İş süreçlerini optimize etmek, karmaşık görevleri otomatize etmek ve stratejik kararlar almak için kullanılan teknolojilerin başında artık agentic yapay zeka geliyor. Birçok organizasyon bu ileri seviye yapay zeka teknolojisinin sunduğu potansiyeli keşfederken agentic yapay zeka sistemleri her geçen gün daha fazla iş sürecine entegre oluyor. Peki, dijital dünyayı hızla dönüştüren bu teknoloji tam olarak nedir ve nasıl çalışır?

Agentic Yapay Zeka Kavramı ve Tanımı

Agentic yapay zeka (Agent-based Artificial Intelligence), kendi başına karar verebilen, belirli amaçlar doğrultusunda otonom şekilde hareket edebilen ve çevresiyle etkileşim kurabilen yapay zeka sistemlerini ifade eder. Bu sistemler, sadece verilen komutları yerine getiren pasif algoritmalardan farklı olarak, hedeflerine ulaşmak için aktif şekilde çalışan, planlama yapabilen ve duruma göre stratejilerini değiştirebilen karmaşık yazılımlardır.

Agentic kelimesi İngilizce "agency" kavramından gelir ve bir varlığın kendi iradesiyle hareket edebilme, çevresini etkileyebilme kapasitesini ifade eder. Yapay zeka bağlamında ise, sistemin belirli bir özerklik seviyesinde, verilen görevleri yerine getirmek için gereken adımları kendi başına planlayıp uygulayabilme yeteneğini tanımlar.

Forrester'ın 2023 yılında yayınladığı "The Rise of AI Agents" raporuna göre, agentic yapay zeka sistemlerinin global iş dünyasında kullanımı son iki yılda %187 artış göstermiştir ve bu artışın önümüzdeki beş yıl içerisinde ivme kazanarak devam etmesi beklenmektedir.

Agentic Yapay Zeka'nın Temel Özellikleri

Agentic yapay zeka sistemlerini diğer yapay zeka uygulamalarından ayıran birtakım temel özellikler bulunmaktadır:

Otonom Karar Verme

Agentic yapay zeka sistemleri, insan müdahalesi olmadan kendi başlarına karar verebilme yeteneğine sahiptir. Bu sistemler, çevreden topladıkları verileri analiz eder, mevcut durumu değerlendirir ve hedeflerine ulaşmak için en uygun eylemi seçer. Örneğin, bir finans kurumunda kullanılan agentic yapay zeka sistemi, piyasa verilerini analiz ederek yatırım kararları alabilir veya potansiyel riskleri tespit edebilir.

Hedef Odaklı Davranış

Bu sistemler, belirli amaçlar doğrultusunda hareket eder. Programlandıkları hedeflere ulaşmak için gerekli adımları planlar ve uygularlar. Hedeflerine ulaşmanın önünde engeller olduğunda alternatif yollar aramayı ve stratejilerini değiştirmeyi bilirler.

Çevre ile Etkileşim

Agentic yapay zeka, çevresiyle sürekli etkileşim halindedir. Sensörler, API'ler, veritabanları ve diğer bilgi kaynakları aracılığıyla çevresindeki değişiklikleri algılar ve bu değişikliklere uygun şekilde tepki verir. Çevreden alınan geri bildirimler, sistemin davranışlarını şekillendirmede önemli rol oynar.

Öğrenme ve Adaptasyon

Modern agentic yapay zeka sistemleri, makine öğrenmesi teknikleri sayesinde deneyimlerinden öğrenebilir ve performanslarını zamanla iyileştirebilir. Pekiştirmeli öğrenme gibi yöntemlerle, hangi eylemlerin daha iyi sonuçlar verdiğini anlayarak stratejilerini optimize edebilirler.

MIT Technology Review'ın yayınladığı "The State of AI Agents" araştırmasına göre, öğrenme ve adaptasyon yeteneklerine sahip agentic yapay zeka sistemleri, statik sistemlere kıyasla %43 daha yüksek performans göstermektedir.

Agentic Yapay Zeka ile Geleneksel Yapay Zeka Arasındaki Farklar

Agentic yapay zeka ile daha geleneksel yapay zeka yaklaşımları arasında önemli farklar bulunmaktadır:

1. Proaktif vs. Reaktif Yaklaşım: Geleneksel yapay zeka sistemleri genellikle reaktiftir; yani belirli bir girdi aldıklarında buna yanıt verirler. Agentic yapay zeka ise proaktiftir; hedeflerine ulaşmak için kendiliğinden harekete geçebilir.
2. Özerklik Seviyesi: Agentic yapay zeka, daha yüksek seviyede özerkliğe sahiptir. Kendi başına karar alabilir ve bu kararları uygulayabilir.
3. Çoklu Görev Yeteneği: Agentic sistemler genellikle birden fazla görevi yerine getirebilecek şekilde tasarlanmıştır. Farklı görevler arasında önceliklendirme yapabilir ve kaynakları en verimli şekilde kullanabilirler.
4. Süreç Odaklı vs. Sonuç Odaklı: Geleneksel sistemler çoğunlukla belirli bir süreci otomatize etmeye odaklanırken, agentic yapay zeka belirli bir sonuca ulaşmaya odaklanır ve bu sonuca giden yolu kendisi belirler.

