Yapay zeka ajanlarını gerçek iş ortamlarında çalışır hale getirmek, pek çok şirketin beklediğinden çok daha güç bir mesele olduğunu ortaya koyuyor. Bu sorunu çözmek için yola çıkan girişimlerden biri olan Arga Labs, ajanların sahaya çıkmadan önce test edilip eğitilmesini sağlayan araçlar geliştiriyor. Şirket, 10 milyon dolarlık tohum yatırım turunu kapattığını duyurdu.
Turu General Catalyst Yönetti
Yatırım turuna General Catalyst liderlik ederken Box Group, Emergence, Gradient ve SV Angel da tura ortak oldu. General Catalyst'in yönetici direktörü ve firmanın tohum programını yürüten Yuri Sagalov, ajanlar için tekrarlanabilir test ortamlarının giderek daha kritik bir ihtiyaç haline geldiğini vurguladı. Sagalov, TechCrunch'a yaptığı açıklamada "Ajanlardan elde edilecek ekonomik değerin büyük bölümünün iş uygulamalarının kullanımından geleceğini düşünüyorum" dedi. "Tekrarlanabilir bir kum havuzu ortamına sahip olmak çok önemli; üstelik insanlara kıyasla ajanlar için çok daha önemli" diye ekledi.
Dijital İkiz Yaklaşımı: Kurumsal Yazılımın Tam Kopyası
Arga Labs, Salesforce, Workday ve e-posta istemcileri gibi kurumsal yazılımlar için eğitim ortamları oluşturuyor. Çoğu test ortamı durumsuz bir API uç noktasıyla yetinirken Arga, izin sistemleri ve web kancaları dahil olmak üzere kurumsal programın tamamını kopyalayan tam ölçekli bir dijital ikiz inşa ediyor. Bu yaklaşım, ajanların birden fazla sistem üzerinde daha sağlam biçimde eğitilmesini mümkün kılıyor.
Şirketin CEO'su ve kurucu ortağı Phillip Li, yöntemin pratikte ne anlama geldiğini somut bir örnekle açıklıyor: Bir potansiyel müşterinin Salesforce'ta lead oluşturduğunu, aynı müşterinin iş arkadaşının ise ayrı bir kanaldan HubSpot üzerinden iletişime geçtiğini düşünün. Li, "Ajan bu ikisinin aynı şirket olduğunu doğru biçimde tespit edebiliyor mu?" diye soruyor. "E-postayı yalnızca bir kez gönderip göndermediğini kontrol edebiliyor mu? İki fırsattan hangisine e-posta göndermesi gerektiğini belirleyebiliyor mu?" Bu tür belirsizlikler, ajanlar için hâlâ ciddi bir engel oluşturuyor ve Li, Arga Labs'ın araçlarını bu engeli aşmada kilit bir unsur olarak görüyor.
Peki Neden Kurumsal Yazılımda Test Yapmak Bu Kadar Zor?
Normalde bir ajan, pekiştirmeli öğrenme yöntemiyle eğitilebilir: Senaryo on binlerce kez tekrar çalıştırılır ve yalnızca başarılı stratejiler bir sonraki aşamaya geçer. Ancak kurumsal yazılımın yapısı bu ölçekte teste neredeyse imkân tanımıyor. Aynı senaryoyu yeniden çalıştırmak istediğinizde Salesforce ya da Outlook gibi bir sistemi "sıfırlamak" için kolay bir yol yok; sistemi klonlamak ise çok daha güç.
Arga Labs'ın çözümü, söz konusu yazılımın dijital bir yeniden yaratımını oluşturmak. Şirket bu yaklaşımı bir kaza testi mankeninin insanı taklit etmesine benzetiyor: Yapı korunuyor ama ortam tamamen kontrol altında. Bu kontrol sayesinde ortamı sıfırlamak ya da değiştirmek son derece basit hale geliyor. Üstelik şirket aynı anda birçok ortamı paralel olarak çalıştırabiliyor; böylece farklı programlar arasındaki karmaşık etkileşimler üzerinde eğitim verilebiliyor. Amaç, birbirini kesen görevlerin farklı programlar ve bilgi sistemleri arasında örtüştüğü tam bir çalışma ortamını yeniden üretmek.
Kodlama ile Diğer Uygulamalar Arasındaki Pekiştirme Uçurumu
Yapay zeka kodlama araçlarının bu denli hızlı ilerlemiş olmasının ardında kısmen şu gerçek yatıyor: Yeni kodu dağıtmak, geri almak ve analiz etmek için zaten gelişmiş araçlara sahibiz. Bu araçlar, kodlama için pekiştirmeli öğrenme ortamları kurmayı çok daha kolay hale getiriyor; bu da yapay zeka sistemlerini giderek daha karmaşık kodlama görevlerinde test etmemize ve eğitmemize olanak tanıyor. Oysa iş yazılımlarının büyük çoğunluğu için bu tür araçlar henüz mevcut değil. Arga Labs'ın hedefi tam da bu boşluğu doldurmak: Kodlama ile diğer uygulamalar arasındaki pekiştirme uçurumunu kapatmak.
Sıkça Sorulan Sorular
Arga Labs tam olarak ne yapıyor?
Arga Labs, Salesforce, Workday ve e-posta istemcileri gibi kurumsal yazılımlar için eğitim ortamları geliştiriyor. Şirket, izin sistemleri ve web kancaları dahil olmak üzere kurumsal programların tam ölçekli dijital ikizlerini oluşturuyor; bu sayede yapay zeka ajanları gerçek sistemlere dokunmadan eğitilebiliyor.
Arga Labs ne kadar yatırım aldı ve yatırımcılar kimler?
Şirket 10 milyon dolarlık bir tohum yatırım turu kapattı. Turu General Catalyst yönetti; Box Group, Emergence, Gradient ve SV Angel da tura katılım sağladı.
Kurumsal yazılımda yapay zeka ajanlarını eğitmek neden bu kadar güç?
Salesforce veya Outlook gibi kurumsal sistemleri pekiştirmeli öğrenme için gerekli olan on binlerce tekrarlı test senaryosuna uygun biçimde sıfırlamak ya da klonlamak teknik olarak son derece güç. Bu durum, ajanların bu tür ortamlarda yeterince eğitilmesini engelliyor.
Arga Labs'ın dijital ikiz yaklaşımı diğer test yöntemlerinden nasıl ayrışıyor?
Çoğu test ortamı durumsuz bir API uç noktasıyla yetinirken Arga, kurumsal programın tüm yapısını, izin sistemlerini ve web kancalarını koruyarak tam bir dijital kopyasını oluşturuyor. Bu, ortamın kolayca sıfırlanmasına ve paralel olarak çok sayıda senaryonun aynı anda çalıştırılmasına imkân tanıyor.
General Catalyst bu alana neden yatırım yapıyor?
Firmanın yönetici direktörü Yuri Sagalov, ajanlardan elde edilecek ekonomik değerin büyük bölümünün iş uygulamalarının kullanımından geleceğini düşündüğünü belirtti. Sagalov, tekrarlanabilir kum havuzu ortamlarının ajanlar için insanlara kıyasla çok daha kritik olduğunu vurguladı.
