07 / AI / OTOMASYON
Yapay zekâ ve otomasyon; Gerçek süreçlerde AI
AI; şirket bilgisine, veriye, CRM'e ve ekibin günlük işlerine bağlandığında değer üretir. Kontrolü kaybetmeden hızı artırmak için otomasyonu Human-in-the-loop yaklaşımıyla tasarlıyorum.
Knowledge AIWorkflow AutomationLead ScoringHuman-in-loop
ÖNCE TEŞHİS, SONRA GELİŞTİRME
Bu hizmet ne zaman en yüksek kaldıraç etkisini sağlar?
Bir araç sipariş etmek yerine sorunun işaretlerini buluyor ve bu hizmetin gerçekte hangi darboğazı değiştirmesi gerektiğini belirliyoruz.
Çok fazla tekrarlı iş var
Raporlama, yanıt verme, sınıflandırma, özetleme ve Follow-up ekibin zamanını alıyor.
Bilgi kişilere bağlı kalmış
Dosyalara, projelere ve ekip deneyimine kolayca erişilemiyor ve bunlar kullanılamıyor.
AI sistemlerden ayrı
AI araçları kullanılıyor ancak gerçek CRM'e, veriye ve Permission'a bağlı değil.
Kalite ve kontrol riski var
Review, Source ve Guardrail olmadan AI çıktısı operasyonlara alınamaz.
TESLİM KAPSAMI
Çıktı teslim edilebilir, kullanılabilir ve ölçülebilir olmalıdır.
Nihai kapsam Audit sonrasında belirlenir; ancak aşağıdaki mimari, eksiksiz bir sistem oluşturmak için genellikle hangi katmanların incelendiğini gösterir.
Use-case Design
AI'ın gerçekten değer ve operasyonel ROI sağladığı sorunun seçilmesi.
Knowledge Layer
Belgelerin, ürünün, projenin ve SOP'nin kontrollü erişimle birbirine bağlanması.
Workflow Automation
Tekrarlayan süreçler için Trigger, Action, Approval ve Escalation.
CRM Intelligence
Lead özeti, Scoring, Next Action ve Follow-up taslağı.
Analytics Copilot
Değişikliklerin özeti, Anomaly tespiti ve yönetim raporunun hazırlanması.
Governance
Human Review, Logging, Permission, Source ve Fail-safe.
OPERASYON MİMARİSİ
Hizmet, ancak belirli bir iş akışının içine yerleştirildiğinde sonuç verir.
Bu nedenle tasarıma girdi ve Context'ten başlıyor, ardından kontrol edilebilir bir uygulama oluşturuyor ve son olarak veriyi bir sonraki karara geri bağlıyoruz.
Hizmetlerin eksiksiz mimarisini görüntüle ←UYGULAMA MODELİ
Uygulama süreci; teşhisten öğrenmeye.
Seç
Use Case'i değer, risk ve mevcut verilere göre seçiyoruz.
Prototiple
Küçük ve ölçülebilir bir Flow'u gerçek verilerle test ediyoruz.
Koru
Review, Permission, Logging ve hata yolunu ekliyoruz.
Ölçekle
Değer kanıtlandıktan sonra Workflow'u daha fazla sisteme bağlıyoruz.
ÖNEMLİ OLANI ÖLÇ
Bir sonraki karara yardımcı olan sayılar; gösteriş amaçlı KPI'lar değil.
Baseline ve Target, gerçek verilere erişim sağlandıktan sonra belirlenir. Bu sayfa kasıtlı olarak uydurma sonuç veya yüzdeler göstermez.
SONRAKİ ADIM
Danışmanlık talebiÖnce sorunu görelim; ardından doğru kapsamı belirleyelim.
İlk görüşmede bu hizmetin mevcut durumunuz için gerçekten uygun bir kaldıraç olup olmadığını belirliyoruz.