in '26 Yılında Gerçek Hayattan Örneklerle 100'den Fazla Yapay Zeka Kullanım Alanı
Cem Dilmegani
güncellendi Nis 16, 2026
Bakınız etik normlar
Yaklaşık 20 yıllık kurumsal alanda gelişmiş analitik ve yapay zeka çözümleri uygulama deneyimim boyunca, kullanım senaryosu seçiminin önemini gördüm. 100'den fazla yapay zeka kullanım senaryosunu , gerçek hayattaki örneklerini analiz ettim ve bunları işlev ve sektöre göre kategorize ettim. Odak alanınıza göre aşağıdaki bağlantıları takip edin:
- İş Fonksiyonlarında Yapay Zeka Kullanım Alanları: Analitik , müşteri hizmetleri , siber güvenlik , veri , finans , insan kaynakları , pazarlama , operasyonlar , satış , strateji ve hukuk ve teknoloji .
- Yapay Zekanın Sektörlere Yönelik Kullanım Alanları: Otomotiv ve otonom araçlar , eğitim , moda , fintech , sağlık teknolojisi , üretim , kar amacı gütmeyen kuruluşlar , perakende ve telekomünikasyon .
- Diğer Yapay Zeka Kullanım Alanları
Tüm iş dünyası yapay zeka uygulamaları ve bunların gerçek hayattan örnekleri/vaka çalışmaları için şu filtreleme seçeneklerini kullanabilirsiniz:
AI kullanım durumları gerçek yaşam örnekleriyle
Doğal dil işleme
Makinelerin iletişim, analiz ve otomasyon için insan dilini anlamasını, yorumlamasını ve üretmesini sağlamak.
Sahtekarlık tespiti
Şüpheli işlemleri ve davranışları tespit ederek mali kayıpları ve siber suçları önlemek.
Öngörücü bakım
Ekipman arızalarını önceden tahmin ederek bakım planlaması yapmak ve arıza sürelerini azaltmak.
Satış tahmini
Gelecekteki satış trendlerini tahmin ederek iş planlamasına ve kaynak tahsisine rehberlik etmek.
Potansiyel Müşteri Oluşturma
Veriye dayalı hedefleme yoluyla potansiyel müşterileri belirlemek ve onlarla etkileşim kurmak.
Kişiselleştirilmiş Pazarlama
Kullanıcı davranışına göre reklam ve içerik önerilerini özelleştirme.
Veri girişi otomasyonu
Manuel veri girişini akıllı otomasyonla değiştirerek insan hatalarını azaltır ve sistemler genelinde veri işleme hızını artırır.
Fatura işleme
Faturaların çıkarılması, doğrulanması ve işlenmesinin otomatikleştirilmesi, finansal işlemleri kolaylaştırmak ve hataları azaltmak için kullanılmaktadır.
Tedarik zinciri yönetimi
Lojistik, tedarik ve dağıtım süreçlerinin verimlilik ve maliyet düşürme amacıyla yönetilmesi ve optimize edilmesi.
Tedarik zinciri optimizasyonu
Tahmine dayalı analiz ve otomasyon yoluyla tedarik zinciri görünürlüğünü ve verimliliğini artırmak.
Envanter optimizasyonu
Otomatik talep tahmini ve stok yenileme stratejileri kullanarak stok seviyelerini yönetmek.
Uyumluluk
Otomatik izleme, raporlama ve risk değerlendirmesi yoluyla mevzuata uyumluluğun sağlanması.
Konuşma Yapay Zekası ve Sohbet Botları
Yanıtları otomatikleştirerek, sorguları yönlendirerek ve gerçek zamanlı veri erişimi için arka uç sistemlerle entegre olarak müşteri hizmetlerini iyileştirir.
KPI izleme
Temel performans göstergelerinin toplanmasını, görselleştirilmesini ve uyarı verilmesini otomatikleştirerek karar verme için gerçek zamanlı bilgiler sağlar.
Müşteri analitiği
Müşteri davranışlarını ve eğilimlerini analiz ederek iş stratejilerini ve müşteri etkileşimini optimize etmek.
İşgücü yönetimi
İş gücü tahsisini ve planlamasını optimize ederek verimliliği artırmak ve maliyetleri düşürmek.
Ağ optimizasyonu
Ağ performansını hız, güvenilirlik ve kaynak kullanımı açısından optimize etmek.
Gerçek zamanlı analizler
Zamanında karar alma için verilerin anında işlenmesi ve analiz edilmesi.
Çağrı sınıflandırması
Çağrıları konulara, duygu durumuna veya aciliyetine göre kategorize etme.
Çağrı niyeti tespiti
Müşteri aramalarının ardındaki amacı belirleyerek yanıtları optimize etmek.
Otomatik makine öğrenimi (AutoML)
Kapsamlı uzmanlığa gerek kalmadan makine öğrenimi modeli oluşturmayı basitleştirme.
Coğrafi analiz
Mekânsal kalıpları ve eğilimleri ortaya çıkarmak için konum tabanlı verilerin analizi.
Veri entegrasyonu
Birleşik erişim ve analiz için birden fazla kaynaktan gelen verilerin birleştirilmesi.
Veri etiketleme
Makine öğrenimi modellerinin doğruluğunu artırmak için verilere etiket ekleme.
Veri görselleştirme
Karmaşık verileri sezgisel grafikler ve diyagramlar aracılığıyla temsil etme.
Veri dönüşümü
Verilerin analiz ve işleme için uygun formatlara dönüştürülmesi.
Veri hazırlığı
Analiz ve modelleme için verilerin temizlenmesi ve yapılandırılması.
Veri yönetimi / izleme
Veri tutarlılığını, erişilebilirliğini ve güvenliğini sağlamak.
Borç tahsilat otomasyonu
Otomatikleştirilmiş iş akışları ve iletişim yoluyla alacak tahsilatını iyileştirme.
Kredi verme ve puanlama
Veri analizine dayalı olarak kredi değerliliğini ve riski değerlendirmek.
Kredi geri ödemesi
Ödenmemiş kredilerin takibi ve tahsilatı için stratejilerin otomasyonu.
Çalışan izleme
Verimliliği ve uyumluluğu optimize etmek için çalışan faaliyetlerini izlemek.
Performans yönetimi
İş gücü verimliliğini ve sonuçlarını izlemek ve iyileştirmek.
Perakende satış botları
Müşterilere ürün önerileri ve işlemler konusunda yardımcı olmak.
Bilgi yönetimi
Bilgiye erişimi verimlilik açısından organize etmek ve optimize etmek.
Özel ders
Yapay zekâ destekli eğitim yardımı ve kişiselleştirilmiş öğrenme imkanı sunuyoruz.
Hasta veri analizi
Tıbbi verilerden bilgi çıkararak bakım kalitesini iyileştirme.
Kişiselleştirilmiş tıp
Bireysel sağlık verilerine göre tedavi yöntemlerinin uyarlanması.
İlaç keşfi
Yapay zekâ destekli analiz yoluyla ilaç araştırmalarını hızlandırmak.
Destekli/Otomatik teşhis
Yapay zekâ destekli teşhis yöntemleriyle sağlık profesyonellerine destek sağlıyoruz.
Filtre
Sektör
İş Fonksiyonu
Üretken Yapay Zeka Kullanım Örnekleri
Üretken yapay zeka, tek bir doğru cevabın olmadığı görevler için (örneğin, yaratıcı yazarlık) çıktı üreten yapay zeka modellerini içerir. ChatGPT'nin piyasaya sürülmesinden bu yana popülaritesi hızla arttı. Kullanım alanları arasında pazarlama için içerik oluşturma, yazılım kodu üretimi, kullanıcı arayüzü tasarımı ve daha birçok alan yer almaktadır.
Daha fazlası için: Üretken yapay zeka kullanım örnekleri .
Şekil 1: Google tarihinde “Üretken Yapay Zeka”daki artış.
İş Fonksiyonları için Yapay Zeka Kullanım Alanları
İşte pazarlama, satış, müşteri hizmetleri, güvenlik, veri, teknoloji ve diğer süreçleri kapsayan en yaygın yapay zeka uygulamaları.
> Analitik
Genel çözümler
- Analiz Platformu: Çalışanlarınıza gelişmiş analizler yapma, sorunları hızla belirleme ve veriye dayalı içgörüler sağlama olanağı sunan birleşik veri ve araçlar sağlayın.
- Analiz Hizmetleri : Bu uçtan uca çözüm sağlayıcılarla özel analiz ihtiyaçlarınızı karşılayın. Tedarikçiler, anahtar teslim çözümler sunarak iş hedeflerinize ulaşmanıza yardımcı olur.
