Perakende devi Target'ın Kıdemli Başkan Yardımcısı Siobhán Mc Feeney, şirketin yapay zeka konusundaki rekabet avantajının kullandıkları modellerden değil, bu modellerin etrafına inşa ettikleri kapsamlı yapıdan kaynaklandığını belirtti. VB Transform 2026 etkinliğinde konuşan Mc Feeney, modellerin önemli olduğunu ancak tek başına yeterli bir rekabet avantajı sağlamadığını vurguladı.

Yapay Zeka Ajanları İçin Seçici Yaklaşım

Şirket, her işletmenin yapay zeka ajanları istemesine rağmen, her sorunun bir ajanla çözülmesine gerek olmadığını savunuyor. Target bünyesinde bir yapay zeka ajanının geliştirilmesine karar verilmeden önce problemin ne olduğu ve gerçekten bir ajana ihtiyaç duyulup duyulmadığı titizlikle analiz ediliyor. Geliştirilen ajanlar, başlangıçta temel bir özerklik seviyesine sahip oluyor ve performanslarına göre zamanla daha fazla yetki kazanıyor.

Operasyonel Mimari ve Denetim Süreçleri

Target, yapay zeka ajanlarını tedarik zinciri, stok yenileme ve talep tahmini gibi kritik sistemlere entegre ediyor. Bu süreçte ajanların hangi veriye erişebileceği, onları neyin tetikleyeceği ve nasıl izleneceği önceden belirleniyor. Mc Feeney, özellikle gece yarısı oluşabilecek sistem hatalarının nedenlerini anlamak için ajanların 'doğumundan' itibaren tüm sürecin izlenebildiği bir soy ağacı yapısı kurduklarını belirtti.

Maliyet ve Verimlilik Dengesi

Şirket, farklı görevler için farklı modeller kullandığını açıklıyor. Milyarlarca verinin işlendiği ağır ticari tedarik zinciri işlemleri gibi karmaşık görevler için gelişmiş modeller tercih edilirken, maliyetlerin aşırı yükselmemesi için her işlemde maliyet-fayda analizi yapılıyor. Dijital ikiz simülasyonlarının, insan analizcilerin gözden kaçırdığı stok ihtiyaçlarını önceden tespit edebildiği örnekler paylaşıldı.

Ne anlama geliyor?

Yapay zeka ajanları, belirli bir hedefi gerçekleştirmek için kendi başına karar verebilen ve araçları kullanabilen yazılım birimleridir. Bu sistemler, sadece soruya cevap vermek yerine, veri kaynakları arasında bağlantı kurarak somut işlemler gerçekleştirebilir. Karmaşık iş süreçlerinde bu ajanların kontrolsüz bırakılması risk oluşturduğundan, kademeli yetkilendirme mekanizmaları kullanılır. Bu sayede yazılım, önce düşük riskli görevlerde kendini kanıtlar ve ardından daha kritik sistemlere erişim izni alır.

Veri yönetişimi katmanı ise bu ajanların hangi bilgiye erişebileceğini ve hangi kurallara uyacağını belirleyen denetim mekanizmasıdır. Bu yapı, sistemin şeffaf olmasını sağlar ve bir hata meydana geldiğinde hatanın hangi veri girişinden veya hangi karar aşamasından kaynaklandığının tespit edilmesine olanak tanır. Böylece işlem maliyetleri optimize edilirken, operasyonel hataların önüne geçilmiş olur.