Başlangıçta, tekrarlı ve kurallı işleri yazılım robotlarıyla gerçekleştirmek amacıyla RPA teknolojisi ve kavramı yaygınlaşmıştı. Ardından, IDP (Intelligent Document Processing), Communications Mining ve Process Mining gibi yetkinliklerin artışıyla AI-Powered Automation (Intelligent Automation) kavramı hayatımıza girdi. Şimdi ise “Agentic Automation” üzerinde duruyoruz.
Agentic Automation Nedir?
Artık “agent” kavramını daha sık kullanacağımızı söyleyebiliriz. “Agent”lar, yapay zeka yetkinliklerine sahip “ajan”lardır ve büyük dil modelleri (LLM‘ler), üretken yapay zeka (GenAI) ve büyük eylem modelleri (LAM’ler) gibi gelişmiş yapay zeka bileşenleriyle desteklenirler. “Agentic Automation” ise, yazılım robotlarının daha bağımsız hale gelerek yalnızca belirli kurallar çerçevesinde değil, çevresel koşullara ve öngörülmemiş durumlara da adapte olabilen agent’ları kullanan teknolojidir.
Agentic Automation ile birlikte, insanların agent’ların işlerini yönlendirmesine gerek kalmaz. Agent’lar kendileri verileri değerlendirip, desenleri tanıyabilir, sonuç çıkarabilir ve işlemlerini yürütebilir. Böylece, daha önce otomatize edilememiş karmaşık iş süreçleri de artık otomatize edilebilir hale gelir diyebiliriz.
Peki, Agentic Automation, AI-Powered Automation (Intelligent Automation) ve RPA’in Farkı Nedir?
Bu üç terim, kurumsal otomasyon projelerinde farklı roller üstlenir.
RPA, kural tabanlı görevleri doğru ve maliyet açısından verimli bir şekilde yönetmek için idealdir.
AI-Powered Automation veya Intelligent Automation, yazılım robotlarına gelişmiş yapay zeka yetenekleri kazandırır. Bu yeteneklerle robotlar, belge içeriğini anlama, veri çıkarma ve bir e-postadaki duyguyu anlama gibi daha karmaşık görevleri yerine getirebilir. Yapay zeka (AI), makine öğrenimi (ML), doğal dil işleme (NLP), optik karakter tanıma (OCR) ve son zamanlarda GenAI ile büyük dil modelleri (LLM‘ler) gibi teknikleri içerebilir.
Agentic Automation ise otomasyonu yeni bir seviyeye taşıyarak GenAI’ın gücünü kullanır. Böylece agent’lar, unstructured haldeki verileri analiz etme, pattern’leri tanıma, aksiyon planlama ve kendi başına karar verme yetkinliklerine sahip olur. İnsanların onlara ne yapmaları gerektiğini söylemesine gerek kalmadan, agent’ların bağımsız bir şekilde işlerini anlama, yapılandırma ve tamamlama yeteneği kazanmasını sağlar.
Örneğin, bir çalışan bir agent’a şöyle bir prompt verebilir: “İki farklı sistemden gelen verilere dayanarak detaylı bir analiz hazırla.”
Bu durumda, agent, bilgilerin hangi sistemde bulunabileceğini tespit edebilme, bilgileri nasıl analiz etmesi gerektiğini anlama gibi yetkinliklere sahip olmalıdır.
Daha somut bir şekilde özetlemek gerekirse, uçtan uca bir projeyi tamamlamak için bir agent, kurallı işlemleri yürütmek üzere bir RPA robotundan destek alabilir. Eğer bu proje belgeleri anlama ve dokümandan bilgi çıkarma adımları içeriyorsa, agent’ın intelligent automation yetkinliklerine sahip bir robottan faydalanması gerekecektir.
UiPath geçtiğimiz dönemde en çok “Agentic Automation” kavramının üzerinde duruyor. Daha detaylı bilgi edinmek için aşağıdaki iki dokümantasyondan faydalanabilirsiniz:
Kardelen Cihangir 
Leave a comment