- Agentik YZ iş akışları, minimum insan gözetimi ile bağımsız kararlar alan otonom YZ ajanları tarafından yönlendirilen süreçlerdir.
- Etik etmenli yapay zeka iş akışları, özellikle sağlık veya finans gibi yüksek riskli alanlarda şeffaflık, adalet ve insan merkezli tasarıma öncelik verir.
- Bazıları bağımsız karar vermeden yalnızca önceden tanımlanmış talimatları takip ettiğinden, tüm YZ ajanları ajan değildir.
- Bu iş akışlarını oluşturmak için gerçek zamanlı veri erişimi, güçlü yapay zeka modelleri, net hedefler ve API'ler veya düşük kodlu platformlar aracılığıyla entegrasyonlar gerekir.
Agentic AI, gerçek zamanlı verilerde gezinerek minimum insan rehberliği ile bağımsız kararlar alır. Ajan yapay zeka iş akışları hakkında bilmeniz gereken her şeyi burada bulabilirsiniz.
Ajan YZ iş akışları nelerdir?
Agentik YZ iş akışları, tanımlanmış bir dizi kural veya hedef dahilinde bağımsız olarak görevleri yerine getirebilen, kararlar alabilen ve değişen koşullara uyum sağlayabilen otonom YZ ajanları tarafından desteklenen süreçlerdir.
Örneğin, yapay zeka destekli bir tedarik zinciri iş akışı talebi tahmin edebilir, rotaları optimize edebilir ve yeniden stoklamayı otomatikleştirebilirken, bir sağlık hizmeti planlama sistemi randevuları doktor mevcudiyetine, hasta tercihlerine ve klinik kaynaklarına göre verimli bir şekilde tahsis edebilir.
Agentik Yapay Zeka İş Akışları Nasıl Çalışır?
Agentic AI iş akışları, verileri analiz ederek, kararlar alarak ve minimum insan müdahalesi ile eylemler gerçekleştirerek görevleri proaktif olarak yönetmek için tasarlanmıştır.
Sağlık hizmetleri randevu planlama sistemi örneğini kullanarak bu iş akışlarının nasıl çalıştığını inceleyelim.
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.
Agentik Yapay Zeka İş Akışlarının Kullanım Örnekleri
Agentic AI iş akışları, sektörler arasında geniş uygulama alanlarına sahiptir ve dönüştürücü sonuçlar sağlar. İşte birkaç örnek:
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
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.
Agentik Yapay Zeka İş Akışı Türleri
Agentic AI iş akışları, her biri belirli iş ihtiyaçlarını ve operasyonel süreçleri ele almak için tasarlanmış çeşitli türlerde gelir.
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.
Etik Ajan Yapay Zeka İş Akışları
Aracı YZ iş akışlarının artan özerkliği, özellikle sağlık hizmetleri sohbet robotları veya finans sektöründeki YZ aracıları gibi yüksek riskli sektörlere teknoloji sunarken dikkatli bir etik değerlendirme gerektirmektedir.
Sağlık hizmeti taleplerinin reddedilmesini otomatik hale getiren sistemler gibi düzenlenmemiş sistemler, verimliliği insan refahının önüne geçirerek bireylere zarar verebilir ve kamu güvenini sarsabilir.
Etik iş akışları şeffaflık, hesap verebilirlik ve adaleti vurgulamalı, toplumsal değerlerle uyum sağlamak için açıklanabilir kararlar ve güçlü gözetim sağlamalıdır.
Örneğin, otonom bir teslimat filosunu yöneten bir MAS'ta etik kurallar, verimliliğin güvenlik veya erişilebilirlikten ödün vermemesini sağlamalıdır.
Etmenli yapay zeka iş akışları büyük bir potansiyel sunarken, insan merkezli bir yaklaşımla tasarlanmalıdır.
Agentic AI İş Akışlarını kullanmaya başlayın
Agentic AI iş akışları, proaktif olarak kararlar almak ve uygulamak için verilerden yararlanarak iş operasyonlarını dönüştürüyor.
Botpress-destekli iş akışları, Waiver Group gibi şirketlerin üç hafta içinde potansiyel müşteri sayısında %25 artış elde etmesine yardımcı oldu ve hostifAI' nin müşteri görüşmelerinin %75 'ini insan müdahalesi olmadan yönetmesini sağladı.
Daha akıllı iş operasyonları için aracı yapay zeka iş akışlarının gücünden yararlanmaya hazır mısınız?
Bugün inşa etmeye başlayın. Ücretsiz.
SSS
Tüm YZ ajanları doğası gereği ajan mıdır?
Pek sayılmaz. Tüm etmenli YZ'ler YZ etmenleri olsa da, tüm etmenler etmenli değildir. Bazı YZ ajanları otonom kararlar vermeden veya yeni durumlara adapte olmadan sadece basit talimatları takip eder.
Ajan YZ iş akışları yapılandırılmamış veya öngörülemeyen ortamlarda çalışabilir mi?
Evet, canlı verileri ve geri bildirimleri kullanarak gerçek zamanlı olarak uyum sağlamak üzere tasarlanmışlardır, ancak ne kadar iyi performans gösterecekleri ne kadar akıllı ve iyi eğitilmiş olduklarına bağlıdır.
Etmenli bir yapay zeka iş akışı oluşturmak için teknik gereksinimler nelerdir?
Genellikle temiz, gerçek zamanlı verilere, sağlam bir yapay zeka modeline (bir LLM arac ısı veya karar verme motoru gibi), hedefleri veya kuralları tanımlamanın bir yoluna ve genellikle API'ler veya düşük kodlu platformlarla tüm parçaları birbirine bağlamak için bazı altyapılara erişmeniz gerekir.
İş sürecimin ajan otomasyonu için uygun olup olmadığını nasıl belirleyebilirim?
Süreciniz çok sayıda tekrarlayan karar, gerçek zamanlı veri içeriyorsa ve her zaman insanları beklemeden daha hızlı hareket etmekten fayda sağlayabilirse, ajansal yapay zeka harika bir uyum olabilir.
Etmenli bir YZ iş akışının performansı nasıl ölçülür?
Genellikle görev başarı oranı, hız, maliyet tasarrufu veya kullanıcı memnuniyeti gibi ölçütlerle izlenir. Ayrıca ne sıklıkla insan yardımına ihtiyaç duyduğuna (ya da duymadığına!) da bakmak isteyeceksiniz.
.png)
