BT kaynaklarına olan talep hızla artarken, yeni araştırmaya göre kurumsal BT liderlerinin %93’ü yapay zeka temsilcilerini (AI agents) halihzaırda uygulamaya koymuş veya önümüzdeki iki yıl içinde koymayı planlıyor. Ancak entegrasyon zorlukları, bu teknolojinin sınırsız bir dijital iş gücü yaratma potansiyelinin tam olarak gerçekleştirilmesini engelliyor. Bu dijital iş gücü, BT ekiplerinin iş yükünü önemli ölçüde hafifletebilir.
1.050 kurumsal BT lideriyle yapılan araştırmanın sonuçları, katılımcıların %95’inin sistemler arasında veri entegrasyonu konusunda zorluk yaşadığını gösteriyor. Ayrıca, ortalama olarak kuruluşlardaki uygulamaların yalnızca %29’u birbirine entegre durumda. Bu da yapay zeka temsilcilerinin doğruluğunu ve etkinliğini olumsuz etkiliyor.
Neden Önemli?
Yapay zeka temsilcilerinin çıktıları, kullanıcı sorgularının bağlamını ve detaylarını tam olarak anlamalarını sağlayan bağlı verilere dayanıyor. Bu temsilciler, CRM, ERP ve HCM gibi sistemlerin yanı sıra e-posta, PDF’ler, Slack ve diğer birçok kaynaktan yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri toplayarak iş süreçleri için karar alıp aksiyon alabiliyor.
Veri, sistem ve uygulamalarını entegre eden kuruluşlar, işletme genelinde hem basit hem de karmaşık görevleri başarıyla yerine getirebilen, yapay zeka destekli sınırsız bir dijital iş gücünden yararlanabiliyor.
Örnek olarak Adecco: Önde gelen yetenek yönetimi şirketi olan Adecco Group, Salesforce’un Agentforce çözümünü kullanarak işe alım süreçlerini yeniden şekillendiriyor. MuleSoft ve Data Cloud’u kullanarak 40’tan fazla sistemdeki verileri merkezi hale getiren şirket, Agentforce ile işe alımları hızlandırırken, kişiselleştirilmiş hizmet sunmayı ve verimliliği artırmayı başarıyor.
MuleSoft’un 10. Yıllık Bağlantı Kıyaslama Raporu’ndan Öne Çıkan Bulgular:
Artan BT Talepleri, Yapay Zeka Temsilcileri İçin Yeni Fırsatlar Sunuyor
Mevcut sistemleri yönetmekle yükümlü olan BT ekipleri, yapay zeka çözümlerine yönelik yeni talepleri karşılamakta zorlanıyor.
- Zamanında tamamlanamayan projelerin oranı 2024’te %29’a çıktı (2023’te %26 idi).
- BT liderlerinin %86’sı iş yüklerinin gelecekte daha da artmasını bekliyor. Ortalama olarak, 2024’ten 2025’e kadar projelerde %18’lik bir artış öngörülüyor.
- Bu artan talebi karşılamak için BT liderleri, 2024’te BT personeline ortalama 16,9 milyon dolar harcadı—bu, 2023’e kıyasla (%10,5 milyon) %61’lik büyük bir artış anlamına geliyor.
Yapay zeka temsilcileri ve entegrasyon çözümleri, BT ekiplerinin yükünü hafifletirken üretkenliği artırma, verimliliği yükseltme ve maliyetleri düşürme fırsatı sunuyor.
- BT liderlerinin %93’ü, yapay zeka geliştiricilerinin üretkenliğini önümüzdeki üç yıl içinde artıracağını düşünüyor. Yapay zeka temsilcilerini kullananlar arasında bu oran %98’e çıkıyor.
- BT ekiplerinin zamanının %39’u sistemler ve veriler arasında yeni özel entegrasyonlar tasarlamak, inşa etmek ve test etmek için harcanıyor. Doğru entegrasyon çözümleriyle bu süreçler otomatikleştirilebilir.
Giderek Karmaşıklaşan BT Altyapıları, Yapay Zeka Temsilcilerinin Etkinliğini Azaltıyor
Kuruluşlarda kullanılan uygulama ve yapay zeka modellerinin sayısı arttıkça, veri siloları oluşuyor ve bu da temsilcilerin etkili çalışmasını engelliyor.
- BT liderlerinin %90’ı, veri silolarının iş süreçlerini olumsuz etkilediğini söylüyor. Yapay zeka temsilcilerini kullanan şirketlerde bu oran %94’e çıkarken, kullanmayanlarda %87 olarak görülüyor.
- Bugün işletmeler ortalama 897 uygulama kullanıyor.
- Yapay zeka temsilcilerini kullanan kuruluşlar, ortalama 1.103 uygulama ile %45 daha fazla uygulama kullanıyor.
- Kullanılan yapay zeka model sayısı 2024’te 9 iken, 2025’te 18’e çıkması bekleniyor.
- Yapay zeka temsilcileri kullanan organizasyonlar ortalama 22 model, kullanmayanlar ise 15 model kullanıyor.
API’ler ve Bağlantı Çözümleri, BT ve Yapay Zeka Temsilcilerinin Performansını Artırıyor
Entegrasyon ve yapay zeka stratejilerini uyumlu hale getiren işletmeler, veri altyapılarını sadeleştirerek yapay zeka temsilcilerinin potansiyelini en üst düzeye çıkarabilir. Bu sayede temsilciler, kritik iş verilerine daha verimli erişerek mevcut sistemler ve otomasyonlarla doğrudan etkileşim kurabilir.
- Yapay zeka temsilcilerini kullanan organizasyonlar, API’leri şu amaçlarla kullanıyor:
o BT altyapısını geliştirmek (%56)
o Ekipler arasında veri paylaşımını sağlamak (%49)
o Farklı sistemleri entegre etmek (%46)
- Kuruluşların iç yazılım varlıklarının ve bileşenlerinin ortalama %50’si dahili yeniden kullanım için uygun durumda. Bu da işletmelerin, sıfırdan inşa etmek yerine API’leri kullanarak güvenilir verilerini ve mevcut yatırımlarını değerlendirme fırsatına sahip olduğunu gösteriyor.
API’ler Daha Geniş İş Değerleri Sunuyor
API’ler, yapay zeka temsilcilerinin uygulamalar tarafından sağlanan hizmetlere, veritabanlarına ve işlevlere erişmesini sağlamakla kalmaz, aynı zamanda önemli iş kazanımları da sunar.
- API kullanan kuruluşların en çok elde ettiği avantajlar şunlar:
o Üretkenlik artışı (%49) ve iş ihtiyaçlarını daha hızlı karşılama (%49)
o Çalışan bağlılığının ve iş birliğinin artması (%47)
o İnovasyonun artması (%46) ve ekiplerin kendi BT ihtiyaçlarını yönetebilmesi (%46)
- BT ekiplerinin %37’si, API’leri kullanarak uygulama geliştirme süreçlerini daha verimli hale getiriyor.
- BT liderleri, şirket gelirlerinin ortalama %40’ının API ve API ile ilgili uygulamalardan geldiğini belirtiyor. Yapay zeka temsilcilerini kullanan kuruluşlarda bu oran %45’e çıkıyor.
