Yapay zekâ, artık yalnızca araştırma laboratuvarlarının ya da teknik ekiplerin gündeminde değil; gerçek iş dünyasının merkezinde yer alıyor. Ancak kurumların bu teknolojiyi günlük operasyonlarına nasıl entegre edeceği, hangi süreçlerde en yüksek verimi alacağı ve iş sonuçlarına nasıl yansıtacağı hâlâ en kritik sorular arasında. Arbalet, tam da bu noktada fark yaratan bir yaklaşım sunuyor. Çünkü Arbalet, belirli bir departmana ya da belirli bir uzmanlığa hapsedilmiş bir sistem değil; herhangi bir sektörde, herhangi bir süreçte, herhangi bir görevi öğrenip uygulayabilen bir yapay zekâ çalışanıdır. Bu bölümde Arbalet’in en sık kullanıldığı senaryoları hem örneklerle hem de kurumsal faydalarla aktaracağız. Burada amaç, Arbalet’in yalnızca bir konuşma motoru olmadığını; gerçek süreçleri sonuçlandıran, operasyonu taşıyan ve kurumun iş yükünü somut şekilde azaltan bir dijital ekip arkadaşı olduğunu net biçimde ortaya koymak.  Çağrı Merkezi Yanıt Otomasyonu Bir çağrı merkezinin en büyük zorluklarından biri, tekrarlayan soruların yoğunluğu ve operatörlerin üzerinde biriken iş yüküdür. Müşteri her aradığında benzer talepler iletir: hesap özeti, fatura bilgisi, teslimat durumu, şifre sıfırlama, randevu talebi… Bu taleplerin her biri veri kontrolü, doğrulama ve aksiyon gerektirir. Arbalet bu süreci iki şekilde dönüştürür: Soru yanıtlamaz, çözüm üretir. Müşteri “Paketim nerede?” dediğinde Arbalet ilgili sistemlere bağlanır, gönderi takip bilgisini çeker, teslimat durumunu kontrol eder, gerekirse kurye sistemine bir bildirim gönderir ve sonucu müşteriye sunar. Operatör için otomatik işlem yapar. Operatörün işini kolaylaştırmak için arka planda veri toplar, form doldurur, onay bekleyen işleri sıraya koyar. Bu yaklaşım, çağrı merkezlerinde operasyon hacmini belirgin şekilde hafifletir. Uyum ve Mevzuat Takibi Birçok sektörde en kritik süreçlerden biri, sürekli değişen mevzuatları takip etmek ve buna göre kurum içi uyum kontrolleri yapmaktır. Bankacılık, ödeme sistemleri, lojistik, sağlık, enerji ve kamu gibi alanlarda bu takip hem zaman alıcı hem de hata riski yüksek bir süreçtir. Arbalet’in bu alandaki rolü: Yeni bir yönetmelik yayımlandığında ilgili maddeleri analiz eder. Kurum içindeki süreçlerle karşılaştırır ve uyumsuzlukları tespit eder. Gerekli aksiyonları listeler veya otomatik olarak başlatır. Raporları hazırlar ve ilgili birimlere iletir. Bu sayede uyum süreci insanların rutin görevleri olmaktan çıkar; Arbalet’in sürekli teyakkuz hâlinde yönettiği bir akışa dönüşür. IT ve Sistem Yönetimi IT ekiplerinin günlük iş yükü oldukça geniştir: erişim talepleri, şifre sıfırlama, sistem performans raporları, hata tespiti, kullanıcı tanımları, log inceleme, güvenlik kontrolleri… Bu işlerin çoğu bilgi gerektirir, ama aynı zamanda tekrarlayan ve yorucu çalışmalardır. Arbalet burada şu rolleri üstlenir: Sistem durumunu analiz eder, gerektiğinde uyarı üretir. Hata loglarını inceleyip olası nedenleri sıralar. Routine IT taleplerini otomatik olarak çözer. Erişim ve yetki taleplerini iş kurallarına göre onaylar. Kaynak kullanımını izler ve periyodik rapor üretir. Böylece IT ekipleri mikro görevlerden kurtulup stratejik konulara vakit ayırabilir. Veri Analitiği ve Raporlama Çoğu kurumda raporlama hâlâ manuel yapılan bir iştir. Ekipler, farklı sistemlerden veri çekmek, bu verileri dönüştürmek, temizlemek, anlamlandırmak ve rapora dökmek için ayda onlarca saat harcar. Arbalet bu süreci uçtan uca otomatikleştirir. Arbalet’in analitik yeteneği: Veri kaynaklarına bağlanır. Gerekli alanları