Genel Bakış
Broadcom’un yakında duyuracağı Automic Automation V26 sürümü, iş yükü otomasyonu alanında yapısal bir dönüşüme işaret ediyor. Platform, klasik bir job scheduler olmanın ötesine geçerek kurumsal yapay zekâ için temel bir yürütme katmanı olarak konumlanıyor.
Bu sürümle birlikte, ajan tabanlı yapay zekâ (agentic AI) yetenekleri doğrudan orkestrasyon akışlarının içine gömülüyor. Kurumsal ortamlarda kritik olan güven, izlenebilirlik ve politika bazlı kontrol ihtiyaçları; yönetişim, denetlenebilirlik ve policy enforcement mekanizmalarıyla karşılanıyor. Öne çıkan yenilikler:
- AI job tipleri
- Model Context Protocol (MCP) orkestrasyonu
- Doğal dil ile workflow oluşturma
- Geliştirici ve operasyon ekiplerine yönelik genişletilmiş araç seti
Pazardaki birçok çözümde görülen parçalı AI eklemelerinin aksine V26, yapay zekâyı doğrudan deterministik sistemler içinde çalıştırılabilir hale getirmeyi hedefliyor. Broadcom bu yaklaşımı “intelligent control plane” olarak tanımlıyor. Bu yapı; orkestrasyon, gözlemlenebilirlik ve yönetişimi tek bir katmanda bir araya getirerek AI süreçleri, veri pipeline’ları ve geleneksel otomasyonu hibrit ortamlarda birlikte yönetebilen bir model sunuyor.
Arka Plan: Asıl Problem Yapay Zekâ Değil, Güven
Kurumsal yapay zekâ kullanımı bugüne kadar büyük ölçüde chatbot’lar, copilot’lar ve RAG tabanlı senaryolar etrafında şekillendi. Bu kullanım alanları bireysel verimliliği artırsa da, kritik bir soruyu yanıtlamıyor:
Yapay zekâyı güvenilir, denetlenebilir ve kontrol edilebilir iş akışlarının içine nasıl entegre edeceğiz?
Buradaki temel engel: güven.
Kurumsal sistemler (mainframe’ler, ERP, CRM ve iç uygulamalar), deterministik çalışma, izlenebilirlik ve kontrol üzerine inşa edildi. Non-deterministik çalışan AI modellerinin bu ortamlara dahil edilmesi ise şu riskleri beraberinde getiriyor:
- Halüsinasyonlar
- Tutarsız karar mekanizmaları
- Denetlenebilirlik eksikliği
Bu nedenle kurumlar üç temel güvenlik katmanını talep ediyor:
- Human-in-the-loop kontrol
- AI kararlarının geriye dönük denetlenebilmesi
- Workflow içine gömülü politika bazlı yönetişim
Aynı anda mimari karmaşıklık da artıyor. Kurumlar farklı otomasyon araçları, veri orkestrasyon çözümleri, AI servisleri ve MCP tabanlı entegrasyonlar kullanıyor. Bu da yeni bir koordinasyon problemini doğuruyor:
Artık sadece job’ları değil; AI ajanlarını, API’leri ve dağıtık karar mekanizmalarını da birlikte orkestre etmek gerekiyor.
Broadcom’un yaklaşımı burada net: otomasyonu bir scheduler olmaktan çıkarıp bir kontrol katmanı haline getirmek. V26 ile tanımlanan “intelligent control plane”, kayıt sistemleri (systems of record), karar sistemleri (systems of intelligence) ve harici otomasyon araçlarını tek bir orkestrasyon ve gözlemlenebilirlik katmanında birleştiriyor.
EMA verilerine göre kurumların %91’i, önümüzdeki 1–2 yıl içinde AI destekli orkestrasyon yeteneklerini kritik önemde görüyor. Bu artık bugünün beklentisi.
