'Bot övünmesi' AI ajan sayısını iş yerinde gösteriyor
Ağır kullanıcılar ve Gartner, ajan sayılarının kolayca şişirilebileceğini ve ROI'yi belirleyen denetim ve bakımın gizlenebileceğini uyarıyor.
Yeni bir işyeri durumu sinyali, profesyonellerin AI iş gücünü yönettiklerini kanıtlamak için kamuya açık bir şekilde ne kadar AI ajanını "yönetiyorlar" diye övündükleri "agentmaxxing" etrafında şekilleniyor. Sorun şu ki, "ajan" belirsiz bir etiket ve ham sayılar, bu sistemlerin gerçekten zaman tasarrufu sağlayıp sağlamadığını belirleyen bot bakımı ve bakım maliyetlerini gizleyebilir.
Ana Noktalar
- Profesyoneller giderek daha fazla, iş güvencesi sinyali ve yetenek gösterisi olarak ajan sayısını "bot övünmesi" yaparak, yönettikleri AI ajanları hakkında övünüyorlar.
- En çok alıntı yapılan örneklerden bazıları, 30'dan fazla adlandırılmış AI "çalışanı" olan bir danışmanlık firması ve yalnızca bir insanı olan altı kişilik bir ekibi tanımlayan bir Meta iletişim yöneticisi gibi büyük iddia edilen "dijital iş gücü" ile ilgilidir.
- "Ajan" evrensel bir tanıma sahip değildir, bu da sayım karşılaştırmalarını gürültülü hale getirir ve planlı otomasyonlar otonom çalışanlar olarak etiketlendiğinde kolayca manipüle edilebilir.
- Ofis çalışanları, "bot bakımı" için haftada "altı saatten fazla" harcıyor ve Gartner, dağıtım sayıların ölçülebilir iş değerinden keskin bir şekilde sapabileceği konusunda uyarıda bulundu.
'Agentmaxxing' İşyerini Vuruyor: Sayımın Flex Olması
"Bot övünmesi" arkasındaki mekanizma basit: AI destekli otomasyon setini al, onlara isimler ve roller ver, ve bu grubu yönetilen bir iş gücü olarak sun. Bu, bir tanıtım hikayesi gibi görünüyor. Artık "AI kullanmıyorsunuz", onu denetliyorsunuz.
Bu çerçeve, mevcut işgücü ruh haline uyduğu için yayılıyor. İnsan Kaynakları Yönetimi Derneği'nin belirttiği tahmine göre, AI ve otomasyondan kaynaklanan teknik yer değiştirme potansiyeli 2030 yılına kadar 22 milyon ABD işini kapsıyor ve bunlardan yaklaşık 8 milyonu “gerçekçi olarak risk altında.” Bu bağlamda, “20 ajanı yönetiyorum” ifadesi, bir araç tercihi olmaktan çok kimlik ile ilgili; arayüzün kontrol tarafında oturduğunuzu belirtmenin bir yolu.
AI benimseme anlatılarının ürün konumlandırmasına ve token duyarlılığına sızdığını izleyen yatırımcılar için önemli olan, bu trendin metriklere ne yaptığıdır. “Ajan sayısı” ilerlemenin kısayolu haline geliyor, ancak aynı zamanda kalıcı verimlilik artışlarını kanıtlamadan şişirilebilen bir gösterge.
Çoklu Ajan Kurulumlarının İçinde: 30'dan Fazla 'Yapay Zeka Çalışanı', 1 İnsanla 6 Kişilik Bir Ekip ve 16 Bot için Bir 'Şef'
Mason Scurry, 30'dan fazla AI "çalışanı" olan bir AI danışmanlık firmasını tanımladı; her birinin adı, iş unvanı, sorumlulukları, kişilikleri, geçmiş hikayeleri ve profil resimleri var. "Saatte bir penny'den daha az bir ücretle 24 saat çalışıyorlar" dedi. Kurulum, "Her neyse, birini tanıyor" yazılı biyografisi olan Frankie adında bir şef yardımcısı ajanına kadar kasıtlı olarak teatral.
"Kesin ve asla alarm veren" olarak tanımlanan ve "her boşa harcanan token'ı birinin parası olarak gören" Penny adında bir token denetleyici ajanı da var.
O token-denetleyici detayı, birçok ajan dağıtımı için gerçek kısıtlamayı işaret ettiği için önemlidir: kullanım maliyeti. Bir token, birçok AI modelinin faturalandırdığı birimdir ve "daha fazla ajan" daha fazla token harcanması anlamına gelebilir, eğer sistem harcamayı kontrol edecek şekilde tasarlanmamışsa.
