Yapay zeka ajanı nedir?

Adım 1: Algı

İlk olarak, bir YZ ajanı çeşitli kaynaklardan girdi alır. Amacına bağlı olarak, bunlar şunları içerebilir:

• Kullanıcı etkileşimleri
• Harici sistemlerden veri çeken API'ler
• Bağlı uygulamalardan gelen sensörler veya günlükler
• Depolanan bilgi tabanları - envanter sayfaları, İK politikaları vb.

Adım 2: İşleme

Verilere sahip olduktan sonra, yapay zeka ajanının bunları anlaması gerekir. Ajan, kullanmak üzere tasarlandığı girdiyi işlemek için NLP, yapılandırılmış veri veya gerçek zamanlı sinyaller kullanabilir. Bir veritabanından ilgili bilgiyi alması gerekiyorsa, onu almak için geri getirme destekli üretim (RAG) kullanabilir.

Adım 3: Karar Verme

Karar verme süreci, bir inşaatçının yapay zeka aracısını nasıl yapılandırdığına bağlı olacaktır. Satış ekibi tarafından geliştirilen bir formüle dayanarak bir potansiyel müşterinin nitelikli olup olmadığına karar vermek gibi ısmarlama iş mantığı kullanabilir. 

Ayrıca, geçmişteki dolandırıcılık örneklerine dayanarak bir işlemi hileli olarak işaretlemek gibi makine öğrenimi tahminlerini veya pekiştirmeli öğrenmeyi de kullanabilir.

En iyi YZ aracı araçları, YZ açıklanabilirliğini hesaba katacaktır: bir YZ aracısının kararlarının arkasındaki mantığı ne kadar iyi açıklayabildiği.

Adım 4: Harekete Geçme

Algıladıktan, işledikten ve karar verdikten sonra, bir YZ ajanı harekete geçmeye hazırdır.

Bir yapay zeka temsilcisinin gerçekleştirebileceği eylemlerin sınırı yoktur. 'Bu 3 hesap potansiyel kayıp belirtileri gösteriyor' gibi basit bir metin yanıtı ile takip edebilir.

Bir depo sisteminden gerçek zamanlı envanter verilerini almak veya bir parola sıfırlama isteği başlatmak gibi bir API çağrısını tetikleyebilir.

Diğer yapay zeka ajanları, bir e-ticaret mağazasında fiyatlandırmayı ayarlamak, bir satış görüşmesi planlamak, bir lojistik sevkiyatını yeniden yönlendirmek veya güvenlik politikalarına dayalı olarak sistem ayarlarını değiştirmek gibi doğrudan operasyonel eylemler gerçekleştirir.

Hatta bazı YZ temsilcileri, CRM sistemlerindeki iş akışlarını otomatikleştirmek, müşteri kayıtlarını güncellemek veya önceden tanımlanmış iş kurallarına göre para iadesi yapmak gibi harici uygulamalarla etkileşime girmektedir. Bu aracılar, uçtan uca tüm aracı yapay zeka iş akışlarını gerçekleştirebilir.

Eylem ne olursa olsun, yapay zeka ajanı yanıtının karar verme süreciyle uyumlu olmasını sağlar ve çoğu durumda gelecekteki eylemleri iyileştirmek için sonuçlardan öğrenir.

1. LLM Yönlendirme

İlk ve en önemlisi, yapay zeka aracınızın bilişini bir dış kaynaktan temin etmeniz gerekecektir. LLM. Aslında, bazen yapay zeka ajanlarının bir alt kümesi olan 'LLM ajanı' ifadesini duyarsınız. 

İyi bir temsilci farklı görevler için farklı LLMs 'ler kullanabilmelidir. Tek bir üstün LLM yoktur, özellikle de hızlı gelişim oranıyla birlikte. Yapay zeka ajanınızın uzun metin oluştururken bir model, kullanıcının girdilerini analiz ederken ise başka bir model kullanması faydalı olabilir.

Tüm YZ ajanları LLM ajanları mıdır? Neredeyse, ama tam olarak değil. LLMs leri kullanmayan YZ aracıları arasında robotik süreç otomasyon botları, trafik kontrol sistemleri veya sürü zekası gibi çoklu aracı sistemleri ve takviye öğrenme aracıları ( robotikte olduğu gibi) yer alır.

