AI otomasyonu, çeşitli sektörlerdeki işletmelerin çalışma şeklini dönüştürerek, geleneksel iş süreci otomasyonunu büyük miktarda veriyi hızla analiz etme ve iş akışlarını yürütmek için otonom kararlar alma yeteneği ile güçlendirmektedir. AI, işletmelerin en karmaşık görevleri bile otomatikleştirmelerine ve çalışanların katılımını en aza indirirken iş akışı verimliliğini artırmalarına olanak tanır.
AI Otomasyonu Nedir?
AI otomasyonu veya AI tabanlı otomasyon, daha önce insan müdahalesi gerektiren görev ve süreçleri otomatikleştirmek için AI sistemlerinin kullanıldığı bir süreçtir.
Otomasyon, genellikle makineler, robotlar veya yazılımlar kullanılarak görev ve süreçlerin insan müdahalesi olmadan gerçekleştirildiği bir süreçtir. Yapay zeka (AI), doğal dili anlama, görüntüleri tanıma veya öğrenme gibi insan zekası gerektiren görevleri yerine getirebilen bilgisayar sistemleri oluşturmaya adanmış bir bilim dalıdır.
AI otomasyonu, otomasyon ve yapay zekanın birlikte çalışarak geleneksel otomasyon yöntemlerinden daha yüksek hassasiyet ve verimlilikle kendi kendine öğrenme, uyum sağlama ve görevleri yerine getirme yeteneğine sahip sistemler oluşturduğu bu iki kavramı birleştirir.
AI Otomasyonunun Arkasındaki Temel Teknolojiler
- Makine Öğrenimi (ML): Bu, AI otomasyonunun kalbidir ve sistemlerin açıkça programlanmadan verilerden öğrenmesini sağlar. ML algoritmaları, daha fazla bilgi işledikçe gelişir ve sistemleri zamanla daha akıllı hale getirir.
- Doğal Dil İşleme (NLP): NLP, makinelerin insan dilini anlamasını ve yorumlamasını sağlar. Bu, AI sohbet robotlarının müşteri sorularını anlamasını veya sanal asistanların konuşulan komutları kavramasını sağlar.
- Robotik Süreç Otomasyonu (RPA): RPA, tekrarlayan, kurallara dayalı görevleri yerine getirirken, RPA’ya AI entegrasyonu, sistemin hangi görevlere öncelik verileceğine veya beklenmedik bir sorunun nasıl çözüleceğine karar vermesini sağlar.
Temelde, AI otomasyonu insan problem çözme yeteneklerini taklit eder, ancak bunu daha hızlı, daha az hata ile ve çok daha büyük ölçekte yapar. Fatura işleme, müşteri geri bildirimlerini analiz etme ve hatta pazar eğilimlerini tahmin etme gibi karmaşık görevleri AI otomasyonu geleneksel yöntemlerden daha verimli bir şekilde yerine getirebilir.
Yapay Zeka Otomasyonu Neden Önemlidir?
AI otomasyonunun uygulanması, işletmelerin düşük seviyeli görevleri yapay zekaya dış kaynak olarak devretmelerine olanak tanır ve insan kaynaklarını daha stratejik düşünme ve yaratıcılık için serbest bırakır.
Sistem kullanımla birlikte performansını geliştirdikçe, zaman içinde iş operasyonlarını daha da verimli hale getirmeye devam eder, daha fazla sorumluluk üstlenir ve daha akıllı yanıtlar verir.
En son McKinsey Global Survey araştırmasına göre, işletmelerin dörtte üçünden fazlası halihazırda en az bir işlevde AI kullanmaktadır ve hem analitik hem de üretken AI’ın benimsenmesi hızla artmaktadır.
Özellikle yıllık geliri 500 milyon doları aşan büyük şirketler, iş akışlarını yeniden tasarlayarak, AI yönetişim liderleri atayarak ve çalışanları uygulamaya katılmak üzere yeniden eğiterek bu alanda öncülük etmektedir.
