Agentic AI: Teknolojinin Yeni Otonom Geleceği

Otonom yapay zeka asistanlarının iş dünyasını nasıl dönüştürdüğünü ve bu devrimde hangi şirketlerin öne çıkacağını keşfedin.

Bu görsel yapay zeka tarafından üretildi.

Agentic Devrimi: Geleneksel Yapay Zekanın Ötesinde

Yapay zeka dünyasında yeni bir devrim sessizce şekilleniyor. Geleneksel yapay zeka sistemlerinin ötesine geçen, kendi başına düşünebilen, planlayabilen ve harekete geçebilen "otonom asistanlar" çağına giriyoruz. Bu sistemler, sadece komutlara yanıt veren pasif asistanlardan farklı olarak, karmaşık görevleri özerk bir şekilde yerine getirebiliyor. İşte bu, agentic yapay zeka devrimi.

Agentic yapay zeka, adından da anlaşılacağı gibi "agency" yani "faillik" kavramından geliyor - harekete geçme, seçim yapma ve kararlar alma yeteneği. Geleneksel sohbet robotları ve yardımcı sistemler sofistike olsa da, gerçek anlamda özerklikten yoksun. Oysa agentic sistemler, kullanıcının belirlediği hedeflere ulaşmak için kendi başlarına plan yapabilir, bu planı adım adım uygulayabilir ve karşılaştıkları engellere göre stratejilerini değiştirebilirler.

Bu paradigma değişiminin etkilerini günlük hayatımızda görmeye başladık bile. Örneğin, bir otonom müşteri destek asistanı, karmaşık ürün kurulum süreçlerinde müşterilere yardımcı olabiliyor. Geleneksel bir chatbot sadece talimatları sıralayabilirken, agentic bir sistem kurulum sırasında ortaya çıkabilecek sorunları öngörebilir, kullanıcının durumunu analiz edebilir ve gerektiğinde alternatif çözümler sunabilir.

Deloitte'un araştırmasına göre, 2025 yılında generatif yapay zeka kullanan şirketlerin %25'i agentic yapay zeka pilot projelerini başlatacak ve bu oran 2027'de %50'ye yükselecek. Bazı sektörlerde ve bazı kullanım durumlarında, agentic yapay zeka uygulamaları 2025'in ikinci yarısından itibaren mevcut iş akışlarına entegre edilmeye başlanacak.

“2025 yılında generatif yapay zeka kullanan şirketlerin %25'i agentic yapay zeka pilot projelerini başlatacak ve bu oran 2027'de %50'ye yükselecek”

Bu devrim, yapay zekanın sadece bir araç olmaktan çıkıp, gerçek bir iş ortağına dönüşmesinin ilk adımı. Agentic sistemler, insanların yüksek seviyeli hedeflerini anlayıp, bu hedeflere ulaşmak için gereken detayları kendi başlarına çözümleyebiliyor. Bu da iş dünyasında verimliliği artırırken, yeni iş modellerinin ve fırsatların doğmasına zemin hazırlıyor.

Yeni Teknoloji Devleri: Ajan Ekonomisini Mümkün Kılan Platformlar

Agentic yapay zeka devrimi, teknoloji devlerinin bu alandaki yatırımlarıyla hız kazanıyor. Amazon, Google ve Microsoft gibi şirketler, kendi agentic yapay zeka platformlarını geliştirerek bu yeni ekonominin altyapısını oluşturuyorlar.

Amazon Bedrock Agents, şirketlerin generatif yapay zeka uygulamalarını çok adımlı görevleri otomatikleştirmek için kullanmalarını sağlıyor. Bu platform, şirket sistemleri, API'ler ve veri kaynaklarıyla sorunsuz bir şekilde bağlantı kurarak, karmaşık görevleri yerine getirebiliyor. Amazon Bedrock Agents, temel modellerin (foundation models) akıl yürütme yeteneklerini kullanarak görevleri analiz ediyor, doğru mantıksal sırayla parçalara ayırıyor ve isteği yerine getirmek için gerekli API'leri otomatik olarak çağırıyor.

Google'ın Agentspace platformu, kurumsal müşterilere güvenli bir şekilde otonom yapay zeka asistanları dağıtma imkanı sunuyor. Google Cloud'un güvenli altyapısı üzerine inşa edilen bu platform, şirketlerin yapay zeka asistanlarını güvenle kullanmalarını sağlıyor. Agentspace Enterprise Plus, asistanlara takip soruları sorma, eylemleri gerçekleştirme, yeni asistanlar oluşturma ve araştırma asistanını kullanma gibi yetenekler sunuyor.

