İş Akışı Senaryosu için Yapay Zeka: En İyi 15+ Agentic AI & GenAI Araçları

İş akışı senaryosu araçları için yapay zekada artan bir kayma gözlemliyoruz. Kurumların %36'sı artık yapay zeka destekli iş akışı oluşturmayı önceliklendirirken, senaryo statik planlamadan dinamik, agentic akıl yürütmeye doğru kaymaktadır. ¹

Yapay zeka senaryo araçları iki temel rolü üstlenir:

• Operasyonel iş akışlarını optimize etmek:
  • Arka uç: Kurumsal iş yükü otomasyonu araçları altyapı düzeyindeki süreçler için.
  • Ön uç: Akıllı RPA yazılımı kullanıcıya dönük arayüz görevlerini otomatikleştirmek için.
  • Veri: Veri senaryo araçları altta yatan bilgiyi yönetmek ve taşımak için.
• Mantık katmanını koordine etmek: LLM senaryo veya ajan senaryo araçları, yapay zeka ajanları arasındaki karmaşık akıl yürütme ve etkileşimi koordine etmek için.

Bu önemli araçları ve yapay zeka yeteneklerini nasıl gömdüklerini keşfedin:

Bu araçların alfabetik sırada listelendiğini, ancak sponsorların en üste yerleştirildiğini unutmayın.

Operasyonel iş akışı senaryosu için yapay zeka

Bu araçlar, derin katmanlı 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, ayrıca hizmet senaryosu ve otomasyon platformları (SOAPs) olarak da bilinir, kurumsal BT ortamları arasında entegre olabilir ve senaryo oluşturabilir.

Stonebranch (Evrensel Otomasyon Merkezi)

Stonebranch, yerinde, bulut, konteynerleştirilmiş ve hibrit ortamlar arasında iş yüklerini koordine eden merkezi bir otomasyon merkezi sağlar. Önemli Stonebranch yapay zeka kullanım alanları şunlardır:

• Robi AI (Akıllı Senaryo): Sağlanan bir GenAI çerçevesi şunları sağlar:
  • Konuşma arayüzü: Doğal dil sorun giderme ve otomatik kök neden analizi.
  • Yönetilen GenAI görevleri: LLM adımları, katı çıktı şemalarını kullanarak bilişsel görevleri (örn. log özetleme veya bilet sınıflandırma) işlemek için doğrudan iş akışlarına gömülür.
• Ajan etkileşimi (MCP): Harici yapay zeka ajanlarını (ChatGPT, Claude veya özel ajanlar) köprülemek için Model Bağlam Protokolünü kullanır, böylece bunların UAC görevlerini yerel araçlar olarak tetiklemesine olanak tanır.
• Ajan tabanlı yürütme modeli: Dağıtılmış sistemler arasında komut dosyalarını, komutları ve dosya transferlerini yürütmek için Evrensel Ajanları kullanır, güvenli ve kontrollü otomasyon yürütmesini sağlar.
• Veri pipeline'ı ve MFT entegrasyonu: Yönetilen dosya transferi yeteneklerini ve veri pipeline'ı senaryosunu içerir, böylece otomatik veri taşıma ve dönüşüm iş akışlarını mümkün kılar.

Stonebranch ve alternatifleri hakkında daha fazlasını keşfedin.

Redwood tarafından RunMyJobs

RunMyJobs, SAP, Oracle ve hibrit ortamlarla entegre olan, bağımlılıkları yöneten, iş yüklerini dengeleyen ve çapraz sistem iş yürütmesini koordine eden bir SaaS aracıdır. Yapay zeka yetenekleri şunları içerir:

• RangerAI agentic katmanı: Redwood RangerAI, yaşam döngüsü boyunca bir agentic AI katmanı gömer. Şunları içerir:
  • Bir destek asistanı ve bir otomasyon Co-pilotu anlık sorun giderme, doğal dil komut dosyası üretimi ve teknik yapılandırma rehberliği (K8s/OpenVMS) için.
  • Çoklu ajan senaryosu görevleri planlayarak ve devrederek yüksek seviyeli hedefleri (örn. "Finansal ay sonunu hazırla") çözmek için ajanları koordine etmek.
  • Otonom kendini iyileştirme hata loglarını akıl yürüterek, hataları yorumlayarak ve insan müdahalesi olmadan çok adımlı düzeltme planlarını yürütmek.
• Meta veri tabanlı otomasyon: Esnek senaryoyu statik planlamaya kıyasla mümkün kılmak için sistem durumlarına, bağımlılıklara ve yürütme bağlamına göre iş akışlarını ayarlamak için meta veri tabanlı bir mimari kullanır.
• MFT entegre senaryosu (JSCAPE üzerinden): Harici MFT araçları gerektirmeden iş akışlarını başlatmak ve kontrol etmek için olay tabanlı tetikleyicilerle (örn. dosya varışları) 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 neredeyse her SaaS veya bulut hizmetine (ServiceNow veya Snowflake gibi) bağlamak için API gereksinimlerini otomatik olarak keşfeden bir Super REST API adaptöründen yararlanır. ActiveBatch'in yapay zeka yetenekleri şunlara olanak tanır:

• Sezgisel kuyruk tahsisi (HQA): Tarihsel örnek verileri analiz eder ve iş yüklerini yürütme ajanları arasında dağıtmak ve boş zamanı en aza indirmek için optimal kaynak tahsisini tahmin eder.
• Düşük kodlu otomasyon tasarımı: Kullanıcıların minimum komut dosyası yazımıyla karmaşık iş akışlarını tanımlamasına olanak tanıyan sürükle-bırak otomasyon mantığı içeren bir İş Kütüphanesi ile görsel bir iş akışı oluşturucu sağlar.
• Olay ve kısıt tabanlı planlama: Başarısızlık riskini azaltmak için işlerin belirli çevresel koşullar (disk alanı veya veritabanı kullanılabilirliği gibi) karşılandığında çalışmasını sağlamak için kısıt tabanlı planlama kullanır.

ActiveBatch yetenekleri ve kullanım alanları hakkında daha fazla bilgi için kontrol edin.

BMC Control-M

BMC Control-M'in önemli yapay zeka kullanım alanları şunlardır:

• Jett (GenAI danışmanı): İş akışı sorun giderme için bağlam içi rehberlik sağlayan ve performansı optimize etmek için otomatik operasyonel içgörüler üreten konuşmalı bir asistan.
• Yapay zeka iş akışı oluşturucu: Doğal dili kullanarak iş akışı yapılarını anında taslak olarak hazırlayan, teslimatı hızlandırmak için iş türlerini ve bağımlılıkları öneren niyet odaklı bir tasarım aracı.
• Yapay zeka ajanlarının senaryosu: Control-M, CrewAI ve LangGraph gibi framework'lerle yapay zeka ajanlarını ve yapay zeka destekli görevleri yönetilen, üretim için hazır varlıklar olarak yönetmek için entegre olabilir.
• Ajan yönetişimi ve uyumluluk: Yapay zeka özellikleri için ayrıntılı erişim kontrollerini içerir ve güvenli yürütme sağlamak için yapay zeka ajanları tarafından tetiklenen tüm işlemler için kapsamlı denetim izleri sağlar.

HCL Evrensel Senaryo

HCL UnO (eski adıyla İş Yükü Otomasyonu), bağlam farkı tetikleyiciler ve yapay zeka destekli karar mantığı kullanarak uyarlanabilir iş akışı yürütmesi tanıtan bir bulut-yerel SaaS çözümüdür. Önemli yapay zeka kullanım alanları şunlardır:

• UnO AI pilotu: Manuel komut dosyası yazma çabasını ve karmaşık yapılandırmayı azaltan, düz dil istemlerini teknik iş akışı şablonlarına dönüştüren üretken bir ön uç.
• Ajan yapay zeka oluşturucusu: Dağıtılmış uygulamalar arasında gerçek zamanlı kararlar vermek için GenAI ve mantığı kullanarak sistem bağlamını algılayan otonom ajanlar oluşturmak için düşük kodlu bir ortam.
• Otonom karar verme: UnO, ajanların sabit adımların ötesine geçmesine, istisnaları yönetmesine, tekliften nakde süreçlerini optimize etmesine veya zeki karar alma yoluyla finansal kapanışları yönetmesine olanak tanır.

Akıllı RPA

RPA araçları, API erişimi olmadan eski arayüzlerde ve web uygulamalarında görevleri otomatikleştirmek için bilgisayar görüşü ve ML kullanır.

AutomationEdge

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

• Öz-iyileştiren bot operasyonları: Bir bot başarısız olursa, bir LLM hatayı analiz eder ve görevi tamamlamak için yolu yeniden akıl yürütür.
• Bilişsel karar verme: Gelen veri desenlerine göre yapılandırılmış görevlerdeki sonraki adımı belirlemek için ML modellerini uygular.
• Akıllı belge işleme: İş akışı tetikleyicileri için yapılandırılmamış dokümantasyondan yapılandırılmış verileri çıkarmak için yerleşik OCR ve ml içerir.

MS Power Automate

Microsoft Power Automate, Copilot arayüzü ve diğer agentic özellikleri sunan düşük kodlu bir otomasyon platformudur.

• Power Automate için Copilot: Kullanıcıların doğal dili kullanarak karmaşık akışları oluşturmasına, tanımlamasına ve iyileştirmesine olanak tanır. Daha önce teknik uzmanlık gerektiren AI Codegen'ı, ifadeleri ve komut dosyası mantığını yazmayı üstlenir.
• Ajan öz-iyileştiren akışlar: Bir UI değişikliğinde başarısız olmak yerine, yapay zeka katmanı yolu yeniden akıl yürütür. Kaymış öğeleri tanımlamak ve akış yürütmesini gerçek zamanlı olarak otonom olarak düzeltmek için bilgisayar görüşü ve LLM akıl yürütmesini kullanır.
• AI masaüstü ajanları: "Bot"ların ötesine geçen bu ajanlar, dağınık bir e-postayı okuma gibi yapılandırılmamış görevleri üstlenebilir,

Robocorp (Semafor)

Robocorp, ML kütüphanelerini doğrudan iş akışlarına entegre eden, ajan tabanlı bir yürütme modeline sahip Python-yerel bir otomasyon platformudur.

• Ajan tarayıcı kontrolü: Veri çıkarma veya görev yürütme için dinamik, javascript ağırlıklı ortamlarda gezinen web ajanları için optimize edilmiştir.
• Bulut-yerel ölçekleme: Bot başına lisanslama kısıtlamaları olmadan çoklu ajanların paralel yürütmesi için bir senaryo modeli sağlar.

UiPath

UiPath, Autopilot gibi özellikler sunarak ön uç arayüzleri arasında çoklu ajan koordinasyonu, bağlamsal akıl yürütme ve uyarlanabilir görev yürütmesini mümkün kılan bir kurumsal otomasyon platformudur:

• Autopilot: Planlayabilen, karar verebilen ve araçları kullanabilen bir agentic katmandır. Örneğin, dağınık bir faturayı algılayabilir, veri girişi adımlarını planlayabilir ve eski bir ERP'de gezinerek harekete geçebilir.
• Ajan senaryosu: Bir ajan bir tedarik zinciri gecikmesini tespit eder, başka bir ajan rotayı yeniden hesaplar ve üçüncü bir ajan envanteri günceller. Bu ajanların hepsi insan-döngü içinde yaklaşımı tarafından yönetilir.
• Clipboard AI: LLM'leri kullanarak bir ekrandan (dağınık bir e-posta gibi) bağlamı okur ve önceden tanımlanmış kurallar olmadan bunu başka birine (bir SAP alanı gibi) mantıksal olarak eşler.

Veri senaryosu

Veri senaryo araçları, kalite kontrolü, şema algılama ve pipeline 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 pipeline başarısızlıklarının önlenmesine yardımcı olur. Airbyte'ın yapay zekayı kullandığı yollar şunlardır:

• Yapay zeka bağlayıcı üretimi: Niş kaynaklar için API dokümantasyonunu analiz ederek özel veri bağlayıcıları oluşturmak için LLM'leri kullanır.
• Vektör veritabanı hedefleri: RAG tabanlı yapay zeka uygulama pipeline'larını desteklemek için özel hedefler (örn. Pinecone, Weaviate) sağlar.

Dagster

Dagster, GenAI'yi kullanarak AI pipeline'larını koordine edebilir. Örneğin, binlerce tablo dönüşümünü kontrol ederek veri varlıklarının durumunu izleyebilir ve veri akışının iş anlamını akıl yürütebilir. İş akışı senaryosu için diğer temel yapay zeka uygulamaları şunlardır:

• ML entegrasyonu: Modelin performansının düştüğünü tespit ettiğinde "yeniden eğitim" ajanlarını tetikleyerek bir yapay zeka modelinin tüm yaşam döngüsünü yönetir.
• Veri kalitesi güvenlik önlemleri: Yapay zeka veri şemalarında veya değer dağılımlarında anormallikler tespit ettiğinde pipeline'ları durdurmak için otomatik kontroller uygular.

dbt Cloud

dbt Cloud, harici ve dahili yapay zeka ajanlarını koordine etmek için MCP tabanlı ajan framework'leriyle entegre olabilir. Bu özel dbt ajanlarından bazıları şunlardır:

• Geliştirici ajanı: Yürütmeden önce bağımlılıkları kontrol ederek ve dbt Fusion motoruna karşı SQL Üretimini doğrulayarak.
• Analist ajanı: Doğru SQL ile doğal dil sorularını yanıtlamak için Semantik Katmanı kullanır, böylece yapay zekanın Gelir veya Müşteri Kaybı gibi metrikler için iş tanımlarını kullanmasını sağlar.
• Gözlemlenebilirlik ajanı: Bu ajan, pipeline'ları otonom olarak izler, başarısızlıkların kök nedenlerini tespit eder ve düzeltmeyi önerir (veya uygular).

Prefect

Prefect, mühendislerin tüm senaryo katmanının durumunu sorgulamasına olanak tanıyan Prefect Control adında bir GenAI arayüzü sunar. Örneğin, bir kullanıcı "Gece 3'teki gecikmeye ne neden oldu?" diye sorduğunda, yapay zeka ajanı logları ve kökeni sentezleyerek anlatısal bir yanıt sağlar. Aracın diğer yapay zeka yetenekleri şunlardır:

• Otonom hata yönetimi: Belirli istisnayı analiz eder. Geçici bir API hatasıysa görevi yeniden yönlendirir; şema kaymasıysa akışı duraklatır ve kullanıcıya GenAI önerili kod düzeltmesiyle uyarır.
• Görev düzeyi hibrit senaryosu: Bir pipeline içinde "Ajan Düğümlerine" izin verir. Bir iş akışı, pipeline veri ambarına devam etmeden önce bir LLM ajanının veri kalitesini doğrulamasına izin vermek için belirli bir adımda duraklayabilir.

Ajan senaryosu için yapay zeka

Bu bölüm, otonom ajanları ve birden fazla LLM'i koordine etmek için yapay zekayı kullanan platformları içerir.

LLM senaryosu

LLM senaryo framework'leri, otomasyonun "akıl yürütme motorunu" sağlar, çoklu ajan iş birliğini, hafızayı ve otonom karar vermeyi yönetir.

our agentic orchestration benchmark benchmark'ımıza göre, performans, token verimliliği (maliyet) ile gecikme (hız) arasında denge kurarak ölçülür:

• CrewAI: Test edilen seyahat planlama görevi için en az çekici olarak etiketlenmiştir, 75s'lik yüksek bir gecikme ile 6.500'den fazla token gerektirir.
• LangGraph: Benchmark'ta en düşük gecikme–token kullanımı kombinasyonunu elde etti, uçtan uca görevler için yaklaşık 25s gecikme ile yaklaşık 1.000 çıktı token'ını korudu.
• Microsoft AutoGen: Orta düzeyde verimlilikle orta yolu tutar, 40s gecikme ile yaklaşık 4.200 token kullanır.

CrewAI

• Hata toleranslı akıl yürütme: Benchmark tarafından vurgulandığı gibi, CrewAI, sonuç bütünlüğünü sağlamak için araç başarısızlıklarını takip eden birden fazla karar olayı kullanır, bu da daha yüksek gecikme pahasına gerçekleşir.
• Rol tabanlı otonom devir: Tanımlanmış persona'lara göre alt görevleri otomatik olarak uzmanlaşmış ajanlara (örn. Araştırmacı, Yönetici) atar.
• Hiyerarşik görev yönetimi: Ajanların kurumsal bir iş akışını taklit ederek lider ajanlara rapor verdiği karmaşık organizasyonel yapıları destekler.

LangGraph (LangChain tarafından)

• Durumlu döngüsel senaryo: Doğrusal zincirlerin aksine, ajanların görevlerde döngü yapmasına, geriye gitmesine ve yinelemesine olanak tanır, bu da otonom hata düzeltme için kritiktir.
• İnce taneli kontrol akışı: Yürütme bağımlılıklarını önceden tanımlamak için grafik tabanlı bir mimari kullanır, böylece gereksiz LLM çağrılarını ve token israfını azaltır.
• Çoklu ajan kalıcılığı: Görev ilerlemesini kaybetmeden insan-döngü içinde müdahaleye olanak tanıyan ajan durumlarının uzun vadeli kontrol noktalarını korur.

Microsoft AutoGen

• Konuşmalı çoklu ajan mantığı: Uzmanlaşmış ajanların hata ayıklama ve açık uçlu sorunları çözmek için birbirleriyle konuşması gereken dinamik, doğrusal olmayan akıl yürütme için optimize edilmiştir.
• Otonom kod yürütmesi: Ajanların veri yoğun görevleri çözmek için kendi kodlarını güvenli bir şekilde yazmasına, test etmesine ve çalıştırmasına olanak tanıyan bir özelliğe sahiptir.
• Ölçeklenebilir bağlam yönetimi: Uzmanlaşmış ajanlardan (örn. uçuş, hava durumu ve aktivite ajanları) çıktıları sentezleyerek birleşik bir plana dönüştürebilir.

İş akışı senaryosu için yapay zeka nedir?

Yapay zeka iş akışı senaryosu, statik, kural tabanlı otomasyondan dinamik, zeki koordinasyona geçiştir. Yapay zeka destekli sistemler şunları yapabilir:

• Farklı veri kaynaklarını, API'leri ve hizmetleri geri bildirimden öğrenen tek, tutarlı bir katmana bağlamak.
• Yürütme yollarını değişen koşullara göre ayarlamak.
• Geleneksel sistemlerin işleyemeyeceği girdileri yorumlamak.

Doğru iş akışı senaryosu için yapay zeka aracını seçin

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

Tercih edilen kaynak olarak ekle

Sorumluluk Reddi Beyanları

Araç listemizin ve sınıflandırmamızın aşağıdaki faktörlerle zorlandığını kabul ediyoruz:

• Sınıflandırma örtüşmesi: Birçok platformun hibrit yetenekleri vardır ve birden fazla işlevsel kategoriye yayılabilir.
• Değişken yapay zeka uygulaması: Yapay zekanın derinliği ve uygulaması, listelenen araçlar arasında önemli ölçüde değişir.
• Evrensel entegrasyon: Neredeyse tüm kurumsal araçların büyük üçüncü taraf ekosistemleriyle yerel entegrasyonlar sağladığı için standart etkileşimliliği varsayıyoruz.
• Agentic AI olgunluğu: Yapay Zeka Ajanı terimi, endüstri literatüründe genellikle gevşek bir şekilde kullanılır. Agentic veya otonom olarak tanımlanan özellikler tam olarak olgunlaşmamış, üretim için hazır işlevsellik olmayabilir.

Daha fazla okuma

Daha fazlasını öğrenin:

• BT Senaryo Araçları
• Süreç Senaryo Araçları
• SAP Süreç Senaryo Araçları

Bu araştırmayı kaynak gösterin

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

@misc{imek2026,
  author = {Şimşek, Hazal},
  title  = {{İş Akışı Senaryosu için Yapay Zeka: En İyi 15+ Agentic AI & GenAI Araçları}},
  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

Sektör Analisti

Takip Et

Hazal, AIMultiple'da süreç madenciliği ve BT otomasyonu konularına odaklanan bir sektör analisti.

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