AI otomasyonu birden fazla iş sürecinde kullanıldığında, daha da etkili bir dijital dönüşüm sağlayan hiper otomasyona dönüşür.
İlgili İçerik: Yapay Zeka (AI) Nedir? Uygulama Alanları Nelerdir?
AI Otomasyonu Nasıl Çalışır?
AI destekli otomasyon, geleneksel otomasyon teknolojisini yapay zekanın gelişmiş yetenekleriyle birleştirerek görevleri bağımsız ve akıllı bir şekilde yerine getirir.
AI otomasyonunun temel aşamaları aşağıdakileri içermektedir:
1. Veri toplama
İlk olarak, AI otomasyon araçları yapılandırılmış veriler (iç ve dış veri tabanları gibi), yapılandırılmamış veriler (taranmış belgeler, görüntüler veya videolar gibi), kullanıcı etkileşimleri, sosyal medya, gerçek zamanlı piyasa verileri vb. dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan veri toplar.
Bu çok önemli bir aşamadır, çünkü AI, doğru kararlar almak için güvenilir ve kapsamlı verilere ihtiyaç duyar. Bu nedenle işletmeler, kesintisiz veri akışını sağlamak için AI otomasyon araçlarını tüm çözüm ekosistemleriyle organik olarak entegre etmeyi hedeflemelidir.
2. Veri analizi
AI, kalıpları tanımak ve bilgilendirilmiş tahminler veya kararlar almak için sürekli olarak veri toplar, analiz eder ve yorumlar. AI, karmaşık verileri analiz edebilir ve insan çalışanların fark edemeyeceği bağlantıları ortaya çıkarabilir.
Örneğin, finans kurumları için yapay zeka destekli bir dolandırıcılık tespit sistemi, büyük miktarda işlemi hızlı bir şekilde inceleyerek garip harcama alışkanlıkları gibi olağandışı faaliyetleri tespit edebilir ve dolandırıcılığı daha etkili bir şekilde tespit etmeye yardımcı olabilir.
3. Eylemde bulunma
Analiz edilen verilerden çıkarılan sonuçlara dayanarak, AI otomasyon sistemi bildirim gönderme, rapor oluşturma, belirli iş akışlarını yürütme, otomatik yanıtlar gönderme, kayıtları güncelleme veya makineleri gerçek zamanlı olarak ayarlama gibi eylemlerde bulunur.
AI otomasyon sistemleri, eylemlerinin sonuçlarından öğrenerek modellerini ayarlayabilir ve zaman içinde süreçleri iyileştirebilir. Bu öğrenme ve uyum sağlama yeteneği, AI otomasyonunu geleneksel otomasyondan ayıran özelliktir. AI otomasyonu sadece talimatları takip etmekle kalmaz, aynı zamanda giderek karmaşıklaşan görevleri daha verimli bir şekilde yerine getirmek için gelişir.
İlgili İçerik: AI Cloud Nedir? Bulut Tabanlı Yapay Zeka
AI ve Geleneksel Otomasyon Arasındaki Farklar
AI destekli otomasyon ve geleneksel otomasyon, süreçleri kolaylaştırmak, verimliliği artırmak ve manuel çabayı azaltmak gibi aynı hedefe sahiptir, ancak farklı yeteneklere ve uygulamalara sahiptir.
İlk olarak, geleneksel otomasyon, süreç otomasyon tasarımcıları tarafından sağlanan önceden tanımlanmış talimatlara ihtiyaç duyan, tekrarlayan, kural tabanlı eylemlere dayanır. AI zekasından yoksundur ve verilerden öğrenemez, bağımsız bir şekilde uyum sağlayamaz veya gelişemez.