Microsoft Azure AI Agent Service ise çok asistanlı yapay zeka çözümlerini mümkün kılıyor. Güçlü açık kaynaklı araçlar ve ölçeklenebilir altyapı sunan bu platform, işletmelerin yenilik yapmalarını sağlıyor. Azure AI Agent Service, özellikle kurumsal müşterilerin ihtiyaçlarına yönelik olarak tasarlanmış ve Microsoft'un geniş ekosistemiyle entegre çalışıyor.

Bu platformların gelişimi, agentic yapay zeka ekosisteminin hızla büyümesini sağlıyor. Yatırımcılar da bu potansiyeli görüyor; son iki yılda agentic yapay zeka girişimlerine 2 milyar dolardan fazla yatırım yapıldı. Bu yatırımlar özellikle kurumsal pazarı hedefleyen şirketlere odaklanıyor.

Capgemini'nin yakın zamanda yaptığı bir araştırmaya göre, yöneticilerin %70'i ve yatırımcıların %85'i otonom yapay zeka asistanlarını 2025 yılının en etkili üç teknolojisinden biri olarak görüyor. Bu da agentic yapay zekanın sadece bir teknoloji trendi değil, iş dünyasını dönüştürecek stratejik bir hamle olduğunu gösteriyor.

Yatırım Görünümü: Bir Sonraki Büyük Kazananları Bulmak

Agentic yapay zeka alanındaki yatırım fırsatları, teknoloji yatırımcıları için yeni bir altın madeni olabilir. Bu alanda öne çıkan şirketler, geleceğin teknoloji devleri olma potansiyeline sahip.

Agentic yapay zeka girişimlerine yapılan yatırımlar, son iki yılda 2 milyar doları aştı. Bu yatırımlar, özellikle kurumsal pazarı hedefleyen şirketlere odaklanıyor. Yatırımcılar, agentic yapay zekanın iş süreçlerini otomatikleştirme ve verimliliği artırma potansiyelini görüyor ve bu alana büyük bahisler oynuyorlar.

Gartner'ın tahminlerine göre, 2029 yılına kadar agentic yapay zeka, yaygın müşteri hizmeti sorunlarının %80'ini insan müdahalesi olmadan çözebilecek. Bu da müşteri hizmetleri sektöründe büyük bir dönüşüm anlamına geliyor. Benzer şekilde, siber güvenlik alanında otonom asistan sistemleri, insan uzmanların iş yükünü %90'a kadar azaltabilir.

NASDAQ'ta işlem gören şirketler arasında, agentic yapay zeka alanında öne çıkan birkaç isim var. Amazon (AMZN), Microsoft (MSFT) ve Google'ın ana şirketi Alphabet (GOOGL) gibi teknoloji devleri, kendi agentic yapay zeka platformlarını geliştirerek bu alanda liderlik etmeye çalışıyorlar. Ancak, daha küçük ve çevik şirketler de bu alanda önemli atılımlar yapıyor.

Örneğin, açık kaynaklı agentic yapay zeka çerçeveleri geliştiren startuplar, büyük ilgi görüyor. AutoGPT gibi projeler, GitHub'da 150.000'den fazla yıldız alarak büyük bir topluluk desteği kazandı. Bu tür açık kaynaklı projeler, agentic yapay zeka ekosisteminin gelişmesine katkıda bulunuyor ve yeni girişimlere ilham veriyor.

Risk sermayesi firmaları, agentic yapay zeka alanında erken aşama yatırımlarına hız verdi. Özellikle kurumsal müşterilere yönelik çözümler geliştiren şirketler, yatırımcıların radarında. Müşteri hizmetleri, siber güvenlik, düzenleyici uyum ve yazılım geliştirme gibi alanlarda agentic çözümler sunan startuplar, büyük fonlama turları gerçekleştiriyor.

Pazar büyüklüğü projeksiyonları da etkileyici. Agentic yapay zeka pazarının önümüzdeki beş yıl içinde yıllık %50'nin üzerinde bir büyüme oranıyla genişlemesi bekleniyor. Bu büyüme, hem büyük teknoloji şirketleri hem de yenilikçi startuplar için önemli fırsatlar sunuyor.

