Eğitimin Amacı ve Kapsamı
Klasik otomasyon araçları sabit kurallarla harika çalışır ancak serbest yazılmış bir müşteri e-postası, farklı formatta bir PDF veya belirsiz bir talep geldiğinde tıkanır. Eğitim, deterministik iş akışlarının içine doğru noktada yapay zeka (LLM API, OCR/doküman analizi, duygu ve niyet sınıflandırma) düğümleri yerleştirerek uçtan uca çalışan hibrit otomasyonlar kurmayı öğretir.
Katılımcılar yapılandırılmamış girdiyi JSON şemasına dönüştüren, güven skoruna göre yönlendirme yapan ve belirsiz durumlarda insan onayına düşen gerçek bir vaka akışı geliştirir.
Kimler Katılmalı?
- Temel otomasyon deneyimi olup akışlarına yapay zeka eklemek isteyen uzmanlar
- İş analistleri, operasyon geliştirme ve süreç otomasyonu ekipleri
- Müşteri operasyonları, finans ve tedarik süreçlerini dijitalleştiren birimler
- Low-code/no-code uygulama geliştiricileri
Kazanımlar
- Bir akışta hangi adımın klasik kural, hangi adımın LLM çağrısı olması gerektiğini tasarlar
- Serbest metin ve dokümanlardan katı JSON şemasıyla (structured output) veri çıkarır
- LLM çıktısını şema doğrulama ve iş kurallarıyla denetleyerek sonraki sistemlere güvenle aktarır
- Düşük güven skorlu veya yüksek riskli işlemleri otomatik olarak insan onay kuyruğuna yönlendirir
- Token maliyeti, gecikme süresi (latency) ve doğruluk dengesini gözeterek model seçer
Konular
Deterministik Otomasyon ve Yapay Zeka Birlikteliği
- Hibrit mimari: Kural motoru + LLM adımı + Kural motoru deseni
- Yapay zekayı tüm akış yerine dar ve ölçülebilir düğümlerde kullanma ilkesi
Yapılandırılmamış Veriden Yapılandırılmış JSON'a
- Serbest metin, form ve eklerden alan çıkarımı (entity extraction)
- Structured output / JSON şeması tanımlama ve zorunlu alan kontrolü
Sınıflandırma, Özetleme ve Yönlendirme Akışları
- Kategori, aciliyet ve duygu analizi ile akıllı yönlendirme (routing)
- Toplantı, çağrı veya talep geçmişini özetleyip ilgili ekibe iletme
Doğrulama, Güven Eşiği ve İstisna Yönetimi
- LLM çıktısını regex ve iş kurallarıyla doğrulama
- Belirsiz veya eksik bilgide insan onayına düşürme (fallback)
Maliyet, Performans ve Vaka Uygulaması
- Küçük/hızlı modeller ile büyük modeller arasında görev paylaştırma
- Uçtan uca vaka kurulumu ve test veri setiyle doğrulama
Bu Kategorideki Diğer Eğitimler
-
LLM API'leri, prompt chaining, yönlendirici (router), değerlendirici-iyileştirici (evaluator-optimizer) ve tool calling desenleriyle çok adımlı, bağlam duyarlı kurumsal iş akışları tasarlama.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Fatura, sözleşme, irsaliye, başvuru formu ve taranmış PDF'lerden OCR, vision-language modeller ve yapılandırılmış şema çıkarımıyla veri alıp ERP/muhasebe sistemlerine doğrulama kurallarıyla aktarma.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Ortak posta kutuları, destek talepleri ve iletişim formlarını LLM'lerle niyet, kategori, aciliyet ve duyguya göre sınıflandırma; eksik bilgi tespiti, ilgili ekibe yönlendirme ve taslak yanıt üretme.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Potansiyel müşteri (lead) zenginleştirme, puanlama, kişiselleştirilmiş erişim, toplantı öncesi hesap brifingi, CRM güncelleme ve teklif/takip otomasyonlarıyla satış ve pazarlama hunisini hızlandırma.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
İşe alım koordinasyonu, işe başlatma/ayrılış (onboarding/offboarding), çalışan politika soruları, izin/masraf/satın alma onayları ve iç hizmet taleplerini insan kontrol noktalarıyla otomatikleştirme.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Hazır konektörü olmayan sistemleri REST API, GraphQL, webhook, OAuth2/API Key kimlik doğrulama, sayfalama (pagination) ve JSON dönüşümleriyle otomasyon platformlarına bağlama.
- Canlı Kurs
- 5 modül
Bizimle iletişime geçin
