Gemini’de Yeni Dönem: Tek Ajan, Esnek Model Seçimi, Daha Az Bağımlılık

İş dünyası için yapay zekanın yeni dönemi başlıyor. Google 8 Ekim 2026’da Gemini ajanını duyurdu. Bu tek ve çok amaçlı iş ajanı; görevleri planlayabiliyor, araçları ve becerileri kullanabiliyor, kurumsal sistemlere bağlanabiliyor ve karmaşık, çok adımlı hedefleri gerçekleştirebiliyor.

Kartaca olarak, bu yeni Gemini deneyiminin operasyonları nasıl kolaylaştırabileceğini, kurumsal verileri nasıl koruyabileceğini ve kuruluşların modeller geliştikçe seçim özgürlüğünü koruyarak yapay zeka maliyetlerini nasıl yönetebileceğini paylaşmaktan heyecan duyuyoruz.

Bu duyuru, CIO ve CTO’lar açısından kurumsal yapay zekada daha kapsamlı bir dönüşüme işaret ediyor. Yapay zeka ajanları artık çalışanların e-posta yazmasına veya belgeleri özetlemesine yardımcı olmanın ötesine geçerek iş bilgilerini operasyonel sistemlere bağlayabiliyor, uygulamalar arasında işleri koordine edebiliyor ve kurumsal kontroller çerçevesinde tanımlanmış görevleri yerine getirebiliyor.

Bu dönüşümü hayata geçirmek için ajanları güvenilir iş verilerine bağlayan, yetki sınırlarını belirleyen ve sonuçları ölçen bir mimariye ihtiyaç var.

Bütünleşik Gemini Deneyimi Nedir?

Google, kurumsal yapay zeka yeteneklerini tek ve çok amaçlı bir Gemini ajanı etrafında bir araya getiriyor.

Çalışanlar; içerik üretimi, kodlama ve veri analizi gibi bilgiye dayalı işleri birbirinden bağımsız görevler olarak ele almak yerine, ortak bir arayüz üzerinden hedeflerini ajana devredebiliyor. Ajan işi planlayabiliyor, ihtiyaç duyduğu araçları ve becerileri seçebiliyor, kurumsal sistemlere bağlanabiliyor ve tamamladığı işleri ekiplerin zaten kullandığı uygulamalar üzerinden sunabiliyor.

Ajan; Google Workspace, Microsoft 365, Slack, geliştirici ortamları ve bağlantılı kurumsal uygulamalar arasında çalışabiliyor. Oturumlar boyunca bağlamı koruyabiliyor ve çalışan, bilgisayarını kapattıktan sonra bile saatler veya günler sürebilen görevleri yürütmeye devam edebiliyor.

İşler belirli bir zamana planlanabiliyor, daha sonra yürütülmek üzere atanabiliyor veya olaylarla tetiklenebiliyor. Ajanlar ayrıca kendilerine özel bir kullanıcı arayüzü olmadan da mevcut uygulamalara ve iş akışlarına entegre edilerek çalışabiliyor.

Gemini, çoklu ajan orkestrasyonunu destekleyerek daha kapsamlı görevlerin farklı bölümlerinde uzmanlaşmış ajanları koordine edebiliyor. Kuruluşlar ayrıca kendilerine ait kimlikleri, e-posta adresleri ve tanımlanmış rolleri olan özel dijital çalışma arkadaşları oluşturabiliyor.

Bu deneyimin temelinde üç yetenek bulunuyor: bağlantılı araçlar, yeniden kullanılabilir beceriler ve iş bağlamı.

Araçlar, ajanları mevcut uygulamalara, veritabanlarına, API’lere ve servislere bağlar. Kuruluşlar, Model Context Protocol (MCP) aracılığıyla ajanları uyumlu sistemlere bağlayabilir ve belirli yetenekleri standart arayüzler üzerinden kullanıma sunabilir.

Beceriler, belirli bir işin nasıl tamamlanması gerektiğini tanımlar. Ekipler; belgeleri incelemek, finansal raporlar hazırlamak, müşteri taleplerini karşılamak veya operasyonel olayları araştırmak için yeniden kullanılabilir iş akışları ve talimatlar oluşturabilir. Ortak beceri ve araç kayıtları, ekiplerin bu yetenekleri kuruluş genelinde yeniden kullanmasına yardımcı olur.