2. Kimlik ve Talimatlar

Her yapay zeka ajanının bir kimliğe, bir misyona ve hedeflere ihtiyacı vardır. Neden var? Neyi başaracak ve bunu nasıl başaracak?

Bir örnek verelim: Bir BT destek şirketindeki müşteri hizmetleri ekibinin ilk savunma hattı. Bu yapay zeka temsilcisinin amacı, karmaşık vakaları insan temsilcilere iletirken mümkün olduğunca çok sayıda müşteri sorununu doğru bir şekilde çözmek olabilir. 

Talimatlar sadece rolünü değil, aynı zamanda karar verme eşiğini (yani bir kullanıcıyı ne zaman yükseltmeli veya başka bir yere yönlendirmeli?) ve KPI'larını da tanımlamalıdır.

3. Araçlar

Araçlar, bir yapay zeka ajanının verileri nasıl topladığı ve harekete nasıl geçtiğidir. 

Otonom yapısı nedeniyle, bir YZ ajanı görevini yerine getirmek için hangi araçları kullanması gerektiğini seçebilir. 

Örneğin, bir müşteri adayı oluşturma yapay zeka aracısı Hubspot'ta nitelikli müşteri adayları oluşturma görevine sahip olabilir. Temsilci, kullanıcı etkileşimine bağlı olarak CRM'de kopya olup olmadığını kontrol etmeyi, kullanıcı için belirli bir içerik önermeyi veya müşteri adayını puanlayana kadar başka sorular sormayı seçebilir.

Bir yapay zeka ajanının araç cephaneliği şunları içerebilir:

• HubSpot, Linear veya Zendesk gibi harici sistemler
• Geçici araçlar oluşturmak için kod yürütme
• Yerleşik yetenekler
• Diğer yapay zeka ajanları
• İnsanlar (örneğin, bir yapay zeka ajanı bir görevi yerine getirmeden önce insan onayına ihtiyaç duyar)

4. Hafıza ve Bilgi

Bir YZ aracısının hafızası ve bilgisi, ne bildiğini ve zaman içinde bilgiyi nasıl koruduğunu tanımlar. Talep üzerine bilgi alan geleneksel yazılımların aksine, YZ ajanları daha akıllı kararlar almak için geçmiş etkileşimleri depolayabilir, hatırlayabilir ve üzerine inşa edebilir.

Örneğin, bir müşteri destek yapay zeka temsilcisi, bir kullanıcıyla geçmiş sorun giderme girişimlerini hatırlayabilir ve etkisiz çözümleri tekrarlamaktan kaçınabilir. Bir satış YZ temsilcisi, bir müşteri adayı ile önceki etkileşimlerini hatırlayabilir ve mesajlarını buna göre ayarlayabilir.

YZ ajanları iki temel bellek türüne güvenir:

1. Kısa süreli bellek - Kullanıcının dil tercihi gibi, devam eden bir konuşma veya görevden elde edilen geçici bağlam.
2. Uzun süreli hafıza - Temsilcinin sipariş hacimlerini veya tedarikçi tercihlerini hatırlamak gibi zaman içinde erişebileceği kalıcı bilgi.

Hafızanın ötesinde, AI ajanları veritabanları ve API'ler, şirket bilgi tabanları veya diğer ilgili belgeler gibi yapılandırılmış ve yapılandırılmamış bilgi kaynaklarına erişir.

5. Kanallar

Kanallar, bir yapay zeka aracısının kullanıcılarla nasıl etkileşime girdiğidir. Kullanım durumuna bağlı olarak metin, resim, video veya ses kullanabilir. Onlara bir webchat sitesi widget'ı, bir webchat arayüzü aracılığıyla ulaşabilir, 

Yapay zeka aracıları webchat widget'larına, mesajlaşma uygulamalarınaWhatsApp, Messenger, Telegram, Slack, vb.) ve hatta e-posta iş akışlarına yerleştirilebilir.

Sesli etkileşimler için, sesli temsilciler telefon sistemleri veya akıllı asistanlarla entegre olabilirken, metin tabanlı temsilciler canlı sohbet, SMS veya dahili kurumsal araçlarda çalışabilir.

‍

6. Yönetişim 

YZ yasaları dünya çapında gelişmektedir ve uyumluluğu dikkate almadan bir YZ aracısı oluşturmak boşa harcanan bir çabadır. Yönetişim, YZ aracınızın etik, şeffaf ve yasal sınırlar içinde çalışmasını sağlar.

