Agentik Yapay Zeka İş Akışları Nedir?

1. Hedefleri ve bağlamı anlayın

Ajansal bir YZ iş akışı, çalışmasına rehberlik edecek net hedefler ve parametrelerle tasarlanmıştır. 

Bu durumda amaç, doktor müsaitliği, hasta tercihleri ve klinik kaynakları gibi faktörleri göz önünde bulundurarak hasta randevularını verimli bir şekilde planlamaktır.

Yapay zeka ajanı, klinik saatleri, doktor uzmanlıkları ve hasta geçmişi dahil olmak üzere içinde çalıştığı belirli kuralları ve bağlamı anlamak üzere programlanmıştır.

2. Canlı verileri analiz edin

Yapay zeka ajanı, hangi doktorların hastalandığına veya hangi randevuların yeniden planlandığına ilişkin güncellemeler de dahil olmak üzere canlı verileri sürekli olarak analiz eder.

Örneğin, bir iptal nedeniyle bir doktor müsait hale gelirse, AI ajanı bu bilgiyi işleyerek yeni açılan yuvadan yararlanabilecek hastaları belirler.

3. Özerk kararlar almak

Analiz edilen verilere dayanarak, AI ajanı seçenekleri değerlendirir ve otonom olarak en iyi hareket tarzına karar verir. 

Örneğin, bir hasta randevusuyla aynı gün iptal ederse, yapay zeka ajanı hangi hastaların son dakika randevusu alma olasılığının daha yüksek olduğunu otonom olarak tartacaktır. Randevuyu almak isteyen ve alabilecek birini bulana kadar acil sağlık sorunları olan hastaları arayarak başlayabilir.

4. Görevleri proaktif olarak yürütmek 

Yapay zeka ajanı daha sonra en uygun hastaları bilgilendirir, doktorun programındaki bilgileri günceller ve randevuyu onaylar - hepsi insan girdisine ihtiyaç duymadan.

Satış

Müşteri etkileşim aracı olarak basitçe bir satış sohbet robotu kullanmaktan tam otomatik satış süreçleri uygulamaya kadar, aracı yapay zeka iş akışları işletmelerin müşterilerle etkileşim kurma biçimlerini dönüştürüyor.

Yapay zeka sohbet robotları müşterilerin sorularına anında yanıt verebilir, göz atma geçmişine göre ürün önerebilir ve ödeme sürecinde kullanıcılara rehberlik edebilir. Terk edilmiş sepetler veya zamana duyarlı teklifler hakkında hatırlatıcılar, hiçbir satış fırsatının kaçırılmamasını sağlayabilir.

Pazarlama

Chatbot pazarlama gibi Agentic AI iş akışları, kişiselleştirilmiş promosyonlar sunarak, canlı verileri analiz ederek ve erişimi optimize ederek pazarlamayı dönüştürür. 

Sohbet robotları müşterilerle özel etkileşimler kurar, ürün önerilerinde bulunur ve terk edilmiş alışveriş sepetleri için hatırlatıcılar gönderir. 

Tatil satışları gibi yoğun dönemlerde, geliri en üst düzeye çıkarmak için promosyonları dinamik olarak ayarlarlar:

• Ürün önerileri
• Kişiselleştirilmiş indirimler
• Gerçek zamanlı promosyon ayarlamaları

Yapay Zeka Sohbet Robotları mı Dağıtıyorsunuz?

Yapay Zeka Aracı Uygulama Planımızı okuyun

Şimdi Oku

Erişim her zaman ücretsizdir

Sağlık Hizmetleri

Agentic AI iş akışları, doktor kullanılabilirliğini optimize ederek ve hasta memnuniyetini artırarak hasta randevularının planlanmasını kolaylaştırır.

Bu iş akışları proaktif olarak hatırlatıcılar gönderir, gerektiğinde randevuları yeniden planlar ve hastaları aciliyete ve özel sağlık hizmeti ihtiyaçlarına göre önceliklendirir. 

Tedarik zinciri yönetimi

Gerçek zamanlı talep tahmini ve dinamik envanter yönetimi, ajan yapay zeka iş akışlarının tedarik zinciri yönetimini dönüştürmesinin iki temel yoludur. Bu iş akışları, tedarik zincirinin her aşamasında gecikmeleri en aza indirmek, maliyetleri düşürmek ve verimliliği optimize etmek için canlı verilerden yararlanır.

Örneğin, bir yapay zeka ajanı talepteki ani artışları tahmin edebilir ve bu değişiklikleri karşılamak için envanter seviyelerini otomatik olarak ayarlayabilir. Talebin tipik olarak daha yüksek olduğu Kara Cuma gibi etkinlikler sırasında, AI ajanları bunu tahmin edebilir ve envanter seviyelerini proaktif olarak artırabilir.

Diyaloğa dayalı yapay zeka iş akışları

Yapay zeka destekli asistanlarda kullanılanlar gibi diyaloğa dayalı yapay zeka iş akışları, bağlam, niyet ve geçmiş verilere dayalı çok adımlı etkileşimler yoluyla kullanıcılara rehberlik etmeyi içerir. 

Bu iş akışları, kullanıcı ihtiyaçlarını öngörerek ve yanıtları otonom olarak uyarlayarak kişiselleştirilmiş ve verimli bir deneyim sağlamak üzere tasarlanmıştır. 

Örneğin, yapay zeka destekli bir müşteri destek iş akışı, kullanıcılara bağlama duyarlı bir dizi soru aracılığıyla rehberlik ederek sipariş takibi veya hesap sorun giderme gibi rutin sorguları ele alabilir. 

Ayrıntılı konuşma geçmişi sağlarken daha karmaşık sorunları insan temsilcilere iletebilir. İnsan müdahalesi olmadan çözülen etkileşimlerin yüzdesini ölçen yüksek chatbot kontrol oranları, bu iş akışlarının maliyetleri azaltma ve yanıt sürelerini iyileştirme konusundaki başarısını vurgulamaktadır.

Çok etmenli sistemler (MAS)

Çoklu etmen sistemlerinde (MAS), birden fazla yapay zeka etmeni karmaşık, dağıtılmış problemleri çözmek için aynı ortamda işbirliği içinde çalışır. 

MAS, aracıların veri alışverişinde bulunmasını, eylemleri koordine etmesini ve gerçek zamanlı olarak ortak kararlar almasını sağlamak için aracı yapay zeka iş akışlarından yararlanarak görev dağılımını ve ortak hedeflere ulaşılmasını kolaylaştırır.

Örneğin, bir perakende işletmesi, birden fazla teslimat dronunun veya sürücüsüz aracın teslimat sürelerini ve rotalarını optimize etmek için işbirliği yaptığı otonom bir teslimat filosunu yönetmek için bir MAS uygulayabilir. 

Bu sistemler, araçların iletişim kurmasına ve yol kapanmaları veya hava durumu değişiklikleri gibi gerçek zamanlı koşullara uyum sağlamasına olanak tanıyarak teslimatların verimli ve zamanında yapılmasını sağlar.

Takviyeli öğrenme (RL) ajanları

Takviyeli öğrenme (RL) ajanları deneme yanılma yoluyla öğrenir ve kararlarını eylemlerinden aldıkları ödüllere veya cezalara göre ayarlar. 

Örneğin, depo robotiklerinde, bir RL ajanı, öğeleri daha verimli bir şekilde toplamak ve paketlemek için bir robot kolunun hareketlerini optimize edebilir. Başlangıçta, ajan bir öğenin yerleştirilmesini yanlış değerlendirmek gibi hatalar yapabilir, ancak zamanla başarılı görevler için ödül sinyalini en üst düzeye çıkararak en verimli yolları ve eylemleri öğrenir.