E-posta, içerik, sınıflandırma, özetleme, teklif taslağı ve operasyon görevlerinde yapay zekayı kontrollü biçimde kullanmak isteyen işletmeler için AI otomasyon çözümleri.
yapay zeka otomasyonuAI otomasyonişletmeler için yapay zekaAI iş akışıChatGPT otomasyonyapay zeka entegrasyonu
Teknik terimler yerine müşterinin gördüğü, aradığı ve dönüşüm sağladığı sonuçlara odaklanırız.
01
Tekrarlayan bilgi işlerini hızlandırın
02
İnsan onayı gereken kararları koruyun
03
Müşteri ve içerik operasyonlarında zaman kazanın
04
AI çıktılarının izlenebilirliğini artırın
HİZMET KAPSAMI
AI Otomasyon kapsamında neler var?
AI sınıflandırma
Özetleme
E-posta / teklif taslağı
Bilgi tabanı
İnsan onayı
CRM entegrasyonu
Loglama
Kalite kontrol
PAKET VE FİYATLANDIRMA
Otomasyon yazılımı kapsamı ve fiyatlandırma nasıl belirlenir?
Gerçek ihtiyaç görülmeden sabit fiyat uydurmak yerine çalışma periyodu, kapsam ve fiyatı etkileyen kalemler açıkça gösterilir.
Çalışma periyodu
Proje kurulumu + ihtiyaca göre bakım/geliştirme
Neler dahil?
İş akışı analizi, CRM/müşteri takibi, teklif süreçleri, içerik veya AI otomasyonu, entegrasyon ve kontrol adımları.
Fiyatı ne belirler?
Otomasyona bağlanacak süreç sayısı, entegrasyonlar, kullanıcı rolleri, veri akışı ve özel geliştirme ihtiyacı.
Kimler için uygun?
Tekrarlayan işleri azaltmak, müşteri ve teklif süreçlerini takip etmek veya ekip operasyonunu yazılımla yönetmek isteyen işletmeler.
UZMAN REHBER
AI Otomasyon için karar vermeden önce bilinmesi gerekenler
Yapay zekayı e-posta, özetleme, sınıflandırma, bilgi arama, teklif taslağı ve müşteri operasyonlarında insan denetimi, veri güvenliği ve kalite ölçümüyle kullanmaya odaklanır.
AI hangi görevlerde gerçekten fayda sağlar?
Serbest metni sınıflandırma, uzun içeriği özetleme, taslak oluşturma, bilgi tabanından cevap bulma ve tekrar eden bilgi işlerinde AI verim sağlar; kesin karar gereken süreçlerde tek otorite olmamalıdır.
Önce düşük riskli bilgi görevlerinde pilot yapın
Çıktı formatını yapılandırın
Başarı ve hata örneklerinden evaluation seti oluşturun
Human-in-the-loop nasıl kurulmalı?
Model bir öneri veya taslak üretir; kritik gönderim, fiyat, sözleşme, yayın veya müşteri kararı insanın açık onayıyla tamamlanır.
Onay gerektiren aksiyonları kod seviyesinde ayırın
Kim onayladı bilgisini loglayın
Düşük güven skorunda otomatik fallback uygulayın
Şirket verisi AI sistemine nasıl bağlanır?
Gereksiz kişisel veya gizli veriyi modele göndermemek, erişim yetkisi uygulamak ve bilgi tabanı katmanında kaynak izini korumak temel güvenlik gereksinimidir.
Veri minimizasyonu uygulayın
Rol/yetki sınırı kurun
Kaynak belgeyi cevapla birlikte izlenebilir tutun
AI otomasyonu nasıl ölçülür?
Sadece hız değil doğruluk, insan düzeltme oranı, maliyet, gecikme, başarısız görev ve yanlış aksiyon oranı düzenli ölçülmelidir.
