Salesforce EMEA Bölgesi Gelişen Pazarlar Başkan Yardımcısı, Yunanistan ve Türkiye Ülke Lideri Sinan Erkiner, dijital iş gücünün ve yapay zeka temsilcilerinin ortaya çıkışıyla iş dünyasının bir sonraki aşamasına tanıklık ettiğimizi vurguluyor. Ancak yapay zeka temsilcileri, yalnızca sahip oldukları veri kadar iyi olabildiği ve günümüzde kuruluşların %95’inin sistemleri arasındaki veri entegrasyonu sorunları nedeniyle bu yeni teknolojilerin sunduğu fırsatlardan tam anlamıyla yararlanamadıklarına dikkat çekiyor. Bu durumda BT liderlerinin karşılaştığı zorluklar ve rekabette önde olabilmek için atabilecekleri pratik adımlar önem kazanıyor.

Üretken yapay zeka, insanların teknolojiyle etkileşimini kökten değiştiryor ve temsilci tabanlı yapay zeka (agentic AI) bu dönüşümü bir adım öteye taşıyor. Böylelikle, şirketler yapay zeka temsilcileri ile sorgulara yanıt verebilen ve karmaşık görevleri otonom olarak yönetebilen bir dijital iş gücüne kavuşuyor, iş akışlarını optimize ederek inovasyonu hızlandırıyor ve verimliliği artırıyor.

Gartner, 2028 yılına kadar kurumsal yazılım uygulamalarının %33’ünün yapay zeka temsilcilerine sahip olacağını öngörüyor. 2024’te bu oran %1’in altındaydı. Günlük iş kararlarının %15’inin yapay zeka tarafından otonom şekilde alınacağı bu yeni dönemde, en büyük farkı yaratan unsur yine veri olacak. Çünkü yapay zeka temsilcileri, sahip oldukları veri kadar akıllı. Kullanıcı sorgularını doğru anlamaları ve bilinçli kararlar alabilmeleri için hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verilere sorunsuz erişmeleri gerekiyor. İşte tam da bu noktada veri entegrasyonu ve API stratejileri kritik bir rol oynuyor.

Şirketlerin kullandığı uygulama ve yapay zeka modeli sayısı arttıkça, tüm sistemleri entegre etmek de zorlaşıyor. Veri siloları, yapay zeka temsilcilerinin ihtiyaç duyduğu verilere erişimini kısıtlıyor ve sonuçların doğruluğunu düşürüyor. Aynı zamanda BT ekipleri üzerindeki iş yükünü artırarak operasyonel verimliliği olumsuz etkiliyor.

Şirketler, yüzlerce farklı uygulamayla yapay zeka temsilcilerini entegre etmeye çalışırken büyük zorluklarla karşılaşıyor. Bu noktada, API ve entegrasyon çözümleri devreye girerek veri altyapısını basitleştiriyor ve birleştiriyor. Böylece yapay zeka temsilcileri kritik verilere sorunsuz erişebilirken, mevcut sistemlerle de kolayca etkileşime girebiliyor. Bu da BT altyapılarının büyük ölçüde iyileştirilmesine, ekipler arasında veri paylaşımının kolaylaştırılmasına ve farklı sistemlerin entegre edilmesine imkan sağlıyor.

API’ler aracılığıyla veri ve sistemlerini başarıyla entegre eden kuruluşlar, üretkenlikte %49, iş ihtiyaçlarına daha hızlı yanıt vermede %49 ve daha yüksek gelir artışında %45 oranında avantaj sağlayabiliyor. Ayrıca, bir şirketin iç yazılım varlıklarının ve bileşenlerinin ortalama %50’si yeniden kullanılabilir durumda olduğundan, mevcut yatırımlarını en verimli şekilde kullanabiliyor.

Yapay zekanın iş süreçlerine etkin şekilde entegrasyonu için kapsamlı bir otomasyon stratejisi kritik önemde. Ancak birçok şirket hâlâ bu stratejiyi geliştirme aşamasında. Yapay zekayı teknik olmayan kullanıcılar için erişilebilir hale getirmek, bu sürecin temel unsurlarından biri. Burada da yapay zeka temsilcileri devreye girerek hem çalışan deneyimini iyileştiriyor hem de benimsemeyi hızlandırıyor ve oyunun kurallarını değiştirdiğini görüyoruz.

Sonuç olarak, yapay zeka, entegrasyon, otomasyon ve API kullanımı, dönüşüm ve performansı yönlendirmeye devam ettikçe, bu teknolojilere yatırım yaparak sınırsız dijital iş gücünden yararlanan kuruluşlar çevik, verimli ve rekabetçi kalmak için en iyi konumda olacaklar.