Capgemini raporuna göre , ABD şirketlerinin %50'si pazarlama projelerinde Generative AI kullanıyor. Bu araçlar gelişmeye devam etse de, çok aşamalı iş akışlarını kolaylaştırmak veya sık sık insan müdahalesi olmadan büyük ölçekli verileri işlemek için yeterli değil.
Peki ya bu rekabet avantajını bugün elde edebilseydiniz? Ya karmaşık süreçleri hemen otomatikleştirmenin bir yolu olsaydı?
İşletmeler için yapay zeka uygulamasının bir sonraki aşaması olan yapay zeka ajanlarına giriş yapın!
AI ajanı oluşturmayı bilmek uzun vadede çok önemlidir. Özel bir ajan oluşturmayı öğrendikten sonra, müşteri hizmetleri veya pazar analizi gibi görevleri insan müdahalesi olmadan otomatikleştirebilir ve genel maliyetleri azaltabilirsiniz.
Bu blogda, AI ajanları hakkında her şeyi, ne olduklarından nasıl geliştirebileceğinize kadar cevaplayacağız. Sonuna kadar bizimle kalın, görev ve proje yönetimi ihtiyaçlarınız için verimli ve sorunsuz bir AI ajanı tanıtacağız!
⏰60 saniyelik özet
- AI ajanları, karar verme yeteneğine sahip otonom AI araçlarıdır
- Çevrelerindeki insanlarla ve teknoloji araçlarıyla etkileşime girebilirler
- AI ajanları halihazırda e-ticaret, sağlık hizmetleri, iş süreci otomasyonu ve bulut bilişim sektörlerinde kullanılmaktadır
- Veri bilimcileri, UX tasarımcıları, makine öğrenimi ve yazılım geliştirme uzmanlarıyla özel bir AI ajanı oluşturabilirsiniz
- Proje yönetimi için ClickUp kullanıyorsanız, zaten kullanabileceğiniz yerleşik bir AI ajanı vardır
Önce temel bilgileri ele alalım.
AI Aracısı Nedir?
Bir web sitesinde AI asistanıyla sohbet ettiyseniz, temel bir AI ajanı ile etkileşim kurmuşsunuz demektir. Bugün bunları bulabileceğiniz en yaygın yerler, şirketlerin destek sayfaları, müşteri sorgularını yanıtlama, destek biletleri oluşturma veya canlı destek ajanlarıyla görüşme ayarlama işlemleridir.
Ancak, bir AI ajanın yetenekleri yalnızca müşteri desteğini yönetmekle sınırlı değildir. Aşağıda göreceğiniz gibi, çok daha fazlasını yapabilir.
AI ajanı tanımı
AI ajanı, insan müdahalesi en aza indirgenmiş şekilde önceden tanımlanmış fonksiyonları yerine getiren otonom bir programdır. Hedeflerinize ulaşmanıza yardımcı olmak için çevresindeki farklı aktörleri ve unsurları tanıyabilir ve onlarla etkileşime girebilir.
Örneğin, birine e-posta göndermek istiyorsanız, bir AI ajanı sizden alıcının e-posta adresi, e-posta konusu, ek dosyalar vb. gibi gerekli bilgileri alabilir. Ardından, e-posta istemcinizle etkileşime girerek, üretken AI kullanarak e-postayı kendi başına taslak olarak hazırlar.
Tamamlandığında, e-postanın bir önizlemesi gösterilir, böylece gerekirse herhangi bir değişikliği yapabilir ve değişiklikler yapıldıktan sonra gönderebilirsiniz.