Bağlam ve bellek, ajanların kurumsal terminolojiyi, geçmiş bilgileri, görev gereksinimlerini ve yerleşik çalışma biçimlerini anlamasını sağlar. Gemini’nin yaklaşımı; devam eden görevler için oturum belleğini, kurumsal bilgi için anlamsal belleği, iş akışları için prosedürel belleği ve önceki faaliyetlere ilişkin olaysal belleği kapsar.

Bu yetenekler bir araya geldiğinde, yapay zeka operasyonel işlerin yürütülmesine daha fazla dahil olur. Ancak yaratılacak iş değeri, ajanların işi yöneten sistemler, politikalar ve süreçlerle ne kadar iyi bağlantı kurduğuna bağlıdır.

Not: Yeteneklerin kullanılabilirliği; ürün lansmanına, erişime ve yapılandırmaya bağlı olarak farklılık gösterebilir.

İşletmeniz İçin Neden Önemli?

Google’ın duyurusu, kurumsal yapay zekada üç önemli gelişmeye işaret ediyor: süreklilik gösteren bir ajan deneyimi, model seçiminde esneklik ve devreye alınan ajanlar üzerinde daha güçlü kontrol.

1. Her Zaman Hazır Tek Bir Ajanla Çalışın

Ekipleriniz sohbet, web, mobil ve desteklenen iş uygulamaları üzerinden tek bir ajanla etkileşim kurabilir. Ajan, çalışan bilgisayarını kapattıktan sonra bile bulut ortamında çok adımlı görevleri ve karmaşık kodlama çalışmalarını yürütmeye devam edebilir.

Ajan ayrıca sürekli aynı rolü üstlenen, kendine ait bir kimliği ve açıkça yetkilendirilmiş bilgilere erişimi olan dijital bir çalışma arkadaşı olarak da işlev görebilir.

Örneğin, bir finans ekibi aylık performans raporunun hazırlanmasını ajana devredebilir. Ajan onaylı verileri toplayabilir, analiz yapabilir, grafikler oluşturabilir, yönetici özetini hazırlayabilir ve sunumu bir araya getirebilir. Böylece çalışanlar, her adımı manuel olarak koordine etmek yerine, sonuçları incelemeye odaklanabilir.

Aynı yaklaşım; müşteri hizmetleri, BT operasyonları, satış desteği, proje koordinasyonu ve yazılım geliştirme alanlarında da uygulanabilir.

Gemini ayrıca Gmail, Drive, Docs, Slides, Sheets, Chat ve Calendar üzerinde doğrudan çalışabilir. Böylece çalışanlar görevleri, ilgili işin başladığı uygulamadan ajana devredebilir.

Gemini, Ekiplerin Google Workspace’teki Çalışma Şeklini Nasıl Değiştirebilir?

Google, Workspace’te Gemini ile çalışmanın üç yolunu sunuyor: kişisel asistanlık, proaktif delegasyon ve takım üyesi olarak görev yapan dijital çalışma arkadaşları.

Uygulamalar arasında kişisel asistanlık

Gemini; takvimlerden, Chat alanlarından, e-posta yazışmalarından ve belgelerden bağlam bilgisi alarak çalışanların her ayrıntıyı tek tek açıklamasına gerek kalmadan işleri koordine edebilir.

Örneğin bir çalışan, Gemini’den daha önce birlikte çalıştığı bölgesel etkinlik sorumlularıyla bir toplantı planlamasını isteyebilir. Ajan, önceki yazışmalardan ve ekip üyeliklerinden ilgili kişileri belirleyebilir, takvimlerini kontrol edebilir ve kurum içinden ve dışından katılımcılar için uygun bir zaman belirleyebilir.

Gemini, uygulamalar arasındaki görevleri de koordine edebilir. Bir çalışan ondan pazar trendlerini araştırmasını, Sheets’te bir finansal model oluşturmasını ve Slides’ta bir sunum hazırlamasını isteyebilir. Gemini, her adımı ayrı bir talep olarak ele almak yerine genel hedefin bağlamını koruyabilir.

Proaktif görev devri

Workspace Intelligence, e-postalarda ve diğer çalışma bağlamlarında yer alan, Gemini’ye devredilmeye uygun görevleri belirleyebilir.

