Kurumsal yapay zeka ajanlarını pratikte çalışır hale getirmek birçok şirketin beklediğinden daha zor olurken, bu alandaki eğitim ve test süreçlerine odaklanan yeni girişimler öne çıkıyor. Bu girişimlerden biri olan Arga Labs, Çarşamba günü duyurduğu 10 milyon dolarlık tohum yatırım turuyla, Salesforce, Workday ve e-posta istemcileri gibi kurumsal yazılımlar için geliştirdiği eğitim ortamlarını ölçeklendirmeyi hedefliyor. Tur, General Catalyst liderliğinde gerçekleşti ve Box Group, Emergence, Gradient ile SV Angel katılım sağladı.
10 Milyon Dolarlık Tohum Yatırımı ve Yatırımcılar
Arga Labs'in duyurduğu 10 milyon dolarlık tohum turu, kurumsal ajanların eğitimi için daha iyi test altyapılarına duyulan ihtiyaca işaret ediyor. Yatırım turuna General Catalyst liderlik ederken, Box Group, Emergence, Gradient ve SV Angel da tura katılan yatırımcılar arasında yer aldı. Şirket, bu finansmanla kurumsal yazılımların karmaşıklığını yansıtan eğitim ortamları inşa etme yaklaşımını geliştirmeyi amaçlıyor.
General Catalyst'in yönetici direktörü ve aynı zamanda firmanın tohum programını yürüten Yuri Sagalov, Arga gibi ajan test araçlarına yönelik ihtiyacın arttığını belirtiyor. Sagalov, TechCrunch'a yaptığı açıklamada, ajanlardan elde edilecek ekonomik değerin büyük kısmının iş uygulamalarının kullanımından geleceğini ifade etti.
Stateless API Yerine Tam Ölçekli Dijital İkiz
Arga Labs, Salesforce, Workday ve e-posta istemcileri gibi kurumsal yazılımlar için eğitim ortamları inşa ediyor. Mevcut test ortamlarının çoğu stateless bir API uç noktasıyla yetinirken, Arga tam ölçekli bir dijital ikiz oluşturuyor. Şirket, izin sistemleri ve web kancaları bozulmadan korunacak şekilde tüm bir kurumsal programı etkili biçimde klonluyor.
Bu yaklaşım, ajanların birden fazla sistem arasında daha sağlam bir şekilde eğitilmesini sağlıyor. Şirketin aynı anda birçok ortamı çalıştırabilmesi, ajanların farklı programlar arasındaki karmaşık etkileşimler üzerinde eğitilmesine olanak tanıyor. Amaç, belirli görevlerin farklı programlar ve bilgi sistemleri arasında örtüştüğü bir kişinin tam çalışma ortamını çoğaltmak.
Salesforce ve HubSpot Örneğiyle Belirsizlik Sorunu
CEO ve kurucu ortak Phillip Li, teknolojinin çözmeyi hedeflediği belirsizliğe örnek olarak olası bir müşterinin Salesforce'ta bir müşteri adayı oluştururken, meslektaşının HubSpot üzerinden ayrı bir şekilde aynı şirkete ulaşması senaryosunu veriyor. Li, bu duruma ilişkin şu soruları yöneltiyor: "Ajan bu ikisinin aynı şirket olduğunu doğru bir şekilde tespit edebiliyor mu? Sadece bir kez e-posta gönderip göndermediklerini kontrol edebiliyorlar mı? İki fırsat arasından e-postayı kime göndereceğini tespit edebiliyorlar mı?"
Li'ye göre ajan sistemleri hala bu tür bir belirsizlikle mücadele ediyor ve Arga Labs'in araçları bu sistemlerin gelişmesine yardımcı olmak için kritik öneme sahip. Bu tür görevler, ajanların farklı sistemlerdeki kayıtları eşleştirmesini, tekrarları önlemesini ve doğru alıcıyı belirlemesini gerektiriyor.
Pekiştirme Öğrenimi ve Sıfırlama Engeli
Normalde bu tür bir görev için ajan, pekiştirmeli öğrenme yoluyla eğitilebiliyor. Bu yöntem, senaryonun on binlerce kez çalıştırılması ve yalnızca başarılı stratejilerin geçmesine izin verilmesi anlamına geliyor. Ancak kurumsal yazılımların doğası, bu ölçekte testi neredeyse imkansız hale getiriyor.
Salesforce veya Outlook gibi bir sistemi aynı senaryoyu tekrar çalıştırmak gerektiğinde sıfırlamanın kolay bir yolu bulunmuyor, klonlamak ise çok daha zor. Arga Labs'in çözümü, yazılımın dijital bir yeniden yaratımını oluşturmak ve yapısını bir çarpışma testi mankeninin bir insanı kopyaladığı gibi kopyalamak. Arga, ortam üzerinde tam kontrole sahip olduğu için sıfırlamak veya değiştirmek basit hale geliyor.