Geleneksel otomasyonun bir örneği, hiçbir değişiklik yapmadan tekrarlayan eylemleri birçok kez gerçekleştiren ve veri girişi veya dosya aktarımı gibi görevleri otomatikleştirmek için kullanılabilen robotik süreç otomasyonudur (RPA).
Öte yandan, AI otomasyonu, müşteri deneyimlerini kişiselleştirmek, chatbotlar aracılığıyla müşterilerle etkileşim kurmak veya iş akışlarını optimize etmek gibi görevleri yerine getirmek için veri analizi ve karar vermeyi gerektiren karmaşık görevleri yerine getirmek üzere tasarlanmıştır. RPA ve BPA (iş süreci otomasyonu) gibi geleneksel otomasyon araçlarını, kapsamlı tahmine dayalı, üretken ve ajansel yeteneklerle birleştirerek, insanlar adına görevleri otonom olarak yerine getirir.
İkincisi, geleneksel otomasyon yalnızca insanlar tarafından özel olarak tasarlanmış görevleri ve önceden tanımlanmış talimatları sıkı bir şekilde takip ederek gerçekleştirebilir. Mevcut iş akışlarını değiştirmek ve yeni görevler eklemek için insan müdahalesi gerekir. Ayrıca, geleneksel otomasyon talimatlarla sınırlı olduğundan, hataları etkili bir şekilde ele alamaz ve beklenmedik durumlara uyum sağlayamaz. Buna karşılık, AI otomasyonu verilerden öğrenir ve zamanla gelişir, performansını ve iş akışlarını minimum insan müdahalesiyle iyileştirir. Örneğin, AI müşteri kazanım sürecini analiz edebilir, darboğazları bulabilir ve iş akışını daha verimli hale getirecek değişiklikler önerebilir. Ayrıca, çalışanların iş akışlarını ayarlamasına ve performans sorunlarını önlemesine yardımcı olmak için tanılama ve tahmin yeteneklerini kullanarak hataları belirlemek ve çözmek için de kullanılabilir.
Son olarak, geleneksel otomasyon, işlem sonuçlarını içeren e-postalar göndermek, toplantılar planlamak, yeni müşteri destek biletleri hakkında bildirimler göndermek gibi adımların tutarlı olduğu ve sık sık değişmediği basit, tekrarlayan görevler için en etkilidir.
Öte yandan, otomasyon ve yapay zekanın birleşimi işletmelere önemli avantajlar sunar. Bu teknolojiler, gerçek zamanlı piyasa verilerine dayanarak gelecekteki satışların tahmin edilmesini ve envanter seviyelerinin optimize edilmesini kolaylaştırır. Ayrıca, güncel gerekliliklere uygun sektör bazlı uyumluluk raporlarının oluşturulmasına destek olur. Bunun yanı sıra, birden fazla platformda satın alma davranışları ve müşteri tercihleri analiz edilerek müşteri deneyimlerinin kişiselleştirilmesini mümkün kılar.
AI Otomasyon Kullanım Örnekleri
AI otomasyonunun gerçek dünya ortamlarında nasıl uygulandığını anlamak, görevleri kolaylaştırma, doğruluğu artırma ve sektörler genelinde zaman kazanma potansiyelini ortaya koymaktadır. Etkili bir şekilde uygulandığında, hem operasyonel verimliliği hem de insan ihtiyaçlarına yanıt verme yeteneğini artırır.
Sağlık Hizmetleri
Dijital hasta kayıtlarının yönetimi, sağlık hizmetlerinde zaman alıcı bir iştir, ancak yapay zeka otomasyonu bu işi önemli ölçüde daha verimli hale getirir. Bu araçlar, büyük hacimli klinik notları tarayarak reçete edilen ilaçlar veya test sonuçları gibi önemli bilgileri otomatik olarak çıkarabilir.
Yapay zeka, elektronik sağlık sistemlerindeki eksik girişleri veya tutarsızlıkları da tespit edebilir. Bu, manuel veri girişini azaltır ve otomasyon rutin dokümantasyon iş yükünü üstlenirken, sağlık personeli daha üst düzey sorumluluklara odaklanabilir.