çeker. Temizlik ve doğrulama yapar. Kuruma özel iş mantıklarını uygular. Raporu hazırlayıp ilgili kişilere gönderir. Bu raporlar ister günlük, ister haftalık, ister tetiklenen senaryolarla otomatik şekilde üretilebilir. Politika ve Prosedür Sorgulama Büyük organizasyonlarda çalışanların en çok zorlandığı konulardan biri, kurum içi kuralları ve prosedürleri doğru şekilde bulmaktır. Her departmanın yüzlerce dokümanı olabilir ve bu dokümanların doğru versiyonunu bulmak çoğu zaman zaman kaybettirir. Arbalet burada bir “kurumsal asistan” gibi çalışır: Çalışanın sorusunu anlar. İlgili prosedürü bulur ve özetler. Gerekirse hangi adımların uygulanacağına dair rehberlik sunar. Süreçlerin doğru şekilde uygulanmasını garanti altına alır. Bu özellik özellikle onboarding süreçlerinde ve operasyon ekiplerinde önemli bir verimlilik sağlar. Müşteri Destek Operasyonları Müşteri destek ekipleri çoğu zaman aynı tip taleplerle karşılaşır: kayıt güncelleme, belge gönderimi, iade süreçleri, randevu oluşturma, hesap yönetimi… Bu işler manuel yapıldığında hem zaman kaybı yaratır hem de hata riski doğurur. Arbalet bu talepleri: - Okur - Sınıflandırır - İlgili sistemlere bağlanarak çözer - Gerekirse kullanıcıya otomatik dönüş yapar Bu da müşteri memnuniyetini ciddi şekilde artırır. Sektör Bağımsız Bir Yaklaşım Arbalet’i özel kılan, belirli bir sektörün ihtiyaçlarıyla sınırlı olmamasıdır. Çünkü senaryo tabanlı mimarisi sayesinde Arbalet, süreç mantığını öğrenir ve her süreci bir görev şeklinde uygulayabilir. Bu nedenle Arbalet şu alanlarda başarıyla kullanılabilir: - Finans ve ödeme hizmetleri - Sigortacılık - Lojistik - Perakende - Sağlık - Kamu - Enerji - Üretim - Hizmet sektörleri Her sektörün kendine özgü kuralları olabilir; Arbalet hepsine uyum sağlar. Arbalet’in İşe Etkisi: Gerçek Sayılarla Kazanım Arbalet’in kullanım senaryoları sadece örneklerden ibaret değildir; kurumlarda doğrudan elde edilen kazanımlar çok nettir: Operasyonel iş yükü %40–70 azalabilir Yanıt süreleri dakikalardan saniyelere iner Raporlama saatler değil saniyeler alır Uyum süreçlerinde hata oranı neredeyse sıfırlanır Müşteri memnuniyeti belirgin şekilde artar Ekipler stratejik işlere odaklanır Arbalet’in gücü, gerçek iş yüklerini gerçek zamanlı olarak hafifletebilmesinden gelir.

Günümüzde birçok yapay zekâ aracı, verilen talimatı anlamaya ve buna karşılık bir çıktı üretmeye odaklanıyor. Fakat kurumsal hayatta işler çoğu zaman tek adımlı komutlardan çok daha karmaşıktır. Bir görevi tamamlamak; doğru veriyi bulmayı, süreci işletmeyi, kontrolleri yapmayı ve sonuçları doğru formatta sunmayı gerektirir. Arbalet’in senaryo tabanlı mimarisi , tam da bu karmaşıklığı yönetebilmek için tasarlanmış bir modeldir. Bu yapı sayesinde Arbalet, yalnızca soruları yanıtlayan bir araç olmaktan çıkar, uçtan uca iş akışı yürüten bir dijital çalışan hâline gelir. Bir Komut Değil, Bir Senaryo Mantığı Senaryo tabanlı yaklaşım, Arbalet’e verilen her görevin belirli bir iş akışına dönüştürülmesi anlamına gelir. Örneğin “müşteri değerlendirme raporu hazırla” talebi, Arbalet için tek bir çıktı üretme işi değildir. Bu görev; ilgili verilerin kaynak sistemlerden alınmasını, doğruluk kontrollerinin yapılmasını, eksik verilerin tamamlanmasını, kurum içindeki iş kurallarının uygulanmasını ve nihai raporun doğru formatta hazırlanmasını içeren çok adımlı bir senaryoya dönüşür. Bu yapı, Arbalet’in yalnızca yanıt veren değil, işi sonuçlandıran bir yapay zekâ olmasını sağlar. Her Adım Öğrenilebilir ve Geliştirilebilir Senaryolar, Arbalet’in