Yapay zekâ ajanı asistanları için Kapsamlı Rehber

Yoğun bir günü yönetmeye çalıştığınızı, e-postalara yanıt verdiğinizi, bir sonraki büyük projenizi planladığınızı ve köpeğinizi besleyip beslemediğinizi hatırlamaya çalıştığınızı düşünün.

Birden bir ses duyuyorsunuz: ‘Yemeğinizi sipariş ettim, 14:00’teki toplantınızı onayladım ve köpeğinizin kuaför randevusunu bir sonraki proje değerlendirme toplantınızla çakışmaması için yeniden ayarladım.’

Sorun çözüldü; çünkü yapay zekâ asistanınız, görevleri kendi başına yönetmek ve her şeyin sorunsuz ilerlemesini sağlamak için tasarlanmış özel bir yapay zekâ ajanı.

Yapay zekâ asistanları nedir?

Yapay zekâ asistanları, minimum insan müdahalesiyle çalışan dijital araçlardır ve iş akışlarını otomasyonla optimize eder. Doğal dil anlama (NLU) ve büyük dil modelleri (LLM) gibi teknolojiler kullanarak şu görevleri kendi başına yerine getirmek için tasarlanmıştır:

• Takvimleri düzenlemek ve toplantıları koordine etmek.
• Veri girişi ve e-posta sıralama gibi tekrarlayan görevleri yönetmek.
• Kullanıcıları anında ilgili verilerle bilgilendirmek.
• Veri analiziyle önerileri kişisel tercihlere ve ihtiyaçlara göre uyarlamak.

Geleneksel yapay zekâ asistanları ile benzerlikler taşısalar da, yapay zekâ ajanı asistanları daha yüksek düzeyde özerklikleriyle ayrılır.

Yapay Zekâ Asistanlarının Faydaları

Artan verimlilik

Takvim yönetimi ve veri girişi gibi tekrarlayan idari işleri üstlenerek, yapay zekâ asistanları daha stratejik işler için zaman kazandırır.

Örneğin, bir proje yöneticisi asistanına şu görevleri bırakabilir:

• Son teslim tarihlerini ve proje kilometre taşlarını takip etmek
• Otomatik hatırlatıcılar göndermek
• Takımın uygunluğuna göre görev atamak

Daha iyi karar alma

Bu asistanlar, büyük miktarda veriyi gerçek zamanlı analiz ederek uygulanabilir içgörüler sunar. Bir satış ekibi, potansiyel müşterileri etkileşim geçmişine göre önceliklendirmek için bir asistan kullanabilirken, operasyon ekibi tedarik zinciri lojistiğini optimize etmek için yapay zekâ destekli tahminlerden yararlanabilir.

Artan satış ve gelir

Yapay zekâ asistanları, potansiyel müşteri nitelendirmesini otomatikleştirerek ve kişiselleştirilmiş ürün önerileri sunarak satışları artırmaya yardımcı olur.

E-ticaretteki en büyük zorluklardan biri, alışveriş sepetinin terk edilmesidir. Dünya genelinde %70 oranında çevrimiçi sepet terk ediliyor ve daha iyi ödeme optimizasyonuyla 260 milyar dolarlık potansiyel satış geri kazanılabilir. Yapay zekâ asistanları, müşterilerin davranışlarına göre hatırlatıcılar veya özel teklifler sunarak kararsız alıcıları yeniden kazanır.

Kargo ücretleri veya iade politikaları gibi yaygın endişeleri ele alarak, müşterilerin tereddütlerini azaltır ve satın alma işlemini teşvik ederler.

Yapay zekâ asistanları ayrıca müşteri etkileşimlerini analiz ederek yüksek potansiyelli müşterileri belirler. Takipleri otomatikleştirerek, satış ekiplerinin en iyi fırsatlara odaklanmasını sağlar ve dönüşüm oranlarını artırır.

Gelişmiş doğruluk

Yapay zekâ asistanları, veri girişi gibi görevlerde yüksek hassasiyetle çalışır ve hataları en aza indirir. Bu güvenilirlik, özellikle finans gibi veri hassasiyeti yüksek alanlarda iş akışlarının sorunsuz ilerlemesini ve maliyetli hataların önlenmesini sağlar.

Finansta insan hatası pahalıya mal olur ve yapay zekâ asistanları bunu tamamen önler. Manuel veri girişinde %1-5 hata oranı bulunur ve bu, her yıl dünya çapında milyarlarca dolara mal olur.

Otomatik asistanlar, yorgun bir finans analistinin aksine, her seferinde hatasız çalışabilir.

Yapay Zekâ Asistanlarının Kullanım Alanları

Müşteri destek otomasyonu

Yapay zekâ asistanları, müşteri desteğini tekrarlayan soruları otomatikleştirerek ve anında, doğru yanıtlar vererek kolaylaştırır.

Bu asistanlar, genellikle müşteri hizmetleri sohbet botları olarak kullanılır ve müşteri sorularını anlamak ve gerçek zamanlı yanıtlamak için NLU kullanır.

Örneğin, bir telekomünikasyon şirketi, ‘Fiyat planlarınız nedir?’ veya ‘Şifremi nasıl sıfırlarım?’ gibi sıkça sorulan soruları yanıtlamak için bir yapay zekâ asistanı kullanır.

Asistan, yanıtları bilgi tabanından kendi başına alır ve anında yanıtlar sunar. Hem bir SSS sohbet botu hem de bağımsız ve akıllı çalışabilen bir yapay zekâ asistanı olarak işlev görür.

Randevu planlama

Toplantı ayarlamak için sürekli yazışma dönemi sona erdi. Yapay zekâ asistanları, uygunluklara göre koordine ederek ve gerektiğinde ayarlamalar yaparak süreci basitleştirir ve otomatikleştirir.

Örneğin, bir danışmanlık firması, müşteri toplantılarını koordine etmek için bir yapay zekâ asistanı kullanır. Bir danışman, ‘Gelecek hafta Müşteri A ile toplantı ayarla’ dediğinde, asistan danışmanın takvimini ve müşterinin uygunluğunu analiz ederek her iki taraf için de uygun bir zaman belirler. Ayrıca, her iki tarafa da otomatik takvim davetleri ve hatırlatıcılar gönderir.

E-ticaret desteği

Yapay zekâ asistanları, alışveriş deneyimini şu yollarla kolaylaştırır:

• Ürün önerilerini kişiselleştirmek.
• Müşteri sorularını yanıtlamak.
• Web siteleri ve sosyal medya gibi platformlarda e-ticaret sohbet botları olarak çalışmak.

Örneğin, bir yapay zekâ asistanı, müşterinin gezinme geçmişini analiz ederek ilgili ürünleri önerir. Eğer müşteri sık sık spor ekipmanı alıyorsa, asistan sohbet sırasında yeni egzersiz aletleri veya kıyafetler önerebilir.

İşe alım süreci otomasyonu

İşe alım süreci, özgeçmiş tarama ve mülakat planlama gibi görevleri kolaylaştıran yapay zekâ asistanlarıyla basitleştirilebilir.

Örneğin, bir işe alım ajansı, belirli nitelikleri taramak ve adayları uygunluklarına göre sıralamak için bir yapay zekâ asistanı kullanır. Başka bir asistan ise adaylar ve işe alım yöneticileri arasında koordinasyon sağlayarak mülakatları planlar.

Lojistik ve stok yönetimi

Yapay zekâ asistanları, gönderileri takip edebilir ve stok yönetimi yapabilir.

Örneğin, bir depo, stok seviyesini gerçek zamanlı izlemek için bir yapay zekâ asistanı kullanır. Stok önceden belirlenen seviyenin altına düştüğünde, asistan otomatik olarak yeniden sipariş verir ve stok tükenmesini önler.

Satış etkinleştirme

Yapay zekâ asistanları, satış sohbet botları dahil olmak üzere, satış ekiplerine potansiyel müşteri yönetimi, takip planlama ve uygulanabilir içgörüler sağlama konularında yardımcı olur.

Örneğin, bir yapay zekâ asistanı, müşteri davranışlarını ve etkileşim verilerini analiz ederek en iyi fırsatları satış ekibi için önceliklendirir.

Ekip içi iş birliği

İş yerlerinde, yapay zekâ asistanları takvim ve iş akışlarını yöneterek ekip iş birliğini kolaylaştırır.

Bir proje yöneticisi, görevleri atamak ve ekipler arası ilerlemeyi takip etmek için bir yapay zekâ asistanı kullanabilir. Asistan, herkesin zamanında kalmasını sağlamak için otomatik hatırlatıcılar gönderir.

