Agentic Yapay Zekâ Nedir?

Araştırma şirketi Gartner'a göre Agentic AI 2025 yılının en önemli teknoloji trendi olacak. Peki yapay zekânın yükselişe geçtiği son yıllarda oldukça yeni bir terim olarak öne çıkan Agentic AI nedir? Geleneksel yapay zekâ uygulamalarıyla aralarında ne gibi farklılıklar var?

Agentic AI sistemleri, sorgu-cevap odaklı geleneksel sohbet robotlarının ötesine geçiyor. Bu girişimlerin amacı, insan rehberliği olmadan kendi kendine karar verebilen sistemler yaratmak. Bu görevleri yerine getiren otonom makineler ise "agents" (ajanlar) olarak tanımlanıyor.

Bu yazımızda büyük dil modellerini (LLM), devasa veri setlerini, geleneksel programlamayı ve bağlantısallığı birleştirerek merkezine alan Agentic yapay zekânın ne olduğuna, faydalarına ve uygulama alanlarına birlikte göz atacağız.

Yapay zekâ destekli araçlar her geçen gün daha da aktif bir şekilde kullanılmaya devam ediyor. 10 işletmeden 9'u rekabet avantajı için yapay zekâyı destekliyor. Siz de AI destekli hepsi bir arada iş yazılımı için Bitrix24 araçları ile ücretsiz olarak tanışabilirsiniz.

Agentic AI Nedir?

IBM'in tanımına göre Agentic yapay zekâ kavramı, bir kullanıcının veya başka bir sistemin adına bağımsız olarak görevleri gerçekleştirebilen, iş akışını tasarlayabilen ve mevcut araçları kullanabilen bağımsız bir sistemi ifade eder. Bu sistem karar verme, eylemde bulunma, karmaşık görevleri çözme ve eğitildiği makine öğrenimi modelleri verilerinin dışında etkileşim kurma yeteneğine sahiptir.

Bu bağlamda Ajantik AI, sadece veri tabanları veya ağlardan faydalanmakla kalmıyor. Aynı zamanda kullanıcı davranışlarından öğrenerek zamanla kendini geliştiriyor. Zaten geleneksel yapay zekânın özünde de bu var. Verileri sürekli incelemek, kullanıcı davranışlarından öğrenmek ve sürekli olarak kendini geliştiren bir sistem yaratmak temel hedefler olarak öne çıkıyor. Ancak Agentic AI sistemleri bunun bir adım ötesine de geçerek eylemleri tek başına gerçekleştirme yeteneğiyle dikkat çekiyor.

Öyleyse geleneksel AI sistemleri ile Agentic yapay zekânın aralarındaki farklara kısa bir bakış atalım:

Geleneksel Yapay Zekâ Kuralları Takip Eder

Geleneksel AI sistemleri, belirli algoritmalar ve tanımlanmış kurallar üzerinde çalışır. Narrow AI (Dar Yapay Zekâ); verileri analiz etme, dilleri çevirme, fotoğraflardaki yüzleri tanıma, ses tanıma ve bir veri tabanına dayalı olarak sıkça sorulan soruları cevaplama dâhil olmak üzere önceden planlan ve net bir şekilde tanımlanmış görevleri yerine getirir. Kısacası programlama ile sınırlıdır ve kendisine verilen talimatların dışına çıkma veya bağımsız olarak öğrenme yeteneği yoktur.

Agentic Yapay Zekâ Kuralların Dışına Çıkar

Agentic AI sistemleri ise geleneksel yapay zekânın bir adım ötesine geçer ve daha gelişmiş bir yaklaşımı temsil eder. Bu bağlamda geleneksel bir yapay zekâ sisteminin yaptığı gibi verileri analiz etmekle kalmaz, aynı zamanda kararlar alır, deneyimden öğrenir ve karmaşık görevleri yerine getirmek için proaktif eylemlerde bulunur. Kısacası kuralların dışına çıkar. Makinelere "ajanlar" kazandırarak planlama yapmalarını ve eyleme geçmelerini sağlar.

Büyük dil modelleri (LLM), devasa veri setleri, bağlantısallık ve ölçeklenebilir hesaplama gücüne dayalı olarak insan benzeri eylem planlarının hazırlanmasına yardımcı olur.

