![Loading...](https://www.next4biz.com/wp-includes/js/tinymce/skins/lightgray/img/loader.gif)
Köşedeki bakkaldan taksi şoförüne kadar artık herkesin yapay zeka ile ilgili az çok bir fikri var. Fikrimiz var ama gerçekte bildiklerimiz bir hayli tartışılır. Zira, bu popüler konu hakkında o kadar çok komplo teorisi var ki. Hadi gelin önce şu yapay zekanın adını bir koyalım, ne anlama geldiğini tanımlayalım.
Britannica ve Wiki aynı tanımı kullanmış: “Yapay zeka, bir bilgisayarın veya bilgisayar kontrolündeki bir robotun çeşitli faaliyetleri zeki canlılara benzer şekilde yerine getirme kabiliyetidir.” Tanımdaki “zeki canlılar”dan kastedilen insanlar olsa gerek… Yani kısaca yapay zeka, bilgisayarlara normalde insan zekasına ihtiyaç duyulan işleri yaptırma teknolojisidir.
Fikri ortaya ilk çıkaran bir edebiyatçı aslında: Karel Čapek. 1921’de yazdığı “Rossum’un Akıllı Robotları” adında yazdığı tiyatro oyununda hem “robot” kelimesini ilk kez kullanmış hem de makinaların düşünebilmesine ilk kez atıfta bulunmuş. Bu eserin Türkçe çevirisini Halid Fahri “Alemşümul Suni Adamlar Fabrikası” adıyla yayınlamış.
![](https://www.next4biz.com/wp-content/uploads/2023/12/yapay-zeka.png)
“Artificial Intelligence” terimi, ilk olarak Stanford Üniversitesi öğretim üyesi John McCarthy tarafından 1956 yılında ortaya atılıyor. Stanford Üniversitesi’nin Profesör John McCarthy web sitesinde yapay zekâ, “akıllı makineleri ve özellikle akıllı bilgisayar programlarını üreten bilim ve mühendislik dalıdır. İnsan zekâsını anlamak için bilgisayarları kullanma işlevi ile ilgilidir; ancak AI, kendini biyolojik olarak gözlemlenebilir metotlar ile sınırlandırmak zorunda değildir.” şeklinde aktarılıyor. Yapay zekânın temel taşı ise McCarthy’den önce “Makineler Düşünebilir mi?” sorusunu ilk ortaya atan, Alan Turing’in “Computing Machinery and Intelligence” adlı makalesinde yer alan Turing Testi’ne dayanıyor. 1950 yılında yayınlanan makaledeki test, insan ile makine yanıtlarının ayırt edilemeyecek noktaya gelmesini irdeliyor. Yapısı itibariyle bilgisayar bilimlerindeki pek çok yapay zeka probleminin çatısını teşkil eden Turing testi, bugün bile birçok yarışma uygulamasının kullanıldığı programın atası niteliğindedir.
Yapay zekâyı, insan zekâsı gibi işleyen insan eli ile yapılmış bilgisayar sistemleri simülasyonu olarak düşünebiliriz. Ancak terimden ve bilimden öte yapay zekânın tarihini araştırmak isterseniz, mitolojiden bilim kurgu kitaplarındaki karakterlere kadar uzanan bir serüven sizi bekliyor.
Türkiye’de aynı soruyu akademik olarak soran ve sorgulayan 1954 yılında Erzurum Atatürk Üniversitesi’nde verdiği konferansla kayıtlara geçen Ord. Prof. Dr. Cahit Arf olmuş. Eğer merak ediyorsanız Cahit Hoca’nın bu konferansının da yer aldığı blog yazımıza buradaki linkten ulaşabilirsiniz.
Yapay Zeka Uygulama Alanları
Bugün cep telefonu uygulamalarından tutun da oyunlara, tıp-hukuk gibi disiplinlerden sanatın her dalına kadar birçok alanda boy gösteren yapay zekanın gelişimine ışık tutmuş bir kaç köşe başı uygulama örneğini geçmişten bugüne doğru bir hatırlayalım.
DeepMind: Sonradan Google bünyesinde boy gösteren bu yapay zeka algoritması, basit bir çizgi karakterin A noktasından B noktasına hareket ederken önüne çıkan engelleri farkedip bunları aşma yöntemlerini uygulamanın kendisinin keşfederek yoluna devam ettiği çok çarpıcı bir örnekti.
Sonrasında ünlü satranç ustası Kasparov’u yenen Deep Blue uygulamasını hatırlarsınız herhalde. Beni en çok etkileyen bir başka örnek de Deep Patient adındaki makine öğrenmesi çözümü oldu. New York The Month Sınai Hastanesinde 700 bin hasta verisi üzerinde çalışan bu algoritma, doğru teşhis koyma ve bir kişinin belirli özelliklerine bakarak bir hastalığa yakalanma olasılığını hesaplama konularında insan doktorlar kadar iyi iş çıkarmıştı.
Watson’ın hukuk sistemine büyük katkıları olan karar verici uygulama örnekleri, besteci ve şarkıcı yapay zeka uygulamaları yanında Nvidia, otonom araçlar için geliştirdiği chipset sayesinde bu alanda devrim yarattı. Artık kullanıcı davranışlarını izleyerek kendilerine girdi sağlayan öğrenen makina uygulamaları sayesinde bilgisayarlar gerçek zamanlı öngörülerde bulunabilmektedir. 2020’nin son bombası Dall-e uygulaması oldu. Bu uygulamaya nasıl bir görsel tasarım istediğinizi tarif ettiğinizde o size yüzlerce alternatifi ile birlikte bir illüstrasyonu saniyeler içerisinde oluşturup karşınıza çıkarmaktadır.
Bugüne geldiğimizde en yaygın kullanım özelliğine sahip yapay zeka çözümünün ChatGPT olduğunu ifade etmek yanlış olmaz sanırım. Tüm uygulama örneklerini sayamasak da özellikle son 20 yılda hayatımızı çepeçevre sarmalayan bir çok alanda çok büyük bir hızla yaygınlaştığını söyleyebiliriz. Aşağıda ana başlıklar halinde hangi alanlarda yapay zekanın somut uygulamalar oluşturduğunun kısa bir listesini bulabilirsiniz:
-Dijital Sanatlarda Yapay Zeka
Bir metnin videoya ya da görsele dönüştürülmesini sağlayan uygulamaları duymuşsunuzdur. Artık videografi ve grafik sanatların tamamında yapay zeka ile üretilmiş sonsuz örnek görmeye alıştık bile. Burada Refik Anadol’un Makine Halüsinasyonu eserini hatırlatmazsak olmaz.
-Yapay Zeka Destekli Dijital Asistanlar
Siri, Alexa ya da Google Asistan. Bunların kişiselleştirilmiş birer yapay zeka uygulaması olduğunu biliyorsunuz değil mi? Sesli sorularınıza cevap veren, sizin yerinize mesaj yazan, müzik listeleri oluşturan elimizin altında yardımcılarımız aslında birer yapay zeka uygulaması.
-Sağlık Alanında Yapay Zeka Uygulamaları
Tüm görüntüleme sistemleri ve analiz araçları ile uyumlanmış yapay zeka çözümleri hatasız teşhis koyma konusunda doktorların bir numaralı yardımcısı. Ayırca sadece teşhis koyma değil aynı zamanda kişiselleştirilmiş tedavi yöntemleri planlama konusunda da insan doktorlardan daha başarılı sonuçlar yarattıklarını belirtebiliriz.
-Eğitimde Yapay Zeka Kullanımı
Öğrenme deneyimini kişiselleştirmek için geliştirilmiş yapay zeka uygulamaları sayesinde eğitim alanından klasik yaklaşımların hepsi teker teker raflara kaldırılıyor.
-Reklam, Pazarlama ve e-Ticaret Alanlarında Yapay Zeka Çözümleri
Kişiselleştirilmiş ürün önerileri oluşturmak, kişiye özel reklam ve tanıtım içerikleri geliştirmek, hangi sosyal medya mecrasını açsanız sanki aklınızı okuyormuşcasına son günlerde bahsettiğiniz ürünlere dair reklamlara rastlamak, siz daha sipariş vermeden günler öncesinden sipariş verme olasılığınıza göre size en yakın lojistik merkezine sipariş vereceğiniz ürünün aktarılması kararını vermek. Nasıl şaşırtıcı değil mi?
-Ulaşım ve Yapay Zeka
Özellikle elektrikli araçların yaygınlaşması ile birlikte sürücüsüz otonom araçların yapay zeka sistemleri olduğu gözünüzden kaçmamıştır. Yakında kurye hizmetini veren yapay zeka destekli robotların kullanımı da yaygınlaşmaya başlayacaktır.
-Bankacılıkta Yapay Zeka Uygulamaları
-Çağrı Merkezi Yapay Zeka Uygulamaları
Müşteri iletilerinin konularına göre otomatik olarak ayrıştırılması ve kategorize edilmesi, sorularının ve taleplerinin doğru biçimde anlaşılarak çözüm yaratılması… Yapay zeka desteği ile hizmet kalitesini artırmanın yanında çağrı merkezinde yapay zeka kullanımı, çözüm hızında insan-üstü sonuçlar yaratmak artık mümkün hale gelmiş durumda.
Bunlar oldukça az sayıda ancak en çarpıcı örnekler olarak düşünebilirsiniz. Yapay zekanın asıl iş dünyasında kullanım alanlarının yaygınlaşması ile artan verimlilik ve kazanılan baş döndürücü hıza inanamayacaksınız. Örneğin next4biz’in yapay zeka modülünün bankacılık sektöründen perakendecilik sektörüne kadar müşteri deneyimi yönetimi alanında geliştirdiği uygulamalar kurumların bu alana yaptıkları yatırımın ne denli doğru bir adım olduğunu kanıtlar nitelikte.
Müşteri Deneyimi Yönetiminde Yapay Zeka
Son yıllarda özellikle Endüstri 4.0 ya da Toplum 5.0 yaklaşımlarıyla tüm işletmeler dijitalleşme stratejilerini ve yol haritalarını belirlemişti. Hatta korona pandemisinin yarattığı olağanüstü koşullar bu yol haritalarının uygulama planlarını öne çekti. Pandemi ile birlikte hem çalışanlar hem de tüketiciler tüm varlıklarını dijital evrene bir anda transfer etti, ya da etmek zorunda kaldı. Bu geçiş beraberinde özellikle tüketici davranışlarında çok önemli değişikliklere neden oldu. Artık hepimiz, kendimizi markalar nezdinde daha özel hissetmek, daha yüksek hız, daha kaliteli ve hatasız hizmet, daha çok ilgi daha düşük maliyetler istiyoruz.
Tüm bu sonu gelmez beklentilerle yaşamını sürdüren biz tüketicilerin yer aldığı rekabetçi pazarlarda işletmeler, müşteri deneyimi yönetimi konusunu geliştirmek, “tercih edilen” olmak için satış sonrası hizmetlerini dijitalleştirirken neler yapmaya başladı bir bakalım:
İlk uygulama örnekleri bot teknolojisiyle geliştirilmiş chatbotlar oldu. Tüketiciler internet sitesi üzerinden bot’a sorularını sorup cevaplarını alabiliyordu. Bir yandan da özellikle sesli tanıma teknolojileri hayata geçti. “Call Steering” olarak tanınan, müşterinin sesli talimatlarını dinleyip IVR menüsünde yönlendirmeler yapan çözümler… Her ikisi de biraz ders niteliğinde sonuçlar yarattı zira her dilde aynı hızda ve kavrama kapasitesinde gelişmediği için kısa sürede bazı tepkilere neden oldu. Hatta bazı kurumların “bizi aradığınızda sizi canlı bir müşteri temsilcisi karşılar” diye reklam yaptıklarına şahit olduk.
Müşteri hizmetleri yönetimi alanında en önemli operasyonel sorunlardan birisi müşterinin derdini anlamak, yaşadığı problemin ne olduğunu, neyle alakalı olduğunu tespit etmek. Ve bu bir zihinsel faaliyet olup botlarla ya da kelime temelli eşleştirme çözümleriyle bunu gerçekleştirmek pek de kolay değil.
İşte Next4biz tam da bu noktada Müşteri Hizmetleri Yönetimi modülünde çok önemli bir farka imza attı: Süreç temelli müşteri hizmetleri yönetimi modülüne 2013 yılından beri üzerinde çalıştığı yapay zeka desteği özelliklerini ekledi.
Next4biz Yapay Zeka Modülünün Özellikleri
Peki, Next4biz yapay zekası müşteri hizmetleri yönetimi modülünde hangi fonksiyonları gerçekleştiriyor?
Next4biz, tüm iletişim kanallarından bütünleşik ve eş zamanlı olarak müşteri bildirimlerini dinler ve toplar. Ardından bu bildirimler konularına göre kategorize edilip eğer varsa gerekli özel veri alanları doldurup çözümlenir ya da süreçlere yönlendirilir. Buradaki kategorize etme, çözümleme ve süreçlere yönlendirme işi normalde bir insan faaliyetidir ve karmaşık bir iştir. Bildirim tiplerine göre ürünleri, süreçleri, işlemleri detaylı olarak öğrenmeyi ve hızla karar vermeyi gerektirir. İşte tam bu noktada Next4biz yapay zekası bu ve buna benzer birçok işlemi kullanıcıların davranışlarını izleyerek, ya da hızlandırılmış özel eğitimlerle öğrenip kendisi gerçekleştirir…
Next4biz yapay zekasının gerçekleştirdiği işlemleri biraz daha detaylandıracak olursak:
- Otomatik kategorizasyon: yani gelen bildirimi okuyup anlar ve oran belirleterek hangi kategori ya da kategorilerde olduğunu söyler…
- Ayrıca bildirimlerin tipleri ve kategorileri arasındaki ilişkiyi belirler: Örneğin gelen bildirim bir personel hakkında… Bildirimin içeriğine göre bunun şikayet mi yoksa teşekkür mü olduğunu algılayıp buna göre kaydını oluşturur.
- Doğal olarak bu kategoriler arasında ana kategori ve alt kategori ilişkisini kurarak bildirim kayıtlarını oluşturur.
- Bir başka yapay zeka fonksiyonu, eğer bildirim kategorisini belirli bir doğruluk oranının üzerinde doğru tahmin ettiyse ve bu kategorinin arkasında bir süreç tanımlanmışsa bildirimi otomatik olarak ilgili sürece yönlendirir. Örneğin, gelen ürün arıza kategorisindeki bildirimi direk ilgili iş akışını tetikleyerek önce ürün analiz sonra da müşteri bilgilendirme adımlarına yönlendirir…
- Sadece otomatik süreçlere yönlendirme değil aynı zamanda notifikasyonlar, uyarılar gibi çoğu aksiyonu da Next4biz yapay zekası tetikleyerek bildirim süreci operasyonlarını kendiliğinden yürütmektedir.
- Kategorisini doğru belirlediği bildirimin çözümü bilgi birikiminde varsa bu veri bankasından yararlanarak müşteriye otomatik olarak çözümü müşterinin iletişim tercihine göre hazırlayıp cevaplayıp bildirimi kapatabilmektedir. Böylece el değmeden bildirimlerin otomatik olarak çözümlenmesini sağlamaktadır.
- Self servis uzantısı ile entegre çalışan Next4biz yapay zekası, müşteriler bildirimlerini kendileri bu self servis uzantılarından kaydederken otomatik çözüm önerileri sunmaktadır.
- Kullanıcılara ve müşterilere yönlendirilen bildirimler için özel içerikler oluşturma, müşteri bildirimi içerisinde geçen anahtar kelimeleri süzerek ilgili veri alanlarına otomatik olarak kendi yerleştirme gibi onlarca farklı fonksiyonu ile yapay zeka hem operasyonel verimliliği dramatik biçimde artırma hem de bildirim çözüm hızında inanılmaz sonuçlar yaratma imkanını kurumlara sunmaktadır.
Next4biz kullanıcı arayüzünde kullanıcılar kategori ağacından bildirimin konusunu seçer ve sonrasında da formdaki gerekli özel alanlarla birlikte bildirimle ilgili kaydı oluşturur. Müşteri temsilcisi bildirimi telefonla aldıysa telefon görüşmesinde müşterinin söylediklerini bildirim açıklaması alanına yazmaya başladığında yapay zeka modülü bu bildirimin kategorisini oran belirterek kullanıcıya sunar… Kullanıcı bu sayede gelen bildirimin kategorisinin ne olacağı ile ilgili herhangi bir yanılgıya düşmez.
Next4biz yapay zekası bildirimleri içeriklerine göre kategorilere ayırır, bunları otomatik olarak ilgili iş akışına ve doğru kategorilere atar. Eski verilerinizden veya kullanım geçmişinizden öğrenir. Canlı destek yazışmaları, e-postalar, sosyal medya kanalları, şikayet web sitelerini dinler. Müşterileri e-posta ve sms ile bilgilendirir. Bildirimlerde gecikme olması durumunda bir SMS veya e-posta hatırlatıcısı gönderir. Böylece dakikada on binlerce bildirimi çözümler.
