Yapay zeka ajanlarını gerçek iş ortamlarında çalıştırmak, pek çok şirketin başlangıçta öngördüğünden çok daha karmaşık bir süreç olduğunu ortaya koydu. Bu boşluğu kapatmaya çalışan girişimler arasında öne çıkan Arga Labs, kurumsal yazılımlar için eğitim ortamları geliştiriyor ve 10 milyon dolarlık tohum yatırım turunu kapattığını açıkladı. Turu General Catalyst yönetti; Box Group, Emergence, Gradient ve SV Angel de yatırımcılar arasında yer aldı.
Sorun: Kurumsal Yazılımlar Sıfırlanmıyor
Yapay zeka ajanlarını belirli görevler için eğitmenin en yaygın yöntemlerinden biri pekiştirmeli öğrenmedir. Bu yaklaşımda ajan, aynı senaryoyu on binlerce kez tekrarlayarak yalnızca başarılı stratejileri öğrenir. Ancak Salesforce ya da Outlook gibi kurumsal yazılımlarla çalışırken bu ölçekte test yapmak neredeyse imkânsız hale geliyor. Söz konusu sistemleri her denemeden sonra sıfırlamak ya da kopyalamak için kolay bir yol mevcut değil.
Çoğu test ortamı bu sorunu durumsuz bir API uç noktasıyla çözmeye çalışıyor; ancak bu yaklaşım, kurumsal yazılımların izin sistemleri ve web kancaları gibi karmaşık yapılarını yeterince yansıtmıyor. Arga Labs ise farklı bir yol izliyor: Şirket, kurumsal yazılımların tam ölçekli dijital ikizlerini oluşturuyor; izin sistemleri ve web kancaları dahil olmak üzere programın tüm yapısını kopyalıyor.
Dijital İkiz Yaklaşımı: Kaza Test Mankeni Gibi
Arga Labs'ın çözümü, yazılımı bir kaza test mankeni gibi yeniden yaratmak üzerine kurulu. Şirket, ortam üzerinde tam denetime sahip olduğundan sistemi sıfırlamak ya da değiştirmek son derece kolay hale geliyor. Bunun ötesinde Arga, aynı anda birden fazla ortamı paralel olarak çalıştırabiliyor; bu sayede ajanlar farklı programlar arasındaki karmaşık etkileşimler üzerinde eğitiliyor.
Şirketin CEO'su ve kurucu ortağı Phillip Li, bu yaklaşımın önemini somut bir örnekle açıklıyor: Bir potansiyel müşterinin Salesforce üzerinden kayıt oluşturduğunu, aynı müşterinin iş arkadaşının ise ayrı bir kanaldan HubSpot aracılığıyla iletişime geçtiğini varsayın. Li'nin sorduğu soru şu: "Ajan bu ikisinin aynı şirket olduğunu doğru biçimde tespit edebiliyor mu? E-postanın yalnızca bir kez gönderilip gönderilmediğini kontrol edebiliyor mu? İki fırsattan hangisine e-posta göndereceğini belirleyebiliyor mu?"
Li'ye göre ajanlık sistemleri bu tür belirsizliklerle hâlâ ciddi ölçüde mücadele ediyor ve Arga Labs'ın araçları bu sorunların üstesinden gelmek için kritik bir rol oynuyor. Şirketin hedefi, bir kişinin tam iş ortamını yeniden oluşturmak; farklı programlar ve bilgi sistemleri arasında örtüşen görevleri kapsayan bu ortamda ajanları eğitmek.
Kodlama ile Diğer Uygulamalar Arasındaki Uçurum
Yapay zeka kodlama araçlarının bu denli hızlı gelişmesinin ardında somut bir neden yatıyor: Yeni kod yazmak, geri almak ve analiz etmek için halihazırda gelişmiş araçlar mevcut. Bu araçlar, kodlama için pekiştirmeli öğrenme ortamlarının kurulmasını kolaylaştırıyor ve yapay zeka sistemlerinin giderek daha karmaşık kodlama görevleri üzerinde test edilmesine imkân tanıyor.
Oysa iş yazılımlarının büyük çoğunluğu için bu altyapı henüz yok. Arga Labs'ın üzerine inşa ettiği tez de tam olarak bu noktaya dayanıyor: Kurumsal yazılımlar için benzer araçlar geliştirildiğinde, yapay zeka sistemleri bu programları kullanmada çok daha iyi hale gelecek ve kodlama alanında yaşanan dönüşümü diğer sektörlere de taşıyacak.
General Catalyst'in Bakış Açısı
Yatırım turuna liderlik eden General Catalyst'in genel müdürü ve şirketin tohum programını yürüten Yuri Sagalov, ajanların ekonomik değerinin büyük bölümünün iş uygulamalarını kullanmaktan kaynaklandığını düşünüyor. Sagalov, TechCrunch'a verdiği demeçte "Tekrarlanabilir bir sandbox ortamına sahip olmak çok önemli; üstelik bu, ajanlar için insanlara kıyasla çok daha kritik bir gereklilik" dedi. Sagalov'a göre Arga Labs gibi ajanlık test araçlarına yönelik talep giderek artıyor.
Sıkça Sorulan Sorular
Arga Labs ne yapan bir şirket?
Arga Labs, Salesforce, Workday ve e-posta istemcileri gibi kurumsal yazılımlar için eğitim ortamları geliştiriyor. Şirket, bu yazılımların izin sistemleri ve web kancaları dahil olmak üzere tüm yapısını kopyalayan tam ölçekli dijital ikizler oluşturuyor; böylece yapay zeka ajanları gerçekçi ve sıfırlanabilir ortamlarda eğitilebiliyor.
Arga Labs ne kadar yatırım aldı ve bu turu kimler yönetti?
Arga Labs, 10 milyon dolarlık bir tohum yatırım turu kapattı. Turu General Catalyst yönetti; Box Group, Emergence, Gradient ve SV Angel de yatırımcılar arasında yer aldı.
Kurumsal yazılımlarda yapay zeka ajanlarını eğitmek neden bu kadar zor?
Pekiştirmeli öğrenme, aynı senaryonun on binlerce kez tekrarlanmasını gerektiriyor. Ancak Salesforce ya da Outlook gibi kurumsal sistemleri her denemeden sonra sıfırlamak ya da kopyalamak için kolay bir yol bulunmuyor. Bu durum, gerekli ölçekte test yapılmasını neredeyse imkânsız kılıyor.
Arga Labs'ın dijital ikiz yaklaşımı nasıl çalışıyor?
Şirket, kurumsal yazılımın yapısını bir kaza test mankeni gibi yeniden yaratıyor. Ortam üzerinde tam denetime sahip olduğundan sistemi kolayca sıfırlayabiliyor ya da değiştirebiliyor. Ayrıca birden fazla ortamı aynı anda paralel olarak çalıştırarak ajanları farklı programlar arasındaki karmaşık etkileşimler üzerinde eğitebiliyor.
Yapay zeka kodlama araçları neden iş yazılımlarına kıyasla daha hızlı gelişti?
Kaynak metne göre yapay zeka kodlama araçlarının hızlı ilerlemesinin temel nedeni, kod yazmak, geri almak ve analiz etmek için halihazırda gelişmiş araçların var olması. Bu altyapı, pekiştirmeli öğrenme ortamlarının kurulmasını kolaylaştırıyor. Oysa iş yazılımlarının büyük çoğunluğu için benzer araçlar henüz mevcut değil.
