Tek tek yapay zeka araçları somut işleri iyi destekleyebilir. Ancak işletmede yapay zeka kullanımı ilk kez, bilgi, veriler ve akışlar öyle birlikte işlediğinde doğar ki bilgiler her seferinde yeniden toplanmak zorunda kalmaz ve sonuçlar güvenilir biçimde işlenmeye devam edebilir.
Bir sohbet botu soruları yanıtlayabilir, bir metin aracı taslak üretebilir, bir CRM kişileri yönetebilir. Belirleyici olan, bilgilerin bu araçlar ile mevcut şirket sistemleri arasında nasıl aktarıldığıdır.
Bilgi birden fazla yerde beslenirse, veriler elle aktarılırsa ya da sonuçlar hep elle bir sonraki iş adımına taşınırsa, ek bir mutabakat emeği doğar. Bir araç daha bu yapıyı kendiliğinden değiştirmez.
Şirketin mesleki bağlamı: süreçler, kurallar, istisnalar, kararlar, kavramlar ve kalite gereklilikleri. Bir yapay zeka destekli akışın hangi kurallara göre çalışacağını bu belirler.
Bir akışın erişebileceği ve erişmesi gereken bilgiler: örneğin CRM verileri, belgeler, ürün verileri, bilgi kaynakları veya yapılandırılmış veri kümeleri. Belirleyici olan erişilebilirlik, güncellik ve uygun erişim yetkileridir.
İş akışındaki somut işlev: bilgileri kaydetmek, kontrol etmek, üretmek, aktarmak veya başka adımları tetiklemek. Otomatikleştirilmiş akışlar bunu yaparken mevcut bağlamın ve gereken verilerin üzerine kurulur.
Tek bir araç bu katmanlardan birini veya birkaçını kapsayabilir. İşletmede bir akış için belirleyici olan, gereken katmanların birbirine bağlı olması ve aralarındaki devirlerin işlemesidir.
Araçlar değişebilirken süreçlere, müşteri verilerine, ürün bilgilerine ve işletme bilgisine ihtiyaç duyulmaya devam eder. Bu yüzden bu temelleri, tek bir yapay zeka aracına bağlı olmayacak biçimde yapılandırmak değer.
Şirkette bu şu demek: ilgili verileri bulunabilir tutmak, sistemleri anlamlı biçimde bağlamak ve bilgiyi yapılandırılmış biçimde erişilebilir kılmak. O zaman yeni bir araç, her seferinde sıfırdan başlamak yerine mevcut akışlara daha kolay yerleştirilebilir.
Somut bir işlem alın, örneğin bir müşteri talebi, bir sipariş veya bir teklif. Bunun için hangi sistemler ve bilgi kaynakları gerekiyor, aralarında hangi veriler aktarılıyor ve hangi adımlar hâlâ elle yapılıyor?
Ne kadar çok bilgi birden fazla kez aranmak, kopyalanmak veya yeniden girilmek zorunda kalıyorsa, mevcut sistemleri daha iyi bağlamanın potansiyeli o kadar büyüktür.
Şirket bilgisinin yapılandırılmış biçimde nasıl erişilebilir kılınacağı şurada: bilgi yönetimi.
Bir yapay zeka aracı önce belirli bir işlevi yerine getirir. Burada yapay zeka sisteminden söz ettiğimiz durum, mesleki bağlam, veri kaynakları ve işlevler gibi gereken birden fazla bileşenin, tanımlı bir işletme akışı doğacak biçimde birbirine bağlanmasıdır.
Hayır. Çoğu zaman mevcut sistemler kullanılmaya devam edebilir ve arayüzler, otomasyonlar veya ortak veri akışları üzerinden bağlanabilir. Bir aracın kalıp kalmayacağı, değiştirileceği veya tamamlanacağı somut sürece ve teknik gereksinimlerine bağlıdır.
Bir araç listesiyle değil, somut bir iş akışıyla. Hangi sistemlerin devrede olduğunu, hangi bilgilerin gerektiğini, verilerin nerede birden fazla kez beslendiğini ve bugün hangi elle devirlerin yapıldığını kaydedin. Buradan hangi bağlantının en büyük pratik faydayı getireceği çıkarılabilir.
Ücretsiz ilk görüşmede somut bir sürece, devredeki sistemlere ve gereken bilgilere bakıyor ve mevcut araçların nerede anlamlı biçimde bağlanabileceğini değerlendiriyoruz.
Görüşme talep et → Whitepaper'ı indir (PDF) →