kendini geliştirebilmesi için önemli bir yapıdır. Çünkü Arbalet, süreç içinde karşılaştığı örneklerden, sonuçlardan ve geri bildirimlerden sürekli öğrenir. Bu sayede zamanla hem daha hızlı hem daha doğru çalışır. Bir başka deyişle Arbalet, klasik anlamda kodlanmış bir süreç uygulaması değil; süreci yaşayan ve geliştiren bir yapıdır. Kurumun İş Yapış Tarzına Uyum Sağlayan Esneklik Her kurumun ihtiyaçları, iş akışları ve kuralları farklıdır. Bu nedenle Arbalet’in senaryo mimarisi son derece esnek bir yapıda tasarlanmıştır. Bir görev için oluşturulan senaryo, başka bir kurumda tamamen farklı bir akışla çalışabilir. Örneğin bir şirket müşteri doğrulamada sadece üç adım uygularken, başka bir şirket dokuz adım kullanabilir. Arbalet her iki senaryoya da uyum sağlar. Çoklu Departman İşlemlerini Tek Noktadan Yürütme Gerçek iş dünyasında bir görev çoğunlukla birden fazla departmanı ilgilendirir. Satın alma, muhasebe, insan kaynakları, operasyon, uyum birimi… Hepsi zaman zaman aynı talep üzerinde çalışmak zorunda kalır. Arbalet’in senaryo yapısı bu karmaşayı ortadan kaldırır. Çoklu departman gerektiren işler, Arbalet tarafından tek bir çatı altında yönetilir; böylece departmanlar yalnızca Arbalet’in sunduğu çıktılar üzerinden ilerler. Kontrol, Doğrulama ve Güvenlik Adımları Dahil Senaryo tabanlı mimari aynı zamanda sürece gömülü kontrol mekanizmaları sunar. Örneğin: - Risk kontrolü - Uyum kontrolleri - Veri geçerlilik denetimi - Yetki doğrulaması - Format kontrolü Tüm bu adımlar senaryonun doğal parçalarıdır. Böylece Arbalet yalnızca işi yapmakla kalmaz, doğru şekilde yapar. Özetle: Arbalet İşin Mantığını Anlar Senaryo tabanlı mimari sayesinde Arbalet, verilen bir görevin yalnızca nasıl yapılacağını değil, neden öyle yapıldığını da anlamaya başlar. Bu da onu basit komut alan sistemlerden ayırır. Arbalet, bir görevi bir kez öğrendiğinde, her tekrarında aynı kaliteyi ve tutarlılığı sağlar. Bu yaklaşım, Arbalet’i “yapay zekâ çalışanı” kategorisinin merkezine yerleştirir.

Bir kurumun kendine has bir dili, ritmi, iş yapış biçimi ve kültürü vardır. Departmanlar arasındaki akışlar, kullanılan terimler, kritik karar noktaları, raporlama biçimleri, uyulması gereken kurallar ve hatta operasyonun temposu bile o kuruma özeldir. Bu nedenle genel amaçlı bir yapay zekânın, hiçbir özelleştirme yapılmadan bir kurumun günlük işlerini doğru şekilde yönetebilmesi mümkün değildir. İşte tam da bu noktada Arbalet’in en güçlü yönlerinden biri devreye girer: kuruma özgü zekâ katmanı. Arbalet’i diğer yapay zekâ araçlarından ayıran şey, yalnızca bilgi üretmesi değil; kurumun kendi bilgi altyapısına, süreçlerine ve kurallarına tamamen uyumlanan özel bir zihin oluşturmasıdır. Arbalet, şirketinize özel terimleri, veri yapılarını, süreç akışlarını, görev tanımlarını ve iş kurallarını öğrenir. Böylece kurumun içinde yıllardır çalışan biri gibi davranabilir. Teknik tarafı karmaşık gibi görünse de aslında temel prensip oldukça basittir: Arbalet önce sizi öğrenir, sonra sizin yerinize çalışır. Bu öğrenme süreci çok katmanlı ilerler. İlk aşamada Arbalet, kurumun sunduğu dokümanları, süreç tanımlarını, prosedürleri, formları ve bilgi kaynaklarını analiz eder. Ardından sistemler arası ilişkileri çözer; CRM’den gelen veri ile ERP’deki alanın nasıl bağlandığını, insan kaynakları uygulamasındaki bir bilginin hangi süreçte kritik olduğunu ya da müşteri hizmetlerindeki taleplerin hangi departmana aktığını anlamaya başlar. Bu, Arbalet’in yalnızca bir veri işleyicisi olmadığını, kurumun iç dokusunu gerçekten