Yapay zeka destekli iş akışı otomasyonu

İş akışı otomasyonu nedir, RPA'dan farkı ne

İş akışı otomasyonu, bir olayla başlayan ve birden fazla uygulamada sırayla işlem yapan otomatik akıştır. Web formuna yeni bir talep düşer, akış talebi CRM'e kaydeder, satış ekibine Teams ya da Slack mesajı atar, müşteriye onay e-postası gönderir. CRM müşteri ilişkileri yönetimi yazılımıdır. API ise uygulamaların birbiriyle konuştuğu uygulama programlama arayüzüdür.

Temel fark çalışma yöntemindedir. İş akışı otomasyonu uygulamalarla API üzerinden konuşur, ekranı taklit etmez. Bu yüzden daha hızlı kurulur ve arayüz değiştiğinde bozulmaz. Uygulamanın API'si yoksa akış o noktada durur. API sunmayan eski masaüstü sistemlerde ekran üzerinden çalışan yazılım robotlarıyla RPA daha uygun bir yoldur. Hangi işin önce otomatikleşeceğinden emin değilseniz süreç analizi ve darboğaz tespiti ile başlamak yatırımı doğru yere yönlendirir. İş akışı otomasyonu, yapay zeka otomasyon hizmetleri arasında uygulamalarla API üzerinden çalışan türdür.

n8n, Make, Zapier ve Power Automate arasında nasıl seçim yapılır

İş akışı aracı seçimi verinin nerede işleneceğine, ekibinizin teknik düzeyine ve mevcut lisanslarınıza göre yapılır. Dört aracın ayırt edici yanları şöyledir:

Kişisel veri işleyen ve verinin yurt içinde kalmasını isteyen şirketlerde kendi sunucuya kurulan n8n çoğu zaman öne çıkar. Aracı ilk kez inceliyorsanız n8n nedir ve nasıl kullanılır yazısı temel kavramları anlatır. Kurulum seçenekleri n8n barındırma belgelerinde (yeni sekmede açılır) anlatılır. Ekibiniz zaten Microsoft 365 içinde çalışıyorsa Power Automate (yeni sekmede açılır) ek araç gerektirmeden başlar.

Yapay zeka adımları iş akışına nasıl eklenir

Yapay zeka adımı, akışın ortasında metni okuyup karar ya da yapılandırılmış veri üreten bir düğümdür. Büyük dil modeli (LLM) burada sohbet etmez, tek bir işi yapar. Tipik adımlar şunlardır:

• Gelen e-postayı konusuna göre sınıflandırıp doğru ekibe yönlendirme
• Uzun bir müşteri yazışmasını CRM notu olarak özetleme
• Serbest metinden ad, tutar ya da tarih gibi alanları JSON biçiminde çıkarma
• Taslak cevap hazırlayıp insan onayına sunma

Modelden her seferinde aynı şemada çıktı isteriz ve bu çıktıyı akışın sonraki adımına geçmeden doğrularız. Şemaya uymayan çıktı hata rotasına düşer. Model olarak GPT, Claude, Gemini ya da kendi sunucunuzda çalışan Llama, Mistral, Qwen gibi açık ağırlıklı modeller kullanılabilir.

Akıştaki adımlar önceden belli değilse ve sistemin hangi aracı çağıracağına kendisi karar vermesi gerekiyorsa sabit akış yetmez. Bu durumda araç kullanan yapay zeka ajanları daha doğru bir çözümdür.

İnsan onayı, hata yönetimi ve izleme nasıl kurulur

Güvenilir bir iş akışı, başarısız olduğunda ne yapacağı önceden tanımlanmış akıştır. Kurduğumuz her akışta şu dört parçayı ararız:

• İnsan onayı: tutarı belli bir sınırı aşan iade ya da müşteriye gidecek yapay zeka cevabı, Teams, Slack ya da e-posta üzerinden onaya düşer.
• Yeniden deneme: geçici bağlantı hatalarında adım belirli aralıklarla yeniden denenir.
• Hata akışı: n8n'deki Error Trigger düğümü ya da Make'teki hata rotaları gibi yapılarla başarısız çalışma kayda geçer ve sorumluya bildirilir.
• Tekrar koruması: aynı kayıt iki kez gelirse ikinci fatura ya da ikinci e-posta oluşmaz.

Akışların çalışma geçmişi saklanır, böylece bir müşteri "e-postam neden gelmedi" diye sorduğunda hangi adımda ne olduğu görülebilir. Akışların izlenmesini, hata çözümünü ve platform güncellemelerini dışarı vermek isterseniz yönetilen workflow hizmeti bu işi sürekli yürütür.

İş akışı otomasyonunun maliyeti neye bağlı

İş akışı otomasyonunun maliyeti bağlanan uygulama sayısına, akışın dallanmasına ve aylık çalışma hacmine bağlıdır. Teklifi belirleyen etkenler şunlardır:

• Kullanılacak araç ve barındırma biçimi, yani bulut ya da kendi sunucunuz
• Bağlanacak uygulamaların hazır bağlayıcısı olup olmadığı
• Yapay zeka adımı sayısı ve model kullanımının aylık hacmi
• Onay, hata akışı ve kayıt tutma gereksinimleri
• Teslimden sonraki bakım ve değişiklik desteği

Ücretsiz ilk görüşmede otomatikleştirmek istediğiniz işi adım adım anlatmanızı ve kullanılan uygulamaların listesini isteriz. Satış sonrası müşteri verisi akışları özellikle CRM etrafında yoğunlaşıyorsa CRM yapay zeka entegrasyonu sayfamıza da bakabilirsiniz. Kapsamı netleştirmek için iş akışı teklifi talep edebilirsiniz.

KVKK açısından veri nerede işleniyor

İş akışı kişisel veri taşıyorsa her adımda verinin hangi ülkede işlendiği KVKK (Kişisel Verilerin Korunması Kanunu) açısından önemlidir. Bulut tabanlı bir otomasyon aracı ya da yurt dışında barındırılan bir dil modeli API'si kullanıldığında veri yurt dışına aktarılmış olur. 6698 sayılı Kanun'un 9. maddesi bu aktarımı 2024'te değişen kurallara bağlar.

Bu yüzden akışı tasarlarken her adım için veri haritası çıkarırız. Gereksiz alanları modele göndermeden önce maskeleriz ve gerektiğinde kendi sunucunuzda çalışan n8n ile açık ağırlıklı bir model öneririz. Aktarımın hukuki dayanağını hukuk danışmanınızla birlikte belirlemenizi öneririz.

Sektörlere göre kullanım alanları

• kullanım alanı 01

  Web formundan CRM'e talep akışı

  Form talebi CRM'e kaydedilir, yapay zeka talebi sektöre ve aciliyete göre etiketler, ilgili satış temsilcisine bildirim gider.

• kullanım alanı 02

  Destek e-postası yönlendirme

  Gelen e-postalar konu ve dile göre sınıflandırılır, iade talepleri ayrı kuyruğa düşer.

• kullanım alanı 03

  Fatura ve tahsilat hatırlatması

  Vadesi yaklaşan faturalar için muhasebe sisteminden veri çekilir, müşteriye kişiselleştirilmiş hatırlatma gönderilir.

• kullanım alanı 04

  E-ticaret sipariş istisnaları

  Örneğin bir e-ticaret şirketi adres hatası ya da stok sorunu olan siparişleri otomatik olarak ayırıp müşteri hizmetlerine görev açabilir.

• kullanım alanı 05

  Toplantı notlarından görev oluşturma

  Toplantı dökümü özetlenir, kararlar ve sorumlular proje aracına görev olarak eklenir.