Yapay zeka ajanları nelerdir? Nasıl çalışırlar?

Çoğu yapay zeka ajanı benzer şekilde çalışsa da, hepsi aynı değildir ve aynı hedeflere ulaşmak için tasarlanmamıştır.

Ferguson “Yapay zeka ajanlarında tek bir model herkese uymaz,” diyor. “Basit görevler için geliştirilen refleks ajanlarından, deneyimle kendini geliştiren karmaşık öğrenme ajanlarına kadar geniş bir yelpaze var. Önemli olan, ihtiyacınıza en uygun ajan türünü seçmektir.”

Otomasyon yapay zeka ajanları

Otomasyon yapay zeka ajanları, görevleri, süreçleri ve iş akışlarını minimum insan müdahalesiyle ya da hiçi insan müdahalesi olmadan gerçekleştirmek için tasarlanmıştır. Makine öğrenimi, tahmine dayalı analiz ve kural tabanlı mantık kullanarak, çeşitli sektörlerde tekrar eden ve zaman alan işleri kolaylaştırır.

Bu ajanlar; veri işleme, karar alma ve görev yürütme gibi işlevleri üstlenebilir. Özellikle içerik oluşturma, tedarik zinciri yönetimi ve yazılım testleri gibi alanlarda etkili bir şekilde çalışabilirler.

Otomasyon yapay zeka ajanları, manuel çabayı azaltarak verimliliği artırır, hata oranlarını düşürür ve operasyonel maliyetleri azaltarak işletmelerin daha verimli çalışmasını sağlar.

Diyalog tabanlı yapay zeka ajanları

Diyalog tabanlı yapay zeka ajanları, insanlarla sosyal ve akıllı bir şekilde etkileşim kurmak için tasarlanmıştır. Doğal Dil İşleme (NLP), makine öğrenimi ve davranış modelleme tekniklerini kullanarak, dil, ton ve bağlam gibi sosyal işlevleri anlamaya, tahmin etmeye ve yanıt vermeye odaklanırlar.

Bu ajanlar; müşteri hizmetleri chatbot’ları, sanal asistanlar ve kolaboratif robotlar (cobot) gibi uygulamalarda kullanılır. İnsan benzeri etkileşimler sağlayarak kullanıcı deneyimini iyileştirir ve hem sanal hem de fiziksel ortamlarda ekip çalışmasını desteklerler.

Diyalog tabanlı yapay zeka ajanlarının temel hedefi, insan-yapay zeka etkileşimlerinde güven, empati ve etkili iletişim sağlamaktır.

Çok ajanlı sistemler

Çok ajanlı sistemler, farklı uzmanlıkları olan yapay zeka ajanlarının, insan tarafından belirlenen hedeflere ulaşmak amacıyla birlikte çalışması için tasarlanmıştır. Makine öğrenimi, doğal dil işleme ve uyarlanabilir akıl yürütme tekniklerini kullanarak ekip çalışmasını, iletişimi ve karar alma süreçlerini kolaylaştırırlar.

Bu ajanlar, bağımsız çalışan yapay zeka ajanlarından farklı olarak, diğer yapay zeka ajanlarıyla aktif olarak koordinasyon sağlar, öneriler sunar, içgörüleri paylaşır ve eyleme geçer. Hatta bazı durumlarda, farklı şirketlere ait ajanlar tek bir çok ajanlı platform oluşturabilir.

Çok ajanlı platformlar genellikle iş akışlarını oluşturmak ve yönetmek için kullanılır. Satış, pazarlama ve müşteri desteği gibi alanlarda yaygın olarak tercih edilirler.

Diğer yaygın yapay zeka ajanı türleri

Basit refleks ajanı

Basit refleks ajanı, belirli görevleri tamamen otonom bir şekilde yerine getirmek için tasarlanmıştır. Bu yapay zeka ajanı, plan yapmaz, ek veri aramaz veya diğer yazılımlarla etkileşime girmez. Sadece programlandığı eylemleri gerçekleştirir. Eğer bir engelle karşılaşır veya görevini tamamlayamazsa, nasıl yanıt vereceğini bilemez.

Örnek: Saat 23.00’te ışıkları otomatik olarak kapatmak üzere programlanmış bir ışık kapama anahtarı.

Model tabanlı refleks ajanı

Model tabanlı ajanı, basit refleks ajanlarına kıyasla karar verme yetenekleri anlamında daha gelişmiştir. Hafızası vardır ve çevresindeki deneyimlerden öğrenerek içsel bir dünya modeli oluşturur.

Örnek: Sürücüsüz araçlar

Hedef tabanlı ajan

Hedef tabanlı ajanların, karmaşık akıl yürütme ve karar verme yetenekleri vardır. Dünyaya dair içsel bir model oluşturur ve topladığı veriler doğrultusunda hedefine en verimli şekilde ulaşmak için programlanır.

Örnek: GPS navigasyon aracı

Fayda tabanlı ajan

Fayda tabanlı ajan, bir hedefe ulaşırken aynı zamanda kullanıcı için en iyi getiriyi sağlamak üzere tasarlanmıştır. Bunun için belirli bir fayda ölçütüne göre hareket eder. Örneğin, bir yapay zeka ajanı en ucuz uçuşu bulmak için programlandıysa, “fayda ölçütü” uçuşun maliyetidir. Maliyet ne kadar düşükse, ajanın görevi başarıyla tamamlaması o kadar değerli olur.

Örnek: Teslimat yapan drone

Öğrenen ajanlar

Öğrenen ajan, her deneyiminden ders çıkararak gelecekte daha iyi performans gösterecek şekilde programlanmıştır. Görevlerini daha iyi yerine getirebilmek için veri, duyusal girdiler ve geri bildirim mekanizmalarından faydalanır.

Örnek: Spam filtreleme ajanı

Hiyerarşik ajanlar

Hiyerarşik ajanlar, birlikte çalışmak üzere programlanmış birden fazla ajandan oluşur. Üst seviye ajanlar karmaşık görevlerden sorumluyken, alt seviye ajanlara belirli ikincil görevler veya daha basit görevler atanır.

Örnek: Müşteri hizmetleri için kullanılan bir hiyerarşik ajan, basit müşteri yanıtlarını alt seviye ajanlara yönlendirirken, üst düzey ajan iadeleri ve kargo süreçlerini yönetir.

Yapay zeka ajanlarının farklı türlerini temel düzeyde anladığınıza göre, bu ajanların sunduğu avantajları ve iş süreçlerinizi nasıl iyileştirebileceğini keşfetmeye başlayabilirsiniz.

Yapay zeka ajanları, çevrelerini algılayabilir ve onunla etkileşime girebilir, hedeflerine ulaşmak için adım adım planlar oluşturabilir ve tamamen otonom şekilde hareket edebilirler.

Bu ajanları, işleri doğru şekilde nasıl yapacağını bilen, güvenilir ve yetenekli çalışanlar gibi düşünebilirsiniz. İşletmeler, yapay zeka ajanlarının bu güçlü yeteneklerinden faydalandığında birçok avantaj elde edebilirler.

Artan verimlilik ve üretkenlik

Yapay zeka ajanları, görevleri insan müdahalesi olmadan bağımsız bir şekilde yerine getirir. Bu, çalışanların belirli görevleri yapay zeka sistemlerine devrederek daha stratejik işlere odaklanabilmesi anlamına gelir. İnsanlar ve yapay zeka ajanları birlikte çalışarak işletmelerin daha kısa sürede daha fazla iş yapmasını sağlar.