kavrayan bir çalışan gibi davrandığını gösterir. Arbalet’in kuruma özgü zekâ katmanının bir diğer önemli özelliği, bağlamı koruyabilme yeteneğidir. Örneğin bir müşteri talebini çözerken yalnızca o talebi okumaz; müşterinin geçmiş işlemlerini, daha önce açılmış kayıtları, ilgili departmanların notlarını ve süreç içindeki tüm adımları birlikte değerlendirir. Böylece hem daha doğru karar verir hem de süreci gereksiz adımlarla uzatmaz. Bu, klasik yapay zekâ modellerinde sık görmediğimiz bir davranıştır; çünkü çoğu araç yalnızca kendisine verilen komutla sınırlı çalışır. Kuruma özgü zekânın sağladığı en büyük avantajlardan biri de tutarlılıktır. Kurum içinde farklı çalışanlar aynı talebe farklı yaklaşımlar gösterebilir; bu da verim kaybına, zaman kaybına ve kalite dalgalanmalarına yol açabilir. Arbalet ise her zaman aynı standartla, aynı yöntemle ve aynı kaliteyle çalışır. Bu, süreçlerde hem öngörülebilirliği artırır hem de hizmet seviyesini yükseltir. Elbette Arbalet’in öğrenme süreci statik değildir. Sistem canlıdır; kurumda yeni bir süreç devreye girdikçe, bir kural güncellendikçe veya işleyişte yeni bir yöntem benimsenince Arbalet de buna uyum sağlar. Bu sayede yapay zekânız, tıpkı bir çalışan gibi zaman içinde daha tecrübeli hâle gelir, kurum kültürünü daha iyi kavrar ve işinizi daha doğru biçimde yürütür. Bir başka önemli nokta ise güvenliktir. Arbalet’in kuruma özgü zekâ katmanı tamamen izole çalışır. Yani şirketinizin iç verileri, süreçleri ve dokümanları başka kurumlarla paylaşılmaz; Arbalet her şirket için ayrı bir beyin oluşturur. Bu sayede hem veri gizliliği sağlanır hem de kurumsal özgünlük korunur. Sonuç olarak Arbalet’in kuruma özgü zekâ yaklaşımı, yapay zekâ kullanımını basit bir chatbot seviyesinden çıkarıp gerçek anlamda dijital bir ekip arkadaşına dönüştürüyor. Arbalet, yalnızca sizin için çalışmaz; sizin gibi çalışır.

Son yıllarda yapay zeka destekli chatbotların hem bireysel hem kurumsal kullanımda yaygınlaştığını görüyoruz. Soru soruyor, yanıt alıyoruz; bilgi istiyoruz, veriyorlar. Ancak bu noktada Arbalet’i sıradan bir chatbot ile aynı kategoriye koymak büyük bir yanılgı olur. Çünkü Arbalet’in temel tasarım felsefesi “konuşan bir yapay zekâ” üretmek değil; iş yapan bir yapay zekâ çalışanı yaratmaktır. Aralarındaki fark, bir şirket içinde asistan ile uzman çalışan arasındaki fark kadar belirgindir. Geleneksel chatbotlar temelde soru-cevap mantığıyla çalışır. Kullanıcı bir şey sorar, bot yanıt verir. Bu yapı, bilgi alma süreçlerinde hızlıdır ancak gerçek iş dünyasında pek çok görevin bu kadar basit olmadığını hepimiz biliyoruz. Bir talebi çözmek, bir veriyi hazırlamak ya da bir süreci işletmek çoğu zaman bir dizi adımdan oluşur; doğru kaynaklara ulaşmayı, doğru kararları vermeyi ve doğru kişilere doğru zamanda bilgi aktarmayı gerektirir. İşte Arbalet’in farkı bu noktada ortaya çıkar. Arbalet, yalnızca verdiğiniz soruları yanıtlamakla yetinmez; işin tamamını sahiplenir, uçtan uca yürütür, sonuç üretir ve bunu sizin adınıza arka planda yapar. Bu nedenle Arbalet’i bir chatbot olarak tanımlamak, onun gerçek yeteneklerini göz ardı etmek olur. Arbalet, ihtiyaç duyduğu bilgiyi kendi içinde organize eden, süreçleri öğrenen, kurumun veri yapısına uyum sağlayan ve gerçek operasyon yükünü omuzlayan bir yapay zekâ çalışanıdır. Bir chatbot’un aksine Arbalet sadece konuşmayı değil, işi anlamayı ve tamamlamayı merkeze alır. Sadece kullanıcıyla etkileşim kurmaz; kurumun sistemleriyle, dokümanlarıyla, süreçleriyle ve verileriyle çalışır. Arbalet’in bir