Yapay zeka aracılarının sadece demolarda değil, üretimde de güvenilir bir performans göstermesini sağlamak, işletmelerin beklediğinden daha zor hale geliyor. Parçalanmış veriler, net olmayan iş akışları ve aşırı yükselme oranları, sektörler genelinde dağıtımları yavaşlatıyor.
Greyhound Research'ün baş analisti Sanchit Vir Gogia, "Teknolojinin kendisi genellikle tanıtımlarda iyi çalışıyor" dedi. "Zorluk, gerçek bir kuruluşun karmaşıklığı içinde faaliyet göstermesi istendiğinde başlar."
Creatio'da ajan dağıtımını denetleyen Burley Kawasaki ve ekibi üç disiplin etrafında inşa edilen bir metodoloji geliştirdi: veri gölü gecikmelerini aşmak için veri sanallaştırma; bir yönetim katmanı olarak ajan gösterge tabloları ve KPI'lar; ve yüksek özerkliğe doğru ilerlemek için sıkı bir şekilde sınırlandırılmış kullanım durumu döngüleri.
Kawasaki, daha basit kullanım durumlarında, bu uygulamaların aracıların görevlerin %80-90'ını kendi başlarına halletmelerini sağladığını söylüyor. Daha fazla ayarlama ile, daha karmaşık dağıtımlarda bile kullanım durumlarının en az yarısında otonom çözümü destekleyebileceklerini tahmin ediyor.
"Kawasaki VentureBeat'e verdiği demeçte, "İnsanlar kavramların kanıtlanmasıyla ilgili pek çok deneme yapıyor, pek çok test gerçekleştiriyorlar. "Ancak şimdi 2026'da, operasyonel verimlilik veya ek gelir sağlayan görev açısından kritik iş akışlarına odaklanmaya başlıyoruz. "Aracılar üretimde neden başarısız olmaya devam ediyorİşletmeler, aracı yapay zekayı şu veya bu şekilde benimsemeye heveslidir – genellikle gerçek dünyadaki somut kullanım durumlarını bile belirlemeden önce dışarıda kalmaktan korktukları için – ancak veri mimarisi, entegrasyon, izleme, güvenlik ve iş akışı tasarımı konularında önemli darboğazlarla karşılaşırlar.
Gogia, ilk engelin neredeyse her zaman verilerle ilgili olduğunu söyledi. Kurumsal bilgiler nadiren düzgün veya birleşik bir biçimde bulunur; SaaS platformlarına, uygulamalara, dahili veritabanlarına ve diğer veri depolarına yayılmıştır. Bazıları yapılandırılmıştır, bazıları değildir.
Ancak işletmeler veri alma sorununun üstesinden gelse bile entegrasyon büyük bir zorluktur. Gogia, aracıların uygulamalarla etkileşime geçmek için API'lere ve otomasyon kancalarına güvendiğini, ancak birçok kurumsal sistemin bu tür otonom etkileşimin bir gerçeklik olmasından çok önce tasarlandığını belirtti.
Bu durum eksik veya tutarsız API'lere yol açabilir ve sistemler programlı olarak erişildiğinde tahmin edilemeyecek şekilde yanıt verebilir. Gogia, kuruluşların hiçbir zaman resmi olarak tanımlanmamış süreçleri otomatikleştirmeye çalıştıklarında da engellerle karşılaştıklarını söyledi.
"Birçok iş akışı zımni bilgiye dayanır" dedi. Yani, çalışanlar daha önce gördükleri istisnaları açık talimatlar olmadan nasıl çözeceklerini bilirler – ancak, iş akışları otomasyon mantığına çevrildiğinde bu eksik kurallar ve talimatlar şaşırtıcı derecede belirgin hale gelir.Ayarlama döngüsüKawasaki, Creatio'nun aracıları "net korkuluklarla sınırlandırılmış bir kapsamda" dağıttığını ve ardından "açık" bir ayarlama ve doğrulama aşamasının geldiğini açıkladı. Ekipler ilk sonuçları gözden geçirir, gerektiğinde ayarlama yapar ve ardından kabul edilebilir bir doğruluk seviyesine ulaşana kadar yeniden test eder.
Bu döngü tipik olarak şu modeli izler: Tasarım zamanı ayarlaması (canlı kullanıma geçmeden önce): Bilgi istemi mühendisliği, bağlam kaydırma, rol tanımları, iş akışı tasarımı ve veri ve belgelerde topraklama yoluyla performans iyileştirilir. Döngü içinde insan düzeltmesi (yürütme sırasında): Geliştiriciler istisnaları onaylar, düzenler veya çözer. İnsanların en çok müdahale etmesi gereken durumlarda (eskalasyon veya onay), kullanıcılar daha güçlü kurallar belirler, daha fazla bağlam sağlar ve iş akışı adımlarını günceller; veya araç erişimini daraltırlar. Devam eden optimizasyon (canlı kullanıma geçtikten sonra): Geliştiriciler istisna oranlarını ve sonuçları izlemeye devam eder, ardından gerektiğinde tekrar tekrar ayarlayarak zaman içinde doğruluğu ve özerkliği artırmaya yardımcı olur. Kawasaki'nin ekibi, kurumsal bilgi tabanlarında, CRM verilerinde ve diğer özel kaynaklarda yer alan aracılara erişim destekli üretim uyguluyor.
Temsilciler sahada konuşlandırıldıktan sonra, performans analizleri, dönüşüm içgörüleri ve denetlenebilirlik sağlayan bir gösterge tablosu ile izlenirler. Esasen, temsilciler dijital çalışanlar gibi muamele görür. Gösterge tabloları ve KPI'lar ile kendi yönetim katmanlarına sahiptirler.
Örneğin, bir işe alım aracısı, aracı izleme ve telemetri sağlayan standart bir gösterge tablosu arayüzü olarak dahil edilecektir. Kawasaki, bunun "LLM'nin üzerinde" yer alan platform katmanının – orkestrasyon, yönetişim, güvenlik, iş akışı yürütme, izleme ve kullanıcı arayüzü yerleştirme – bir parçası olduğunu söyledi.
Kullanıcılar, kullanımdaki aracıların ve bunların süreçlerinin, iş akışlarının ve yürütülen sonuçların her birinin bir panosunu görürler. Aşağıya doğru "detaya inebilirler"
