Yapay zekâ otomasyonu nedir? Klasik otomasyondan farkı ve sınırları

Otomasyon yeni bir fikir değil. Bir Excel makrosu da, her gece yedek alan bir komut dosyası da otomasyondur. Yeni olan, bu sistemlerin artık düz yazıyı okuyabilmesi ve bir ölçüde karar verebilmesi. Yapay zekâ otomasyonu dediğimiz şey, kuralları tek tek yazılamayan işlerin de insan beklemeden yürütülmesidir. Bu yazıda nasıl çalıştığını, klasik yöntemlerden nerede ayrıldığını ve nerede işe yaramadığını anlatıyoruz.

Klasik otomasyon ve RPA ne yapar?

Klasik otomasyon kurallarla çalışır. “Fatura tutarı belirlenen sınırı geçerse yöneticiye gönder” gibi bir kural yazarsınız, sistem onu her seferinde aynen uygular. RPA, yani robotik süreç otomasyonu, bunun ekran üzerindeki hâlidir. Bir yazılım robotu insanın yaptığı tıklamaları ve tuş vuruşlarını tekrarlar, bir programdan veri alıp ötekine yazar.

Bu yöntemlerin gücü öngörülebilir olmalarıdır. Aynı girdi her zaman aynı çıktıyı verir. Zayıf yanları da buradan gelir. Girdi beklenen biçimde değilse, örneğin fatura farklı bir şablonla gelmişse ya da ekrandaki düğmenin yeri değişmişse robot durur.

Yüksek hacimli, kuralı belli işlerde en ekonomik yol çoğu zaman yine budur. Bordro verisini dışa aktarmak, iki sistem arasında kayıt taşımak, zamanlanmış yedek almak bu türdendir.

Yapay zekâ işin neresine girer?

Dil modelleri düzensiz girdiyi okuyabilir. Serbest yazılmış bir e-postadan müşterinin ne istediğini çıkarır, taranmış bir belgedeki tarihi bulur, iki sözleşme arasındaki farkı özetler. Kural yazılamayan yerde bir tahminde bulunur.

Bir örnek: müşteri “Geçen hafta aldığım ürün bozuk çıktı, ne yapmalıyım?” diye yazıyor. Kurallı bir sistem bu cümlede anahtar kelime arar ve mesajı yanlış kutuya atabilir. Model bunun bir iade talebi olduğunu anlar ve ilgili ekibe yönlendirir.

Bedeli öngörülebilirliktir. Model aynı e-postaya iki ayrı günde biraz farklı cevap verebilir, bazen de yanlış anlar. Bu yüzden yapay zekâlı adımların yanına kontrol konur: çıktının biçimi denetlenir, emin olunmayan durumlar insana gider.

Pratikte iki yöntem birlikte kullanılır. Model belgeyi okuyup alanları çıkarır, klasik otomasyon bu alanları muhasebe programına yazar. Okuma işi modelde, kesinlik isteyen iş kodda kalır.

Otonom yapay zekâ: adımları sistem planlar

Buraya kadar anlatılan sistemlerde adımların sırası bellidir. Otonom yapay zekâ sistemlerinde sıra baştan yazılmaz. Sisteme bir hedef verilir, “Bu ayki tedarikçi faturalarını siparişlerle eşleştir, uymayanları listele” gibi. Sistem adımları kendi planlar, araçları kullanır, bir yol tıkanınca başka yol dener.

Bu esneklik denetimi zorlaştırır. Ne yapacağı önceden tam bilinmeyen bir yazılımın neye erişebileceği daha sıkı sınırlanmalıdır. Ciddi kurulumlarda sistemin yetkileri dar tutulur, her adım kaydedilir ve geri alınamayan işlemler insan onayına bağlanır.

Bu sistemler genellikle bir zamanlamaya ya da tetikleyiciye bağlı çalışır. Her sabah yedide, her yeni siparişte ya da bir klasöre dosya düştüğünde devreye girer. İş bitince ne yaptığını raporlar, takıldığı yerde durup sorar.

Yapay zekâ otomasyon sistemleri hangi parçalardan oluşur?

Son parça çoğu zaman en az ilgi görendir. Sistemi güvenilir kılan ise odur. Kayıt tutmayan bir otomasyon hata yaptığında neyin yanlış gittiğini bulamazsınız.

• Tetikleyici: işi başlatan şey. Bir saat, gelen bir e-posta, bir klasöre düşen dosya.
• Bağlantılar: sistemin okuyup yazabildiği programlar ve hesaplar.
• Model: okuma, sınıflandırma ve karar adımlarını yapan yapay zekâ.
• Kurallar: sistemin neyi kendi yapacağını, neyi soracağını belirleyen sınırlar.
• Kayıt ve izleme: her çalışmanın dökümü ve bir şey ters gittiğinde giden bildirim.

Hangi işler uygun, hangileri değil?

Uygun işlerin ortak özellikleri var: sık tekrarlanır, girdisi dijitaldir, doğru sonucun ne olduğu bellidir ve arada çıkacak bir hata düzeltilebilir.

• Uygun: gelen e-postaları ayırmak, belgelerden bilgi çıkarmak, günlük rapor hazırlamak, kayıtları iki sistem arasında eşitlemek.
• Dikkatle: müşteriye giden yazışmalar, ödeme talimatları, fiyat değişiklikleri. Bunlarda taslağı sistem hazırlar, onayı insan verir.
• Uygun değil: yılda birkaç kez yapılan işler, her seferinde farklı ilerleyen görüşmeler, hukuki ya da tıbbi nihai kararlar.
• Basit bir ölçü: sistemin yapacağı bir hatayı ertesi gün fark edip düzeltebiliyorsanız iş otomasyona uygundur. Hata geri alınamıyorsa araya insan onayı koyun.

Maliyeti ne belirler?

Üç kalem var. Birincisi kurulum: kaç iş otomatikleşecek, kaç sisteme bağlanılacak, ne kadar denetim istenecek. İkincisi kullanım: yapay zekâ modelleri okudukları ve yazdıkları metin miktarına göre ücretlendirilir, sık çalışan bir sistemde bu kalem büyür. Üçüncüsü bakım: bağlı programlar güncellenir, modeller değişir, kurallar işle birlikte yenilenir.

Teklifleri karşılaştırırken kurulum ücretiyle yetinmeyin. Kullanım ve bakım gideri birkaç yıl içinde kurulumun önüne geçebilir. Üç kalemin ayrı ayrı yazılmasını isteyin. Hazır bir fiyat tablosu da aramayın, aynı iş bağlanacak sistemlere göre çok farklı emek ister.

Nereden başlamalı?

Küçük başlayın. Ekibinizin en çok vaktini alan, kuralları belli tek bir işi seçin. Hangi iş olacağını ekibe sorun, kimin nerede vakit kaybettiğini en iyi onlar bilir. İlk haftalarda sistemin çıktısını insan kontrolünden geçirin, hataları not edin, kuralları sıkılaştırın. Güven oluştukça denetimi azaltır, yeni işler eklersiniz.

Böyle bir sistemi kendi işinize göre kurdurmak isterseniz Webitro’da önce işi dinliyor, tasarımı size onaylatıyor, sonra geliştiriyoruz.