Günlük ve haftalık bültenlerimize katılın, sektördeki en son güncellemeler ve özel içerikler için lider AI kapsama alanında bilgi sahibi olun. Daha Fazla Bilgi
2025 yılı, kurumsal yapay zeka için kritik bir dönem olacak. Geçtiğimiz yıl hızlı yeniliklere tanık olduk ve bu yıl da aynı hızda devam edeceğiz. Bu durum, rekabetçi kalmak ve müşterilere değer yaratmak için yapay zeka stratejilerinizi gözden geçirmenin önemini artırıyor. Yapay zeka ajanlarını ölçeklendirmenin yanı sıra maliyetleri optimize etme konularında odaklanılması gereken beş temel alanı sıralıyoruz.
1. Ajanlar: Otomasyonun yeni nesli
Ajanlar artık teorik bir kavram değil. 2025 yılında, operasyonları düzene sokmak ve müşteri etkileşimlerini geliştirmek isteyen işletmeler için vazgeçilmez araçlar haline gelecektir. Geleneksel yazılımların aksine, büyük dil modelleri (LLM) ile güçlendirilmiş ajanlar, karmaşık çok adımlı görevlerde gezinerek ayrıntılı kararlar alabilir ve araçlar ile API’lerle sorunsuz bir biçimde entegre olabilirler.
2024’ün başında, ajanlar henüz olgunlaşmamıştı ve URL’leri yanılgılarla hatırlıyorlardı. Ancak, yıl ilerledikçe, büyük dil modeli altyapısındaki gelişmeler sayesinde ajanlar daha etkili hale gelmeye başladı.
Samuel Witteveen, Red Dragon’ın kurucu ortağı, yaptıkları 48 ajan incelemesinde şunları belirtti: “Yılın başında geliştirdiğimiz birkaç ajanın, yılın sonunda çok daha iyi çalıştığını fark ettik; bunun nedeni, modellerin gelişimidir.”
Modeller daha doğru çalışıyor ve daha az yanılsama yaşıyorlar. Ayrıca, ajansal görevleri yerine getirmek üzere eğitilmeleri sağlanıyor. Bir diğer önemli gelişme ise, LLM’nin bir hakem gibi kullanımı için yapılan araştırmalar. Modellerin fiyatları düştükçe, şirketler en iyi çıktıyı belirlemek için üç veya daha fazla model kullanabilir.
Yine süreçleri verimli kılan diğer bir özellik ise, geri alma destekli üretim (RAG) olarak adlandırılan bir yöntemdir. Bu yöntem, ajanların bilgi depolama ve kullanma süreçlerini daha verimli hale getirir. Örneğin, bir seyahat acentesi botu sadece seyahat planlamakla kalmayıp, kullanıcı tercihlerine ve bütçesine göre anlık uçuş ve otel rezervasyonları da yapabilir.
Sonuç: İşletmeler, ajanların yüksek geri dönüş sağlayabileceği kullanımları tanımlamalıdır; bu, müşteri hizmetleri, satışlar veya iç iş akışlarında olabilir. Araç kullanımı ve gelişmiş akıl yürütme yetenekleri bu alandaki kazananları tanımlayacaktır.
2. Değerlendirmeler: Güvenilir AI’nın temeli
Değerlendirmeler, herhangi bir sağlam AI uygulamasının temel taşlarını oluşturmaktadır. Mevcut yüzlerce LLM arasından hangi modelin kullanılacağını belirlemek, doğruluk açısından olduğu kadar kurumsal hedeflere uygunluk açısından da önemlidir. İyi bir değerlendirme, bir chatbot’un tonu anlamasını, öneri sisteminin uygun seçenekler sunmasını ve tahmin modelinin maliyetli hatalardan kaçınmasını sağlar.
Örneğin, bir müşteri destek chatbotu için bir değerlendirmenin, çözüm süresi, yanıt doğruluğu ve müşteri memnuniyet puanları gibi metrikleri içermesi gerekebilir.
Pek çok şirket, girdileri ve çıktıları işleyerek bunların kurumsal beklentilere ve iş akışlarına uymasını sağlamak için zaman harcıyor; bu süreç zaman ve kaynak alabiliyor. Modellerin kendileri geliştikçe, birçok şirket bu çalışmalarda daha az çaba harcayarak, doğru modeli seçmeyi daha önemli hale getiriyor.
Bu süreç aynı zamanda net iletişim ve daha iyi kararlar almayı da sağlıyor. Witteveen, “Bir şeyin çıktısını nasıl değerlendireceğinizi ve ne istediğinizi net bir şekilde ifade etmeye başladığınızda, hem LLM’lerle hem de insanlar için daha iyi hale geliyorsunuz,” diyor.
Sonuç: Yüksek kaliteli değerlendirmeler yazmak esastır. Yanıt doğruluğu, çözüm süresi ve iş hedefleri ile hizalanma gibi açık kıstaslar ile başlayın. Bu, AI’nızın yalnızca performans sergilemesini değil, aynı zamanda marka değerlerinizle uyumlu olmasını sağlar.