- Otomatik Makine Öğrenimi (autoML) : Yapay zeka destekli makineler, veri bilimcilerine makine öğrenimi modellerini optimize etmede yardımcı olabilir. Veri ve analitik yeteneklerinin artmasıyla birlikte, otomasyon veri biliminde giderek daha önemli hale gelmektedir. AutoML, veri girişi gibi zaman alan makine öğrenimi görevlerini otomatikleştirerek şirketlerin modelleri daha hızlı bir şekilde devreye almalarını ve süreçleri otomatikleştirmelerini sağlar.
Uzmanlaşmış çözümler
- Konuşma Analitiği : İş verilerinizi analiz etmek için konuşma arayüzlerinden yararlanın. Doğal Dil İşleme, ses verileri ve daha fazlasıyla çalışmanıza yardımcı olarak yorumların ve önerilerin otomatik analizini sağlar.
- E-Ticaret Analitiği : E-ticaret verilerindeki artışı yönetmek için tasarlanmış özel analitik sistemler. Kârınızı en üst düzeye çıkarmak için satış huninizi ve müşteri trafiğinizi optimize edin.
- Coğrafi Analiz Platformu : Tahmine dayalı içgörüler için ayrıntılı uydu görüntülerini analiz edin. İş hedeflerinize ulaşmak ve herhangi bir arazideki gerçek zamanlı değişiklikleri yakalamak için mekansal verileri kullanın.
- Görüntü Tanıma ve Görsel Analiz : Gelişmiş görüntü ve video tanıma sistemlerini kullanarak görsel verileri analiz edin. Büyük miktarda görüntü ve videodan anlamlı bilgiler çıkarın.
- Gerçek Zamanlı Analiz : Zamana duyarlı kararlar için gerçek zamanlı içgörüler elde edin. KPI'larınızı korumak için hızlı hareket edin. Kesintiye uğramadan yapılandırılmamış verileri keşfetmek için makine öğrenimini kullanın.
> Müşteri Hizmetleri
- Çağrı Analizi : Müşteri memnuniyetini ve operasyonel verimliliği artıracak içgörüler ortaya çıkarmak için çağrı verileri üzerinde gelişmiş analizler kullanın. Ses verileri aracılığıyla müşteri yorumlarını analiz ederek kalıpları belirleyin ve sonuçlarınızı optimize edin, iyileştirme alanlarını tespit edin.
- Gerçek hayattan bir örnek: Sestek, ING Bank'ın yapay zekayı iletişim sistemlerine entegre ettikten sonra satış kalitesi puanında %15 artış ve genel olarak iletişimi kesme oranlarında %3 azalma gözlemlediğini belirtiyor.
- Çağrı Sınıflandırması : Müşteri niyetlerini anlamak için doğal dil işleme (NLP) teknolojisinden yararlanarak, temsilcilerin daha yüksek katma değerli faaliyetlere odaklanmasını sağlayın. Çağrıları yönlendirmeden önce müşteri ihtiyaçlarının niteliğini belirleyin ve sorunun uygun departman tarafından ele alınmasını sağlayın. Bu yaklaşım verimliliği artırır ve memnuniyet oranlarını yükseltir.
- Çağrı Niyeti Keşfi : Müşteri memnuniyetini ve iş metriklerini iyileştirmek için doğal dil işleme (NLP) ve makine öğreniminden yararlanarak müşteri niyetini (örneğin, müşteri kaybı) tahmin edin ve yönetin. Ses seviyesi ve tonu aracılığıyla müşteri duyarlılığını analiz etmek, karar verme sürecini yönlendiren mikro duyguları ortaya çıkarabilir. Sohbet robotu niyet tanıma ile müşteri niyetini nasıl tespit edeceğinizi keşfedin.
- Müşteri Hizmetleri için Sohbet Botu (Kendi Kendine Hizmet Çözümü) : Yapay zeka algoritmaları geliştikçe, sohbet botları daha karmaşık sorguları anlayabiliyor. Çoğu sorguyu ele alan ve gerektiğinde müşterileri canlı temsilcilere yönlendiren, 7/24 çalışan, akıllı ve kendini geliştiren sohbet botları oluşturun. Bu, müşteri hizmetleri maliyetlerini düşürür ve memnuniyeti artırır, insan temsilcilerinin daha spesifik müşteri ihtiyaçlarına odaklanmasını sağlar. Müşteri hizmetlerinde sohbet botları hakkında daha fazla bilgi edinmek veya sohbet botu platformlarını keşfetmek için okumaya devam edin.
- Sohbet Botu Analizi : Sohbet botunuzun genel performansını değerlendirmek için müşteri etkileşimlerini analiz edin. Eksiklikleri ve iyileştirme alanlarını belirleyin ve sohbet botundan duyulan müşteri memnuniyetini ölçün.
- Sohbet robotu testi : Dağıtımdan önce sohbet robotunun performansını değerlendirmek için yarı otomatik ve otomatik test çerçeveleri kullanın. Konuşma akışındaki zayıf noktaları belirleyerek felaket niteliğindeki hataları önleyin.
- Müşteri İletişim Analitiği : Müşteri memnuniyetini ve verimliliği artıracak içgörüler elde etmek için tüm müşteri iletişim verilerine gelişmiş analitik yöntemler uygulayın. Daha yüksek memnuniyet oranları elde etmek için Doğal Dil İşleme (NLP) teknolojisinden yararlanın.
- Müşteri Hizmetleri Yanıt Önerileri : Botlar, müşteri memnuniyetini artırmak ve müşteri deneyimini standartlaştırmak için en iyi uygulama yanıtlarını önererek temsilcilerin çağrılarını dinler. Bu yaklaşım, doğru öneriler sunarak ek satışları ve çapraz satışları da artırabilir.
- Sosyal Dinleme ve Biletleme : Müşteri memnuniyetini artırmak için, iletişim kurulması gereken müşterileri belirlemek ve otomatik olarak yanıt vermek veya ilgili temsilcilere yönlendirmek amacıyla doğal dil işleme (NLP) ve makine görüşü kullanın. Kime satış yapılacağına ve hangi ürünlerin sunulacağına karar vermek için sosyal medya verilerini analiz edin.
- Intelligent Çağrı Yönlendirme : Çağrıları mevcut en nitelikli temsilcilere yönlendirin. Intelligent yönlendirme sistemleri, müşteri memnuniyetini optimize etmek için tüm müşteri etkileşimlerinden gelen verileri kullanır. Müşteri profillerini ve temsilci performansını dikkate alarak, üstün net tavsiye puanları elde etmek için doğru hizmeti doğru temsilciyle eşleştirebilirsiniz. Müşteriyi doğru temsilciyle eşleştirme hakkındaki vaka çalışmalarını duygusal yapay zeka örnekleri makalemizde okuyabilirsiniz.
- Anket ve Değerlendirme Analizi : Anket ve değerlendirmelerdeki metin alanlarını analiz etmek ve memnuniyeti artıracak içgörüler ortaya çıkarmak için doğal dil işleme (NLP) kullanın. İlgili anahtar kelimeleri uygun puanlarla eşleştirerek süreci otomatikleştirin ve rapor oluşturma süresini azaltın.
- Gerçek hayattan bir örnek: Protobrand eskiden yorumları elle kodlayarak analiz ediyordu, ancak şimdi Gavagai ile işin büyük bir bölümünü otomatikleştirerek şirketin daha büyük veri hacimlerini verimli bir şekilde analiz etmesine olanak tanıyor. Anket analitiği hakkında daha fazla bilgiyi ilgili makalemizde bulabilirsiniz.
- Sesli Kimlik Doğrulama : Biyometrik ses tanıma kullanarak şifre gerektirmeden müşterilerin kimliğini doğrulayın, memnuniyeti artırın ve unutulan şifrelerle ilgili sorunları en aza indirin. Müşteriler, benzersiz ses kimlikleriyle gizli bilgilere erişebilir; bu da SSN rakamları gibi geleneksel kimlik doğrulama yöntemlerine güvenli bir alternatif sunar.
> Siber güvenlik
DLP
Veri kaybı önleme (DLP) yazılımları, yapay zeka teknolojilerinden yararlanarak şu hedeflere ulaşır:
- Kurallara dayalı yaklaşımlarla belirlenenlerin ötesinde hassas verilerin gerçek zamanlı olarak tespiti
- IntelYanıtlı erişim kontrolü, yanlış pozitifleri azaltmak için izin verilen veri erişim kalıplarından öğrenir.
Daha fazla bilgi için, DLP'de yapay zeka kullanımına ilişkin en iyi uygulamalara bakın.
Ağ izleme
Tipik kullanım örnekleri şunlardır:
- Siber saldırıları belirlemek için ağ trafiğinde Anomaly tespiti
- Kullanıcı deneyimini olumsuz etkilemeden, en yüksek maliyetle en yoğun kullanım dönemlerini yönetmek için otomatik ağ optimizasyonu .
