Yapay zeka aracıları nelerdir?

Yapay zeka aracıları, insanlar adına planlama yapabilen, görev gerçekleştirebilen ve karar alabilen akıllı otonom sistemlerdir. İsteklerin amacını bağlam içinde yorumlar, tarihsel verilerden öğrenir ve değişen koşullara gerçek zamanlı olarak dinamik olarak uyum sağlarlar.

Bir kurumsal ekosisteme entegre edildiğinde yapay zeka aracıları birden fazla aracı ve sistemi düzenler ve hatta karmaşık, çok adımlı iş akışlarını tamamlamak için diğer aracılarla işbirliği yapar.

Yapay zeka aracısı türleri

Beş ana kurumsal yapay zeka aracısı türü vardır:

1. Basit refleks ajanları “if-time is-then that” mantığını kullanarak çalışır. Yani bir değişimi algılarsa karşılık verirler.
2. Model tabanlı refleks ajanları, değişime tepki vermeleri bakımından basit refleks ajanları gibidir, ancak gözlemledikleri ortamın belleğini (bir model) tutmaları bakımından farklıdır. Bu bellek, doğrudan uyaranların ötesinde tepki vermelerini sağlar.
3. Hedef temelli operatörler olası işlemleri değerlendirmek, sonuçları tahmin etmek ve amaçlarına ulaşmak için optimum işlem sırasını seçmek için arama veya planlama algoritmalarını kullanır.
4. Enerji üretim ve dağıtım şirketleri, bir kararın istenen sonucu ne kadar iyi elde ettiğine göre hareket eder. Yardımcı program, arzu edilebilirliğin sayısal bir ölçüsünü temsil eder, bu nedenle bu aracılar takasları dengelerken performansı en üst düzeye çıkarmayı amaçlar.
5. Öğrenme ajanları, bir eylemin sonuçlarını gözlemleyerek ve bu sonuçların iyi mi yoksa kötü mü olduğunu değerlendirerek performanslarını sürekli geliştirir.

Ayrıca işletmeler, karmaşık iş akışlarını işlemek için birden fazla yapay zeka aracısını çok aracılı sistemlerde birleştirebilir.

Örneğin, HVAC sistemindeki basit bir refleks ajanı sıcaklıklar yükseldiğinde soğumayı tetikleyebilir. Model tabanlı bir refleks ajanı ile eşleştirilirse, sistem belirli odaların güneş ışığında daha hızlı ısındığını hatırlar ve soğutma önceliklerini buna göre ayarlar.

İşletmedeki yapay zeka aracısı kullanım durumu örnekleri

Yapay zeka aracıları, yalnızca üretkenlik kazançlarının ötesinde işletme genelinde etkiler yaratıyor. SAP'nin Joule Aracıları bu dönüşümü örnek alır.

Joule Aracıları, ekiplerin karmaşık, çok adımlı iş akışlarını hızlandırmasına ve işletme değerini ölçekte gerçekleştirmesine yardımcı olmak için iş işlevleri arasında entegre olan kurumsal yapay zeka aracıları sistemleridir. SAP'nin veri ürünleri silolar genelinde farklı verileri uyumlu hale getirerek Joule Aracıları'nın bir işletmenin tam bağlamında temel alınan analizler ve öneriler sunmasını sağlar. Süreçleriniz benzersiz olursa olsun Joule Aracıları mevcut sistemlerle uyumluluk, güvenlik ve uyumluluk sağlamak için özelleştirilebilir.

Joule Aracılarının en fazla fark yarattığı en önemli iş kullanım durumlarından bazıları aşağıda verilmiştir.

Finans ve muhasebede yapay zeka aracıları

Finans ekipleri ve sözleşmeli muhasebeciler ödemeleri hızlandırmaya ve daha hızlı kapatmaya çalışır. Ancak yanlış faturalar ve eksik ödemeler, manüel müdahale gerektiren zaman alıcı sorunlardır.

Joule'un İhtilaf Çözümü Aracısı, faturaların ve sözleşmelerin ayrıntılarını analiz ederek ve uyuşmazlıkları veya uyuşmazlıkları işaretleyerek ihtilaf sürecini otomatik hale getirir. Bu işlemi proaktif olarak reaktif olarak yapar ve finans ekiplerine oluşturulan alacak dekontuyla nasıl devam edileceği konusunda tavsiyede bulunur.

Finansta yer alan diğer yapay zeka aracısı kullanım durumları arasında şunlar yer alır:

• Gecikmeleri tahmin etmek ve proaktif yardım sağlamak ve işletme sermayesini güçlendirmek amacıyla müşteri ödeme davranışını değerlendirmek için geç ödeme tahmini.
• Açık faturalarla ödemelerin yavaş ve manüel olarak eşleştirilmesine ilişkin süreci kolaylaştırmak için otomatik ödeme eşleştirme, alacak tahsil süresini kısaltır.
• Geçmiş kapanış döngülerini analiz eden, anormallikleri işaretleyen ve ekiplerin organizasyon genelindeki gecikmeleri birleştirmeden önce çözüm üretmesine yol gösteren mali kapanış çözümü.

Bu özellikler, özellikle tahsilatları veya geç ödemeleri yönetirken finans ekiplerinin daha verimli olmasını ve reaktif yaklaşımlardan proaktif yaklaşımlara kaymasını sağlar.

Tedarik zinciri ve tedarikte yapay zeka aracıları

Tedarik işlemleri karmaşık, veri açısından ağır ve zamana duyarlıdır. Tedarik zincirlerini yöneten ekipler, değişen iş koşullarına ayak uydurmak ve tedarik zinciri aksaklıklarını azaltmak için hızlı kararlar almalıdır.

Joule'un Tedarik Aracısı size yardımcı olabilir. Tedarik fırsatlarını belirler, tedarikçileri değerlendirir ve tedarik döngülerini kolaylaştırarak ve maliyet verimliliğini artırarak RFP'ler başlatır.

Bu, işletmelerin ilgili ve rekabetçi kalmasına yardımcı olur. Tedarik zinciri ve tedarikteki diğer yapay zeka aracısı kullanım durumları arasında şunlar yer alır:

• Manüel fatura veri girişi yükünü azaltmak için otomatik fatura işleme . Bu yapay zeka aracıları sapmaları hızlı bir şekilde ayıklar, doğrular ve tanımlar.
• Stok eksikliklerini ve gecikmeleri önlemek için hatalı ön süre verilerini tespit etmek ve düzeltmek için ön süre analizi .
• Hataları hızlı ve doğru şekilde belirlemek ve ürün kalitesi iyileştirmesini teşvik etmek için görüntü verilerini analiz ederek hata algılama .

İnsan kaynaklarında yapay zeka aracıları

Yöneticiler, ekiplerini güçlendirmek için kurumsal yapay zeka aracılarını kullanıyor. Özellikle Performans ve Hedefler Aracısı, liderlerin her çalışan hakkında ilgili öngörülere sahip olmasını sağlamak için veri toplamayı otomatikleştirir.

Bu yapay zeka aracıları iş verileri bağlamını anladığından, 1'e 1 toplantılar için kişiselleştirilmiş konuşma noktaları oluşturabilir, çalışan hedeflerini iş hedefleriyle uyumlu hale getirebilir ve yapıcı geri bildirim sağlayabilir.

İK'daki diğer yapay zeka aracısı kullanım durumları şunlardır:

• Doğal dil oluşturma kullanarak yüksek kaliteli iş tanımları hazırlayarak işe alım yöneticilerine zaman kazandırmak için iş tanımı üretme . Ayrıca potansiyel adayları kapatabilecek belirsiz veya taraflı ifadeler de işaretliyor.
• Özgeçmişlerin ölçeğinde değerlendirilmesine olanak sağlamak için başvuru sahibi taraması . Üst düzey adayları bilinçsiz yanlılığı da azaltacak şekilde öne çıkarıyor.
• Görüşme hazırlığı , yöneticilerin role uyarlanmış ve bir adayın gerçek potansiyelini ortaya çıkarmak için tasarlanmış mülakat sorularıyla donatmak.

Üretimde yapay zeka aracıları

Yapay zeka aracıları, gecikmeleri öngörerek ve hafifleterek fabrikaların daha üretken olmasını sağlar. Örneğin Joule'un Üretim Alanı Sorumlusu Aracısı, önce olası kesintileri tanımlayarak ve ardından bunları ele almak için plan ayarlamaları önererek denetçilere yardımcı olur. Söz konusu sorunların önem derecesine ve dahil olan bağlılıklara ilişkin görünürlük sağlayarak söz konusu aracılar proaktif olarak planlanmayan kesinti sürelerini önler ve genel operasyonel verimliliği artırır.