İlgili İçerik: Sağlık Sektöründe Bulut Bilişim: Avantajlar ve Trendler
Sigorta
Sigorta sektöründe, AI otomasyonu hasar taleplerinin işlenme şeklini dönüştürür. Bir rapor gönderildiğinde, AI belgeleri okuyup analiz edebilir, onayları hızlandırmak veya tutarsızlıkları işaretlemek için bunları iç politikalarla karşılaştırabilir.
Hataları veya olağandışı ayrıntıları otomatik olarak belirleyerek, sistem bu vakaları insan gözden geçirmesine iletebilir. Bu, hasar talep ekiplerinin karmaşık değerlendirmelere daha fazla zaman ayırmasını sağlarken, tekrarlayan görevlerin hızlı ve doğru bir şekilde yerine getirilmesini sağlar.
Müşteri Desteği Otomasyonu
Bir müşterinin web sitenizi ziyaret ettiğini, ürününüzle ilgili bir sorusu olduğunu ve saniyeler içinde, gece gündüz demeden ihtiyaç duyduğu tüm bilgileri sağlayan bir AI sohbet robotu tarafından karşılandığını hayal edin.
Müşteri desteğini otomatikleştirerek, işletmeler yanıt sürelerini önemli ölçüde azaltabilir ve müşteri memnuniyetini artırabilir. Ayrıca, insan temsilcilerinizin daha karmaşık sorunları çözmeye odaklanmasına olanak tanıyarak genel verimliliği artırır.
AI destekli sohbet robotları ve sanal asistanlar, müşteri sorularını anlamak ve ilgili yanıtları sağlamak için Doğal Dil İşleme (NLP) kullanır. Bu sistemler, sık sorulan soruları yanıtlamaktan siparişleri işlemeye ve hatta yaygın sorunları gidermeye kadar her şeyi halledebilir. Daha karmaşık sorular için AI, müşterileri bir insan temsilcisine yönlendirerek mümkün olan en iyi hizmeti almalarını sağlar.
Satış Otomasyonu
AI sadece pazarlamayla sınırlı değildir. Satış süreçlerinin otomasyonuna ve optimizasyonuna da yardımcı olabilir. Potansiyel müşterileri puanlamak, takip işlemlerini otomatikleştirmek veya müşteri ilişkilerini yönetmek gibi konularda AI araçları satış operasyonlarınızı güçlendirebilir.
AI satış otomasyonu, zaman kazandırır, potansiyel müşterilere öncelik vermeyi kolaylaştırır ve eyleme geçirilebilir içgörüler sağlayarak anlaşmaları kapatma olasılığını artırır. Bu, satış ekiplerinin ilişki kurmaya ve daha değerli fırsatları kapatmaya odaklanmasını sağlar.
AI destekli satış araçları, müşteri davranışını analiz edebilir ve hangi potansiyel müşterilerin dönüşüm olasılığının en yüksek olduğunu tahmin edebilir. Ayrıca, otomatik olarak takip e-postaları gönderebilir, satış temsilcileri için sonraki adımları önerebilir ve hatta müşteri tercihlerine göre üst satış ve çapraz satış fırsatları önerebilir.
Örneğin, Salesforce, Einstein özelliği aracılığıyla AI yetenekleri sunar ve bu özellik, işletmelere potansiyel müşteri puanlama, fırsat tahminleri ve satış tahminleri konusunda yardımcı olabilir. Müşteri davranışına ilişkin içgörüler sağlar ve anlaşmaları daha etkili bir şekilde sonuçlandırmak için eylemler önerir.