diğer ayrıştırıcı özelliği, kurum kültürünü, iş yapış biçimlerini ve kuralları öğrenebilme yeteneğidir. Geleneksel chatbotlar genellikle genel amaçlıdır; çok geniş bir yanıt aralığı sunar ama derinlemesine özelleşemez. Arbalet ise her kurum için ayrı bir zekâ modeline dönüşür. Şirketinize özel terimler, süreç tasarımları, veri akışları, departmanlar arası ilişkiler gibi birçok iç bilgiyi öğrenebilir ve bunu işlerken kullanabilir. Böylece “x şirketteki Arbalet” ile “y şirketteki Arbalet” aslında bambaşka iki dijital çalışan hâline gelir. Bu fark, gerçek dünyadaki karşılığıyla şöyle açıklanabilir: Bir chatbot size tarif verir; Arbalet ise mutfağa girip yemeği pişirir. Bir chatbot size sürecin nasıl yürüdüğünü açıklar; Arbalet süreci gerçekten yürütür. Bir chatbot ne olduğunu söyler; Arbalet ne yapılması gerektiğini bilir ve yapar. İşte Arbalet’i diğer tüm yapay zekâ araçlarından ayıran temel özellik budur — iletişim odaklı değil, sonuç odaklı olması. Bugünün iş dünyasında şirketler sadece konuşan bir yapay zekâ istemiyor. Sürekli büyüyen iş yükü, artan müşteri talepleri, karmaşık süreçler ve yoğun rekabet ortamı, kurumları gerçek anlamda iş üretebilen dijital çalışanlara yönlendiriyor. Arbalet tam da bu ihtiyacın cevabı olarak ortaya çıkıyor. Üstelik Arbalet’in karar alma mekanizması da sıradan bir botun çok ötesindedir. Yalnızca verilen komutları takip etmek yerine, süreç içindeki bağlamı analiz eder, eksik bilgileri tamamlar, riskleri kontrol eder ve gerektiğinde alternatif yollar arasında seçim yapabilir. Bu nedenle Arbalet, kurumsal teknolojiler dünyasında yeni bir kategoriyi temsil eder: AI Worker — Yapay Zekâ Çalışanı. Bugün chatbot’lar ile yaşadığımız deneyim, bilgiye erişimi kolaylaştırmaktır. Ancak Arbalet’in sunduğu şey, operasyon yönetimini dönüştürmek, iş gücünü ölçeklendirmek, süreçlerin hatasız ilerlemesini sağlamak ve kurum içindeki bilgi yükünü azaltmaktır. Arbalet, bir çalışan gibi düşünebilen, iş yapabilen ve farklı departmanlara paralel katkı sağlayabilen bir yapay zekâdır. İşte bu yüzden onu chatbot kategorisine koymak, bu dönüşümün boyutunu görmezden gelmek olur. Arbalet bir sohbet aracı değil; kurumunuzun yeni dijital ekip arkadaşıdır.

Dijital dönüşüm, iş dünyasının en hızlı değişen alanlarından biri haline geldi. Kurumlar artık tek bir sistemle değil; CRM’ler, ERP’ler, müşteri destek uygulamaları, veri tabanları, bulut servisleri ve dahasıyla çevrili bir ekosistem içinde çalışıyor. Bu yapı büyüdükçe, operasyon yükü de aynı hızla artıyor. Ekiplerin yönetmesi gereken iş sayısı çoğalıyor, manuel süreçler karmaşıklaşıyor ve insan hatası riski kaçınılmaz hale geliyor. Bu noktada kurumların gerçek anlamda nefes alabilmesi, tekrarlayan işlerin güvenilir şekilde devredilebilmesi ve operasyonel akışın kesintisiz ilerleyebilmesi için yeni bir çalışma modeline ihtiyaç duyuluyor. İşte Arbalet bu ihtiyacın cevabıdır. Arbalet, kurumların iş yapış biçimlerini öğrenen, süreçlerini anlayan, belge ve verileri yorumlayan, karar veren ve aksiyon alan yeni nesil bir yapay zekâ çalışanıdır. Yani Arbalet, klasik otomasyonlara benzemez; yalnızca bir tetikleme veya bir “komut” ile sınırlı değildir. Arbalet kendi görevlerini yönetebilen, süreci başlatıp sürdürebilen ve tamamlayabilen otonom bir dijital ekip arkadaşı gibi davranır.  