önerisi, sadece daha fazla ajan dağıtmaktan çok daha geniş bir çerçeve sunuyor. Organizasyonların iş sonuçlarını AI kullanım senaryoları, veri, yönetişim, mimari, iş tasarımı ve iş gücü değişiklikleriyle bağlayan bütünleşik bir yol haritası geliştirmesini tavsiye ediyor.

Ayrıca, kademeli dağıtımı nihai hedef yerine daha derin süreç yeniden tasarımına bir köprü olarak görmeyi, iş gücü dönüşümüne daha fazla yatırım yapmayı ve insan ile ajan arasındaki sorumluluk bölüşümünü açıkça tanımlamayı öneriyor.

Temel mesaj, ajan-temelli AI’nın yalnızca bireysel iş ya da iş akışlarını değil, şirketlerin işi nasıl organize ettiğini de değiştirebileceği yönünde.

Ankete katılan çoğu organizasyon, kanıt-konsept aşamasının ötesine geçti, ancak ölçekli orkestrasyon hâlâ istisna. Daha büyük grup hâlâ hızlı kazançlar peşinde mevcut süreçlere ajanları katmanlamaya devam ediyor.

Geçişin bir sonraki aşaması, bu şirketlerin AI ajanları artık sadece çalışanların kullandığı araçlar değil, işin nasıl yapıldığına katılan unsurlar olduğunda organizasyonun nasıl görünmesi gerektiğine karar vermesini gerektirecek.

Deloitte tarafından görüşülen bir yaşam bilimleri yöneticisinin sözleriyle, hedef sadece daha fazla ajan sahibi olmak değil. Ajan-temelli bir işletme, amacına uygun ajanları temel operasyonlarına yerleştirir, otonom sistemler kararlar alır ve insanlar kritik noktalarda denetim sağlar.

Bu modele doğru ilerleyen şirketler için teknoloji nihai olarak dönüşümün sadece bir parçası olacak. Daha zor soru, organizasyonun kendisinin değişime hazır olup olmadığı olabilir.

The post Scaling AI agents is where things get complicated appeared first on Engineering.com.