الكفاءة والإنتاجية
أتمتة مسارات العمل بالذكاء الاصطناعي

بعض من أكثر من 500 علامة تجارية تعاونا معها. تعتمد خدماتنا على أكثر من 100 سير عمل أوتوماتيكي بالذكاء الاصطناعي في بيئات الإنتاج الفعلية.
علامات تجارية رائدة ومتميزة تعاونا معها عبر مختلف القطاعات.
GeneraliGlobalدراسة حالة
Albaraka TürkGlobalدراسة حالة
OdeabankGlobalدراسة حالة
نطاقات العمل والمهام التنفيذية
أربعة مسارات للانتقال من العمل اليدوي إلى الأتمتة المنضبطة
الأتمتة والتحسين

أتمتة تدفقات العملبالذكاء الاصطناعي
لتسريع إنجاز المعاملات وتقليص التكاليف التشغيلية ومعدلات الأخطاء في العمليات اليومية.

المعالجة الذكية للمستنداتوالبيانات غير المهيكلة
للتخلص التام من الإدخال اليدوي للمستندات وتسريع دورة معالجة البيانات داخل المؤسسة.

استكشاف العمليات وتقييمفرص الأتمتة المتاحة
الخطوة الاستكشافية الأولى لضمان توجيه استثمارات الأتمتة نحو العمليات ذات الأثر الأكبر.

أتمتة العمليات عبرالوكلاء المستقلين (Agentic RPA)
للعمليات التي تتطلب مرونة في التعامل مع المتغيرات ولا تناسبها قواعد الأتمتة الصلبة.
Why it matters
The hardest parts of repetitive work are often hidden
The straightforward copy-and-paste steps are easy to see. The harder questions are the approvals nobody wrote down, the file that arrives in the wrong format, and the side effect that has to match the source system. Those are what decide whether automation is safe to run.
How we work
Map, choose, build, verify
We start from representative transactions, then choose a rule, bounded AI judgment, or human review for each decision. A thin slice carries the selected controls, and routine plus difficult cases are checked before the operating owner accepts it.
Scope and ownership
Every step gets a mechanism: a rule, bounded AI judgment, or a human
The approvals nobody wrote down are what decide whether a workflow is safe to automate at all.
We trace the current steps, decisions, handoffs, volumes, controls, exceptions, and accountable owner from representative transactions, then assign each decision to a deterministic rule, bounded AI judgment, or human review and approval. Zeo builds a thin slice carrying the selected controls — inputs, decisions, integrations, exception queues, fallback, reconciliation — and challenges it with routine and adverse cases before the operating owner accepts it. Release conditions, owners, monitoring, escalation, and the next review point are recorded at handover so the operating team can change the workflow deliberately rather than discovering its edges in production.
How a workflow becomes safe to operate
Map the workflow and its owner
We trace the current steps, decisions, handoffs, volumes, controls, exceptions, and who is accountable for the result.Assign the right mechanism
We separate steps suited to deterministic rules from those that benefit from AI judgment or require human review and approval.Build and test a narrow slice
We connect inputs, decisions, integrations, exception queues, fallback, and reconciliation, then challenge the flow with representative and adverse cases.Hand over the operating evidence
We record release conditions, owners, monitoring, escalation, and the next review point so the operating team can change the workflow deliberately.
خبراء يطورون وينشرون أنظمة الذكاء الاصطناعي التي يستشيرون بشأنها
في Zeo، يتم بناء وتطوير الوكلاء الأذكياء، وروبوتات الدردشة، وأنظمة RAG بواسطة مهندسين متمرسين يواصلون تشغيلها ومتابعتها بعد الإطلاق.

Can Mutioğlu
مسؤول أول تحسين محركات البحث

Aybüke Göktuna
محلل أول تحسين محركات البحث

Yiğit Konur
المؤسس ورئيس قطاع الاستراتيجية

Burak Pehlivan
المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي

Ezgi Gülsen Yaylı
مدير تحسين محركات البحث

Samet Özsüleyman
مدير تحسين محركات البحث

Mehmet Aktuğ
المؤسس المشارك ورئيس العمليات التشغيلية (COO)
الأدوات التي نستخدمها
منظومة هندسة وتطوير الذكاء الاصطناعي
النماذج، والاسترجاع المعزز، والتقييم، والرصد هي طبقات أساسية لنظام فعال نبنيه ونشغله بأعلى معايير الدقة.
النماذج والمنصات السحابية
OpenAI
Anthropic
Microsoft Azure AI
أطر عمل الوكلاء والأتمتة
n8n
CrewAI
LangChain
Mastra
Celonis
أدوات التطبيقات وهندسة الأوامر
Dify
Flowise
البوابات والاستدلال المستضاف
LiteLLM
Portkey
التقييم والمراقبة
Langfuse
اختبارات السلامة والأمان
Guardrails AI
استشارة الذكاء الاصطناعي
طور حلول الذكاء الاصطناعي المخصصة لمؤسستك

FAQ
AI automation questions
What is AI automation and where does it fit?
How is it different from traditional workflow automation?
How do you control consequential actions?
When is an automation ready to hand over?
How are AI automation consulting engagements priced?
Pricing is based on workflow complexity, system integration surfaces, and operational volume. Factors include data preprocessing needs, API and LLM provider connectivity, human-in-the-loop validation steps, and latency/cost optimization requirements for production deployment.



