Yapay zeka aracısı benimseme

Bu kılavuz, kuruluşların daha geniş yapay zeka benimseme stratejilerinin bir parçası olarak yapay zeka aracılarını başarıyla benimsemelerine yardımcı olacak yapılandırılmış bir çerçeve sağlar. Yapay zeka aracılarının dikkate alınması gereken benzersiz noktaları ele alır. Seri, Microsoft Foundry ve Microsoft Copilot Studio kullanarak özel aracılar oluşturmaya yönelik Microsoft 365 aracılarını ve yönergelerini vurgular. Ayrıca, büyük ölçekte yapay zeka aracılarını desteklemek için kuruluş genelinde veri mimarisi tasarlamaya yönelik stratejiler de içerir.

Bu kılavuz sayesinde liderler dört önemli alanda eyleme dönüştürülebilir içgörüler elde edecektir: (1) aracı planı, (2) aracıları idare etme ve güvenli hale getirme, (3) derleme aracıları ve (4) aracıları çalıştırma (bkz. Şekil 1.).

Şekil 1. Microsoft'un yapay zeka aracısı benimseme süreci.

Yapay zeka aracısı nedir?

Yapay zeka aracısı, sistem olayları, kullanıcı iletileri veya diğer aracı iletileri gibi girişleri yorumlamak, sorunları çözmek ve en uygun eylemlere karar vermek için üretken yapay zeka modellerini kullanan esnek bir yazılım programıdır. Aracılar, sabit kurallara dayanan geleneksel uygulamalardan farklı olarak iş akışlarını gerçek zamanlı bağlama göre dinamik olarak düzenler. Bu uyarlanabilirlik, belirlenimci yazılımların yapamayacağı belirsizliği ve karmaşıklığı yönetmelerini sağlar. Ajanlar beş temel bileşen üzerine kurulmuştur:

• Oluşturucu yapay zeka modeli , aracının akıl yürütme altyapısı görevi görür. Yönergeleri işler, araç çağrılarını tümleştirir ve çıkışları diğer aracılara ileti olarak veya eyleme dönüştürülebilir sonuçlar olarak oluşturur.

• Yönergeler aracı için kapsam, sınırlar ve davranış yönergelerini tanımlar. Açık yönergeler kapsam kaymasını önler ve aracının iş kurallarına uydığından emin olun.

• Veri Alma, doğru yanıtlar için gerekli olan temel verileri ve bağlamı sağlar. İlgili, yüksek kaliteli verilere erişim, halüsinasyonları azaltmak ve ilgiyi sağlamak için kritik öneme sahiptir.

• Eylemler , aracının görevleri gerçekleştirmek için kullandığı işlevler, API'ler veya sistemlerdir. Araçlar, aracıyı pasif bilgi alma aracısından iş süreçlerinde etkin bir katılımcıya dönüştürür.

• Bellek konuşma geçmişini ve durumunu depolar. Bellek, etkileşimler arasında süreklilik sağlayarak aracının çok aşamalı konuşmaları ve uzun süre çalışan görevleri etkili bir şekilde işlemesini sağlar.

Geri getirme artırmalı üretimden (RAG) fark

Standart RAG uygulamaları, sorguları yanıtlamak için belirleyici bir alma işlemini izler. Yapay zeka aracıları, her adımda hangi bilgi ve araçların kullanılacağına karar vermek için üretken bir model kullanır. Bu uyarlamalı yaklaşım, çok adımlı akıl yürütmeye ve karmaşık sorun çözmeye olanak tanır, ancak güçlü test ve idare gerektiren belirsiz davranışlar da sunar.

Teknik tanımlar için bkz. Aracı nedir? ve iş akışı nedir?.

Neden yapay zeka aracıları?

Yapay zeka aracılarını benimsemek belirli kurumsal sonuçlara neden olur. Bu avantajların anlaşılması, yatırımı haklı çıkarmaya ve kullanım örneklerinin önceliklerini belirlemeye yardımcı olur.

• Verimlilik: Aracılar yinelenen, düşük değerli görevleri otomatikleştirir. El ile harcanan çabayı ve operasyonel maliyetleri azaltarak kaynakların stratejik girişimlere odaklanmasını sağlar.

• Hız: Aracılar bilgileri işleyebilir ve kararları hızlı bir şekilde yürütebilir ve bu da hizmet teslim sürelerini ve pazar değişikliklerine yanıt verme hızını iyileştirebilir.

• Ölçeklenebilirlik: Aracılar dalgalı iş yüklerini işler ve bu esneklik büyümeyi ve mevsimsel talep artışlarını destekler.

Bu avantajlar daha düşük işletim maliyetleri, geliştirilmiş müşteri memnuniyeti ve daha hızlı yenilik gibi ölçülebilir sonuçlara yol açar. Liderler için bu, yapay zeka aracılarının yalnızca bir teknoloji yatırımı olmadığını gösterir. Büyüme ve rekabet gücü açısından stratejik bir kaldıraçtırlar. Daha fazla iş mantığı ve kullanım örneği için bkz. Yapay zeka aracıları için iş planı .

Aracı türleri

Kuruluşlar genellikle üç temsilci kategorisi görevlendirir. Her kategori farklı bir özerklik düzeyi ve iş etkisi sunar.

1. Üretkenlik aracıları. Bu aracılar, karar alma sürecini hızlandırmak için bilgi alma ve senteze odaklanır. Bilgi araçlarını, çeşitli kaynaklardan veri toplamak ve kullanıcıya sunmak için kullanırlar. Bu özellik, çalışan doğruluğunu artırır ve müşteri hizmetleri desteği ve iç bilgi yönetimi gibi senaryolarda bilgi aramak için harcanan süreyi azaltır.

2. Eylem Ajanları Bu aracılar, tanımlı iş akışları içinde kayıtları güncelleştirme veya işlemleri tetikleme gibi belirli görevleri gerçekleştirir. Görevleri gerçekleştirmek için eylem araçlarıyla birlikte bilgi araçlarını kullanırlar. Bu yaklaşım işlemleri kolaylaştırır ve hizmet bileti oluşturma ve sistem izleme gibi kullanım durumlarında el ile veri girişi hatalarını azaltır.

3. Otomasyon aracıları. Bu aracılar karmaşık, çok adımlı işlemleri minimum gözetimle yönetir. Bilgi araçları ve eylem araçlarının yanı sıra bir sorunun ne zaman çalıştırıldığını, durdurulacağını veya yükseltileceğini belirleyen tetikleyiciler kullanırlar. Bu özerklik, tedarik zinciri iyileştirmesi gibi senaryolar için ölçeklenebilir otomasyon sağlar, ancak artan karmaşıklığı yönetmek için sıkı idare gerektirir.

Sonraki Adımlar

Yapay zeka aracılarının potansiyelini gerçekleştirmek için benimseme stratejisini belirli iş sonuçlarıyla uyumlu hale getirme. Aşağıdaki bölümlerde şirket içi ve müşteriye yönelik etkinin nasıl oluşturulacağı incelenerek ekiplere aracıları etkili bir şekilde kullanmaları için yol gösterebilirsiniz.

İş planı