Kurumsal Yapay Zeka Avantajının Kaynağı: Doğru Model Seçimi ve İş Akışıyla Hassas Yetki Devri.

Alibaba.com’un yönetim kurulu başkanı Kuo Zhang, şirketinin geliştirdiği en güçlü yapay zeka ajanının 107 gerçek dünya ticari görevinin 61,7’sini tamamladığını ve bu başarının, kurumsal yapay zekada avantajın artık yalnızca model zekalılığından değil, her iş akışına uygun sistemin seçilmesinden geldiğini açıkladı. Zhang’e göre bugün işletmelerin karşılaştığı asıl görev; her süreci, güvenilir şekilde tamamlayabilecek ve makul bir işletme maliyetini sunacak sistemle eşleştirmek.

Zhang, son dönemde test ettikleri en güçlü yapay zeka ajanının 107 gerçek dünya ticari göreve altı tanesinden beşinin üzerinde tamamladığını belirtti. On karmaşık iş görevinden dördünü tamamlayabilen bir sistemin, artık insanların üstlendiği anlamlı iş yüklerini omuzlardan alabildiğini vurgulayan Zhang, model seçimini yalnızca kararın bir parçası olarak gören işletmelere, daha büyük görevin her iş akışını tamamlayabilecek sistemle eşleştirmek olduğunu söyledi.

Zekalıktan Verimliliğe: İş Akışıyla Uygun Kapasite

Yapay zeka patlamasının çoğu dönemde ilerleme, model zekalılığı üzerinden ölçüldü. Daha büyük ve daha yetkin modeller genellikle daha iyi sonuçlar anlamına geliyordu. Ancak yapay zeka günlük operasyonlara girdikçe şirketler verimliliği de hesaba katmak zorunda. Farklı görevler farklı düzeyde muhakeme ve hesaplama gücü gerektiriyor; maksimum kapasitenin kullanılması ise sonucu iyileştirmeden maliyeti artırabiliyor.

Zhang, bu durumun hassas yetki devrinin bir boyutu olduğunu vurguladı: Bir iş akışına atanan kapasiteyle o işin gerektirdiği düzeyin eşleştirilmesi. Bugün ticari sonuçlar, modelin etrafındaki tüm sisteme bağlı—işin nasıl yapılandırıldığı, modelin erişebileceği araçlar ve karar verirken mevcut bağlam. Bu durum özellikle uzmanlaşmış alanlarda geçerli.

27 Yıllık Ticari Deneyim ve Gerçek Veri

Zhang, Alibaba.com’da 27 yıllık ticari deneyim ve gerçek dünya işletme verilerinin yapay zeka sistemlerine, ticari iş akışlarının nasıl işlediğine dair bağlam sağladığını anlattı. Açıkça tanımlanmış e-ticaret görevlerinin küçük, hafif modeller için uygun olurken, daha karmaşık işlerin daha yüksek muhakeme kapasitesi gerektirdiğini belirtti.

Bu durum kurumsal yapay zeka denklemini değiştiriyor: Her iş akışı, sürdürülebilir bir maliyetle gerekli standardı karşılayacak kadar kapasiteye sahip olmalı. Zhang, bunu açık kaynaklı bir kriter olan CommerceAgentBench’i geliştirirken gördüklerini anlattı.

Ticari faaliyeti 107 uçtan uca ticari göreve dönüştürdük ve son sonucu değerlendirdik: Liste doğru şekilde yayımlandı mı? Gönderi belirtilen özelliklere göre rezerve edildi mi? Satın alma siparişi oluşturuldu ve gönderildi mi?

Kuo Zhang, Alibaba.com yönetim kurulu başkanı

Farklı görevler farklı modelleri tercih etti. Teklif istekleri ve pazar araştırmaları konusunda önde gelen model, tazminat tahakkukları ve liste uyumluluğu alanında en iyi performans gösteren modelin gerisinde kaldı. Üçüncü bir model ise ürün yayımlama ve iade işlemleri konusunda önde geldi.

Accio: Uzmanlardan Oluşan Bir Ekip

Zhang, karmaşık bir işletme isteğinin pazar araştırması, spreadsheet analizi, tedarikçi karşılaştırması ve satın alma siparişi oluşturma adımlarını bir araya getirebileceğini vurguladı. Her adım muhakeme, hız veya veri işleme açısından farklı talepler koyuyor.

Zhang, Alibaba’nın yapay zeka destekli işletme ajanı Accio’da modelleri sürekli olarak ticari çalışmaların farklı türleri üzerinden değerlendirdiklerini söyledi. Karmaşık bir isteğin bireysel adımlara ayrılabileceğini ve her adımın zorluğu ile kalite, hız, fiyat ve veri işleme gibi gereksinimlerine göre yönlendirilebileceğini belirtti.

Sonuç, tek bir kişiye her şeyi yaptırmaktan çok, uzmanlardan oluşan bir ekibi yönetmeye yakın.