Sağlık hizmetlerinde destek

Yapay zekâ asistanları, sağlık sohbet botları gibi, sağlık profesyonellerine idari görevleri otomatikleştirerek ve kişiselleştirilmiş hasta bakımı sunarak destek olur.

Örneğin, bir doktorun yapay zekâ asistanı, muayene sırasında hasta notlarını yazıya dökebilir ve elektronik sağlık kayıtlarını otomatik olarak güncelleyerek zaman kazandırır.

Yapay Zekâ Asistanları Nasıl Çalışır?

1. Girdi alma

Süreç, yapay zekâ asistanının bir kullanıcıdan veya entegre bir sistemden girdi almasıyla başlar. Bu girdi şu şekillerde olabilir:

• Metin tabanlı istekler – Slack, Microsoft Teams veya WhatsApp gibi sohbet platformlarından gönderilen mesajlar.
• Sesli komutlar – Sanal asistanlar aracılığıyla işlenen sözlü talimatlar.
• E-posta ve form gönderimleri – Asistan, toplantı talepleri veya müşteri soruları gibi yapılandırılmış verilerden anahtar bilgileri çıkarabilir.
• API tetikleyicileri ve sistem olayları – Yapay zekâ asistanları, bir BT yardım masası platformunda bir bilet oluşturulması gibi sistem güncellemelerine otomatik olarak yanıt verebilir.

2. NLU

Girdi alındıktan sonra, yapay zekâ asistanı anlamı ve bağlamı kavramak için NLU kullanarak isteği işler. İsteği analiz eder ve şu anahtar unsurları belirler:

• Niyet: İsteğin amacı (ör. toplantı planlamak).
• Katılımcılar: İlgili kişiler (John, Sarah, Alex).
• Zaman aralığı: Belirtilen dönem (gelecek hafta).

‘Gelecek hafta John, Sarah ve Alex ile bir toplantı ayarla’ isteğinde, asistan bu ayrıntıları yorumlayarak görevi etkili şekilde yerine getirebilir.

3. Bağlamı anlama

Yapay zekâ asistanı, yanıtları kişiselleştirmek ve en uygun çözümü sunmak için bağlam ve geçmiş verileri kullanır.

• Takvim uygunluğu – John, Sarah ve Alex’in programlarını kontrol ederek boş zaman dilimlerini bulur.
• Tekrarlayan kalıplar – Sarah sabah toplantılarını tercih ediyorsa, asistan planlama sırasında sabah saatlerini önceliklendirir.
• Kullanıcı tanımlı tercihler – Alex pazartesi günleri toplantıdan kaçınıyorsa, asistan o günü otomatik olarak hariç tutar.
• İş yükü dengesi – Bir kullanıcının o gün yoğun bir programı varsa, arka arkaya toplantılardan kaçınır.
• Konum farkındalığı – Ekip üyeleri farklı zaman dilimlerindeyse, herkes için uygun saatler önerir.

4. Görev yürütme

Yapay zekâ asistanı, gerekli görevi kendi başına yerine getirir ve tüm ayrıntıları yönetir. Bu aşamada:

• Toplantıyı en uygun zamana (ör. Salı 10:00) planlar.
• Konferans odasını rezerve ederek uygunluğu garanti altına alır.
• Katılımcılara, gündem için bir yer tutucu içeren takvim davetleri gönderir.

5. Çıktı oluşturma

Yapay zekâ asistanı, doğal dil üretimi (NLG) kullanarak bir yanıt oluşturur ve sonucu şirket yöneticisine iletir.

Asistan, Slack üzerinden şu mesajı gönderir: ‘John, Sarah ve Alex ile toplantı Salı günü saat 10:00’da konferans odasında planlandı.’

6. Öğrenme ve gelişme

Yapay zekâ asistanı, kullanıcı davranışlarını gözlemleyerek sürekli öğrenir ve uyum sağlar. Zamanla, kullanım alışkanlıkları ve geri bildirimlere göre kararlarını geliştirir.

Örneğin, Sarah sık sık pazartesi sabahı toplantılarını yeniden planlıyorsa, asistan gelecekte bu zaman diliminden kaçınacak şekilde ayarlama yapar. Ayrıca, tercih edilen toplantı süreleri veya yaygın çakışmalar gibi genel eğilimleri de tespit ederek daha iyi önerilerde bulunur.