Pazarlama Otomasyonu
Günümüzün hızlı tempolu dijital dünyasında, kişiselleştirilmiş pazarlama çok önemlidir. AI otomasyonu, pazarlamacıların yalnızca e-posta kampanyaları gibi tekrarlayan görevleri yönetmelerine değil, aynı zamanda davranış ve tercihlere göre bireysel müşterilere yönelik iletişimlerini özelleştirmelerine de yardımcı olur.
Pazarlama süreçlerini otomatikleştirerek işletmeler, her bir etkileşimi manuel olarak yönetmeden hedef kitleleriyle tutarlı iletişim kurabilir, etkileşimi artırabilir ve satışları artırabilir.
AI pazarlama araçları, tarama geçmişi, sosyal medya etkinliği ve geçmiş satın alımlar gibi kullanıcı verilerini analiz ederek hedef kitlenizi segmentlere ayırır ve kişiselleştirilmiş içerik oluşturur. İster takip e-postalarını otomatikleştirmek ister sosyal medya gönderilerini planlamak olsun, AI mesajlarınızın hem zamanında hem de alakalı olmasını sağlar.
Örneğin, HubSpot veya Mailchimp gibi araçlar, e-posta kampanyalarını, sosyal medya planlamasını ve hatta müşteri segmentasyonunu otomatikleştiren AI özellikleriyle donatılmıştır. Bu platformlar, işletmelerin doğru mesajı doğru zamanda iletmesine yardımcı olarak etkileşim ve dönüşüm oranlarını artırır. VerifiedEmail gibi otomasyon araçları, toplu e-posta doğrulama ve segmentasyon sunarak daha temiz e-posta listeleri ve daha iyi teslim edilebilirlik sağlar.
Envanter ve Tedarik Zinciri Yönetimi
Envanter seviyelerini yönetmek ve tedarik zincirlerini optimize etmek, fiziksel ürünlerle uğraşan işletmeler için kritik öneme sahip görevlerdir. AI otomasyonu, talebi tahmin etmeye, yeniden sipariş süreçlerini optimize etmeye ve tedarik zincirinizin verimli bir şekilde çalışmasını sağlamaya yardımcı olabilir.
Tedarik zinciri yönetiminin otomatikleştirilmesi verimliliği artırır, israfı azaltır ve işletmelerin gereksiz maliyetlere girmeden müşteri talebini karşılamaya daha iyi hazırlanmasını sağlar.
AI araçları, talebi tahmin etmek için geçmiş satış verilerini, mevsimsel eğilimleri ve hatta hava durumu veya piyasa koşulları gibi dış faktörleri izleyebilir. Bu, işletmelerin envanter seviyelerini proaktif olarak ayarlamasına ve maliyetli aşırı stoklama veya stok tükenmesini önlemesine olanak tanır.
Örneğin, IBM’in Watson Supply Chain, işletmelerin talebi tahmin etmesine, lojistiği optimize etmesine ve tedarik zinciri kesintilerini önlemesine yardımcı olmak için AI’dan yararlanan güçlü bir araçtır. İşletmelerin değişen koşullara göre operasyonlarını ayarlamasına yardımcı olabilecek gerçek zamanlı içgörüler sağlar.
Veri Analizi ve Raporlama
Büyük veri kümelerini manuel olarak analiz etmek çok zor olabilir ve hatalar kaçınılmazdır. AI otomasyonu, verileri hızlı bir şekilde analiz ederek, eğilimleri belirleyerek ve eyleme geçirilebilir içgörüler sağlayan raporlar oluşturarak bu yükü ortadan kaldırır.
Otomatik veri analizi, işletmelerin uzun manuel süreçlere güvenmeden hızlı ve veriye dayalı kararlar alabilmesini sağlar. Tahminlere dayalı kararları ortadan kaldırır ve işletme faaliyetlerinizin daha net bir resmini sunar.
