Yapay zeka ajanlarını gerçek iş ortamlarında çalıştırmak, pek çok şirketin beklediğinden çok daha zorlu bir süreç olduğunu ortaya koydu. Ajanları sahaya sürmeden önce test etmek ve eğitmek için daha iyi yöntemler arayan yeni nesil girişimler bu boşluğu doldurmaya çalışıyor. Bu alanda öne çıkan isimlerden biri olan Arga Labs, General Catalyst liderliğinde gerçekleştirilen 10 milyon dolarlık tohum yatırım turunu duyurdu. Tura Box Group, Emergence, Gradient ve SV Angel de katıldı.
Kurumsal Yazılımın Dijital İkizi
Arga Labs, Salesforce, Workday ve e-posta istemcileri gibi kurumsal yazılımlar için eğitim ortamları inşa ediyor. Çoğu test ortamı durumsuz bir API uç noktasıyla yetinirken Arga, izin sistemleri ve web kancaları dahil olmak üzere kurumsal bir programın tamamını klonlayarak tam ölçekli bir dijital ikiz oluşturuyor. Bu yaklaşım, ajanların birden fazla sistem üzerinde daha sağlam biçimde eğitilmesine imkân tanıyor.
Şirketin çözümü, söz konusu yazılımın dijital bir yeniden yaratımını üretmek üzerine kurulu; tıpkı bir çarpışma testinde kullanılan mankinin insanı taklit etmesi gibi, yazılımın yapısını birebir kopyalıyor. Arga ortam üzerinde tam denetime sahip olduğundan sıfırlamak ya da değişiklik yapmak son derece kolay hale geliyor. Şirket aynı anda birden fazla ortamı çalıştırarak ajanları farklı programlar arasındaki karmaşık etkileşimler konusunda da eğitebiliyor.
CEO Phillip Li'nin Gözünden Gerçek Dünya Senaryosu
Arga Labs'ın CEO'su ve kurucu ortağı Phillip Li, konuyu somutlaştırmak için şu örneği veriyor: Potansiyel bir müşteri Salesforce'ta bir müşteri adayı oluştururken iş arkadaşı aynı şirkete HubSpot üzerinden ayrıca ulaşıyor. Li, bu noktada kritik soruları şöyle sıralıyor: "Ajan, bu ikisinin aynı şirket olduğunu doğru biçimde tespit edebilir mi? E-postanın yalnızca bir kez gönderilip gönderilmediğini kontrol edebilir mi? İki fırsattan hangisine e-posta göndereceğini belirleyebilir mi?"
Li'ye göre ajanlık sistemleri bu tür belirsizliklerle hâlâ ciddi ölçüde mücadele ediyor ve Arga Labs'ın araçlarını bu sorunu aşmada kritik buluyor. Normalde bir ajan, bu tür bir görev için pekiştirmeli öğrenme yoluyla eğitilebilir; yani senaryo on binlerce kez tekrarlanır ve yalnızca başarılı stratejiler hayatta kalır. Ancak kurumsal yazılımın doğası, bu ölçekteki testleri neredeyse imkânsız kılıyor.
Kurumsal Yazılımda "Sıfırlama" Sorunu
Salesforce ya da Outlook gibi bir sistemi aynı senaryoyu yeniden çalıştırmak için "sıfırlamak" kolay değil; üstelik klonlamak daha da güç. Arga Labs'ın dijital ikiz yaklaşımı tam da bu noktada devreye giriyor. Ortam üzerindeki tam kontrol sayesinde sıfırlama ve yeniden yapılandırma işlemleri basit bir hale geliyor; bu da pekiştirmeli öğrenme döngülerinin kurumsal yazılım için de uygulanabilir olmasının önünü açıyor.
Şirketin hedefi, görevlerin farklı programlar ve bilgi sistemleri arasında iç içe geçtiği bir kişinin tam çalışma ortamını yeniden yaratmak. Bu yaklaşım, kodlama ile diğer uygulamalar arasındaki pekiştirme öğrenmesi açığını kapatmanın bir yolu olarak değerlendirilebilir.
