Kuruluşlar, karar alma süreçlerini geliştirmek amacıyla yapay zekayı deneysel aşamalardan günlük iş operasyonlarına taşımaya çalışıyor. Ancak, belirli operasyonel süreçlerin net bir şekilde anlaşılmadan güçlü yapay zeka modellerinin kullanılması önemli verimsizliklere yol açabilir. Celonis'in kurumsal yapay zeka baş bilim insanı Devavrat Shah'a göre, yapay zeka ajanlarının gerçek bir "karar zekasına" ulaşabilmesi için bireysel görevleri çevreleyen daha geniş iş koşullarını ve kısıtlamalarını kavraması gerekiyor.
Yapay zeka sistemleri bağlamdan yoksun bir boşlukta çalıştığında, kritik iş kısıtlamalarını gözden kaçırabilir, maliyetli hatalara neden olabilir veya basit problemleri çözmek için bile aşırı bilgi işlem gücü tüketebilir. Bu ajanları mevcut kurumsal süreçlere ve veri yapılarına bağlayarak işletmeler tanımlanmış korkuluklar oluşturabilir. Bu yaklaşım, sertifikalı yapay zeka ajanlarının uzmanların inceleyebileceği, onaylayabileceği veya uygunsa tamamen otomatikleştirebileceği güvenilir öneriler üretmesine olanak tanır.
Bağlamın farkında olan yapay zeka ajanlarının uygulanması, çalışanların zamanlarını nasıl harcadıklarını temelden değiştirebilir. Rutin ve yoğun el emeği gerektiren görevler otomatikleştirildikçe, insan çalışanlar karmaşık ve stratejik karar alma süreçlerine odaklanmak için daha fazla fırsat bulabilir. Shah, kuruluşların belirli iş kararlarındaki zor adımları belirleyerek ve yapay zekanın hız ile değer üzerindeki etkisini test ederek başlamasını öneriyor. Zamanla bu, finans ve pazarlama gibi alanlarda kurum çapında kaynak planlamasına yayılarak şirketlerin stratejik seçenekleri çok daha verimli bir şekilde değerlendirmesine yardımcı olabilir.