YAPAY ZEKA ENTEGRASYONU
Yazılımınızı değiştirmeyin. Yeteneğini artırın.
Çalışan bir sistemi yapay zeka için baştan yazmak gerekmez. Yetenekleri, kullanıcının zaten açtığı ekranın içine koyarız.
Eklediğimiz yetenekler
- Akıllı arama Anahtar kelime değil anlam üzerinden arama. Belge, ticket ve ürün verinizde RAG mimarisiyle; sonuçta kaynak referansı gösterilir.
- Özetleme Uzun ticket geçmişi, toplantı notu, sözleşme ve rapor için yapılandırılmış özet. Uydurmayı azaltmak için çıktı kaynağa bağlanır.
- Sınıflandırma ve yönlendirme Gelen talebi kategoriye, önceliğe ve doğru ekibe otomatik atama. Kurallar ve modelin birlikte çalıştığı hibrit kurgu.
- Veri çıkarımı Fatura, form, PDF ve e-postadan alan bazlı veri çıkarma; doğrudan mevcut veritabanınıza yazma.
- Süreç otomasyonu Metin üretimi, taslak yanıt, kontrol listesi doğrulama gibi adımların iş akışının içine gömülmesi.
Kimin için
- Kullandığı sistemden memnun olan, ama arama ve raporlamada tıkanan kurumlar
- Belge ve talep hacmi yüksek destek, hukuk, satın alma ve İK birimleri
- Kendi SaaS ürününe AI özellikleri eklemek isteyen yazılım şirketleri
- Büyük dönüşüm bütçesi ayırmadan somut bir kazanç arayan ekipler
Nasıl ilerliyoruz
- 01 Tespit Hangi ekranda, hangi işte, kaç dakika kazanılacak. Ölçülebilir tek bir hedef seçeriz.
- 02 Prototip Gerçek verinizle çalışan dar kapsamlı sürüm; kabul kriteri baştan yazılır.
- 03 Entegrasyon Yeteneğin mevcut arayüz ve API lerinize gömülmesi, yetki ve loglama.
- 04 Production Yük testi, maliyet tavanı, izleme ve devreye alma.
- 05 Evrim Ölçüm sonuçlarına göre iyileştirme; sıradaki yetenek.
Sık sorulanlar
Verimiz modele gönderiliyor mu?
Karar sizindir. Kısıtlı kurumlarda entegrasyonu yerel yapay zeka sunucu sistemleri üzerinde kurarız; veri kurum içinde kalır. Kısıt yoksa API tabanlı modeller de kullanılabilir.
Yanlış cevap riskini nasıl yönetiyorsunuz?
Çıktıyı kaynağa bağlarız ve kullanıcı referansı görür. Yayına almadan önce gerçek örneklerden bir değerlendirme kümesi kurar, kabul eşiğini birlikte belirleriz.
Maliyet öngörülebilir mi?
Kullanım başına maliyeti prototip aşamasında ölçer, tavan ve uyarı eşikleri koyarız. Yoğun kullanımda yerel model çalıştırmak çoğu zaman daha öngörülebilirdir.
Eski bir sistemimiz var, API si yok.
Önce ince bir erişim katmanı yazarız. Kapsam büyükse yazılım modernizasyonu ayrı bir çalışma olarak konuşulur.
Küçük başlayın. Production da bitirin.
Sunum gerekmez. 20 dakika. Sonrası size kalmış.