Kodlama ile Kurumsal Yazılım Arasındaki Pekiştirme Farkı
Arga Labs'in yaklaşımı, kodlama ile diğer uygulamalar arasındaki pekiştirme farkını kapatmanın bir yolu olarak görülüyor. Yapay zeka kodlama araçlarının bu kadar hızlı ilerlemesinin nedenlerinden biri, yeni kodu dağıtmak, geri almak ve analiz etmek için zaten gelişmiş araçlara sahip olmamız. Bu araçlar, kodlama için pekiştirmeli öğrenme ortamları kurmayı çok daha kolay hale getiriyor ve bu da yapay zeka sistemlerini giderek daha karmaşık kodlama görevlerinde test edip eğitmemize olanak tanıyor.
Bu araçlar çoğu iş yazılımı için henüz mevcut değil. Ancak bu araçlar oluşturulduğunda, yapay zeka sistemlerinin bu programları kullanma konusunda çok daha iyi hale gelmesi ve kodlamada olduğu gibi diğer sektörlerde de devrim yaratması bekleniyor.
General Catalyst'in Değerlendirmesi ve Tekrarlanabilir Sandbox İhtiyacı
General Catalyst'ten Yuri Sagalov, ajanlar için tekrarlanabilir bir sandbox ortamına sahip olmanın önemine dikkat çekiyor. Sagalov, "Ajanlardan elde edilecek ekonomik değerin çoğunun iş uygulamalarını kullanmaktan geldiğini düşünüyorum" diyor ve ekliyor: "Tekrarlanabilir bir sandbox ortamına sahip olmak çok önemli ve ajanlar için insanlara olduğundan çok daha önemli."
Bu değerlendirme, kurumsal ajanların değer yaratmasının büyük ölçüde iş uygulamalarıyla etkileşim kurabilmelerine bağlı olduğu ve bu etkileşimin güvenilir şekilde test edilmesinin, ajanların insanlardan daha fazla tekrarlanabilir ortamlara ihtiyaç duyması nedeniyle kritik olduğu görüşünü yansıtıyor.
Sıkça Sorulan Sorular
Arga Labs ne kadar yatırım aldı ve yatırım turuna kimler katıldı?
Arga Labs, Çarşamba günü duyurduğu tohum turunda 10 milyon dolar yatırım aldı. Tur General Catalyst liderliğinde gerçekleşti, Box Group, Emergence, Gradient ve SV Angel da tura katıldı.
Arga Labs ne tür eğitim ortamları geliştiriyor?
Arga Labs, Salesforce, Workday ve e-posta istemcileri gibi kurumsal yazılımlar için eğitim ortamları geliştiriyor. Şirket, birden fazla sistem arasında ajanları eğitmek için bu yazılımların dijital ikizlerini oluşturuyor.
Arga Labs'in dijital ikiz yaklaşımı mevcut test ortamlarından nasıl ayrılıyor?
Çoğu test ortamı stateless bir API uç noktasıyla yetinirken, Arga Labs izin sistemleri ve web kancaları bozulmadan korunacak şekilde tüm bir kurumsal programı klonlayan tam ölçekli bir dijital ikiz inşa ediyor. Şirket ortam üzerinde tam kontrole sahip olduğu için ortamı sıfırlamak veya değiştirmek basit hale geliyor ve aynı anda birçok ortam çalıştırılabiliyor.
CEO Phillip Li'nin verdiği Salesforce ve HubSpot örneği neyi gösteriyor?
Phillip Li, olası bir müşterinin Salesforce'ta bir müşteri adayı oluştururken meslektaşının HubSpot üzerinden aynı şirkete ayrı bir şekilde ulaşması örneğini veriyor. Ajanın bu ikisinin aynı şirket olduğunu tespit edip edemediği, e-postanın yalnızca bir kez gönderilip gönderilmediğini kontrol edip edemediği ve iki fırsat arasından doğru alıcıyı belirleyip belirleyemediği gibi belirsizliklerle ajan sistemlerinin hala mücadele ettiğini belirtiyor.
General Catalyst'e göre neden tekrarlanabilir sandbox ortamı önemli?
General Catalyst'in yönetici direktörü Yuri Sagalov, ajanlardan elde edilecek ekonomik değerin çoğunun iş uygulamalarını kullanmaktan geldiğini belirtiyor. Sagalov'a göre tekrarlanabilir bir sandbox ortamına sahip olmak çok önemli ve bu durum ajanlar için insanlara olduğundan çok daha önemli.