İyi yönetilen bir yapay zeka ajanı aşağıdaki gibidir:

• Politikaya bağlılık - Marka yönergeleri, tonu ve iş kurallarıyla uyumludur.
• Raporlama ve KPI takibi - Performansı, önyargıyı ve karar doğruluğunu izler.
• Onaylar ve Döngüde İnsan (HITL) - Kritik eylemler için insan doğrulaması gerektirir.
• Geri bildirim mekanizmaları - Kullanıcı girdisi ve gözetimine dayalı olarak sürekli iyileştirme‍
• Uyumluluk ve denetim izleri - Düzenleyici gereklilikleri karşılamak için kararları ve eylemleri kaydeder.

Müşteri Hizmetleri

Yapay zeka aracılarının en yaygın uygulamalarından biri mütevazı müşteri destek botudur.

Bu sanal temsilciler müşterileri belirli politikalara yönlendirebilir, kişiselleştirilmiş ürün önerileri sunabilir ve hatta şifre sıfırlama gibi hesap görevlerini yerine getirebilir.

Şirketler için müşteri hizmetleri sohbet robotları sunmak bir norm haline geldi - ancak geçmiş yılların kural tabanlı sohbet robotları genellikle bir markaya olumsuz yansıyor. Bugünlerde, bir kuruluşun kullanıcılarına hizmet verenler dinamik LLM temsilcileri.

Yapay zeka sohbet botlarının ölümüne ve yapay zeka temsilcilerinin yükselişine giriyoruz. Müşteri destek botlarının bile (veya özellikle) seviye atlaması gerekiyor.

Kurşun Üretimi

Botpress 'te konuşlandırılan yapay zeka aracılarının çoğunluğu - en azından bu yazının yazıldığı sırada - bir tür müşteri adayı oluşturma aracılarıdır.

Potansiyel müşteri temsilcileri, yapay zekalı satış temsilcilerinin bir alt kümesidir. Genellikle kullanıcılara kritik bilgiler dağıtırlar ve yol boyunca nitelikli müşteri adayları toplayarak bunları manuel müdahale olmadan satış ekiplerine yönlendirirler. 

Bir sağlık danışmanlığı firması olan Waiver Group, "bize ulaşın" formlarının yerine bir bot kullandıktan sonra potansiyel müşterilerini %25 oranında artırmayı başardı. Waiverlyn, insan müdahalesi olmadan web sitesi ziyaretçileriyle sohbet ediyor, potansiyel müşterileri nitelendiriyor ve Google Calendar etkinliklerini rezerve ediyordu.

Bilgi Yönetimi

İnsanlardan ziyade botlar tarafından daha iyi idare edilen bir kullanım alanı olan bilgi yönetimi, şirket içi dokümantasyondan müşteriye yönelik self servis sistemlere kadar uzanabilir.

Çalışanlar wiki'lerde, PDF'lerde, e-postalarda veya destek biletlerinde gömülü olan kritik bilgileri aramak için saatler harcayabilir. Bir yapay zeka temsilcisi, doğal dilde sorulan bir sorguya ilgili hesap bilgileri, politikalar veya sorun giderme adımlarıyla yanıt verebilir. 

Müşteriye dönük tarafta bu, kullanıcıların ilgili formları ve yönergeleri bulmasına yardımcı olan bir sigorta botu gibi görünebilir.

İş Akışı ve Görev Orkestrasyonu

İş akışı ve görev düzenlemesi YZ ajanları sadece tek bir eylemi yürütmekle kalmaz, farklı sistemler arasında birden fazla adımı koordine eder. (Bu bazen YZ orkestrasyonu olarak da bilinir).

• Bir satın alma yapay zeka ajanı otomatik olarak satın alma talepleri oluşturabilir, bunları bütçelerle çapraz kontrol edebilir ve sipariş vermeden önce bunları yönetim onayına gönderebilir. 
• İK'da, bir işe alım yapay zeka temsilcisi, kimsenin parmağını kıpırdatmasına gerek kalmadan yeni işe alınanlar için eğitim planlayabilir, yazılım erişimi sağlayabilir ve bordro ayarlayabilir. 
• BT'deki yapay zeka temsilcileri destek biletlerini önceliklendirebilir, sistem günlüklerini kontrol edebilir ve çözülmemiş sorunları mühendislere iletebilir.