Yatırımcılar için kritik soru, bu alanda hangi şirketlerin öne çıkacağı. Güçlü teknolojik altyapıya sahip, ölçeklenebilir çözümler sunan ve spesifik sektör problemlerine odaklanan şirketler, bu yarışta avantajlı konumda olacak. Özellikle kurumsal müşterilerin karmaşık ihtiyaçlarını karşılayabilen ve güvenlik, gizlilik gibi endişeleri giderebilen şirketler, pazarda liderlik etme potansiyeline sahip.

Zekanın Mimarisi: Agentic Sistemler Nasıl Çalışır

Agentic yapay zeka sistemlerinin arkasındaki teknoloji, son yıllarda büyük bir gelişme gösterdi. Bu sistemler, büyük dil modelleri (LLM) üzerine inşa edilmiş, ancak onların ötesine geçen karmaşık yapılardır.

Agentic bir sistem, temel olarak üç bileşenden oluşur: algılama, karar verme ve eylem. Sistem, çevreden bilgi toplar (algılama), bu bilgiyi işleyerek ne yapması gerektiğine karar verir (karar verme) ve ardından bu kararı uygular (eylem). Bu döngü, hedeflere ulaşılana kadar devam eder.

Bu sistemlerin "beyni" olarak büyük dil modelleri kullanılır. Ancak, agentic yapay zeka sadece bir LLM değildir. LLM'in üzerine inşa edilen çeşitli çerçeveler ve araçlar, sistemin özerk hareket etmesini sağlar.

LangGraph, CrewAI ve LlamaIndex gibi çerçeveler, agentic yapay zeka sistemleri geliştirmek için kullanılan popüler araçlardır. Bu çerçeveler, geliştiricilerin karmaşık agentic sistemleri daha kolay bir şekilde oluşturmasını sağlar.

LangGraph, otonom yapay zeka asistanlarının düşünce süreçlerini bir akış şeması gibi modellemek için kullanılır. Bu, asistanın adım adım nasıl akıl yürüteceğini ve hangi durumlarda hangi eylemleri gerçekleştireceğini tanımlamaya yardımcı olur.

CrewAI ise çoklu asistan sistemleri oluşturmak için kullanılan bir çerçevedir. Bu çerçeve, farklı rollere sahip birden fazla asistanın birlikte çalışmasını sağlar. Örneğin, bir araştırma asistanı, bir yazma asistanı ve bir düzenleme asistanı birlikte çalışarak kapsamlı bir rapor hazırlayabilir.

LlamaIndex, agentic sistemlerin veri kaynaklarına erişmesini ve bu verileri işlemesini sağlayan bir araçtır. Bu, asistanların dış dünya hakkında güncel bilgilere erişmesini ve bu bilgileri karar verme süreçlerinde kullanmasını mümkün kılar.

Agentic sistemlerin bir diğer önemli özelliği, hafızadır. Bu sistemler, önceki etkileşimleri ve deneyimleri hatırlayabilir ve bu bilgileri gelecekteki kararlarında kullanabilir. Bu, sistemin zamanla daha akıllı ve daha etkili hale gelmesini sağlar.

Agentic yapay zeka sistemleri, dış dünya ile etkileşim kurmak için çeşitli araçlar kullanır. API'ler, web tarayıcıları, veritabanları ve diğer yazılım sistemleri, asistanların dış dünya ile etkileşim kurmasını sağlayan araçlardır. Bu araçlar sayesinde asistanlar, web'de arama yapabilir, veritabanlarından bilgi çekebilir, e-posta gönderebilir ve diğer sistemlerle iletişim kurabilir.

Çoklu asistan sistemleri, agentic yapay zekanın en heyecan verici uygulamalarından biridir. Bu sistemlerde, farklı rollere ve yeteneklere sahip birden fazla asistan birlikte çalışır. Her asistan, kendi uzmanlık alanında görev yapar ve asistanlar arasındaki iletişim, karmaşık görevlerin çözülmesini sağlar.

Örneğin, Paradigm adlı startup, "akıllı elektronik tablo" adını verdiği bir ürün geliştirdi. Bu üründe, çeşitli kaynaklardan veri toplayan, bu verileri yapılandıran ve görevleri tamamlayan birden fazla otonom yapay zeka asistanı birlikte çalışıyor.

Agentic yapay zeka sistemlerinin gelecekteki evrimi, daha fazla özerklik, daha iyi akıl yürütme yetenekleri ve daha geniş araç kullanımı yönünde olacak. Bu sistemler, zamanla daha karmaşık görevleri yerine getirebilecek ve daha az insan müdahalesine ihtiyaç duyacak.