Örneğin, bir yönetici bir projeyle ilgili bir güncellemenin sunum olarak hazırlanmasını istediğinde, Gemini bu görevi tanıyabilir ve işi ajana devretmeyi önerebilir. Ayrıca gelen kutusundaki önemli mesajları öne çıkarabilir ve neden önemli olduklarını açıklayarak çalışanların önceliklerini belirlemelerine yardımcı olabilir.

Bu yetenekler; rutin talepler, takip işlemleri ve raporlamayla ilişkili idari işleri azaltarak çalışanların sonuçları incelemeye ve karar almaya daha fazla odaklanmasını sağlar.

Ekip iş akışlarına entegre dijital çalışma arkadaşları

Kuruluşlar, etkinlik koordinatörü veya proje yöneticisi gibi belirli rollere sahip dijital çalışma arkadaşları oluşturabilir. Bu ajanlar; e-posta adresleri, takvimleri, Drive erişimleri ve şirket rehberindeki kayıtları dahil olmak üzere kendilerine ait Google Workspace hesaplarına sahip olabilir.

Ekipler bu ajanlarla Google Chat alanları üzerinden etkileşim kurabilir, sohbetlerde onlardan bahsedebilir veya onları belgeler üzerinde ortak çalışmaya dahil edebilir.

Örneğin, bir pazarlama ekibi etkinlik koordinatörü ajanından lansmana hazırlık belgesi oluşturmasını ve bunu ekibin Chat alanında paylaşmasını isteyebilir. Bir ekip üyesi, Google Docs’taki bir yorumda ajanı etiketleyerek düzenleme talebinde bulunabilir. Ajan değişiklik önerileri sunabilir ve yorum dizisinde kendi kimliğiyle yanıt verebilir. Gerçekleştirdiği işlemler belgenin sürüm geçmişine de yansır. Bu ajanlar kendi kimlikleriyle çalışır ve yalnızca erişimlerine izin verilen bağlamı kullanabilir. Erişimleri, ekibin hâlihazırda kullandığı paylaşım ve üyelik kontrollerine tabidir.

BT liderleri açısından her dijital çalışma arkadaşının belirli bir sorumlusu, tanımlanmış bir rolü, uygun erişim yetkileri ve çalışmalarını değerlendirmeye yönelik bir süreci olmalıdır.

Google Workspace, yapay zekanın belgeler, iletişim kanalları, takvimler ve ekip süreçleri arasında işleri koordine edebildiği bir çalışma ortamına dönüşüyor. Ajanlar, çalışanların ayrıca yönetmesi gereken yeni bir arayüz oluşturmak yerine mevcut iş akışlarına doğrudan katılabiliyor.

2. En Uygun Modeli Seçin, Seçeneklerinizi Açık Tutun

Google, Gemini ajanı deneyimini kullanılan temel modelden bağımsızlaştırıyor. Ajan, farklı görevler için Google’ın Gemini ailesindeki modelleri ve Anthropic’in Claude modellerini kullanabiliyor. Gelecekte özel ve açık modellerin de bu yapıya eklenmesi planlanıyor.

Bu yaklaşım, kuruluşların her isteği en güçlü ve en pahalı modele yönlendirmek yerine, kullanım amacına en uygun modeli seçmesini sağlıyor.

En gelişmiş modeller karmaşık planlama, çok yönlü akıl yürütme veya zorlu teknik problemler için uygun olabilir. Daha hızlı ve düşük maliyetli modeller ise rutin sınıflandırma, bilgi çıkarımı veya tekrarlayan alt görevleri üstlenebilir.

Ajan, çok adımlı bir iş akışında farklı modellerin yeteneklerini görevin gereksinimlerine göre koordine edebilir. Akıllı yönlendirme ve çok modelli orkestrasyon özellikleri, performans, kalite ve maliyet arasında denge kurmayı amaçlıyor.

Örneğin, bir yönetim raporu hazırlama ajanı, karmaşık bir iş sorusunu yorumlamak için daha yetenekli bir modelden, destekleyici belgelerdeki bilgileri sınıflandırıp çıkarmak için daha hızlı bir modelden ve son metni hazırlamak içinse farklı bir modelden yararlanabilir.