Gerçek hayattan örnekler: Ağ izlemede yapay zeka
Veri >
- Veri Temizleme ve Doğrulama Platformu : Uygun veri temizleme süreçleri ve araçlarıyla verilerinizin kalitesini sağlayarak "çöp girerse çöp çıkar" sorununu önleyin. Harici veri kaynaklarını kullanarak doğrulama sürecini otomatikleştirin. Düzenli bakım temizliği planlanabilir ve veri kalitesi artırılabilir.
- Veri Entegrasyonu : Farklı kaynaklardan gelen verilerinizi anlamlı ve değerli bilgilere dönüştürün. Veri trafiği birden fazla platforma bağlıdır. Bu nedenle, bu büyük trafiği yönetmek ve verileri anlamlı bir biçimde yapılandırmak önemlidir. Veri gölünüzü daha fazla analiz için kullanılabilir halde tutun.
- Veri Yönetimi ve İzleme : Gelişmiş analizler için verilerinizin yüksek kalitesini koruyun. Gelen verileri filtreleyerek kaliteyi ayarlayın. Manuel ve tekrarlayan görevleri otomatikleştirerek zamandan tasarruf edin.
- Veri Hazırlama Platformu : Veri kalitesi sorunları olan ham formatlardaki verilerinizi temiz, analize hazır bir formata dönüştürün. Verilerinizi veri ambarına yerleştirmeden önce ince ayar yapmak için ayıklama, dönüştürme ve yükleme (ETL) platformlarını kullanın.
- Veri Dönüştürme : Verilerinizi gelişmiş analizlere hazırlamak için dönüştürün. Yapılandırılmamışsa, gerekli biçime göre düzenleyin.
- Veri Görselleştirme : Daha iyi analiz ve karar verme için verilerinizi görselleştirin. Gösterge panelleri konuşsun. Mesajınızı daha kolay ve daha estetik bir şekilde iletin.
- Veri Etiketleme : Denetimsiz öğrenme sistemleri kullanmadığınız sürece, yüksek kaliteli etiketlenmiş verilere ihtiyacınız vardır. Denetimli öğrenme sistemlerinizi eğitmek için verilerinizi etiketleyin. İnsan müdahalesi gerektiren sistemler verilerinizi otomatik olarak etiketler ve güvenle otomatik olarak etiketlenemeyen veri noktaları için kitle kaynaklı etiketleme kullanır.
- Sentetik Veri : Bilgisayarlar, belirli işlemleri gerçekleştirmek için yapay olarak sentetik veri üretebilir. Sentetik veri genellikle yeni ürün ve araçları test etmek, modelleri doğrulamak ve yapay zeka ihtiyaçlarını karşılamak için kullanılır. Şirketler, sentetik veri yardımıyla henüz karşılaşılmamış durumları simüle edebilir ve buna göre önlemler alabilir. Ayrıca, gerçek verileri ifşa etmediği için gizlilik sınırlamalarının da üstesinden gelirler. Bu nedenle, sentetik veri, şirketlerin gelecekteki olayları simüle etmeleri ve gelecekteki olasılıkları değerlendirmeleri için akıllı bir yapay zeka çözümüdür. Sentetik veri hakkında daha fazla bilgiyiilgili makalemizden edinebilirsiniz.
> Enerji
- Akıllı şebeke optimizasyonu: Yapay zeka, enerji tüketim modellerini tahmin ederek, yenilenebilir enerji kaynaklarını daha verimli bir şekilde entegre ederek ve şebeke anormalliklerini tespit ederek arz ve talebi gerçek zamanlı olarak dengelemeye yardımcı olabilir. Bu sayede, akıllı şebeke çözümlerinin dayanıklılığını artırabilir ve kesintileri azaltabilir.
- Enerji tüketimi tahmini: Makine öğrenimi algoritmaları, bina, bölge veya ulusal düzeylerde kısa ve uzun vadeli enerji kullanımını tahmin etmeye yardımcı olabilir. Bu tahminler, üretimi talebe göre ayarlamaya, fiyatlandırma stratejilerini optimize etmeye ve hem konut hem de endüstriyel ortamlarda enerji verimliliğini sağlamaya olanak tanır.
- Enerji altyapısında öngörücü bakım: Yapay zeka, türbinleri, transformatörleri ve boru hatlarını izleyerek arızaların erken belirtilerini tespit etmek için kullanılabilir. Veriye dayalı tahminler ve otomatik uyarı sistemleri sayesinde arıza sürelerini azaltmaya, varlık ömrünü uzatmaya ve bakım maliyetlerini düşürmeye yardımcı olur.
- Yenilenebilir enerji tahmini: Yapay zeka özellikleri, hava durumu, geçmiş veriler ve sensör girdilerine dayalı olarak güneş ve rüzgar enerjisi üretimi tahminlerinin doğruluğunu artırabilir. Bu sayede kullanıcılar, yenilenebilir enerjinin enerji karışımına entegrasyonunu artırırken, yedek fosil yakıt kaynaklarına olan bağımlılığı azaltabilirler.
- Enerji ticareti optimizasyonu: Takviyeli öğrenme ve gelişmiş analitik yöntemler, değişken enerji piyasalarında gerçek zamanlı, risk ayarlı ticaret kararları üretebilir. Optimal teklif stratejilerini belirleyerek kârı maksimize eder ve dengesizlikleri en aza indirir.
- Enerji talebine yanıt yönetimi: Yapay zeka modelleri, en yüksek talep dönemlerinde enerji tüketimini kontrol edebilir ve otomatikleştirebilir. Bu sayede şirketler, şebeke üzerindeki yükü ve maliyetleri azaltmak için dinamik fiyatlandırmaya, çevresel koşullara ve kullanıcı davranışına bağlı olarak kullanımı akıllıca kaydırabilir.
- Füzyon reaktörü tasarım optimizasyonu: Makine öğrenimi, stellaratör tasarımlarını optimize ederek temiz ve güvenli füzyon enerjisinin gelişimini hızlandırabilir. Makine öğrenimi modelleri, karmaşık fizik simülasyonlarının yerine geçerek daha hızlı ve verimli tasarım yinelemelerine olanak tanır. Bilimsel modellemeyi yapay zeka destekli inovasyonla birleştirerek mühendislik gereksinimlerini basitleştirin, maliyetleri düşürün ve füzyon enerjisini gerçeğe daha da yaklaştırın.
> Finans
CEO'nun liderliğindeki finans departmanı, nicel beceriler gerektiren çok sayıda tekrarlayan görevi yerine getirir; bu da onları yapay zeka dönüşümü için uygun bir ekip haline getirir:
- Fatura/ödeme hatırlatıcıları : Yapay zekâ destekli üretken mesajlarla müşterilerinize ödeme yapmalarını hatırlatan erişilebilir faturalama hizmetlerinden yararlanın.
- Fatura Otomasyonu ve Borçlar Otomasyonu : Fatura işleme, birçok şirketin manuel olarak gerçekleştirdiği oldukça tekrarlayan bir süreçtir. Bu durum, özellikle yüksek miktarda belge işlenmesi gerektiğinde, insan hatalarına ve yüksek maliyetlere yol açar. Fatura otomasyon çözümleri, farklı formatlardaki (örneğin PDF, e-faturalar) faturalardan ilgili verileri çıkarabilir, otomatik fatura doğrulaması yapabilir ve fatura için doğru gider kodlarını seçerek insan müdahalesini en aza indirir. Fatura otomasyonu, çoğu ERP sisteminde eklentiler aracılığıyla mevcuttur. ERP'ye özgü örnekler için şunlara göz atın:
Daha fazla bilgi için, AP otomasyonunda yapay zeka kullanım örneklerine bakın.
> İK
- Çalışan İzleme : Daha iyi verimlilik ölçümü için çalışanlarınızı izleyin. Ne kadar iyi performans gösterdiklerini görmek için objektif ölçümler sağlayın. Büyük miktarda verinin mevcudiyetiyle genel performanslarını tahmin edin.
- İşe alım : İşe alım bir tahmin oyunudur: Belirli bir pozisyonda hangi aday şirkete daha fazla katkı sağlayacaktır? Makine ve işe alım sohbet botlarının daha iyi veri işleme yetenekleri, nitelikli adayları bulmak, uygunluklarını anlamak için botlarla mülakat yapmak veya teklif alıp almayacaklarına karar vermek için değerlendirme sonuçlarını incelemek gibi işe alımın çeşitli aşamalarında İK çalışanlarına destek sağlar.
- İK Analitiği : İK analitiği hizmetleri, çalışanların sesinin analizi gibidir. İş gücünüzün analizine bakın ve daha iyi İK kararları alın. Daha yüksek çalışan memnuniyeti için uygulanabilir içgörüler ve etkili öneriler edinin.
