Kısaca
Yapay zeka otomasyon ajansı, şirketin tekrar eden işlerini (e-posta ayıklama, belge okuma, CRM kaydı, rapor hazırlama) dil modelleri ve iş akışı araçlarıyla otomatikleştiren ekiptir. Zaman kaybını azaltmak isteyen KOBİ’ler ve kurumsal departmanlar içindir. CybUP süreç keşfini yapar, ölçülebilir bir pilot kurar, insan onayı ve veri koruma kurallarıyla birlikte canlıya alır.
Yapay zeka otomasyon ajansı ne yapar?
Yapay zeka otomasyon ajansı, bir şirketin iş süreçlerini inceleyip hangi adımların bir dil modeli ve otomasyon akışıyla yapılabileceğini belirler, sonra bu akışları kurar ve işletir. Bizim yaptığımız iş, sohbet ekranı satmaktan çok, arka planda sessizce çalışan düzenekler kurmak: gelen e-postayı okuyup türüne göre ayıran, PDF teklifinden alanları çıkarıp CRM’e yazan, haftalık raporu derleyip yorum ekleyen akışlar.
Bunu yaparken iki tür aracı birleştiriyoruz. Birincisi kuralları net olan işler için klasik iş akışı otomasyonu; genellikle kendi sunucunuza kurduğumuz n8n. İkincisi metni anlamak, sınıflandırmak ve kısaltmak gereken adımlar için dil modelleri. Her işi yapay zekaya vermiyoruz; kuralla çözülen bir adımı modele bırakmak hem maliyeti hem hata riskini artırır.
Hangi süreçler yapay zeka ile otomatikleştirilebilir?
Otomasyona en uygun süreçler, sık tekrar eden, girdisi metin ya da belge olan ve sonucu kontrol edilebilen işlerdir. Bir işin günde kaç kez yapıldığı, bir kişinin ne kadar zamanını aldığı ve hatanın bedeli, önceliği belirleyen üç sorudur.
- E-posta: gelen kutusundaki talepleri sınıflandırma, ilgili kişiye yönlendirme, taslak yanıt hazırlama
- CRM: form, e-posta ve WhatsApp’tan gelen talepleri kayda dönüştürme, eksik alanları tamamlama
- Belgeler: teklif, sipariş, irsaliye gibi PDF’lerden alan çıkarma ve kontrol listesine göre doğrulama
- Raporlama: farklı kaynaklardan veriyi derleyip kısa, okunur bir haftalık özet üretme
- İç bilgi: prosedür ve dokümanlardan soru yanıtlama
Süreç keşfi nasıl yapılır?
Süreç keşfi, işi yapan kişilerle oturup bir işin bugün adım adım nasıl yapıldığını çıkarmakla başlar. Yöneticinin anlattığı süreçle masada yaşanan süreç çoğu zaman farklıdır. Hangi e-posta kutusuna bakılıyor, hangi tabloya ne kopyalanıyor, kim neyi onaylıyor; hepsini yazıya döküyoruz.
Diyelim ki 40 kişilik bir dış ticaret firmasında operasyon ekibi her gün tedarikçilerden gelen yüzlerce e-postayı okuyup sevkiyat tarihlerini bir Excel dosyasına işliyor. Keşifte bu işin günde kaç saat aldığını, e-postaların ne kadarının belli bir kalıpta geldiğini ve yanlış tarihin hangi sonuca yol açtığını ölçüyoruz. Ortaya çıkan tablo, otomasyonun nereden başlaması gerektiğini gösteriyor.
Keşfin sonunda elinizde, her süreç için tahmini kazanç, teknik zorluk ve veri hassasiyetiyle önceliklendirilmiş kısa bir liste olur. İlk pilotu bu listeden seçiyoruz.
Ölçülebilir bir pilot neden önemli?