İnsan Unsuru: Otonom Bir Dünyada Yönetişim

Agentic yapay zeka sistemlerinin gelişimi, beraberinde önemli etik soruları ve düzenleyici zorlukları da getiriyor. Bu sistemlerin özerkliği arttıkça, insan kontrolü ve gözetimi konuları daha da önem kazanıyor.

Otonom yapay zeka asistanları, kendi başlarına karar alıp eyleme geçebildikleri için, bu kararların ve eylemlerin sorumluluğu kime ait olacak? Bu sistemler, önyargılı veya zararlı kararlar alırsa, bunun sonuçlarından kim sorumlu olacak? Bu sorular, agentic yapay zeka geliştikçe yanıtlanması gereken kritik sorulardır.

Düzenleyici kurumlar, agentic yapay zeka sistemlerinin güvenli ve etik bir şekilde kullanılmasını sağlamak için çeşitli düzenlemeler geliştiriyor. Avrupa Birliği'nin Yapay Zeka Yasası, ABD'nin Yapay Zeka Risk Yönetimi Çerçevesi ve diğer ülkelerdeki benzer düzenlemeler, agentic yapay zeka sistemlerinin gelişimini ve kullanımını şekillendirecek.

İşletmeler, agentic yapay zeka sistemlerini kullanırken çeşitli riskleri yönetmek zorunda. Bu riskler arasında güvenlik riskleri, gizlilik endişeleri, önyargı ve ayrımcılık potansiyeli, şeffaflık eksikliği ve hesap verebilirlik sorunları yer alıyor.

Bu riskleri yönetmek için işletmeler, "insan döngüde" (human-in-the-loop) veya "insan döngü üzerinde" (human-on-the-loop) yaklaşımlarını benimseyebilir. İnsan döngüde yaklaşımında, agentic sistemin her kararı bir insan tarafından onaylanır. İnsan döngü üzerinde yaklaşımında ise, sistem kararları aldıktan sonra bir insan tarafından gözden geçirilir. Bu ikinci yaklaşım, agentic yapay zekanın daha otonom olmasına izin verirken, insan gözetimini de sağlar.

Deloitte'un raporuna göre, agentic yapay zeka ne kadar etkileyici olursa olsun, bu asistanlar hata yapabilir ve döngülere takılabilir. Çoklu asistan sistemlerinde, "halüsinasyonlar" bir asistandan diğerine yayılabilir; diğer asistanları yanlış adımlar atmaya ve yanlış cevaplar vermeye ikna edebilirler. Bu nedenle, agentic yapay zekanın daha uygun bir şekilde konuşlandırılması için, kararlar alındıktan sonra bir insanın bu kararları gözden geçirmesi (daha kısıtlayıcı "insan döngüde" yerine "insan döngü üzerinde" olarak da bilinir) faydalı olabilir.

Sorumlu yapay zeka geliştirme, agentic sistemlerin geleceği için kritik öneme sahip. Bu, sistemlerin şeffaf, adil, güvenli ve insan değerlerine uygun olmasını sağlamak anlamına gelir. Sorumlu yapay zeka geliştirme ilkeleri, agentic yapay zeka sistemlerinin tasarımında ve uygulanmasında rehberlik edebilir.

Agentic yapay zeka sistemlerinin gelişimi, insan-makine işbirliğinin yeni biçimlerini de beraberinde getirecek. Bu sistemler, insanların yerini almaktan ziyade, onların yeteneklerini artırmak ve onlara yeni görevlerde yardımcı olmak için tasarlanmalıdır. İnsan zekası ve yapay zeka, birbirini tamamlayıcı niteliklere sahiptir ve bu iki zekanın işbirliği, her ikisinin de tek başına yapabileceğinden daha fazlasını başarabilir.

Deloitte'un benzetmesiyle, agentic yapay zeka, değerli işler yaparken deneyimle öğrenebilen bir "junior çalışan" gibidir. Agentic yapay zeka takıldığında, zorluğu çözmelerine ve ilerlemelerine yardımcı olan insan uzmanlara danışabilir. Bu modelde, insan ve yapay zeka arasındaki işbirliği, her ikisinin de güçlü yönlerini ortaya çıkarır.

Sonuç olarak, agentic yapay zeka sistemlerinin gelişimi, teknolojik bir devrimden daha fazlasıdır; aynı zamanda toplumsal, etik ve düzenleyici bir dönüşümdür. Bu dönüşümü başarılı bir şekilde yönetmek, bu teknolojinin potansiyelini en üst düzeye çıkarmak ve risklerini en aza indirmek için kritik öneme sahiptir.