- İnsan Kaynakları Çalışan Bağlılığını Artırma Yönetimi : Hangi çalışanların işten ayrılma olasılığının yüksek olduğunu tahmin edin ve onları elde tutmak için iş memnuniyetlerini artırın. Yeni fırsatlar aramalarının altında yatan nedenleri tespit edin. Onları kuruluşunuzda tutarak insan sermayesi kaybınızı azaltın.
- Performans Yönetimi : Çalışanlarınızın performansını motivasyonlarını zedelemeden etkili ve adil bir şekilde yönetin. KPI'larını kontrol panelinizden takip edin ve gerçek zamanlı geri bildirim sağlayın. Bu, çalışan memnuniyetini artıracak ve kuruluşunuzun çalışan devir oranını düşürecektir. Doğru araçlarla çalışanlarınızın maksimum profesyonel potansiyelini gerçekleştirin.
İnsan kaynakları teknolojisi trendleri hakkındaki makalemizi de okuyabilirsiniz.
> Pazarlama
2021 yılında küresel pazarlamacılar arasında yapılan bir anket , katılımcıların %41'inin pazarlama kampanyalarında yapay zekanın kullanımından dolayı gelir artışı ve performans iyileşmesi gördüğünü ortaya koydu.
Pazarlama, sürekli öğrenme sürecinde müşteriye doğru teklifle, doğru mesajla, doğru zamanda, doğru kanal aracılığıyla ulaşmak olarak özetlenebilir. Başarıya ulaşmak için şirketler, müşterilerini daha iyi tanımak, daha ilgi çekici içerik oluşturmak ve kişiselleştirilmiş pazarlama kampanyaları yürütmek için yapay zeka destekli araçlardan yararlanabilirler. Yapay zeka, müşteri verileriyle doğrudan karlara yansıyacak doğru içgörüler sağlayabilir ve akıllı pazarlama çözümleri önerebilir. Pazarlamada en önemli üç yapay zeka kullanım örneğini aşağıda bulabilirsiniz:
- Pazarlama analitiği : Yapay zeka sistemleri, pazarlama çalışmalarından öğrenir, analiz eder ve ölçer. Bu çözümler, medya faaliyetlerini izler ve etkileşimi, trafiği ve geliri artıran unsurları vurgulamak için halkla ilişkiler çalışmalarına ilişkin bilgiler sağlar. Sonuç olarak, şirketler müşterilerine daha iyi ve daha doğru pazarlama hizmetleri sunabilir. Halkla ilişkiler çalışmalarının yanı sıra, yapay zeka destekli pazarlama analitiği, şirketlerin müşteri gruplarını daha doğru bir şekilde belirlemelerine olanak tanır. Sadık müşterilerini keşfederek, şirketler doğru pazarlama stratejileri geliştirebilir ve daha önce ürün veya hizmetlere ilgi gösteren müşterileri yeniden hedefleyebilir. Yapay zeka ile pazarlama analitiği hakkında daha fazla bilgiyi bu makaleden okuyabilirsiniz.
- Kişiselleştirilmiş Pazarlama: Şirketler müşterilerini ne kadar iyi anlarsa, onlara o kadar iyi hizmet verirler. Yapay zeka, şirketlere bu konuda yardımcı olabilir ve müşterilerine kişiselleştirilmiş deneyimler sunmalarını destekleyebilir. Örneğin, bir çevrimiçi mağazayı ziyaret ettiğinizi ve bir ürüne baktığınızı ancak satın almadığınızı varsayalım. Daha sonra, o ürünü dijital reklamlarda görüyorsunuz. Dahası, şirketler kişiselleştirilmiş e-postalar veya özel teklifler gönderebilir ve müşterilerin zevklerine uygun yeni ürünler önerebilir.
- Bağlam Odaklı Pazarlama : Reklamlarınızın gösterileceği bağlamı anlamak içinmakine görüşü ve doğal dil işleme (NLP) teknolojilerinden yararlanabilirsiniz. Bağlam odaklı reklamcılık ile, mesajınızın bağlamına uygun olmasını sağlayarak markanızı koruyabilir ve pazarlama verimliliğinizi artırabilirsiniz; böylece web üzerindeki statik görüntüler mesajlarınızla canlanır.
Daha fazla bilgi için, pazarlamada yapay zeka kullanım örneklerine veya e-posta pazarlamasında yapay zekaya göz atın. Yapay zeka destekli e-posta pazarlama yazılımları, pazarlamacıların ilk kullanması gereken yapay zeka araçları arasında yer alıyor.
> İşlemler
- Bilişsel / Akıllı Otomasyon : Yapılandırılmamış bilgilere sahip karmaşık süreçleri otomatikleştirmek için robotik süreç otomasyonunu (RPA) yapay zeka ile birleştirin. Yıllar sürebilecek eski sistemleri değiştirmeden süreçlerinizi haftalar içinde dijitalleştirin. Botlar, personelinizin talimatlarından ve eylemlerinden öğrenerek eski sistemlerde çalışabilir. Verimlilik ve karlılık oranlarınızı artırın. Hızı ve hassasiyeti artırın ve daha birçok avantaj elde edin. Daha fazla bilgi için akıllı otomasyon kullanım örneklerine göz atabilirsiniz.
- Robotik Süreç Otomasyonu (RPA) Uygulaması : RPA çözümlerinin uygulanması çaba gerektirir. Uygun süreçlerin belirlenmesi gerekir. Kurallara dayalı bir robot kullanılacaksa, robotun programlanması gerekir. Çalışanların sorularının yanıtlanması gerekir. Bu nedenle çoğu şirket bir miktar dış yardım alır. Genellikle, dış kaynak şirketleri, danışmanlar ve BT entegratörleri bu çabayı üstlenmek için geçici iş gücü sağlamaktan memnuniyet duyarlar.
- Süreç Madenciliği : Süreçlerinizi incelemek ve mevcut süreçlerinizi ayrıntılı olarak anlamak için süreç madenciliği algoritmalarından yararlanın. Süreç madenciliği araçları, süreç madenciliği vaka çalışmalarında gösterildiği gibi, mevcut süreçleriniz hakkında en hızlı şekilde bilgi edinmenizi sağlayabilir. Daha fazla bilgi için süreç madenciliği kullanım örneklerine ve faydalarına göz atın.
- Öngörücü Bakım : Operasyonlardaki aksamaları en aza indirmek için robotlarınızın ve diğer makinelerinizin bakımını öngörücü bir şekilde yapın. Gelecekteki nakit akışınızı etkilemesi muhtemel faktörleri tahmin etmek için büyük veri analitiğini uygulayın. Olası faktörler hakkında bilgi edinerek PP&E (Satın Alma, Tedarik ve Ekipman) harcamalarınızı optimize edin.
- Envanter ve Tedarik Zinciri Optimizasyonu : Makine öğreniminden yararlanarak envanter ve tedarik zinciri optimizasyonunuzu bir üst seviyeye taşıyın. Farklı müşteri taleplerindeki olası senaryoları görün. Stoklarınızı azaltın, harcamalarınızı sabit tutun ve envanter devir hızınızı en üst düzeye çıkarın. Değer zincirindeki etki faktörünüzü artırın.
Yönetici
- Bina Yönetimi : Sensörler ve gelişmiş analitikler bina yönetimini iyileştirir. Daha düşük enerji tüketimi ve daha birçok avantaj için binanıza IoT sistemlerini entegre edin. Etkin bina yönetimi için doğru veri toplama araçlarını uygulayarak mevcut veri miktarını artırın.
- Dijital Asistan : Dijital asistanlar, e-posta iletişiminde gerçek asistanların yerini alabilecek kadar olgunlaştı. Toplantı planlamak için onları e-postalarınıza ekleyin. Şimdiden yüz binlerce toplantı planladılar.
> Satışlar
Ön Satışlar
- Satış Tahmini: Yapay zeka, tüm müşteri iletişimlerine ve önceki satış sonuçlarına dayanarak otomatik ve doğru satış tahminleri yapmanızı sağlar. Tüm müşteri iletişimlerine ve önceki satış sonuçlarına göre satışları otomatik olarak ve doğru bir şekilde tahmin edin. Satış personelinizin satışa daha fazla zaman ayırmasını sağlarken, tahmin doğruluğunu da artırın.
- Gerçek hayattan bir örnek: Hewlett Packard Enterprise, Clari'nin satış tahmin araçlarıyla tahminlerin basitliğinde, hızında ve doğruluğunda 5 kat artış yaşadığını belirtiyor .
- Potansiyel müşteri oluşturma : Ziyaretçilerinizin kapsamlı veri profilini kullanarak satış temsilcilerinizin hangi şirketlerle bağlantı kurması gerektiğini belirleyin. Veritabanlarından ve sosyal ağlardan yararlanarak satış temsilcileriniz için potansiyel müşteri oluşturun.
Satış
- Satış Verisi Giriş Otomasyonu: Çeşitli kaynaklardan gelen veriler, zahmetsiz ve akıllı bir şekilde CRM sisteminize kopyalanacaktır. Satış ekibinizin takvimini, adres defterini, e-postalarını, telefon görüşmelerini ve mesajlarını CRM sisteminize otomatik olarak senkronize edin. Satış personelinizin daha fazla satış zamanı geçirmesini sağlarken, daha iyi satış görünürlüğü ve analizinin keyfini çıkarın.
- Tahmine dayalı satış/potansiyel müşteri puanlaması: Yapay zekayı kullanarak tahmine dayalı satışları etkinleştirin. Potansiyel müşteri puanlarına ve iletişim faktörlerine göre satış temsilcisi eylemlerini önceliklendirmek için potansiyel müşterileri puanlayın. Sistemlerin potansiyel müşteri puanlarına ve satış temsilcisi performansına ayrıntılı erişimi sayesinde satış tahmini, artırılmış doğrulukla otomatikleştirilir. Potansiyel müşterileri puanlamak için bu sistemler, müşterilerinden alınan anonimleştirilmiş işlem verilerini ve bu belirli müşterinin satış verilerini kullanır. İletişim faktörlerini değerlendirmek için bu sistemler, anonimleştirilmiş verileri kullanır ve e-posta ve aramalar gibi tüm müşteri iletişimlerini analiz eder.
- Yapay zekâ tabanlı satış temsilcisi koçluğu : Hem yapay zekâ hem de duygu tabanlı yapay zekâ, satış temsilcilerine ve müşteri hizmetleri çalışanlarına şu şekillerde koçluk yapmak için kullanılabilir:
- Satış Temsilcisi Yanıt Önerileri: Yapay zeka, potansiyel müşterilerle yapılan canlı görüşmeler veya yazılı mesajlar sırasında yanıt önerilerinde bulunacaktır. Botlar, satış etkinliğini artırmak için en iyi uygulama yanıtlarını önermek üzere temsilcilerin aramalarını dinleyecektir.
- Satış Temsilcisi Sonraki Adım Önerileri : Satış temsilcilerinizin eylemleri ve potansiyel müşterileri analiz edilerek en iyi sonraki adım önerilecektir. Bu duruma özel çözüm, temsilcilerinizin sorunla başa çıkmanın doğru yolunu bulmasına yardımcı olacaktır. Temsilcinin geçmiş verileri ve profili, daha yüksek sonuçlar elde etmenize yardımcı olacaktır. Tüm bunlar daha fazla müşteri memnuniyetine yol açmaktadır.
- Satış İçeriği Kişiselleştirme ve Analizi: Yüksek öncelikli potansiyel müşterilerin tercihleri ve tarama davranışları analiz edilerek , en önemli sorularını yanıtlamayı amaçlayan doğru içerikle eşleştirilir. Satış içeriğinizi kişiselleştirin ve etkinliğini analiz ederek sürekli iyileştirme sağlayın.
- Perakende Satış Botu : Müşterilerin sorularını yanıtlamak ve ürünleri tanıtmak için perakende satış alanınızda botlar kullanın. Müşteri profilini analiz ederek doğru müşteriyle etkileşim kurun. Bilgisayar görüşü, müşterinin özelliklerine ve mimiklerine bağlı olarak doğru eylemi gerçekleştirmenize yardımcı olacaktır.
- Toplantı Kurulum Otomasyonu (Dijital Asistan): Satış temsilcilerinizin zamanını boşa harcamadan toplantıları ayarlama işini dijital bir asistana bırakın. Önceliklendirilecek hedeflere karar verin ve KPI'larınızı yüksek tutun.
- Yönlendirici Satış : Satış süreçlerinin çoğu satış temsilcilerinizin zihninde gerçekleşir. Satış temsilcileri, farklı alışkanlıklarına ve gözlemlerine dayanarak müşterilerle etkileşim kurar. Yönlendirici satış sistemleri, benzer müşterilere ait verilere dayanarak içeriği, etkileşim kanalını, sıklığı ve fiyatı belirler .
- Satış Sohbet Botu : Sohbet botları, müşterilerin ilk sorularını yanıtlamak için idealdir. Sohbet botu, müşteriye yeterince hizmet veremeyeceğine karar verirse, bu müşterileri insan temsilcilere yönlendirebilir. 7/24 çalışan, akıllı, kendini geliştiren botların potansiyel müşterilerle ilk teması kurmasını sağlayın. Yüksek değerli, hızlı yanıt veren potansiyel müşteriler canlı temsilciler tarafından aranacak ve satış etkinliği artacaktır.
Satış analizi
Gartner'ın da belirttiği gibi, satış analitiği sistemleri, analitik veya planlama çalışmalarının bir parçası olarak parametrelerin, ölçümlerin, boyutların veya rakamların manipülasyonunu sağlayan keşif, teşhis ve tahmin çalışmalarını destekleyen işlevsellik sunar. Makine öğrenimi algoritmaları, veri toplama sürecini otomatikleştirebilir ve satış performansını iyileştirmek için çözümler sunabilir. Daha detaylı bilgi için satış analitiği hakkındaki makalemizi okuyabilirsiniz.
- Müşteri Satış İletişim Analizi : Satışları yönlendiren davranış ve eylemleri anlamak için telefon görüşmeleri veya e-postalar dahil olmak üzere tüm müşteri iletişimlerini analiz edin. Satış etkinliğini artırmak için içgörüler ortaya çıkarmak amacıyla tüm satış görüşmesi verileri üzerinde gelişmiş analizler gerçekleştirin.
- Satış Görüşmesi Analizi : Satış etkinliğini artırmak için görüşme verilerine ilişkin gelişmiş analizler. Konuşma akışınızın ne kadar iyi performans gösterdiğini görün. Görüşme verilerini entegre etmek, satış hunilerinizdeki her bileşenin performansını belirlemenize yardımcı olacaktır.
- Satış ilişkilendirmesi : Büyük verilerden yararlanarak satışları pazarlama ve satış çabalarına doğru bir şekilde ilişkilendirin. Satış huninizin hangi aşamasının daha iyi performans gösterdiğini görün. Analizden elde edilen bilgilerle düşük performans gösteren kısmı belirleyin.
- Satış Tazminatı : Satış personeliniz için doğru tazminat seviyelerini belirleyin. Satış temsilcileri için doğru teşvik mekanizmasına karar verin. Satış verilerini kullanarak objektif ölçümler sağlayın ve satış temsilcilerinizin performansını sürekli olarak artırın.
Satışta yapay zeka hakkında daha fazla bilgi için.
> Strateji ve Hukuk
- Sunum hazırlığı : Çoğu şirkette üst yönetim sunumları slaytlar (örneğin PowerPoint) içerir. Üretken yapay zeka sunum yazılımı, verilen komutlardan slaytlar hazırlayabilir.
Hukuk danışmanları yapay zekaya şu alanlarda güvenebilirler:
- Sözleşme taslağı hazırlama
- Sözleşme incelemesi
- Hukuk araştırması
Daha fazla bilgi için: Hukuksal Yapay Zeka yazılımı
Teknoloji
- Kodsuz Yapay Zeka ve Uygulama Geliştirme : Özel projeleriniz için yapay zeka ve uygulama geliştirme platformları. Şirket içi geliştirme ekibiniz, işletmenizin özel ihtiyaçlarına yönelik özgün çözümler üretebilir.
- Güvenlik için Analitik ve Tahminleme : Bir kuruluşun ağındaki geniş siber faaliyetler ve davranışsal veriler hakkındaki veri akışlarını analiz ederek, analistlerin yaklaşan saldırıları tahmin etmelerine ve engellemelerine yardımcı olacak eyleme geçirilebilir içgörüler elde edin. Küresel siber tehditleri izlemek ve zamanında harekete geçmek için harici veri kaynaklarını entegre edin. Teknoloji altyapınızı sağlam tutun veya kayıpları en aza indirin.
- Bilgi Yönetimi : Kurumsal bilgi yönetimi, kurumsal verilerin etkili ve zahmetsiz bir şekilde depolanmasını ve geri alınmasını sağlayarak organizasyonel hafızayı güvence altına alır. Doğru kişilerin doğru verilerle çalışmasını sağlayarak iş birliğini artırır. Bilgi yönetimi platformları aracılığıyla sorunsuz organizasyonel entegrasyon sağlar.
- Doğal Dil İşleme Kütüphanesi/SDK/API : Özel NLP destekli sistemlerinizi hızlı ve uygun maliyetle oluşturmak veya sistemlerinize NLP yetenekleri eklemek için Doğal Dil İşleme kütüphanelerinden/SDK'larından/API'larından yararlanın. Kurum içi bir ekip, araçlar hakkında deneyim ve bilgi edinecektir. Kurumsal geliştirme ve dağıtım yetenekleriniz artacaktır.
