Geçtiğimiz günlerde Box, geliştirici konferansı BoxWorks’u başlatarak yeni bir dizi AI özelliğini duyurdu. Bu özellikler, şirketin ürünlerinin temelini oluşturan bağımsız AI modellerinin entegrasyonunu içeriyor.
Geçen yıl AI stüdyosunu tanıtan Box, ardından Şubat ayında veri çıkarma ajanları ve Mayıs ayında arama ve derin araştırma için yeni araçlar sundu. Şimdi ise, AI ajanları için bir işletim sistemi işlevi gören Box Automate adlı yeni bir sistemi devreye alıyor. Bu sistem, iş akışlarını farklı segmentlere ayırarak, gerektiğinde AI ile desteklenmesine olanak tanıyor.
CEO Aaron Levie ile AI’ye yaklaşımı ve temel model şirketleriyle rekabet etmenin zorlukları hakkında görüştüm. AI ajanlarının modern iş yerindeki olanakları konusunda oldukça iyimserdi, ancak mevcut modellerin sınırlamaları hakkında da net bir bakış açısına sahipti.
Bu röportaj, uzunluk ve netlik açısından düzenlenmiştir.
Bugün birçok AI ürünü duyuruyorsunuz, bu nedenle büyük resmi sormak istiyorum. Neden AI ajanlarını bir bulut içerik yönetim hizmetine entegre ediyorsunuz?
Box’ta sürekli olarak düşündüğümüz şey, AI sayesinde işin nasıl değiştiğidir. Şu anda en büyük etki, yapılandırılmamış verilerle ilgili iş akışları üzerinde görülüyor. Yapılandırılmış verilerle çalışan sistemlerde yıllardır otomasyon sağladık. Ancak, yapılandırılmamış verilere dokunan hiçbir otomasyon sağlanamadı.
Hukuki inceleme süreçleri, pazarlama varlık yönetimi veya birleşme ve satın alma işlemleri gibi iş akışları genellikle çok sayıda yapılandırılmamış veri ile ilgilidir. Bu verilerin gözden geçirilmesi, güncellenmesi ve karar verilmesi gerekmektedir. Ancak, bu iş akışlarına otomasyon getirmekte zorluk yaşadık.
İş bağlamında ajanları dağıtmanın riskleri neler? Bazı müşterileriniz hassas veriler üzerinde böyle bir şey dağıtmak konusunda endişeli olmalı.
Müşterilerimiz, bu iş akışını her çalıştırdıklarında, ajanın aynı şekilde çalışmasını istiyorlar. Ajanın ilk birkaç yüz gönderinin ardından kontrolden çıkmasını istemiyorsunuz. Bu nedenle, ajanın nereden başlayacağı ve sistemin diğer bölümlerinin nerede sona ereceği konusunda net sınır noktalarına sahip olmak önemlidir.
İş akışını bölerek hangi sorunları önlemeyi hedefliyorsunuz?
En gelişmiş bağımsız sistemlerin bile sınırlamalarını gördük. Görev sırasında model, iyi kararlar almak için gereken bağlam penceresini kaybeder. AI’da bedava öğle yemeği yok; sınırsız bağlam penceresi ile her görevi yönetebilen uzun süreli bir ajana sahip olamazsınız. Bu yüzden iş akışını bölmek ve subajanslar kullanmak zorundayız.
Veri kontrolü konusunda ne düşünüyorsunuz? Hassas verilerin yanlış kullanımı veya yeniden üretilmesi konusunda endişeler var.
AI uygulamalarında çoğu zaman sorunlar burada başlıyor. İnsanlar, AI modeline tüm yapılandırılmamış verilerine erişim vererek soruları yanıtlamasını bekliyorlar. Ancak bu, erişim izni olmayan verilere ulaşmasına neden olabilir. Bu nedenle, güçlü bir erişim kontrolü, veri güvenliği ve uyum katmanı gereklidir.
Son olarak, temel model şirketlerinden gelen olası rekabeti nasıl değerlendiriyorsunuz?
Kurumsal AI dağıtımlarında güvenlik, izinler ve kontrol ihtiyaçları öne çıkıyor. Kullanıcı arayüzü, güçlü API’ler ve AI modellerinin seçimi gibi gereksinimler var. Biz de, tüm bu yetenekleri sunan bir sistem geliştirdik; depolama, güvenlik, izinler, vektör gömme gibi işlevleri bir araya getiriyoruz.
