7 Kurumsal Yapay Zekâ Projesinden Vaka Analizleri (OpenAI)

Herkese merhabalar,

Geçtiğimiz haftaki yazımda Google 'ın yapay zekâ gamında bulunan ürünlerle geliştirilen kurumsal projelerden gözüme çarpanları kısaca aktarmıştım. Bu hafta da OpenAI'ın vaka analizi olarak paylaştığı örnekleri araştırıp inceledim. Son aylardaki vakalardan beğendiğim 7 örneği sizlere aktaracağım. Gerçek use-case'leri incelemenin kıymetli olduğunu düşünüyorum. Bu yazı tipini seri haline getirip, belirli aralıklarla yeni vakaları paylaşmaya devam edeceğim.

Bu haftaki içerikte BBVA, Preply, London Stock Exchange Group (LSEG), Notion, Travelers, Boston Children’s Hospital ve AdventHealth şirketlerinden örnek AI projeleri yer alıyor.

Yazıya geçmeden Experinn ile ilgili kısa bir hatırlatmam var. Kurumsal şirketlerle yapay zekâ odaklı projelere hız kesmeden devam ediyoruz. Şirketinizde aşağıdaki başlıklardan ilgilendiğiniz bir alan olursa memnuniyetle görüşmek isteriz. Detaylı bilgi için: https://www.experinn.com/hizmetler/yapay-zeka

Hazırsanız bu haftanın yazısına geçelim.

7 Kurumsal Yapay Zekâ Projesinden Vaka Analizleri (OpenAI)

1. BBVA (Finans) & Proje: Kurumsal AI Dönüşümü

BBVA, 25’ten fazla ülkede faaliyet gösteren global bankacılık operasyonlarında çalışan verimliliği, müşteri deneyimi, risk, hukuk, operasyon ve yazılım geliştirme süreçlerini AI ile dönüştürmeye başlamış. Bankanın ihtiyacı, regüle bir ortamda çalışanların güvenli şekilde AI kullanabilmesi ve farklı departmanlardaki tekrarlayan bilgi işlerinin hızlanması olarak aktarılmış.

BBVA bu süreçte ChatGPT Enterprise’ı önce 3 bin çalışanla başlatmış, ardından kullanımı 100 binden fazla çalışana yaymış. Ekipler hukuk, risk, finans, pazarlama, müşteri hizmetleri ve mühendislik gibi alanlarda kendi iş akışlarına özel GPT’ler oluşturmuş.

Bu çalışmalar sonucunda;

• 100 binden fazla çalışan ChatGPT Enterprise kullanmaya başlamış.

• Haftalık aktif kullanım oranı %70’in üzerine çıkmış.

• Çalışan başına haftada yaklaşık 3 saat zaman kazanımı görülmüş.

• 20 binden fazla GPT oluşturulmuş, yaklaşık 4 bini düzenli kullanılıyor.

• Seçili iş akışlarında %80’e varan verimlilik artışı elde edilmiş.

Kaynak: OpenAI - BBVA

---

2. Preply (Eğitim / Teknoloji) & Proje: AI Destekli Ders İçgörüleri

Preply, online dil öğrenme platformunda öğrencilerin ders sonrası daha net geri bildirim alabilmesi ve eğitmenlerin kişiselleştirilmiş takip yükünü azaltması için OpenAI destekli Lesson Insights özelliğini geliştirmiş. Öğrenciler ders sonrası ilerlemelerini daha somut görmek istiyor, eğitmenler ise her öğrenci için ayrı ayrı ders notu, ödev ve gelişim takibi hazırlamak zorunda kalıyormuş.

Sistem, öğrencinin onayıyla 1:1 dersleri analiz ediyor ve ders bitiminden sonra hem öğrenci hem de eğitmen için özel bir rapor oluşturuyor. Bu raporda işlenen konular, gramer düzeltmeleri, yeni kelimeler, telaffuz geri bildirimi ve sonraki adımlar yer alıyor. Preply ayrıca, OpenAI API’lerini müşteri destek süreçlerinde, iç operasyonlarda ve otomasyonlarda da kullanıyor. Mühendislik tarafında ise Codex; kod yazma, PR inceleme, hata ayıklama ve geliştirme süreçlerini hızlandırmak için ekibin iş akışına girmiş.

