Ekibin zaten bildiği bir görevle başlıyoruz

Çalışan Yapay Zeka Asistanı Geliştirme

Çalışan asistanı ancak desteklenen her yolculukta onaylı bilgi, rol erişimi, geri bildirim, eskalasyon ve insanda kalan görev sınırı birlikte korunduğunda hizmete dönüşüyor.

Çalışanlar asistanın ne konuda yardımcı olabileceğini, hangi onaylı iç bilgiyi kullanabileceğini ve ne zaman bir insana sorması gerektiğini bilmelidir. Birkaç yolculuk ve erişim kuralı etrafında geliştiriyor, geri bildirim, eskalasyon ve benimsemeyi tasarıma katıyoruz. Hizmet sorumlusu nerede yardımcı olmaya hazır olduğuna karar vermeden önce temsili işi test ediyoruz.

İşletim ekibi çalışan asistanı dilimini, yolculuk ve erişim kaydını, görev bazında davranış bulgularını ve geri bildirim, eskalasyon ile benimseme sorumlularını devralıyor.

Bir çalışan görevi getirinChatbot geliştirme hizmetini inceleyin
Çalışan Yapay Zeka Asistanı Geliştirme illüstrasyonu: bir konuşma tabanlı yapay zeka deneyimini ve sınırlarını şekillendiren ekip

Birlikte çalıştığımız 500'den fazla markadan birkaçı

Tüm referansları gör
  • PWC Türkiye
  • Vitra
  • Gusto
  • Groupama
  • S Sport Plus
  • Evreka
  • Jollytur

Adımlar, kapılar ve kararı verenler

Çalışma şeklimiz

Birkaç yolculukla başlıyor ve temsili işi her birinden geçiriyoruz. Sorumlu, sınırın genişleyip genişleyemeyeceğine karar vermeden önce kanıtı görüyor.

  1. Bir talebi ekip içinde izliyoruz

    Çalışanların bugün nasıl yardım istediğini izliyor, sonra ilk görevleri, onaylı bilgiyi, erişim kurallarını, geri bildirim noktalarını, eskalasyon yollarını ve benimseme koşullarını işaretliyoruz.

    Yapay zeka desteği
    Model, yolculuk malzemesinden aday görevleri ve erişim ihtiyaçlarını inceleme için grupluyor.
    İnsan onayı
    Her ilk yolculuğun net bir görevi, erişim sınırı ve kabul eden sorumlusu var mı? Kabul eden sorumlu yolculukları seçiyor ve erişim sınırlarını onaylıyor.

  2. İzin verilen dilimi geliştiriyoruz

    Asistanı ve bağımlılıklarını temsili iş etrafında şekillendiriyoruz. Desteklenmeyen yollar ve bilinen hata durumları geliştirme boyunca görünür kalıyor.

    Yapay zeka desteği
    Bağımlılık incelemesi, onaylı bilgi sınırını aşan desteklenmeyen görev yollarını veya kaynakları işaretliyor.
    İnsan onayı
    Tasarım bilgi ve görev erişimini onaylı sınırın içinde tutuyor mu? Kaynak ve görev erişimi hizmet sorumlusunun onayını gerektiriyor.

  3. İnsanların gerçekten getirdiği işi test ediyoruz

    Temsili görevler ve olumsuz örnekler her yolculuktan geçiyor. Her görevden sorumlu kişiler kritik istisnaları inceliyor ve sonuçları karşılaştırıyor.

    Yapay zeka desteği
    Model üretimi olumsuz ve uç durumlar inceleyenlere daha geniş bir kalibrasyon seti veriyor.
    İnsan onayı
    Hangi yolculuklar destekleniyor, hangileri koşullu, hangileri hâlâ bir insanın işi? Sorumlu her yolculuğu desteklenen, koşullu veya insanda kalan olarak sınıflandırıyor.

  4. İşletim sınırını yazıyoruz

    İşletim ekibi devralmadan önce kabul edilen yolculukları, çözülmemiş istisnaları, adı belli sahiplenmeyi, geri bildirim yolunu ve sonraki incelemeyi belgeliyoruz.