- Görüntü Tanıma Kütüphanesi/SDK/API : Görüntü tanıma kütüphanelerini/SDK'larını/API'lerini kullanarak, özel görüntü işleme sistemlerinizi hızlı ve uygun maliyetle oluşturabilir veya mevcut sistemlerinize görüntü işleme yetenekleri ekleyebilirsiniz.
- Güvenli İletişim : Gelişmiş çok katmanlı şifreleme ve geçici veri depolama ile e-postalar veya telefon görüşmeleri gibi çalışan iletişimlerini koruyun. Sektör sırlarınızı kurumsal casusluktan koruyun.
- Aldatma Güvenliği : Saldırganların gelişmiş otomatik kötü amaçlı yazılım saldırıları gibi güvenlik tehditlerini zarar vermeden önce belirlemeleri, izlemeleri ve engellemeleri için ağda yem olarak yanıltıcı varlıklar (casus varlıklar) konuşlandırın. Verilerinizi ve trafiğinizi, onları yanıltıcı varlıklarla meşgul ederek güvende tutun. Çeşitli siber saldırı türlerine karşı siber güvenlik yeteneklerinizi geliştirin.
- Otonom Siber Güvenlik Sistemleri : Güvenlik tehditlerine verimli ve anında yanıt vermek için öğrenme sistemlerini kullanın, genellikle güvenlik analistlerinin çalışmalarını destekleyin. Siber güvenliğiniz için daha fazla özerklik sağlayarak insan hatalı riskini azaltın. Yapay zeka destekli sistemler, standartlara uyumluluğu kontrol edebilir.
- Akıllı Güvenlik Sistemleri : Yapay zeka destekli otonom güvenlik sistemleri. Maksimum koruma sağlamak için 7/24 çalışır. Ortamınızdaki en küçük anormallikleri bile tespit etmek için bilgisayar görüşü kullanır. Anlık bildirim özellikleri ile acil durum müdahale prosedürlerini otomatikleştirir.
- Makine Öğrenimi Kütüphanesi/SDK/API : Özel öğrenme sistemlerinizi hızlı ve uygun maliyetle oluşturmak veya mevcut sistemlerinize öğrenme yetenekleri eklemek için makine öğrenimi kütüphanelerinden/SDK'larından/API'larından yararlanın.
- Yapay Zeka Geliştirici : Yapay zeka geliştirme konusunda deneyimli şirketlerle özel yapay zeka destekli çözümler geliştirin. Anahtar teslim projeler oluşturun ve bunları belirli iş fonksiyonuna uygulayın. Yapay zeka konusunda sınırlı şirket içi yeteneklere sahip şirketler için idealdir.
- Derin Öğrenme Kütüphanesi/SDK/API : Özel öğrenme sistemlerinizi hızlı ve uygun maliyetle oluşturmak veya sistemlerinize öğrenme yetenekleri eklemek için derin öğrenme kütüphanelerinden/SDK'larından/API'larından yararlanın.
- Geliştirici Desteği : Geliştiricilerinize yapay zeka kullanarak web üzerindeki kodlama bilgilerine akıllıca erişmelerine ve önerilen kod örneklerinden öğrenmelerine yardımcı olun. Belirli geliştirme görevleri için en iyi uygulamaları görün ve özel çözümünüzü oluşturun. Geliştirici hatalarının ve en iyi uygulamaların geniş geçmişinden gerçek zamanlı geri bildirim alın.
- Yapay Zeka Danışmanlığı : Makine öğrenimi ve veri bilimi projeleri de dahil olmak üzere, kurum içi yapay zeka geliştirmenizi desteklemek için danışmanlık hizmetleri sunar. Hangi birimlerin yapay zeka uygulamalarından en çok fayda sağlayabileceğini görün. Bir danışmanın sağladığı bilgilerden en iyi sonuçları almak için yapay zeka harcamalarınızı optimize edin.
Endüstriler için Yapay Zeka Kullanım Alanları
> Otomotiv ve Otonom Araçlar
Otomobiller ve dronlar da dahil olmak üzere otonom cihazlar, operasyonlardan lojistiğe kadar her iş fonksiyonunu etkiliyor.
- Sürüş Asistanı : Araç içindeki sürücü deneyimini iyileştirmek için gerekli bileşenler ve akıllı çözümler. En üst düzey sürüş deneyimi için yapay zeka destekli araç algılama çözümlerini uygulayın.
- Araç Siber Güvenliği : Akıllı siber güvenlik çözümleriyle bağlantılı ve otonom araçları ve diğer taşıtları güvence altına alın. Saldırılara karşı dayanıklı mekanizmalarla güvenliğinizi sağlayın. Akıllı sistemlerinizi saldırılardan koruyun.
- Görüntüleme Sistemleri : Otonom araçlar için görüntüleme sistemleri. Görüntüleme algılama ve işlemeyi aracınıza entegre edin. Bilgisayar görüşü yardımıyla hedeflerinize ulaşın.
- Otonom Araçlar : Madencilikten üretime kadar, otonom araçlar operasyonların verimliliğini ve etkinliğini artırıyor. Daha yüksek verimlilik için bunları işletmenize entegre edin. Karmaşık görevler için yapay zekanın gücünden yararlanın.
> Eğitim
- Kurs oluşturma
- Özel ders
Daha fazlası için: Eğitimde üretken yapay zeka uygulamaları
> Moda
- Yaratıcı Tasarım
- Sanal deneme
- Trend analizi
Daha fazlası için: Moda sektöründe üretken yapay zeka uygulamaları
> FinTech
- Sahtekarlık Tespiti : Sahtekarlık içeren ve anormal finansal davranışları tespit etmek için makine öğreniminden yararlanın ve/veya genel mevzuat uyumluluğu konularını ve iş akışlarını iyileştirmek için yapay zekayı kullanın. Sahte belgelere maruz kalmanızı sınırlayarak işletme maliyetlerinizi düşürün.
- Sigorta ve Sigorta Teknolojisi : Makine öğreniminden yararlanarak sigorta başvurularını verimli ve karlı bir şekilde işleyin , en uygun fiyatları teklif edin, hasarları etkili bir şekilde yönetin ve maliyetleri düşürürken müşteri memnuniyetini artırın. Müşterinizin risk profilini tespit edin ve doğru planı sunun.
- Finansal Analiz Platformu : Finansal analiz, algoritmik işlem ve diğer yatırım stratejileri veya araçları için makine öğrenimi, doğal dil işleme ve diğer yapay zeka tekniklerinden yararlanın.
- Seyahat ve gider yönetimi : Otel, benzin istasyonu, taksi, market fişleri dahil olmak üzere her türden fişten veri çıkarma işlemini iyileştirmek için derin öğrenmeyi kullanın. Sahtekarlığı ve uyumsuz harcamaları belirlemek için anormallik tespiti ve diğer yaklaşımları kullanın. Onay iş akışlarını ve birim başına işlem maliyetlerini azaltın.
- Kredi Verme ve Puanlama : Sağlam kredi verme uygulamaları için yapay zekayı kullanın. Potansiyel olarak sorunlu kredileri ortaya çıkarmak ve harekete geçmek için tahmine dayalı modeller kullanın. Müşterilerinizin kredi başvurusu yapmadan önce potansiyel kredi puanlarını görün ve kişiye özel planlar sunun.
- Kredi tahsilatı: Empati içeren ve otomatik mesajlarla kredi tahsilat oranlarını artırın.
- Robotik Danışmanlık : Kişisel mali durumunuzu takip etmek için yapay zekâ destekli finansal sohbet robotu ve mobil uygulama asistanlarını kullanın. Kendi hedefleriniz için hedef tasarruf veya harcama oranlarınızı belirleyin. Finansal asistanınız gerisini halledecek ve finansal hedeflerinize ulaşmanız için size öneriler sunacaktır.
- Mevzuat Uyumluluğu : Doğal Dil İşleme teknolojisini kullanarak yasal ve düzenleyici metinleri uyumluluk sorunları açısından hızlıca tarayın ve bunu büyük ölçekte yapın. Binlerce evrakı insan müdahalesi olmadan işleyin.
- Veri Toplama : Yapay zekayı kullanarak duygu analizi ve diğer piyasa ile ilgili veriler gibi harici verileri verimli bir şekilde toplayın. Finansal modelleriniz ve işlem yaklaşımlarınız için verileri düzenleyin.
- Borç Tahsilatı : Uyumlu ve verimli bir borç tahsilatı süreci sağlamak için yapay zekadan yararlanın. Her türlü anlaşmazlığı etkili bir şekilde ele alın ve borç tahsilatında başarınızı görün.
- Sohbet tabanlı bankacılık : Finans kuruluşları, müşteri memnuniyetini artırmak ve müşteri kaydı gibi birçok görevi otomatikleştirmek için çeşitli iletişim platformlarında ( WhatsApp , mobil uygulama , web sitesi vb.) yapay zeka destekli sohbet araçları aracılığıyla müşterileriyle etkileşim kurar.