Agentic Yapay Zekânın Yükselişi

Agentic yapay zekâyı geleneksele kıyasla daha esnek bir model olarak ifade edebiliriz. Bu esneklik sayesinde çok adımlı AI uygulamaları başarıyla yönetilebilir ve modern organizasyonların operasyonel süreçlerinde tam otomasyon sağlanabilir.

Geleneksel AI sistemlerinin sunduğu öneriler çoğunlukla geçmişteki genel bilgilere dayanır. Gerçek durumu (eğitilmedikleri sürece) dikkate almayan bu tür sistemler, karmaşık görevleri yerine getirmekte zorlanır. Gerçek zamanlı verileri etkili bir şekilde analiz ederek daha kişiselleştirilmiş stratejiler geliştirilmesine olanak tanıyan Agentic AI platformları ise son yıllarda yükseliştedir.

Bu yükselişin temel sebepleri arasında ise şunlar yer alır:

Gelişmiş Uyumluluk ve Esneklik

Büyük dil modelleri yani LLM'ler, insan benzeri metin işleme ve üretme konusunda harika sonuçlar ortaya koyar. Kullanıcıların, doğal dil komutları üzerinden AI uygulamalarıyla etkileşim kurması sayesinde içerik üretimi, kodlama ve özetleme gibi yaratıcı görevler gerçekleştirilebilir.

Geleneksel programlamaya göz attığımızda ise önceden yapılandırılmış ve hedef odaklı bir sistem görürüz. Tam da bu nedenle hedeflerle uyumlu eylemler konusunda daha güvenilir sonuçlar ortaya koyar.

Agentic AI, LLM'lerin esnekliğini ve yaratıcılığını alarak geleneksel programlamanın uyumluluğu ve güvenirliliği ile birleştirir. Bu bağlamda hassasiyet, tekrar edilebilirlik ve doğrulama gerektiren görevlerde etkili bir teknoloji elde edilmiş olur.

Genişletilmiş Erişim Alanı

LLM'ler, yapılandırılmış ve hedef odaklı çalışma sistemlerinde kullanılmak üzere belirli bir eğitimden geçerler. Bu eğitim aşamasından sonra aktif olarak yeni bilgi toplayamazlar. Örneğin bir cloud platformuna ya da analitik yazılımına bağlantı kurarak veri alamazlar; yahut IoT sensörleri gibi gerçek zamanlı veri toplayan dış kaynaklara erişim sağlayamazlar. Sadece önceden bildikleri verilere dayalı olarak kullanıcı komutlarına yanıt verirler.

Agentic AI ise gerçek zamanlı verilere dayalı olarak birden fazla kaynaktan bilgi toplayabilir. Veri odaklı olmanın yanı sıra kullanıcı geri bildiriminden de öğrenir. Karar verme modellerini yenilemek için sürekli olarak yeni bilgi arar. Böylece LLM sistemlerinin erişim alanını genişleterek veri toplama, trend analizi veya gerçek zamanlı izleme gibi süreçleri otomatik olarak yerine getirebilir. Erişim alanının daha geniş olması, iş süreci tasarımı ve planlamasında daha dinamik stratejiler geliştirilmesine olanak tanır.

İnsan Müdahalesine İhtiyaç Duymadan Çalışma

Agentic AI, büyük dil modellerinin zekâsını ve ajanlarının hedefe yönelik yeteneklerini birleştirerek, insan müdahalesi olmadan ve bağımsız olarak görevleri yerine getirebilir. Bu özerklik uzun vadeli hedeflerde sürdürülebilir sistemler yaratmak, çok adımlı görevleri yerine getirmek ve bu görevleri izlemek adına önemlidir.

Örneğin Agentic AI sistemine dayalı olan bir uçuş rezervasyon sistemini ele alabiliriz. Geleneksel yapay zekâ sadece uçuş rezervasyonu yapabilir. Agentic AI ise beklenmedik rötar ya da uçuş iptallerini tahmin etmek için sürekli olarak yeni bilgiler toplar. Bu bilgilere dayalı olarak uçuş rotasını yeniden otomatik bir şekilde planlayabilir. Gerçek zamanlı verilere dayalı olarak seyahat planlamasını yapabilir. Geleneksel yapay zekâ rötar durumunda insan müdahalesine ihtiyaç duyarken, Agentic AI kararı tek başına vererek yeniden rota planlaması yapar.