AI ajanlarının anahtar özellikleri
AI ajanları hakkında bilmeniz gerekenler özetle şunlardır:
- Minimum insan müdahalesi gereksinimi
- Sürekli öğrenme ve iyileştirme
- Bağlam farkındalığı ve çevreleriyle etkileşim kurma becerisi
- Harici kaynaklardan veri okuma, çıkarma ve değiştirme yeteneği
- İnsan dili ve davranışlarını anlama
- Eğitim ve öğrenimlerine dayalı karar verme yeteneği
AI ajanlarının türleri
AI ajanlarını çeşitli unsurlara göre (örneğin tasarım ve işlevsellik) kategorilere ayırabilirsiniz. Burada, işlevselliğe göre kategorilere ayıracağız ve bu da bizi günümüzde kuruluşlarda öne çıkan iki ana ajan türüne götürecektir:
- Otonom AI ajanları: Bu ajanlar genellikle müşterilerle yüz yüze çalışır ve yüksek düzeyde özerk karar verme yeteneğine sahiptir. Çalışanlarınızın müdahalesine gerek kalmadan müşteri sorgularını yönetirler.
- Yardımcı AI ajanları: Bunlar, çalışanlarınızın karmaşık görevleri tamamlamasına yardımcı olan, AI destekli dahili uygulamalardır. Dahili uygulamalar oldukları için, tercihlerinize bağlı olarak grafik kullanıcı arayüzüne sahip olabilirler veya olmayabilirler.
AI Aracısı Nasıl Oluşturulur?
AI ajanları oluşturmak zor değildir, ancak yapılandırılmış bir yaklaşım ve uygun planlama gerektirir. İş gereksinimleriniz için özel AI ajanları oluştururken izlemeniz gereken sekiz adım:
Adım 1: Ajanınızın amacını tanımlayın
Kendi AI ajanınızı oluşturmaya başlamadan önce, onunla neyi başarmak istediğinizi net bir şekilde tanımlamalısınız. Ve burada resmi belgelerden bahsediyoruz.
Elbette, AI ajanının ne yapmasını istediğiniz konusunda genel bir fikriniz olabilir, ancak hiçbir şeyi atlamamak için, ajanın sahip olmasını istediğiniz tüm fonksiyonları ve yetenekleri belgelemeniz gerekir.
Ayrıca, geliştirme takımınızın ajanın ortamını ve beklentilerini anlamak istediğinde başvurabileceği merkezi bir belge oluşturur.
Adım 2: Bir takım oluşturun
Bir sonraki adım (ve bu çok önemli bir adımdır), AI ajanı oluşturmak için takımınızı kurmaktır. Yazılım geliştiricisi olsanız bile, AI ajanlarını tek başınıza oluşturmaya ÇALIŞMAYIN. Çünkü sağlam bir ajan oluşturmak, aşağıdakiler dahil olmak üzere farklı alanlarda uzmanlık gerektirir:
- Veri bilimi ve analizi
- Makine Öğrenimi (ML)
- UI tasarımı
- Yazılım geliştirme
Tüm bu alanlardan profesyonelleri işe almadan, kusurlu bir AI ajanı oluşturmuş olabilirsiniz. Bunun yerine, önce bir uzman takım oluşturun.
Adım 3: Teknoloji yığınınızı belirleyin
Takımınızı oluşturduktan sonra, AI ajanı için platform görevi görecek teknolojileri tartışmalı ve karar vermelisiniz. Bunlar şunları içerir:
- Programlama dili (Java, Python vb.)
- Barındırma ortamı
- Doğal Dil İşleme (NLP) kütüphaneleri (Gensim, NLTK, vb.)
- Veri analizi kütüphaneleri (Plotly, SciPy, NumPy vb.)
- ML modeli (ör. GPT, BERT, Llama vb.)
- Belirli yeteneklere dayalı teknolojiler (ör. bilgisayar görme, konuşma tanıma, robotik süreç otomasyonu vb
Ayrıca, gerekli olabilecek diğer kütüphaneler ve çerçeveler için de yer ayırmalısınız.
AI ajansınızın teknoloji yığını için tüm bu unsurları belirleyip seçtikten sonra, üzerine inşa edebileceğiniz sağlam bir temeliniz olacaktır.