Kabul edilebilir kalite eşiğini tanımlayın
Model/prompt değişikliklerini versiyonlayın
Canlı hataları evaluation setine geri besleyin
KARAR REHBERİ
Hangi durumda hangi yaklaşım daha doğru?
Tek bir çözümü herkese önermek yerine proje kapsamını, arama niyetini ve ticari hedefi birlikte değerlendirin.
AI mı klasik kural otomasyonu mu?
Sabit “eğer/böyleyse” kuralları klasik otomasyona uygundur; serbest metin ve belirsiz bilgi işlerinde AI katmanı eklenebilir.
Bulut model mi özel model mi?
Gizlilik, maliyet, gecikme ve kalite ihtiyacına göre seçilir. Her işletmenin kendi modelini eğitmesi gerekmez.
Tam otomatik cevap mı taslak mı?
Müşteri ilişkisi ve marka riski yüksekse AI’nın taslak üretip insanın göndermesi daha güvenli başlangıçtır.
RAG mı fine-tuning mi?
Güncel kurum bilgisini kaynaklardan çekmek için RAG; davranış/stil veya özel örüntü için fine-tuning değerlendirilebilir. İhtiyaç farklıdır.
İLGİLİ ARAMALAR
Kullanıcıların bu hizmet için aradığı başlıklar
Bu başlıklar aynı hizmeti farklı biçimlerde araştıran kullanıcıların ortak ihtiyacını gösterir; içerik doğal ve anlaşılır cevaplar verecek şekilde hazırlanır.
yapay zeka otomasyonuAI otomasyonişletmeler için yapay zekaAI iş akışıChatGPT otomasyonyapay zeka entegrasyonuyapay zeka ile müşteri hizmetleriAI CRMRAG bilgi tabanı
KİMLER İÇİN?
Bu hizmet kimlere uygun?
İçerik ekipleri
Müşteri operasyonları
Teklif ve doküman süreçleri
Veri sınıflandırma ve özetleme ihtiyacı olan firmalar
SIK YAPILAN HATALAR
Sonucu zayıflatan uygulamalar
AI’yı insan onayı olmadan kritik aksiyona bağlamak
Kaynak ve log tutmadan cevap üretmek
Gerçek hata örnekleriyle değerlendirme yapmamak
Gizli veriyi ihtiyaç dışı modele göndermek
ÖLÇÜM
Başarı hangi verilerle takip edilmeli?
AI çıktı kabul oranı
İnsan düzeltme oranı
Görev başı maliyet ve gecikme
Yanlış/başarısız aksiyon oranı
Evaluation seti kalite skoru
UZMANLIK BAĞLANTILARI
Konuyu doğru sayfalarda derinleştirin
Her bağlantı, hangi hizmeti veya karar noktasını açıkladığını kullanıcıya net biçimde gösterir.
Yapay zeka otomasyonu hakkında sık sorulan sorular
Kısa tanım yerine seçim, kapsam, maliyet ve uygulama kararlarını netleştiren cevaplar.
Yapay zeka otomasyonu hangi işlerde kullanılabilir?
E-posta ve doküman özetleme, sınıflandırma, taslak metin, bilgi tabanı arama, CRM notu çıkarma ve teklif hazırlığı gibi bilgi işlerinde kullanılabilir.
ChatGPT şirket süreçlerine bağlanabilir mi?
Uygun API, yetki, veri minimizasyonu ve loglama ile bağlanabilir. Kritik aksiyonlarda insan onayı ve fallback mekanizması tasarlanmalıdır.
AI çıktısının doğru olduğunu nasıl kontrol ederiz?
Gerçek örneklerden evaluation seti, kaynak gösterimi, güven eşiği, insan kabul/red oranı ve düzenli hata analizi kullanılır.
AI Otomasyon
AI Otomasyon Analizi İste
İhtiyacınızı ve mevcut web sitenizi paylaşın; web tasarım, SEO veya reklam tarafında gerekli kapsamı netleştirelim.
Otomasyon Yazılımları
İçerik SEO
Ankara Web Tasarım