AI destekli analiz araçları, çeşitli kaynaklardan gelen büyük miktarda veriyi otomatik olarak işleyebilir, kalıpları ortaya çıkarabilir ve bunları anlaşılması kolay bir biçimde sunabilir. Bu araçlar, geçmiş verilere dayanarak gelecekteki eğilimleri bile tahmin edebilir ve işletmelerin daha akıllı kararlar almasına yardımcı olabilir.
Örneğin, Tableau veya Power BI gibi araçlar, veri görselleştirme ve raporlamayı otomatikleştirmek için AI kullanır. Bu platformlar, satış, pazarlama ve finans gibi farklı departmanlardan veri çekebilir ve bilinçli kararlar alabilmeniz için size net içgörüler sağlayabilir.
İK ve İşe Alım Otomasyonu
İşe alım süreci zaman alıcı ve karmaşık bir süreç olabilir. Özgeçmişleri incelemekten mülakatları planlamaya kadar bu süreçte birçok manuel iş vardır. Yapay zeka, bu görevlerin çoğunu kolaylaştırarak verimliliği artırır ve işe alım sürecindeki önyargıları azaltır.
İşletmeler, işe alım sürecini otomatikleştirerek, işe alım süresini önemli ölçüde kısaltabilir, aday kalitesini artırabilir ve insan önyargılarından arındırılmış, daha objektif bir işe alım süreci sağlayabilir.
AI işe alım araçları, özgeçmişleri belirli beceriler, nitelikler veya deneyimler açısından tarayabilir ve adayları buna göre sıralayabilir. Ayrıca, görüşme planlamasını otomatikleştirebilir ve şirketiniz için en uygun kültürel uyumu öngören bilgiler sağlayabilir.
Örneğin, iSmartRecruit, Workday ve Lever gibi platformlar, adayları taramak ve hatta iş tanımlarına ve geçmiş işe alım eğilimlerine göre adaylar önermek gibi işe alım sürecinin bazı kısımlarını otomatikleştirmek için AI kullanır.
Sonuç olarak AI otomasyonu, tüm sektörlerdeki işletmeler için dönüştürücü bir fırsat sunar. Özellikle SaaS işletmeleri için AI ve otomasyonun entegrasyonu, olağanüstü operasyonel verimlilik, gelişmiş kullanıcı deneyimleri ve kalabalık bir pazarda rekabet avantajı sağlayabilir. Her teknolojide olduğu gibi potansiyeli en iyi şekilde, iyi düşünülmüş bir strateji, sürekli izleme ve sürekli öğrenme ve uyum sağlama taahhüdü ile gerçekleştirilebilir.
En Çok Sorulan Sorular
AI otomasyonu nedir?
Akıllı otomasyon olarak da bilinen AI otomasyonu, bilişsel yetenekler, öğrenme ve karar verme gerektiren görevleri ve süreçleri yürütmek için Yapay Zeka (AI) ve otomasyon teknolojilerinin birleşimini ifade eder. Geleneksel otomasyondan farklı olarak, yapılandırılmamış verileri işleyebilir, değişen koşullara uyum sağlayabilir ve içgörüler sağlayabilir.
Sektörler genelinde AI otomasyonunun bir örneği nedir?
Sektörler genelinde AI otomasyonunun bir örneği, akıllı belge işleme işlemidir. Finans sektöründe AI, faturalardan ve sözleşmelerden veri çıkarabilir. İK sektöründe, çalışan kayıtlarını işleyebilir. Hukuk sektöründe, dava dosyalarını analiz edebilir. Çeşitli belgelerden gelen bilgileri anlama ve sınıflandırma yeteneği, neredeyse tüm sektörlere uygulanabilen güçlü bir AI otomasyon örneği olarak hizmet eder.
Geleneksel otomasyon ile AI otomasyonu arasındaki fark nedir?
Geleneksel otomasyon önceden tanımlanmış kuralları izlerken, AI otomasyonu verilerden öğrenir ve uyum sağlar, böylece daha akıllı kararlar alınmasını sağlar.