Model esnekliği, yapay zeka ekosistemi değiştikçe kuruluşların yeni seçeneklere uyum sağlamasını da kolaylaştırır. Google kullanılan temel model değişse bile iş bağlamının, becerilerin ve verilerin korunabileceğini belirtiyor.

Organizasyonların entegrasyon tasarımını, veri taşınabilirliğini, erişim kontrollerini, modele özgü yetenekleri ve sağlayıcıya özgü bağımlılıkları da göz önünde bulundurması koşuluyla, bu durum tek bir model ailesine olan bağımlılığı azaltabilir.

CIO’ların hedefi, iş süreçlerini belirli bir modele gereksiz yere bağımlı hâle getirmemektir. Böylece doğruluk, performans, maliyet ve iş gereksinimleri değiştikçe alternatif modelleri değerlendirmek ve uygun olanlara geçmek kolaylaşır.

3. Ajan Filonuzu Net Güvenlik Kuralları ve Harcama Limitleriyle Yönetin

Ajanlar görevlerini yerine getirme yeteneği kazandıkça, BT ekiplerinin onları belirli izinlere ve ölçülebilir sorumluluklara sahip operasyonel kimlikler olarak yönetmesi gerekiyor.

Google’ın duyurusunda, kurumsal yönetişimi desteklemeyi amaçlayan çeşitli yetenekler öne çıkıyor:

• Ajan kimliği ve yetkilendirme: Her ajana kendine ait bir kimlik ve rol tabanlı ayrıntılı izinler verin. Gerçekleştirilen işlemlerin hangi ajana ait olduğunu belirleyin.
• Denetim kayıtları ve gözlemlenebilirlik: Ajanların gerçekleştirdiği işlemlerin denetim kayıtlarını tutun ve olağandışı etkinlikleri belirlemek için faaliyetlerini izleyin.
• Agent Sandbox: Ajanların çalışmasını kendine ait ağ sınırları bulunan özel bir ortamda izole edin.
• Agent Gateway: Ajanlara giden, ajanlardan gelen ve ajanlar arasındaki ağ trafiğinde kurumsal politikalar uygulayın.
• Gerçek zamanlı harcama limitleri: Proje düzeyinde yapay zeka harcama sınırları belirleyin. Limite ulaşıldığında, yönetici çalışmayı yeniden başlatmaya karar verene kadar projedeki ajan işlemleri duraklatılır.

Bu kontroller, kuruluşların ajanların nelere erişebileceğini, hangi işlemleri gerçekleştirmeye yetkili olduklarını, faaliyetlerinin nasıl izleneceğini ve hangi noktada durmaları gerektiğini belirlemelerine yardımcı olur.

Finansal işlemleri analiz eden bir ajana otomatik olarak ödeme gerçekleştirme yetkisi verilmemelidir. Canlı ortamdaki bir sorunun nedenini araştıran bir ajanın sistem ayarlarını değiştirmesine de mutlaka izin verilmesi gerekmez. Bir aksiyonu hazırlamak ve gerçekleştirmek farklı yetki düzeyleri gerektirir.

Ajanların özerkliği, yalnızca teknik bir entegrasyonun belirli bir işlemi mümkün kılmasına göre değil, işin taşıdığı risklere göre de tasarlanmalıdır.

Veri ve Analitik: İş Sorularını Operasyonel İçgörülere Dönüştürün

Google, teknik ekiplerin ve iş kullanıcılarının doğal dilde sordukları soruları eyleme dönüştürülebilir içgörülere çevirmelerine yardımcı olacak veri ve analitik yeteneklerini kullanıma sunuyor.

Gemini, veri mühendisleri ve makine öğrenmesi ekipleri için PySpark kodu oluşturma, test edilebilen ve düzenlenebilen notebook’lar hazırlama, modelleri eğitme ve veri işlem hatlarındaki sorunları giderme veya düzeltme konularında yardımcı olabiliyor. Bu yetenekler, tekrarlayan geliştirme işlerini hızlandırarak ekiplerin veri mimarisine, model kalitesine ve iş problemlerine daha fazla odaklanmasını sağlayabilir.