Sonuç olarak Agentic AI'ın doğal dil talimatlarını ve karmaşık bilgileri anlaması, insanlarla daha doğal bir şekilde iletişim kurması, bağımsız bir şekilde karar verebilmesi ve dış kaynaklardan sürekli olarak bilgi toplaması geleceğin en önemli trendleri arasındaki yerini destekliyor.

Otonom, verimli ve esnek iş süreçleri sağlayan Agentic AI'ın farklı sektörlerdeki kullanım durumlarına göz atabiliriz.

Agentic Yapay Zekânın Farklı Sektörlerdeki Kullanım Örnekleri

AI sistemleri birçok farklı sektörde işlerin yürütülüş şeklini değiştirmeye devam ediyor. Verimlilik ve üretkenlik artışı başta olmak üzere, işletmelerin artan rekabette öne çıkması ve müşteri memnuniyetini artırması adına çeşitli stratejiler sağlıyor. Agentic AI ise bağımsız karar alabilme ve otonom avantajları ile geleceğin öne çıkan teknolojisi oluyor.

İşte Agentic AI'ın farklı sektörler kapsamında mevcut kullanım örnekleri:

Sağlık

Sağlık sektörü, büyük bir veri patlamasına sahne olurken aynı zamanda ciddi bir verimsizlikle mücadele ediyor. Hedefe yönelik tedaviler gibi tıbbi ilerlemeler devrim yaratıyor olsa da sağlık sistemindeki verimsizlikler ilerlemenin önündeki en büyük engel oluyor. AWS verilerine göre, sağlık sektörü 2025 yılına kadar dünya genelindeki 180 zettabaytlık toplam verinin üçte birini tek başına üretecek konumdadır. Ancak bu verilerin yalnızca %3'ü etkin bir şekilde kullanılabilecek. Sağlık çalışanlarının sınırlı bir süre içinde büyük miktarda tıbbi veriyi işleme sorununa ise Agentic AI çözüm sunuyor.

Agentic yapay zekâ sistemleri, büyük dil modelleri ve çok modelli temel modüller ile güçlendirilmiştir. Bu bağlamda sağlık sektöründe aşağıdaki görevler için kullanılabilir:

• Çeşitli veri kaynaklarından (laboratuvar sonuçları, görüntüleme ve hasta geçmişi gibi) bilgi almak ve analiz etmek.
• Planlama, önceliklendirme ve kaynak kullanımında optimizasyon.
• Çok disiplinli tedavi planlarını koordine etmek.

AWS, Agentic yapay zekâyı kanser tedavisinde kullanma örneğiyle dikkat çekiyor. Bir prostat kanseri hastası için, PSA sonuçları ve biyopsi verileri gibi genetik belirteçler Agentic AI sayesinde birleştirilebiliyor. Dahası hastalığın ilerlemesini değerlendirmek ve tedavi önerileri sunmak için de yapay zekâdan yararlanmak mümkün. Böylece Agentic AI ile sağlık sektöründe kişiselleştirilmiş tedavi planları hazırlamak, acil vakaları önceliklendirmek ve değişen sağlık ihtiyaçlarına yanıt vermek kolaylaşıyor.

Finans

Agentic yazılım ajanları piyasa trendlerini tahmin etmek, yatırım fırsatlarını değerlendirmek ve bireysel müşterilere özel finansal planlar sağlamak için yeni bir sistem yaratılmasını sağlıyor. Büyük verileri analiz ederek rapor hazırlama derdinden kurtulan finans danışmanları, zamanlarını iş ortaklıkları kurmaya ve stratejik rehberlik sunmaya ayırabiliyor.

