Yapay zeka (AI) tarihi 1950'lere kadar uzanır ve önemli ölçüde gelişmiştir. Bugün, AI hem bireyler hem de kuruluşlar için önde gelen bir rol oynar. 2024'te, şirketlerin AI yatırımları ulaştı , 2014'ten 13 kat daha fazla artış. talep yüksektir ve herkes gelir artışı ve maliyet düşürülmesi için aç. 252.3 milyar dolar 252.3 milyar dolar Son zamanlarda, Generative AI endüstrilerde bir dalga dalgası yarattı. Yüzde 74’ü, GenAI yatırımlarının ROI’sini bildirdi. Bununla birlikte, evrim orada durmadı, bir sonraki atılım ise AI Agents’in yükselişi. Henüz erken dönemde, AI Agents’in yetenekleri henüz tam olarak keşfedilmemiştir. Google Cloud tarafından yapılan bir araştırma, Google Cloud tarafından yapılan bir araştırma, Generative AI vs. Agentic AI: Fark nedir? Generative AI vs. Agentic AI: Fark nedir? Generative AI, verileri alarak ve çıkışları üretmek için talimatları izleyerek çalışır. Diğer taraftan, AI ajanları, önceden tanımlanmış hedeflere ulaşmak için bağımsız olarak öğrenmek ve hareket etmek için tasarlanmıştır. Örneğin, bir bankacı bir GenAI'ye verileri sağlayabilir ve rapor oluşturmasını isteyebilir. AI, raporu buna göre üretir, ancak bağımsız olarak hareket edemez ve hala bir insan tarafından incelenmesi gerektirir. AI ajanları bir adım daha ileri gidiyor; sadece kurallara uymak yerine, her davayı yorumlayabilirler ve insan müdahalesi olmadan kararlar verebilirler ya da belirli bir düzenleyici ve risk kontrol çerçevesinde kararlar verebilirler. Bu yeni nesil istihbarat endüstrileri nasıl etkileyebilir? Bu yeni nesil istihbarat endüstrileri nasıl etkileyebilir? İşte AI ajanlarının doğru şekilde eğitildiklerinde üstesinden gelebilecek bazı görevler: Müşteri Hizmetleri: Örnekler, hesapları yönetmek, kredi başvuruları işlemek ve müşteri sorunlarını çözmek içerir. Back-end operasyonları: Ticaret stratejilerini optimize etmek ve ödemeleri yönetmek gibi insan müdahalesi gerektiren karmaşık görevleri yönetmek. İlginç bir şekilde, Forrester'ın bir anketine göre, katılımcıların% 70'i, sadece yüksek net değerli bireyler için kullanılabilen özelleştirilmiş finansal tavsiyeler sunmak için Agentic AI'yi kullanmayı bekliyor, bu da sonucunda geleneksel benzersizlik modellerini bozar. Dolandırıcılık algılama ve önleme: farklı türde dolandırıcılık desenlerini öğrenmek ve tanımlamak, anormalleri işaretlemek, şüpheli işlemleri dondurmak. Düzenleyici izleme: politika güncelleştirmeleri için tarama ve süreçleri buna göre ayarlamak. Kredi puanlama: Kredi derecelendirme oranını hızlandırmak ve geleneksel kredi raporlarının ötesinde diğer veri kaynaklarına bakarak borç sahipleri için “düz dosyaları” sunmak. Forrester Araştırması Gerçek Dünya Uygulamaları: Kabul Edilme İlk Belirtileri Gerçek Dünya Uygulamaları: Kabul Edilme İlk Belirtileri Örneğin, BNY, BNY çalışanları için önde gelen tedarikçilerden birden fazla AI modeli sunan Eliza adında kendi kurumsal AI platformuna sahiptir. “Dijital işçiler” BNY’de yeni iş liderlerini bulmak, kod yazmak, ödeme işlemlerini yönetmek ve müşteri onboarding’i yönetmek ve uyumları yönetmektir. Ayrıca, JPMorgan Chase'ın ajanslı dağıtımı yeteneklerini empiriksel olarak göstermektedir. Yasal alanda karmaşık yasal sorulara yanıt veren çok sayıda uzman ajandan oluşan LAW'yi tanıttılar. Çalışmanın empirik benchmarkı 720 sorudan oluşan bir veri kümesinden oluşmaktadır. Buna