Adım 4: Tasarım hususlarını göz önünde bulundurun
Kullanmak istediğiniz teknoloji yığınını belirlemenin yanı sıra, AI ajanları geliştirmeden önce hesaba katmanız gereken tasarım hususları da vardır. Bunlar arasında şunlar yer alır:
1. Mimar
Özel AI ajanı mimarisi için iki yaklaşım vardır: modüler ve eşzamanlı. Modüler mimaride, ajanın her bir parçası sırayla ve ayrı ayrı tasarlanır, ardından bir araya getirilerek ajan tamamlanır. Eşzamanlı mimaride ise tüm parçalar aynı anda eğitilir ve oluşturulur.
2. Kullanıcı arayüzü ve deneyimi (UI/UX)
AI ajanınızın halka açık bir kullanıcı arayüzüne sahip olmasını istiyorsanız, UI/UX'e dahil etmek istediğiniz öğeleri de dikkate almalısınız. Bunlar arasında markanız, maskotunuz, ona vermek istediğiniz isim vb. yer alır.
3. Veri işleme
Özel AI ajanınızın ilgili verileri nasıl aldığı ve bu verilerle nasıl çalıştığı da dikkate almanız gereken bir başka önemli husustur. Bu, aşağıdakiler dahil olmak üzere baştan sona tüm veri akışını açıkça tanımlamak anlamına gelir:
- Kullanıcıdan alınacak veriler/bilgiler
- Sunucunuzdan çıkarılacak veriler/bilgiler
- Çıkarılan veriler üzerinde gerçekleştirilecek fonksiyonlar
- Sonucu kullanıcıya sunma
Veri işleme sürecindeki her adım ayrıntılı olarak belirtilmelidir.
4. Geri bildirim mekanizması
AI ajanı sisteminize bir geri bildirim mekanizması eklemeyi düşünün. Bu bir anket, derecelendirme yöntemi veya basit bir beğen/beğenme düğmesi olabilir. Aracı sürekli olarak iyileştirmek için kullanıcılardan ajan hakkında geri bildirim almak çok önemlidir.
Adım 5: Eğitim verilerinizi etiketleyin ve temizleyin
Ajanınızı hazırlamak ve eğitmek için, son kullanıcıların kim olduğuna bağlı olarak üç tür veri kaynağı kullanabilirsiniz:
- Kuruluşunuzun operasyonel verileri
- Üçüncü taraf kaynaklardan aldığınız veya edindiğiniz harici veriler
- Müşterileriniz/kullanıcılarınız tarafından oluşturulan kullanıcı verileri
Modelinizi eğitmek için hangi ham verileri seçerseniz seçin, eğitimden önce bu veriler etiketlenmeli ve temizlenmelidir. Etiketleme ve temizleme nedir? İşte kısa bir özet:
- Etiketleme: Bu, AI ajanı için verileri anlaşılır hale getirmek amacıyla insanlar tarafından manuel olarak kategorize etme, etiketleme ve sınıflandırma işlemlerini ifade eder. Bu işlem, ajanınızda kullanılan AI modelinin veri noktaları arasında bağlantılar kurmasını ve her bir veri türünün neyi temsil ettiğini doğru bir şekilde tanımasını sağlamak için tamamlanır.
- Temizleme: Bu, veri kümenizde boş satırlar, yanlış temsil edilen veya eksik değerler, hatalar vb. gibi tüm anormalliklerin kaldırılması anlamına gelir. Bunları kaldırmak, AI ajanınızın hatalı verilerle eğitilme olasılığını ortadan kaldırır.
💡Profesyonel İpucu: SuperAnnotate, DataLoop ve Encord gibi araçlar bu iki adımda da size yardımcı olur.
Adım 6: Ajanınızı oluşturun ve eğitin
Artık AI ajanınızı oluşturmaya ve eğitmeye başlayabilirsiniz. Eğitim ortamınızı ayarlayarak başlayın: gerekli tüm ML kitaplıklarını ve çerçevelerini yükleyin, eğitim araçlarını başlatın ve verilerinizi yükleyin.
⚠️ ÖNEMLİ: Tüm verilerinizi bir kerede yüklemeyin. Verileri iki alt kümeye bölün ve yalnızca birini yükleyin. Diğer kümeyi test amaçlı saklayın.
