Agentic AI: Yapay Zekanın Bir Sonraki Evrim Aşaması

Yapay zeka alanında son yıllarda yaşanan gelişmeler, sistemlerin yalnızca insan komutlarına yanıt veren pasif araçlar olmaktan çıkıp, kendi hedeflerini belirleyebilen, plan yapabilen ve bağımsız olarak hareket edebilen yapılara evrilmesini sağlamıştır.

Yapay zeka alanında son yıllarda yaşanan gelişmeler, sistemlerin yalnızca insan komutlarına yanıt veren pasif araçlar olmaktan çıkıp, kendi hedeflerini belirleyebilen, plan yapabilen ve bağımsız olarak hareket edebilen yapılara evrilmesini sağlamıştır. Bu yeni yapı Agentic AI, yapay zekanın yalnızca tepkisel (reaktif) olmaktan öteye geçip, bağımsız şekilde hedefler koyabilmesi, bu hedeflere ulaşmak için planlama yapabilmesi ve adım adım uygulama sürecini yönetebilmesi anlamına gelmektedir. Temeli büyük dil modelleri (LLM) üzerine kuruludur, ancak sadece yanıt üretmek yerine eylem alabilmesi onu klasik AI sistemlerinden ayırmaktadır.

Yapay zeka sistemleri kullanımı yaygınlaştığında, bu sistemler daha çok metin üretmek ya da belgeleri özetlemek gibi görevlerde kullanılmaktaydı ve kendi başlarına harekete geçemiyorlardı. Agentic AI yapısıyla bu sistemler, artık sadece komutlara yanıt vermekle sınırlı kalmayıp, kendi inisiyatifleriyle veri inceleyebilecek, araştırma yapabilecek, görevleri planlayıp sıralayabilecek ve ardından bu görevleri dijital ya da fiziksel dünyada, API’ler veya robotik sistemler aracılığıyla hayata geçirebilecek seviyeye gelmektedir.

Bu sistemler:

• Kendi hedeflerini ve önceliklerini belirleyebilir.

• Çok adımlı planlar oluşturup alt görevleri sıralayabilir.

• Canlı verilerden ve geçmiş deneyimlerden öğrenerek uyum sağlayabilir.

• İnsan müdahalesi olmadan inisiyatif alabilir.

• API’ler veya robotik sistemlerle entegre çalışarak görevleri hayata geçirebilir.

Örneğin bilimsel araştırmalarda Agentic AI, hipotez üretme, literatür taraması, deney tasarımı ve veri analizini tamamen bağımsız şekilde gerçekleştirebilir. Böylece insanın sürekli yönlendirmesine ihtiyaç duymadan, kendi kararlarını verebilen otonom bir yapay zeka biçimi ortaya çıkmaktadır.

AI Agent & Agentic AI

AI Agent ve Agentic AI kavramları her ne kadar benzer görünse de aralarında bazı farklar bulunmaktadır. AI Agent, belirli görevleri hızlı ve doğru şekilde yerine getirir ve daha çok rutin işleri kolaylaştırır. Agentic AI ise kendi başına düşünebilen, plan yapabilen ve hareket edebilen sistemlerdir. Agentic AI, yapay zekaya kendi kararlarını alabilme ve hedefe yönelik hareket etme yeteneği kazandırarak önemli performans artışları sağlamaktadır. Bu sayede karmaşık veri kümeleri hızla analiz edilip örüntüler bulunabilir, karar verme süreçleri hızlanır ve ölçeklenebilirlik imkanı artar. Ayrıca, çalışanlar ve ekipler yalnızca doğal dil kullanarak daha karmaşık süreç ve projeleri yönetebilir hale gelir.

Agentic AI, yapay zekanın sadece verilen komutlara cevap vermek yerine, kendi kendine hedef belirleyebilmesi, plan yapabilmesi ve bu planı adım adım uygulayabilmesi demektir. Bu sistemler, işleri küçük parçalara ayırır, gerekli araçları kullanır, gerçek verilerden faydalanır, hafızasında geçmiş deneyimleri tutar ve süreç boyunca kendi kararlarını verebilir.

AI Agent’lar, belirli ve net şekilde tanımlanmış görevleri yerine getiren sistemlerdir örneğin bir müşteri hizmetleri chatbot’u sipariş durumunu sorgulayan kullanıcıya kargo bilgisini sunar, Agentic AI ise bundan fazlasını yaparak sadece verilen komuta yanıt vermekle kalmaz, kendi hedeflerini koyar, plan yapar ve bu planı hayata geçirmek için bağımsız hareket eder.

Yani AI Agent bir yardımcı gibi görev odaklı çalışırken, Agentic AI süreci uçtan uca yönetme yeteneğine sahiptir. Ayrıca Agentic AI, RPA’dan farklı olarak sabit girdilere ve önceden belirlenmiş sonuçlara ihtiyaç duymamaktadır. Bunun yerine verilen hedefi alır, bu hedefe ulaşmak için kendi planını yapar, görevleri gerekirse başkalarına aktarır ve süreç boyunca değişken, dinamik sonuçlar üretir.

Aşağıda yer alan örnekte görüldüğü üzere, fabrika makine onarım sürecinde AI, gelişmiş desen tanıma teknikleriyle arızaları ve sorunun kaynağını tespit edebilir, ardından Agentic AI, onarım sürecini uçtan uca yöneterek gerekli onarım planlarını oluşturur, kalite kontrollerini yürütür ve ihtiyaç duyulan parçaların sipariş edilmesini sağlayabilir.

