Şirketler Agentic AI Pilotlarından Neden Çıkamıyor?

UiPath’in araştırması, büyük şirketlerde agentic AI—belirli hedefler için adım planlayıp araçları ve sistemleri kullanabilen yapay zekâ ajanları—ilgisinin yüksek olduğunu, ancak kurum çapında uygulamanın hâlâ istisna kaldığını gösteriyor. Araştırma; ABD, Birleşik Krallık, Fransa, Almanya, Hindistan ve Singapur’da yıllık geliri en az 1 milyar dolar olan özel sektör kuruluşlarında çalışan 590 üst düzey yönetici ve BT uzmanını kapsıyor. Temel sonuç şu: Zor olan tekil bir ajanı devreye almak değil, karmaşık bir kurumda bağlantılı ve denetlenebilir iş akışlarını işletmek. 34

Kullanım var, ancak kurumsal olgunluk sınırlı

Katılımcıların yalnızca %31’i yapay zekânın işlerine tamamen yerleştiğini söyledi. %35’i kullanımın seçilmiş ekiplerle sınırlı olduğunu, %11’i ise hâlâ sınırlı deneyler yaptığını belirtti. 37

Bu tablo, pilot çalışmadan üretim ortamına geçişteki bilinen açığı işaret ediyor. Bir departman, sınırlı bir kullanım senaryosunda bir ajanın faydasını kanıtlayabilir. Ancak bunu ölçeklemek için ajanın kurumsal verilerle, iş uygulamalarıyla, yerleşik süreçlerle ve istisnai durumları yöneten çalışanlarla güvenilir biçimde etkileşmesi gerekir.

Ölçeklenmenin önündeki üç ana engel

Katılımcılar, agentic AI dağıtımlarını optimize ederken en çok şu sorunlarla karşılaştıklarını bildirdi:

• Veri kalitesi ve hazır oluşu: %38
• Mevcut iş akışları ve sistemlerle entegrasyon: %37
• Yönetişim ve uyumluluk: %33 14

Bunlar, model seçiminin ötesine geçen operasyonel ve mimari meselelerdir. Bir yapay zekâ modeli bilgiyi yorumlayabilir ya da eylem önerebilir; fakat üretim ortamındaki bir iş akışı için güvenilir veri girişi, erişim yetkileri, sistem bağlantıları, hesap verebilirlik ve otomasyonun tamamlayamadığı işleri insana aktaracak mekanizmalar da gerekir.

Özellikle eski uygulamalara dayanan ve departmanlar arasında uzanan süreçleri olan şirketlerde entegrasyon belirleyici hâle gelir. Bir uygulamada veya tek bir ekipte iyi sonuç veren bir ajan; farklı sistemleri, görev devirlerini ve onay adımlarını içeren uçtan uca sürece kendiliğinden uyum sağlamaz.

UiPath’in öne çıkardığı katman: İş orkestrasyonu

UiPath, iş orkestrasyonu kavramını veri, sistemler, iş akışları, çalışanlar ve yapay zekâ ajanlarını birbirine bağlayan katman olarak tanımlıyor. Pratikte amaç; uçtan uca bir süreçte işi doğru otomasyona, ajana veya çalışana yönlendirmek; ilerlemeyi izlemek; kontrolleri uygulamak ve insan muhakemesine ihtiyaç duyulduğunda istisnaları ilgili kişiye aktarmaktır. 4

Katılımcıların yalnızca %29’u orkestrasyonun kurum genelinde tamamen yerleşik olduğunu söyledi. Bu grubun %89’u ise agentic AI uygulamalarının yatırım getirisi (ROI) beklentilerini karşıladığını ya da aştığını bildirdi. 315

Bu oran dikkat çekici olsa da, orkestrasyonun tek başına daha yüksek getiriye yol açtığının kanıtı olarak okunmamalı. Araştırma, çözüm sağlayıcısı UiPath tarafından desteklenmiş ve katılımcıların kendi beyanlarına dayanıyor. Orkestrasyonu yerleştirebilen kuruluşlar zaten daha güçlü veri altyapısına, süreç disiplinine, entegrasyon yeteneğine ve yönetim desteğine sahip olabilir. 15

Hibrit iş akışlarında önemli fırsat

Araştırma, ajan kullanımının öngörülebilir ve dinamik işleri birleştiren süreçlerde artabileceğine de işaret ediyor. UiPath, hibrit iş akışlarını sabit ve tekrarlanabilir süreçlerle bağlama bağlı olarak değişen dinamik süreçlerin bileşimi olarak tanımlıyor. Araştırmaya katılan liderlerin %52’si, günlük operasyonlarında bu tür iş akışlarının bulunduğunu belirtti. 10

Bu alanlarda ajanlar, kural tabanlı otomasyonun yerine bütünüyle geçmekten çok onu tamamlayabilir. Yapılandırılmış ve tekrarlanan adımlar kurallı otomasyonla yürütülürken; ajanlar yapılandırılmamış bilgi, değişen bağlam ve muhakeme gerektiren işlerde destek sunabilir. Ancak bu birleşimin ölçeklenmesi de çevresindeki iş akışı tasarımına ve kontrollere bağlıdır.

Şirketlerin beklediği somut faydalar

Katılımcıların orkestrasyondan bildirdiği başlıca faydalar şunlar oldu:

• çalışanları daha yüksek değerli işlere ayırmak: %51,
• uygulamalar arasındaki entegrasyonu artırmak: %47,
• iş akışlarının gözetimini iyileştirmek: %44. 4

Bu öncelikler, araştırmanın ana mesajını güçlendiriyor: Şirketler yalnızca daha otonom yazılımlar aramıyor. İnsanları, uygulamaları, otomasyonu ve yapay zekâyı görünür ve yönetilebilir iş süreçleri içinde güvenilir biçimde koordine etmenin yolunu arıyor.

Kurumsal yapay zekâ ekipleri için anlamı ne?

Bulgular, izole pilotların başlatılmasının görece kolay; tekrarlanabilir kurum çapı dağıtımın ise çok daha zor olduğunu gösteriyor. Pilot aşamasını aşmak için bir yapay zekâ modeli seçmek veya bağımsız bir ajan kurmak yeterli değil. Veri güvenilirliği, uygulamalar arası çalışabilirlik, süreç sahipliği, yönetişim, izleme ve insan müdahalesi için sağlam bir temel gerekiyor.

Bu nedenle şirket liderleri için yararlı soru yalnızca “Bir ajan nerede yardımcı olabilir?” olmamalı. Asıl soru, “Bu ajan tüm iş akışı içinde güvenli, denetlenebilir ve ölçülebilir biçimde nasıl çalışacak?” olmalı. Koordinasyon sorununu çözebilen kurumlar, departman bazındaki umut verici denemeleri departmanlar arası iş kabiliyetlerine dönüştürmek için daha iyi bir konumda bulunuyor. 4