İş kullanıcıları için ise BigQuery ve Knowledge Catalog’dan yararlanarak operasyonel raporlama sorguları oluşturma ve kaydetme yetenekleri sunuluyor. Bir sorgu kaydedildikten sonra ekipler, token maliyetine katlanmadan ihtiyaç duyduklarında raporları çalıştırabiliyor ve entegre raporlama mantığı sayesinde tutarlı ve doğrulanmış yanıtlar elde edebiliyor. Bu yaklaşım, çalışanların doğal dilde soru sorarak rutin raporlara daha kolay erişmesini sağlayabilir.

Knowledge Catalog; ajanları kurumsal şemalara, iş tanımlarına ve yerleşik kurallara bağlar. Bu önemlidir çünkü iş sorularının yanıtları her zaman kendiliğinden anlaşılmayan tanımlara bağlıdır. Örneğin, farklı departmanlar net kâr marjını, aktif müşteriyi veya nitelikli satış fırsatını farklı şekillerde yorumlayabilir.

Kurumsal yapay zeka için güvenilir bir iş bağlamı gerekir. Kuruluşlar, yetkili bilgi kaynaklarını belirlemeli, metrikleri tutarlı biçimde tanımlamalı ve üretilen yanıtları doğrulamalıdır. Bu gereklilik, özellikle ajanların birden fazla veri platformunda çalıştığı veya belgelerden, PDF’lerden ve kurum içi bilgi havuzlarından bilgi aldığı durumlarda daha da önem kazanır.

Yapılandırılmamış ve Dağıtık Verileri Daha Erişilebilir Hâle Getirmek

Google, yapay zeka sistemlerinin yorumlamakta veya tutarlı biçimde erişmekte zorlanabileceği verilerin kuruluşlar tarafından daha etkin kullanılmasını sağlayacak yetenekler de sunuyor.

Smart Storage, PDF’ler, görseller, taranmış belgeler ve ses kayıtları gibi yapılandırılmamış nesneleri bağlamsal bilgilerle zenginleştirmek üzere tasarlanmıştır. Bu bilgiler orijinal nesnelerle birlikte tutulur. Böylece daha önce aranması ve kullanılması zor olan içerikler, depolanan verilerin mevcut güvenlik düzeyi korunarak yapay zeka iş akışları için daha kullanışlı hâle gelebilir.

Örneğin, bir kuruluş taranmış belgeleri ve arşiv dosyalarını ilgili kanıtları bulma, içerikleri yorumlama veya kurumsal kayıtlara ilişkin soruları yanıtlama iş akışları için daha erişilebilir hâle getirebilir.

Borderless Lakehouse, bulut platformlarına, veri sistemlerine ve iş uygulamalarına dağılmış verilerin yarattığı zorluğu ele alıyor. Google’ın yaklaşımı, Gemini’nin değişken veri çıkış ücretleri olmadan Amazon S3 ve Azure Data Lake üzerinde sorgulama yapmasına, Salesforce Data 360, SAP ve Workday verilerine bu verileri kopyalamadan erişmesine ve Databricks Unity, Snowflake Horizon ile AWS Glue genelindeki Apache Iceberg tablolarını federasyon yoluyla bir araya getirmesine olanak tanıyor.

Bu yaklaşım, kuruluşların tüm veri kümelerini önce tek bir konumda birleştirmeden yapay zekadan yararlanmasına yardımcı olabilir. Verilerin mevcut ortamlarında tutulması gereksiz veri çoğaltımını azaltabilir. Bununla birlikte, entegrasyon, erişim izinleri, performans ve yönetişim gereksinimlerinin her kullanım alanı için ayrıca değerlendirilmesi gerekir.

Platform ayrıca kayıtlı veri kümelerinden yararlanarak bir analiz için hangi verilere ihtiyaç duyulduğunu belirleyebilir, SQL, Spark veya Python kodu oluşturabilir, analizi Lightning Engine ile Managed Spark Service üzerinde ya da BigQuery’de çalıştırabilir ve analistlerin hâlihazırda kullandığı araçlarda grafikler veya panolar oluşturabilir.

Bu yetenekler bir araya geldiğinde, doğal dildeki isteklerle yapılandırılmış veriler, yapılandırılmamış içerikler ve analitik iş akışları arasında bağlantı kurulabilir.