Paul Ferguson,, “Yapay zeka ajanları, karmaşık görevleri otomatikleştirerek verimliliği önemli ölçüde artırır, 7/24 hizmet sunarak müşteri deneyimini benzersiz bir seviyeye taşır ve güçlü veri analizi yetenekleri sunar,” diyor ve ekliyor, “Doğru şekilde kullanılan yapay zeka ajanları sayesinde ekiplerin iş yükü yarıya inebilir ve işletmeler beklenmedik içgörüler elde edebilir.”

Gelecekte herkes bir yönetici olacak çünkü bireysel olarak çalışırken zamanınız ve etkiniz kısıtlı.  Peki ya sizin için çalışan, görevleri sizin yerinize yerine getiren yapay zeka ajanlarınız olsaydı?

Bu durumda, işleri kendiniz yapmak yerine bir yapay zeka ajanına devreder ve başka bir şeye odaklanırsınız. Yani artık bir çalışan gibi düşünmek yerine bir yönetici gibi düşünmeye başlarsınız. Yapay zeka ajanlarına ne yapmaları gerektiğini söyleyen, onları yöneten birine dönüşürsünüz.

Aytekin Tank, Jotform Kurucusu & CEO

Gelişmiş karar alma

Ahmed Elmahdy, “Yapay zeka ajanları, büyük veri kümelerini analiz ederek içgörüler ve öneriler sunar. Bu sayede işletmeler daha bilinçli kararlar alabilir,“ diyor. Bu sistemler yalnızca veri toplama ve analizle ilgili sıkıcı ve tekrarlayan görevleri yerine getirmekle kalmaz, aynı zamanda çalışanların karmaşık ve stratejik kararlar almasına da destek olabilir.

Yapay zeka ajanları, verilerde insanların fark etmekte zorlanabileceği eğilimleri ve kalıpları fark edebilir. Ayrıca verileri neredeyse gerçek zamanlı olarak işleyebilir, anlamayı kolaylaştırmak için verileri görselleştirebilir ve ayrıntılı raporlar üretebilirler.

Verilere dayalı kararlar alan çalışanlar ve yöneticiler için yapay zeka ajanları, hızlı ve doğru veri analizi sağlayarak karar alma süreçlerini önemli ölçüde geliştirebilir.

7/24 hizmet beklentisini karşılamak

Çoğu işletme 7/24 çalışmaz, ancak günümüzde müşteriler her an ulaşılabilir olmanızı bekler. Gece yarısı bir soru sormak ya da sabahın erken saatlerinde karmaşık bir konu hakkında yanıt almak isteyebilirler.

Elmahdy, “Yapay zeka ajanları 7/24 çalışabilir ve büyük hacimli görevleri yönetebilir. Bu da onları, maliyetleri önemli ölçüde artırmadan operasyonları ölçeklendirmek için ideal bir çözüm haline getiriyor,” diyor.

Yapay zeka ajanlarını kullanmaya başlayan işletmeler, müşterilerinin artan taleplerini daha kolay karşılayabilirken, maliyetlerini kontrol altında tutmaya devam edebilirler.

Kişiselleştirilmiş müşteri deneyimleri

Harika bir müşteri deneyiminin temelinde kişiselleştirme yatar. Müşteriler artık alışılageldik pazarlama mesajları ve standart müşteri hizmetleriyle tatmin olmuyor. İşletmelerin onların ihtiyaçlarını ve tercihlerini dikkate almasını bekliyor. Bunu yapmayan işletmeler, müşterilerini rakiplerine kaptırma riskiyle karşı karşıya kalabilir.

Yapay zeka ajanları, müşteri verilerini saniyeler içinde analiz ederek işletmelere kişiselleştirilmiş deneyimler sunma konusunda destek olur. Bu sayede işletmeler:

• Özelleştirilmiş ürün önerileri sunabilir,
• Müşterilerle daha kişisel bir şekilde etkileşime girebilir,
• Sorulara hızlı ve ayrıntılı yanıtlar verebilir.

Bu tür kişiselleştirilmiş yaklaşımlar, müşteri dönüşümünü artırmanın yanı sıra marka sadakatini güçlendirmeye de yardımcı olur.

Maliyet tasarrufu ve gelir artışı

İşletmeler her zaman kârlılıklarını artırmanın yollarını arar. Yapay zeka ajanları, süreçleri daha verimli hale getirerek, manuel görevleri otomatikleştirerek ve insan hataları ile iş tekrarını en aza indirerek maliyetleri daha iyi yönetmeyi sağlar. Ayrıca, değişen yazılım ortamlarına uyum sağlayarak işletmeyle birlikte gelişebilirler.

Operasyonların daha hızlı ve verimli hale gelmesi müşteri memnuniyetini de artırır. Müşteriler ürün ve hizmetlerini daha kısa sürede ve daha iyi şekilde alır, bu da onların işletmeyle etkileşimlerini sürdürmesini teşvik eder. Bu strateji, uzun vadede geliri artırırken işletmenin kârlılığını da güçlendirir.

Yenilikler ve fırsatlar

Yapay zeka destekli satış dönüşüm aracı Vengo AI’in CEO’su ve kurucu ortağı Jason Sherman düşüncelerini şöyle ifade ediyor; “Yapay zeka ajanlarının en büyük avantajlarından biri verimliliktir. Tekrarlayan görevleri otomatikleştirerek işletmelerin operasyonlarını kolaylaştırmasına ve üretkenliği artırmasına olanak tanır”.

Verimlilik, yeniliği beraberinde getirir. Yapay zeka ajanları sayesinde çalışanlar rutin ve tekrarlayan işlere daha az zaman harcayarak, işletmeye daha fazla değer katabilecek üst düzey görevlere odaklanabilir.

Bazı çalışanlar için bu, yaratıcılıklarını kullanma, yenilikçi çözümler geliştirme veya zorlu müşteri sorunlarını çözme fırsatı anlamına gelir. Diğerleri ise işletmenin genel stratejisine odaklanarak uzun vadeli kararlar alabilir.

Bu tür görevlere daha fazla önem vererek, işletmenizin yeni ve heyecan verici yönlere doğru ilerlediğini görebilirsiniz.

Artık yapay zeka ajanlarının sunduğu temel avantajları biliyorsunuz. Peki bu teknoloji nasıl çalışıyor? Yapay zeka ajanlarının nasıl işlediğini öğrenmek için bir sonraki bölüme göz atın.

Yapay zeka ajanlarının nasıl çalıştığını anlamak, işletmeniz için doğru bir seçenek olup olmadığını belirlemenize yardımcı olabilir.

Ahmed Elmahdy, “Yapay zeka ajanları, girdileri işlemek, kararlar almak ve sonuçlardan yeni şeyler öğrenmek için makine öğrenimi algoritmalarına dayalı şekilde çalışır. Kullanıcılarla veya sistemlerle etkileşime girerek veri toplar ve zamanla karar alma süreçlerini geliştirir,” diyor.

Bu araçlar yalnızca işletmenize uyum sağlamakla kalmaz, aynı zamanda işletmenizin gelişmesine de katkıda bulunur. Yapay zeka ajanları, belirli hedeflere daha hızlı ve daha etkili bir şekilde ulaşmanıza yardımcı olabilir.

Bu bölümde, agentic yapay zekanın nasıl çalıştığını ve farklı yapay zeka ajanı türlerini detaylı bir şekilde öğreneceksiniz.

Yapay zeka ajanlarının çalışma prensipleri

Öncelikle, yapay zeka ajanlarının temel özelliklerine genel bir bakış atalım. Bir yapay zeka ajanını oluşturan ana bileşenler nelerdir?