Verilerinizi yükledikten sonra, üçüncü adımda seçtiğiniz ML modelini başlatın. Eğitim parametrelerini ayarlayın (bunlar seçtiğiniz modele göre değişebilir, bu nedenle burada ayrıntılara girmek zordur) ve eğitim sürecini başlatın.
Eğitim süreci boyunca kayıp ve doğruluk gibi metrikleri izleyin, modelin ne kadar iyi öğrendiği hakkında fikir edinin. İyi öğrenmiyorsa, eğitim parametrelerini değiştirin.
Aynı zamanda, UI geliştiricileri AI ajanınızın UX'ini tasarlamalı ve oluşturmalıdır.
7. Adım: Aracıyı test edin
Eğitim süreci tamamlandığında, modelinizi test etme zamanı gelir. Bu aşamada, test amacıyla ayırdığınız veri kümesinin diğer yarısı (Adım 6) devreye girer.
AI ajanınızı başlatın, test veri kümenizin sorguları üzerinden çalıştırın ve sonuçları analiz edin. Veri kümenizin her bir veri noktasında istenen fonksiyonu ne kadar doğru gerçekleştirdiğini gözlemleyin. Ayrıca, bu eylemleri gerçekleştirmek için ne kadar süre gerektiğini de gözlemleyin.
Ajan amaçlandığı gibi çalışıyorsa, üzerinde gerçekleştirmeniz gereken üç tür test daha vardır. Bunlar şunlardır:
- Birim testleri: AI ajanınızın her bir modülünü veya birimini bağımsız olarak test ederek düzgün çalıştıklarından emin olun
- Kullanıcı testleri: Ajanın bazı hedef kullanıcılarını, gözlemleriniz altında denemeye davet edin, böylece kullanıcıların ajanı nasıl kullanabileceğini ve her senaryoda ne kadar doğru çalıştığını analiz edebilirsiniz
- A/B testleri: Ajanın iki sürümünü yan yana karşılaştırarak hangisinin daha iyi sonuç verdiğini görün
Bu testlerin her biri, AI ajanınızın performansını optimize edecek ve gerçek dünya senaryolarında iyi performans göstermesini sağlayacaktır. Ancak, testler sırasında iyi performans göstermezse, parametreleri ayarlayarak veya daha büyük bir veri seti kullanarak ajanı yeniden eğitmeniz gerekebilir.
Adım 8: Ajanı dağıtın ve izleyin
Son olarak, AI ajanı amaçlandığı gibi çalışmaya başladığında, onu devreye alma zamanı gelmiştir. Mevcut sistemlerinizle entegre edin ve web sitenize veya uygulamanıza devreye alın. AI ajanın yerleşik geri bildirim mekanizması aracılığıyla gelen kullanıcı günlüklerini ve geri bildirimlerini analiz ederek, kullanıcı sorgularına ne kadar doğru ve hızlı yanıt verdiğini izleyin.
İyileştirme alanı varsa, kullanıcılar tarafından bildirilen sorunları gidererek ajanın yeni bir sürümünü yayınlayın.
Özel AI Ajanlarının Uygulanması ve Kullanım Örnekleri
AI'nın (özellikle ajanlarının) kullanım alanları her sektörde çok geniştir. Şu anda izlerini bıraktıkları dört ana alan vardır.
1. E-ticarette AI ajanları: AI danışmanları ve müşteri hizmetleri ajanları
E-ticaret şirketlerindeki AI ajanları genellikle iki anahtar hedefe ulaşmayı amaçlar:
- Talep dalgalanmalarını tahmin etme: E-ticaret AI ajanları, geçmiş satış verilerini ve pazar eğilimlerini analiz ederek talep dalgalanmalarını tahmin eder ve işletmelerin bir adım önde olmalarına yardımcı olur
- Müşteri desteği görevlerini yerine getirme: E-ticaret AI ajanları, doğru çözümler için müşteri etkileşimlerini de analiz eder
Örnek: Shein'in Sanal Asistanı, değişen pazar trendlerini değerlendirmek için bir AI ajanı kullanmanın mükemmel bir örneğidir. Aslında, küresel pazar için tüketicilerin ihtiyaçlarına göre 600.000'e kadar öğeyi listeler!