Yapay zeka aracıları, darboğazlar ve gecikmeler durumunda beklenmedik durumlar sağlayarak operasyonların dinamik olarak ayarlanmasına olanak sağlar. Bunu destekleyen diğer yapay zeka aracısı kullanım durumları şunlardır:

• Sezgisel bakım ve onarım AI aracıları, ekipmanın ne zaman hizmet verilmesi gerektiğini veya parçaların değiştirilmesi gerekip gerekmediğini (arızalanmadan önce) belirlemek için sensör verilerini kullanır.
• Kalite kontrolü , kusurları belirleyerek tutarlılığın iyileştirilmesine ve atıkların azaltılmasına yardımcı olur. Makine öğrenmesi teknikleri ile süreçler, üretim standartlarını korumak için otomatik olarak uyarlanabilir.

Pazarlama ve ticarette yapay zeka aracıları

Pazarlama ekipleri, yüksek kaliteli duyumları önceliklendirmek, müşteri etkileşimlerini kişiselleştirmek ve dönüştürmeleri teşvik etmek için yapay zeka temsilcilerinden yararlanır. Pazarlamacılar bu temel görevleri otomatikleştirerek odaklarını, işlerinin insan dokunuşu gerektiren yönlerine kaydırabilir.

Örneğin, yapay zeka aracıları satın almaya hazır duyumları tanımlamak için satın alma geçmişi gibi istek sinyallerini analiz edebilir. Ardından, insan pazarlamacıları veya hesap ekiplerini, ilgi düzeyleri en yüksek olduğunda onlarla bağlantı kurarak kişiselleştirilmiş kampanyalarla veya doğrudan yardımlarla bu duyumlarla etkileşim kurmalarını isteyebilirler.

Bunun tamamlayıcısı, fiyatları ve ürün girişlerini sürekli olarak güncelleyen Katalog Optimizasyon Aracısı'dır. Arama motoru sonuçlarındaki sıralamayı geliştirmek için arama amacındaki değişikliklerle uyumlu hale getirmek için içeriği dinamik olarak yeniden yapılandırır.

Kurumsal yapay zeka aracılarının ve insanların iş birliği etkili sonuçlar doğurabilir. Pazarlamadaki diğer yapay zeka aracısı kullanım durumları arasında şunlar yer alır:

• Davranış, tercihler ve niyet temelinde müşterileri dinamik olarak gruplayan, daha hedefli ve etkili kampanyalar sağlayan müşteri segmentasyonu.
• İlgili ürünleri önermek, dönüştürme oranlarını ve müşteri memnuniyetini artırmak için gerçek zamanlı etkileşimleri analiz eden ürün önerileri.
• Hedef kitle segmentlerine ve SEO hedeflerine özel ürün açıklamaları, kampanya kopyası ve tanıtım mesajları oluşturmak için içerik üretimi.

BT ve yöneticideki yapay zeka aracıları

Yapay zeka aracıları, BT ekiplerini uyumluluk görevlerini otomatikleştirerek, sistem sağlığını izleyerek ve politikaları uygulayarak tehditlere karşı savunma ve uyumlu kalma konusunda giderek daha fazla destekleme yapıyor.

BT'deki yapay zeka aracısı kullanım durumları şunları içerir:

• Dahili ve harici düzenlemelerle uyumluluğu sağlamak için kullanıcı etkinliğini ve sistem konfigürasyonlarını izlemeye yönelik politika uygulama.
• Tutarsızlıkları tespit ederek, standartları uygulayarak ve erişim denetimlerini yöneterek veri bütünlüğünü korumaya yönelik veri yönetişimi.
• Sistem davranışındaki olağandışı modelleri belirlemek için güvenlik izleme, BT ekiplerinin eskalasyon gerçekleştirmeden önce potansiyel tehditlere yanıt vermesine yardımcı olur.

Müşteri desteğinde yapay zeka aracıları

Müşteriler hızlı ve kişiselleştirilmiş destek bekler. Yapay zeka aracıları, hizmet ekiplerinin bu talepleri verimli ve uygun ölçekte karşılamasına yardımcı olur.