İşletmelerin her süreç için farklı otomasyon araçlarını bir araya getirmesi yerine, yapay zeka aracıları merkezi orkestratörler olarak hareket eder - tüm iş akışlarını dinamik olarak ele alır, gerçek zamanlı kararlar verir ve koşullar değiştikçe uyum sağlar.

Bu tür yapay zeka iş akışı otomasyonu, yapay zeka aracıları için en yaygın kullanım alanlarından biridir. Yapay zeka, bilgi çalışanlarının zamanını alan küçük günlük görevlere kolayca uygulanabilir.

Geliştirici Yardımcı Pilotlar

Yapay zeka aracıları, kodlama, hata ayıklama ve dokümantasyonu hızlandırarak geliştiriciler için vazgeçilmez hale geliyor. Bir yardımcı pilot yapay zeka kodu otomatik olarak tamamlayabilir, hataları işaretleyebilir ve gerçek zamanlı olarak optimizasyonlar önerebilir.

Kodlamanın ötesinde, bu aracılar çekme talebi incelemelerine, güvenlik kontrollerine ve bağımlılık takibine yardımcı olur. Mühendislik ekipleri için yapay zeka yardımcı pilotları daha hızlı geliştirme döngüleri, daha az hata ve tekrarlayan görevlere daha az zaman harcanması anlamına geliyor.

Sanal Asistanlar

Bazen tek ihtiyacınız olan biraz ekstra yardımdır. Araştırma yapacak, ölçümleri analiz edecek veya bilgileri birleştirecek biri. Belki de yaklaşan görevler hakkında hatırlatıcılar göndermek için kişisel bir programlayıcıya veya e-posta taslakları hazırlayabilecek ve raporları özetleyebilecek bir asistana ihtiyacınız vardır.

Bu boşluklar, sizin adınıza görevleri yerine getiren yazılım programları olan yapay zeka aracı asistanları tarafından doldurulabilir.

Yapay zeka asistanı kavramı bize zaten tanıdık geliyor - Siri ve Alexa (en ünlü sesli asistanlar ) gibi. Yapay zeka ajanları, derinlemesine kişiselleştirilmiş planlamanın bir sonraki adımına olanak tanır.

Bir tatil planlıyorsanız, yapay zekalı bir seyahat acentesi asistanı yalnızca yeni bir varış noktası için konumlar önermek ve otelleri belirlemekle kalmaz, aynı zamanda en uygun uçuşu ve oteli seçebilir ve ardından bunları sizin adınıza rezerve edebilir.

1. Genişletilebilir ve esnek

Yapay zeka aracıları katı iş akışlarıyla sınırlı değildir. Bağlama göre araçları, API'leri ve modelleri dinamik olarak seçerler ve bu da onları çok daha uyarlanabilir hale getirir.

2. Otonom karar verme 

Her akışı önceden tanımlamak yerine, AI ajanları gerçek zamanlı kararlar alır ve uçtan uca görevleri yerine getirir. Oluşturulmaları daha hızlıdır ve konuşlandırıldıktan sonra çok daha verimlidirler.

3. Kullanım durumları arasında ölçeklenebilir 

Müşteri desteği için oluşturulmuş bir yapay zeka aracısı, tamamen yeniden oluşturulmadan satış, dahili iş akışları veya İK otomasyonu için genişletilebilir.

4. Günün her saati ulaşılabilirlik

Yapay zeka ajanları sürekli olarak çalışır, görevleri yerine getirir, kullanıcılara yanıt verir ve iş akışlarını kesinti olmadan yürütür.

5. Ölçekte maliyet verimliliği

Yapay zeka temsilcileri, müşteri desteği, satış ve dahili operasyonlarda büyük manuel ekiplere olan ihtiyacı azaltırken yüksek kaliteli hizmeti de korur.

6. Uçtan uca otomasyon

Yapay zeka temsilcileri sadece soruları yanıtlamakla kalmaz; iş akışlarını yürütür, CRM'lerde eylemleri tetikler, onayları yönetir ve gerçek kararlar alarak operasyonel darboğazları azaltır.

7. Sorunsuz sistem entegrasyonu

Yapay zeka temsilcileri Salesforce, HubSpot, Zendesk, Slack ve tescilli sistemler gibi araçlarla bağlantı kurarak birleşik bir teknoloji stack sağlar.