göre, LAW, GPT-3.5-turbo olan temellere kıyasla karmaşık görevlerde mükemmeldir. Örneğin, sözleşme sona erme tarihlerini hesaplarken, LAW, başlangıç seviyesinden %92.9 daha iyi performans gösterdi. (Genel olarak Yatırımcı Kontrol Listesi: Anahtar Düşünceler Yatırımcı Kontrol Listesi: Anahtar Düşünceler Aslında, başarılı bir şekilde AI Agents uygulayan şirketler için yatırım büyümesini bekliyoruz.Ama yatırımcıların şirketlerin AI yaklaşımlarını değerlendirirken dikkate alması gereken birkaç zorluk var: The proper deployment of AI Agents In general, across different AI initiatives, extracting value from these models remains a challenging process. An of 2,000 CEOs found that only 25% of AI initiatives delivered the expected ROI over the past three years, and just 16% scaled at the enterprise level. IBM survey So, for companies, having a budget isn’t enough. Moreover, history shows that technological potential alone isn’t enough and that it requires proper deployment. According to an , this was evident with GenAI implementations, which were often fragmented or poorly launched. Based on executive interviews, this study found that 95% of organizations with GenAI models are getting zero return, while a small portion is “extracting millions in value.” Although this study has its limitations, as it only measured ROI six months post-pilot, it highlights the issue: misapplication rather than technological failure. MIT study “Agentic washing” This occurs when companies or vendors claim their AI systems have agentic qualities, but in reality, they do not. After analyzing thousands of “supposedly” Agentic AI vendors, Accordingly, Gartner projects that over 40% of agentic projects will be canceled by the end of 2027 due to factors such as “unclear business value, inadequate risk controls, or escalating costs.” Therefore, as investors, it is important to look beyond marketing claims. Gartner analysts report that only around 130 products exhibit agentic traits. First movers gaining an edge highlights a clear performance gap between AI-first organizations and those with gradual implementations (see Figure 1). IBM research A. Ajanların Uygun Kullanımı “Ajentik Yıkama” Gartner analistleri, sadece yaklaşık 130 ürünün ajanik özellikleri gösterdiğini bildiriyor. Önceki Önceki yazı: Bir Edge Kazanmak Bu nedenle, AI-first organizasyonlar, diğer AI girişimlerine kıyasla gelir ve işletme karlarının iyileştirilmesini gösteriyorlar. Benzer bulgular, erken stratejik taahhüt ve gerçekleştirilen ROI arasındaki bağlantıyı güçlendiriyor. Google Bulut Google Bulut Hype gerçektir, ama doğru değerlendirme gerçektir Hype gerçektir, ama doğru değerlendirme gerçektir Bir MIT Sloan raporu, 2000'den fazla katılımcıyla yapılan anketlere ve röportajlara dayanarak, şirketlerin% 35'inin zaten Agentic AI'yi kullandığını ve diğer% 44'inin yakında kabul etmeyi planladığını belirtiyor. Şirketlerin uygulama planlarını ve ilerlemelerini kontrol edin. Bütçenin yeterli olduğundan emin olmak için bütçenizi gözden geçirin. Kullanılan ajan kapasitelerinin doğruluğunu değerlendirin. Pilot aşamalı sözcükler yerine ajan sonuçlarının empirik kanıtı için arayın. Yeni ajan gelişmelere ve yeniliklere uyum hızını takip edin. Yukarıdaki kriterlerin tamamlandığında, Agentic AI gerçek bir ROI sunma ve stok performansını iyileştirme potansiyeline sahiptir.