Yapay zeka destekli analitiği ölçeklendirmeden önce teknoloji ekipleri veri kalitesini, erişim izinlerini, üst verileri, veri kökenini ve temel iş mantığını değerlendirmelidir. Daha fazla veriyi erişilebilir hâle getirmek, ancak ajanlar bu verileri doğru yorumlayabildiğinde ve uygun sınırlar içinde kullanabildiğinde değer yaratır.

Yapay Zeka Pilotlarından Canlı Kullanıma: Uygulanabilir Bir Yol Haritası

Deneme aşamasından canlı kullanıma geçmek; iş akışlarının seçimi, entegrasyon, güvenlik ve ölçüm konularında planlı bir yaklaşım gerektirir. Ajan kullanım alanlarını 5 boyutta değerlendirmeyi öneriyoruz.

1. Yüksek Değer Yaratacak İş Akışlarını Belirleyin

Net bir iş problemiyle başlayın. Veri toplama, yerleşik kurallar veya ekipler arası koordinasyon gerektiren, tekrarlayan ve yoğun bilgi işleme içeren süreçlere odaklanın.

Başlangıç için, yönetim raporlarının hazırlanması, fatura istisnalarının işlenmesi, müşteri hizmetleri vakalarının derlenmesi, belgelerin incelenmesi, toplantıların koordine edilmesi, proje güncellemelerinin hazırlanması ve rutin BT olaylarının araştırılması gibi kullanım alanları değerlendirilebilir.

Uygulamaya geçmeden önce mevcut durumu ölçün. Tamamlanma süresi, manuel iş yükü, hata oranları, istisna hacmi ve operasyon maliyetleri ajanın ölçülebilir değer sağlayıp sağlamadığını belirlemek için bir başlangıç noktası oluşturur.

2. Ajanı Kurumsal Sistemlere Bağlayın

İş akışının dayandığı uygulamaları, veritabanlarını, API’leri ve bilgi kaynaklarını belirleyin.

Yetkili bilgi kaynaklarını tespit edin ve gerekli verilere erişilip erişilemediğini, verilerin güncel olup olmadığını ve uygun yönetişim kurallarına tabi tutulup tutulmadığını değerlendirin.

Mevcut uygulamalarda uygun entegrasyon arayüzleri bulunmuyorsa, MCP gibi standartlar temel alınarak geliştirilen özel bağlayıcılar ve servisler aracılığıyla belirli yetenekler ajanların kullanımına sunulabilir.

Amaç, bu sistemlerin uyguladığı iş kurallarını ve kontrolleri korurken ajanları mevcut ana kayıt sistemlerine bağlamaktır.

3. Güvenilir Veriyle Temellendirme Sağlayın

Ajanların doğru bilgileri doğru iş bağlamında bulup yorumlaması gerekir.

Kullanım alanına bağlı olarak bu yaklaşım; onaylı bilgi kaynaklarının indekslenerek temellendirme amacıyla kullanılması, mevcut sistemlerde tutulan bilgilere federasyon yoluyla erişilmesi veya bu yaklaşımların birlikte uygulanmasıyla sağlanabilir.

Yetkili bilgi kaynaklarını belirleyin, üst verileri ve erişim izinlerini düzenleyin. Ajanın eksik, çelişkili veya güncelliğini yitirmiş bilgilerle nasıl başa çıktığını test edin.

Analitik iş akışlarında ise ajanların kurumsal kararları etkileyen raporlar oluşturmasına izin vermeden önce iş tanımları üzerinde uzlaşın ve doğrulama kurallarını belirleyin.

4. Güvenlik ve Otonomiyi Birlikte Tasarlayın

Her ajana tanımlı bir kimlik, hesap verebilir bir sorumlu ve rolü için gerekli olan asgari izinleri verin.

Ajanın hangi işlemleri bağımsız olarak gerçekleştirebileceğini, hangileri için onay gerektiğini ve hangilerinin yasak olduğunu belirleyin. Denetim kayıtlarını, politika uygulamalarını, izleme mekanizmalarını ve üst mercilere iletim süreçlerini buna göre yapılandırın.

Testler, yanıt kalitesini değerlendirmenin yanı sıra; ajanların erişim kısıtlamalarına uyduğunu, yetkisiz işlemlerden kaçındığını, entegrasyon hatalarını güvenli bir biçimde yönettiğini ve belirsiz durumları ilgili mercilere ilettiğini de doğrulamalıdır.

