Birçok şirkette hala performans verileri farklı platformlardan elle toplanıyor, düzenleniyor ve rapor haline getiriliyor ve bu süreç ciddi zaman kaybına yol açıyor. Serve The Home tarafından yapılan yeni bir inceleme ise bu işlerin Nvidia GB10 donanımı üzerine kurulu yerel yapay zeka sistemleriyle tamamen otomatikleştirilebildiğini ortaya koyuyor. İncelemeyi yapan ekip, tekrar eden raporlama taleplerini insan müdahalesi olmadan karşılayan yapılandırılmış bir iş akışı tasarladı. Sistem, farklı dijital kaynaklardan gelen verileri belirlenen tarih aralıklarıyla çekiyor, temizliyor ve anlamlı raporlara dönüştürüyor. Daha önce uzun e-postalarla iletilen karmaşık istekler artık saniyeler içinde cevaplanabiliyor. Bu yaklaşım sadece hız kazandırmakla kalmıyor, aynı zamanda insan kaynaklı hataları da büyük ölçüde ortadan kaldırıyor. Kurumlar açısından bakıldığında bu, raporlama için yeni personel alma ihtiyacının ciddi biçimde azalması anlamına geliyor.
Yapay zeka iş akışları nasıl çalışıyor?
Kurulan sistem n8n gibi otomasyon araçlarıyla farklı analiz platformlarına bağlanıyor ve her adımı önceden tanımlanmış sıralı bir yapı içinde ilerletiyor. Böylece zaman aralıkları, filtreler ve sorgular her seferinde aynı şekilde uygulanıyor. İnceleme kapsamında geçmiş yıllara ait yaklaşık bin raporlama talebi sisteme yüklenerek doğruluk testleri yapıldı. Küçük yapay zeka modelleri basit isteklerde yeterli sonuç verse de karmaşık sorgularda hata oranı hızla yükseldi. Daha büyük modeller kullanıldığında ise adım başına doğruluk yüzde 99,9 seviyesinin üzerine çıktı. Bu da haftalık yaşanan iş akışı sorunlarını neredeyse yıllık nadir olaylara indirdi. Tüm veriler yerel Dell Pro Max sistemleri üzerinde çalıştırıldı ve dış buluta ihtiyaç duyulmadı. Böylece hem güvenlik korundu hem de gecikmeler minimuma indirildi.
Yapılan hesaplamalara göre sistemin donanım maliyeti yaklaşık on iki ay içinde kendini amorti ediyor. Otomasyon sayesinde özel bir raporlama pozisyonuna duyulan ihtiyaç tamamen ortadan kalktı ve şirket kaynakları daha üretken alanlara yönlendirilebildi. Yapay zeka artık makale görüntüleme sayıları, video etkileşimleri ve bülten performansı gibi metrikleri tek başına toplayıp özetleyebiliyor. Bu da editoryal ekiplerin veri girişi yerine içerik kalitesine odaklanmasını sağlıyor. Ancak sistemin başarısı doğrudan model doğruluğuna, iş akışı tasarımına ve hassas verilerin nasıl yönetildiğine bağlı. Yanlış yapılandırılmış bir otomasyon zinciri küçük hataları büyütebiliyor. Yine de ortaya çıkan tablo net: performans verisi toplama ve raporlama üzerine kurulu birçok rol, güvenilir yapay zeka otomasyonu yaygınlaştıkça ciddi risk altına girecek.
Henüz hiç yorum yapılmamış. İlk yorumu sen yap!
