İş dünyası ve teknoloji liderlerine yapay zeka ajanlarının çağının geldiğini anlatmaya gerek yok. Kurumlar hızla bu ajanları benimsiyor ve çok az yönetici bu teknolojinin iş dünyasını dönüştürme potansiyelinden şüphe duyuyor. Ancak pek çok kurum, yapay zekadan istenen yatırım getirisini elde etmenin doğru bir temele sahip olmaktan geçtiğini fark ediyor. Yetersiz altyapı ve veri eksikliği, bu yoldaki en büyük engeller olarak öne çıkıyor.
Ajan tabanlı yapay zeka, kurumsal veri sistemlerine ciddi yeni talepler getiriyor. Sadece soruları yanıtlamaktan eyleme geçmeye geçiş, yapay zeka ajanlarının işletme genelinde, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış halleriyle ve doğru iş bağlamıyla veriye ihtiyaç duyması anlamına geliyor. Ajanların gerçek zamanlı karar alabilmesi ve harekete geçebilmesi için ayrıca kuruluşun operasyonel sistemlerine, örneğin tedarik zinciri, satış noktası veya insan kaynakları verilerini depolayan sistemlere sorunsuz erişebilmesi gerekiyor. Birkaç yıl önce güncellenmiş eski veri sistemleri bile bu talepleri karşılamakta zorlanıyor.
Yapay zeka ajanları kurumsal operasyonlara daha geniş çapta entegre oldukça, eski veri sistemlerinin kısıtlamalarını aşma ihtiyacı daha da acil hale geliyor. Gartner'ın yapay zeka ajanlarının 2027 yılına kadar iş kararlarının yüzde 50'sini artıracağı veya otomatikleştireceği yönündeki tahmini doğru çıkarsa, kurumların darboğazları ortadan kaldırması gerekiyor. Aksi takdirde, ajanların doğru kararları hızla alması için ihtiyaç duydukları verilerden mahrum kalma riski doğuyor.
300 veri ve teknoloji yöneticisiyle yapılan bir ankete dayanan bu rapor, eski sistemlerin pek çok kurumda yapay zeka ajanlarının etkinliğini nasıl sınırladığını inceliyor. Rapor, bir avuç kurumun, yani veri liderlerinin, ajan tabanlı yapay zekada daha büyük başarılar elde ettiğini ve eski sistemlerin veri kısıtlamalarını daha az yaşadığını ortaya koyuyor. Bu liderler, ajanların gelişmesi için doğru veri ortamını ve güvenilir sistemlerin ölçeklenmesini sağlama konusunda bir rehber niteliği taşıyor.
Raporun öne çıkan bulgularına göre, şu anda çok az şirket yapay zeka ajanlarına kurumsal verilere geniş çapta erişim sağlıyor. Ankete katılan tüm kurumlar arasında yapay zeka, ortalama olarak şirket verilerinin sadece yüzde 45'ine erişebiliyor. Veride geride kalanlar olarak sınıflandırılan kurumlarda bu oran yüzde 30 veya daha altına düşüyor. Ancak seçkin bir grup, verilerinin yüzde 70'inden fazlasına erişim sağlıyor. Bu veri liderleri, ajanlarıyla geri kalanlara kıyasla çok daha başarılı sonuçlar alıyor.
Ajanların kararlarına duyulan güven, veri hazırlığının bir yansıması olarak dikkat çekiyor. Günümüzde ankete katılan kurumların sadece yaklaşık yarısı, yapay zeka ajanlarının aldığı kararların doğru ve ilgili olduğuna güveniyor. Buna karşılık, veri liderlerinin yüzde 100'ü ajanlarının kararlarına güveniyor. Bu durum, güvenilir bir yapay zekanın güvenilir bir veri temeli gerektirdiğinin güçlü bir göstergesi.
Veri liderleri, ajan ölçeklemesinde ve hızında daha kolay sonuç alıyor. Veride geride kalanların üçte ikisi, eski veri sistemlerinin yapay zeka ajanlarının ölçeklenmesini sınırladığını (yüzde 66) ve ajanların hızla karar almasını engellediğini (yüzde 68) belirtiyor. Eski veri kısıtlamalarını büyük ölçüde aşmış olan liderlerde ise bu engeller büyük ölçüde kalkmış durumda; katılımcıların sadece yüzde 8'i bu kısıtlamalardan şikayet ediyor.
Veri varlıklarını ajanlara hazır hale getirme baskısı artıyor. Katılımcıların yüzde 100'ü önümüzdeki iki yıl içinde ajan tabanlı yapay zeka kullanmayı planlarken, yüzde 69'u bunu yaygın olarak kullanmayı bekliyor. Veri sistemi kısıtlamaları ortadan kaldırılmazsa, ajan tabanlı yapay zeka vaat ettiği hızı ve verimliliği sağlamada başarısız olacak.
Veri erişimi ve bağlam en önemli öncelikler arasında yer alıyor. Tüm katılımcılar arasında ölçeklemeyi sağlamak için en önemli girişim, yapay zeka ajanları için yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilere erişimi iyileştirmek oluyor. Listenin üst sıralarında ayrıca verilerin ve yapay zeka yönetişiminin iş bağlamıyla güçlendirilmesi de bulunuyor. Veri liderleri aynı zamanda veri yönetiminin otomasyonuna da yoğun bir şekilde odaklanıyor.