8. Daha hızlı değere ulaşma süresi (TTV)

Geleneksel otomasyon projelerinin aksine, yapay zeka ajanları etkileşimlerden öğrenir ve sürekli olarak gelişerek dağıtımı ve yatırım getirisini hızlandırır.

9. Geliştirilmiş doğruluk ve uyumluluk 

Yapay zeka ajanları marka yönergelerini, yasal çerçeveleri ve karar mantığını takip ederek iş politikaları dahilinde çalışmalarını sağlayabilir.

Çok Ajanlı Sistemler

Çok etmenli sistemler (MAS), kapsayıcı hedeflere ulaşmak için etkileşime giren birden fazla yapay zeka etmeninden oluşur. 

Bu sistemler genellikle tek bir YZ aracısı tarafından yönetilemeyecek kadar büyük, karmaşık veya merkezi olmayan görevleri ele almak için tasarlanmıştır. Uygun YZ aracı yönlendirmesi, doğru görevin doğru aracıya atanmasını sağlar.

Çok ajanlı bir sistemdeki her ajan bağımsız olarak hareket edebilir, çevreyi algılayıp yorumlayabilir, kararlar alabilir ve ardından hedefini gerçekleştirmek için harekete geçebilir. Bir MAS'ın verimliliği, hem nicel hem de nitel içgörüleri içerebilen yapay zeka ajan değerlendirme sistemleri aracılığıyla değerlendirilir.

Örneğin, bir pazar araştırma firması, bir temsilcinin sektör raporlarını topladığı, diğerinin temel içgörüleri çıkardığı, üçüncüsünün bulguları müşteriye hazır özetler halinde özetlediği ve dördüncüsünün veri doğruluğunu izlediği ve zaman içinde çıktıları iyileştirdiği bir MAS kullanabilir.

Basit Refleks Ajanları

Basit refleks ajanları önceden tanımlanmış bir dizi koşul-eylem kuralına göre çalışır. Mevcut algıya tepki verirler ve önceki algıların geçmişini dikkate almazlar.

Sınırlı karmaşıklığa ve dar bir yetenek yelpazesine sahip görevler için uygundurlar. Basit bir refleks ajanına örnek olarak akıllı bir termostat verilebilir.

‍

Model Tabanlı Refleks Ajanlar

Model tabanlı ajanlar çevrelerinin dahili bir modelini tutar ve modellerinin anlayışına dayalı kararlar alırlar. Bu sayede daha karmaşık görevlerin üstesinden gelebilirler. 

Aracın hızı, önündeki araçla arasındaki mesafe ve yaklaşan bir dur işareti gibi verileri toplayabildikleri için sürücüsüz araç teknolojisinin geliştirilmesinde kullanılırlar. Temsilci, aracın hızına ve frenleme kapasitesine bağlı olarak ne zaman fren yapması gerektiği konusunda bilinçli kararlar verebilir.

Fayda Tabanlı Ajanlar

Fayda tabanlı ajanlar, her olası eylemin beklenen faydasını göz önünde bulundurarak karar verirler. Genellikle farklı seçenekleri tartmanın ve en yüksek beklenen faydaya sahip olanı seçmenin gerekli olduğu durumlarda kullanılırlar. Bir ajanın belirli bir görev için bir hareket tarzı veya farklı bilgisayar türleri gibi şeyler önermesini istiyorsanız, fayda tabanlı bir ajan size yardımcı olabilir.

Öğrenen Ajanlar

Öğrenen ajanlar bilinmeyen ortamlarda çalışmak üzere tasarlanmıştır. Deneyimlerinden öğrenirler ve eylemlerini zaman içinde uyarlarlar. Derin öğrenme ve sinir ağları, öğrenen aracıların geliştirilmesinde sıklıkla kullanılır.

Kullanıcıların zaman içinde neleri tercih ettiklerini öğrendikleri için genellikle e-ticaret ve akış platformu teknolojisinde kişiselleştirilmiş öneri sistemlerini güçlendirmek için kullanılırlar. 

İnanç-İstek-Dikkat Ajanları

İnanç-Arzu-Niyet ajanları, çevre, arzular ve niyetler hakkındaki inançları koruyarak insan benzeri davranışları modeller. Eylemlerini buna göre muhakeme edebilir ve planlayabilirler, bu da onları karmaşık sistemler için uygun hale getirir.