Arbalet Neden Bir Yazılımdan Daha Fazlasıdır? Arbalet’in en güçlü yönü, kurumun kendi dinamiklerini öğrenmesidir. Her şirketin farklı müşteri profilleri, sektör jargonları, süreç adımları, belge tipleri ve iş kuralları vardır. Bu nedenle hiçbir standart otomasyon çözümü, bir kurumu tam olarak karşılayamaz. Arbalet ise “genel bir yapay zekâ modeli” ile değil, kurumdan gelen bilgilerle, kurumda kullanılan terimlerle ve kurum içi operasyonlarla beslendiği için benzersiz bir zekâ katmanı oluşturur. Bu yaklaşıma kuruma özgü yapay zekâ denir. Arbalet, o kurumun diliyle konuşur, o kurumun proseslerine göre çalışır ve her kurumda farklı davranır. Böyle bir mimari, şirketlerin kendi işleyişine tamamen uyum sağlayan bir dijital çalışan ortaya çıkarır. Örneğin, müşteri destek operasyonunda kullanılan terimleri, IT süreçlerinde kullanılan teknik kavramları, uyum departmanının kontrol noktalarını ya da satın alma biriminin takip ettiği kritik adımları öğrenir. Daha sonra bu bilgileri kullanarak görevleri devralır, süreçleri hızlandırır ve hataları minimuma indirir. Arbalet’in Temel Mantığı: Tanımla, Öğret, Çalışsın Arbalet’i özel kılan şey, sizin işinizi adım adım öğrenebilmesidir. Arbalet’e bir iş nasıl yapılır, hangi adımlardan geçer, hangi durumlarda hangi kararı vermesi gerekir gibi bilgiler senaryolarla tanımlanır. Bu senaryolar, sürükle-bırak tasarlayıcılarla kolayca oluşturulabilir. Yani bir geliştirici olmanız gerekmez. Senaryoyu oluşturduktan sonra Arbalet o işi tamamen üstlenir. - Bu çalışma modeli şu avantajları getirir: - İşin her adımı kayıt altındadır. - Sürecin nasıl ilerlediği şeffaftır. - Gerekirse değişiklik yapmak çok kolaydır. - Arbalet her görevi aynı standartla yürütür. - İnsan hatası ortadan kalkar. Bu sayede ekipler günlük olarak uğraştıkları tekrar eden operasyon yükünden kurtulur. Arbalet Neleri Yapabilir? Arbalet’in yetenekleri tek bir alana sıkışmış değildir. Çok farklı kategorilerde çalışabilir ve şirketler büyüdükçe Arbalet’in üstlendiği işlerin sayısı da artar. 1. Müşteri Destek Operasyonları E-postaları okur, sınıflandırır, anlamlandırır ve doğru yanıtı hazırlar. Gerekirse CRM’e kayıt açar, talebi yönlendirir veya doğrudan çözer. 2. Belge Okuma ve Doğrulama Sözleşmeleri, formları, faturaları, başvuru evraklarını ve diğer belgeleri okur; eksik alanları belirler ve ilgili kişiye bildirir. Belgeleri doğrular, karşılaştırır ve onay sürecine dahil eder. 3. IT Operasyon Yönetimi Sistem alarmlarını izler, kritik hataları yakalar, log’ları okur, duruma göre ilgili birimi bilgilendirir ya da otomatik eylem başlatır. 4. Veritabanı ve Sistem Entegrasyonları SAP, CRM, BPM, web servisleri veya API’ler… Hangi sistemde veri varsa Arbalet oraya bağlanabilir. Bu sayede farklı yerlerde parçalı duran tüm veriler birleşir ve tek bir akış haline gelir. 5. Uyum ve Mevzuat Süreçleri Kural setlerine göre her adımı kontrol eder. Eksik uyum adımlarını tespit eder, riskli durumları işaretler, gerektiğinde müdahale eder. 6. Raporlama ve Analitik Süreçlerden, sistemlerden veya belgelerden gelen verileri analiz eder, rapor oluşturur ve belirli aralıklarda otomatik iletir. Kısacası Arbalet, her departmanın iş yükünü azaltır ve süreci kendi kendine ilerleyen bir yapıya dönüştürür. Arbalet ile Çalışmanın Kuruma Sağladığı Fark Her kurum Arbalet’i devreye aldığında benzer bir değişim yaşar: Operasyon yükü azalır, süreçler hızlanır, karar kalitesi artar ve hata oranı düşer. Bunun dört temel nedeni vardır: 1. Sürekli Çalışan Bir Dijital Ekip Arkadaşı Arbalet yorulmaz, ara vermez, unutmaz. Bu nedenle süreçler kesintisiz akar ve bekleme süresi neredeyse sıfıra iner. 2. Standartlaşmış İş Kalitesi Her görev aynı doğrulukla yürütülür. Farklı çalışanların farklı yorumlar yapması gibi bir durum ortadan kalkar. 