    Yapay zeka desteği
    Kabul edilen yolculuklar ve çözülmemiş istisnalar, işletim ekibinin düzenleyeceği ilk teslim taslağı oluyor.
    İnsan onayı
    Kabul edilen her görev kanıta ve adı belli bir sorumluya bağlanıyor mu? Hizmet sorumlusu desteklenen sınırı ve çalışan geri bildirimi yolunu kabul ediyor.

Adı konmuş, sizde kalan çıktılar

Elinize geçenler

Bu kayıtlar asistanla birlikte taşınıyor. İşletim ekibi desteklenen her görevi, arkasındaki bilgi ve erişimi, geri bildirimin nereye gittiğini ve bir insanın nerede devraldığını inceleyebiliyor.

  • Model kartı

    Desteklenen yolculuklar ve asistan sınırları raporu

    Çalışan dilimi ve destek modeli yalnızca çalışan yolculukları, bilgi, erişim, geri bildirim ve eskalasyon için test edilen sınırı kapsar.

  • Matris

    Yolculuk, bilgi ve erişim kaydı

    Her yolculuk için onaylı bilgiyi ve gereken çalışan erişimini adlandırır.

  • Test kanıtı

    Çalışan görevleri ve eskalasyon bulgu özeti

    Görev görev, kapsamdaki çalışan örnekleri için asistanın davranışını, geri bildirim noktasını ve eskalasyon yolunu yakalar.

  • Playbook

    Geri bildirim, benimseme ve eskalasyon dosyası

    Teslim, geri bildirim yolunu, eskalasyon sorumlusunu, benimseme sorumluluklarını ve değerlendirilen sonraki çalışan yolculuklarını kaydeder.

Kapsam ve dürüst sınırlar

Bu çalışmanın size uyduğu durumlar

Sınırlı bilgi ve erişime sahip, tekrarlanan bir çalışan görevi, bilinen istisnalar ve teslimden sonra hizmeti sahiplenecek bir kişi varsa bu çalışma uygun.

Şu durumlarda iyi bir seçim

  • Çalışanlar aynı yardım talebini farklı biçimlerde getiriyor, bu yüzden hizmet sorumlusu önce hangi yolculuğun destekleneceğini adlandıramıyor.
  • Onaylı iç kaynaklar mevcut, ama erişim kuralları çalışanların getirdiği iş örnekleriyle aynı görev sınırında buluşmuyor.
  • Yayın sonrası geri bildirim ve eskalasyon geliyor, ama desteklenmeyen yolculukların benimseme kararını ve sonraki incelemesini kimse üstlenmiyor.
  • Bir çalışan yolculuğu onaylı bilgi ve erişim kurallarını aşıyor, ama geri bildirim noktasıyla eskalasyon yolu aynı kayıtta buluşmuyor.
  • Çalışan asistan dilimi temsili görevleri yürütüyor, ama bilinen hata durumları ve desteklenmeyen bağımlılıklar ekip için görünür kalmıyor.
  • Kabul testleri istisna üretiyor, ama hangi yolculuğun desteklendiğine, koşullu kaldığına veya insanda kalacağına adı belli bir sorumlu karar vermiyor.
  • İşletim ekibi her desteklenen yolculuk için kanıt arıyor, ama teslim kaydı görevi, onaylı bilgiyi ve erişim sınırını birbirine bağlamıyor.

Şu durumlarda başka bir çalışma daha doğru

  • Onaylı test sınırının dışındaki bilgi, görev veya çalışan gruplarını dahil etmek istiyorsunuz, ama bu yolculuklar için temsili kanıt bulunmuyor.
  • Her yanıtın veya görev önerisinin incelemesiz çalışmasını bekliyorsunuz, ama test edilen yolculuklarda geri bildirim ve istisna yönetimi hâlâ gerekiyor.
  • Teslimden sonra sürekli işletim, içerik sorumluluğu veya benimseme desteği istiyorsunuz, ama bunlar ayrıca kapsamlanmadan çalışmada yer almıyor.

