Yapay Zeka & Otomasyon

Otomasyon uzun yıllardır kurumların gündeminde; ancak yapay zekanın devreye girmesiyle birlikte otomasyon artık sadece “tekrarlayan işleri hızlandırmak” anlamına gelmiyor. Yapay zeka destekli otomasyon, karar verebilen, öğrenebilen ve bağlama göre aksiyon alabilen yeni bir iş yapış modeli sunuyor. Bu dönüşüm doğru yönetilmezse karmaşa yaratır; doğru tasarlanırsa kurumsal verimlilikte çarpan etkisi oluşturur.

Klasik Otomasyon ile Yapay Zeka Destekli Otomasyon Arasındaki Fark

Klasik otomasyon, önceden tanımlanmış kurallar üzerinden çalışır. Yapay zeka ise belirsizlikle başa çıkabilir ve değişen koşullara uyum sağlar.

Kural tabanlı vs. veri tabanlı yaklaşım
Sabit senaryolar vs. öğrenen sistemler
“Eğer–ise” mantığı vs. olasılıksal kararlar

Bu fark, otomasyonun kapsamını ve etkisini kökten değiştirir.

Yapay Zeka Otomasyonu Nerede Gerçek Değer Üretir?

Her süreç yapay zeka ile otomatikleştirilmeye uygun değildir. Değer, özellikle karar yoğun ve değişken süreçlerde ortaya çıkar.

Müşteri taleplerinin sınıflandırılması ve yönlendirilmesi
Dolandırıcılık ve anomali tespiti
Talep tahmini ve kapasite planlama
Doküman, e-posta ve içerik işleme

RPA mı, AI mı, Yoksa Birlikte mi?

Kurumlarda sık yapılan hata, RPA ile AI’ı birbirinin alternatifi gibi görmektir. Oysa gerçek güç, bu iki yaklaşımın birlikte çalıştığı noktada ortaya çıkar.

RPA aksiyonu alır, AI kararı besler.

1. Karar–Aksiyon Ayrımını Doğru Yapmak

Yapay zeka genellikle “ne yapılmalı?” sorusuna cevap verir. Otomasyon ise “nasıl yapılmalı?” kısmını üstlenir. Bu ayrım net değilse sistemler karmaşık ve kırılgan olur.

2. İnsan Odaklı Otomasyon (Human-in-the-Loop)

Yapay zeka destekli otomasyon, insanı tamamen devre dışı bırakmak zorunda değildir. Kritik eşiklerde insan onayı hem kaliteyi hem güveni artırır.

En sürdürülebilir model, insan + AI iş birliğidir.

3. Veri Kalitesi Olmadan Otomasyon Olmaz

Yapay zeka otomasyonu, veriye bağımlıdır. Hatalı veya eksik veriyle çalışan otomasyon, hatayı ölçekler.

Otomasyon hız kazandırır; veri kalitesi yön belirler.

4. Üretimde İzleme ve Süreklilik

AI destekli otomasyon sistemleri üretime alındıktan sonra mutlaka izlenmelidir. Model drift veya veri değişimi otomasyon kararlarını bozabilir.

Karar doğruluğu
İş KPI’larına etki
Hata ve geri alma oranları

5. Güvenlik, KVKK ve Etik Boyut

Otomatik kararlar kişileri etkiliyorsa, güvenlik ve gizlilik riskleri büyür. Yapay zeka otomasyonu KVKK uyumlu ve açıklanabilir şekilde tasarlanmalıdır.

Kontrolsüz otomasyon, kurumsal risktir.

Yaygın Hatalar

Her süreci AI ile otomatikleştirmeye çalışmak
Karar ve aksiyon katmanını ayırmamak
İnsanı tamamen devreden çıkarmak
Otomasyonu PoC seviyesinde bırakmak

Sonuç

Yapay zeka ve otomasyon birlikte ele alındığında, kurumlar için sadece hız değil; esneklik ve öngörü de kazandırır. Ancak bu güç, doğru mimari ve yönetişim olmadan risk üretir. Başarılı kurumlar otomasyonu körleştirmez; akıllandırır. Gerçek dönüşüm, “daha hızlı çalışan sistemler” değil; “daha doğru karar alan ve doğru aksiyonu otomatikleştiren” sistemlerle mümkündür. Yapay zeka destekli otomasyon, insanın yerini almak için değil; insanı daha etkili kılmak için vardır.