3. Departmanlar Arası Köprü Görevi Arbalet tüm sistemleri birleştiren bir merkez görevi görür. Bir departmanın yaptığı iş diğerine sorunsuz şekilde aktarılır. 4. Gerçek İş Sonucu Üreten Yapay Zekâ Chatbot’lar konuşur. Otomasyon tetiklenir. RPA tıklar. Arbalet ise analiz eder, karar verir ve işi tamamlar. Bu fark, Arbalet’i klasik otomasyonlardan tamamen ayırır. Kuruma Özgü Yapay Zekâ Katmanı Arbalet’in benzersiz yönlerinden biri, kurumun hafızasını öğrenebilmesidir. Her kurumun özel bir dili, kendine özgü süreçleri ve sektör dinamikleri vardır. Arbalet bu bilgileri kendi içinde bir "kurumsal zekâ modeli" haline getirir. Bu sayede dışarıdan görünen sıradan bir iş bile, Arbalet için kurumun bağlamına göre anlam kazanır. Örneğin: Bir terim farklı departmanlarda farklı anlam taşıyorsa, Arbalet bu farkı öğrenir. Bir hatanın risk derecesi departmana göre değişiyorsa, bunu ayırt eder. Bir müşterinin geçmiş talep bilgisi varsa, buna göre yanıt oluşturur. Bu yaklaşım yapay zekâyı bir araç olmaktan çıkarıp, organizasyonun bir parçası haline getirir. Arbalet ile Dönüşen İş Yapış Şekli Arbalet kullanmaya başlayan şirketler, bir süre sonra işlerini farklı yönetmeye başlar. Çünkü Arbalet’e devredilen işler bir daha geri dönmez; süreç kendini sürekli iyileştiren bir mekanizmaya dönüşür. Ekipler artık operasyonla vakit kaybetmek yerine, işin nasıl daha iyi yapılabileceğine odaklanır. Bu da doğal olarak: - Verimliliği artırır - Çalışma maliyetlerini düşürür - Çalışan memnuniyetini yükseltir - Müşteri deneyimini iyileştirir Sonuçta kurum daha çevik, daha hızlı ve daha güvenilir hale gelir. Arbalet Kurumların Yeni Dijital Çalışanıdır Arbalet’in sunduğu şey basit bir otomasyon değildir. Arbalet, bir kurumun günlük operasyonlarını üstlenen, süreçleri kendi başına yöneten ve işin sonunda gerçek sonuç üreten bir yapay zekâ çalışanıdır. Bu nedenle Arbalet, bir yazılım ürünü değil; bir çalışma tarzı, bir dönüşüm modeli ve kurumlara yeni bir hız kazandıran dijital bir ekip arkadaşıdır. Arbalet çalışır, süreçleri takip eder, işleri tamamlar. Siz ise sadece yön verirsiniz.

Kurumsal dünyada yapay zekâdan beklenen yalnızca bilgi üretmesi değil, bu bilgiyi doğru zamanda, doğru bağlamla, doğru kişiye sunmasıdır. Arbalet, bu hedefe senaryo tabanlı yaklaşımıyla ulaşır. Peki, bu ne anlama gelir? Gerçek Bir Uygulama: Sigorta Poliçesi Asistanı Diyelim ki bir müşteriniz sağlık sigortası poliçesiyle ilgili şu soruyu soruyor: “Fizik tedavi limitim ne kadar?” Bu basit gibi görünen soru, ancak doğru bir senaryo zinciriyle isabetli şekilde yanıtlanabilir. İşte Arbalet'in yaklaşımı: Soru Anlamlandırılır ve Kategorize Edilir İlk adımda, gelen serbest metin “Fizik tedavi limitim ne kadar?” sorusu, sistem tarafından belirli bir kategoriye eşlenir. Bu örnekte senaryo aşağıdaki seçeneklerden sadece birini belirler: Yatarak Tedavi Ayakta Tedavi Bekleme Süresi ve İstisnalar Kapsam Dışı ... vb. Bu sınırlı ama hedefe odaklı seçim sayesinde, modelin tahmin etmesi değil, kurallı karar alması sağlanır. Bu örnekte “Ayakta Tedavi” kategorisi belirlenir. Teminat Tablosu Taranır, Uygun Satır Seçilir Bir sonraki adımda sistem, kullanıcıya özel poliçe teminat tablosuna bakarak, soruyla en iyi eşleşen teminat satırını bulur. { "TeminatGrubu": "Ayakta Tedavi Teminatları", "Adi": "Fizik Tedavi ve Rehabilitasyon", "Uygulama": "Yıllık", "AnlasmaliKurumlar": { "KatılımPayı": "0%", "Limit": "Limit 5 (30 adet)(30 Seans)", "Muafiyet": "-" } } Bu yapı, klasik GenAI modellerinde mümkün olmayan kesinlik ve doğruluk sağlar. 