Bu çalışmalar sonucunda;

• Preply çalışanlarında ChatGPT’nin haftalık aktif kullanım oranı %95’e ulaşmış.

• İngilizce öğrenen aktif kullanıcıların %75’i Lesson Insights’ı kullanıyor.

• Eğitmenlerin %70’ten fazlası bu özelliği aktif şekilde kullanıyor.

• Aktif öğrencilerin yaklaşık %75’i, özelliği kullanmaya başladıktan bir yıldan uzun süre sonra da kullanmaya devam ediyor.

• 300 binden fazla platform içi değerlendirmede Lesson Insights’ın memnuniyet skoru 4.7/5 seviyesinde.

• Ürünün product-market fit skoru %70 olarak ölçülmüş.

Kaynak: OpenAI - Preply

---

3. London Stock Exchange Group (LSEG) (Finans / Veri) & Proje: Güvenilir Finans Verisiyle AI İş Akışları Geliştirme

London Stock Exchange Group, finansal piyasa verileri ve altyapısı tarafında büyük kurumsal müşterilere hizmet veren bir yapı olduğu için AI kullanımında hız kadar güvenilirlik, regülasyon ve veri kontrolü de kritikmiş. Şirketin temel ihtiyacı; analistlerin, ürün ekiplerinin ve müşteri ekiplerinin büyük veri ve doküman setleri içinde daha hızlı araştırma yapabilmesi, özet çıkarabilmesi ve karar süreçlerini hızlandırabilmesiymiş.

LSEG, ChatGPT Enterprise ve OpenAI API’lerini ürün, mühendislik, araştırma ve operasyon ekiplerinde kullanmaya başlamış. Analistler finansal ve piyasa verilerini özetlemek, ürün ekipleri prototip geliştirmek, iş ekipleri ise müşteri iletişimi ve dokümantasyon hazırlamak için AI’dan yararlanmış. Şirket bu kullanımı hukuk, regülasyon, siber güvenlik ve veri gizliliği gerektiren bir ortamda, insan kontrolü ve yönetişim süreçleriyle birlikte yürütmüş.

Bu çalışmalar sonucunda;

• Bazı ürün release döngüleri 3-6 aydan yaklaşık 2 haftaya inmiş.

• Müşteri talebinden üretime geçiş süresi yaklaşık 4 haftaya kadar kısalmış.

• Analistlerin araştırma ve sentez süreçlerinde verimlilik artmış.

• Fikirlerin prototipe dönüşmesi bazı durumlarda saatler seviyesine inmiş.

• Ekipler arası bilgi akışı ve iş birliği çok daha verimli hale gelmiş.

Kaynak: OpenAI - LSEG

---

4. Notion (Yazılım / Verimlilik) & Proje: AI Voice Input

Notion, kullanıcıların Notion AI ile daha doğal şekilde çalışabilmesi için masaüstüne sesli komut özelliği eklemiş. Böylece kullanıcılar uzun promptları tek tek yazmak yerine konuşarak aktarabiliyor; özellikle fikir anlatma, araştırma başlatma, not alma ve Agent’a daha detaylı görev verme gibi işlerde klavye yükü azalıyor.

Bu özelliğin geliştirme tarafında OpenAI Codex kullanılmış. Notion’ın mobilde çalışan bir sesli giriş deneyimi varmış, ancak web ve masaüstü tarafında aynı özellik bulunmuyormuş. Ekip, Codex’e mobil kod tabanını ve web tarafında nasıl çalışması gerektiğini vermiş; Codex de web için ilk çalışan versiyonu tek seferde çıkarmış.

Bu çalışmalar sonucunda;

• Notion AI için sesli komut özelliği masaüstüne gelmiş.

• Kullanıcılar uzun ve detaylı AI isteklerini yazmak yerine konuşarak verebilir hale gelmiş.

• Mobildeki voice input deneyimi web ve masaüstü tarafına taşınmış.

