Büyük dil ve üretken yapay zeka temel modelleri, ölçüme bağlı olarak her sekiz ayda bir %30 ile %100 arasında iyileşiyor ve alan verilerinin anlaşılması, güvenilirlik, planlama, iş akışı oluşturma ve analitik akıl yürütme alanlarında kayda değer kazanımlar elde ediliyor.
Günümüz işyerlerinde işler giderek daha fazla bu modellere devrediliyor.
Şimdiye kadar bu süreç çoğunlukla “bana bir yanıt yaz” veya “bu e-postadaki istekleri çek” gibi komutlarla gayriresmi bir şekilde yürütülüyordu, ancak artık doğrudan kurumsal uygulamalara entegre ediliyor. Örnekler arasında proje özelliklerinden temel adımları çıkarmak, servis raporlarını özetlemek ve bakım günlüklerinden sonraki eylemleri önermek yer alıyor.
Bunlar bir araya geldiğinde, yarı yapılandırılmış girdilerden hayati önem taşıyan iş verilerinin oluşturulmasını ve zenginleştirilmesini temsil eder ve yapay zekayı kurumsal iş akışlarının dışında bir asistan olmaktan çıkarıp doğrudan bir katılımcı haline getirir.
Temel modellerin muhakeme yeteneği, yapay zeka uygulamalarını daha geniş görevlere yaymak için giderek daha fazla kullanılıyor. Bir modelden bir iş problemini çözmesini, muhakeme yeteneğini kontrol etmesini ve oluşturduğu planı hayata geçirmek için araçlar kullanmasını istiyorsunuz.
Hedef odaklı, araç kullanan bu yazılıma ajan denir. Neredeyse her kurumsal teknoloji şirketi bunları geliştirmektedir, ancak özerklik ve mantık düzeyleri farklılık göstermektedir. Bu sistemlerin üretim, lojistik, finans ve müşteri operasyonlarını desteklediği göz önüne alındığında, bir sonraki adımın otomasyon olması doğaldır.
Önümüzdeki 20 yıl, insanlar, varlıklar, veriler, süreçler ve bunları tamamen koordine eden kurumsal sistemler arasındaki ilişkileri yeniden tanımlayacak.
Kurumsal yazılımlar, yalnızca işlerin yapıldığı yer olmaktan çıkıp, giderek işi yapan, akıl yürüten ve uygulayan bir şeye dönüşecek. Neden olmasın ki? Büyük ölçekli veri merkezleri şimdiden küçük ülkelerin elektrik tüketimine yaklaşıyor ve küresel talebin 2030 yılına kadar yaklaşık 1.000 TWh’ye ulaşması bekleniyor; bu da Birleşik Krallık’ın 2023’teki kullanımının yaklaşık üç katı. Bu bilginin bir kısmının kurumsal çalışmalara yönlendirilmesi kaçınılmaz. Asıl soru, buna nasıl hazırlanacağımız ve hangi düşünmenin insanlara, hangilerinin güvenli bir şekilde yazılıma devredilebileceğine nasıl karar vereceğimiz.
Değişim Bağlam Mühendisliğiyle Başlar
Dijital dönüşüm dediğimiz şeyin büyük bir kısmı sistemleri birbirine bağlamakla ilgiliydi. Sırada bağlamları birbirine bağlamak var.
Bağlam mühendisliği, verilerin, uygulamaların ve yapay zeka modellerinin aynı gerçekliği, aynı temel verileri anlayıp bunlara göre hareket edebilmesi için sistemler tasarlama uygulamasıdır. Bilginin anlamla akmasını sağlar. Bir etkenin eyleminin diğerini bilgilendirmesini, yapay zeka etkenlerinin sınırlar ötesinde akıl yürütmesini ve insanların en önemli anlarda döngüde kalmasını sağlar.
Temel unsurlar şunlardır:
- Veri erişilebilirliği
- Anlamsal hizalama
- Güvenlik sınırları
- Alaka düzeyi optimizasyonu
- İnsan gözetimi
- Geri bildirim döngüleri
Bağlam mühendisliğinin eksikliği veya kötü uygulama, aracıları ciddi şekilde sınırlayabilir. Doğru verileri belirleyemez, ilişkilerini anlayamaz veya doğru şekilde hareket edemezlerse, hangi aracı kullanacaklarını bilmeleri pek bir şey ifade etmez. Güvenlik, teknik veya yasal kısıtlamalar da eklendiğinde, aracıların başarısız olma veya daha da kötüsü, öngörülemez davranma riskiyle karşı karşıya kalırsınız.
