Kurumsal ekiplerin AI agent projelerinde yaptığı en yaygın hata, problemi önce model seçimi olarak görmektir. Oysa iyi çalışan bir agent yapısının temeli, hangi işi hangi sınırlar içinde devralacağının açık biçimde tanımlanmasıdır.
İlk soru her zaman şunu olmalı: Agent hangi karar adımlarında devreye girecek? Bilgiyi sadece toparlayıp önerecek mi, yoksa sistemlerde işlem de mi başlatacak? Bu sınır net değilse ekipler hızlı demolar üretse bile canlı ortama geçiş aşamasında güven problemi yaşamaya başlar.
İkinci kritik alan veri bağlamıdır. Agentin cevap üretirken hangi belgeye, hangi güncellik seviyesine ve hangi yetki çerçevesine dayanacağı netleşmeden yapılan tüm denemeler kısa sürede kalite sorunu üretir. Doğru kurgu, modelden önce kaynağın sahipliğini netleştirmekten geçer.
Üçüncü alan ise insan kontrolüdür. Her kurumsal agentin, belirsiz veya riskli durumlarda nasıl duracağını bilen bir guardrail mantığına ihtiyacı vardır. Cevabından emin olmadığında geri çekilmesi mi gerekir, yoksa bir insana devretmesi mi? Bu sorunun cevabı ürün deneyimi kadar operasyon sorumluluğunu da belirler.
Son olarak başarının nasıl ölçüleceği unutulmamalıdır. Doğruluk, cevaba erişim hızı, çağrı merkezi yükü, iç ekiplerin zaman kazancı veya süreç tamamlanma oranı gibi net metrikler tanımlanmadıkça agent projesi heyecan verici ama etkisi belirsiz bir teknoloji denemesine dönüşür.