Kodlama Araçlarının Avantajı ve Diğer Sektörler İçin Ne Anlama Geliyor
Yapay zeka kodlama araçlarının bu denli hızlı ilerlemesinin ardında kısmen şu gerçek yatıyor: Yeni kodu dağıtmak, geri almak ve analiz etmek için zaten gelişmiş araçlar mevcut. Bu araçlar, kodlama için pekiştirmeli öğrenme ortamları kurmayı çok daha kolaylaştırıyor; dolayısıyla yapay zeka sistemlerini giderek daha karmaşık kodlama görevlerinde test etmek ve eğitmek mümkün hale geliyor. Kurumsal iş yazılımlarının büyük çoğunluğu için ise bu araçlar henüz var değil.
Ancak bu altyapı oluşturulduğunda, yapay zeka sistemlerinin söz konusu programları kullanmakta çok daha iyi hale gelmesi ve kodlamayı dönüştürdüğü gibi diğer sektörleri de dönüştürmesi bekleniyor.
General Catalyst'ten Yatırım Gerekçesi
General Catalyst'in yönetici direktörü ve şirketin tohum programını yürüten Yuri Sagalov, Arga gibi ajanlık test araçlarına yönelik büyüyen bir ihtiyaç gördüğünü belirtiyor. Sagalov, TechCrunch'a verdiği açıklamada şu değerlendirmeyi yaptı: "Ajanlardan elde edilecek ekonomik değerin büyük bölümünün iş uygulamalarını kullanmaktan kaynaklandığını düşünüyorum. Tekrarlanabilir bir sandbox ortamına sahip olmak çok önemli; üstelik bu, insanlarla çalışırken olduğundan çok daha kritik bir hal alıyor ajanlarla birlikte."
Sıkça Sorulan Sorular
Arga Labs ne kadar yatırım aldı ve bu yatırıma kimler katıldı?
Arga Labs, General Catalyst liderliğinde 10 milyon dolarlık tohum yatırım turu tamamladı. Tura Box Group, Emergence, Gradient ve SV Angel de katılım sağladı.
Arga Labs'ın platformu diğer test ortamlarından ne açıdan ayrılıyor?
Çoğu test ortamı durumsuz bir API uç noktasıyla yetinirken Arga Labs, izin sistemleri ve web kancaları dahil olmak üzere kurumsal bir programın tamamını klonlayarak tam ölçekli bir dijital ikiz oluşturuyor. Bu sayede ortamı sıfırlamak ve aynı anda birden fazla ortamı paralel çalıştırmak mümkün hale geliyor.
Kurumsal yazılımda pekiştirmeli öğrenme neden bu kadar zor?
Salesforce veya Outlook gibi kurumsal sistemleri bir senaryoyu yeniden çalıştırmak amacıyla "sıfırlamak" ya da klonlamak teknik olarak son derece güç. Bu durum, ajanların on binlerce tekrar gerektiren pekiştirmeli öğrenme yöntemiyle eğitilmesini neredeyse imkânsız kılıyor.
Arga Labs hangi kurumsal yazılımlar için eğitim ortamı sunuyor?
Kaynak bilgiye göre Arga Labs, Salesforce, Workday ve e-posta istemcileri gibi kurumsal yazılımlar için eğitim ortamları geliştiriyor. HubSpot da CEO Phillip Li'nin verdiği örnek senaryoda anılan platformlar arasında yer alıyor.
Yapay zeka kodlama araçlarının bu kadar hızlı gelişmesinin nedeni nedir?
Yeni kodu dağıtmak, geri almak ve analiz etmek için halihazırda gelişmiş araçlar bulunuyor. Bu araçlar, kodlama için pekiştirmeli öğrenme ortamları kurmayı kolaylaştırıyor ve yapay zeka sistemlerinin giderek daha karmaşık kodlama görevlerinde test edilmesine olanak tanıyor. Kurumsal iş yazılımları için benzer araçlar henüz yaygın değil.