IFS’te halihazırda yaptığımız işlerin çoğu bu hedefi destekliyor. Entegrasyonlar, arayüzler ve veri paylaşımı için RESTful API’leri ve OData’yı kullanarak API öncelikli bir mimariye geçtik. Bunun yanı sıra, Model Bağlam Protokolü (MCP) sunucularımız verilerle bağlam sağlayarak kurumsal uygulamaların orkestrasyon tablosu oluşturmasını sağlar. Bu adımlar bir araya geldiğinde, kullanıcılar, iş ortakları, dahili ekipler ve aracılar için erişilebilir veriler oluşturarak sistemleri bağlantılı, bağlanabilir ve yeni nesil Endüstriyel Yapay Zeka’ya hazır hale getirir. Bağlamı tasarlarlar.
Arayüzlerden Etkileşimlere
Sistemlerin bizim adımıza akıl yürütme ve düzenleme yapmalarına izin verme yönündeki değişimin açık bir işareti, geleneksel kullanıcı arayüzünün yavaş yavaş aşınmasıdır. Kullanıcı arayüzü, yazılımlarla çalışma şeklimizin bir ürünüdür. Tercih ettiğimiz sistemlerin çoğu, bir işlemi başlatmak için doğal dille doldurduğumuz bir talimat veya arama çubuğuyla başlar ve bu da tıklama sayısını azaltır.
Dijital çalışanlarımız, temsilcilerimiz, kullanıcı arayüzüne olan ihtiyacı daha da azaltıyor. MCP aracılığıyla iletişim kuruyor ve olay odaklı bir mimaride orkestrasyon düğümleri olarak görev yapıyorlar. Kullanıcı arayüzü yükleme süresinin onları yavaşlattığı bir işi halletmek için gereken 15 tıklamayı hatırlamak yerine, iyi belgelenmiş API’leri çağırmayı tercih ediyorlar.
Oryantasyon ve değişim yönetimi açısından, bir kullanıcı arayüzü öğrenmek çoğu değişim projesinde gereksiz bir yük haline gelmiştir. Bunu, konuşabileceğimiz, yönlendirebileceğimiz ve iş birliği yapabileceğimiz doğal, insan etkileşimli sistemlerle değiştirebilirsek, teknolojiyi daha basit ve çok daha etkili hale getirebiliriz.
Temsilciler yeterli sayıda hedefi, aracı ve bağlamı yönetebildiğinde, yine de bir kullanıcı arayüzüne ihtiyaç duyacak mıyız?
Endüstriyel Yapay Zeka ve Emtia Yapay Zekası
Tüm yapay zekalar aynı düzeyde risk taşımaz. Tüketici veya düşük riskli iş ortamlarında, çoğunlukla doğru sonuçlar almak kabul edilebilir. Endüstriyel operasyonlarda ise bu yeterli değildir. Endüstriyel yapay zeka, doğası gereği yüksek risklidir çünkü kararlar varlıkları, güvenliği, üretkenliği ve bazen de hayatları etkiler.
Bağlamın ötesinde, tutarlılık ve öngörülebilirlik gibi alanlarda da iyileştirme görmemiz gerekecek olsa da, bağlamın önemli olmasının bir başka nedeni de budur.
Endüstriyel yapay zekâ, sektör alanı, varlık türü, coğrafya ve düzenlemeler tarafından şekillendirilen kayıt sistemi mantığına dayanmalıdır. Bakım programlarını yöneten veya saha ekiplerini görevlendiren bir ajan, uyumluluk ve sonuçların ön planda olduğu bir dünyada faaliyet gösterir. Bağlam mühendisliği, bu dünyanın tutarlı, izlenebilir ve açıklanabilir kalmasını sağlar. Faydalı özerklik ile kabul edilemez risk arasındaki fark budur.