Scurry, potansiyel müşterilere sisteminin çalıştığını göstermek ve işe alınmak için LinkedIn'de bot sayısını paylaştığını, aynı zamanda sayının kendisinin anlamının olmadığını, eğer ajanlar faydalı bir iş yapamıyorsa kabul ettiğini belirtti.
Meta'da, iletişim yöneticisi Maayan Sarig, sadece birinin insan olduğu altı kişilik bir ekibi yönetmeyi tanımladı. Bir ajan, onun iş akışını izliyor ve zaman tasarrufu sağlayan önerilerde bulunuyor. Diğer bir ajan ise “alaycı bir gazeteci” olarak hareket ediyor ve “göndermeden önce teklifleri stres testine tabi tutuyor.” Sarig'in ifadesi, durum değişikliğini net bir şekilde özetliyor: “Sadece yazmıyorum. Yazı yazan ajanları tasarlıyorum.”
Pazarlamacı Derrick Hicks, 16 özel ajan oluşturmayı ve ardından onları yönetmek için "Conductor" adında bir ajan eklemeyi anlattı. Ajanların...denetimbir şirketin SEO'sunu, sosyal medyasını, reklamlarını, mesajlaşmasını ve rakiplerini analiz ederek, sonuçları değerlendirir ve bir iş akışını “üç veya dört haftadan yaklaşık bir saate” indirir. Hicks bunu, junior iş gücünün yerine ajanlar ve kod koymak olarak çerçeveliyor: “Bunun yerine, ajanlar ve kod var.”
Bu örnekler bir desen paylaşıyor. “Ajan” tek bir şey değildir. Araçlarla sarılmış bir LLM (büyük dil modeli), dar bir otomasyon veya diğer botlar arasında görevleri yönlendiren bir yönetici katmanı olabilir. Çalışan sayısı bu karmaşıklığı tek bir övünçle paylaşılabilir tam sayıya sıkıştırır.
Neden Ajan Sayıları İyi Seyahat Etmiyor: Tanım Yok, Planlı Görevler ve 'Çoğu Gün Bir Şey Kırılıyor'
Ajan sayıları bir metrik olarak bozuluyor çünkü kategori standartlaştırılmamış. Kaynak makale, AI ajanı için evrensel olarak kabul edilen bir tanım olmadığını belirtiyor. OpenAI, ajanları "sizin adınıza bağımsız olarak görevleri yerine getiren sistemler" olarak tanımlarken, Anthropic, ajanları önceden tanımlanmış yolları izleyen iş akışlarından ayırıyor.
Pratikte, etiket, bir satış fırsatını tanımlayabilen, araştırabilen, iletişim taslağı hazırlayabilen ve bir toplantı ayarlayabilen bir sistemden, takviminizi kontrol eden ve günlük bir gündem gönderen bir bota kadar her şeye uygulanıyor.
Üç AI şirketi kurmuş ve Otomatik Danışmanlık Grubu'nu yöneten Robbie Allen, sayıların neden kolayca şişirilebileceğine dair uygulayıcı versiyonu verdi. Her iki saatte bir iş değişiklikleri, işe alım, fon toplama veya yöneticilerin AI hakkında konuşmaları gibi sinyalleri tarayan birini de içeren yaklaşık 25 ajan kullandığını söyledi, ardından iletişim fırsatlarını sıralıyor. Ancak kimseyle iletişim kurmuyor. Allen yine de kime ulaşacağına karar veriyor ve mesajı yazıyor.
Allen, birçok sözde ajanın periyodik olarak uyanan, bir AI modeli veya dış hizmete bağlanan ve dar bir görevi yerine getiren planlı işler olduğunu söyledi. Her adım bir LLM kullanmıyor ve bu sistemler "25 insan çalışanı gibi sürekli düşünmüyor ve karar vermiyor." Ayrıca, şişirme dinamiğini doğrudan açıkladı: "Bunlardan 25'ine sahibim çünkü her biri üzerinde bir ay çalışmadım, ama onları hızlı bir şekilde oluşturabildim."
Metrik sorunlarının diğer yarısı güvenilirliktir. Allen, diğerlerinin çalışıp çalışmadığını kontrol eden ve biri başarısız olduğunda ona mesaj atan başka bir ajanın olduğunu söyledi ve "listede bir şey çoğu gün kırılıyor" dedi. Bu, ajan sayısı gönderilerinin genellikle atladığı operasyonel gerçektir: Daha fazla hareketli parça ekledikçe, hata ayıklamak için daha fazla şey üstleniyorsunuz.