7. Yönlendirme

Görev asistanın yeteneklerini aştığında, konuyla ilgili bilgileriyle birlikte bir insana yönlendirir.

Örneğin, gelecek hafta uygun bir zaman bulunamazsa, asistan şirket yöneticisine şu şekilde bilgi verir: ‘Gelecek hafta tüm katılımcılar için uygun bir zaman bulamadım. Alternatif haftalar önermemi veya katılımcılarla doğrudan iletişime geçmemi ister misiniz?’

Yapay Zekâ Asistanlarının Temel Özellikleri

Görev otomasyonu

Yetenekli bir yapay zekâ asistanı, randevu planlama veya hatırlatıcı gönderme gibi tekrarlayan görevleri kendi başına yönetebilir.

Çoklu kanal entegrasyonu

Tutarlı destek sunmak için, bir yapay zekâ asistanının e-posta, sohbet, sosyal medya, mobil uygulamalar ve sesli asistanlar gibi birden fazla platformda çalışabilmesi gerekir.

Yapay zekâ asistanları, geçmiş etkileşimleri ve tercihleri analiz ederek kullanıcı davranışına uyum sağlar.

Geçmiş alışverişler veya gezinme geçmişine göre ilgili ürünleri önerebilirler.

Ölçeklenebilirlik

Bir yapay zekâ asistanı, işiniz büyüdükçe artan iş yükünü verimlilik veya doğruluktan ödün vermeden yönetebilmelidir.

Örneğin, bir tatil kampanyasında binlerce müşteri sorusunu aynı anda yanıtlayabilmelidir.

Gerçek zamanlı veri işleme

Bilgileri anında analiz edip işleyebilme yeteneği, bir yapay zekâ asistanı için hayati öneme sahiptir. Bu özellik, hızlı karar alma ve doğru yanıtlar sağlar.

Örneğin, asistan gönderiler için canlı takip güncellemeleri sunabilir; böylece müşteriler her zaman gerçek zamanlı bilgiye ulaşabilir.

Mevcut araçlarla entegrasyon

CRM’ler ve diğer iş sistemleriyle sorunsuz entegre olan araçlara yönelin.

Buna şunlar dahildir:

• Google Takvim ile senkronizasyon.
• Salesforce ile entegrasyon.
• Slack ile bağlantı.

Kendi kendine öğrenme ve uyum sağlama

Etkili bir yapay zekâ ajan asistanı zamanla gelişir, makine öğrenimi kullanarak performansını uyarlayıp iyileştirir. Şunları yapabilir:

• Güncellenmiş SSS'ler veya değişen müşteri ihtiyaçları gibi yeni müşteri taleplerini karşılamayı öğrenir.
• Tatil dönemine özel soruları önceliklendirerek mevsimsel trendlere uyum sağlar.
• Kullanıcı geri bildirimlerine göre görev yürütmeyi geliştirir.

Güçlü güvenlik ve gizlilik

Yapay zeka ajan asistanları, hassas verileri korumak ve kullanıcı güvenini sürdürmek için sohbet botları için güvenlik en iyi uygulamalarına uymalıdır. Bu, şifreleme uygulamayı ve kullanım amacına göre GDPR veya HIPAA gibi sektör düzenlemelerine uygunluğu sağlamayı içerir.

Örneğin, müşteri işlemlerini yöneten bir yapay zeka asistanı, ödeme bilgilerini güvenli bir şekilde işlemeli, yetkisiz erişimi önlemeli ve dolandırıcılık riskini azaltmalıdır.

Yönlendirme yetenekleri

Yapay zeka ajan asistanları, karmaşık veya hassas görevlerin uygun şekilde ele alınmasını sağlamak için yönlendirme yetenekleriyle donatılmalı, basit durumlarda ise yüksek tutma oranı sağlamalıdır.

Bir müşteri teknik bir sorun bildirdiğinde, asistan bu durumu bir destek temsilcisine aktarabilir ve etkileşimin özetini de ekleyerek sorunsuz bir devir sağlar.

Yapay Zekâ Asistanı Nasıl Uygulanır?

1. Temel iş ihtiyaçlarını belirleyin

Bir yapay zeka ajan asistanı uygulamadan önce, bu araçların işletmenizde en fazla değeri sağlayabileceği alanları belirleyin. Karmaşık kararlar gerektirmeyen, tekrarlayan ve zaman alan görevlere odaklanarak başlayın.