Pilot, tek bir süreci sınırlı bir kapsamda otomatikleştirip sonucu rakamla ölçmektir. Başlamadan önce neyi ölçeceğimizi yazıyoruz: işlem başına harcanan süre, elle düzeltme gereken kayıt oranı, yanıt süresi gibi. Pilot bittiğinde aynı ölçütlere bakıp devam edip etmeyeceğinize siz karar veriyorsunuz.
Yukarıdaki dış ticaret örneğinde pilot, yalnızca en çok yazışılan birkaç tedarikçinin e-postalarını kapsayabilir. Model e-postadan sevkiyat tarihini ve sipariş numarasını çıkarır, akış tabloya yazar, emin olamadığı kayıtları işaretleyip operasyona bırakır. Birkaç hafta sonra kaç kaydın düzeltme gerektirdiği net görülür. Bu yaklaşım, yapay zeka projelerinin sık düştüğü “her şeyi birden değiştirme” tuzağını önler.
İnsan onayı (human-in-the-loop) nasıl kurgulanır?
İnsan onayı, otomasyonun hata yapması halinde bedeli yüksek olan adımlarda son kararı bir çalışanın vermesidir. Dil modelleri ikna edici ama yanlış çıktı üretebilir. Bu yüzden müşteriye gidecek bir yanıt, bir ödeme kaydı ya da sözleşme maddesi otomatik gönderilmez; taslak olarak hazırlanır, ilgili kişi tek tıkla onaylar ya da düzeltir.
Onay oranı zamanla bir göstergeye dönüşür. Belirli bir işlem türünde düzeltme neredeyse hiç gerekmiyorsa, o adımı tam otomatiğe almak konuşulabilir. Gerekiyorsa da insan onayı kalıcı olarak kalır; bu bir başarısızlık değil, doğru tasarımdır. OWASP’ın LLM uygulamaları için Top 10 listesi de modele aşırı yetki verilmesini (excessive agency) ayrı bir risk başlığı olarak sayar.
“Utilise human-in-the-loop control to require a human to approve high-impact actions before they are taken.”
Etkisi yüksek eylemler gerçekleştirilmeden önce bir insanın onayını zorunlu kılmak için insan denetimli (human-in-the-loop) kontrol kullanın.
Yapay zeka otomasyonunda veri nasıl korunur?
Veri koruma, hangi verinin hangi modele, hangi ülkedeki sunucuya gittiğini bilmekle başlar. Bulut tabanlı bir dil modeli kullanılıyorsa kişisel verinin yurt dışına aktarılması söz konusu olabilir ve bu 6698 sayılı Kanun kapsamında ayrıca değerlendirilmesi gereken bir konudur. Kişisel Verileri Koruma Kurumu’nun Üretken Yapay Zekâ ve Kişisel Verilerin Korunması Rehberi bu sistemlerdeki veri işleme risklerini ele alır.
Uygulamada üç yol izliyoruz. Gerekmeyen kişisel veriyi modele göndermeden önce ayıklıyor ya da maskeliyoruz. Kurumsal sözleşmesi olan ve verileri model eğitiminde kullanmadığını taahhüt eden servisleri tercih ediyoruz. Veri hiç dışarı çıkmamalıysa modeli şirket içinde çalıştırıyoruz; bunun ayrıntıları yerel LLM kurulumu sayfasında. Hukuki uygunluk değerlendirmesini KVKK danışmanınızın yapması gerekir; biz teknik tarafı ve belgelemeyi hazırlıyoruz.
“To reduce this risk, LLM applications should perform adequate data sanitization to prevent user data from entering the training model.”
Bu riski azaltmak için LLM uygulamaları, kullanıcı verilerinin eğitim modeline girmesini önleyecek yeterli veri temizliğini yapmalıdır.
Otomasyon, chatbot ve şirket içi asistan arasındaki fark nedir?
Otomasyon arka planda kendiliğinden çalışır, chatbot müşteriyle konuşur, şirket içi asistan ise çalışanların sorularını yanıtlar. Üçü aynı teknolojileri kullanır ama tasarımları farklıdır. Müşteri yüzlü bir kanal için WhatsApp chatbot, çalışanların prosedür ve dokümanlara soru sorabileceği bir araç için şirket içi yapay zeka asistanı sayfalarına bakabilirsiniz.