Mantık Tabanlı Ajanlar

Mantık tabanlı ajanlar, tipik olarak mantık kuralları üzerinden karar vermek için tümdengelimli muhakeme kullanır. Karmaşık mantıksal muhakeme gerektiren görevler için çok uygundurlar.

Hedef Tabanlı Ajanlar

Hedef tabanlı ajanlar hedeflerine ulaşmak için hareket eder ve eylemlerini buna göre uyarlayabilirler. Mevcut eylemlerinin gelecekteki sonuçlarına dayalı olarak karar verme konusunda daha esnek bir yaklaşıma sahiptirler.

Hedef tabanlı ajanlar için yaygın bir uygulama robotiktir - bir depoda gezinen bir ajan gibi. Potansiyel yolları analiz edebilir ve hedeflerine giden en verimli rotayı seçebilir.

Adım 1: Bir pilot kullanım durumu belirleyin

"Hadi bir yapay zeka ajanı alalım!" Patronunuz size bunu 'yapay zeka ajanlarının yılı' hakkındaki son başlıkları okuduktan sonra söylüyorsa, ne tür bir yapay zeka ajanını pilot olarak kullanmanız gerektiğini belirlemek size kalmıştır.

Yutturmaca içinde kaybolmak kolaydır, ancak en iyi yaklaşım net, yüksek etkili bir kullanım durumuyla başlamaktır.

Bir temsilcinin iş yükünü azaltabileceği, doğruluğu artırabileceği veya müşteri adayı nitelendirme, müşteri desteği veya dahili bilgi alma gibi karar verme süreçlerini geliştirebileceği noktaları düşünün.

Güçlü bir pilot kullanım vakası , hızlı bir şekilde uygulanabilecek kadar dar ancak etkisini gösterecek kadar değerli olmalıdır. Doğru seçim, katılımı güvence altına almayı, yatırım getirisini kanıtlamayı ve yapay zekanın daha geniş çapta benimsenmesi için temel oluşturmayı kolaylaştıracaktır.

Adım 2: Doğru platformu bulun

Doğru araçlar tamamen sizin koşullarınıza bağlı olacaktır - ne kadar kurum içi geliştirme uzmanlığınız var? Ne kadar zamanınız var? Temsilcinizin neyi başarmasına ihtiyacınız var (sadece pilot kullanım durumunuz için değil, uzun vadede)?

Çoğu durumda, sıfırdan başlamak yerine bir yapay zeka platformu kullanmak mantıklıdır. En uygun seçim genellikle dikey, esnek bir platform olacaktır: herhangi bir kullanım durumu oluşturmanıza ve herhangi bir harici araca bağlanmanıza olanak tanıyan bir bina yazılımı. 

En iyi yapay zeka aracı oluşturma araçları, en iyi sohbet robotu platformları ve hatta en iyi açık kaynak platformları listemize göz atabilirsiniz. Ama gerçekçi olacağım - bizimkine karşı oldukça önyargılıyım. Botpress , Fortune 500 şirketlerinin %35'i ve 500.000'den fazla oluşturucu tarafından kullanılıyor. Yıllardır yapay zeka aracıları kullanıyoruz ve kullanmaya başlamak ücretsiz, bu yüzden gerçekten kaybedecek bir şeyiniz yok.

Adım 3: Araçları entegre edin

Yapay zeka aracınız Hubspot müşteri adayları oluşturacaksa, yapay zeka platformunuzu Hubspot ile entegre ederek işe başlayacaksınız. 

İyi bir platform önceden oluşturulmuş entegrasyonlarla birlikte gelirken, niş kullanım durumları temsilcinizin konektörlerini özelleştirmek için daha fazla çalışma gerektirecektir. Ekibiniz birden fazla sistemi (dahili araçlar veya üçüncü taraf yazılımlar) entegre ediyorsa, temsilciniz platformlar arasında sorunsuz senkronizasyon sağlayarak AI orkestratörü olarak hareket edebilir.

Adım 4: Test edin ve iyileştirin

Dördüncü adım, platformunuzun yerleşik test araçlarını kullanarak temsilcinizi kapsamlı bir şekilde test etmektir. Temsilcinin gerçek senaryolarda iyi performans gösterdiğinden emin olmak için test sonuçlarına göre parametreleri, istem ifadelerini ve iş akışlarını ayarlayın.

