This is the Trace Id: 5713ef2ce76f64a153970e75252399d5
Dizüstü bilgisayar taşıyan bir kadın.

Modern işler için yapay zeka otomasyonu

Yapay zeka otomasyonunun verimliliği, yeniliği ve büyümeyi nasıl desteklediğini ve kendi kurumunuzda operasyonları kolaylaştırmak ve büyük ölçekte daha akıllı ölçeklendirmek için yapay zekayı nasıl kullanabileceğinizi öğrenin.
Özel yapay zeka temsilcilerini keşfedin Az kod ile yenilik yapın

Yapay zeka otomasyonuna genel bakış

Yapay zeka otomasyonu, görevleri kolaylaştırarak, manuel çabayı azaltarak ve verimliliği artırarak işletmelerin çalışma şeklini yeniden şekillendiriyor. Yapay zeka, tekrar eden süreçleri otomatikleştirerek ve karar verme sürecini iyileştirerek kurumların daha fazla hız, doğruluk ve yenilik elde etmesine yardımcı olur.

Önemli çıkarımlar

  • Yapay zeka otomasyonu, rutin görevleri yerine getirmek ve süreçleri kolaylaştırmak için makine öğrenimi ve doğal dil işleme yöntemleri gibi yapay zeka yöntemlerini kullanır.
  • Müşteri hizmetleri, pazarlama, tedarik zinciri yönetimi ve insan kaynakları gibi çeşitli iş fonksiyonlarını destekler.
  • Bu yaklaşım operasyonel verimliliği artırır, hataları azaltır ve maliyetleri düşürürken ekipleri stratejik hedeflere odaklanmaları için güçlendirir.
  • Yapay zeka otomasyonu, liderlerin bilinçli seçimler yapmasına ve iş ihtiyaçlarını öngörmesine yardımcı olur.
  • Yaratıcı keşifler, yeni ürünler ve hizmetler için kapasiteyi serbest bırakarak yenilik ve büyümeyi teşvik eder.
  • Etik yapay zeka uygulamaları ve sağlam veri gizliliği önlemleri, güvenin sürdürülmesi ve sorumlu uygulamanın sağlanması için gereklidir.
  • Yapay zeka çözümleri, modası geçmiş, katı teknolojilerin aksine, değişen pazar koşullarıyla birlikte gelişen ölçeklenebilir ve uyarlanabilir sistemler sunar.

Yapay zeka otomasyonu nedir?

Yapay zeka otomasyonu, aksi takdirde insan çabası gerektirecek görevleri yerine getirmek, hareket etmek veya süreçleri kolaylaştırmak için yapay zekanın kullanılması anlamına gelir. Kurumların daha verimli ve etkili çalışmasına yardımcı olmak için otomasyon teknolojilerini doğal dil işleme, makine öğrenimi ve görüntü işleme gibi yapay zeka yetenekleriyle birleştirir.

Özünde yapay zeka, tekrarlayan işleri azaltarak, doğruluğu artırarak ve daha yüksek değerli düşünme için alan yaratarak insanların daha azıyla daha fazlasını yapmasına yardımcı olur. Yapay zeka ve otomasyon, insan muhakemesinin yerini almak yerine onu iyileştiriyor. Kurumlar yenilik yapma ve ölçeklendirme baskısıyla karşı karşıya kaldıkça, yapay zeka otomasyonu daha akıllı, daha hızlı ve daha tutarlı operasyonlar için bir temel sağlar.

Yapay zeka otomasyonunu uygulamak hem teknik hem de stratejik bir zorluktur. Yapay zeka otomasyonunu düşünceli bir şekilde anlayan ve uygulayan işler, değişen bir ortama uyum sağlamak, büyümek ve liderlik etmek için genellikle daha donanımlı olurlar.

Neden yapay zeka otomasyonu kullanılmalı?

Yapay zeka otomasyonu, kurumunuz genelinde hem anında hem de kalıcı değer yaratır. Temel avantajlardan bazıları şunlardır:
 
  • Artırılmış verimlilik. Yapay zeka otomasyonu, ister belgeleri işlemek, ister büyük hacimli verileri analiz etmek veya müşteri sorularını yanıtlamak olsun, insanların rutin işleri daha hızlı tamamlamasına yardımcı olur. Bu da daha stratejik, yaratıcı ve kişiler arası görevler için zaman kazandırır.

  • Geliştirilmiş doğruluk. Yapay zeka sistemleri kuralları takip etme, anormallikleri algılama ve sorunları işaretleme konusunda tutarlıdır. Bu, el ile yapılan hataları azaltır ve ekiplerin daha az yeniden çalışma ile daha güvenli kararlar almasına yardımcı olur.