Agentic Yapay Zeka Çalışma Prensipleri

Agentic yapay zeka sistemlerinin nasıl çalıştığını anlamak için, temel bileşenlerini ve işleyiş mekanizmalarını incelemek gerekir.

Agent Mimarisi

Tipik bir agentic yapay zeka sistemi, aşağıdaki ana bileşenlerden oluşur:

1. Algılayıcılar (Sensors): Çevreden veri toplayan bileşenlerdir. Bu veriler, sensörlerden, veritabanlarından, web API'lerinden veya diğer bilgi kaynaklarından gelebilir.
2. Bilgi Tabanı (Knowledge Base): Sistemin, görevini yerine getirmek için kullandığı bilgileri içeren veritabanıdır. Bu bilgiler, önceden programlanmış olabilir veya sistem çalıştıkça öğrenilen bilgilerden oluşabilir.
3. Muhakeme Motoru (Reasoning Engine): Toplanan verileri işleyen ve kararlar alan bileşendir. Yapay zeka teknikleri, makine öğrenimi algoritmaları ve mantık kuralları kullanarak en uygun eylemi belirler.
4. Eyleyiciler (Actuators): Sistemin çevresiyle etkileşime geçmesini sağlayan bileşenlerdir. Bunlar, fiziksel robotlarda motorlar olabileceği gibi, yazılım sistemlerinde API çağrıları, veritabanı işlemleri veya kullanıcı arayüzü eylemleri de olabilir.

Karar Verme Mekanizmaları

Agentic yapay zeka sistemleri, çeşitli karar verme mekanizmaları kullanabilir:

1. Kural Tabanlı Karar Verme: Önceden tanımlanmış "eğer-ise" kurallarına dayalı basit karar verme mekanizmasıdır.
2. Olasılıksal Karar Verme: Bayesian ağlar gibi olasılık teorisine dayalı modeller kullanarak belirsizlik durumlarında karar vermeyi sağlar.
3. Optimizasyon Tabanlı Karar Verme: Belirli bir fayda fonksiyonunu maksimize edecek kararları almayı hedefler.
4. Öğrenmeye Dayalı Karar Verme: Pekiştirmeli öğrenme gibi tekniklerle, deneyimlerden öğrenerek karar verme stratejilerini geliştirir.

Planlama ve Problem Çözme

Agentic yapay zeka sistemleri, hedeflerine ulaşmak için planlama yapabilir ve karşılaştıkları problemleri çözebilirler:

1. Hiyerarşik Planlama: Karmaşık görevleri daha küçük ve yönetilebilir alt görevlere bölerek çözüm üretir.
2. Reaktif Planlama: Çevredeki değişikliklere hızla adapte olarak planlarını güncelleyebilir.
3. Çok Ajanlı Planlama: Birden fazla agentic yapay zeka sisteminin birlikte çalıştığı durumlarda, koordinasyonu sağlayarak ortak hedeflere ulaşmayı hedefler.

Stanford Üniversitesi'nin "Artificial Intelligence Index Report 2024" çalışmasına göre, gelişmiş planlama algoritmalarına sahip agentic yapay zeka sistemleri, karmaşık görevlerde %78 başarı oranına ulaşabilmektedir.

Agentic Yapay Zeka Uygulama Alanları

Agentic yapay zeka teknolojisi, birçok sektörde çeşitli uygulamalar bulmaktadır:

Finans Sektöründe Kullanımı

Finans sektöründe agentic yapay zeka sistemleri, yatırım stratejilerinin oluşturulması, risk yönetimi, dolandırıcılık tespiti ve müşteri hizmetleri gibi alanlarda kullanılmaktadır.

Örneğin, büyük yatırım bankalarında kullanılan agentic alım-satım sistemleri, piyasa verilerini gerçek zamanlı olarak analiz ederek, trend ve anomalileri tespit edebilir ve bu bilgilere dayanarak alım-satım kararları alabilir. Bu sistemler, insan tüccarların yakalayamayacağı mikro-fırsatları değerlendirerek, karlılığı artırabilir.