Adım 5: Dağıtın ve izleyin

Oluşturma ve dağıtma aşamaları genellikle merkezde yer alsa da, bot analizleriyle uzun vadeli izlemenin önemini küçümsemeyin. 

Platformunuz, dağıtımdan sonra temsilcinizin etkileşimlerini ve performansını izlemek için izleme araçlarıyla donatılmış olarak gelmelidir. Platform tarafından sağlanan geri bildirim mekanizmalarından yararlanarak içgörüler toplayın ve kurulumu gerektiği gibi iyileştirin. 

Ve unutmayın: en iyi YZ aracıları güncelleme gerektirir. Sahadaki en yüksek performanslı yapay zeka aracılarından bazıları ilk sürümlerinden bu yana yüzlerce kez güncellenmiştir. Yatırım getiriniz, aracınızı ne kadar çok değiştirirseniz o kadar artacaktır.

Küçük başlayın, sonra genişletin

Yapay zeka ile geliştirilmiş kuruluşlar çağına giriyoruz - ancak kimse bir anda sıçrama yapmayacak. Yapay zeka aracınızı genişletmeden önce hızlı bir kazanım elde edebilecek güçlü bir pilot kullanım durumuyla başlayın.

Biz bunu Sürün-Yürü-Koş yöntemi olarak adlandırıyoruz. Bu konuda daha fazla bilgi için Yapay Zeka Ajan Uygulama Planımızı okuyabilirsiniz.

Yüksek kaliteli veri kaynakları sağlayın

Eskilerin dediği gibi: çöp girerse çöp çıkar. Yapay zeka aracınız bakımlı veri tabanlarından bilgi almıyorsa, etkisi sınırlı olacaktır.

Temsilciniz anlaşma döngülerini takip etmek ve kapalı-kazanılan ve kapalı-kaybedilen tahminlerini analiz etmek için Hubspot kullanıyorsa, satış temsilcilerinizin potansiyel müşterilerinin aramalarını ve verilerini takip etme konusunda dikkatli olmaları gerekir.

Net KPI'lar ve başarı ölçütleri belirleyin

Etkisini doğru bir şekilde ölçemiyorsanız, yapay zeka aracınızın ne kadar başarılı olduğunu bilmek zordur.

KPI'ları önceden tanımlayın - ister yanıt doğruluğu, ister tasarruf edilen zaman, dönüşüm oranları veya maliyet düşüşleri olsun. Bu ölçütler, iyileştirmeleri yönlendirmeye ve yatırım getirisini göstermeye yardımcı olacaktır.

RAG kullanın

Alımla artırılmış üretimi kullanmak, yapay zeka temsilcinizin yanıtlarını şirketin bilgi tabanı, CRM veya belgeleri gibi güncel verilere dayandırmasına olanak tanır.

Bu, halüsinasyon olasılığını azaltır ve yanıtların doğru ve bağlamla ilgili olmasını sağlar.

RAG için Eksiksiz Kılavuzu Okuyun

RAG'ın sizin için çalışmasını mı istiyorsunuz? Yardımcı olabiliriz.

Şimdi Oku

Erişim her zaman ücretsizdir

Uyum Riskleri

Yapay zeka aracıları GDPR, HIPAA, SOC 2 gibi düzenlemelere ve sektöre özgü politikalara uymalıdır. 

Uyumluluk riskleri, inşaatçıların sıfırdan inşa etmek yerine platformlarda yapay zeka aracıları oluşturmayı tercih etmelerinin en büyük nedenlerinden biridir. Eğer işiniz yapay zeka uyumluluğu değilse, kaynaklarınızı bu işi profesyonellere bırakarak harcamanız daha iyi olacaktır.

Kullanıcı verilerinin yanlış kullanılması, kararların kaydedilmemesi veya uyumlu olmayan yanıtların üretilmesi yasal ve mali sonuçlara yol açabilir.

Halüsinasyonlar

Halüsinasyonlar, diyaloğa dayalı yapay zeka sistemlerinin yanlış veya yanıltıcı bilgiler üretmesidir. Bu hatalar, Air Canada chatbot fiyaskosu veya 1 dolara Chevy Tahoe satan bot gibi skandalların merkezi olmuştur.