  • Maliyet tasarrufu. Tekrarlayan iş akışlarının otomatikleştirilmesi, el ile yapılan gözetim ihtiyacını en aza indirerek ve kesinti süresini azaltarak operasyonel maliyetleri düşürür. Bu tasarruflar büyüme ve yeniliğe yeniden yatırılabilir.

  • Daha fazla ölçeklenebilirlik ve esneklik. Yapay zeka otomasyonu, büyük süreç revizyonları gerektirmeden operasyonları ölçeklendirmeyi ve yeni iş ihtiyaçlarına uyum sağlamayı kolaylaştırır.

  • Daha iyi müşteri deneyimleri. Daha hızlı yanıt süreleri, kişiselleştirilmiş etkileşimler ve tutarlı hizmet, daha güçlü müşteri memnuniyeti ve sadakatine katkıda bulunur.

Yapay zeka otomasyonunun avantajları, daha hızlı yanıt veren, esnek ve geleceğe hazır bir kurum oluşturmak için hızla artar.

Yapay zeka otomasyonunun temel uygulamaları

Yapay zeka otomasyonu, temel iş fonksiyonlarında işlerin yapılma şeklini dönüştürüyor. Yapay zeka destekli araçların günlük süreçlere tümleştirilmesi, avantajları kurum geneline yayar.

İşte yapay zeka otomasyonunun etki yarattığı birkaç temel alan.
 
  • Müşteri hizmetleri: Yapay zeka destekli sohbet robotları ve sanal aracılar, ekiplerin müşteri sorularını günün saatinde yanıtlamasına yardımcı olur. Bu araçlarla yaygın sorunları çözün, karmaşık vakaları aktarın ve kanallar arasında tutarlı destek sağlayın. Örneğin Dynamics 365 Customer Service'teki Microsoft Copilot, temsilcilerin yanıtları daha hızlı bulmasına ve yanıtları gerçek zamanlı bağlama göre kişiselleştirmesine yardımcı olur.
     
  • Pazarlama: Yapay zeka kullanarak hedef kitleleri segmentlere ayırmak, içeriği kişiselleştirmek ve kampanyalar yürütmek, pazarlama departmanlarına doğruluk ve verimlilik sağlar. Dynamics 365 Customer Insights gibi araçlar müşteri verilerini analiz ederek içgörüleri ortaya çıkarır ve otomatik iş akışlarını tetikleyerek pazarlama ekiplerinin doğru zamanda doğru mesajla doğru hedef kitleye ulaşmasını sağlar.
     
  • Tedarik zinciri yönetimi: Yapay zeka, görünürlüğü artırmaya, kesintileri önlemeye ve lojistiği iyileştirmeye yardımcı olarak, değişen tedarik zinciri koşullarına ve ihtiyaçlarına uyum sağlamayı kolaylaştırır. Örneğin Dynamics 365 ERP çözümlerindeki yapay zeka destekli yetenekler talep tahminini, envanter takibini ve tedarikçi koordinasyonunu destekleyerek kurumların daha sorunsuz, daha uyarlanabilir tedarik zincirleri oluşturmasına yardımcı olur.
     
  • İnsan kaynakları: Yapay zeka otomasyonu, işe alım, oryantasyon ve çalışan etkileşimini destekler. Dynamics 365 İnsan Kaynakları'ndaki Copilot gibi yapay zeka destekli araçlar, İK ekiplerinin nitelikli adayları belirlemesine, rutin görevleri kolaylaştırmasına ve daha kişiselleştirilmiş personel deneyimleri oluşturmasına yardımcı olur. 
     
  • BT operasyonları: Yapay zeka otomasyonu, BT departmanlarının manuel çabalarını azaltmasına, hizmet güvenilirliğini artırmasına ve karmaşık ortamları daha verimli bir şekilde yönetmesine yardımcı olur. Yaklaşımlardan biri, mümkün olduğunca çok sayıda iş ve BT sürecini otomatikleştirmek için yapay zeka, az kodlu araçlar ve robotik süreç otomasyonunu birleştiren bir strateji olan hiperotomasyondur. Hiperotomasyon çözümleri, bilet önceliklendirmesi, kullanıcı sağlama ve sistem izleme ve bakımı dahil olmak üzere BT iş akışlarını kolaylaştırmaya yardımcı olur.
Departmanlar genelinde yapay zeka, insanlara en iyi işlerini yapmaları için -insanların karar verme süreçlerinin yerini almadan- daha iyi araçlar sunuyor. Yapay zeka, rutin görevleri otomatikleştirerek ve en çok ihtiyaç duyuldukları anda içgörüleri ortaya çıkararak ekiplerin önemli konulara odaklanmalarına yardımcı olur.