2. Sağlık hizmetlerinde AI ajanları: öngörücü bakım ve sanal asistanlar
AI ajanları, tıbbi cihazların durumunu sürekli olarak izleyip analiz ederek sağlık şirketlerinin ekipman arızalarını önlemesine yardımcı olabilir. Bu, ekipman ömrünü uzatır ve cihazların değiştirilme zamanı geldiğinde kuruluşu uyarır.
Ayrıca, yapay zeka destekli sanal asistanlar ve sohbet robotları, hastalara takip hatırlatıcıları ve randevu planlaması konusunda yardımcı oluyor. Hatta tedavi önerileri için tıbbi verileri analiz edebilir ve doktorlara tanı koymada yardımcı olabilirler. Nasıl olduğunu görün. 👇
Örnek: IBM Watson Oncology, kanser tedavisi alanında proaktif bir AI ajanı olarak görev yapmaktadır. Onkologların bilinçli kararlar almasına yardımcı olmak için tasarlanan bu ajans, hasta verilerini, kapsamlı tıbbi literatürü ve ilgili klinik denemeleri analiz ederek kanıta dayalı tedavi önerileri üretir.
Sonuçta hekimin görüşüne ihtiyaç duysa da, Watson Oncology proaktif olarak potansiyel tedavi seçeneklerini sunar ve ilgili araştırma bulgularını vurgular, böylece önemli bilgiler sağlayarak karar verme sürecine aktif olarak katkıda bulunur.
3. İş süreci otomasyonu için AI ajanları: öneri sistemleri ve robotik süreç otomasyonu
İşletmeler, Robotik Süreç Otomasyonu (RPA) araçlarıyla çalışırken görev otomasyonu için AI ajanlarını kullanmayı tercih eder. Örnekler:
- Bilgisayar görme ve veri analitiği kullanarak sigorta şirketleri tarafından otomatik hasar ödemesi
- Geçmiş verileri analiz ederek finans şirketlerinde dolandırıcılık tespit ve dolandırıcılık işlemlerinin otomatik olarak bloklanması
- Önceki verilere dayalı AI ve ML odaklı otomatik belge sınıflandırma
Örnek: Japonya'da bir sigorta şirketi olan Fukoku Mutual Life, talepleri işlemek için AI ajanları kullanıyor. AI sayesinde, sağlık sigortasına erişebiliyor ve ödemeleri otomatik olarak hesaplayabiliyor. Bu sayede şirket, yaklaşık 1 milyon dolar maliyet tasarrufu sağladı ve çalışanlarının verimliliğini %30 artırdı.
4. Bulut bilişim ve otomasyonda AI ajanları
AI Ajanları, bulut bilişim ve otomasyon şirketlerine kaynak planlama, güvenlik izleme ve müşteri desteği faaliyetlerinde yardımcı olabilir. Bunu şu şekilde yaparlar:
- Bilgi işlem gücü gereksinimlerini tahmin etme
- Şüpheli kullanıcı etkinliklerini analiz etme ve izleme
- NLP kullanarak müşteri sorgularını anlayın ve AI bilgi tabanından yanıtlar verin
Örnek: Amazon Web Services (AWS), AI ajanlarını kullanarak bilgi işlem gücü gereksinimlerini tahmin etmenin öne çıkan bir örneğidir. AI sistemleri, geçmiş verileri kullanarak kaynakları verimli bir şekilde tahsis eder ve maliyetlerden tasarruf sağlar. Bu sayede, kullanımda ani artışlar olsa bile AWS sistemleri herhangi bir kesinti yaşamaz.
Proje Yönetiminiz için AI Aracısı
Sonunda bir AI ajanı tanıtacağımızı söylediğimizi hatırlıyor musunuz? Oh, ve bunu oluşturmanıza bile gerek olmadığını bahsetmiş miydik? Basitçe söylemek gerekirse, verimlilik için AI'ya ihtiyacınız varsa, bu rekabet avantajı elde etmenin kısa yoludur.
