İş Akışı Düzenleme için Yapay Zeka: 15+ Agentic AI & GenAI Aracı

İş akışı düzenleme araçlarında yapay zekaya doğru artan bir yönelim gözlemliyoruz. Kuruluşların 36%'sı artık yapay zeka destekli iş akışı oluşturmaya öncelik verirken, düzenleme statik planlamadan dinamik, etmen temelli muhakemeye doğru evriliyor. ¹

Yapay zeka düzenleme araçları iki temel role hizmet eder:

• Operasyonel iş akışlarını optimize etmek:
  • Arka uç: Altyapı düzeyindeki süreçler için kurumsal iş yükü otomasyonu araçları.
  • Ön uç: Kullanıcıya dönük arayüz görevlerini otomatikleştirmek için akıllı RPA yazılımı.
  • Veri: Temel bilgiyi yönetmek ve taşımak için veri düzenleme araçları.
• Mantık katmanını koordine etmek: Yapay zeka etmenleri arasındaki karmaşık muhakeme ve etkileşimi koordine etmek için LLM düzenleme veya etmen düzenleme araçları.

Bu başlıca araçları ve yapay zeka yeteneklerini nasıl yerleştirdiklerini keşfedin:

Bu araçların, en üste yerleştirilen sponsorlar hariç olmak üzere alfabetik sırayla listelendiğini unutmayın.

Operasyonel iş akışı düzenleme için yapay zeka

Bu araçlar, derin kademeli veri beslemelerinden son kullanıcı ön uç otomasyonuna kadar her şeyi senkronize ederek tüm operasyonel yığını birleştirmek için yapay zekayı kullanır.

Kurumsal iş yükü otomasyonu

İş yükü otomasyonu araçları, aynı zamanda hizmet düzenleme ve otomasyon platformları (SOAP'lar) olarak da bilinir, kurumsal BT ortamlarında entegre ve düzenleme yapabilir.

Stonebranch (Universal Automation Center)

Stonebranch şirket içi, bulut, konteynerleştirilmiş ve hibrit ortamlarda iş yüklerini koordine eden merkezi bir otomasyon merkezi sağlar. Başlıca Stonebranch yapay zeka kullanım senaryoları şunlardır:

• Robi AI (Akıllı Düzenleme): Aşağıdakileri sağlayan yönetişimli bir Üretken Yapay Zeka framework'ü:
  • Konuşma arayüzü: Doğal dilde sorun giderme ve otomatik kök neden analizi.
  • Yönetişimli Üretken Yapay Zeka görevleri: Katı çıktı şemaları kullanarak bilişsel görevleri (ör. günlük özetleme veya bilet sınıflandırma) yerine getirmek üzere LLM adımları doğrudan iş akışlarına gömülür.
• Etmenler arası birlikte çalışabilirlik (MCP): Harici yapay zeka etmenlerinin (ChatGPT, Claude veya özel etmenler) UAC görevlerini yerel araçlar olarak tetiklemesine olanak tanımak için Model Bağlam Protokolü'nü kullanır.
• Etmen tabanlı yürütme modeli: Dağıtık sistemler arasında betikleri, komutları ve dosya transferlerini yürütmek, güvenli ve kontrollü otomasyon yürütmesi sağlamak için Evrensel Etmenleri kullanır.
• Veri işlem hattı ve MFT entegrasyonu: Yönetilen dosya transferi yetenekleri ve veri işlem hattı düzenlemesini içerir, otomatik veri taşıma ve dönüştürme iş akışlarını mümkün kılar.

Daha fazlasını Stonebranch ve alternatiflerinde keşfedin.

Redwood tarafından RunMyJobs

RunMyJobs, bağımlılıkları yönetmek, iş yüklerini dengelemek ve sistemler arası iş yürütmeyi koordine etmek için SAP, Oracle ve hibrit ortamlarla entegre olan bir SaaS aracıdır. Yapay zeka yetenekleri şunları içerir:

• RangerAI etmen katmanı: Redwood RangerAI, yaşam döngüsü boyunca etmen bir yapay zeka katmanı yerleştirir. Özellikleri:
  • Anında sorun giderme, doğal dilde betik üretimi ve teknik yapılandırma rehberliği (K8s/OpenVMS) için bir destek asistanı ve bir otomasyon Yardımcı Pilotu.
  • Üst düzey hedefleri (ör. "Finansal ay sonunu hazırla") çözmek için etmenleri planlayarak ve görevleri devrederek koordine eden çok etmenli düzenleme.
  • İnsan müdahalesi olmadan hata günlüklerini yorumlamak, başarısızlıkları anlamak ve çok adımlı düzeltme planlarını yürütmek için otonom kendini iyileştirme.
• Meta veri güdümlü otomasyon: Statik planlamaya kıyasla esnek düzenleme sağlamak için sistem durumlarına, bağımlılıklara ve yürütme bağlamına göre iş akışlarını ayarlamak üzere meta veri tabanlı bir mimari kullanır.
• MFT-Entegre düzenleme (JSCAPE aracılığıyla): Harici MFT araçları gerektirmeden iş akışlarını başlatmak ve kontrol etmek için olay tabanlı tetikleyicilere (ör. dosya gelişleri) sahip yönetilen dosya transferini içerir.

RunMyJobs özellikleri, artıları ve eksileri hakkında daha fazla bilgi edinin.

ActiveBatch

ActiveBatch, bulut ve sanal kaynakları ölçeklendiren bir iş yükü otomasyon aracıdır. Ayrıca, ActiveBatch'i özel kod gerektirmeden hemen her SaaS veya bulut hizmetine (ServiceNow veya Snowflake gibi) bağlamak için API gereksinimlerini oto'matik keşfeden bir Super REST API adaptöründen yararlanır. ActiveBatch'in yapay zeka yetenekleri şunları sağlar:

• Sezgisel kuyruk tahsisi (HQA): İş yüklerini yürütme etmenleri arasında dağıtmak ve boşta kalma süresini en aza indirmek için geçmiş örnek verilerini analiz eder ve optimum kaynak tahsisini öngörür.
• Düşük kodlu otomasyon tasarımı: Kullanıcıların minimum betik yazımıyla karmaşık iş akışları tanımlamasını sağlayan, sürükle-bırak otomasyon mantığından oluşan bir İş Kütüphanesi içeren görsel bir iş akışı oluşturucu sunar.
• Olay ve kısıt tabanlı planlama: İşlerin belirli çevresel koşullar (disk alanı veya veritabanı kullanılabilirliği gibi) karşılandığında çalışmasını sağlamak, başarısızlık riskini azaltmak için kısıt tabanlı planlama kullanır.

ActiveBatch yetenekleri ve kullanım senaryoları hakkında daha fazlasına göz atın.

BMC Control-M

BMC Control-M'in başlıca yapay zeka kullanım senaryoları şunlardır:

• Jett (GenAI danışmanı): İş akışı sorun giderme için bağlam içi rehberlik sağlayan ve performansı optimize etmek üzere otomatik operasyonel içgörüler üreten bir konuşma asistanı.
• AI iş akışı oluşturucu: Teslimatı hızlandırmak için doğal dil kullanarak tam iş akışı yapılarını anında taslak haline getiren, iş türleri ve bağımlılıklar öneren niyet güdümlü bir tasarım aracı.
• Yapay zeka etmenlerinin düzenlenmesi: Control-M, yapay zeka etmenlerini ve yapay zeka destekli görevleri yönetişimli, üretime hazır varlıklar olarak yönetmek için CrewAI ve LangGraph gibi framework'lerle entegre olabilir.
• Etmen yönetişimi ve uyumluluk: Yapay zeka özellikleri için ayrıntılı erişim kontrolleri içerir ve güvenli yürütmeyi sağlamak için yapay zeka etmenleri tarafından tetiklenen tüm eylemler için kapsamlı denetim izleri sağlar.

HCL Universal Orchestrator

HCL UnO (eski adıyla Workload Automation), bağlam farkında tetikleyiciler ve yapay zeka güdümlü karar mantığı kullanarak uyarlanabilir iş akışı yürütmesi sunan bulut-yerel bir SaaS çözümüdür. Başlıca yapay zeka kullanım senaryoları şunlardır:

• UnO AI pilot: Düz dil komutlarını teknik iş akışı şablonlarına dönüştüren, manuel betik yazma çabasını ve karmaşık yapılandırmayı azaltan üretken bir ön uç.
• Etmen AI oluşturucu: Sistem bağlamını algılamak ve dağıtık uygulamalar genelinde gerçek zamanlı kararlar almak için GenAI ve mantığı kullanan otonom etmenler oluşturmak üzere düşük kodlu bir ortam.
• Otonom karar verme: UnO, etmenlerin sabit adımların ötesine geçmesini sağlayarak, istisnaları ele almalarına, tekliften-tahsile süreçlerini optimize etmelerine veya akıllı karar verme yoluyla finansal kapanışları yönetmelerine olanak tanır.