Otomasyona ve minimum kodlamaya odaklanıyorsanız, Botpress görsel bir oluşturucu ve Otonom Düğümler sunar; böylece yapay zeka ajan asistanları ne zaman yapılandırılmış bir akışı takip edeceğine, ne zaman LLM'leri kullanacağına karar verebilir.

2. Bir platform seçin

Yapay zeka ajan asistanınız için en iyi yapay zeka sohbet botu platformunu seçmek, işletme ihtiyaçlarınız ve hedeflerinizle uyumlu olmasını sağlamak için kritik bir adımdır.

Kullanım senaryonuz için en önemli özellikleri belirleyerek başlayın; örneğin görev otomasyonu, çoklu kanal desteği, entegrasyon yetenekleri ve ölçeklenebilirlik. Özellikle sektörünüze veya çözmek istediğiniz zorluklara hitap eden platformları değerlendirin.

Seçenekleri maliyet ve özelleştirilebilirlik gibi faktörlere göre karşılaştırın. Deneme sürümlerini test etmek ve ana paydaşlardan geri bildirim almak karar vermenize yardımcı olabilir.

3. Asistanı eğitin

Asistana ilgili verileri, iş akışlarını ve bilgi tabanlarını bilgiye dayalı üretim (RAG) kullanarak sağlayın; böylece doğru şekilde çalışmasını sağlarsınız.

Örneğin, SSS'leri yanıtlamayı, programlama tercihlerini anlamayı veya finansal kayıtları işlemeyi öğretin. Yeni senaryolar ortaya çıktıkça eğitimini sürekli güncelleyerek işletme ihtiyaçlarınıza uygun ve etkili kalmasını sağlayın.

4. Pilot bir programla başlayın

Yapay zeka ajan asistanınızı tam ölçekli yayına geçmeden önce küçük ölçekte devreye alın.

• Belirli bir departmanda test edin (ör. müşteri desteği veya randevu planlama).
• Kullanıcı geri bildirimlerini toplayarak etkileşimleri iyileştirin ve sorunları çözün.
• Gerçek dünyadaki performansını izleyerek doğruluk ve yanıt hızını kontrol edin.

Bu sayede, işletme genelinde yaygınlaştırmadan önce gerekli ayarlamaları yapabilirsiniz.

5. İş akışlarını ve entegrasyonları yapılandırın

Bir yapay zeka ajan asistanı, etkili çalışabilmek için mevcut sistemlerle bağlantılı olmalıdır.

• CRM'ler ve planlama araçlarıyla senkronize edin.
• Yapay zeka orkestrasyonu kullanarak çok adımlı iş akışlarını otomatikleştirin (ör. takvim uygunluğunu çekerken müşteri tercihlerini de senkronize etmek gibi).
• Farklı platformlarda gerçek zamanlı bilgi alıp güncelleyebildiğinden emin olun.

6. Gerçek kullanımda optimize edin ve geliştirin

Yapay zeka asistanları etkileşimle gelişir. Sohbet botu analizlerini inceleyerek ve iş akışlarını iyileştirerek performansı sürekli artırın.

İzlenmesi gereken KPI'lar şunlardır:

• Tutma oranı.
• Yanıt hızı.
• Hata veya yönlendirme sıklığı.
• Kullanıcı memnuniyeti.

7. Ölçeklendirin ve genişletin

Pilot aşama başarılı olduktan sonra asistanın yeteneklerini artırın.

• Potansiyel müşteri nitelendirme veya sipariş takibi gibi ek kullanım alanları ekleyin.
• Daha fazla departmanda veya müşteriyle temas noktalarında devreye alın.
• İşletmenin değişen ihtiyaçlarına göre işlevlerini uyarlayın.

8. Güvenlik uyumluluğunu sağlayın

Yapay zeka ajan asistanları hassas verilerle çalıştığı için güçlü güvenlik önlemleri alınmalıdır.

• Şifreleme, erişim kontrolleri ve veri anonimleştirme uygulayın.
• GDPR, HIPAA veya PCI DSS gibi düzenlemelere uyduğunuzdan emin olun.
• Veri bütünlüğü ve gizliliğini korumak için güvenlik politikalarını düzenli olarak denetleyin.

9. Ekibinizi bilgilendirin ve dahil edin

Başarılı bir benimseme için çalışanlar asistanı nasıl etkili kullanacaklarını anlamalıdır.