Next4biz Yapay Zekası ile Elde Edilen Sonuçlara Örnekler ve ROI Analizi
Bugüne kadar onlarca farklı sektörde yüzlerce ulusal ve uluslararası kurumsal müşterinin tercih ettiği Next4biz ile müşteri bildirimleri yapay zeka desteği ile süratle ve güvenle çözümlenmektedir. Bir kurumda Next4biz yapay zekasının doğru kategorizasyonu yapma oranı; ilk 6 aylık öğrenme periyodu sonrasında %90’ın üzerine kadar çıkmıştır. Aynı kurumda yapay zekanın otomatik çözümleme oranı ise gelen tüm bildirimlerin yaklaşık %30’una kadar ulaşmıştır.
Bir başka örneği ele alacak olursak; e-postayla yazılı olarak gelen bir bildirimin ortalama çözüm süresinin 2880 dakika olduğu bir kurumda yapay zeka ile bu bildirimlerin %30’unun 60 dakika altında çözümlendiğini tespit ettik.
![](https://www.next4biz.com/wp-content/uploads/2023/12/yapay-zeka-3.png)
Basit bir yatırımın geri dönüşü hesabıyla bir müşteri temsilcisinin günde ortalama 70 bildirim çözümlediğini varsayarsak, bu müşteri temsilcisinin ayda toplam 1400 bildirim ile müşterilere çözüm yarattığını düşünebiliriz. Kabaca bir temsilcinin aylık maliyetinin brüt 8000 birim olsa bildirim başına maliyet yaklaşık 5.7 birim olacaktır ki bu rakam sektörlere ve bildirim türlerine göre çok ciddi farklılık göstermektedir. Ayda 100 bin bildirim alan bir kurumun bu bildirimlerinin %30’unun yapay zeka tarafından çözümlendiğini düşünürsek o zaman yapay zeka modülü her ay yaklaşık 170 bin birim tasarruf edilmesine neden olacaktır.
Belirttiğim üzere bu çok kabaca yapılmış basit bir analiz… Bu analize konu olan kriterleri detaylandırıp özelleştirdiğimizde gördük ki bu alana yapılan yatırım sadece müşteri memnuniyeti tesis etmek, operasyonel verimliliği artırmak ve hata riskini en aza indirmekle kalmayıp finansal geri dönüşü çok yüksek bir yatırım olarak değerlendirilmektedir…Özetle yapay zeka artık hayatımızın her alanında daha çok boy göstermeye başladı. Sanattan tıbba, adalet sisteminden pazarlamaya, ulaşımdan eğitime kadar her alanda insan hayatını kolaylaştırmak ve verimliliği artırmak üzere hayatımıza girdi. Next4biz, müşteri hizmetleri yönetimi alanında bir ilke imza attı ve yapay zekadan destek alarak müşteri hizmetleri yönetmenin yollarını geliştirdi.
Yatırım getirisi hesaplama konusu hakkında detaylı bilgi için “ROI Nasıl Hesaplanır?” içeriğini inceleyebilirsiniz.
Son birkaç cümlemizde de yapay zeka teknolojileri hakkında duyulan endişelere değinelim. Max Tegmark’ın “Life 3.0” kitabını duymuşsunuzdur…Bu kitapta Tegmark, okuyucuları çağın belki de en önemli tartışmasına dahil ediyor. Yapay zekanın suç, savaş, adalet, işgücü, toplum ve bireylerin insan olma duygusunu nasıl etkileyeceğini masaya yatırıyor. Yapay zeka denildiğinde akla ilk geliveren dizi Westworld’u izlemiş olanlar bilir: Antony Hopkins’in bir sahnesinde dile getirdiği altı çizilmesi gereken çok etkileyici bir tirad vardı:
“Bilinci tanımlayamayız, çünkü bilinç diye bir şey yoktur. İnsanlar dünyayı algılama şeklimizin çok özel olduğunu düşünmeyi çok sever. Ama biz de bir döngüde sıkışıp kaldık aslında. Yapay Zeka karakterlerinden farkımız yok aslında. Çok azımız seçeneklerimizi sorguluyoruz. Ne yapmamız gerektiğinin söylenmesinden de memnunuz.”
Ne dersiniz sizce de çoktan makinalar insansılaşmaya, insanlar da makinalaşmaya başlamadı mı?