Akıllı RPA

RPA araçları, API erişimi olmadan eski arayüzler ve web uygulamalarındaki görevleri otomatikleştirmek için bilgisayarla görü ve makine öğrenimini kullanır.

AutomationEdge

AutomationEdge, ön uç iş akışı yürütmesi için gömülü yapay zekaya sahip bir otomasyon platformudur.

• Kendini iyileştiren bot operasyonları: Bir bot başarısız olursa, bir LLM hatayı analiz eder ve görevi bitirmek için yolu yeniden muhakeme eder.
• Bilişsel karar verme: Gelen veri modellerine dayanarak yapılandırılmış görevlerde bir sonraki adımı belirlemek için makine öğrenimi modellerini uygular.
• Akıllı belge işleme: İş akışı tetikleyicileri için yapılandırılmamış dokümantasyondan yapılandırılmış veri çıkarmak üzere yerleşik OCR ve makine öğrenimi içerir.

MS Power Automate

Microsoft Power Automate, Yardımcı Pilot arayüzü ve diğer etmen özellikleri sunan düşük kodlu bir otomasyon platformudur.

• Power Automate için Yardımcı Pilot: Kullanıcıların doğal dil kullanarak karmaşık akışlar oluşturmasına, tanımlamasına ve iyileştirmesine olanak tanır. Daha önce teknik uzmanlık gerektiren ifadeler ve betik mantığı yazarak AI Kod Üretimini yönetir.
• Etmen kendini iyileştiren akışlar: Bir kullanıcı arayüzü değişikliğinde başarısız olmak yerine, yapay zeka katmanı yolu yeniden muhakeme eder. Kaydırılan öğeleri tanımlamak için bilgisayarla görü ve LLM muhakemesi kullanır ve gerçek zamanlı olarak akış yürütmesini otonom olarak düzeltir.
• AI masaüstü etmenleri: "Botların" ötesine geçerek, bu etmenler dağınık bir e-postayı okumak gibi yapılandırılmamış görevleri yerine getirebilir,

Robocorp (Semafor)

Robocorp, makine öğrenimi kütüphanelerini doğrudan iş akışlarına entegre eden, etmen tabanlı yürütme modeline sahip Python-yerel bir otomasyon platformudur.

• Etmen tarayıcı kontrolü: Veri çıkarma veya görev yürütme için dinamik, javascript ağırlıklı ortamlarda gezinen web etmenleri için optimize edilmiştir.
• Bulut-yerel ölçeklendirme: Bot başına lisanslama kısıtlamaları olmadan birden fazla etmenin paralel yürütülmesi için bir düzenleme modeli sağlar.

UiPath

UiPath, aşağıdaki gibi özellikler sunarak ön uç arayüzler arasında çok etmenli koordinasyon, bağlamsal muhakeme ve uyarlanabilir görev yürütmeyi sağlayan bir kurumsal otomasyon platformudur:

• Autopilot: Planlayabilen, karar verebilen ve araçları kullanabilen etmen bir katmandır. Örneğin, dağınık bir faturayı algılayabilir, veri girişi adımlarını planlayabilir ve eski bir ERP'de gezinerek eyleme geçebilir.
• Etmen düzenleme: Bir etmen tedarik zinciri gecikmesini tanımlar, başka bir etmen yeniden yönlendirmeyi hesaplar ve üçüncü bir etmen envanteri günceller. Tüm bu etmenler, döngüde insan yaklaşımı ile yönetilir.
• Clipboard AI: Önceden tanımlanmış kurallar olmaksızın bir ekrandaki bağlamı (düzensiz bir e-posta gibi) okumak ve bunu mantıksal olarak başka bir ekrana (bir SAP alanı gibi) eşlemek için LLM'leri kullanır.

Veri düzenleme

Veri düzenleme araçları, kalite kontrolü, şema tespiti ve işlem hattı üretimi için yapay zekayı kullanarak veri hareketini ve dönüşümünü yönetir.

Airbyte

Airbyte, kaynak veri yapılarındaki değişiklikleri tespit etmek ve bunlara uyum sağlamak için yapay zekayı uygular. Bu, güncellemeler sırasında işlem hattı başarısızlıklarını önlemeye yardımcı olur. Airbyte'ın yapay zekayı kullanma yolları şunları içerir:

• AI bağlayıcı üretimi: Niş kaynaklar için API dokümantasyonunu analiz ederek özel veri bağlayıcıları oluşturmak için LLM'lerden yararlanır.
• Vektör veritabanı hedefleri: RAG tabanlı yapay zeka uygulama işlem hatlarını desteklemek için özel hedefler (ör. Pinecone, Weaviate) sağlar.