• Ekipleri temel işlevleri ve en iyi uygulamalar konusunda eğitin.
• İş akışlarını nasıl kolaylaştırdığını gösteren gerçek örnekler sunun.
• Yanıtları iyileştirmek ve kullanıcı deneyimini geliştirmek için geri bildirimleri teşvik edin.

10. Sürekli geliştirin ve optimize edin

Yapay zeka ajan asistanları sürekli öğrenmeyle daha iyi hale gelir. Düzenli olarak yeni verilerle güncelleyin, işe yarayan (veya yaramayan) iş akışlarını ayarlayın ve kullanıcı geri bildirimlerini dinleyerek iyileştirmeler yapın.

Yeni yapay zeka gelişmelerini takip ederek asistanınızın yeteneklerini yükseltebilir ve işletmeniz büyüdükçe değerli bir araç olarak kalmasını sağlayabilirsiniz.

Yapay Zekâ Asistanını Ekibinizin Bir Parçası Yapın

İş hayatı yoğun olabilir, ancak yapay zeka ajan asistanları görev yönetiminden müşteri etkileşimlerini iyileştirmeye kadar her şeyi kolaylaştırır.

Botpress, yapay zeka ajan asistanları oluşturmak için sonsuzca genişletilebilir bir platformdur.

Hazır entegrasyonlar ve kapsamlı bir eğitim kitaplığı ile sıfırdan kolayca geliştirme yapabilirsiniz. Görsel oluşturucusu ve Otonom Düğümleri sayesinde yapay zeka asistanları karmaşık iş akışlarını yönetebilir ve mevcut sistemlerle sorunsuz entegre olabilir.

Bugün oluşturmaya başlayın. Ücretsizdir.

Ya da satış ekibimizle iletişime geçin ve hemen başlayın.

Sıkça Sorulan Sorular

1. Yapay zeka ajan asistanları, geleneksel sohbet botlarından veya Siri ya da Alexa gibi sanal asistanlardan nasıl farklıdır?

Yapay zeka ajan asistanları, geleneksel sohbet botlarından veya Siri ya da Alexa gibi sesli asistanlardan farklı olarak, görev tamamlama ve hedef odaklıdır. Önceden tanımlanmış komutlara veya sorgulara yanıt vermek yerine, toplantı yeniden planlama veya işe alım görevlerini tamamlama gibi çok adımlı iş akışlarını bağımsız olarak planlayıp yürütebilirler.

2. Günümüzde yapay zeka ajan asistanlarının sınırlamaları nelerdir?

Yapay zeka ajan asistanlarının başlıca sınırlamaları arasında, duygusal açıdan incelikli veya belirsiz talimatları anlamakta zorlanmaları ve insan müdahalesi veya yedek akışlar olmadan çok öngörülemeyen veya uç senaryoları yönetememeleri yer alır.

3. Yapay zeka ajan asistanlarının çalışabilmesi için her zaman internet bağlantısına ihtiyacı var mı?

Evet, çoğu yapay zeka ajan asistanı sürekli internet bağlantısına ihtiyaç duyar; çünkü bulut tabanlı büyük dil modellerine (LLM), gerçek zamanlı veri erişimine ve API entegrasyonlarına dayanır. Ancak bazı yerel görevler (ör. temel hatırlatıcılar veya çevrimdışı araçlar) uç dağıtım veya önbelleğe alınmış mantıkla yönetilebilir.

4. Büyük özel veri kümelerine erişimim olmadan bir yapay zeka asistanını nasıl eğitebilirim?

Bir yapay zeka asistanını, geri getirmeli üretim (RAG) yöntemini kullanarak eğitebilirsiniz; bu sayede asistan, kendi belgelerinizden bilgi çekerek geleneksel model ince ayarına gerek kalmadan doğru yanıtlar verebilir.

5. Kural tabanlı bir yapay zeka asistanı ile LLM tabanlı bir yapay zeka asistanı arasındaki fark nedir?

Kural tabanlı bir yapay zeka asistanı, katı karar ağaçlarını veya sabit kodlanmış mantığı takip ederken; LLM tabanlı asistanlar, kullanıcı girdilerini doğal dilde yorumlar ve önceden tanımlanmış komut dosyalarına ihtiyaç duymadan esnek yanıtlar üretir.