İşletmeler için yapay zekâ otomasyonu: nereden başlamalı?

Otomasyon ile yapay zekâ aynı şey değil

İki kavram sık karıştırılır. Otomasyon, kuralı belli bir işi insan eli değmeden yürütmektir: randevudan bir gün önce hatırlatma göndermek, onaylanan teklifi iş kaydına çevirmek gibi. Kural nettir, sonuç her seferinde aynıdır.

Yapay zekâ, kuralı tam yazılamayan işlerde devreye girer: serbest yazılmış bir mesajın ne istediğini anlamak, bir belgeden bilgi çıkarmak, bir yanıt taslağı hazırlamak gibi. Burada dil modeli kullanılır; yani metni okuyup metin üreten yapay zekâ türü.

Fark önemlidir, çünkü işlerin büyük kısmı için düz otomasyon yeter. Düz otomasyon daha ucuz, daha hızlı ve daha öngörülebilirdir. Yapay zekâyı, kuralın bittiği yerde kullanmak gerekir.

İşletmeler için yapay zekâ otomasyonu nerede işe yarar?

İyi bir başlangıç noktası somut bir darboğazdır. Şu işaretlerden birini görüyorsanız doğru yerdesiniz.

• Aynı sorulara gün boyu tek tek yanıt yazılıyor.
• Aynı bilgi bir yerden okunup başka bir yere elle giriliyor.
• Gelen talepler elle okunup ilgili kişiye yönlendiriliyor.
• Belgelerden, faturalardan ya da formlardan bilgi elle çıkarılıyor.
• Hatırlatma, takip ve durum bildirimi gibi işler birinin aklında duruyor.

Model değil, iş akışı seçin

Başlamadan önce seçtiğiniz işi bir kâğıda yazın. Bu liste, hangi aracın gerektiğini kendiliğinden gösterir.

Ne kadar serbest bırakacağınıza karar verin

Bir otomasyona ne kadar yetki verileceği teknik bir tercih değil, bir risk kararıdır. Üç düzey vardır.

• Öneri: sistem taslağı hazırlar, insan okuyup gönderir. Önemli ya da geri alınamayan işler için doğru düzey budur.
• Onaylı işlem: sistem işi hazırlar, insan tek dokunuşla onaylar. Hız kazanılır, denetim sürer.
• Tam otomatik: sistem işi kendisi bitirir. Yalnızca düşük riskli ve geri alınabilir işler için uygundur; randevu hatırlatması gibi.

Küçük başlayın, tek bir işle

Yaygın bir hata, şirketin tamamını bir anda otomatikleştirmeye kalkmaktır. İş büyür, belirsizlik artar, sonuç gecikir.

Bunun yerine tek bir iş seçin. Birkaç hafta içinde çalışır hâle getirin. Sonucu ölçün. İşe yaradıysa ikinci işe geçin. Her adım bir öncekinin öğrettikleriyle daha kolay olur.

Yerel bir işletme için iyi bir ilk iş, müşteri mesajlarıdır. Çalışma saatleri, fiyat, randevu durumu gibi sorular bellidir ve çoğu düz otomasyonla yanıtlanır. Nasıl kurduğumuzu WhatsApp otomasyonu sayfamızda anlatıyoruz; altyapının kendisini de WhatsApp Business API nedir yazımızda.

Gerçek örneklerle sınayın

Güzel bir demo kanıt değildir. Demoda seçilmiş birkaç örnek gösterilir; gerçek hayatta eksik, yanlış yazılmış ve beklenmedik girdiler gelir.

Yayına almadan önce kendi işinizden bir örnek seti kurun: tipik olanlar, zor olanlar ve kesinlikle yanlış yanıtlanmaması gerekenler. Sistemi bu setle sınayın. Sonucu üç ölçüyle değerlendirin: yanıt doğru mu, kaynağa dayanıyor mu, denetleyen kişi kabul ediyor mu?

Bu set bir kez kurulup bırakılmaz. Sistemde her değişiklikten sonra yeniden çalıştırılır. Böylece bir yeri düzeltirken başka bir yeri bozmadığınızdan emin olursunuz.

Veri ve gizlilik

Yapay zekâ kullanan bir sistem, işlediği veriyi bir model sağlayıcısına gönderir. Bu yüzden başlamadan önce şu sorular yanıtlanmalıdır: hangi veri gönderiliyor, nerede işleniyor, saklanıyor mu?

Müşteri bilgisi içeren işlerde yalnızca gereken veriyi göndeririz ve kişisel veriyi mümkün olduğunda dışarıda tutarız. Sağlık bilgisi gibi özel nitelikli veriler ayrıca özen ister; bu konuyu klinikler için online randevu sistemi yazımızda ele alıyoruz. Hukuki değerlendirme için kendi danışmanınıza başvurmanızı öneririz.

Sistemin tamamını düşünün

Bir yapay zekâ özelliğinin değeri modelden gelmez. Etrafındaki sistemden gelir: verinin güncelliği, yetkiler, çıktının denetlenmesi, maliyet ve hız sınırları, insanın düzeltme yapabilmesi.

Model yanlış bir yanıt verdiğinde ne olacak? Sistem yanıt veremediğinde konuşma kime devredilecek? Aylık kullanım maliyeti nerede sınırlanacak? Bu soruların yanıtı baştan tasarlanmazsa iyi çalışan bir demo, yayında güvenilmez bir ürüne dönüşür.

Hazır bir araç mı kullanmalı, özel bir sistem mi kurmalı sorusu burada da geçerlidir. Karar ölçütlerini özel yazılım mı, hazır yazılım mı yazımızda bulabilirsiniz.

Sonucu nasıl ölçersiniz?

Otomasyonun işe yarayıp yaramadığını his değil, ölçüm söyler. Başlamadan önce bugünkü durumu not edin; sonra aynı ölçüye yeniden bakın.

• Bu iş haftada kaç saat alıyordu, şimdi kaç saat alıyor?
• Müşteri yanıtı ne kadar bekliyordu, şimdi ne kadar bekliyor?
• Kaç iş insana devrediliyor ve neden?
• Kaç hata çıktı ve nasıl fark edildi?
• Aylık kullanım maliyeti, kazanılan vakte değiyor mu?

Tek bir işle başlamak nasıl görünür?

Örnek senaryo: Beş kişilik bir emlak ofisi düşünelim. Gün boyu aynı sorular geliyor: ilan hâlâ güncel mi, fiyat ne, ne zaman görülebilir? Danışmanlar bu mesajları sahadayken yanıtlamaya çalışıyor; bir kısmı saatlerce bekliyor.

Ofis önce işi yazıya döküyor. Girdi, serbest yazılmış bir mesaj. Çıktı, ilanla ilgili bir yanıt ya da bir randevu talebi. Hata olursa kaybedilen şey, yanlış bilgi verilmiş bir müşteri. Bu yüzden sistem sınırlanıyor: yalnızca ilan kaydında yazan bilgiyi söyleyebiliyor, kendiliğinden fiyat ya da söz veremiyor.

Kurulan düzende ilanın durumu ve fiyatı doğrudan kayıttan okunuyor; bu kısım düz otomasyon. Yapay zekâ yalnızca müşterinin hangi ilanı ve neyi sorduğunu anlamak için kullanılıyor. Görüşme talebi ya da pazarlık gibi konular danışmana devrediliyor.

Ofis ilk ay yalnızca bunu ölçüyor: kaç mesaj kendiliğinden yanıtlandı, kaçı devredildi, yanlış yanıt çıktı mı? Bu anlatım kurgusaldır; gerçek bir işletmeyi tarif etmez.

Maliyet nasıl oluşur?

Yapay zekâ kullanan bir otomasyonun maliyeti iki parçadır ve ikisi de baştan konuşulmalıdır.

İlki kurulum bedelidir: işin incelenmesi, akışın tasarlanması, sistemin kurulması ve sınanması. Bir kez ödenir.

İkincisi kullanım bedelidir. Dil modeli sağlayıcıları kullanım miktarına göre ücret alır; mesaj kanalları da gönderilen mesaja göre ücretlendirebilir. Bu giderler kullanım arttıkça artar. İyi tasarlanmış bir sistemde aylık bir üst sınır tanımlanır ve yapay zekâ yalnızca gerçekten gereken adımda çağrılır.

Bu yüzden düz otomasyonla çözülebilen bir adımı yapay zekâya bırakmak yalnızca öngörülemezlik değil, gereksiz masraf da getirir.

Yapay zekânın uygun olmadığı işler

Her iş otomatikleştirilmeye uygun değildir. Şu durumlarda durmak ya da daha basit bir çözüm aramak gerekir.

• Yanıtın kesin doğru olması gereken ve denetleyecek kimsenin bulunmadığı işler.
• Hatası geri alınamayan işler: ödeme yapmak, kayıt silmek, bağlayıcı bir söz vermek.
• Kuralı zaten net olan işler; bunlara düz otomasyon yeter.
• Seyrek yapılan işler; kurulum emeği kazancı aşar.
• Dayanacağı veri dağınık ya da güncel değilse; önce veriyi düzeltmek gerekir.
• Müşterinin bir insanla konuşmayı beklediği hassas konular.

İlk ay nasıl geçer?

Bir otomasyon yayına girdiği gün bitmiş olmaz. İlk haftalar, sistemin gerçek girdilerle karşılaştığı ve ayarlandığı dönemdir.

İlk hafta devredilen konuşmaların oranı yüksek olur; bu beklenen bir şeydir. Sistem temkinli başlar. Devredilen konuşmalara bakılır: hangi sorular yanıtsız kaldı, hangileri yanlış anlaşıldı? Yanıtı belli olanlar akışa eklenir.

Birkaç hafta sonra tablo netleşir. Otomasyonun güvenle yanıtladığı konular bellidir; insana kalması gerekenler de. Bu noktada kapsamı genişletmek ya da olduğu gibi bırakmak, ölçüme dayanan bir karardır. Her iki karar da geçerlidir. Tek bir işi güvenilir biçimde otomatikleştirmiş olmak, yarım çalışan on otomasyondan daha değerlidir. İkinci işe, ilki sorunsuz yürüdüğünde geçin.

Özet

Yapay zekâ otomasyonuna bir araçla değil, tekrar eden tek bir işle başlayın. İşi yazıya dökün, kuralı belli kısımları düz otomasyonla çözün, yapay zekâyı yalnızca kuralın bittiği yerde kullanın. Ne kadar serbest bırakacağınıza hatanın bedeline göre karar verin ve sonucu ölçün.

Çoğu işletme için en hızlı karşılığı veren ilk adım müşteri mesajlarıdır. WhatsApp otomasyonu sayfamızda neleri otomatikleştirdiğimizi, fiyatı ve süreyi görebilirsiniz.