Örneğin Alışveriş Aracısı, yeni müşterilere ürün ayrıntıları, karşılaştırılabilir seçenekler ve sipariş yardımı sağlar. Mevcut müşteriler için bir sorgunun amacını değerlendirmek ve bunlara doğru yanıtlar sağlamak için Soru-Cevap Aracısı da hazır bulunur.

Bu yapay zeka aracılarının özellikleri yanıt sürelerini azaltır, müşteri memnuniyetini artırır ve daha karmaşık talepler için insan temsilcilerini serbest bırakır. Bunu gösteren diğer kullanım durumları arasında şunlar yer alır:

• Gelen destek taleplerini otomatik olarak sınıflandırmak ve aciliyete, konuya ve düşünceye göre uygun ekibe yönlendirmek için çağrı triajı ve yönlendirme.
• Hizmet durumu özetlemesi: Uzun hizmet iş parçacıklarını kısa özetlere sıkıştırmak, aktarımları iyileştirmek ve çözüm süresini azaltmak için.
• Canlı etkileşimler sırasında gerçek zamanlı öneriler, sonraki en iyi eylemler ve bilgi kaynakları sunan aracı yardımı.

Pratik rehberlik: aracılı yapay zeka entegrasyonu

Yapay zeka aracısı çözümlerinin uygulanması, iş hedeflerini destekleyen ve organizasyon genelindeki paydaşlardan satın alınan stratejik bir yaklaşım gerektirir.

Başlamak için, yapay zeka aracılarının ölçülebilir değer sunabileceği kullanım durumlarını tanımlayın. Bunlar genellikle fatura işleme veya ihtilaf çözümü gibi tekrarlayan, hataya açık ve zaman alan süreçleri içerir. Veri açısından yoğun, karmaşık ve işlevler arası veya uyumluluk açısından kritik iş akışları da kolaylaştırılabilir.

Ardından, veri hazırlığınızı değerlendirin. Kurumsal yapay zeka aracıları yüksek kaliteli, uyumlu hale getirilmiş verilere bağlı olduğundan gerçek zamanlı erişim, entegrasyon özellikleri ve yönetişim standartları için mevcut altyapının değerlendirilmesi gereklidir. SAP'nin veri bulutu ve analitik araçları, tek bir doğru kaynak oluşturarak başarılı yapay zeka entegrasyonu için hazırlanmaya yardımcı olabilir.

İhtilaf çözümü gibi yönetilebilir bir kullanım durumuna odaklanan bir pilot proje başlatın. Net, ölçülebilir başarı metriklerini tanımlayın. Örneğin, kaydedilen zaman, azaltılan hatalar veya müşteriler karşılanır. Etkiyi doğrulamak için bir temel plan belirleyin ve performansı yakından izleyin.

Paydaşların uygulama süreci boyunca etkileşim kurması çok önemlidir. Yapay zeka entegrasyonu temelde işlevler arası olduğundan iş liderlerini, BT ekiplerini ve başlangıçtaki son kullanıcıları içerir. Aracılı yapay zekanın avantajlarını net bir şekilde iletin ve değişiklik yönetimi, veri gizliliği ve iş etkisiyle ilgili endişeleri dile getirin.

Yapay zekayı iş akışlarına dağıtan organizasyonlar, üretkenlikte önemli artışlar ve operasyonel maliyetlerde azalmalar görmüştür. Daha yüksek müşteri memnuniyeti oranlarından bahsetmemek gerekir. Yapay zekanın zaman içindeki iş değerini sürdürmek amacıyla daha fazla geliştirme için geri bildirim döngüleri oluşturmak çok önemlidir.

Yapay zeka aracıları yeni verilerden öğrendikçe içgörüleri, bir organizasyonun benzersiz ihtiyaçlarını karşılayan diğer kullanım durumlarını da giderek daha fazla bilgilendirebilir.

İşletme dönüşümünün temelini oluşturun

Kurumsal yapay zeka aracıları olgunlaştıkça, inovasyonu hızlandıracak şekilde insan yargısını geliştiren dijital iş ortakları haline gelirler. Bugün yapay zeka entegrasyonunun adımını atan organizasyonlar, daha iyi kararların daha hızlı alındığı, süreçlerin daha verimli olduğu ve sonuçların daha fazla ulaşılabilir olduğu bir sonraki atılım performansı çağına hazır olacak.

SSS