V26 ile Gelen Kritik Değişimler
AI, Doğrudan Kontrol Katmanına Taşınıyor
Automic V26 ile birlikte AI job tipleri tanıtılıyor. Bu yaklaşım, yapay zekâyı
doğrudan workflow içinde çalışan, denetlenebilir bir obje haline getiriyor.
BYOLLM (Bring Your Own LLM) desteği sayesinde kurumlar kendi onaylı modellerini sisteme entegre edebiliyor. Böylece non-deterministik AI davranışı, deterministik kontrol çerçevesi içinde çalışmaya devam ediyor:
- İzlenebilirlik korunuyor
- Politika enforcement sağlanıyor
- Yetkilendirme mekanizmaları devrede kalıyor
Bu yapı, kritik iş süreçlerinde AI kullanımını operasyonel risk yaratmadan mümkün kılıyor.
AI Potansiyelinden Operasyonel Gerçekliğe Geçiş
AI teknolojileri hızla gelişiyor ancak bu yetenekleri üretim ortamında güvenilir şekilde çalıştırmak hâlâ zor.
V26, AI execution’ı klasik iş yükleriyle aynı orkestrasyon modeline dahil ederek bu boşluğu kapatıyor. Böylece kurumlar:
- İzole AI pilotlarından çıkıp
- Tekrarlanabilir, yönetilebilir operasyonlara geçebiliyor
Bu noktada otomasyon platformu, AI’nın gerçekten çalıştığı katman haline geliyor.
Dağıtık Ajan Ekosistemleri için Ortak Orkestrasyon Modeli
Automic’in MCP’yi hem client hem server olarak desteklemesi, platformu dağıtık AI ajanları arasında merkezi bir koordinatör haline getiriyor.
Bu model:
- AI ajanları
- API’ler
- Harici servisler
arasında ortak bir yürütme katmanı oluşturuyor.
Ancak bu yaklaşımın başarısı; veri bağlamının zenginliği ve entegrasyonların derinliğiyle doğrudan ilişkili. Bu da sektör genelinde hâlâ çözülmesi gereken bir konu olarak öne çıkıyor.
Otomasyon Araçlarının Tek Platformda Konsolidasyonu
V26 ile birlikte daha önce farklı araçlara dağılan birçok yetenek tek platformda toplanıyor:
- Native Python execution
- Agentless deployment seçenekleri
- AI destekli workflow oluşturma
Bu yaklaşım, operasyonel karmaşıklığı azaltırken yönetişimden ödün vermeden merkezi bir kontrol modeli sunuyor. Automic böylece; veri pipeline’ları, AI süreçleri, operasyonel iş akışları için ortak bir koordinasyon platformu haline geliyor.
EMA Perspektifi: Otomasyon Artık Bir Kontrol Katmanı
Automic V26, iş yükü otomasyonunu kurumsal yapay zekâ için bir kontrol katmanı olarak konumlandıran en kapsamlı adımlardan biri olarak değerlendiriliyor.
Pazarın yönü de bu doğrultuda ilerliyor. Kurumların %80’i otomasyonu enterprise-wide orkestrasyona kaydırıyor. %86’sı orkestrasyonu dijital dönüşüm için kritik görüyor.
Buradan çıkan sonuç ise net; orkestrasyon kurumsal sistemlerin omurgası haline geliyor.
Broadcom’un yaklaşımı, satın alma sonrası portföy entegrasyon sürecinin de bir devamı niteliğinde. Scheduler bazlı birleşim yerine; API’ler, entegrasyonlar, gözlemlenebilirlik ve AI yetenekleri ortak bir servis katmanında birleştiriliyor.
V26 bu yolculukta önemli bir eşik. Agentic AI ve orkestrasyon artık platformun doğal bir parçası. Koordinasyon, görünürlük ve yönetişim olmadan AI ölçeklenemiyor. Siz de AI’ınızı deterministik bir hale getirmek ve en doğru şekilde ölçeklemek için Quasys’in deneyimli uzmanlarına info@quasys.com.tr üzerinden her zaman ulaşabilirsiniz.