Dikkatli bir şekilde üretilen yapay zeka ajanları nadiren halüsinasyon görür. Yanıtlarının kalitesini, geri alma destekli üretim, insan doğrulaması veya doğrulama katmanları ile korumak mümkündür. Aslında, YZ ajanlarını halüsinasyondan uzak tutmanın birkaç yolu vardır.

Açıklanabilirlik Eksikliği

Eğer bir yapay zeka ajanı kararlar alıyorsa, ekibiniz bu kararların nasıl ve neden alındığını anlayabilmelidir. Şeffaflık olmadan çıktılar sunan kara kutu bir sistem, güveni aşındırarak hataları teşhis etmeyi, uyumluluğu sağlamayı veya performansı iyileştirmeyi zorlaştırabilir.

Açıklanabilirlik, kararların denetlenebilir olması gereken düzenlenmiş sektörler için özellikle önemlidir. Aracı muhakemesinin kaydedilmesi, kaynakların ortaya çıkarılması ve döngü içinde insan doğrulamasının dahil edilmesi gibi teknikler, yapay zeka güdümlü kararların açık ve hesap verebilir olmasına yardımcı olabilir. 

Açıklanabilirlik yerleşik değilse, ekibiniz temsilcinin eylemlerini gerekçelendirmek için onlardan yararlanmaktan daha fazla zaman harcayacaktır.

Devam Eden Kaynaklar

Yapay zeka aracıları 'kur ve unut' kaynağı değildir. Zaman içinde sürekli izleme ve iyileştirme gerektiren gerçek bir yazılım projesidir. Bakım, göz ardı edilmesi halinde bir aracının başarısını düşürecek bir gerekliliktir.

İyi haber şu ki, bu yalnızca ekibiniz bunun için plan yapmazsa bir dezavantajdır. Bir yapay zeka yatırımına başlamaya hazırsanız, bir yapay zeka aracısı için gereken sürekli kaynaklar, geri dönüşlerde kolayca görülebilir.

1. Özerklik

YZ ajanları insan müdahalesi olmadan çalışabilir, kararlar alabilir ve bağımsız olarak hareket edebilir. Özerklikleri, YZ ajanlarının karmaşık görevleri yerine getirmelerine ve bir sürecin en iyi şekilde nasıl tamamlanacağına dair gerçek zamanlı kararlar almalarına olanak tanır, ancak belirli bir görev için belirli adımları kodlayan bir insan olmadan.

Otonom ajan fikri, 2001: A Space Odyssey filmindeki konuşan bilgisayar HAL 9000'in görüntülerini çağrıştırsa da, YZ ajanları hala insan talimatlarına dayanmaktadır. Bir kullanıcı ya da geliştiricinin ajana ne yapması gerektiğini söylemek için zaman harcaması gerekecektir - ancak ajan görevi en iyi şekilde nasıl tamamlayacağını problem çözerek çözecektir.

2. Sürekli öğrenme

Geri bildirim, YZ aracısının zaman içinde gelişmesi için gereklidir. Bu geri bildirim iki kaynaktan gelebilir: bir eleştirmen veya çevrenin kendisi.

Eleştirmen, bir insan operatör veya ajanın performansını değerlendiren başka bir YZ sistemi olabilir. YZ aracısının ortamı, aracının eylemlerinden kaynaklanan sonuçlar şeklinde geri bildirim sağlayabilir.

Bu geri bildirim döngüsü, temsilcinin uyum sağlamasına, deneyimlerinden ders çıkarmasına ve gelecekte daha iyi kararlar almasına olanak tanır. Daha fazla görev deneyimledikçe daha iyi sonuçlar üretmeyi öğrenecektir. Yapay zeka ajanları, öğrenme ve iyileştirme yetenekleri sayesinde hızla değişen ortamlara uyum sağlayabilir.‍

3. Reaktif ve proaktif

YZ ajanları çevrelerinde hem reaktif hem de proaktiftir. Duyusal girdi aldıklarından, ortamdaki değişikliklere göre hareket tarzlarını değiştirebilirler.

Örneğin, akıllı bir termostat beklenmedik bir fırtına başladığında odanın sıcaklığının soğuduğunu algılayabilir. Sonuç olarak, klimanın yoğunluğunu azaltacaktır. 

Ancak aynı zamanda proaktiftir - güneş her gün yaklaşık olarak aynı saatte bir odaya girerse, güneşin sıcaklığının ortaya çıkışına denk gelecek şekilde klimayı proaktif olarak artıracaktır.