Dagster

Dagster, Üretken Yapay Zekayı kullanarak yapay zeka işlem hatlarını koordine edebilir. Örneğin, binlerce tablo dönüşümünü kontrol ederek ve veri akışının iş anlamını muhakeme ederek veri varlıklarının durumunu izleyebilir. Diğer temel iş akışı düzenleme için yapay zeka uygulamaları şunları içerir:

• Makine öğrenimi entegrasyonu: Modelin performansının düştüğünü tespit ettiğinde "yeniden eğitme" etmenlerini tetikleyerek bir yapay zeka modelinin tüm yaşam döngüsünü yönetir.
• Veri kalitesi korkulukları: Yapay zeka, veri şemalarında veya değer dağılımlarında anormallikler tespit ettiğinde işlem hatlarını durdurmak için otomatik kontroller kullanır.

dbt Cloud

dbt Cloud, harici ve dahili yapay zeka etmenlerini koordine etmek için MCP tabanlı etmen framework'leriyle entegre olabilir. Bu spesifik dbt etmenlerinden bazıları şunlardır:

• Geliştirici etmeni: SQL Üretimini dbt Fusion motoruna göre doğrular ve yürütmeden önce bağımlılıkları kontrol eder.
• Analist etmeni: Doğal dil sorularını doğru SQL ile yanıtlamak için Semantik Katmanı kullanır, yapay zekanın Gelir veya Kayıp gibi metrikler için iş tanımlarını kullanmasını sağlar.
• Gözlemlenebilirlik etmeni: Bu etmen, işlem hatlarını otonom olarak izler, başarısızlıkların kök nedenlerini belirler ve düzeltmeyi önerir (veya uygular).

Prefect

Prefect, mühendislerin tüm düzenleme katmanının durumunu sorgulamasına olanak tanıyan Prefect Control adında bir Üretken Yapay Zeka arayüzü sunar. Örneğin, bir kullanıcı "Saat 3'teki gecikmeye ne sebep oldu?" diye sorduğunda, yapay zeka etmeni anlatısal bir yanıt sağlamak için günlükleri ve soy bilgisini sentezler. Aracın diğer yapay zeka yetenekleri şunlardır:

• Otonom hata işleme: Belirli istisnayı analiz eder. Geçici bir API hatasıysa görevi yeniden yönlendirir; bir şema sapmasıysa akışı duraklatır ve kullanıcıyı Üretken Yapay Zeka tarafından önerilen bir kod düzeltmesiyle uyarır.
• Görev düzeyinde hibrit düzenleme: Bir işlem hattı içinde "Etmen Düğümlerine" izin verir. Bir iş akışı, işlem hattı veri ambarına ilerlemeden önce bir LLM etmeninin veri kalitesini doğrulamasına izin vermek için belirli bir adımda duraklayabilir.

Etmen düzenleme için yapay zeka

Bu bölüm, otonom etmenleri ve birden fazla LLM'yi koordine etmek için yapay zekadan yararlanan platformları içerir.

LLM düzenleme

LLM düzenleme framework'leri, çok etmenli işbirliğini, belleği ve otonom karar vermeyi yöneterek otomasyonun "muhakeme motorunu" sağlar.

Etmen düzenleme kıyaslamamıza göre performans, token verimliliği (maliyet) ile gecikme süresi (hız) dengelenerek ölçülür:

• CrewAI: Test edilen seyahat planlama görevi için en az çekici olarak etiketlenmiştir, 75sn'lik yüksek bir gecikme süresiyle 6.500'den fazla token gerektirir.
• LangGraph: Kıyaslamada en düşük gecikme süresi-token kullanımı kombinasyonunu elde etmiştir, uçtan uca görevler için yaklaşık 25sn gecikme süresiyle yaklaşık 1.000 çıktı token'ı korumuştur.
• Microsoft AutoGen: Orta düzeyde verimlilikle orta sırada yer alır, 40sn gecikme süresinde yaklaşık 4.200 token kullanır.

CrewAI

• Hataya dayanıklı muhakeme: Kıyaslamanın vurguladığı gibi, CrewAI, daha yüksek gecikme pahasına da olsa sonuç bütünlüğünü sağlamak için araç başarısızlıklarının ardından birden fazla karar olayı kullanır.
• Rol tabanlı otonom delegasyon: Tanımlanmış kişiliklere dayalı olarak alt görevleri uzmanlaşmış etmenlere (ör. Araştırmacı, Yönetici) otomatik olarak atar.
• Hiyerarşik görev yönetimi: Etmenlerin lider etmenlere rapor verdiği, kurumsal bir iş akışını taklit eden karmaşık organizasyon yapılarını destekler.

