Türk Telekom Kodsuz Yapay Zekâ Platformunu Duyurdu: Çalışanlar Kendi Ajanlarını Geliştirecek
Türk Telekom, çalışanların kodlama bilgisine ihtiyaç duymadan yapay zekâ ajanları geliştirmesine olanak sağlayan Kodsuz Yapay Zekâ Ajan Geliştirme Platformu’nu tanıttı. Platform ilk aşamada telekomünikasyon şebekelerinin yönetimi, arıza analizi, kapasite planlama ve kaynak optimizasyonu gibi operasyonlarda kullanılacak. Türk Telekom, yapay zekâ ajanlarının devreye alınmasıyla şebeke yönetiminde yüksek otomasyon seviyesinden tam otonom çalışmaya uzanan bir yapı kurmayı hedefliyor.
Türk Telekom Çalışanları Kod Yazmadan Yapay Zekâ Ajanı Geliştirecek
Türk Telekom’un yeni platformu, yazılım geliştirme deneyimi sınırlı çalışanların belirli iş süreçlerine yönelik yapay zekâ ajanları oluşturmasına odaklanıyor. Geleneksel bir yapay zekâ asistanının geliştirilmesi yazılım, veri, model entegrasyonu ve otomasyon konusunda uzmanlık gerektirirken kodsuz yaklaşım, çalışanların daha sade araçlarla kendi operasyonlarına uygun çözümler tasarlamasını amaçlıyor.
Platform üzerinde oluşturulan ajanlar yalnızca tek bir görevi yerine getiren dijital asistanlarla sınırlı kalmayacak. Birden fazla yapay zekâ ajanı birbiriyle iletişim kurarak daha kapsamlı görevleri paylaşabilecek ve farklı operasyon adımlarını koordineli biçimde yürütebilecek. Söz konusu çoklu ajan yaklaşımı, özellikle birbirine bağlı telekomünikasyon operasyonlarında farklı uzmanlık alanlarının tek bir iş akışında birleştirilmesini sağlayacak.
Telekomünikasyon şebekelerinde kullanılan yapay zekâ ajanları, cihaz yapılandırmasından performans takibine kadar farklı operasyonları analiz ederek ilgili aksiyonların belirlenmesine yardımcı olacak. Türk Telekom’un hedefi, çalışanların yalnızca hazır yazılımları kullandığı bir yapı yerine operasyon ekiplerinin kendi ihtiyaçlarına göre dijital iş arkadaşları geliştirebildiği bir çalışma modeli oluşturmak.
Türk Telekom’un ilk kullanım alanlarından biri şebeke operasyonları olacak. Bir şebeke arızası ortaya çıktığında yapay zekâ ajanlarının ilgili verileri inceleyerek problemin kaynağını belirlemesi, uygun senaryolarda çözüm adımını otomatik olarak başlatması planlanıyor. Böylece operasyon ekiplerinin yalnızca arıza sonrasında müdahale ettiği modelden sorunları daha erken tespit eden proaktif bir yapıya geçilmesi amaçlanıyor.
Şebeke cihazlarının yapılandırılması, arıza tespiti, kapasite planlaması, kaynak optimizasyonu, enerji tüketiminin azaltılması ile performans takibi yapay zekâ ajanlarının kullanılacağı başlıca süreçler arasında bulunuyor. Özellikle şebeke yoğunluğunun değiştiği dönemlerde kaynakların ihtiyaca göre düzenlenmesi, altyapının daha verimli kullanılmasına katkı sağlayabilecek.
Enerji yönetimi de sistemin öne çıkan kullanım alanlarından biri olacak. Yapay zekâ destekli analiz mekanizmaları, trafik yoğunluğu ile kaynak ihtiyacını birlikte değerlendirerek gereksiz kapasitenin azaltılmasına yönelik karar süreçlerini destekleyebilecek. Telekomünikasyon altyapısının genişlemesiyle birlikte enerji tüketiminin operasyonel maliyetler içindeki ağırlığı arttığı için otomasyonun bu alandaki etkisi yalnızca teknik performansla sınırlı kalmayacak.
Türk Telekom’un projesi, telekomünikasyon sektöründeki Otonom Ağlar yaklaşımıyla doğrudan bağlantılı ilerliyor. Otonom ağ mimarileri, şebekenin izlenmesi, analiz edilmesi, karar verilmesi ile operasyonel aksiyonların giderek daha az insan müdahalesiyle yürütülmesini hedefleyen bir otomasyon modeline dayanıyor.
L4 seviyesi, şebeke operasyonlarında yüksek düzeyde otomasyon sağlayan aşamayı ifade ederken L5 seviyesi tam otonom çalışma hedefini temsil ediyor. Türk Telekom, yapay zekâ ajanlarının şebeke yönetimine daha fazla dahil edilmesiyle altyapısını söz konusu iki seviyeye taşımayı amaçlıyor.
Türkiye’de telekomünikasyon hizmetlerinin kesintisiz çalışması açısından yapay zekâ destekli şebeke yönetimi, yalnızca operatörlerin iç operasyonlarını ilgilendiren bir teknoloji yatırımı olmayacak. Arızaların daha erken belirlenmesi, kapasitenin trafik koşullarına göre yönetilmesi ve kaynakların otomatik biçimde optimize edilmesi, doğrudan bağlantı kalitesi ile hizmet sürekliliğini etkileyebilecek.
Türk Telekom’un kodsuz yapay zekâ yaklaşımı ise projenin şebeke otomasyonundan daha geniş bir alana taşınabileceğine işaret ediyor. Çalışanların farklı departmanlarda kendi iş akışlarına yönelik ajanlar geliştirmesi, yapay zekânın yalnızca merkezi yazılım ekiplerinin yönettiği bir teknoloji olmaktan çıkarak kurum içindeki operasyon ekiplerinin günlük iş süreçlerine daha doğrudan yerleşmesini sağlayabilir.