Son yıllarda yapay zekâ alanında en çok konuşulan konulardan biri, büyük dil modellerinin (LLM - Large Language Models) sunduğu GenAI (Generative AI) çözümleri oldu. Bu teknolojiler; içerik üretimi, özetleme, soru-cevap sistemleri gibi pek çok alanda etkileyici sonuçlar üretiyor. Ancak bu çözümlerin, gerçek kurumsal ihtiyaçları karşılamada yeterli olup olmadığı hâlâ tartışma konusu. Arbalet , bu tartışmaya net bir cevap sunuyor: Kurumsal süreçler, yalnızca metin üretmekten daha fazlasını gerektirir. İşte bu yazıda, Arbalet’in GenAI çözümlerinden nasıl ayrıştığını detaylı şekilde ele alıyoruz. Süreç Odaklılık vs Çıktı Odaklılık LLM Tabanlı GenAI: Kullanıcıdan gelen girdiye karşılık çıktı üretir. Cümle yazar, görsel oluşturur, öneride bulunur. Ancak bu çıktı, bir iş sürecinin parçası değildir; süreçten bağımsızdır. Arbalet: Karmaşık iş akışlarını uçtan uca yönetir. Belirli bir hedef doğrultusunda aksiyon alır, karar verir ve süreci yönetir. Üretim değil, operasyonel değer sağlar. Otonomi ve Karar Zinciri LLM: Kullanıcı tetiklemeden harekete geçmez. Sürekli komut bekler, kendi başına aksiyon almaz. Arbalet: İç ve dış tetikleyicilere yanıt verebilir, zamanlayıcılarla çalışabilir, gerektiğinde kendi kararlarını alarak süreci başlatabilir. Otonom davranış yeteneğine sahiptir. Hafıza ve Bağlam Yönetimi LLM: Hafızası sınırlıdır veya hiç yoktur. Sohbet esnasında geçici olarak bağlamı tutabilir, ancak bu bilgi oturum sona erdiğinde kaybolur. Arbalet: Uzun süreli hafıza ile çalışır. Günler, haftalar hatta aylar boyunca kullanıcıya, olaya, iş sürecine dair bağlamı koruyabilir ve bu bağlama göre davranabilir. Veri Kaynakları ile Etkileşim LLM: Eğitildiği veriyle sınırlıdır. Harici sistemlerle doğrudan iletişim kuramaz. Arbalet: Veritabanları, web servisleri, API’ler, SAP sistemleri, Excel dosyaları, OCR, e-posta gibi kaynaklarla aktif biçimde çalışır. Gerçek zamanlı veri ile dinamik çözüm üretir. Denetlenebilirlik ve Güvenlik LLM: Cevaplarının nasıl üretildiği açıklanamaz (black-box). Kurumsal denetim, tutarlılık ve şeffaflık ihtiyacını karşılamaz. Arbalet: Belirli senaryolara ve karar zincirlerine dayanır. Her eylem izlenebilir, gerekirse denetlenebilir. Kurumsal güvenlik ve regülasyonlara uygundur. Fine-Tuning vs Senaryo Tabanlı Esneklik LLM: Kuruma özel davranış kazandırmak için fine-tuning gerekir. Bu süreç pahalıdır, karmaşıktır, veri güvenliği açısından risklidir. Arbalet: Kullanıcı tanımlı senaryolar ve yapılandırılabilir araçlarla çalışır. Her türlü sürece kurum içinden kolayca uyarlanabilir. Kod yazmadan kurumun dilini ve işleyişini öğrenir. Sonuç Odaklılık LLM: Sonuç yerine metin üretir. Arbalet: Metin üretmek yerine sorunu çözer . Teslimat adresini bulur, sistemden veri çeker, eyleme geçer. Hedefe ulaşmak için aksiyon alır. Kurumsal Zekâ İçin Doğru Seçim LLM tabanlı çözümler, içerik üretimi için mükemmel birer araçtır. Ancak iş süreçlerini yöneten, karar alan ve sonuç üreten bir yapay zekâ arıyorsanız; Arbalet , ihtiyaç duyduğunuz bağlam, güvenlik ve operasyonel kontrolü size sağlar. Yapay zekânız sadece konuşmasın; iş yapsın.