Yapay zeka ile müşteri deneyimlerini iyileştirme

İnsanlar kendi şartlarına göre hızlı, kişiselleştirilmiş ve tutarlı etkileşimler istiyor. Yapay zeka otomasyonu, müşteri deneyimlerini daha duyarlı, ilgili ve sezgisel hale getirerek bu beklentilerin karşılanmasına yardımcı olur.

Sohbet robotları, sanal asistanlar ve yapay zeka temsilcileri gibi yapay zeka destekli araçlar sık sorulan soruları ele alır, karmaşık görevlerde insanlara rehberlik eder ve gerektiğinde sorunları insan temsilcilere aktarır. Bu araçlar her zaman açıktır ve her zaman öğrenir, bu da zaman içinde hizmet kalitesini artırmaya yardımcı olur. Yapay zeka temsilcileri genellikle destek uzmanlarıyla birlikte çalışmak üzere tasarlanır; bağlam toplar, eylemler önerir ve sorunların daha hızlı çözülmesine yardımcı olur. Örneğin, destek ekipleri Dynamics 365 Customer Service’teki Copilot ile yararlı özetler, önerilen yanıtlar ve gerçek zamanlı bilgi araması ile daha hızlı ve daha doğru yanıtlar sağlar.

Tahmine dayalı analiz de önemli bir rol oynamaktadır. Yapay zeka, müşteri davranışlarındaki desenleri analiz ederek, ister bir takip mesajı, ister bir hizmet hatırlatması veya bir ürün önerisi olsun, bir müşterinin sormadan önce neye ihtiyaç duyabileceğini belirlemeye yardımcı olur. Bu tür proaktif destek, güven ve sadakat oluşturmaya yardımcı olur.

Yapay zeka otomasyonu, bu özelliklerle müşteri deneyimlerini iyileştirir:
 
  • 7/24 sanal destek sayesinde daha hızlı çözüm süreleri.
     
  • Gerçek zamanlı içgörülere dayalı daha çok kişiselleştirilmiş etkileşimler.
     
  • Müşterileri doğru kaynaklarla eşleştirmek için daha akıllı hizmet yönlendirmesi.
     
  • İhtiyaçları öngören ve otomatik olarak takip eden proaktif sosyal yardım.

Verilerle desteklenen kararlar alma

Modern işler her zamankinden daha fazla veri üretir; bu verileri anlamlandırmak zor olabilir. Yapay zeka otomasyonu, ham verilerin kurum genelinde daha hızlı ve daha güvenli karar almayı destekleyen net, eyleme dönüştürülebilir içgörülere dönüştürülmesine yardımcı olur.

Yapay zeka destekli uygulamalarla ekipler, büyük hacimli yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri gerçek zamanlı olarak analiz eder. Bu araçlar eğilimleri belirler, gizli desenleri ortaya çıkarır ve aksi takdirde gözden kaçabilecek içgörüleri su yüzüne çıkarır. Karar vericiler, el ile yapılan raporlamaya veya içgüdülerine güvenmek yerine, sistemler, ekipler ve müşteriler arasında gerçekte neler olup bittiğine dayanan kanıtlara göre hareket eder.

Tahmine dayalı analiz bu yaklaşımın önemli bir parçasıdır. Yapay zeka modelleri, gelecekteki sonuçları tahmin etmek için geçmiş verileri kullanarak ekiplerin ihtiyaçları öngörmesine, kaynakları daha etkili bir şekilde tahsis etmesine ve riski azaltmasına yardımcı olur. Tedarik zinciri yönetimi, satış tahmin etme ve müşteriyi elde tutma gibi alanlarda tahmine dayalı analiz, kurumlara rekabet avantajı sağlar.

Yapay zeka ile kurumlar şunları bekleyebilir:
 
  • Ekiplerin güvenle planlama yapmasına yardımcı olan daha doğru tahminler.
     
  • Gerçek zamanlı gösterge tabloları ve görselleştirmelerle daha hızlı raporlama döngüleri.
     
  • Sorunları sorun haline gelmeden önce işaretleyen proaktif uyarılar.
     
  • Talep desenlerine veya performans verilerine dayalı olarak daha iyi kaynak ayırma.
Yapay zeka otomasyonu karar verme sürecine iki şekilde yardımcı olur: analizi hızlandırmak ve karar vericilere sunulan içgörülerin kalitesini artırmak. Yapay zeka, departmanlar arasındaki verileri birbirine bağlayarak ve bağlam içinde sunarak liderlerin en önemli şeylere odaklanmasına ve net bir şekilde harekete geçmesine yardımcı olur.

Operasyonel verimlilik ve otomasyon

Yapay zeka otomasyonu, operasyonları kolaylaştırmanın ve tekrarlayan, manuel işlerin yükünü azaltmanın pratik bir yoludur. Özellikle robotik süreç otomasyonu (RPA) ve akıllı iş akışları gibi araçlarla eşleştirildiğinde, insanların ve işletmelerin daha hızlı hareket etmesine, daha akıllı çalışmasına ve tutarlı kalmasına yardımcı olur.

RPA, veri girişi, sistem güncelleştirmeleri veya fatura işleme gibi tekrarlayan insan eylemlerini taklit etmek için bot yazılımı kullanır. Yapay zeka ile birleştirildiğinde, botlar daha uyarlanabilir ve istisnaları ele alabilir, desenlerden öğrenebilir ve zaman içinde gelişebilir hale gelir. Akıllı iş akışları, departmanlar arasında sistemleri, verileri ve karar alma süreçlerini birbirine bağlayarak bunu bir adım öteye taşır.

Eyleme dönüştürüldüğünde şu şekilde görünür:
 
  • Finans ekipleri fatura eşleştirme, dolandırıcılık algılama ve finansal raporlamayı otomatikleştirmek için yapay zekayı kullanıyor.
     
  • Operasyon ekipleri görevleri otomatik olarak yönlendiren ve istisnalar oluştuğunda uyarıları tetikleyen akıllı iş akışları oluşturur.
     
  • BT ekipleri ortak sistem kontrollerini ve sorun giderme adımlarını otomatikleştirerek destek bileti hacmini azaltır.
Yapay zeka otomasyonunu benimseyen işler genellikle daha hızlı geri dönüş süreleri, daha az hata ve yüksek etkili işler için daha fazla zaman görüyor.

Yapay zeka otomasyonuna başlamak için bir kılavuz

Düşünceli bir yaklaşım, yapay zeka otomasyonunun uygulanmasını kolaylaştırır. İşte yapay zeka ile işinizi kurmak için izleyeceğiniz basit bir yol:
 
  1. Net kurallara uyan yüksek hacimli, tekrar eden görevleri belirleyin.
     
  2. Yapılandırılmış iş akışları için RPA ve muhakeme veya değişkenlik içeren görevler için yapay zeka destekli araçlar gibi görevin karmaşıklığına göre doğru araçları seçin.
     
  3. Sonuçları test etmek ve yaklaşımı iyileştirmek için tek bir ekip veya departmanda pilot bir proje ile başlayın.
     
  4. Zaman tasarruflarını, hata oranlarını ve personel geri bildirimlerini takip ederek etkiyi ölçün.
     
  5. Ekipler güven kazandıkça ve yeni fırsatlar ortaya çıktıkça kademeli olarak genişleyin.
En başarılı uygulamalar, teknolojiyi sadece kendi iyiliği için benimsemeye değil, gerçek sorunları çözmeye odaklanır. Yapay zeka otomasyonu düşünceli bir şekilde uygulandığında, insanları işlerini daha iyi yapmaları için güçlendirir ve daha geniş yenilikler için ivme kazandırır.

BT liderlerinin kurumlarında yapay zekanın başarılı bir şekilde benimsenmesini nasıl sağladıklarına dair daha ayrıntılı bilgi için, “CIO'ların Avantajı: Yapay Zeka ve Az Kodlu Çözümlerle Daha Hızlı Yenilik” adlı e-kitabı okuyun.

Yapay zeka ile yenilik ve büyüme

Yapay zeka, ölçeklendirmenin önündeki engelleri kaldırarak, denemeleri hızlandırarak ve yeni içgörüleri ortaya çıkararak kurumların nasıl çalıştıklarını ve neler sunduklarını yeniden düşünmeleri için alan yaratır.

Sektörler arasında yapay zeka otomasyonu, liderlerin tamamen yeni iş modelleri, ürünler ve hizmetler keşfetmesine yardımcı oluyor. İşte farklı sektörlerin yeniliği teşvik etmek için yapay zekayı nasıl kullandıkları:

1. Perakende Satış
  • Gerçek zamanlı müşteri davranışına dayalı kişiselleştirilmiş ürün önerileri
  • Değişen talebe uyum sağlayan otomatik envanter yönetimi
  • Kılavuz alışveriş deneyimlerini destekleyen yapay zeka destekli temsilciler
2. Sağlık hizmetleri
  • Erken teşhisi desteklemek için tıbbi görüntülemenin daha hızlı analizi
  • Hastalar için yapay zeka destekli önceliklendirme ve semptom kontrol araçları
  • Evrak işlerini azaltmak ve hastaların bakım akışını iyileştirmek için otomatikleştirilmiş idari iş akışları
3. Üretim
  • Ekipman arızalarını önlemeye yardımcı olan tahmine dayalı bakım
  • Görüntü tanıma ve desen analizi yoluyla yapay zeka destekli kalite kontrolü
  • Gerçek zamanlı tedarik zinciri ve talep verilerini kullanarak daha akıllı üretim planlaması
4. Mali hizmetler
  • Olağandışı faaliyetleri algılayan yapay zeka modellerine dayalı dolandırıcılık algılama
  • Müşteriler için büyük ölçekte kişiselleştirilmiş finansal öneriler
  • Denetim hazırlığını iyileştirmek için otomatik uyumluluk kontrolleri

Yenilik her zaman büyük ölçekli yıkım anlamına gelmez. Genellikle küçük değişikliklerle başlar; yeni fikirlerin test edilmesi, iş akışlarının iyileştirilmesi veya yeni içgörülerin ortaya çıkarılması gibi. Yapay zeka otomasyonu, ekiplerin daha hızlı hareket etmesine ve fikirleri daha az risk ve daha fazla netlikle hayata geçirmesine yardımcı olur.

Yapay zeka, el yükünü azaltarak ve verilerle mümkün olanları genişleterek, ister müşteri deneyimlerini iyileştirmek, ister yeni hizmetler başlatmak veya tamamen yeni çalışma yöntemlerini keşfetmek olsun, anlamlı ilerleme için alan yaratır.

Modern yapay zeka çözümleri işinizle birlikte nasıl büyür?

İş gereksinimleri geliştikçe, bunları destekleyen araçların da bu gelişime ayak uydurması gerekir. Yapay zeka otomasyonu, geleneksel sistemlerin tasarlanmadığı bir ölçeklenebilirlik düzeyi sunar. Hızlı bir şekilde adapte olur, modern platformlarla kolayca bütünleşir ve yeni verilerden öğrendikçe zaman içinde gelişmeye devam eder.

Genellikle sabit kurallara, el ile güncelleştirmelere veya kodlanmış iş akışlarına dayanan eski sistemlerin aksine, yapay zeka iş çözümleri kurumla birlikte büyüyecek şekilde tasarlanmıştır. Yeni girdilere yanıt verir, iş yüklerini otomatik olarak ölçeklendirir ve komple bir sistem revizyonu gerektirmeden değişen koşullara uyum sağlarlar.

Yapay zeka otomasyonu esnek ve ölçeklenebilir operasyonları destekler:
 
  • İster 10 ister 10.000 istek işliyor olun, kullanıma göre otomatik olarak ölçeklenen dinamik iş yüklerini yönetin.
     
  • Yeni öncelikler, düzenlemeler veya müşteri ihtiyaçları ortaya çıktıkça yeniden eğitilebilen veya rafine edilebilen modeller aracılığıyla değişime uyum sağlayın.
     
  • Ekipler, bölgeler veya iş birimleri arasında genişlemeyi daha hızlı ve sorunsuz hale getirmek için bulut platformlarıyla tümleştirin.
Buna karşılık, modası geçmiş otomasyon araçları genellikle zorluklarla mücadele eder:
 
  • Her değişiklik için BT desteği gerektiren sıkı yapılandırmalar.
     
  • Modern sistemler veya veri kaynakları arasında sınırlı tümleştirme.
     
  • Beklenmedik taleplerle karşılaşıldığında daha yavaş yanıt süreleri.

Yapay zeka otomasyonu, işletmelere geleneksel araçların sürtünmesi olmadan deneme, genişletme ve uyarlama esnekliği sağlar. İster tek bir süreci ölçeklendiriyor ister global bir operasyonu dönüştürüyor olun, yapay zeka sizinle birlikte gelişen bir temel sağlar.

Etik yapay zeka ve veri gizliliği

Etik uygulamalar ve güçlü veri gizliliği korumaları müşteriler, personel ve iş ortakları nezdinde güveni sürdürmenin temelini oluşturur. Yapay zeka otomasyonu günlük operasyonlara daha bütünleştirildiğinde, bu sistemleri sorumlu bir şekilde oluşturmak ve kullanmak çok önemlidir.

Sorumlu yapay zeka saydamlıkla başlar. Bu da anlaşılabilir, adil ve hesap verebilir sistemler tasarlamak anlamına gelir. Yapay zeka destekli araçlar, insan muhakemesinin yerini almamalı, onu desteklemelidir. Etik değerleri yansıtmalı, sapmalardan kaçınmalı ve bireyleri ve toplumu koruyan net sınırlar içinde faaliyet göstermelidirler.

Veri gizliliği de bir o kadar kritiktir. Yapay zeka sistemleri etkili bir şekilde çalışmak için büyük hacimlerde veriye ihtiyaç duyar ve bu verilerin, özellikle de kişisel veya hassas bilgilerin korunması tartışılmazdır. Kurumların, yapay zeka uygulamalarının Genel Veri Koruma Yönetmeliği gibi bölgesel ve sektöre özgü düzenlemelere uygun olmasını sağlamaları gerekir.

Etik, gizlilik bilincine sahip yapay zeka çözümleri oluşturmak için kurumlar şunları yapmalıdır:
 
  • Yapay zeka çıktılarındaki sapmayı azaltmak için yüksek kaliteli, temsili veriler kullanın.
     
  • Herkesin kararların nasıl alındığını anlaması için saydamlık için tasarlayın.
     
  • Özellikle yüksek etkili alanlarda otomatik süreçler üzerinde insan gözetimini sürdürün.
     
  • Yönetişim, erişim denetimleri ve şifreleme ile verileri yaşam döngüsü boyunca güvence altına alın.
     
  • Gelişen yönetmeliklerle güncel kalın ve uyumlu kalmak için uygulamaları ayarlayın.

Yapay zeka sorumlu bir şekilde geliştirildiğinde ve uygulandığında, sadece teknolojiye değil, aynı zamanda onu kullanan kurumun bütünlüğüne de güven oluşturur.

Microsoft, sorumlu AI konusunda adalet, güvenilirlik ve emniyet, gizlilik ve güvenlik, kapsayıcılık, saydamlık ve hesap verebilirlik temelinde ilkelere dayalı bir yaklaşım benimsemektedir. Microsoft'un sorumlu AI yaklaşımı hakkında daha fazla bilgi edinin.

Yapay zeka otomasyonunun zorlukları ve bunların üstesinden nasıl gelineceği

Yapay zeka otomasyonunun avantajları açık olsa da, birçok kurum başlangıçta hala pratik zorluklarla karşılaşmaktadır. Bunlar engel değil, sürecin bir parçasıdır. Doğru strateji ve destekle, yapay zeka zorluklarını daha sürdürülebilir ve başarılı sonuçlara yol açacak şekilde ele almak mümkündür.

En yaygın zorluklardan bazıları şunlardır:
 
  • Yüksek uygulama maliyetleri.Araçlara, altyapıya veya değişiklik yönetimine yapılan ön yatırımlar, özellikle küçük ekipler veya kurumlar için ürkütücü olabilir.
     
  • Mevcut sistemlerle tümleştirme. Birçok işletme eski yazılımlara güveniyor ve bu da operasyonları kesintiye uğratmadan yeni yapay zeka çözümlerini bağlamayı zorlaştırıyor.
     
  • Yapay zeka uzmanlığının yetersizliği. Yapay zeka sistemlerinin oluşturulması, dağıtılması ve yönetilmesi genellikle şirket içinde kolayca bulunamayabilecek özel beceriler gerektirir.
     
İşte kurumların bu zorlukların üstesinden nasıl başarıyla geldikleri:
 
  • Küçük başlayın ve kademeli olarak ölçeklendirin. Pilot projeler, ekiplerin yapay zeka otomasyonunu odaklanmış bir alanda test etmelerine, sonuçları ölçmelerine ve daha geniş bir alana yayılmadan önce yaklaşımı iyileştirmelerine olanak tanır.
     
  • Esnek, birlikte çalışabilir araçlar seçin. Büyük çaplı yeniden çalışmalardan kaçınmak için standart API'ler ve bağlayıcılar kullanarak mevcut sistemlerinizle tümleştirilecek şekilde tasarlanmış yapay zeka platformlarını arayın. Az kodlu çözümlerin büyük ölçekte esnekliği nasıl destekleyebileceği hakkında daha fazla bilgi edinmek için, CIO'lar için Az Kodlu Çözümler Kılavuzu: Geliştirici Eksikliğinin Ötesinde e-kitabını indirin.
     
  • Eğitim ve ortaklıklara yatırım yapın.Şirket içi ekipleri eğitmek ve teknoloji ortaklarıyla çalışmak, bilgi eksikliklerini kapatmaya ve benimsemeyi hızlandırmaya yardımcı olur. Örneğin Microsoft, yapay zekaya hazır olmayı desteklemek için çeşitli öğrenme kaynakları ve sertifikalar sunuyor.
     
  • İş sonuçlarına odaklanın.Uygulamanızı, çözmekte olduğunuz sorunları net bir şekilde anlayarak temellendirin. Bu, doğru kullanım durumlarını derecelendirme ve ekipler arasında destek oluşturma konusunda yardımcı olur.
     
Her kurumun yapay zeka otomasyonuna giden yolu farklıdır. En önemli şey, düşünceli, uyarlanabilir ve daha geniş hedeflerinizle hizalanmış bir temel oluşturmaktır.

Yapay zeka otomasyonunun gerçek dünyadaki etkisi

Farklı sektörlerdeki kurumlar, yapay zeka otomasyonunu kullanmalarının verimlilik artışı ve önemli maliyet tasarrufları gibi ölçülebilir sonuçlarını şimdiden görmeye başladı. İşte gerçek Microsoft müşterilerinden, yapay zekanın işletmelerin uyum sağlamasına, ölçeklenmesine ve daha iyi sonuçlar elde etmesine nasıl yardımcı olduğunu gösteren birkaç hikaye.
 
  • Yunanistan merkezli ERGO Insurance, Microsoft Azure kullanarak Χαρά (Joy) adlı yapay zeka destekli bir sanal yardımcısı tanıttı. Yardımcı, müşterilerin ilkelerini yenilemelerine, ödeme yapmalarına ve 7/24 destek almalarına yardımcı olarak gelen soruların %60'ını otomatikleştiriyor. Bu değişim müşteri memnuniyetini artırdı ve daha karmaşık vakaları ele almak için personeli serbest bıraktı. "Sanal Temsilci aracılığıyla başlatılan diyaloglarda yüzde 85 müşteri memnuniyeti oranına ulaşmak harika bir işaret. Bu da kullanıcılarımızın bu etkileşimlerden memnun olduğunu gösteriyor," diyor ERGO Yunanistan'ın Müşteri ve Dijital Dönüşümden Sorumlu Başkanı Rea Theleriti.
     
  • Hanover Insurance Group, işletme genelinde tutarlı, ölçeklenebilir yapay zeka otomasyonu sağlamak için bir Kurumsal Otomasyon Uygulaması başlattı. Otomasyon Stratejisi ve Hizmetleri Başkan Yardımcısı Mukul Talwar: “Amacımız bir yenilik kültürü oluşturmaktı." dedi. Microsoft Power Automate'i kullanarak sigortalama, talepler ve müşteri hizmetleri genelinde zaman alan düzinelerce süreci otomatikleştirdiler. Ekip sadece 18 ay içinde 100'den fazla otomasyon projesi gerçekleştirerek hızı artırdı, manuel hataları azalttı ve personelin daha yüksek değerli işlere odaklanmasını sağladı.
     
  • Hong Kong Üniversitesi (HKU), Microsoft 365 Copilot ve Copilot Studio'yu benimseyerek eğitim kurumu verimliliğini ve öğrenci desteğini artırdı. Eğitim kurumu, idari görevleri kolaylaştırmak, performans verilerini analiz etmek ve hibrit öğrenim için kurs içeriğini kişiselleştirmek için Copilot'u kullanıyor. Ağustos 2024'te HKU, yeni öğrencilere akademik sorularda yardımcı olmak, eğitim kurumunun iş yükünü azaltmak ve işe alım deneyimini iyileştirmek için Copilot Studio ile oluşturulmuş yapay zeka destekli bir temsilci olan First-Year UG Copilot'u başlattı. Bilgi İşlem Müdürü ve Üniversite Kütüphanecisi Flora Ng, ”Microsoft 365 Copilot güvenli ve kapsamlı bir GenAI çözümü sunuyor.” dedi. “Microsoft Copilot Studio, BT ekibimizin büyük hacimli sorguları aynı anda işleme kapasitesine sahip özelleştirilmiş botlar oluşturmasını sağlıyor.”
Bunun gibi daha fazla Microsoft müşteri hikayesi okuyun.

Yapay zeka otomasyonunda gelecek eğilimler

Yapay zeka otomasyonu hızla gelişiyor ve işlerin nasıl yapılacağı konusunda yeni olanaklar yaratıyor. Araçlar daha akıllı, uyarlanabilir ve işbirlikçi hale geldikçe, insanların ve teknolojinin daha da yakın bir şekilde birlikte çalıştığı bir geleceği şekillendiriyorlar.

Büyük değişimlerden biri, tüm iş akışlarını yöneten veya minimum insan girdisiyle bağlama duyarlı kararlar alan otonom yapay zeka sistemlerinin yükselişidir. Bu araçlar karmaşık, dinamik ortamlarla başa çıkmak ve eylemlerini değişen koşullara göre ayarlamak için üretilmiştir. Lojistik, siber güvenlik ve operasyonlar gibi alanlarda, otonom yapay zeka halihazırda işlerin daha hızlı yanıt vermesine ve daha güvenilir bir şekilde çalışmasına yardımcı oluyor.

Üretici AI da sektörü değiştiriyor. Bu modeller içerik oluşturur, bilgileri özetler, kod yazar veya karar verme sürecine yardımcı olur, bu da onları çok çeşitli sektörlerde ve rollerde yararlı kılar. Yapay zeka otomasyonuna tümleştirildiğinde, üretici araçlar daha hızlı dokümantasyonu, daha kişiselleştirilmiş iletişimi ve ekipler arasında daha sorunsuz işbirliğini destekler.

Yapay zeka temsilcileri, otonom yetenekleri üretici zeka ile harmanlayarak bir sonraki otomasyon dalgasını şekillendiriyor. Üretici çıkarımı görev yürütme ile birleştirerek niyeti yorumlamalarını, doğal dilde yanıt vermelerini ve sistemler arasında harekete geçmelerini sağlarlar. Yapay zeka temsilcileri şimdiden ekiplerin çok adımlı iş akışlarını otomatikleştirmesine, müşterileri desteklemesine ve BT ve operasyon personeli üzerindeki manuel yükü azaltmasına yardımcı oluyor.

İleriye baktığımızda, yapay zeka otomasyonunun bir sonraki dalgasını şekillendiren başka eğilimler de var:
 
  • Niyeti anlayan ve insanların davranışlarına uyum sağlayan bağlam farkındalıklı sistemler.
     
  • Çözüm oluşturmayı teknik olmayan personel için daha erişilebilir hale getiren az kodlu ve kodsuz platformlar.
     
  • Büyük ölçekte saydamlığı, izlemeyi ve kontrolü destekleyen yapay zeka idare araçları.
     
  • Enerji, eğitim ve sağlık hizmetleri gibi sektörlerdeki benzersiz zorluklara göre uyarlanmış sektöre özel yapay zeka çözümleri.
Kaynaklar

Yapay zeka otomasyonu hakkında daha fazla bilgi edinin

Siyah ceketli, dizüstü bilgisayar kullanan bir erkek.
Ürün

Microsoft Copilot Studio ile özel yapay zeka temsilcileri oluşturun

Benzersiz iş ihtiyaçlarınıza göre uyarlanmış yapay zeka temsilcileri tasarlayın, yayınlayın ve yönetin.
Daha fazla bilgi edinin
Masada dizüstü bilgisayarla oturan bir kadın.
Ürün

Microsoft Power Automate ile iş akışlarını kolaylaştırın

Üretkenliği artırmak ve manuel işleri azaltmak için uygulamalar ve ekipler arasındaki görevleri otomatikleştirin.
Daha fazla bilgi edinin
Masada dizüstü bilgisayarlarla oturan bir adam ve kadın.
Çözüm

Hiperotomasyon ile iş süreçlerini dönüştürün

Yapay zeka ve az kodlu araçların karmaşık iş akışlarını büyük ölçekte otomatikleştirmek için nasıl birlikte çalıştığını keşfedin.
Daha fazla bilgi edinin

Sık sorulan sorular

  • Yapay zeka otomasyonu, tipik olarak insan girdisi gerektiren görevleri, süreçleri veya karar alma süreçlerini otomatikleştirmek için yapay zekanın kullanılmasını ifade eder. İş süreçlerinde verimliliği, doğruluğu ve ölçeklenebilirliği artırmak için makine öğrenimi, doğal dil işleme ve görüntü işleme gibi teknolojileri bir araya getirir.
  • Yapay zeka otomasyonunun yaygın bir örneği, müşteri hizmetleri sorgularını ele almak için yapay zeka destekli bir sanal temsilci kullanmaktır. Bu araçlar rutin sorulara yanıt verir, talepleri işler ve sorunları aktarır; böylece insan temsilciler daha karmaşık destek için serbest kalır.
  • Yapay zeka otomasyonu, işlerin verimliliği artırmasına, manuel hataları azaltmasına ve operasyonları daha etkili bir şekilde ölçeklendirmesine yardımcı olur. Gerçek zamanlı içgörülerle daha hızlı karar vermeyi destekler ve daha hızlı yanıt veren ve kişiselleştirilmiş hizmetle müşteri deneyimlerini iyileştirir. Kurumlar, departmanlar arasında maliyetleri düşürmek ve yeniliği hızlandırmak için yapay zekayı kullanıyor.
Microsoft 365’i takip edin