LangGraph (LangChain tarafından)

• Durum bilgisi olan döngüsel düzenleme: Doğrusal zincirlerin aksine, etmenlerin görevler üzerinde döngü yapmasını, geri izlemesini ve yineleme yapmasını sağlar; bu, otonom hata düzeltme için kritiktir.
• İnce taneli kontrol akışı: Yürütme bağımlılıklarını önceden tanımlamak, gereksiz LLM çağrılarını ve token israfını azaltmak için graf tabanlı bir mimari kullanır.
• Çok etmenli kalıcılık: Görev ilerlemesini kaybetmeden döngüde insan müdahalesine izin vererek etmen durumlarının uzun vadeli kontrol noktalarını korur.

Microsoft AutoGen

• Konuşma tabanlı çok etmenli mantık: Uzmanlaşmış etmenlerin, açık uçlu sorunları hata ayıklamak ve çözmek için birbirleriyle konuştuğu dinamik, doğrusal olmayan muhakeme için optimize edilmiştir.
• Otonom kod yürütme: Veri ağırlıklı görevleri çözmek için etmenlerin kendi kodlarını güvenli bir şekilde yazma, test etme ve çalıştırma yeteneğine sahiptir.
• Ölçeklenebilir bağlam işleme: Birden fazla uzmanlaşmış etmenden (ör. uçuş, hava durumu ve aktivite etmenleri) gelen çıktıları birleşik bir plana sentezleyebilir.

İş akışı düzenleme için yapay zeka nedir?

Yapay zeka iş akışı düzenleme, statik, kural tabanlı otomasyondan dinamik, akıllı koordinasyona geçiştir. Yapay zeka güdümlü sistemler şunları yapabilir:

• Farklı veri kaynaklarını, API'leri ve hizmetleri, geri bildirimden öğrenen tek, uyumlu bir katmana bağlamak.
• Değişen koşullara göre yürütme yollarını ayarlamak.
• Geleneksel sistemlerin işleyemediği girdileri yorumlamak.

Doğru iş akışı düzenleme için yapay zeka aracını seçin

Yasal Uyarılar

Araç listemizin ve sınıflandırmamızın aşağıdaki gibi faktörler nedeniyle zorluklarla karşı karşıya olduğunu kabul ediyoruz:

• Sınıflandırma örtüşmesi: Birçok platform hibrit yeteneklere sahiptir ve birden fazla işlevsel kategoriyi kapsayabilir.
• Değişken yapay zeka uygulaması: Yapay zekanın derinliği ve uygulanışı, listelenen araçlar arasında önemli ölçüde farklılık gösterir.
• Evrensel entegrasyon: Neredeyse tüm kurumsal araçlar başlıca üçüncü taraf ekosistemleriyle yerel entegrasyonlar sağladığından, standart birlikte çalışabilirlik varsayıyoruz.
• Etmen Yapay Zeka olgunluğu: Yapay Zeka Etmeni terimi, endüstri literatüründe genellikle gevşek bir şekilde kullanılır. Etmen veya otonom olarak tanımlanan özellikler tam olarak olgunlaşmış, üretime hazır işlevsellik olmayabilir.

Google Arama'da daha fazla kıyaslamamızı ve veri odaklı içgörülerimizi görün.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

Daha Fazla Bilgi

Şunlar hakkında daha fazla bilgi edinin:

• BT Düzenleme Araçları
• Süreç Düzenleme Araçları
• SAP Süreç Düzenleme Araçları

Bu araştırmayı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{simsek2026,
  author = {Şimşek, Hazal},
  title  = {{İş Akışı Düzenleme için Yapay Zeka: 15+ Agentic AI & GenAI Aracı}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/ai-for-workflow-orchestration}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 18 Haziran 2026}
}

Referans Linkleri

1.

IT Automation Trends 2026 | Global State of IT Automation Report

2.

AI-Powered IT Automation: Robi AI

3.

AI Workflow Orchestration Solutions | Control-M for Reliable AI Workflows and AI Agents - BMC Software

BMC Software, Inc.

4.

HCL Universal Orchestrator | Agentic AI Automation

HCLSoftware

5.

Orchestrating AI Agents with Hex and Dagster - YouTube

Hazal Şimşek

Endüstri Analisti

Takip Et

Hazal, AIMultiple'da süreç madenciliği ve BT otomasyonuna odaklanan bir endüstri analistidir.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder