İş Ekipleri için AI Agent Eğitimi

Herhangi bir şey kurmaya başlamadan önce kavramları abartısız biçimde netleştiriyoruz. Chatbot, workflow ve gerçek bir agent arasındaki farkı inceliyor, bir agent'ın otonomisinin neden hem değer hem risk yarattığını konuşuyoruz.

• Chatbot, workflow ve gerçek bir agent arasındaki farklar
• Bir agent'ın bileşenleri: model, araçlar, hafıza ve planlama
• Basit bir workflow'un agent'tan daha doğru olduğu durumlar
• Kullandığınız araçlarda otonom agent örnekleri
• İlk deneme için gerçekçi kullanım alanları

Kodsuz ve low-code seçenekleri karşılaştırıyor, her platformun güçlü olduğu alanlara bakıyoruz. Agent'ları günlük olarak çalıştırmanın gerçek maliyetini ele alıyor ve araç setini ekibinizin becerileriyle verisine göre seçiyoruz.

• Kodsuz ve low-code platformlar: Copilot Studio, custom GPT'ler ve agent builder'lar
• OpenAI Agent Builder ve diğer sağlayıcıların agent platformları
• n8n ve Make gibi deterministik otomasyon araçlarının uygun olduğu işler
• Kurmak veya satın almak arasında karar vermek ve agent çalıştırma maliyeti
• Platformu ekibinizin becerileri ve verisiyle eşleştirmek

Uygulamalı bölümde ekibiniz kendi işinden gerçek bir süreç seçiyor. Agent'ın kullanacağı bilgi ve araçları bağlıyor, sınırlarını belirliyor ve çalışan agent'ı oturum sırasında yayına alıyoruz.

• Kendi işinizden gerçek bir sürecin kapsamını belirlemek
• Agent'a bilgi kaynaklarını ve bağlı araçları tanımlamak
• Talimatları, sınırları ve koruyucu kuralları yazmak
• Güvenmeden önce agent'ı sınır durumlarla test etmek
• Çalışan bir agent'ı oturumda canlı olarak yayınlamak
• Sonraki agent için yeniden kullanılabilir bir tasarım brief'i

Araştırma ve raporlamadan içerik kalite kontrolüne, destek triyajından lead nitelemeye kadar farklı ekiplerde değer üreten agent kalıplarını kendi materyaliniz üzerinde çalışıyoruz. Oturumun sonunda her fonksiyon için kullanabileceğiniz bir playbook hazırlıyorsunuz.

• Pazarlama ve SEO ekipleri için araştırma ve raporlama agent'ları
• İçerik inceleme ve kalite kontrol agent'ları
• Destek triyajı ve müşteri yanıt agent'ları
• Lead niteleme ve yönlendirme agent'ları
• Her fonksiyon için ayrı bir playbook

Tek bir agent'ın yetmediği işlerde birden fazla adımı ve agent'ı kontrolü kaybetmeden nasıl yöneteceğinize bakıyoruz. İnsan onayı gereken noktaları ve güvenli geri dönüşleri sistemin içine en baştan yerleştiriyoruz.

• Birden fazla adımı kontrolü kaybetmeden yönetmek
• İnsan onayı gereken kontrol noktaları
• Eskalasyon yolları, hata yönetimi ve güvenli geri dönüşler
• Agent'lar arasındaki ve agent'dan insana iş aktarımı
• Çok agent'lı sistemi izlenebilir tutmak

Canlıdaki bir agent'a güvenebilmek için veri erişimini, kendi başına aksiyon alan sistemlerde KVKK ve GDPR yükümlülüklerini ve sürekli izleme ihtiyacını ele alıyoruz. Ardından ölçülebilir bir pilotu daha geniş kullanıma taşıyacak planı hazırlıyoruz.

• Otonom agent'larda veri erişimi ve yetkiler
• Kendi başına aksiyon alan agent'lar için KVKK ve GDPR yükümlülükleri
• Agent çıktısını zaman içinde değerlendirmek ve izlemek
• Hesap verebilirlik için kayıtlar ve audit izleri
• Ölçülebilir ROI ile pilottan yaygın kullanıma geçiş planı