Girdi-çıktı ve veri işleme bileşenleri: Yapay zeka ajanları, çevrelerini algılamak, veri toplamak ve analiz etmek için sensörler ve işleme mekanizmaları kullanır. Elde ettikleri bilgilere dayanarak kararlar alır ve ardından efektörler aracılığıyla çıktılar üretirler. Bu çıktılar, aldıkları kararlar doğrultusunda üretilen yanıtlar veya eylemler olabilir.

Makine öğrenimi: Makine öğrenimi, yapay zekanın veri ve algoritmalar kullanarak insan karar alma süreçlerini taklit etmesini ve zamanla gelişmesini sağlayan bir yapay zeka dalıdır. Yapay zeka ajanları, tahmin ve karar alma süreçlerinin doğruluğunu sürekli artırmak için makine öğrenimini kullanır.

Doğal dil işleme (NLP): Doğal dil işleme (NLP), yapay zekanın insan dilini anlamasını sağlayan bir yapay zeka alanıdır. “Yapay zeka ajanları, veri toplayarak analiz eder, kalıpları belirler ve bulgularına dayalı eylemler gerçekleştirir. Kullanıcılarla etkileşim kurarken genellikle doğal dil işlemeyi kullanır,” diyor Jason Sherman.

NLP, yapay zekanın insanlarla konuşmasını, talimatları anlamasını, yanıt vermesini ve soru sormasını mümkün kılar.

Entegrasyon: Yapay zeka teknolojisinin doğru çalışabilmesi için diğer sistemlerle veri alışverişi yapabilmesi gerekir. Bunun için API’leri kullanarak diğer sistemlerle entegre olur ve gerekli verilere erişim sağlar.

Sürekli gelişim: Diğer birçok teknolojinin aksine, yapay zeka tasarım gereği kendini geliştirebilen bir sistemdir. Yapay zeka ajanları, verilerden ve geri bildirimlerden öğrenerek performanslarını sürekli artırır ve daha iyi sonuçlar üretir.

Güvenlik önlemleri ve etik kurallar (Guardrails): Tüm teknolojiler gibi, yapay zeka da belirli sınırlar içinde çalışmalıdır. Bu noktada, büyük dil modeli (LLM) koruyucuları (guardrails) devreye girer.  Sherman, “Güvenli ve etik kullanım sağlamak, zararlı çıktıları önlemek ve kullanıcı gizliliğini korumak amacıyla LLM koruyucuları uyguluyoruz,” diyor.

Bu guardrails (kontrol mekanizmaları) üç temel kategoride incelenebilir:

• Etik kurallar: Yapay zekanın ayrımcılık yapmamasını, tarafsız ve adil yanıtlar üretmesini sağlar.
• Uyumluluk kuralları: Regülasyonlara ve yasal gerekliliklere uyum sağlamasına yardımcı olur.
• Güvenlik kuralları: Veri güvenliği ve kullanıcı gizliliğini koruyarak, kötüye kullanımı önler.

Bu temel bileşenler sayesinde yapay zeka ajanları, yalnızca işletmelere yardımcı olmanın önüne geçerek, aynı zamanda güvenli, etik ve sürekli gelişen bir teknoloji olarak iş süreçlerine entegre edilebilir.

Yapay zeka ajanları nasıl çalışır?

Peki, tüm bu bileşenler bir araya gelerek yapay zeka ajanlarının insan talimatlarını anlamasını, kararlar almasını ve görevleri tamamlamasını nasıl sağlıyor?

Paul Ferguson, “Yapay zeka ajanları temelde bir algılama, akıl yürütme ve eylem döngüsü içinde çalışır. Çevrelerinden gelen verileri alır, önceden programlanmış kurallar ve öğrenilmiş kalıplar aracılığıyla işler ve ardından analizlerine dayanarak eylemler gerçekleştirir. Bu süreç, onların farklı durumlara uyum sağlamasına ve zaman içinde gelişmesine olanak tanır,” diyor.

Her yapay zeka ajanı aynı şekilde çalışmasa da (buna daha sonra değineceğiz), genellikle benzer bir çalışma modeli izlerler:

• Hedef belirleme. Yapay zeka ajanları, belirli hedefleri gerçekleştirmek üzere programlanır. İlk adım, bir kullanıcı (bu bir insan veya başka bir yazılım sistemi olabilir) tarafından belirlenen hedefi tanımlamaktır. Bu hedef, bir e-posta göndermekten bir güzergâh belirlemeye kadar her şey olabilir.
• Adımları belirleme. AI ajanı, hedefe ulaşmak için hangi adımların gerekli olduğunu ve bu adımları hangi sırayla gerçekleştireceğini belirler.
• Veri toplama. Yapay zeka ajanı, görevi yerine getirmek için gerekli bilgileri toplar. Bu verileri internet, diğer yapay zeka ajanları, veri tabanları, takvimler, konuşma geçmişleri gibi birçok kaynaktan edinebilir. Öğrendiği yeni bilgiler yalnızca mevcut hedefi tamamlamasına yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda gelecekteki görevler için de değerli bir eğitim verisi oluşturur.
• Görevleri tamamlama. Gerekli verileri toplayan yapay zeka ajanı, belirlenen adımları uygulamaya koyarak görevi yerine getirir. Eğer bir engelle karşılaşırsa, ek veriler toplayarak çözüm üretmeye çalışır.
• Öğrendiklerini değerlendirme. Hedef tamamlandıktan sonra, yapay zeka ajanı geri bildirim mekanizmaları kullanarak performansını değerlendirir ve süreç boyunca öğrendiği bilgileri analiz eder. Bu veriler, ajanının gelecek görevlerde daha iyi performans göstermesi için yeteneklerini geliştirmesine yardımcı olur.
  

Bu sürekli döngü sayesinde yapay zeka ajanları, her etkileşimde daha akıllı hale gelir ve işletmelerin daha verimli, otomatik ve uyarlanabilir sistemler kurmasına olanak tanır.

LLM koruyucuları: Yapay zeka ajanları için güvenlik sınırları

Daha önce de belirtildiği gibi, LLM koruyucuları, yapay zeka ajanlarının davranışlarını yönetmek ve belirlenen hedeflere ulaşırken doğru sonuçlar üretmelerini sağlamak için oluşturulan sınırları ifade eder.

Ferguson, “LLM koruyucuları, özellikle büyük dil modellerini kullanan yapay zeka sistemleri için kritik güvenlik önlemleridir. Yapay zeka ajanlarının etik, yasal ve operasyonel sınırlar içinde çalışmasını sağlarlar. Müşterilerime her zaman bu önlemlerin önemini vurgularım, çünkü olası halkla ilişkiler krizlerini önlemeyi ve kullanıcı güvenini korumayı sağlarlar,” diyor.

Artık yapay zeka ajanlarının nasıl çalıştığı hakkında temel bilgilere sahipsiniz. Şimdi bu bilgileri pratikte nasıl kullanabileceğinize geçme zamanı. Sonraki iki bölümde, bir yapay zeka ajanını iş yerinize nasıl entegre edebileceğinizi ve günümüzde hangi alanlarda kullanıldığını keşfedeceğiz.

Eğer üretkenliği artırmak, maliyetleri düşürmek veya müşteri deneyimini iyileştirmek için özel bir yapay zeka ajanını işlerinize dahil etmeyi düşünüyorsanız, sürece aceleyle girmemelisiniz. Sıfırdan bir yapay zeka ajanı oluşturuyorsanız, bu süreç zaman alır ve detaylı bir planlama gerektirir.