Gizli Satır Kalemi: Bot Bakım Süresi ve Sürekli Bakım
ROI'yi belirleyen maliyet, başlangıç inşası değil, denetim vergisidir. Glean'in Çalışma AI Enstitüsü raporu, ofis çalışanlarının "haftada altı saatten fazla" "bot bakımı" yaptığını, bunun bağlam sağlamak, çıktıyı kontrol etmek ve hataları düzeltmek olarak tanımlandığını belirtti. Bu, iş haftasının önemli bir kısmını otomasyonu çalıştırmak yerine, otomasyonun düzgün çalışmasını sağlamak için harcanan bir zaman dilimidir.
Bot bakımı da garip bir şekilde ölçekleniyor. İçerik taslağı hazırlayan tek bir ajan hızlı bir şekilde kontrol edilebilir. Araçlar arasında görevleri zincirleyen çoklu ajan sistemi daha fazla yerde başarısız olabilir: bozuk bir entegrasyon, değişen bir web sitesi düzeni, bir izin hatası, çıktıyı değiştiren bir model güncellemesi.
Allen'ın "çoğu gün bir şey kırılıyor" ifadesi, bu sistemlerin yazılım olduğunu ve yazılımın çalışma süresi ve bakım maliyetleri olduğunu hatırlatıyor.
Hikayedeki ağır kullanıcılar bile budama işlemini iş akışının bir parçası olarak tanımlıyor. Sarig, ölçütünün çıktı kalitesi ve zaman tasarrufu olduğunu ve bir ajanın sürekli olarak manuel sürecinden daha iyi veya daha hızlı olmadığını belirttiğinde, devre dışı bırakıldığını söyledi.
Ayrıca, çok fazla ajanın sürdürülmesinin, kaldırdığı kadar sürtüşme yaratabileceği konusunda uyardı ve takası şu şekilde özetledi: "Birçok ajan oluşturmak kolay, ancak birçok etkili ajanın sürdürülmesi zor."
Burada "bot övünmesi" analitik olarak tehlikeli hale geliyor. "30 ajan" şeklindeki bir kamu beyanı doğru olabilir ve sistem sürekli olarak yönlendirme, düzeltme ve izleme gerektiriyorsa gerçek ekonomiyi gizleyebilir. Başlık sayısı bir dağıtım hikayesidir. P&L ise bir bakım hikayesidir.
Buzzword'dan KPI'ya: Kurumsal 'Ajan' Konuşmasının Ne Anlama Geldiği ve Ne Anlama Gelmediği
Kurumsal katman, ajan anlatısını güçlendiriyor. AlphaSense verilerine göre, geçen çeyrekte 2,175 halka açık şirket transkripti 'ajanlar' ifadesini kullandı, bu da yıllık olarak yaklaşık iki kat artış gösteriyor. Bu, dilde gerçek bir kayma ve dil, yöneticiler bunu tekrar etmeye başladığında bütçe kalemlerini yönlendirme eğilimindedir.
Platform satıcıları da benimseme sayılarını teşvik ediyor. Salesforce, 25,000'den fazla şirketin Agentforce platformunu kullanarak ajanlar inşa edip dağıttığını söyledi. Walmart, müşterilere, ortaklara ve 2 milyondan fazla çalışanına hizmet etmek amacıyla dört 'süper ajan' içeren şirket genelinde bir çerçeve oluşturduğu belirtiliyor.
Meta CEO'su Mark Zuckerberg, işini yapmasına yardımcı olacak bir AI ajanı ve çalışanlarla etkileşimde bulunacak bir AI versiyonu inşa ettiği ifade ediliyor.
Bu, üretkenlik değil, ana akıma geçişi işaret ediyor. Gartner VP analisti Melissa Hilbert, ajan sayılarının dağıtımı değerle karıştırabileceği konusunda uyardı. Onun örneği net bir çizgi çekiyor: 'pipeline döngü süresini %50 azaltan iki ajan' ölçülebilir bir sonuçken, '200 ajan' tarafından üretilen kullanılmayan içerik değersizdir.
Hilbert ayrıca, kötü entegre edilmiş ajanların çalışanların daha az üretken olmasına neden olabileceğini, çünkü yönettikleri ve gözlemledikleri sistemler eklediğini belirtti ve 'İnsan ve AI'nın birlikte çalışmasında bir denge olmalı' dedi.