İnsan ve Yapay Zeka Dengesi
Önümüzdeki on yıl boyunca, endüstriyel şirketler yapay zeka ve insanlar tarafından yönetilecek, ancak her zaman insanlar tarafından yönetilecek. Dijital çalışanlar yapılandırılmış, tekrarlanabilir ve zamana duyarlı görevler üstlenirken, insanlar yaratıcılık, etik ve inovasyona, yani bizi insan yapan şeylere odaklanacak: öğretmek, ikna etmek, liderlik etmek, tasarlamak ve hikaye anlatmak.
Beş ila on yıl daha bekleyin, çalıştığımız ortamlar bile değişecek. Bir ekranın kalıcı tek sebebi, yanınızda oturmayan biriyle konuşmak olabilir. Dijital çalışanların talimatları sorunsuz bir şekilde alıp bizim adımıza özerk bir şekilde yürütmesiyle, her şey niyet, sohbet ve bağlam tarafından yönlendirilecek. Ofisler, uygulamalar arasında gezinen insanların sıralandığı yerler değil, tartışma ve yaratıcılık mekanları haline gelecek.
Yeni Çağ: Köprü Olarak Bağlam Mühendisliği
İşe, olup bitenleri kaydeden sistemler, yani işletmelerin ilk dijital muhasebe defterleri oluşturarak başladık. Ardından, ne olması gerektiğini planlayan, kaynakları ve süreçleri ölçeklenebilir bir şekilde koordine eden sistemler geldi. Zamanla, bu sistemler özellikler, entegrasyonlar ve özel kodlarla yoğunlaştı; güçlü ama çoğu zaman katı ve değiştirilmesi zor sistemler haline geldi. Her nesil daha fazla yetenek, ancak aynı zamanda daha fazla karmaşıklık getirdi. Yeni nesil ERP, canlı verilere, olaylara ve politikalara dayalı olarak işleri otonom bir şekilde tamamlayarak işleri gerçekleştirecek.
Üretim, inşaat, havacılık ve enerji gibi sektörlerde bu değişim, iş, değer ve kaynakların etkileşimini yeniden tanımlayacak. Fabrikalar, yapay zeka tarafından yönetilen enerji bulunabilirliğine göre üretimi ayarlayacak. Projeler, malzeme ve hava durumuna göre yeniden planlanacak. Tahmini bakım, dijital çalışanlar, robotlar ve mühendisler arasında koordinasyona dönüşecek. Uçaklar, bakımlarını performans ve talep etrafında planlayacak. Enerji şebekeleri maliyet ve karbon dengesi sağlayacak. Her süreç, birbirlerinin ritminin farkında olan bir grup müzisyen tarafından yönlendiriliyormuş gibi algılayan, karar veren ve hareket eden bir sistemin parçası olacak.
Bağlam mühendisliğinin getirisi işte budur: Zekanın işletmeler arasında ve içinde güvenli ve anlamlı bir şekilde hareket etmesini sağlayan bağ dokusu. Kayıt sistemi ile eylem sistemi, veri ile karar, bugünün ERP’si ile yarının otonom işletmesi arasındaki boşluğu kapatır.
En Büyük Çıkarım
Herhangi bir endüstriyel kuruluşun şu anda elde edebileceği en büyük avantaj, bağlam mühendisliğine yatırım yapmaya başlamak, sistemleri ve verileri birbirine bağlı ve bağlanabilir hale getirerek zekanın ihtiyaç duyulan yere akmasını sağlamaktır. Veri temellerini güçlendirin. Sistemleri olay tabanlı etkileşime hazırlayın. Dijital çalışanları yönlendirin. Bu teknolojilerin açıklanabilir ve iyi yönetildiğini göstererek iş gücünde güven oluşturun.
Bu, yüksek etkili Endüstriyel Yapay Zeka’nın temelini oluşturuyor. Bugün yapacağımız seçimler, insan ve dijital iş birliğinin bir sonraki dönemine ne kadar güvenle adım atacağımızı belirleyecek.
KAYNAK: Matt Ely (2025 November 24) Context Engineering: From ERP to AI and the Future of Work.IFS Blog.https://blog.ifs.com/context-engineering-from-erp-to-ai-and-the-future-of-work/
