Sunumda değil,operasyonda çalışanyapay zekâ.
Tekrar eden iş akışlarını dil modelleriyle otomatikleştiriyoruz: belge okuma, mesaj sınıflandırma, teklif hazırlama, müşteri yanıtı. Pilot değil, üretim.
Yapay zekâ projelerinin çoğu demoda ölüyor. Sebep model değil: sistemin gerçek veriyle, gerçek uç durumlarla ve gerçek kullanıcıyla karşılaşmamış olması. Etkileyici bir demo ile üretimde güvenilir bir sistem arasındaki mesafe, projenin asıl işidir.
Biz otomasyonu ölçülebilir bir iş yükünden başlatıyoruz: haftada kaç saat harcanıyor, hata oranı ne, hangi adım gerçekten insan yargısı gerektiriyor. Yapay zekâ o zincirin sadece bazı halkalarına girer — hepsine değil.
Kurduğumuz sistemler değerlendirme odaklı: her ajanın doğruluğunu ölçen test kümesi olmadan üretime çıkarmıyoruz. Model güncellendiğinde performansın düşüp düşmediğini gösteren bir ölçüm yoksa, sistem bakımı yapılamaz hâle geliyor.
İş yükü teşhisi
Hangi süreç, haftada kaç saat, hangi hata oranıyla? Otomasyonun gerçekten değer üreteceği adımlar seçilir.
Pilot ve değerlendirme
Dar kapsamlı bir ajan, gerçek veriyle. Doğruluk test kümesiyle ölçülür; eşik tutmazsa üretime çıkmaz.
Üretim ve entegrasyon
Mevcut sistemlere bağlanma, insan onay noktaları, izleme ve maliyet kontrolü.
Çalışma biçimi
Tek seferlik proje, aylık retainer ya da ekibinizin yanına oturan sürekli kadro — üçü de mümkün. Kapsamı ilk görüşmede netleştirip sabit fiyatlı bir teklif çıkarıyoruz; sürpriz kalem yok.
Yapay zekâ otomasyon ajansı ne yapar?
Tekrar eden, kural tabanlı ama metin ya da belge içeren iş yüklerini dil modelleriyle otomatikleştirir. Tipik örnekler: gelen mesajları sınıflandırıp doğru ekibe yönlendirme, faturadan veri çıkarma, teklif taslağı hazırlama, müşteri sorusuna ilk yanıtı üretme. Amaç insanı çıkarmak değil, insanın zamanını yargı gerektiren işe ayırmak.
Otomasyon projesi ne kadar sürer?
Dar kapsamlı bir pilot 3-6 hafta, üretime alınmış tam bir akış 2-4 ay. Süreyi belirleyen şey model değil, entegrasyon ve veri kalitesi oluyor.
Hangi modelleri kullanıyorsunuz?
İşe göre seçiyoruz — sağlayıcıya bağlı kalmıyoruz. Maliyet, gecikme ve doğruluk üçgeninde hangi model uygunsa onu kullanıyor, gerektiğinde farklı adımlarda farklı modeller çalıştırıyoruz.
Verilerimiz modele gider mi?
Kurumsal API'lerde veriler varsayılan olarak eğitime kullanılmıyor; sözleşme ve yapılandırmayla bunu garanti altına alıyoruz. Hassas veriler için yerelde çalışan model seçenekleri de değerlendiriliyor.
Yapay zekâ yanlış cevap verirse ne olur?
Bu yüzden değerlendirme kümesi ve insan onay noktaları kuruyoruz. Kritik kararlarda sistem öneri üretir, onayı insan verir. Doğruluk eşiği tutmayan bir ajanı üretime almıyoruz.
Otomasyon mu, GEO mu — ikisi aynı şey mi?
Hayır, sık karıştırılıyor. Yapay zekâ otomasyonu sizin için sistem kurar. GEO ise markanızın ChatGPT, Perplexity gibi asistanların cevaplarında görünmesini sağlar. İkincisi için ayrı sayfamız var.
Bu işi konuşalım mı? yapay zekâ otomasyon için.
Bir iş günü içinde yanıt · Sunum dosyası gerekmez
Projeye başla ↗