OutSystems tarafından sunuldu İki yıllık gösterişli yapay zeka demoları, aceleye getirilmiş ajan prototipleri ve nefes kesen tahminlerden sonra, kurumsal teknoloji liderleri 2026'da daha pragmatik bir ton yakalıyor. OutSystems tarafından düzenlenen yakın tarihli bir web seminerinde, yazılım yöneticileri ve kurumsal uygulayıcılardan oluşan bir panel, şu anda gerçekleşen en önemli yapay zeka çalışmalarının, yönetişim, orkestrasyon ve yineleme gibi pratik konulara ve aracıları onlarca yıldır inşa ettikleri sistemlere entegre etmeye odaklandığını ortaya koydu.
Kurumsal liderler giderek daha fazla temel konulara odaklanıyor. Öncelik yeni yapay zeka teknolojilerini kullanmak
Üretkenliği hızlandırmak, teslimatı iyileştirmek ve ölçülebilir iş sonuçları üretmek için.
Bu çalışmayı üç unsur şekillendiriyor:YZ aracı prototiplerinden üretimde ölçülebilir yatırım getirisi sağlayan aracı sistemlere geçişYZ aracılarının güvenli bir şekilde yönetilmesi, düzenlenmesi ve ölçeklendirilmesinde kurumsal platformların artan rolüYZ tarafından üretilen kod çağında en değerli teknik profiller olarak genelci geliştirici ve kurumsal mimarın yükselişiBu arka plana karşı panel, yönetişim çerçevelerini, kurumsal YZ'nin ekonomisini ve düzenleme olmadan büyük dil modellerinin sınırlarını tartıştı. Konuşmanın sonunda, önde gelen kuruluşların mevcut kurumsal veriler ve iş akışlarına dayanan çok etmenli sistemleri nasıl oluşturduklarına dönüldü.Gerçek dünyada etmenler Etmenlerin kuruluş genelinde üretimde çalışmasını sağlamak, en iyi şekilde geliştirme, yineleme ve dağıtımı yöneten birleşik bir platformla gerçekleştirilir. Thermo Fisher Scientific'te uygulama geliştirme kıdemli müdürü olan Rajkiran Vajreshwari, OutSystems platformundaki Agent Workbench gibi özelliklerin önemli olduğunu söyledi. Aracıları geniş ölçekte öğrenmek, yinelemek ve yönetmek için altyapı sağlar.
Thermo Fisher'daki ekibi, müşteri hizmetlerinde tek görevli yapay zeka asistanlarından uzaklaşarak workbench'i kullanan uzman temsilcilerden oluşan koordineli bir ekip kurmaya başladı. Bir destek vakası geldiğinde, bir triyaj asistanı talebi sınıflandırır ve dinamik olarak doğru uzman temsilciye yönlendirir; bu bir amaç ve öncelik temsilcisi, bir ürün bağlamı temsilcisi, bir sorun giderme temsilcisi veya bir uyumluluk temsilcisi olabilir.
"Neyin nasıl çalışacağını düşünmemize gerek yok. Her şey önceden inşa edilmiş durumda," diye açıklıyor. "Her temsilcinin dar bir rolü ve net korkulukları var. Doğru ve denetlenebilir kalıyorlar. "Gölge YZ'nin risklerini yönetmek YZ, bir şirketteki herhangi birinin BT gözetimi olmadan üretim düzeyinde kod üretmesini mümkün kıldığında yeni bir risk kategorisi ortaya çıkıyor. Temel olarak bu, yönetilmeyen gölge YZ'dir. Bu yerli ürünler halüsinasyonlara, veri sızıntılarına, politika ihlallerine, model sapmalarına ve resmi olarak onaylanmamış eylemleri gerçekleştiren aracılara eğilimlidir.
OutSystems CPTO'su Luis Blando, riskin önüne geçmek için lider kuruluşların üç şey yapması gerektiğini söyledi.
"Kullanıcılara korkuluklar verin. Siz isteseniz de istemeseniz de onlar yapay zekayı kullanacaklar. Önde görünen şirketler, tüm portföylerinde yapay zekayı yönetmek için yapay zekayı kullanıyor" dedi. "Gölge yapay zeka kaosu ile kurumsal düzeyde ölçek arasındaki fark budur."
The Bloor Group CEO'su Eric Kavanagh, yönetişimin verilerin güvenliğini sağlamayı, sürüklenme için modelleri izlemeyi ve yapay zekanın mevcut iş süreçlerine nerede bağlanacağı konusunda bilinçli seçimler yapmayı içeren katmanlı bir disiplinler dizisi gerektirdiğini belirtti.
"Şirketlerin bu kontrolleri manuel olarak oluşturması gerekmiyor" diye ekledi. "Bu korkulukların ve kaldıraçların çoğu OutSystems gibi platformlarda yer alıyor. "Gerçek orkestrasyon zorluğu neden platformlara karşı modellerdirKurumsal yapay zeka konusundaki ilk heyecanın çoğu, doğru büyük dil modelini seçmeye odaklanmıştı. Şimdi daha zor ve çok daha dayanıklı değer kaynağı, orkestrasyondur. Bu, görevleri yönlendirmeyi, iş akışlarını koordine etmeyi, yürütmeyi yönetmeyi ve yapay zekayı mevcut kurumsal sistemlere entegre etmeyi içerir.
McConkey Auction Group Geliştirme Başkan Yardımcısı Scott Finkle, LLM'lerin ne kadar etkileyici olursa olsun, nihai çözümler değil, karmaşık iş akışlarının parçaları olduğunu belirtti. Kuruluşlar, Gemini, ChatGPT, Claude ve bir sonraki adımda ortaya çıkacak olan sistem arasında, ajan sistemini yeniden inşa etmek zorunda kalmadan sıcak geçiş yapmaya hazır olmalıdır.
Orkestrasyon yeteneklerine sahip bir platform bunu mümkün kılar. Yaşam döngüsünü yönetir, görünürlük sağlar ve yapay zeka üstteki muhakeme katmanını ele alırken bile süreçlerin güvenilir bir şekilde yürütülmesini sağlar.
"Yapay zeka ve modeller değişir, iş akışları değişebilir, ancak orkestra
