Perakendede agentic yapay zekâyı üretime almak, gereksinim doğrulama, test otomasyonu ve insan denetimi gerektiren operasyonel bir dönüşüm. Prasad Banala, Infosys Knowledge Institute Podcast’te bu araçların yazılım yaşam döngüsünde nasıl güvenli ve ölçülebilir sonuçlar verdiğini anlatıyor.
Infosys Knowledge Institute Podcast’in yeni bölümünde Dylan Cosper, Prasad Banala (large US‑based retail organization’da yazılım mühendisliği direktörü) ile agentic yapay zekâyı yazılım geliştirme yaşam döngüsünde (SDLC) devreye almanın pratik yönlerini konuşuyor. Konuşmada, ekiplerin yapay zekâyı nasıl gereksinim doğrulama, test üretimi ve sorun çözüm hızlandırma için kullandığı; aynı zamanda yönetişim ve insan‑onaylı süreçlerle nasıl uyum sağladıkları özetleniyor.
agentic uygulamaları: gereksinimden kaliteye
Banala, ekiplerin önce iş gereksinimlerini AI destekli doğrulama ile kontrol ettiğini; ardından bu gereksinimlerden otomatik olarak test senaryoları üreterek hem manuel işi azalttıklarını hem de test kapsamını genişlettiklerini belirtiyor. Üretilen test verilerinin ve sonuçlarının analiz edilmesi, hataların kök nedenine daha hızlı ulaşmayı sağlayıp çözüm sürelerini kısaltıyor.
Konuşmada bir diğer vurgu, insan‑in‑the‑loop süreçlerinin ve sıkı yönetişimin gerekliliği: agentic sistemler öneri ve otomasyon getirse de nihai karar, onay ve kritik değerlendirme için insan denetimi korunuyor. Bu yaklaşım, hem regülasyonlar hem de kalite hedefleriyle uyumlu ilerlemeyi kolaylaştırıyor.
Podcast bölümü aynı zamanda uygulamadan çıkarılabilecek operasyonel derslere de değiniyor: küçük, ölçülebilir pilolarla başlamak; başarı metriklerini (ör. test kapsama artışı, ortalama çözüm süresindeki kısalma) tanımlamak; ve yapay zekâ çıktılarının izlenebilirliğini sağlamak önemli adımlar olarak öne çıkıyor. Bölümü dinlemek veya ilgili içerikleri görmek için Infosys’in sayfasına bakabilirsiniz.
Infosys Knowledge Institute Podcast — Experimentation & embedding agentic AI
Bir Cevap Bırakın