Finans alanında Agentic yapay zekâ kullanımının bir diğer örneği ise dolandırıcılık tespitlerinde görülüyor. Yapay zekâ ajanları, dolandırıcılık belirtilerine işaret edebilecek şüpheli faaliyetleri tespit ederek otomatik olarak engelleyebiliyor. İşlem faaliyetlerini analiz etmek ve geleneksel sistemlerin gözden kaçırabileceği anormallikleri tespit etmek üzere gelişmiş algoritmalar devreye giriyor.

Potansiyel tehditlere daha hızlı yanıt verilmesini ve belirli davranış normlarına karşı otonom ve akıllı bir sistem geliştirilmesini sağlayan Agentic yapay zekâ ile, finans alanında doğruluk ve verimlilik artışı gözlemlenebiliyor.

Bu uygulamanın mevcut kullanıcılarından biri de PayPal. Dolandırıcılık faaliyetlerini etkili bir şekilde tespit etmek ve önlemek için makine öğrenimi kullanan PayPal, yapılan işlemleri gerçek zamanlı olarak izlemek için yapay zekâ ajanlarından faydalanıyor.

Perakende

Perakende sektöründe Agentic yapay zekâ kullanımı, müşteri memnuniyeti odaklı stratejilerde öne çıkar. Tüketici davranışlarının ve tercihlerinin sürekli olarak değişmesi, işletmeler için veri odaklı stratejilerin önemini vurgular. Ancak artan veri hacmi ve karmaşıklığı gibi sorunlar müşteri içgörülerini etkili bir şekilde analiz etme ve değerlendirme konusunda yetersiz kalır. Yapay zekâ ajanları ise büyük miktardaki veriyi tarayarak işletmelerin hizmetlerini geliştirmelerine ve genel müşteri deneyimlerini iyileştirmelerine olanak tanır.

Agentic AI'ın perakende sektörü için sağladığı faydalardan bazıları şöyle:

• Rutin görevleri otomatikleştirerek operasyonel verimlilik sağlar.
• Talep tahmini yaparak stok seviyelerini optimize eder ve kaynak israfını azaltır.
• Müşterilerin satın alma yolculuklarını analiz ederek kişiselleştirilmiş öneriler sunar.
• Stokta olmayan ürünlere otomatik olarak alternatif ürünler bulur ve siparişleri gerçek zamanlı olarak takip eder.
• İade süreçleri için akıllı alışveriş deneyimi sağlayarak tüm süreci baştan sona yönetir.

Sonuç olarak gelişmiş makine öğrenimi, doğal dil işleme ve derin öğrenme sistemlerini bir araya getiren Agentic AI platformları, perakende sektöründe ölçeklenebilirlik sağlayabilir. Müşteri deneyimini iyileştirme potansiyeline sahip olmanın yanı sıra modern perakendeciler için vazgeçilmez bir araç olmaya adaydır.

İnsan Kaynakları

Bağımsız kararlar alabilen ve eyleme geçirilebilir planlar sunan Agentic AI, insan kaynakları verimliliğini artırabilir. İnsan kaynaklarının hâlihazırda geleneksel yapay zekâ uygulamalarını kullanması zaman ve üretkenlik artışı sağlar. Agentic AI uygulamalarının insan kaynaklarına olan başlıca faydaları ise şunlardır:

• Yüksek sayıda öz geçmişi dakikalar içerisinde tarar ve arzu edilen kriterlere göre adayları değerlendirir. İnsan ön yargısını devreden çıkararak pozisyona en uygun adayın seçilmesine yardımcı olur.
• Çalışanlar için kişiselleştirilmiş eğitim modülleri hazırlayabilir, kariyer gelişimi için özel öneriler sunabilir ve çalışan soruları için mentorluk sağlayabilir.
• Gelişmiş veri analizi ile çalışanların işten ayrılma risklerini önceden tahmin edebilir ve çalışan elde tutma oranını artırmak için çeşitli stratejiler önerebilir.

Agentic yapay zekânın bağımsız karar verme özelliği insan kaynakları alanında bazı zorlukları da beraberinde getirebilir. İK'nın işe alım ve çıkarma süreçlerinde yapay zekâ tarafından yönlendirilmesi güvenilirlik ve etik sorunlarına yol açabilir. Ancak bu durum yapay zekâ ajanlarının etkinliğinin göz ardı edilmesine sebep olmamalıdır. Yapay zekânın İK süreçlerini dönüştürme gücü gelecek yıllarda daha çok karşımıza çıkacak gibi görünüyor.