Çoğu şirket için doğru başlangıç, görünmeyen ama zaman kazandıran bir otomasyondur. Chatbot ve asistan, süreçler oturduktan sonra daha sağlam temele oturur.
Teslim ettiklerimiz
- Süreç keşfi raporu ve önceliklendirilmiş otomasyon listesi
- Başarı ölçütleri önceden yazılmış bir pilot otomasyon
- İnsan onayı adımları ve hata bildirimleriyle kurulmuş iş akışları
- Hangi verinin hangi servise gittiğini gösteren veri akışı belgesi
- Pilot sonuç raporu ve yaygınlaştırma önerisi
- Kullanan ekip için kısa çalışma talimatı
Nasıl çalışıyoruz
- 1
Ücretsiz ön görüşme
Zaman alan işleri ve kullanılan sistemleri konuşuyor, keşfin kapsamını belirliyoruz.
- 2
Süreç keşfi
İşi yapan kişilerle süreçleri adım adım çıkarıyor, ölçüyor ve önceliklendiriyoruz.
- 3
Pilot tasarımı
Bir süreç seçiliyor, başarı ölçütleri, veri kuralları ve onay adımları yazılıyor.
- 4
Kurulum ve ölçüm
Pilot birkaç hafta gerçek iş üzerinde çalışıyor, sonuçlar ölçütlere göre raporlanıyor.
- 5
Yaygınlaştırma ve bakım
Onayınızla diğer süreçlere geçiliyor; akışlar izleniyor ve güncelleniyor.
Sıkça sorulan sorular
Yapay zeka otomasyonu çalışanların yerini mi alıyor?
Hedefimiz kişileri değil, tekrar eden işleri azaltmak. Kopyala-yapıştır ve ayıklama işleri azaldığında aynı ekip müşteriye ve karar gerektiren işlere daha çok zaman ayırır. Riskli adımlarda karar yine çalışanda kalır.
Hangi yapay zeka modellerini kullanıyorsunuz?
Tek bir sağlayıcıya bağlı değiliz. Veri hassasiyetine ve işin türüne göre kurumsal bulut modelleri ya da şirket içinde çalışan açık ağırlıklı modeller seçiyoruz. Seçimi ve gerekçesini pilot tasarımında yazılı olarak paylaşıyoruz.
Pilot ne kadar sürer?
Tek bir süreçle sınırlı bir pilot genellikle birkaç hafta içinde kurulur ve ölçülür. Süreyi bağlanacak sistemlerin erişim durumu ve verinin düzeni belirler. Takvimi keşiften sonra netleştiriyoruz.
Maliyeti nedir?
Kapsamı inceledikten sonra yazılı teklif veriyoruz; inceleme ücretsiz. Bulut modeli kullanılıyorsa model sağlayıcısının kullanım ücreti ayrıca oluşur; bunu da tahmin olarak raporumuzda gösteriyoruz.
Verilerimiz yapay zeka şirketlerine gider mi?
Tasarıma bağlı. Bulut model kullanılan akışlarda yalnızca gereken veri gönderilir ve hangi verinin nereye gittiği belgelenir. Verinin hiç dışarı çıkmaması gerekiyorsa model şirket içinde çalıştırılır.
Mevcut yazılımlarımızla uyumlu mu?
API’si olan sistemlerle doğrudan, olmayanlarla e-posta, dosya veya veritabanı üzerinden entegre olabiliyoruz. Keşifte her sistemin bağlantı yolunu kontrol ediyoruz. Pazaryeri ve e-Fatura entegrasyonu kapsamımızda değildir.
Model yanlış bir sonuç üretirse ne olur?
Akışlar emin olunamayan durumları işaretleyip insana bırakacak şekilde tasarlanır. Kritik çıktılar onaydan geçmeden gönderilmez ve hatalar kayıt altına alınır. Böylece hata, sonuca dönüşmeden yakalanır.