5. Performansı Ölçün ve Maliyetleri Yönetin

Model kullanımını, bağlantılı servisleri, entegrasyon geliştirme çalışmalarını, izlemeyi, bakımı ve insan incelemesini kapsayan bütünsel bir işletim modelini değerlendirin.

Her görev için uygun modeli kullanın, harcama limitleri belirleyin ve yalnızca tek tek model çağrılarının maliyetine değil, tamamlanan işlerin sonuçlarının maliyetine de odaklanın.

Finansal metriklerin yanı sıra benimseme düzeyini ve güvenilirliği de takip edin. Bir gösterimde iyi performans sergileyen bir iş akışı, gerçek verilerle, istisnalarla ve değişen iş koşullarıyla karşılaştığında farklı davranabilir.

Bu sonuçları kullanarak iş akışını iyileştirin, temellendirmeyi güçlendirin, izinleri yeniden düzenleyin ve hangi alanlarda daha fazla özerkliğe izin verilebileceğini belirleyin.

Kartaca Gemini’den En İyi Şekilde Yararlanmanıza Nasıl Yardımcı Olabilir?

İş akışlarını verimli, ajan odaklı süreçlere dönüştürmek için doğru stratejiye, güvenilir verilerle temellendirmeye ve güvenlik sınırlarına ihtiyaç var. Uzman ekibimiz şu alanlarda destek sağlayabilir:

• Yüksek değer yaratacak iş akışlarını belirleme: İş süreçlerini değerlendirme, kullanım alanlarını önceliklendirme, başarı metriklerini tanımlama ve ajanların ölçülebilir operasyonel iyileştirmeler sağlayabileceği fırsatları ortaya çıkarma.
• Özel MCP bağlayıcıları geliştirme: Model Context Protocol dahil olmak üzere açık standartlar ve güvenli entegrasyonlar aracılığıyla eski veritabanlarını, uygulamaları ve ana kayıt sistemlerini ajanlara bağlama.
• Kurumsal temellendirme altyapısı oluşturma: Uygun indeksleme, bilgi getirme ve federasyon tabanlı erişim yöntemleriyle ajanları onaylı kurumsal bilgi kaynaklarına bağlama. Tutarlılığı artırmak için güvenilir kaynakları, iş terminolojisini ve doğrulama kurallarını belirleme.
• Güvenli ajan mimarileri tasarlama: İş gereksinimlerinize uygun kimlikleri, izinleri, denetlenebilirliği, yürütme sınırlarını ve onay mekanizmalarını oluşturma.
• İşletim modelini optimize etme: Sürdürülebilir bir kullanıma geçişi desteklemek için model seçimini, entegrasyon maliyetlerini, izleme gereksinimlerini ve harcama kontrollerini değerlendirme.
• Yapay zeka destekli işbirliğini mümkün kılma: Uygulamalar arası görev devrinden ekiplerin dijital çalışma arkadaşlarına kadar Google Workspace içinde Gemini’nin kullanılabileceği alanları belirleme; erişim kontrollerini ve sorumlulukları net tutma.
• Değişim yönetimini yürütme: Çalışanların işlerini ajanlara devretmesine, çıktıları incelemesine, istisnaları yönetmesine ve dijital çalışma arkadaşlarıyla etkili biçimde iş birliği yapmasına yardımcı olma.

Kartaca, bir Google Cloud Premier iş ortağı olarak bulut mühendisliği ve veri uzmanlığını iş süreçlerine ilişkin pratik deneyimiyle bir araya getirerek kuruluşların birbirinden bağımsız yapay zeka denemelerinden canlı kullanıma hazır çözümlere geçmesini destekler.

Bir sonraki yapay zeka fırsatınızı belirlemeye hazır mısınız? Gemini’nin sunduğu bütünleşik ajan deneyiminin kurumunuzun verimliliğini artırmasına, iş sistemlerini bağlamasına ve güvenli, ölçülebilir yapay zeka iş akışları oluşturmasına nasıl yardımcı olabileceğini konuşmak için bizimle iletişime geçin.

Sizin için verileri, yönetişimi ve iş sonuçlarını merkeze alan, modeller, araçlar ve iş ihtiyaçları değiştikçe gelişebilecek bir yapay zeka temeli oluşturalım.