Müşteri Hizmetleri

Agentic AI'ın proaktiflik özelliği, potansiyel sorunların büyük sorunlara dönüşmeden önce çözülmesini sağlar. Müşteri verilerini izleyip davranış kalıplarını analiz ederek, müşteriler sorun bildirmeye başlamadan önce dahi potansiyel çözümler sunabilir. Ayrıca müşteri memnuniyeti sağlamak ve birden fazla kanalda aktif bir marka görünümü çizmek adına 7/24 destek sağlayabilir. Makine öğrenimi ve doğal dil işleme özellikleri sayesinde, kullanıcı tarafından girilen sorgulara bağlamsal yanıtlar verebilir. Agentic AI'ın müşteri etkileşimleri sırasında duyguları ve tonu analiz etmesi ise temsilcilerin daha empatik ve uygun yanıtlar vermesine olanak tanır.

Örneğin bir Agentic AI platformu üzerinden müşteri temsilcilerinin etkileşimlerini gerçek zamanlı izlemek mümkündür. Yapay zekâ ajanları; temsilci performansını değerlendirir, geri bildirim sağlar ve iyileştirme alanlarını belirler.

Müşteri etkileşimlerini yönetmek üzere tek bir iletişim sistemi dâhilinde telefon, sohbet, e-posta ve sosyal medya gibi kanallar arasında hızlı bir şekilde geçiş yapabilir. Temelde müşteriler için sanal asistan olmanın ötesine geçerek genel müşteri hizmetlerinin tüm alt görevlerini otomatikleştirir.

Lojistik

Agentic yapay zekâ uygulamalarının güncel olarak en çok kullanıldığı sektörlerden biri lojistiktir. Envanter yönetimini basitleştirmeyi hedefleyen bu uygulamalar, stok seviyelerinin talebe yönelik olarak optimize edilmesini sağlar. Geçmiş ve gerçek zamanlı verileri analiz ederek makine öğrenimi aracılığıyla değerlendirir ve daha doğru bir karar verme süreci yaratır. Örneğin sezonluk dalgalanmaları tahmin ederek stok seviyelerini müşteri taleplerine göre önceden ayarlayabilir.

Lojistikte Agentic yapay zekâ kullanımının bir diğer örneği de ekipmanlar için tahmine dayalı bakımdır. Plansız arızaları minimum seviyeye indiren bir yapay zekâ stratejisi ile, işletmelerin ekipmanlarını ve araçlarını proaktif bir şekilde kullanması sağlanır.

Modern depolarda sipariş karşılama süreçlerini iyileştiren Agentic yapay zekâ uygulamaları manuel çalışmaları büyük ölçüde azaltabilir. Bu noktada yapay zekâ destekli robotlar ve sistemler devreye girer. Sipariş toplama ve paketleme gibi süreçler otonom hâle getirilebilir.

Sonuç olarak karmaşık görevleri geleneksel yapay zekâ uygulamalarına kıyasla daha hızlı bir şekilde çözme yeteneğine sahip olan Agentic AI, yukarıdaki sektörlerin dışında pazarlama, hukuk, eğitim ve seyahat dâhil birçok farklı alanda aktif bir şekilde kullanılabilir. İşletmelerin daha iyi hizmet sağlamasına, optimum verimlilik yakalamasına ve süreçlerinde otonom stratejiler yaratmasına imkân tanır.

Kapsamlı CRM özelliklerini 35'ten fazla güçlü araçla bir araya getiren Bitrix24, işletmeler için yapay zekâ destekli satış ve pazarlama iş yazılımı olarak öne çıkıyor. Yapay zekânın sunduğu tüm avantajları en iyi şekilde kullanabilmeniz için, tamamen ücretsiz bir planla bu teknolojileri deneyimleme fırsatı sağlıyor. Bitrix24 çözümleri ile tanışmak, birbirinden yeni yapay zekâ özelliklerini keşfetmek ve işletmenizi geleceğe taşımak için hemen şimdi kayıt işlemlerinizi tamamlayabilirsiniz.