3. Maliyet Verimliliği: AI’yi Büyük Harcamalar Yapmadan Ölçeklendirmek
Yapay zeka artık daha uygun fiyatlı hale geliyor, ancak stratejik dağıtım anahtar olmaya devam ediyor. LLM zincirinin her seviyesindeki iyileştirmeler dramatik maliyet düşüşleri sağlıyor. LLM sağlayıcıları arasındaki yoğun rekabet ve açık kaynak rakiplerin ortaya çıkışı düzenli fiyat düşüşlerine yol açıyor.
Aktif eğitim sonrası yazılım teknikleri, LLM’leri daha verimli hale getiriyor.
Groq’un LPUs gibi yeni donanım sağlayıcılarının rekabeti ve eski GPU sağlayıcısı Nvidia’nın iyileştirmeleri, çıkarım maliyetlerini önemli ölçüde azaltarak AI’nın daha fazla kullanım senaryosu için erişilebilir olmasını sağlıyor.
Gerçek anlamda yenilik, modellerin uygulamalardaki işleyiş şekillerini optimize etmekten ötürü, eğitim süresi yerine çıkarım süresindedir. Model damıtma gibi diğer teknikler ve donanım yenilikleri ile şirketler, daha azla daha fazlasını başarabiliyor. Artık AI’yı karşılayıp karşılayamayacağınız sorusu geçerli değil; bu yıl içinde birçok projeniz için maliyetleri çok daha düşük seviyelere çekebilirsiniz – mesele bunu nasıl ölçeklendireceğinizdir.
Sonuç: AI projeleriniz için bir maliyet verimliliği analizi yapın. Donanım seçeneklerini karşılaştırın ve maliyetleri korumak için model damıtma gibi teknikleri keşfedin.
4. Bellek Kişiselleştirme: AI’yı Kullanıcınıza Uygun Hale Getirme
Kişiselleştirme artık seçeneğimiz değil – zorunludur. 2025 yılında, bellek destekli yapay zeka sistemleri bunu gerçeğe dönüştürüyor. Kullanıcı tercihlerini ve geçmiş etkileşimlerini hatırlayarak, AI daha kişiye özel ve etkili deneyimler sunabiliyor.
Bellek kişiselleştirmesi yaygın olarak konuşulmamakta, çünkü kullanıcılar genellikle yapay zekanın kişisel bilgileri depolamasından rahatsızlık hissediyor. Mahremiyet endişeleri ve modeli tanıyan yanıtlara sahip olma durumunda hissedilen rahatsızlık mevcut. Örneğin, OpenAI, ChatGPT kullanıcı bilgilerini hafıza sisteminde koruyor; bu sistem devre dışı bırakılabilir ve silinebilir, ancak varsayılan olarak açıktır.
OpenAI ve diğer modelleri kullanan işletmeler benzer bilgiye erişemese de, güvenli ve etkili veri oluşturmak için kendi bellek sistemlerini RAG ile yaratabilirler. Bununla birlikte, işletmelerin kişiselleştirme ile mahremiyet arasında denge bulması önemlidir.
Sonuç: Bellek kişiselleştirme stratejinizi net bir biçimde geliştirin. Seçenekli sistemler ve şeffaf politikalar, değer sunarken güven inşa edebilir.
5. Çıkarım ve Test Zamanı Hesabı: Yeni Verimlilik ve Akıl Yürütme Sınırı
Çıkarım, yapay zekanın gerçek dünya ile kesiştiği yerdir. 2025 yılında, bu sürecin hızlı, ucuz ve güçlü hale getirilmesine odaklanılıyor. Düşünce zinciri akıl yürütmesi – modellerin görevleri mantıksal adımlara ayırması – işletmelerin karmaşık sorunlara yaklaşımını devrim niteliğinde değiştiriyor.
AçıkAI’nin o3-mini modelinin bu ay içerisinde çıkması beklenirken, tam boyutlu o3 modeli daha sonra piyasaya sürülecek. Bu modeller, karmaşık problemleri yönetilebilir parçalara ayırma becerileri ile ileri düzey akıl yürütme yetenekleri sunacak; bu sayede yapay zeka yanlış yönlendirmeleri azaltacak ve karar verme doğruluğunu artıracaktır.
Bununla birlikte, bu iyileştirmeler, artan hesaplama talepleri ile birlikte yükselebilecek operasyonel maliyetleri de doğuracak. o3-mini, maliyetleri kontrol altında tutarken yüksek performans sunma hedefi taşıyor.
Sonuç: İleri düzey çıkarım tekniklerinden fayda görebilecek iş akışlarını belirleyin. Kendi özel zincir aklınızı uygulamak ve optimize edilmiş modelleri seçmek, burada size avantaj sağlayabilir.
Sonuç: İçgörüleri Eyleme Dönüştürmek
2025 yılında yapay zeka, yalnızca yeni araçları benimsemekle kalmayacak; aynı zamanda stratejik seçimler yapmayı gerektirecek. Ajanların dağıtımından, değerlendirmelerin gözden geçirilmesine ve maliyet verimli bir şekilde ölçeklendirilmesine kadar, başarıya giden yol dikkatli uygulama ile şekillenecektir. İşletmeler, bu trendleri net ve odaklanmış bir strateji ile benimsemelidir.
Bu trendlerin daha detaylı bir analizi için Sam Witteveen ile gerçekleştirdiğimiz video podcast’i buradan izleyebilirsiniz:
