This is the Trace Id: 509bd7fd571dcdcf27bb0a77c7d5842a
MICROSOFT POWER PLATFORM

Yapay zeka uygulamaları iş operasyonlarını nasıl dönüştürüyor ve yenilikleri nasıl teşvik ediyor?

İşletmelerin verimliliği artırmak, karar verme süreçlerini iyileştirmek ve daha hızlı yenilik yapmak için yapay zeka uygulamalarını ve akıllı araçları nasıl kullandığını keşfedin.
Daha fazla bilgi edinin Rehberli tura katılın

Yapay zeka uygulamaları nelerdir?

Yapay zeka uygulaması, akıllı çözümler sunarak işletmelerin çalışma şeklini geleneksel yazılımların ötesine taşımak için yapay zeka (AI) ve makine öğrenmesi kullanan bir yazılım uygulamasıdır. Önceden tanımlanmış kuralları izleyen standart uygulamaların aksine yapay zeka destekli uygulamalar, verilerden yola çıkarak öğrenmek, uyum sağlamak ve kararlar almak için makine öğrenmesi, doğal dil işleme (NLP) ve tahmine dayalı analiz gibi teknolojileri dahil eder. Bu özellikler, sektörler genelinde daha fazla otomasyon, daha derin içgörüler ve daha kişiselleştirilmiş kullanıcı deneyimleri sağlar.

Önemli çıkarımlar

Yapay zeka uygulamaları verimliliği artırır ve karar verme süreçlerini destekler

İşletmeler, görevleri otomatikleştirmek, verileri analiz etmek ve müşteri etkileşimlerini iyileştirmek için yapay zeka destekli araçlar kullanır.

Kişiselleştirme ve otomasyon, kullanıcı deneyimlerinin kalitesini yükseltir

Sohbet botları, tahmine dayalı analiz ve akıllı öneriler gibi yapay zeka destekli özellikler daha uyumlu ve kullanıcı dostu uygulamalar oluşturur.

Yapay zekayı stratejik olarak benimsemek iş büyümesini destekler

Yapay zeka yazılımları uygulayan, belirgin hedeflere sahip şirketler verimlilikte artış, maliyet tasarrufu ve rekabet avantajları gözlemler.

Yapay zeka destekli içgörüler daha akıllı kararlar alınmasına destek olur

İşletmeler, yapay zeka destekli veri analizi kullanarak eğilimleri tespit edebilir, sonuçları tahmin edebilir ve zorluklara daha hızlı yanıt verebilir.

Ölçeklenebilir yapay zeka çözümleri işletmelerin çevik kalmasına yardımcı olur

Bulut tabanlı yapay zeka araçları, şirketlerin büyük altyapı değişiklikleri olmadan becerilerini genişletmesine olanak tanır.

Yapay zeka uygulamalarının avantajları

İşletmeler neden yapay zekayı benimsiyor?

Geniş bir yapay zeka destekli çözüm yelpazesi, dünya genelindeki kuruluşlar üzerinde çoktan bir etki yaratmaktadır. Sanal yardımcılar doğal dili anlar, tahmine dayalı sistemler piyasa eğilimlerini tahmin eder ve akıllı araçlar sağlık hizmetleri, finans, perakende ve üretim gibi sektörlerde süreçleri iyileştirir.

Yapay zeka araçlarını ve teknolojilerini operasyonlarınıza uygulayarak, doğrudan kâr marjınızı ve rekabet konumunuzu etkileyen avantajlar kazanabilirsiniz. Yapay zeka uygulamalarının bazı temel faydalarını keşfedelim.

Gelişmiş kullanıcı deneyimi

Yapay zeka uygulamaları kullanıcı davranışlarını, tercihlerini ve geçmiş verileri analiz ederek herkes için özel deneyimler oluşturabilir. Örneğin, Microsoft Xbox, göz atma ve oyun geçmişine dayalı içerik önerileri sunmak için gelişmiş yapay zeka algoritmaları kullanarak kullanıcılara zaman kazandırırken etkileşimi ve memnuniyeti artırır.

Operasyonel verimlilikte artış

Yapay zeka, yinelenen görevleri otomatikleştirerek çalışanların daha yüksek değerli işlere odaklanmasını sağlar. Şirketler, fatura işleme ve müşteri hizmetleri etkileşimleri gibi iş akışlarını kolaylaştırmak için robotik süreç otomasyonu (RPA) kullanabilir. Üretimde tahmine dayalı bakım, ekipman arızalarını önceden tahmin ederek kesinti süresini azaltmaya yardımcı olur. İşletmeler, yapay zeka destekli uygulama oluşturucu kullanarak özel otomasyon çözümlerinin geliştirilme sürecini hızlandırabilir.

Daha iyi karar verme

Yapay zeka uygulamaları, insan kapasitesini aşan ölçekte ve hızda büyük veri kümelerini analiz ederek, gözden kaçabilecek eğilimleri ve kalıpları belirler. İşletmeler, yapay zeka destekli analizi kullanarak pazarlama stratejilerini geliştirebilir, tedarik zincirlerini güçlendirebilir ve finansal tahminlerin kalitesini yükseltebilir. Gerçek zamanlı veri panoları, daha hızlı ve daha bilgiye dayalı karar verme süreçlerini mümkün kılar.

Maliyet tasarrufu

Görevleri otomatikleştirerek ve verimsizlikleri azaltarak, yapay zeka uygulamaları maliyetleri düşürmeye yardımcı olur ve daha doğru, kolaylaştırılmış iş akışlarını destekler. Yapay zeka destekli finansal araçlar, muhasebe doğruluğunu artırırken, müşteri hizmetleri botları rutin sorgularla ilgilenerek ekiplere yardımcı olur ve böylece çalışanların daha karmaşık etkileşimlere odaklanmasını sağlar.

Ölçeklenebilirlik ve büyüme

Yapay zeka uygulamaları, işletmelerin önemli altyapı değişikliklerine gerek olmadan daha büyük iş yüklerinin üstesinden gelmesine olanak tanıyacak şekilde ölçeklendirilecek şekilde tasarlanmıştır. Bulut bilişimdeki yapay zeka çözümleri, kaynakları talebe göre dinamik olarak ayırarak sorunsuz performans sağlar.

Yapay zeka uygulamalarının temel özellikleri

Yapay zeka uygulamaları nasıl daha akıllı çalışır?

Bir uygulamayı iyi yapan şey nedir? En etkili yapay zeka yazılımları, karmaşık iş ihtiyaçları için kapsamlı çözümler oluşturmak üzere birden fazla özelliği birleştirir. İşte yapay zeka uygulamalarını günümüz iş ortamında vazgeçilmez kılan bazı temel özellikler.

Makine öğrenmesi algoritmaları, çoğu yapay zeka uygulamasının temelini oluşturur ve performansı açık programlama olmadan iyileştirmelerine olanak tanır. Bu algoritmalar, verilerdeki kalıpları tanımlar ve operasyonlarını yeni bilgilere göre ayarlar. Örneğin, e-posta güvenliği uygulamaları, yeni saldırı kalıplarını analiz ederek kimlik avı girişimlerini algılama becerilerini sürekli olarak geliştirmek için makine öğrenmesi kullanır.

Doğal dil işleme (NLP), yapay zeka uygulamalarının insan dilini tüm karmaşıklığıyla anlamasını ve buna yanıt vermesini sağlar. Bu özellik, belgeleri özetleyebilen veya yapılandırılmamış metinden önemli bilgileri ayıklayabilen sesli yardımcılar ve içerik analizi platformları gibi yapay zeka araçlarını güçlendirir.

Görüntü işleme, yapay zeka uygulamalarına dünyadaki görsel bilgileri yorumlama ve anlama becerisi kazandırır. Görüntü işleme kullanan perakende uygulamaları, ürün yerleşimi için mağaza düzenlerini analiz edebilirken, üretim kalite kontrol sistemleri insan gözüyle tespit edilemeyen kusurları belirleyebilir.

Tahmine dayalı analiz özellikleri, yapay zeka uygulamalarının geçmiş verilere dayanarak gelecekteki sonuçları tahmin etmesine olanak tanır. Güçlü tahmine dayalı özelliklere sahip iş zekası araçları, satış eğilimlerini öngörebilir, potansiyel tedarik zinciri kesintilerini belirleyebilir veya tüketici davranışındaki değişiklikleri geleneksel analiz yoluyla netleşmeden önce tahmin edebilir.

Kullanıcı davranışına göre ayarlanan uyarlanabilir arabirimler başka bir değerli özelliği ifade eder. Yapay zeka uygulamaları, kullanıcıların onlarla nasıl etkileşimde bulunduğuna göre arabirimlerini değiştirebilir, sık kullanılan özellikleri vurgulayabilir ve bireysel tercihlere göre iş akışlarını kolaylaştırabilir.

Anomali algılama, fırsatlara veya sorunlara işaret edebilecek olağandışı kalıpları tanımlamaya yardımcı olur. Finansal güvenlik uygulamaları, potansiyel dolandırıcılık işlemlerini işaretlemek için bu özelliği kullanırken, sistem izleme araçları kesintilere neden olmadan önce performans sorunlarını tanımlayabilir.

Sürekli öğrenme özellikleri, yeni verilere sürekli maruz kalarak yapay zeka uygulamalarının zamanla gelişmesini sağlar. Geleneksel yazılımlar, işlevselliği yükseltmek için manuel güncelleştirmeler gerektirirken, güçlü öğrenme özelliklerine sahip yapay zeka uygulamaları, becerilerini sürekli olarak geliştirerek zamanla daha değerli hale gelir.

Yapay zeka tümleştirme stratejileri

Uygulamalarınız için doğru yapay zeka stratejisini seçmek

Mevcut uygulamalarınıza yapay zekayı başarıyla katmak, planlama ve uygulama süreçlerinin dikkatli bir şekilde yapılmasını gerektirir. Yapay zeka destekli çözümler, sabit kurallara dayanan geleneksel uygulama geliştirmenin aksine, öğrenip uyum sağlayarak daha fazla esneklik sunabilir. Uygulama geliştirmede yapay zeka geliştikçe, işletmelerin akıllı özellikleri yerleştirme konusunda daha fazla seçeneği vardır.

Doğru yapay zeka tümleştirme stratejisi belirli ihtiyaçlarınıza, teknik kaynaklarınıza ve uzun vadeli hedeflerinize bağlıdır. Dikkate almanız gereken birkaç yaklaşım:

1. Önceden oluşturulmuş yapay zeka hizmetleri

Bu yaklaşım, en az seviyede geliştirme çabasıyla uygulamaya giden en hızlı yolu sunar. Microsoft Azure gibi bulut platformları, geliştiricilerin mevcut uygulamalara dahil edebileceği önceden oluşturulmuş yapay zeka hizmetleri sunarak, sıfırdan model oluşturmadan makine öğrenmesi, konuşma tanıma ve otomasyon gibi özelliklere imkan tanır.

2. Özel yapay zeka modelleri

Önceden oluşturulmuş hizmetler belirli ihtiyaçlarınızı karşılamadığında, özel modeller geliştirmek daha fazla hassasiyet ve rekabet farklılığı sağlar. Daha fazla zaman ve uzmanlık gerektirse de, özel modeller sahip olduğunuz verileri analiz edebilir ve sektörünüze ya da kuruluşunuza özgü sorunları çözebilir. Microsoft Power Apps gibi araçlarla, işletmeler kapsamlı kodlama gerektirmeden yapay zeka destekli uygulamalar oluşturabilir. Bu modeller, mevcut uygulama mimariniz içinde çalışırken son derece özel işlevsellik sunar.

3. Üçüncü taraf yapay zeka API'leri

Uygulamalarınızı standartlaştırılmış API'ler aracılığıyla özel yapay zeka araçlarına bağlamak, özelleştirme ve geliştirme hızı arasında bir denge sunar. Azure, görüntü tanıma için Azure Yapay Zeka Görüntü ve konuşma arabirimleri için Azure Yapay Zeka Konuşma gibi bir dizi yapay zeka API'si sunar. Bu API'ler genellikle abonelik tabanlı bir fiyatlandırma modeli izler ve böylece işletmelerin en az ön yatırımla gelişmiş yapay zeka özelliklerini benimsemesini sağlar.

Herhangi bir yapay zeka tümleştirme stratejisi uygularken, bu en iyi yöntemleri dikkate alın:

  • Yapay zekayı öylesine uygulamak yerine, net bir şekilde tanımlanmış sorunlarla başlayın. En başarılı tümleştirmeler, ölçülebilir sonuçlarla belirli iş zorluklarını ele alır. Yaklaşımınızı seçmeden önce başarının neye benzediğini tanımlayın.

  • Yapay zeka çözümleri, kullandıkları veriler kadar iyi olduğundan veri kalitesini ve erişilebilirliğini sağlayın. Temiz, ilgili bilgileri yapay zeka bileşenlerinize sunan tutarlı veri işlem hatları oluşturun. Kötü veri kalitesi, yapay zeka projelerinin başarısız olmasının başlıca nedenidir.

  • Başlangıçtan itibaren ölçeklenebilirlik planı yapın. Yapay zeka, iş ihtiyaçlarınızla birlikte büyüyecek ve böylece baştan tasarlamaya gerek kalmayacak şekilde iş akışlarınıza katılmalıdır. Bulut tabanlı çözümler, talep arttıkça genellikle en esnek ölçeklendirme seçeneklerini sunar.

  • Eski sistemlerle uyumluluk, güvenlik gereksinimleri ve performans beklentileri gibi teknik zorlukları proaktif bir şekilde giderin.  Uygulama geliştirmeyebaşlamadan önce bu faktörleri hesaba katan bir teknik uygulama yol haritası oluşturun.

Yapay zeka uygulamalarıyla kullanıcı deneyimini geliştirin

Kesintisiz etkileşimler oluşturma

Yapay zeka uygulamaları, daha sezgisel, duyarlı ve kişiselleştirilmiş deneyimler oluşturarak kullanıcıların teknolojiyle etkileşim biçiminde devrim yaratmıştır. Yapay zekayı kullanıcı deneyimi stratejinize dahil ederek, müşteri memnuniyetini ve etkileşimini önemli ölçüde artırabilirsiniz. Bu yapay zeka destekli özellikleri göz önünde bulundurun:

Konuşma arabirimleri. Sohbet botları ve sanal yardımcılar, doğal dil etkileşimlerine olanak tanımak için konuşmaya dayalı yapay zeka kullanarak, uygulamaların karmaşık menüler veya komutlar olmadan daha kolay kullanılmasını sağlar.

Kişiselleştirilmiş içerik ve öneriler. Uygulamalar, kullanıcı davranışını analiz ederek, etkileşimi derinleştiren ve el ile aramayı azaltan özel olarak uyarlanmış öneriler sunabilir.

Tahmine dayalı metin ve giriş önerileri. Akıllı yazım özellikleri, kullanıcı niyetini öngörerek iletişimi hızlandırır ve çabaları en aza indirir.

Duygu tanıma ve duygu analizi. Metindeki veya konuşmadaki tonu ve duyguyu anlamak, uygulamaların daha empatik yanıtlar vermesine ve kullanıcı etkileşimlerini zenginleştirmesine olanak tanır.

Genişletilmiş erişilebilirlik. Konuşmayı metne dönüştürme ve görüntü tanıma gibi özellikler, uygulamaları çeşitli becerilere sahip insanlar için daha kapsayıcı hale getirir.

Proaktif yardım. Akıllı hatırlatıcılar, önerilen eylemler ve otomatik planlama, bilişsel yükü azaltır ve kullanıcıların düzenli kalmasına yardımcı olur.

Veri odaklı kararlar almak için yapay zeka

Yapay zeka ile daha akıllı kararlar alma

Yapay zeka uygulamaları, büyük miktarda ham veriyi eyleme dönüştürülebilir içgörülere dönüştürerek daha hızlı ve daha doğru karar verme imkanı sağlar. Sezgiye veya sınırlı örneklemeye bel bağlamak yerine, kuruluşlar güvenle veriye dayalı seçimler yapabilir.

Yapay zekadan yararlanarak işletmeler şunları yapabilir:

  • Envanteri yönetmek, pazarlama stratejilerini geliştirmek ve karlılığı artırmak amacıyla karmaşık veri kümelerindeki gizli eğilimleri ortaya çıkarmak için kalıpları tanıyın.
     
  • Dolandırıcılığı önlemek, bakım ihtiyaçlarını tahmin etmek ve sorunları proaktif bir şekilde çözmek için anomalileri tespit ederek alışılmadık kalıpları belirleyin.
     
  • Farklı koşullara karşı stratejileri test etmek için senaryoları simüle ederek, finans, operasyonlar ve planlama alanlarında riski azaltın ve karar verme süreçlerini iyileştirin.
     
  • Müşteri geri bildirimlerinden, incelemelerden ve sosyal medyadan içgörüler çıkarmak için NLP kullanarak metin verilerini analiz edin, böylece ürün ve hizmet iyileştirmeleri sağlayın.

Karar desteği için yapay zeka kullanırken, kuruluşların şunlara öncelik vermesi gerekir:

  • Veri gizliliği ve güvenliği—Hassas bilgileri korumak için yönetim politikaları, anonimleştirme ve erişim kontrolleri uygulayın.
     
  • Etik yapay zeka geliştirme—Önyargıyı önlemek ve adil karar verme süreci sağlamak için yapay zeka sistemlerini düzenli olarak denetleyin.
     
  • Şeffaflık—Kullanıcı ve paydaş güvenini artırmak için net, açıklanabilir içgörüler sunan yapay zeka modelleri tasarlayın.

Yapay zeka destekli otomasyon ile operasyonel verimliliği en üst düzeye çıkarın

Operasyonları ve iş akışlarını iyileştirme

Yapay zeka uygulamaları, görevleri otomatikleştirerek ve karmaşık süreçleri kolaylaştırarak operasyonel verimliliği artırır. Bu dönüşüm, maliyet tasarruflarının da ötesine geçerek, kuruluşlar genelinde iş akışlarını köklü bir şekilde yeniden şekillendirir.

Yapay zeka uygulamalarının operasyonları iyileştirdiği bazı yollar:

  • Yapay zeka destekli RPA, geleneksel otomasyondan daha fazla esneklikle rutin, kural tabanlı görevleri otomatikleştirir.
     
  • Akıllı belge işleme; fatura, sözleşme ve form gibi yapılandırılmamış kaynaklardan veri ayıklar ve düzenler.
     
  • Yapay zeka özellikli tedarik zinciri optimizasyonu, talep modellerini, taşıma maliyetlerini ve stok seviyelerini analiz ederek lojistiği kolaylaştırır.
     
  • İş gücü planlama araçları, personeli öngörülen talebe, becerilere ve iş ihtiyaçlarına göre tahsis etmek için yapay zeka kullanır.

Yapay zeka tümleştirmesi ile inovasyona yön verme

Gelecek için yapay zeka destekli çözümler

Yapay zeka, işletmelerin yenilik yapma biçimlerini dönüştürerek, daha akıllı ürünler, kişiselleştirilmiş hizmetler ve tamamen yeni iş modelleri geliştirmesine yardımcı oluyor. Yapay zeka teknolojileri geliştikçe, kuruluşlar artık teknik uzmanlıkla sınırlı kalmıyor; az kodlu ve kodsuz geliştirme platformları, karmaşık programlama olmadan yapay zeka özellikli çözümleri uygulamayı her zamankinden daha kolay hale getiriyor.

Bu değişim, yazılım ve mobil uygulama geliştirmede yenilikleri hızlandırırken yeni gelir fırsatlarını ve operasyonel verimlilikleri artırıyor. Yapay zekayı benimseyen şirketler, mevcut iş akışlarını iyileştirmekle kalmıyor, aynı zamanda kendilerini sektörlerinin ön saflarına yerleştiriyor. Yeniliğe öncelik vermek, kuruluşların giderek daha yapay zeka destekli hale gelen bir pazarda sürdürülebilir büyümeyi destekleyen rekabet avantajı kazanmasına yardımcı oluyor.

Yapay zeka uygulamaları için gerçek dünya kullanım örnekleri

Sağlık Hizmetleri: Yapay zeka destekli tanılama

Yapay zeka, tıbbi görüntüleri analiz ederek hastalıkları erken tespit etmeye yardımcı olabilir ve hasta sonuçlarını iyileştirebilir. Hastaneler, idari görevleri otomatikleştirmek için yapay zeka kullanarak maliyetleri ve bekleme sürelerini de azaltıyor.

Perakende satış: Kişiselleştirilmiş alışveriş deneyimleri

E-ticaret platformları, göz atma davranışına göre ürün önermek için sıklıkla yapay zeka kullanır; bu da etkileşimi ve dönüşüm oranlarını artırır.

Finans: Dolandırıcılık algılama ve risk yönetimi

Yapay zeka destekli dolandırıcılık algılama, şüpheli işlemleri gerçek zamanlı olarak tanımlar ve işletmelerle müşterileri güvenlik tehditlerinden korumaya yardımcı olur.

Üretim: Tahmine dayalı bakım

Yapay zeka uygulamaları, ekipman durumunu sürekli olarak izleyerek potansiyel arızaları tahmin eder ve maliyetli plansız kesinti sürelerini azaltır.

Yapay zeka uygulamalarını sizin için çalıştırma

Yapay zeka yolculuğunuzda bir sonraki adım

Yapay zeka, iş yeniliğinin, artan verimliliğin ve iyileştirilmiş karar verme süreçlerinin kritik bir itici gücüdür. Otomasyon, gerçek zamanlı veri analizi ve kişiselleştirilmiş deneyimler gibi özelliklerle, yapay zeka yazılımları tüm endüstrileri yeniden şekillendiriyor. Stratejik yapay zeka benimsemesi, işletmelerin operasyonlarını kolaylaştırmasına, kârlılığı en üst düzeye çıkarmasına ve büyüme için yeni fırsatlar keşfetmesine yardımcı oluyor.

Yapay zeka uygulamalarının kuruluşunuza nasıl fayda sağlayabileceğini keşfetmek için şimdi tam zamanı. Başarı, doğru yapay zeka araçlarını seçmeye, bunları dikkatli bir şekilde tümleştirmeye ve kullanımlarını sürekli olarak geliştirmeye bağlıdır. İster önceden oluşturulmuş yapay zeka hizmetleri ile başlayın veya özel modeller geliştirin, ister üçüncü taraf yapay zeka API'leri ile bağlantı kurun, yapay zeka yolculuğunuzda bir sonraki adımı atmak, keşfedilmemiş potansiyelinizi ortaya çıkarmanıza yardımcı olabilir.
ÇÖZÜMLER

Yapay zeka uygulamaları ile yenilikleri hızlandırın

Az kodlu araçlar ve tam olarak yönetilen uygulama hizmetleri ile maliyetleri ve geliştirme süresini azaltın.
Microsoft Power Platform

Uygulamalar ve iş akışları oluşturma

Kuruluşunuzdaki herkesi düşük kodlu araçlarla çözüm geliştirmeleri için güçlendirin.
Daha fazla bilgi edinin
Gözleri kapalı bir adam fincan tutuyor.
Microsoft Power Apps

Profesyonel çözümler oluşturun

Eski uygulamalarınızı ve sistemlerinizi hızlı bir şekilde modernleştirmek için yapay zeka ile donatılmış uygulamalar sunun.
Daha fazla bilgi edinin
Beyaz bir kutu tutan bir adam.
Azure App Service

Bulutta yapay zeka kullanımına hazır web uygulamaları oluşturun

Tam olarak yönetilen bir hizmet olarak platform (PaaS) ile web uygulamalarını ve API'leri hızla oluşturun, dağıtın ve ölçeklendirin.
Daha fazla bilgi edinin

Sık sorulan sorular

  • Evet, yapay zeka, önceden oluşturulmuş yapay zeka hizmetleri, özel yapay zeka modelleri veya üçüncü taraf yapay zeka API'leri kullanılarak uygulama geliştirmeye dahil edilebilir. Microsoft Power Platform gibi az kodlu araçlar, işletmelerin derin teknik uzmanlık olmadan yapay zeka destekli uygulamalar oluşturmasını da kolaylaştırıyor.
  • Yapay zeka, otomasyon, gerçek zamanlı veri analizi, tahmine dayalı analiz, doğal dil işleme ve kişiselleştirilmiş deneyimler sağlayarak uygulamaları geliştirir. Yaygın kullanım örnekleri arasında sohbet botları, öneri altyapıları, dolandırıcılık algılama ve akıllı otomasyon bulunmaktadır.
  • Maliyetler, karmaşıklığa, yapay zeka özelliklerine ve geliştirme yaklaşımına bağlı olarak değişir. Önceden oluşturulmuş yapay zeka hizmetleri veya API'leri kullanmak maliyetleri azaltabilirken, özel bir yapay zeka modeli oluşturmak geliştirmeye ve bilgi işleme daha fazla yatırım yapılmasını gerektirir.
  • Yapay zeka, önceden oluşturulmuş yapay zeka hizmetleri, özel yapay zeka modelleri ve üçüncü taraf API'ler aracılığıyla uygulamalarla tümleştirilebilir. En iyi yaklaşım, iş ihtiyaçlarınıza, teknik kaynaklarınıza ve ölçeklenebilirlik gereksinimlerinize bağlıdır. Yüksek kaliteli verilerin sağlanması ve iyi tanımlanmış bir yapay zeka stratejisi, başarılı bir tümleştirmede kilit rol oynar.
  • Evet, yapay zeka API'ler, bulut tabanlı yapay zeka hizmetleri veya gömülü makine öğrenmesi modelleri aracılığıyla mevcut uygulamalarla tümleştirilebilir. Doğru yapay zeka tümleştirme stratejisini seçmek, uygulamanızın mimarisine ve uygulamak istediğiniz belirli yapay zeka özelliklerine bağlıdır.

Power Platform’u takip edin