> Sağlık Teknolojisi
- Hasta Veri Analizi : Hasta ve/veya üçüncü taraf verilerini analiz ederek içgörüler keşfedin ve eylem önerileri sunun. Destekli teşhis ile daha yüksek doğruluk elde edin. Belirtilerin altında yatan nedenleri tespit etmek için mevcut tüm teşhis verilerini kullanarak ölüm oranlarını düşürün ve hasta memnuniyetini artırın.
- Kişiselleştirilmiş İlaçlar ve Bakım : Hasta verilerine göre en iyi tedavi planlarını bulun. Hastalarınız için özel olarak hazırlanmış çözümler sunun. Tıbbi geçmişlerini ve genetik profillerini kullanarak kişiye özel bir ilaç veya bakım planı oluşturabilirsiniz.
- İlaç Keşfi : Önceki verilere ve tıbbi bilgilere dayanarak yeni ilaçlar bulun. Ar-Ge maliyetlerinizi düşürün ve verimliliğinizi artırın. FDA verilerini entegre ederek, pazar uyumsuzluklarını ve FDA onay veya ret oranlarını belirleyerek ilaç keşfinizi dönüştürebilirsiniz.
- Gerçek Zamanlı Önceliklendirme ve Triage : Hasta verilerine dayalı kuralcı analizler, doğru gerçek zamanlı vaka önceliklendirmesi ve triage'ı mümkün kılar. Otomasyon ile hasta akışınızı yönetin. Çağrı merkezinizi entegre edin ve dil işleme araçlarını kullanarak bilgileri çıkarın, acil bakıma ihtiyaç duyan hastaları önceliklendirin ve hata oranlarınızı düşürün. Hasta bakımını optimize ederek hataya açık kararları ortadan kaldırın.
- Erken Teşhis : Kronik rahatsızlıkları laboratuvar verileri ve diğer tıbbi verilerden yararlanarak analiz edin ve erken teşhis sağlayın. Genetik verilerle belirli hastalıkların gelişme olasılığı hakkında ayrıntılı bir rapor sunun. Risk faktörlerini ortadan kaldırmak veya azaltmak için doğru bakım planını entegre edin.
- Destekli veya Otomatik Teşhis ve Reçete : Hastanın şikayetine ve diğer verilere dayanarak en iyi tedaviyi önerin. Olası teşhis hatalarını tespit eden ve önleyen kontrol mekanizmaları oluşturun. Hangi aktif bileşiğin o hastaya karşı en etkili olduğunu belirleyin. Üstün bakım yönetimi için doğru istatistikleri elde edin.
- Gebelik Yönetimi : Anne ve fetüs sağlığını izleyerek annelerin endişelerini azaltın ve erken teşhis imkanı sağlayın. Potansiyel riskleri ve komplikasyonları hızlı bir şekilde ortaya çıkarmak için makine öğreniminden yararlanın. Düşük ve gebelikle ilgili hastalık oranlarını düşürün.
- Tıbbi Görüntüleme Bilgileri : Görüntüleri analiz etmek, dönüştürmek ve olası durumları modellemek için gelişmiş tıbbi görüntüleme. Olası hastalıkları tespit etmek için yüksek görüntü işleme yeteneklerine sahip tanı platformları kullanın.
- Sağlık Sektörü Pazar Araştırması : Piyasa fiyatlarını takip ederek hastane rekabet istihbaratı hazırlayın. Hizmetlerinizi optimize etmek için mevcut sigorta planlarını, ilaç fiyatlarını ve daha birçok kamu verisini inceleyin. Yapılandırılmamış verilerin büyük boyutunu analiz etmek için NLP araçlarından yararlanın.
- Sağlık Sektörü Marka Yönetimi ve Pazarlaması : Piyasa algısı ve hedef segmente dayalı olarak marka için en uygun pazarlama stratejisini oluşturun. Yüksek detaylandırma sunan araçlar, belirli hedef kitleye ulaşmanıza ve sağlık hizmeti sağlayıcılarının satışlarını artırmanıza olanak tanır.
- Gen Analizi ve Düzenleme : Genleri ve bileşenlerini anlayın ve gen düzenlemelerinin etkisini tahmin edin.
- Cihaz ve İlaç Karşılaştırmalı Etkinliği : İlaç ve tıbbi cihazların etkinliğini analiz edin. Sadece simülasyonlar kullanmak yerine, yeni ilacın etkinliğini görmek için diğer hastaların verileri üzerinde test yapın, sonuçlarınızı referans ilaçlarla karşılaştırarak ilacın etkisini değerlendirin.
- Sağlık hizmetleri sohbet robotu : Hasta randevularını planlamak, belirli hastalıklar veya düzenlemeler hakkında bilgi vermek, hasta bilgilerini doldurmak, sigorta sorularını yanıtlamak ve ruh sağlığı desteği sağlamak için bir sohbet robotu kullanabilirsiniz. Ayrıca, sohbet robotu özelliklerine sahip akıllı otomasyon da kullanabilirsiniz.
- Sağlık yapay zeka ajanı: Randevuları planlamak, hastalıklar veya sağlık düzenlemeleri hakkında bilgi sağlamak, hasta verilerini belgelemek, sigorta sorularını yanıtlamak, ruh sağlığı desteği sağlamak ve akıllı sohbet robotu yetenekleriyle klinik ve idari görevleri otomatikleştirmek için bir yapay zeka ajanı kullanın.
Daha fazla bilgi için, sağlık sektöründe yapay zekanın kullanım alanları hakkındaki makalemize göz atabilirsiniz.
> Üretim
- Üretim Analitiği : Endüstriyel analitik sistemler olarak da adlandırılan bu sistemler, üretimden lojistiğe kadar üretim sürecinizi analiz ederek zamandan tasarruf etmenizi, maliyetleri düşürmenizi ve verimliliği artırmanızı sağlar. Sektörünüzün etkinliğini en üst düzeyde tutun.
- İşbirlikçi Robotlar : İşbirlikçi robotlar (cobot'lar) esnek bir otomasyon yöntemi sunar. Cobot'lar, insan işçilerin davranışlarını taklit ederek öğrenen esnek robotlardır.
- Robotik : Fabrika ortamları, tekrarlayan görevleri üstlenmek için çalışanların yanında çalışabilen programlanabilir işbirlikçi robotlarla değişiyor. Gelişmiş robotik teknolojisiyle üretim veya lojistik gibi fiziksel süreçleri otomatikleştirin. Tüm üretim sürecini merkezileştirerek bağlantılı sistemlerinizi artırın. İnsan hatalarına maruz kalma riskinizi azaltın.
> Kar amacı gütmeyen kuruluşlar
- Geçmiş verilere dayalı kişiselleştirilmiş bağışçı iletişimi ve etkileşimi, e-posta yorgunluğunu önlerken bağış toplama seviyelerini artırır.
- Benzer kitleler gibi teknikler aracılığıyla bağışçı tespiti .
Yapay zekanın bağış toplama alanındaki diğer kullanım örneklerini inceleyin.
> Perakende
- Kasiyersiz Ödeme : Otomatik ödeme sistemleri birçok isimle anılır. Bunlara kasiyersiz, kasiyer gerektirmeyen veya otomatik ödeme sistemleri denir. Perakende şirketlerinin fiziksel mağazalarında kasiyerlere ihtiyaç duymadan müşterilerine hizmet vermelerini sağlarlar. Kullanıcıların ürünlerini tarayıp ödeme yapmalarını sağlayan teknolojiler yaklaşık on yıldır kullanılmaktadır ve bu sistemler yapay zekada büyük ilerlemeler gerektirmemiştir. Ancak günümüzde, satın alınan ürünleri tanımlamak ve müşterilerden otomatik olarak ücret almak için gelişmiş sensörler ve yapay zeka ile çalışan sistemlere tanık oluyoruz.
> Telekom
- Ağ yatırımı optimizasyonu : Hem kablolu hem de kablosuz operatörlerin, Hizmet Kalitesini (QoS) iyileştirmek için aktif ekipman veya daha yüksek bant genişliğine sahip bağlantılar gibi altyapıya yatırım yapmaları gerekir. Makine öğrenimi, daha az müşteri kaybı ve daha yüksek çapraz ve yukarı satışlarla sonuçlanacak en yüksek yatırım getirisini (ROI) sağlayacak yatırımları belirlemek için kullanılabilir.
Diğer Yapay Zeka Kullanım Alanları
Bu, hazır çözümlerin bulunduğu iş fonksiyonlarına göre alanların bir listesiydi. Ancak, yazılım gibi yapay zekanın da burada listelenemeyecek kadar çok uygulaması var. Sektörlere göre yapay zeka uygulamaları hakkında bilgi edinmek için yapay zeka ve iş dünyası makalemize de göz atabilirsiniz. Ayrıca, yapay zeka hizmetleri hakkındaki makalemizi de inceleyebilirsiniz .