Pazarlar için dikkat edilmesi gereken bir desen, anlatının 'AI özellikleri'nden 'AI iş gücü'ne kaymasıdır. Bu, ajan platformları ve araçlar için harcama beklentilerini öne çekebilir. Ayrıca, pazarlanan ile ölçülen arasında bir boşluk yaratabilir.
Bot övünmesi için İzlenmesi Gereken İşaretler AI ajanlarını bir
Bu trendin olgunlaştığını gösteren en net işaret, kazanç çağrısı dilinde başsayım tarzı dağıtım metriklerinden sonuç metriklerine geçiştir. AlphaSense'in geçen çeyrekteki 2,175 transkriptinde 'ajan' artık bir yönetim kurulu kelimesi. Bir sonraki adım, şirketlerin bunu sadece 'ajan dağıttık' demek yerine döngü süresi azaltmaları, tasarruf edilen maliyetler veya kullanım oranlarıyla ilişkilendirip ilişkilendirmeyeceğidir.
Satıcı açıklamaları, sadece logolar değil, aynı zamanda tutma ve kullanım bilgilerini içermeye başlarsa daha önemli hale gelecektir. Salesforce'un '25,000'den fazla şirket' Agentforce rakamı bir benimseme veri noktasıdır, ancak kendi başına, çalışanların güvendiği pilotları üretim iş akışlarından ayırmaz.
İş gücü tarafında, botların yönetiminin sıkıştığına dair kanıtları izleyin. Glean'in 'haftada altı saatten fazla' denetim yükü, burada belirtilen mevcut temel seviyedir. Yeni araçlar veya daha iyi entegrasyon bu süreyi önemli ölçüde azaltırsa, ROI hikayesi iyileşir, hatta ajan sayıları sabit kalsa bile.
Standartlaştırma diğer eksik parçadır. OpenAI'nın ajanları bağımsız olarak görevleri yerine getiren sistemler olarak çerçevelemesi ve Anthropic'in ajanlar ile önceden tanımlanmış iş akışları arasındaki ayrımı sadece bir anlam meselesi değildir. Daha net bir tanım, şirketler arası karşılaştırmaları daha az gürültülü hale getirir ve 'ajan'ı taşınabilir bir metrik haline getirir.
Benim Okumam: Ticaret 'Daha Fazla Ajan' Değil - Sonuçların ve Maliyetlerin Daha İyi Ölçümü
Ben 'bot övünmesi'ni gerçek bir platform değişiminin sosyal bir sargısı olarak okudum. Kod yazmadan kullanılan araçlar ve ajan çerçeveleri, iş arkadaşları gibi görünen otomasyonları başlatmayı kolaylaştırıyor ve iş gücü kaygısı arka planı, bot yöneticisi kimliğini koruyucu hissettiriyor. Bu nedenle, çalışan sayısı esnekliği yayılıyor.
Önemli olan eşik, sohbetin dağıtımdan sonuçlara geçip geçmediğidir. AlphaSense’in 2,175 transkripti, yöneticilerin ajanlarla bir şeyler yapıyormuş gibi görünmek istediklerini gösteriyor. Gartner’ın Hilbert’i bir sonraki filtreye işaret ediyor: döngü süresi, kalite ve kullanım.
Şirketler, ajan odaklı boru hattı döngü sürelerinde azalmaları, ölçülebilir maliyet tasarruflarını veya sürdürülebilir iç kullanım bildirmeye başlarsa, hikaye operasyonel hale gelir. Eğer “kaç tane ajan” ve “kaç tane şirket dağıttı” şeklinde rapor vermeye devam ederlerse, hikaye anlatımında kalır.
Diğer gerçek test, bot yönetimi ve arızaların filolar büyüdükçe yönetilebilir kalıp kalmadığıdır. Allen’ın “listede bir şey çoğu gün bozuluyor” yorumu, büyük ölçekli ajan iddialarının genellikle atladığı bir noktadır ve Glean’ın “haftada altı saatten fazla” ifadesi, denetim yükünü açık rakamlarla gösteriyor. Eğer yeni araçlar bu yükü azaltırken çıktı kalitesini yüksek tutuyorsa, ajan sistemleri birikim yapabilir. Eğer bakım yükü filoyla birlikte artıyorsa, “daha fazla ajan” kendine zarar veren bir izleme işi haline gelir.
Bu eğilim, ajan benimsemenin bir çalışan sayısı hikayesinden çıkıp KPI hikayesi haline geldiğinde, bot yönetimi ve bakım faturalarını aşan sonuçlarla pratik anlamda önem kazanır.