Bu AI ajanı, ClickUp Brain — ClickUp 'ın tüm özelliklerini destekleyen ve verimliliğinizi en üst düzeye çıkaran bir AI'dır. Uygulama yığınınızla sorunsuz bir şekilde entegre olur, iş akışlarınızı otomatikleştirir ve proje yönetiminin manuel yönlerini ortadan kaldırır.
Ancak ClickUp Brain sadece otomasyonu yönetmekle kalmaz, aynı zamanda süper akıllı proje asistanınız olarak da çalışır. Engelleri belirlemekten, takımınız ve iş yüklerine göre akıllı iş planlamasına kadar, projenizin ilerlemesini optimize etmek için ihtiyacınız olan her şeyi yönetir.
Bu AI destekli verimlilik, gerçek zamanlı işbirliği için yerleşik mesajlaşma platformu olan ClickUp Chat'e de entegre edilmiştir. ClickUp Brain'in gelişmiş AI'sı sayesinde, ClickUp Chat tüm projeleriniz, görevleriniz, belgeleriniz ve daha fazlasından gelen bilgilerle konuşmalarınızı zenginleştirir.
Sohbetlerinizi özetleyebilir, ilgili proje bilgilerini alabilir ve takım üyeleriniz için görevler oluşturabilir.
İş yeriniz için AI destekli ajan olarak ClickUp Sohbet'i kullandığınızda yapabileceğiniz her şeyin kısa bir listesi:
- Diğer uygulamalardan bilgi alma: Google Drive'ınızdan bir dosya bulup bir göreve bağlamak mı istiyorsunuz? ClickUp Sohbet'teki ilgili komutu kullanın (Drive'ı ClickUp hesabınıza bağladığınızdan emin olun)
- Hızlı bilgi: Bir süredir yok muydunuz? Beni bilgilendirin seçeneğine tıklayarak konuyla ilgili kısa bir özet alabilirsiniz
- Görev oluşturma: Bir takım arkadaşınızla görüşürken bir görev oluşturmanız mı gerekiyor? Sohbet penceresinden çıkmadan bunu yapabilirsiniz. Ayrıca, AI kullanarak her görevi hedef projeye ve ilgili takım üyelerine otomatik olarak bağlayabilirsiniz
ClickUp Sohbet'i şirket içi AI Ajanı olarak kullanmanın avantajları
ClickUp Sohbet'i kuruluşunuzun dahili AI ajanı olarak kullanmanın birçok avantajı vardır. Ancak, öne çıkan başlıcaları şunlardır:
✅ Kolaylaştırılmış iş akışı: İşlerinizi ve ilgili konuşmaları yönetmek için uygulamalar arasında geçiş yapmamak için görevleri ve belgeleri sohbet içinde birbirine bağlayın
✅ Geliştirilmiş verimlilik ve üretkenlik: Sohbet içinden kolayca erişilebilen görevler, görünümler, bağımlılıklar, duyurular ve tartışmalar ile sizin ve takımınızın verimliliğini artırın
✅ Daha iyi veri gizliliği ve güvenliği: Proje yönetimi verilerinizi tek bir yerde, en iyi güvenlik standartlarıyla koruyun
AI Ajanınız Olarak ClickUp Sohbet ile İşinizi Kolaylaştırın
Görev yönetimi veya müşteri hizmetleri gibi iş süreçleri, yakında büyük olasılıkla gelişmiş AI ajanları tarafından yönetilecek. Kurumsal şirketlerin rutin görevleri ve iş akışları için özel ajanlar kullanmaya başlaması çok uzun sürmeyecek.
Rakiplerinizin önüne geçmek istiyor, ancak henüz özel AI ajanları oluşturmak için kaynak harcamak istemiyor musunuz?
ClickUp'ın hazır ürünü ClickUp Chat, takım işbirliğini ve proje yönetimini etkin bir şekilde yöneterek, merkezi bir sistem aracılığıyla iş süreçlerinizi dönüştürür.
İş verimliliğinizi en üst düzeye çıkarmaya hazırsanız, ClickUp'a ücretsiz kaydolun!