Jason Sherman, “Bir yapay zeka ajanını iş süreçlerinize dahil ederken temel adımlar, belirli kullanım senaryolarını tanımlamak, ilgili verileri toplamak, algoritmaları geliştirmek veya seçmek, performansı test etmek ve son olarak ajanı üretime dahil etmektir,” diyor.

Doğru planlama ve hazırlık yapılmazsa, yapay zeka ajanı istediğiniz sonuçları veremeyebilir ve değer yaratmak yerine kargaşa ve hayal kırıklığına neden olabilir.

Bu bölümde, bir yapay zeka ajanını iş süreçlerinize dahil etmek için takip etmeniz gereken temel adımları ele alacağız, böylece nereden başlamanız gerektiğini net bir şekilde görebilirsiniz.

1. İhtiyaçları ve hedefleri değerlendirme

Yapay zeka ajanları belirlenen hedeflere ulaşmak ve görevleri tamamlamak için tasarlanmıştır. Bu nedenle, teknolojiyi uygulamaya koymadan önce, yapay zeka ajanının hangi hedefi gerçekleştirmesi gerektiğini net bir şekilde tanımlamanız gerekir. Ancak bundan önce bir adım daha geri gitmelisiniz: Hedefi belirlemeden önce, çözülmesi gereken sorunu tanımlamalısınız.

• İşletmenizin karşılaştığı ve yapay zeka ajanının çözebileceği problem nedir?
• Bu sorunu yapay zeka ajanı olmadan daha hızlı, kolay veya düşük maliyetli bir şekilde çözmenin bir yolu var mı?
• Daha önce bu sorunu çözmek için hangi yöntemleri denediniz? Neden işe yaramadı?

Bu sorulara yanıt verdiğinizde, yapay zeka ajanının en iyi çözüm olup olmadığını daha iyi değerlendirebilirsiniz. Eğer yapay zeka ajanı en uygun seçenekse, öncelikle hedefi belirleyerek sürece başlayabilirsiniz.

Örneğin, işletmenizin sosyal medya platformları üzerinden gelen müşteri soruları ve talepleriyle başa çıkmakta zorlandığını düşünelim. Bu durum, bir yapay zeka ajanının en iyi çözüm olabileceği bir senaryodur. Böyle bir durumda hedef, yapay zeka ajanının müşteri taleplerini sınıflandırması, sorulara yanıt vermesi ve belirli durumlarda müşteri temsilcilerine yönlendirme yapması olabilir.

Hedefi net bir şekilde belirledikten sonra, yapay zeka ajanının nasıl geliştirileceği ve uygulanacağına dair diğer adımlara geçebilirsiniz.

2. Doğru yapay zeka araçlarını seçme

Hangi yapay zeka ajanı mimarisi, kullanım senaryonuz için en uygun seçim? Önceki bölümlerde gördüğümüz gibi, birden fazla yapay zeka ajanı türü mevcut. Bunların hepsi her durum için uygun olmaz, bu yüzden ihtiyaçlarınıza en iyi şekilde cevap verecek ajan türünü belirlemeniz gerekir.

Örneğin, basit refleks ajanları yalnızca belirli çevresel girdilere tepki verir ve ek veri kaynaklarına erişmeden sınırlı görevleri yerine getirebilir. Öte yandan, fayda tabanlı ajanlar belirli bir sonuca ulaşmak için optimize edilmiş bir metrik üzerinden hareket eder.

Eğer sosyal medya üzerinden gelen müşteri taleplerini sınıflandıran bir yapay zeka ajanına ihtiyacınız varsa, hiyerarşik bir ajan en iyi çözüm olabilir. Bu tür ajanlar, karmaşık talepleri yönetebilir ve görevleri daha düşük seviyeli ajanlara devredebilir, böylece müşteri sorularının etkili bir şekilde yönetilmesini sağlar.

İhtiyacınıza en uygun yapay zeka ajanı türünü belirledikten sonra, teknik gereksinimlerinizi ve entegrasyon sürecini planlamaya geçebilirsiniz.

3. Yapay zeka aracını tasarlama ve geliştirme

Uygulamak istediğiniz yapay zeka ajanı türünü seçtikten sonra, onu tasarlama ve geliştirme aşamasına geçme zamanı. Bu aşamada dikkate almanız gereken temel unsurlar şunlardır:

• Fonksiyonları tanımlama: Yapay zeka ajanının hedefine ulaşması için hangi görevleri yerine getirmesi gerekiyor? Ana görevlerin yanı sıra, eğer ajanın hedefe ulaşmasını engelleyen bir durum olursa nasıl hareket edeceğini belirleyen alt görevleri de tanımlamalısınız.
• Arayüz tasarımı: Yapay zeka ajanını kimlerin kullanacağını ve kullanıcıların teknolojik yetkinlik seviyesini göz önünde bulundurmalısınız. Ajan otonom olarak çalıştığı için sürekli insan müdahalesine ihtiyaç duymayacaktır, ancak bir insanın ajanı izleyerek hedefleri gerçekleştirdiğinden emin olması gerekecektir. Bu yüzden kullanıcı dostu ve öğrenmesi kolay bir arayüz tasarlamak önemlidir.
• Veri hazırlığı: Yapay zeka ajanının görevlerini yerine getirebilmesi ve hedeflerine ulaşabilmesi için hangi verilere ihtiyacı olacak? Gerekirse ek veri kaynaklarına erişebilecek mi? Hangi veri kaynaklarından bilgi alabilir? Bu sorulara yanıt vermek, en uygun yapay zeka ajanını oluşturmanın kritik bir parçasıdır.
• Karar mekanizması: Yapay zeka ajanı kararlarını kural tabanlı bir sistem mi yoksa makine öğrenimi modeli kullanarak mı verecek? Her kararını verirken hangi kriterleri dikkate alması gerekecek? Bu aşamada, kompleks karar ağaçları oluşturmak tasarım sürecinize fayda sağlayabilir.
  

Bu unsurları doğru bir şekilde belirlemek, yapay zeka ajanınızın etkin ve başarılı bir şekilde çalışmasını sağlayacaktır.

4. Yapay zeka ajanını geliştirme ve entegre etme

Özelleştirilmiş yapay zeka ajanlarının geliştirme süreci birçok karmaşık öğe içerir. Geliştirme ve entegrasyon aşamasında özellikle dikkat edilmesi gereken bazı temel noktalar şunlardır:

• Temel fonksiyonların kodlanması: Öncelikle yapay zeka ajanının verileri nasıl yöneteceğini ve kararları nasıl alacağını kodlayarak başlayın. Kullanıcı arayüzü de erken aşamada geliştirilmesi gereken önemli bir bileşendir.
• Modüler geliştirme: Program işlevlerini bağımsız parçalara ayırarak geliştirme yapmak, özellikle bakım ve onarım süreçlerinde büyük avantaj sağlar. Eğer belirli bir modülde bir hata oluşursa, tüm sistem etkilenmez.
• Entegrasyonlar: Yapay zeka ajanının bağlantı kurmak zorunda olduğu diğer yazılımlar neler olacak? Yapay zeka ajanının farklı veri kaynaklarından bilgi alıp analiz edebilmesi için API kaynakları gerekebilir. Ayrıca, ajan veri depolayacaksa, bir veri tabanı sistemine entegre edilmesi gerekir.
• Bellek sistemleri: Yapay zeka ajanının ne tür bir hafızaya ihtiyacı olacak? Örneğin, kullanıcının tercihlerini hatırlaması veya belirli kullanıcılarla nasıl etkileşim kuracağını öğrenmesi gerekecek mi? Eğer öyleyse, uygun hafıza mekanizmalarını da dahil etmek  gerekebilir.
• Test süreçleri: Yapay zeka ajanının düzgün çalıştığını doğrularken, her modülü tek tek test etmek ve ardından diğer modüllerle birlikte nasıl performans gösterdiğini kontrol etmek önemlidir. Farklı senaryolar uygulayarak, ajanınızın çeşitli koşullarda iyi performans gösterdiğinden emin olun.
• Dokümantasyon: Kullanıcıların yapay zeka ajanıyla nasıl etkileşime gireceğini açıklayan ayrıntılı bir kullanım kılavuzu oluşturun. Ayrıca, geliştiriciler için kod dokümantasyonu hazırlamak, ileride sistemde yapılması gereken değişiklikleri kolaylaştıracaktır.

Bu adımları dikkatli bir şekilde uygulamak, yapay zeka ajanınızı başarılı bir şekilde geliştirmenizi ve işletmenizle sorunsuz bir şekilde entegre etmenizi sağlayacaktır.

5. Yapay zeka ajanını uygulamaya koyma ve izleme

Yapay zeka ajanınızı gerçek dünyada nasıl performans gösterdiğini görmek için önce bir test ortamında çalıştırın. Kademeli bir uygulama stratejisi, herhangi bir büyük aksaklık olmadan sorunsuz bir ilk gösterim yapmanızı sağlar. Ajanınızı tamamen kullanıma sunmadan önce, küçük bir kullanıcı grubuyla test ederek geri bildirim toplayabilir ve optimize edebilirsiniz.

Yapay zeka ajanının performansını sürekli izleyin ve kullanıcı geri bildirimlerini toplayarak yazılımın başarılı olup olmadığını değerlendirin. Elde ettiğiniz verilere dayanarak iyileştirme fırsatlarını belirleyin ve teknolojiyi optimize etmek için belirli aralıklarla sistem güncellemeleri ve geliştirmeler planlayın.

Yapay zekayı süreçlere dahil etmenin en iyi yöntemleri

Paul Ferguson, güçlü güvenlik önlemlerini uygulamaya koymanın, ölçeklenebilir bir yapı tasarlamanın ve insan denetimini sağlamanın önemini vurguluyor: “Bu uygulamalar, ajanların zaman içinde etkili ve güvenilir kalması açısından kritik önemdedir.”

Unutmayın, işletmenizin ihtiyaçları geliştikçe yapay zeka ajanınızın da bu değişime uyum sağlayabilmesi gerekir.

Sherman, yapay zeka ajanı uygulamalarına küçük pilot projelerle başlamanın en iyi yaklaşım olduğunu belirtiyor. Diğer örnek uygulamalar arasında ajanı eğitmek için yüksek kaliteli veriler kullanmak, sürekli iyileştirme için kullanıcı geri bildirimleri doğrultusunda uygulamaya eklemeler yapmak ve kullanıcı deneyimini ön planda tutarak etkileşimleri sezgisel hale getirmek yer alıyor. Yapay zeka ajanının kullanıcılarınız olan insanlara sunduğu  deneyim doğal ve sorunsuz olmalıdır.

Şimdi, yapay zeka ajanlarının farklı sektörlerde nasıl kullanıldığını keşfetme zamanı. Bu kullanım örnekleri, bir yapay zeka ajanını işletmenize nasıl dahil edebileceğiniz konusunda size ilham verebilir.

Yapay zeka ajanları, iş süreçlerini köklü bir şekilde dönüştürme potansiyeli sunar. Üretkenliği artırabilir, karar alma süreçlerini iyileştirebilir ve kolayca ölçeklendirme yapabilirler. Ayrıca, müşteri memnuniyetini artırarak daha iyi sonuçlar sunabilir ve çalışan memnuniyetini yükseltebilirler ki bu da işletmeler için her zaman olumlu bir etkidir.

Jason Sherman, “Yapay zeka ajanlarının farklı sektörlerde sayısız kullanım alanı var. Örneğin, e-ticarette müşteri tercihlerini analiz ederek kişiselleştirilmiş alışveriş deneyimleri sunuyorlar,” diyor. Paul Ferguson ise, “Üretim sektöründe, öngörücü bakım ajanları sayesinde işletmeler aksama sürelerini önemli ölçüde azalttı,” diye ekliyor.

Yapay zeka ajanları, her sektörde ve farklı alanlarda kullanılabilir. İşletmenizin bu yenilikçi teknolojiden nasıl yararlanabileceğini keşfetmeniz için bazı gerçek dünya örneklerine göz atalım.

Satış yapay zeka ajanı

Yapay zeka ajanları, satış ekiplerinin potansiyel müşterilerle etkileşim kurma şeklini tamamen değiştirebilir. 7/24 ulaşılabilir asistanlar gibi çalışarak müşteri adaylarıyla iletişime geçer, sorulara yanıt verir ve önemli bilgileri toplar. İletişim formlarını yapay zeka destekli ajanlara dönüştürerek daha etkileşimli ve verimli bir deneyim sunabilirsiniz.

Özelleştirme seçenekleri, yapay zeka ajanınızı marka kimliğinize uygun hale getirmenize olanak tanır. Avatarı, konuşma tonunu ve form tasarımını ayarlayarak daha profesyonel ve akıcı bir müşteri deneyimi sunabilirsiniz. Bu ajanları web sitenize entegre ederek potansiyel müşterilere anında destek sunabilir, etkileşimi artırabilir ve dönüşüm oranlarını yükseltebilirsiniz.

Kısacası, yapay zeka ajanları satış ekibinizin yorulmak bilmeyen bir üyesi haline gelir. 7/24 müşteri adaylarıyla ilgilenerek onları satış hunisinin ilk aşamalarında yönlendirir ve ekipteki insanların daha karmaşık görevlere ve nitelikli müşteri adaylarına odaklanmasını sağlar. Bu da genel satış verimliliğini artırır.

Okul idaresi yapay zeka ajanı

Yapay zeka, eğitim sektöründe birçok farklı rolde kullanılabilir.

Ferguson, “Eğitimde, yapay zeka destekli eğitmenler kişiselleştirilmiş öğrenme süreçlerini dönüştürüyor,” diyor. Bu ajanlar, öğrencilerin öğrenme ihtiyaçlarına ve sınıf seviyelerine uygun şekilde özelleştirilmiş öneriler sunabiliyor çünkü her öğrencinin öğrenme tarzı farklı olabilir.

Okul idaresi açısından bakıldığında, yapay zeka ajanları öğrenci devamsızlık takibini yapmak, hava koşulları nedeniyle okul tatillerini duyurmak ve gelen mesajları ilgili yetkililere yönlendirmek için kullanılabilir.

Ayrıca, sınıf müsaitliği, öğretmen iş yükü ve öğrenci programlarını dikkate alarak en uygun ders programlarını oluşturabilirler. Okul yöneticileri, yapay zeka ajanlarını notlandırma, karne yazımı, velilerin sorularını yanıtlamak ve öğrencilerin ihtiyaçlarını karşılamak için de kullanabilir.

insan kaynakları yöneticisi yapay zeka ajanı

Yapay zeka ajanları, insan kaynakları süreçlerini büyük ölçüde hızlandırabilir ve kolaylaştırabilir. Örnek olarak, işe alım sürecini ele alalım. Yapay zeka ajanları, özgeçmişleri ve ön yazıları tarayarak en uygun adayları belirleyebilir.

Bunun yanı sıra, adayları deneyim, eğitim, kurum kültürüne uyum gibi kriterlere göre değerlendirebilir ve en uygun pozisyonlarlaa eşleştirebilir. Ayrıca, görüşme randevularını ayarlayabilir, adaylara otomatik hatırlatmalar gönderebilir ve mülakat sonrası takip süreçlerini yönetebilir.

Yapay zeka ajanları, çalışan iletişimini ve bağlılığını artırmak için de kullanılmaktadır. Örneğin, çalışanların şirket politikalarıyla ilgili sorularına yanıt verebilir, anketler ve geri bildirim formları aracılığıyla çalışan memnuniyetini analiz edebilir ve insan kaynakları ekibine öneriler sunabilir.

Ayrıca, öngörücü analizler kullanarak çalışanların şirkette ne kadar süre kalabileceğini tahmin edebilir ve çalışan bağlılığını artırmak için stratejiler geliştirebilir. Yapay zeka ajanları, beceri açığı analizleri yaparak şirketin eğitim ve işe alım planlarını oluşturmasına yardımcı olabilir.

Sağlık yapay zeka ajanı

Sağlık alanında kullanılan yapay zeka ajanları, hastaların her zaman destek aldığını hissetmelerini sağlayabilir. Soruları yanıtlamak, formların doldurulmasına yardımcı olmak ve finansal destek konusunda rehberlik sunmak gibi birçok konuda hastalara yardımcı olabilirler.

Sherman, “Sağlık sektöründe, yapay zeka ajanları randevu planlama ve hasta verilerini yönetme konusunda destek sağlar,” diyor. Yapay zeka destekli sağlık ajanları, sağlık kuruluşlarının yeterli personel ile çalışmasını sağlamak ve hasta randevularını yönetmek için de kullanılabilir.

Ayrıca, hastane personeli, yapay zeka ajanlarını hasta ve aile iletişimini kolaylaştırmak için kullanabilir. Yapay zeka ajanları e-posta yazma, otomatik bilgilendirme mesajları gönderme gibi görevleri yerine getirerek sağlık hizmetlerinin daha düzenli ve verimli yürütülmesine katkı sağlayabilir.

Emlak danışmanı yapay zeka ajanı

Emlak sektörü, yapay zeka ajanları için birçok fırsat sunuyor çünkü emlak danışmanları pek çok farklı görevi bir arada yürütmek zorunda. Emlak danışmanları, hukuki sözleşmelerle ilgileniyor, yüz yüze müşteri hizmeti sunuyor, detaylı ilanlar hazırlıyor ve büyük finansal işlemler yönetiyor. Bu nedenle, yapay zeka ajanlarının emlak sektörüne birçok alanda destek sağlaması mümkün.

Verimlilik açısından bakıldığında, yapay zeka ajanları emlak ilanları oluşturabilir, müşteri mesajlarını sınıflandırabilir, randevuları planlayabilir ve uzun sözleşmeleri özetleyebilir.

Ancak, işletmeler için daha gelişmiş işlevler de sunabilirler. Örneğin, öngörücü analiz araçları pazar trendlerini tahmin ederek daha bilinçli kararlar alınmasını sağlayabilir. Ahmed Elmahdy, “Yapay zeka ajanları, işlem kalıplarını sürekli izleyerek ve anormallikleri gerçek zamanlı olarak tespit ederek dolandırıcılığı önlemeye yardımcı oluyor,” diyor.

Dövme stüdyosu yöneticisi yapay zeka  ajanı

Farkında olmayabilirsiniz ama yapay zeka ajanları, bir dövme stüdyosundaki birçok operasyonun sorunsuz gerçekleşmesine destek olabilir. Dövme stüdyoları, yapay zeka ajanlarını randevu planlama ve faturalandırma, feragat formlarını doldurma ve ödenmemiş faturalar için takip yapma gibi idari görevleri yerine getirmek için kullanabilir.

Stüdyonun web sitesine entegre edilen yapay zeka ajanları, müşteri sorularını yanıtlayabilir ve insan temsilciyle konuşması gereken müşterileri yönlendirebilir. Ayrıca, tedarik zinciri süreçlerinde kullanılarak stüdyonun ihtiyacı olan malzemelerin her zaman stokta bulunmasını sağlayabilir.

Dövme stüdyoları için özel bir avantaj olarak, yapay zeka ajanları sanal görüntüler oluşturarak müşterilere dövme tasarımlarının vücutlarında nasıl görüneceğini gösterebilir. Aynı zamanda dövme sanatçılarına en uygun mürekkep ve renk önerilerinde bulunarak süreci daha verimli hale getirebilir.

Yaz kampı yöneticisi yapay zeka ajanı

Bir yaz kampını planlamak ve organize etmek büyük bir idari çaba gerektirir. Yapay zeka ajanları, kamp programlarının oluşturulmasına yardımcı olarak ve öğrenci ile veli geri bildirim formlarını analiz ederek hangi tür etkinliklerin daha fazla talep gördüğünü belirleyerek bu yükü hafifletebilir.

Ayrıca, kamp programlarını en verimli şekilde düzenleyerek katılımcıların mümkün olan en iyi kamp deneyimini yaşamasını sağlayabilirler.

Yaz kampı yöneticileri, yapay zeka ajanlarını veli aramalarını ve mesajlarını yanıtlamak, hızlı ve kişiselleştirilmiş geri dönüşler sağlamak ve danışmanlarla iletişim gerektiren çağrıları yönlendirmek için kullanabilir. Yapay zeka ajanları ayrıca, farklı kalkış ve varış saatlerini ve birden fazla durak noktasını dikkate alarak en uygun servis güzergahlarını oluşturmakta da faydalı olabilir.

Güzellik salonu yöneticisi yapay zeka ajanı

Güzellik salonu yöneticileri, yapay zeka ajanlarını kişiselleştirilmiş öneriler sunmak ve birçok operasyonel süreci yönetmek için kullanabilir. Yapay zeka araçları, müşterilerin yüzlerini tarayarak cilt tiplerini analiz edebilir ve pigmentasyon, güzellik hedefleri ve bütçe gibi faktörleri dikkate alarak en uygun ürün ve hizmetleri önerebilir.

Ayrıca, güzellik salonlarının idari işlemlerinde de yapay zeka ajanları büyük kolaylık sağlayabilir. Randevuları optimize ederek güzellik uzmanlarının zaman yönetimini iyileştirebilir ve müşteri taleplerini en iyi şekilde karşılayabilirler. Bunun yanı sıra, tedarik zincirini yöneterek salonun her zaman yeterli stok bulundurmasını sağlayabilir ve sipariş eksikliklerini önleyebilirler.

Ferguson, “Perakende işletmelerinin büyük bir kısmı müşteri taleplerini yapay zeka destekli chatbot’larla yönetiyor,” diyor. Güzellik sektöründe de chatbot’lar, müşteri sorularını hızlı bir şekilde yanıtlayarak çalışanların zamanını daha verimli kullanmalarına yardımcı olabilir.

Eczacı yapay zeka ajanı

Eczaneler ve eczacılar, yapay zeka ajanlarını müşteri etkileşimini desteklemek için kullanabilir. Örneğin, 7/24 erişilebilen sohbet desteğiyle sipariş planlamayı kolaylaştırabilir ve hastaların sorularını yanıtlayabilirler. Yapay zeka ajanları ayrıca, hastalara ilaçlarının yenilenme zamanı geldiğinde veya hazır olduğunda otomatik hatırlatmalar gönderebilir.

Çalışanlar için tekrarlayan idari görevleri en aza indirmek, hastalar için daha iyi sonuçlar alınmasını sağlar. Örneğin, yapay zeka ajanları ilaç etkileşimlerini kontrol ederek hastaların reçeteli ilaçlarını güvenle kullanmalarına yardımcı olabilir.

Bunun yanı sıra, stok yönetimini de üstlenerek ilaçların her zaman mevcut olmasını sağlamak için otomatik siparişler oluşturabilir. Böylece, eczaneler hastaların ihtiyaçlarını zamanında karşılayabilir.

Seyahat acentesi yapay zeka ajanı

Yapay zeka ajanları, seyahat acentelerinin çalışma şeklini kökten değiştiriyor. Örneğin, seyahat acenteleri müşterilere tercihlerine göre kişiselleştirilmiş öneriler sunabilir. Yapay zeka araçları ayrıca uçuş fiyatları, aktarma süreleri, trafik ve hava durumu gibi faktörleri dikkate alarak en uygun seyahat rotalarını belirleyebilir.

Dil bariyerinin söz konusu olduğu durumlarda, yapay zeka ajanları devreye girerek anında çeviri desteği sağlayabilir. Aynı zamanda 7/24 hizmet sunarak müşterilere önerilerde bulunabilir ve seyahatle ilgili sorularını yanıtlayabilirler. Güvenlik ve dolandırıcılığı tespit etme konusunda da yapay zeka ajanları önemli bir rol oynayabilir; ödeme anormalliklerini tespit ederek seyahat edenlerin verilerini koruyabilirler.

Yapay zeka ajanlarının iş dünyasında nasıl kullanılabileceğine dair neredeyse hiçbir sınır yok—hangi sektörde olursanız olun, işletmenize en uygun kullanım senaryosunu belirledikten sonra bir yapay zeka ajanı oluşturabilirsiniz. Bir sonraki bölümde, yapay zeka ajanınızı geliştirmenin iki farklı yöntemini keşfedeceğiz.

Kişiselleştirilmiş müşteri erişimi yapay zeka ajanı

Pazarlama ve satış kampanyalarında kişiselleştirme giderek daha önemli hale geliyor çünkü tüketiciler artık genel ve belirsiz mesajlara ilgi göstermiyor. Bunun yerine, doğrudan ihtiyaç ve sorunlarına hitap eden marka içeriklerine daha olumlu tepki veriyorlar.

Bu noktada, yapay zeka destekli kişiselleştirilmiş müşteri erişim ajanı devreye giriyor. Potansiyel müşterilerden formlar ve sohbetler aracılığıyla detaylı bilgiler toplayarak, bu verileri kullanıp onları satış hunisinde ilerletecek şekilde otomatik olarak kişiselleştirilmiş e-postalar hazırlayabilir.

Yapay zeka ajanlarını müşteri erişim süreçlerinde kullanan işletmeler, potansiyel müşterilerle etkileşimi artırabilir ve e-posta açılma ve tıklanma oranlarını yükseltebilir. Aynı zamanda, pazarlama ve satış ekiplerinin kişiselleştirilmiş e-posta içerikleri oluşturmak için harcadıkları zamanı önemli ölçüde azaltabilirler.

Yapay zeka toplantıya hazırlık ajanı

İster teknoloji, ister sağlık, ister eğitim ya da üretim sektöründe olun, toplantılar büyük ihtimalle zamanınızın önemli bir kısmını alıyor. Sadece toplantıya katılmakla kalmıyor, aynı zamanda öncesinde notlar hazırlamak ve sonrasında görevleri takip etmek zorunda kalıyorsunuz.

Yapay zeka toplantıya hazırlık ajanı, toplantılar öncesinde detaylı araştırmalar yaparak saatlerce sürebilecek hazırlık sürecini hızlandırır. Sektör trendlerini ve içgörüleri inceleyebilir, şirket içi stratejileri analiz edebilir ve toplantıdan önce kapsamlı bir özet sunabilir.

Bu araç sayesinde sadece zaman kazanmakla kalmaz, aynı zamanda stratejik karar alma süreçlerine odaklanabilirsiniz. Böylece not derlemek veya araştırmalar içinde kaybolmak yerine, toplantının asıl amacına yönelerek daha verimli sonuçlar elde edebilirsiniz.

Tweet oluşturucu yapay zeka ajanı

Sosyal medya, markaların hedef kitleleriyle bağlantı kurmaları, sektördeki uzmanlıklarını göstermeleri ve tüketicilerle sürekli etkileşimde kalmaları için mükemmel bir araç. Ancak, ilgi çekici sosyal medya içerikleri oluşturmak ve paylaşmak ciddi zaman gerektiriyor. Hatta, sosyal medya içerikleri oluşturmak birçok şirkette tam zamanlı bir iş haline gelmiştir.

Yapay zeka destekli tweet oluşturucu ajanı, işletmenizin RSS beslemesini tarayarak internette markanız hakkındaki önemli mention’ları tespit edebilir ve takipçilerin ilgisini çekecek şekilde X (eski adıyla Twitter) için kişiselleştirilmiş sosyal medya paylaşımları hazırlayabilir. Bununla da kalmaz, oluşturduğu içerikleri doğrudan X hesabınızda paylaşabilir.

Diğer bazı yapay zeka teknolojilerinin aksine, yapay zeka ajanları farklı araçları birbirine bağlayabilir. Örneğin, bu kullanım senaryosunda yapay zeka ajanı, ChatGPT ve X platformlarını entegre ederek sosyal medya sürecini tamamen otomatikleştirebilir.

Yapay zeka duygu analizi ajanı

X platformundaki insanlar markanız hakkında nasıl hissediyor? Şirketinizle ilgili hangi konuşmaları yapıyorlar? Markanızı tanımlamak için hangi kelimeleri kullanıyorlar?

Marka algısını anlamak, işletmelerin ürün, hizmet, mesajlaşma, süreçler ve diğer iş stratejileri hakkında bilinçli kararlar almasına yardımcı olabilir.

Tüm bu bilgileri manuel olarak toplamak yerine, yapay zeka destekli bir duygu analizi ajanı kullanabilirsiniz. Bu ajan, ChatGPT’yi kullanarak X üzerindeki marka mention’larını analiz eder, duygu durumlarını değerlendirir ve elde ettiği verileri otomatik olarak bir Google Sheet’e kaydeder.

Bu tür içgörüler, markanızın itibarını anlamanızı ve sosyal medya ile iş stratejilerinizi hedef kitlenizin beklentilerine daha iyi uyarlamanızı sağlar.

Yapay zeka ajanlarının iş dünyasında nasıl kullanılabileceğine dair neredeyse hiçbir sınır yoktur. Sektörünüz ne olursa olsun, işletmeniz için en iyi kullanım senaryosunu belirledikten sonra, bir yapay zeka ajanı oluşturmaya hazırsınız! Bir sonraki bölümde, kendi yapay zeka ajanınızı oluşturmanın iki farklı yöntemini keşfedeceğiz.

Bir yapay zeka ajanı oluşturmak, kapsamlı bir planlama, uzmanlık ve sıfırdan inşa ediliyorsa önemli bir bütçe gerektirir. Neyse ki, yapay zeka ajanı oluşturmanın tek yolu bu değil. Hazır çözümler kullanarak süreci hızlandırabilir ve maliyetleri en aza indirebilirsiniz.

Bu bölümde, bir yapay zeka ajanı oluşturmanın iki temel yöntemine genel bir bakış sunacağız. Ayrıca, Jotform ile form süreçlerini kolaylaştıran bir yapay zeka aracısı oluşturmanın sezgisel ve kolay bir yolunu göstereceğiz.

Sıfırdan bir yapay zeka ajanı nasıl oluşturulur?

Önceki bölümlerde, bir yapay zeka ajanı oluşturma ve uygulama sürecindeki temel adımları ele aldık.

Hatırlatmak gerekirse, bir yapay zeka ajanı oluşturmak; net hedefler belirlemeyi, doğru teknolojileri seçmeyi, ajanın karar alma süreçlerini tasarlamayı, ilgili verilerle eğitmeyi, mevcut sistemlerle entegre etmeyi, kapsamlı testler yapmayı ve uygulamaya koyduktan sonra sürekli izleme süreçlerini içerir.

Eğer sıfırdan bir yapay zeka ajanı oluşturmayı düşünüyorsanız, iki farklı yol izleyebilirsiniz: Kendi ekibinizle şirket içinde geliştirmek veya geliştirme sürecinin tamamını ya da bir kısmını dışarıdan bir yazılım ajansına yaptırmak. Hangi yolu seçerseniz seçin, aşağıdaki önemli noktaları göz önünde bulundurmalısınız:

• Doğru becerilere sahip bir ekip oluşturun. Her yazılım geliştirici yapay zeka teknolojileri konusunda deneyimli değildir. Yapay zeka ajanlarıyla çalışma ve geliştirme konusunda uzmanlaşmış yazılımcılar bulmak önemlidir. Ancak, bu tür uzmanlık ve deneyim genellikle daha yüksek maliyet anlamına gelir.
  
• Uygun framework ve kütüphaneleri seçin. TensorFlow, PyTorch ve Keras gibi önde gelen yapay zeka teknolojileri, modeli eğitmek ve veri işleme süreçlerini yönetmek için kullanılabilir. Seçilecek teknoloji, ajanın hedeflerine bağlıdır. Örneğin, hiyerarşik bir ajan geliştirmek için kullanılan framework, basit bir refleks ajanı için kullanılan teknolojiden farklı olabilir.
  
• İhtiyaçlarınıza en uygun programlama dilini belirleyin. Yapay zeka algoritmalarını uygulamak ve özel kütüphaneleri kullanabilmek için doğru programlama dili gereklidir. Python, esnekliği ve geniş yapay zeka ekosistemi nedeniyle yaygın olarak tercih edilir, ancak ajanın hedeflerine göre en uygun dili belirlemek en iyi yaklaşımdır.
  
• Yapay zeka ajanınızı yüksek kaliteli verilerle eğitin. Kullanılacak verinin hatasız, temiz ve güvenilir olması gerekir. Ayrıca, veri kümesinin önyargılardan arındırılmış olması da önemlidir. Kalitesiz veya hatalı verilerle eğitilmiş bir yapay zeka ajanı, güvenilir ve doğru sonuçlar üretemez.
  

Bu unsurları dikkate alarak, sıfırdan bir yapay zeka ajanı geliştirmek mümkün olsa da, süreç zaman alıcı ve maliyetli olabilir. Alternatif olarak, daha hızlı ve düşük maliyetli bir çözüm için önceden hazırlanmış yapay zeka çözümlerini kullanmayı da değerlendirebilirsiniz.

Artık yapay zeka ajanlarının temellerini anladığınıza göre, onları işletmenizde nasıl kullanacağınıza daha bilinçli bir şekilde karar verebilirsiniz.

Bu kapsamlı rehberde birçok önemli konuya değindik. İşte yapay zeka ajanları hakkında aklınızda tutmanız gereken temel noktaların bir özeti:

Yapay zeka ajanları hakkında bilmeniz gerekenler

• Yapay zeka ajanı nedir? Yapay zeka ajanı, belirli bir hedef doğrultusunda karar verebilen ve eylemler gerçekleştirebilen bir yapay zeka yazılımıdır. Yapay zeka asistanlarının aksine, bir komut beklemeden harekete geçebilir. Hedefini anlar ve ona ulaşmak için hangi adımları atması gerektiğini bilir.
• Yapay zeka ajanları iş yerinde birçok avantaj sunar. İnsanlardan çok daha hızlı bir şekilde görevleri tamamlayarak üretkenliği artırabilirler. Doğru verilere erişimleri olduğunda son derece hassas ve güvenilir sonuçlar sunarlar. Aynı zamanda çalışan iş akışlarını optimize eder ve müşteri etkileşimlerini iyileştirirler.
• Tüm yapay zeka ajanları aynı değildir. Basit refleks ajanlarından (belirli bir zamandan sonra bir lambayı açmak gibi tek bir görevi yerine getiren ajanlar) öğrenen ajanlara kadar birçok farklı tür bulunur. Öğrenen ajanlar, duyusal girdiler ve geri bildirim mekanizmaları aracılığıyla gelişerek daha karmaşık görevleri yerine getirebilir (örneğin, dolandırıcılık tespiti yapan sistemler).
• Yapay zeka ajanı oluşturmak beceri ve uzmanlık gerektirir. Deneyimli geliştiricilerle çalışmak, doğru framework ve kütüphaneleri seçmek ve uygun bir programlama dili belirlemek gerekir. Yapay zeka ajanı geliştirildikten sonra test edilmesi ve sürekli izlenmesi önemlidir.
• Kodlama desteği sağlayan yapay zeka araçları da mevcuttur. Bazı yazılım çözümleri, yapay zeka ajanınızı geliştirmenize yardımcı olabilir, ancak genellikle belirli bir düzeyde kodlama bilgisi gerektirir.
• Yapay zeka ajanları çok geniş kullanım alanlarına sahiptir. Perakende, e-ticaret, finans, sağlık ve daha birçok sektörde kullanılabilirler. Neredeyse her sektörde süreçleri iyileştirmek ve verimliliği artırmak için uygulanabilirler.

Yapay zeka ajanlarının işletmenize nasıl fayda sağlayabileceğini düşündünüz mü? İş süreçlerinizi daha akıllı ve verimli hale getirmek için şimdi harekete geçebilirsiniz.

Yapay zeka ajanı rehberlerimizle tanışın

Ahmed Elmahdy

Ahmed Elmahdy, işletmelerin büyümesini desteklemek için en son teknolojileri kullanan dijital pazarlama ajansı Rocket Launch Media’nın CEO’sudur. Yapay zeka destekli pazarlama çözümlerinde son derece tecrübeli olan Elmahdy, müşterilerinin dijital stratejilerini otomasyon ve yapay zeka ile optimize etmelerine yardımcı oluyor.

Jason Sherman

Jason Sherman, ödüllü bir film yapımcısı, teknoloji girişimcisi ve Vengo AI’nin kurucu ortaklarından biridir. Yapay zeka ve girişimcilik alanında on yılı aşkın deneyimi olan Sherman, işletmelerin en yeni teknolojileri entegre ederek yenilik ve büyüme sağlamalarına destek veriyor.

Paul Ferguson

Dr. Paul Ferguson, deneyimli bir yapay zeka danışmanı ve Clearlead AI Consulting firmasının kurucusudur. Yapay zeka, makine öğrenimi ve veri bilimi alanlarında 20 yılı aşkın deneyimi vardır. Dublin City University’den yapay zeka alanında doktora (Ph.D.) ve bilgisayar uygulamaları alanında lisans (B.Sc.) derecelerine sahiptir. Kariyeri boyunca Fortune 500 şirketleri, araştırma merkezleri ve sağlık, telekomünikasyon ile tüketici elektroniği gibi sektörlerde faaliyet gösteren startup’larda üst düzey görevlerde bulunmuştur.