Kaynak: McKinsey & Company, Technology Trends Outlook 2025

Küresel Ölçekte Agentic AI Trendleri

Agentic AI, küresel ölçekte hızla dikkat çekmektedir. Şirketler bu teknolojiyi küçük ölçekli prototiplerle test ederek işlevselliğini keşfetmeye çalışmaktadır ancak tam ölçekli uygulamalar henüz sınırlı olarak görülmektedir. Buna rağmen artan yatırım ve ilgiden dolayı, önümüzdeki dönemde benimsemenin hızla ivme kazanması beklenmektedir.

McKinsey raporuna göre 2024 yılında Agentic AI yatırımları 1,1 milyar dolara ulaşmış ve bu alandaki iş ilanları %985 artış göstermiştir. Bu artışa paralel olarak patent başvurularında da hızlı bir yükseliş gerçekleşmiştir.

Teknolojideki hızlı gelişim, Agentic AI’yi yakından takip etmenin önemini daha da artırmaktadır. İş yapma biçimlerini değiştirecek güce sahip olan Agentic AI’yı yakından takip etmek her zamankinden daha da önemli bir hale gelmiştir.

Gartner yapmış olduğu çalışmada, 2028’e kadar kurumsal yazılım uygulamalarının %33’ünde Agentic AI bulunacağını belirtmiştir, 2024 yılında ise bu oran %1’in altında bulunmaktaydı. Çalışma aynı zamanda günlük iş kararlarının en az %15’inin Agentic AI tarafından otonom şekilde alınacağını ifade etmektedir.

Aşağıdaki görselde görülebileceği üzere McKinsey’in raporuna göre, Agentic AI’ın çalışma alanlarının farklı noktalarında farklı seviyelerde etki yaratması beklenmektedir. Operasyonel planlama gibi alanlarda katkısı sınırlı kalırken, Ar-Ge’de orta düzeyde fayda sağlamakta, pazarlama, satış, BT ve İK gibi kurumsal işlevlerde etkisi daha belirgin hale gelirken, en yüksek değer ise satın alma ve satış sonrası hizmetler gibi süreçlerde ortaya çıkmaktadır.

Bu öngörülere somut bir örnek McKinsey’nin QuantumBlack Labs çalışmasında görülmektedir. Bir bankada kredi notu hazırlama sürecini optimize etmek için Agentic AI iş akışları uygulanmıştır. İlk sonuçlar, kredi analistlerinin üretkenliğinin %60’a kadar arttığını göstermektedir. Burada LLM tabanlı bir agent, yöneticilik rolü üstlenerek iş planı hazırlamış, alt agent’lara veri analizi, doğrulama ve çıktı oluşturma gibi görevler atamıştır. Bu durum, Agentic AI’ın yalnızca teorik bir potansiyel değil, iş süreçlerinde somut değer üreten pratik bir dönüşüm aracı olduğunu ortaya koymaktadır.

Agentic AI’ın Önündeki Belirsizlikler ve Riskler

Agentic AI her ne kadar hızla gelişen bir yapı olsa da günümüzde hala önemli belirsizlikler bulunmaktadır. En büyük risklerden biri, Agentic AI’ın yanlış kararlar alarak hatalı çıktılar vermesidir. Eğitim verilerinin kalitesi, modellerdeki tutarsızlıklar, olası siber saldırılar da önemli riskler olarak gösterilmektedir.

Ayrıca Agentic AI’ın iş dünyasına etkisi sadece teknolojiyle sınırlı değildir. Bu teknolojinin kullanımı yaygınlaştıkça iş gücünün nasıl şekilleneceği, insan ve Agentic AI’ın nasıl birlikte çalışacağı, güvenlik ve denetim mekanizmalarının nasıl kurulacağı, rutin işlerin otomatikleşmesiyle insanların daha yaratıcı alanlara mı kayacağı yoksa bazı işlerin tamamen ortadan mı kalkacağı ve yapay zekanın ne kadar bağımsız çalışacağı tartışılması gereken önemli konular arasında yer almaktadır.

Agentic AI, yapay zekanın evriminde bir sonraki aşamayı temsil etmektedir. Basit görevleri yerine getiren AI Agent’lardan farklı olarak, Agentic AI çoklu agent’ları, veri akışlarını ve orkestrasyonu bir araya getirerek uçtan uca iş süreçlerini bütünsel bir şekilde yönetebilmektedir. Bu teknoloji, yalnızca insanı destekleyen pasif bir araç olmaktan çıkıp, bağımsız kararlar alabilen ve süreci baştan sona yöneten aktif bir aktör haline gelmektedir.

Agentic AI, yüksek verimlilik artışları ve yeni iş modelleri yaratma potansiyeli taşımaktadır. Karar alma süreçlerini hızlandırmakta, maliyetleri düşürmekte ve ölçeklenebilir çözümlerle şirketlerin rekabet gücünü artırmaktadır. Çalışanların ve ekiplerin doğal dil aracılığıyla karmaşık projeleri yönetebilmesini sağlayarak iş gücü verimliliğini ve katma değeri yükseltmektedir. Agentic AI, girişim ekosisteminde iş süreçlerini dönüştürme, yeni pazar fırsatları yaratma ve ölçeklenebilir iş modelleri üretme yeteneğiyle önümüzdeki yıllarda yüksek büyüme potansiyeli barındıran bir alan olarak görülmektedir.