Kuo Zhang, Alibaba.com yönetim kurulu başkanı

Bu aynı zamanda ekonomiyi de değiştiriyor. Zhang, 44 görevlik bir küme kapsayan bir tahminde Accio’nun toplam token maliyetinin 1,72 dolar olduğunu, buna karşılık Codex’in 3,79 ve Claude Code’un ise 3,91 dolar olduğunu belirtti.

Maliyetten Adım Sayısına: Daha Az Hesaplama

Zhang, kaliteli modellerin sayısının arttıkça, gerçek dünya performanslarını sürekli değerlendirip işi buna göre atayabilme yeteneğinin giderek daha değerli bir kurumsal kapasite haline geleceğini söyledi. Doğru model seçimi her adımın maliyetini düşürebilirken, bir sonraki fırsat ilk başta kaç adım gerektiğini azaltmak.

Zhang, yapay zeka ajanlarının bağlamı tekrar tekrar işlediğini, araçları çağırdığını ve bilgiyi bir iş akışı üzerinden aktardığını vurguladı. Kötü tasarlanmış sistemler, zaten sahip oldukları bilgileri yanlış okuyabilir veya sonuca hiçbir şey katmayan hesaplamaları tekrarlayabilir.

Daha verimli bir sistem önceki hesaplamayı yeniden kullanabilir ve tam geçmiş gerekmediğinde bağlamı sıkıştırabilir. Uzmanlaşmış ajanlar ayrıca her bileşenin yalnızca ihtiyaç duyduğu bilgiyi işlemesini sağlayacak şekilde işi koordine edebilir.

Düşük model fiyatları yapay zekayı işletmeyi ucuzlaştırır. Daha iyi orkestrasyon, ilk işi tamamlamak için gereken hesaplama miktarını azaltabilir.

Kuo Zhang, Alibaba.com yönetim kurulu başkanı

Hedefin yalnızca işin gerektirdiği kaynakları kullanarak güvenilir bir ticari sonuç elde etmek olduğunu belirten Zhang, etkilerin özellikle küçük işletmelerde görünür olduğunu söyledi. Küçük işletmelerde kurucu araştırma, tedarik, ürün seçimi ve operasyonları kişisel olarak yürütebiliyor.

Güven ve Yetki: Ajanlara Ne Kadar Özerklik?

Zhang, maliyet, performans ve verimliliğin yalnızca hassas yetki devri denkleminin bir parçası olduğunu; şirketlerin aynı zamanda bir ajanın ne kadar otorite alması gerektiğine de karar vermeleri gerektiğini vurguladı. Bir sosyal medya gönderisinin zayıf taslağının bir tür sonucu varken, hatalı bir tedarikçi ödemesinin başka bir sonucu olduğunu belirtti.

Sürekli güçlü performans gösteren rutin işler asgári müdahaleyle yürütülebilirken, yüksek riskli kararlar yine de onay gerektirebilir. Zhang, hassas yetki devrinin burada önem kazandığını; iş ve otoritenin kanıtlanmış performans, maliyet ve kararı yanlış verme sonuçlarına göre iş akışı İş akışıyla ataması gerektiğini söyledi.

Zhang, ajanların doğrudan ödemelere, envanterlere, lojistiğe ve diğer operasyonel sistemlere bağlanmasıyla riskin artacağını belirtti. O noktada hangi modelin işi üstleneceğini seçmek yalnızca başlangıç; şirketlerin sistemin ne kadar güvenilir çalıştığına dair kanıt ve onun adına yapabileceklerine ilişkin açık kurallar da gerekiyor.

Kurumsal yapay zekanın bir sonraki aşaması, bu kararları iş akışı düzeyinde alan şirketleri ödüllendirecek. En güçlü sistemler, işin gerektirdiği şeye göre hesaplama gücünü dağıtacak ve ajanın performansı daha büyük güven kazandıkça otoritesini genişletecek.

Kuo Zhang, Alibaba.com yönetim kurulu başkanı

Zhang, örnek olarak soğutucu havlu fikriyle başlayan Harrison Nott’u anlattı. Spor yaptıktan sonra bir soğutucu havlu fikriyle başlayan Nott, ürünü üreticilerle birlikte geliştirmek için Alibaba.com’u, evcil hayvan soğutucu ürünlerine talep olup olmadığını belirlemek ve bunları tedarik etmek için ise Accio’yu kullandı. 16 yaşında o ilk fikri, 1 milyon dolar gelir üreten daha geniş bir soğutucu ürünler işletmesine dönüştürdü.

Zhang, yapay zeka girişimcilere daha önce daha fazla kişiye, zamana veya daha uzmanlaşmış bilgiye ihtiyaç duyan kapasitelere erişim sağladığını ancak bu avantajın o kapasiteler tekrar tekrar kullanılacak kadar güvenilir ve uygun fiyatlı olduğunda çok daha değerli hale geldiğini söyledi.