Bunlardan biri sizin durumunuza daha yakınsa, buradan başlayın: Chatbot geliştirme hizmetini inceleyin

AI'ı production'a taşıyan mühendisler

Zeo'nun kod yazıp teslim eden tarafı burası. Kıdemli mühendislerimiz agent, chatbot ve RAG sistemleri geliştiriyor, çevrelerindeki otomasyon ve veri işlerini üstleniyor, sistemler canlıya çıktıktan sonra da işletmeyi sürdürüyor. 2011'den beri 500'den fazla markayla çalıştık.

Bu konuda ürettiğimiz içerikler

YazıBurak PehlivanWebMCP Nedir? Agentic Web ve AI Ajanlarıyla Etkileşen Web SiteleriYazıCan MutioğluOpenAI Modelleri ve OpenAI API KullanımıVideoOzan KetenciA Hands-On Guide to Elevating Efficiency with OpenAI's Custom GPT - Ozan Ketenci, ZeoVideoYiğit KonurFrom SEO to AI: Building Dashboards and Tools with Claude + GPT-4 + Cursor, Yiğit Konur, Wope

Kullandığımız araçlar

Bu işin arkasındaki araçlar

  • Microsoft Azure AI

    Asistanı mevcut kurumsal kimlik ve veri kontrollerinin içinde tutuyor

  • Haystack

    Onaylı kurum içi bilgi için self-hosted retrieval yolu kuruyor

  • n8n

    Onaylı çalışan yolculuklarını iç sistemlere ve inceleme sıralarına bağlıyor

  • Qdrant

    Kurum içi bilgiyi rol ve departman erişim filtreleriyle saklıyor

  • Traceloop

    Çalışan taleplerini, retrieval'ı, araçları, erişim bağlamını ve yönlendirmeyi izliyor

Sonraki adım

Çalışanların önce nerede yardıma ihtiyacı olduğunu gösterin

Görevi, onaylı bilgiyi, örnekleri ve erişim sınırını belirleyen sorumluyu paylaşın. En küçük faydalı asistan dilimini şekillendirelim ve işi bilen insanlarla test edelim.
Çalışan yolculuğunu haritalayın

Karar vermeden önce

Sık duyduğumuz sorular

İlk çalışan yolculuğu için neyin hazır olması gerekiyor?

Çalışan yolculuklarını, onaylı bilgiyi, erişim ve eskalasyon kurallarını, temsili örnekleri, mevcut kısıtları ve başlangıç kanıtını getirin. Her parçanın sorumlusunu adlandırın. Sonucu kabul edecek kişiye de ihtiyacımız var. Geliştirme başlamadan önce o sorumlu asistanın hangi bilgi ve görevleri kullanabileceğini onaylıyor.

Onaylı agent'lar geliştirme sırasında ne yapabilir?

Üzerinde anlaşılan çalışma alanı içinde sağlanan kaynak malzemeyi düzenleyebilir, yolculuk kapsamını karşılaştırabilir ve test vakası taslakları hazırlayabilirler. Bir Zeo uzmanı kaynakları, etiketleri ve sonuçları inceliyor. Çalışan erişimine, görev sınırlarına ve yayına insanlar karar veriyor.

Hizmet sorumlusu teslimde neyi incelemeli?

Kapsamdaki her yolculuğu sorumluyla birlikte geçiyoruz. Kullandığı bilgi ve erişim, geri bildirim yolu ve çalışanı başka bir destek kanalına gönderen nokta dahil. Karar bu örneklere bağlı kalıyor. Onu genel bir hazır olma puanına dönüştürmüyoruz.

Teslim kanıtı ne kadar uzağa ulaşıyor?

Kanıt, test ettiğimiz yolculuklar, örnekler, erişim kuralları ve istisnalarla bitiyor. Diğer çalışan görevleri kanıtlanmamış kalıyor, onaylanmamış bilgi yanıt sınırının dışında duruyor ve yargı çağrılarını yine insanlar yapıyor.