Perakende ve E-ticarette Uygulamaları

Perakende ve e-ticaret sektöründe agentic yapay zeka, envanter yönetimi, tedarik zinciri optimizasyonu, kişiselleştirilmiş pazarlama ve müşteri deneyiminin iyileştirilmesi gibi alanlarda kullanılmaktadır.

Örneğin, büyük e-ticaret platformlarında kullanılan agentic yapay zeka sistemleri, müşteri davranışlarını ve tercihlerini analiz ederek, her müşteriye özel ürün önerileri sunabilir. Ayrıca, talep tahminlerini yaparak, stok seviyelerini optimize edebilir ve tedarik zinciri operasyonlarını daha verimli hale getirebilir.

Üretim Süreçlerinde Agentic Yapay Zeka

Üretim sektöründe agentic yapay zeka, üretim hatlarının optimizasyonu, kalite kontrol, önleyici bakım ve tedarik zinciri yönetimi gibi alanlarda kullanılmaktadır.

Örneğin, akıllı fabrikalarda kullanılan agentic yapay zeka sistemleri, üretim süreçlerini gerçek zamanlı olarak izleyerek, potansiyel sorunları önceden tespit edebilir ve üretim parametrelerini optimize edebilir. Bu, üretim verimliliğinin artmasını ve maliyetlerin düşmesini sağlar.

Telekomünikasyon Alanındaki Uygulamalar

Telekomünikasyon sektöründe agentic yapay zeka, ağ yönetimi, müşteri hizmetleri, dolandırıcılık tespiti ve altyapı planlaması gibi alanlarda kullanılmaktadır.

Örneğin, telekomünikasyon şirketlerinde kullanılan agentic yapay zeka sistemleri, ağ trafiğini gerçek zamanlı olarak izleyerek, potansiyel sorunları önceden tespit edebilir ve ağ kaynaklarını optimize edebilir. Ayrıca, müşteri davranışlarını analiz ederek, kişiselleştirilmiş hizmetler sunabilir ve müşteri memnuniyetini artırabilir.

Agentic Yapay Zeka Teknolojisinin Geleceği

Agentic yapay zeka teknolojisi, hızla gelişmeye devam etmektedir ve gelecekte daha da yaygınlaşması beklenmektedir. Bu teknolojinin geleceğiyle ilgili bazı önemli trendler şunlardır:

1. Federe Öğrenme: Agentic yapay zeka sistemleri, federe öğrenme teknikleri kullanarak, veri gizliliğini korurken farklı kaynaklardan öğrenebilecektir.
2. Açıklanabilirlik: Gelecekteki agentic yapay zeka sistemleri, kararlarını daha şeffaf ve açıklanabilir hale getirecek mekanizmalara sahip olacaktır.
3. İnsan-AI İşbirliği: Agentic yapay zeka sistemleri, insanlarla daha etkin işbirliği yapabilecek şekilde geliştirilecek ve karmaşık görevlerde insan yeteneklerini tamamlayacaktır.
4. Çok Ajanlı Sistemler: Farklı görevleri yerine getiren birden fazla agentic yapay zeka sisteminin birlikte çalıştığı karmaşık sistemler yaygınlaşacaktır.

IDC'nin "Future of AI: Agents Everywhere" raporuna göre, agentic yapay zeka pazarının 2030 yılına kadar yıllık %34,8 büyüme oranıyla 78 milyar dolara ulaşması beklenmektedir.

Günümüzde hızla gelişen agentic yapay zeka teknolojisi, organizasyonlara rekabet avantajı sağlamakta ve iş süreçlerini dönüştürmektedir. Bu teknoloji, karar verme süreçlerini optimize ederek, verimliliği artırarak ve yeni iş modelleri oluşturarak, dijital dönüşüm yolculuğunda organizasyonlara önemli fırsatlar sunmaktadır.

Agentic yapay zeka sistemleri, gelecekte daha da akıllı, adaptif ve insanlarla işbirliği yapabilir hale geldikçe, iş dünyasındaki etkileri de artacaktır. Bu nedenle, organizasyonların bu teknolojiyi anlamaları ve stratejik planlarına dahil etmeleri büyük önem taşımaktadır. Doğru şekilde uygulandığında, agentic yapay zeka teknolojisi, organizasyonların daha verimli, yenilikçi ve rekabetçi olmalarını sağlayacak güçlü bir araç olarak karşımıza çıkmaktadır.

Komtaş olarak, yapay zeka projelerinde şirketinizin ihtiyacına uygun çözümler sunuyoruz. Daha fazla bilgi için bizimle iletişime geçin!

‍

Kaynakça

1. Forrester Research. (2023). "The Rise of AI Agents".
2. Deloitte. (2023). "AI Agents Transformation Report 2023".

‍