Yüksek etkili uygulamalarla hızla başlamak ve aylar süren çaba harcamadan iş değeri üretmek önemlidir. Bunun için şirketlere, yapay zeka modellerini hızla oluşturmak üzere kodsuz yapay zeka çözümlerini kullanmalarını öneriyoruz.
Şirketler birkaç modeli üretime geçirdikten sonra, yapay zeka/makine öğrenimi geliştirme modellerini daha detaylı incelemeleri gerekiyor.
- Karmaşık yapay zeka modelleri oluşturmak için otomatik makine öğrenimi (autoML) yazılımlarına güvenilir. Çoğu autoML yazılımı, kodsuz yapay zeka çözümleri kadar kullanımı kolay olmasa da, karmaşık modeller oluşturmak için kullanılabilir.
- Şirket içinde özel yapay zeka çözümleri geliştirin.
- Ortakların desteğiyle özel modeller oluşturmak için çalışmak
- Özel yapay zeka modelleri oluşturmak için veri bilimi yarışmaları düzenlemek.
- Yapay zeka sağlayıcıları tarafından oluşturulmuş önceden eğitilmiş modelleri kullanın.
Yapay zeka araçları ve hizmetleri listemize de göz atabilirsiniz:
- Yapay Zeka Danışmanı
- Yapay Zeka/Makine Öğrenimi Geliştirme Hizmetleri
- Veri Bilimi / Makine Öğrenimi / Yapay Zeka Platformu
- Yapay zeka envanterini yönetmek, yapay zeka önyargısını ve diğer üretken yapay zeka risklerini azaltmak için yapay zeka yönetişim araçları , sorumlu yapay zeka yazılımları ve yapay zeka uyumluluk çözümleri .
Yapay zekâ hakkında bu makaleler de ilginizi çekebilir:
- Yapay Zeka Teknolojisinin Durumuna Dair Kapsamlı Kılavuz
- Önde gelen yapay zeka uzmanlarına göre yapay zekanın geleceği
- Alanında önde gelen uzmanlara göre yapay zekanın avantajları .
Çözüm
Yapay zekâ, pazarlama, üretim, finans ve daha birçok alanda potansiyelini gösteren gerçek dünya örnekleriyle neredeyse her sektörde uygulanmaktadır. Yukarıda listelenen bu artan kullanım örnekleri, yapay zekânın iş fonksiyonları üzerindeki pratik etkisini vurgulamaktadır.
Ancak değer yaratmak, yapay zekayı benimsemekten daha fazlasını gerektirir. Kuruluşlar, yapay zeka araçlarını belirli hedeflerle uyumlu hale getirmeli, etik veri kullanımını sağlamalı ve doğru altyapıyı ve yeteneği sunmalıdır. En başarılı kullanım örnekleri, yeniliği stratejik uygulamayla birleştirir.
SSS'ler
Yapay zekâ (YZ), tipik olarak insan zekâsı gerektiren görevleri yerine getirebilen makineler yaratmaya odaklanan bilgisayar biliminin bir dalıdır. Bu, öğrenme, problem çözme, doğal dili anlama, konuşma tanıma ve görsel algılama gibi faaliyetleri içerir. YZ sistemleri, büyük miktarda veriyi analiz edebilir, kalıpları belirleyebilir ve genellikle insan yeteneklerini aşan bir hız ve doğrulukla kararlar alabilir.
Yapay zekâ, endüstrileri ve iş fonksiyonlarını dönüştürüyor ve bu da yapay zekâya ve makine öğrenimi ve veri bilimi gibi alt alanlarına olan ilgiyi artırıyor. ChatGPT'nin piyasaya sürülmesiyle birlikte, yapay zekânın bir alt alanı olan üretken yapay zekâya olan ilgi de arttı (bkz. Şekil 1 ). Yakın zamanda yapılan bir McKinsey anketine göre, kuruluşların %55'i en az bir iş fonksiyonunda yapay zekâ kullanıyor. 1
Yapay zekâ (YZ) günlük yaşamın birçok alanına entegre edilmiştir. Yaygın gerçek hayat örneklerinden bazıları şunlardır:
Sanal Asistanlar: Siri, Alexa ve Google Asistan gibi yapay zeka destekli bu araçlar, sesli komutları anlar ve bunlara yanıt verir; hatırlatıcı ayarlama, soruları yanıtlama ve akıllı ev cihazlarını kontrol etme gibi görevleri yerine getirir.
Navigasyon ve Haritalar: Yapay zeka, Google Haritalar ve Waze gibi hizmetlerde rota optimizasyonu, trafik tahmini ve gerçek zamanlı yol tarifi sağlamak için kullanılır.
Öneri Sistemleri: Netflix ve Spotify gibi yayın hizmetleri, film, dizi veya müzik önerilerinde bulunmak için izleme veya dinleme geçmişinizi analiz etmek üzere yapay zekayı kullanır.
Otonom Araçlar: Kendi kendine giden arabalar, çevreyi algılamak ve güvenli navigasyon için kararlar almak üzere yapay zekayı kullanır.
Sosyal Medya: Facebook ve Instagram gibi platformlar, içerik düzenleme, hedefli reklamcılık ve fotoğraflarda yüz tanıma için yapay zekayı kullanıyor.
Güvenlik ve Gözetim: Yapay zeka, gelişmiş güvenlik için anormallik tespiti, yüz tanıma ve izleme sistemlerine yardımcı olur.
Yapay zekâ, rutin görevleri otomatikleştirerek istihdamı etkiliyor ve bu durum bazı sektörlerde iş kayıplarına yol açabiliyor. Bununla birlikte, yapay zekâ geliştirme, veri analizi ve diğer teknolojiyle ilgili alanlarda yeni iş fırsatları da yaratıyor ve bu da beceri uyarlamasının gerekliliğini vurguluyor.
Daha fazla bilgi için yapay zekanın etiği hakkındaki makalemize göz atabilirsiniz .
Yaygın yanılgılar arasında yapay zekanın insan zekasını tamamen taklit edebileceği, her zaman tarafsız olduğu veya yapay zeka öncülüğündeki otomasyonun evrensel olarak işleri ortadan kaldıracağı fikri yer almaktadır. Gerçekte, yapay zekanın sınırlamaları vardır, verilerden önyargılar devralabilir ve genellikle iş rollerini değiştirir, yerini almaz.
Eğer belirli bir iş sorununuz varsa, bu sorunun üstesinden gelmek için doğru tedarikçiyi bulmanıza yardımcı olabiliriz:
Doğru Tedarikçileri BulunHarici bağlantılar
Çoğu kullanım senaryosu deneyimlerimize dayanarak kategorize edilmiş olsa da, listeyi kesinleştirmeden önce Tractica'nın yapay zeka kullanım senaryoları listesine de göz attık. Diğer kaynaklar:
Referans Linkleri
1.
The state of AI in 2023: Generative AI’s breakout year | McKinsey
McKinsey & Company
Cem Dilmegani
Baş Analist
Cem, 2017'den beri AIMultiple'da baş analist olarak görev yapmaktadır. AIMultiple, her ay Fortune 500 şirketlerinin %55'i de dahil olmak üzere yüz binlerce işletmeye (benzer Web'e göre) bilgi sağlamaktadır. Cem'in çalışmaları, Business Insider, Forbes, Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte, HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslararası kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. AIMultiple'ı referans gösteren daha fazla saygın şirket ve kaynağı görebilirsiniz. Kariyeri boyunca Cem, teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararları konusunda danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayınlamıştır. Bir telekom şirketinin CEO'suna bağlı olarak teknoloji stratejisi ve tedarikini yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde sıfırdan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetmiştir. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınlarında yer aldı. Cem düzenli olarak uluslararası teknoloji konferanslarında konuşmacı olarak yer almaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisliği diplomasına ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.
Tam Profili Görüntüle
Yorumlar 2
Düşüncelerinizi Paylaşın
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir.
Good afternoon. I am very curious about your claim that "Elekta has reduced its costs and increased its number of processed invoices from 50,000 to 120,000." Do you have the source for this claim? Thanks!
Hello, Aidan. We weren't able to find the source. So we removed it entirely. Thanks for pointing it out!
We can say that AI is the future of our world. While AI is penetrating in more and more human works, thus creating a demand of AI Industry, AI in healthcare is one of the most surging category in global AI Market. According to Meridian Market Consultants, The global AI in Healthcare Market in 2020 is estimated for more than US$ 5.0 Bn and expected to reach a value of US$ 107.5 Bn by 2028 with a significant CAGR of 47.3%. SOI:
47.3% CAGR? You are so sure about the future. Why don't you guys just sell the time machine rather than the report?