• Normalde yaklaşık 2 hafta sürebilecek geliştirme işi Codex ile 3-4 saat içinde tamamlanmış.

• İlk çalışan versiyon ertesi gün kullanıcı testine açılmış.

• Codex, Notion’da ürün geliştirme ve küçük mühendislik işlerini hızlandıran bir yardımcı olarak kullanılmaya başlamış.

Kaynak: OpenAI - Notion

---

5. Travelers (Sigorta) & Proje: AI Destekli Hasar Bildirim Asistanı

Travelers, araç kazası sonrası hasar bildirim sürecinde müşterilere daha hızlı destek vermek ve yoğun dönemlerde operasyonel yükü azaltmak için AI Claim Assistant adlı sesli bir çözüm geliştirmiş. Sigortacılıkta özellikle afet dönemlerinde hasar talepleri çok hızlı artabiliyor. Travelers geçen yıl 1,5 milyondan fazla hasar dosyasıyla ilgilenmiş ve 23 milyar doların üzerinde ödeme yapmış.

AI Claim Assistant, OpenAI Realtime API ve frontier modellerle çalışıyor. Müşterilerle doğal sesli konuşma üzerinden ilerleyerek ilk hasar bildirimini alıyor, poliçe sorularını yanıtlıyor, gerekli bilgileri topluyor ve hasar talebini sisteme iletiyor. Travelers bu sistemi kendi hasar altyapısına, orkestrasyon sistemlerine ve iç araçlarına bağlamış. Böylece müşteriler 7/24 beklemeden sürece başlayabiliyor, hasar uzmanları da daha karmaşık dosyalara odaklanabiliyor.

Bu çalışmalar sonucunda;

• Uygulama ilk olarak 8 eyalette başlamış, iki ay içinde ülke geneline yayılmış.

• AI asistanı kullanan müşterilerin %85-90’ı hasar bildirimini bu kanal üzerinden tamamlıyor.

• Müşteriler yoğun dönemlerde bile bekleme süresi yaşamadan destek alabiliyor.

• Sistem, kaza sonrası ilk hasar bildirimi, poliçe soruları, bilgi toplama ve başvuru iletme adımlarını tek akışta yönetiyor.

• Hasar uzmanlarının daha karmaşık ve insan değerlendirmesi gerektiren vakalara odaklanması sağlanmış.

Kaynak: OpenAI - Travelers

---

6. Boston Children’s Hospital (Sağlık) & Proje: Operasyonel AI Katmanı ve Nadir Hastalık Tanısı

Boston Children’s Hospital, AI’ı tek tek araçlar olarak değil, klinik, araştırma ve idari ekiplerin üzerinde çalışabileceği kurumsal bir altyapı katmanı olarak konumlandırmış. Hastane yılda yaklaşık 1 milyon poliklinik ziyareti ve 40’tan fazla uzmanlık alanıyla büyük bir pediatri kurumuymuş. Operasyon tarafında fatura işleme, planlama ve idari işler gibi tekrarlayan süreçler ekiplerin zamanını alıyormuş. Klinik tarafta ise nadir hastalık vakalarında genetik veri, hasta geçmişi ve tıbbi literatür çok parçalı olduğu için tanıya ulaşmak zorlaşabiliyormuş.

Hastane, güvenli bir iç ChatGPT ortamı kurarak araştırma, klinik ve idari ekiplerin rolüne uygun AI kullanımlarını tek çatı altında toplamış. Operasyon tarafında tedarik zinciri, fatura yönlendirme, ameliyat planlama ve klinik not analizi gibi alanlarda otomasyonlar devreye alınmış. Klinik keşif tarafında ise genetik veri, fenotip bilgisi ve tıbbi literatürü birleştiren bir sistemle nadir hastalık tanılarında destek sağlanmış.

Bu çalışmalar sonucunda;

• Daha önce çözülemeyen 40’tan fazla nadir hastalık vakasında tanıya ulaşılmış.

• AI destekli iş akışları toplamda yaklaşık 60 bin saatlik zaman tasarrufu sağlamış.

• Bu zaman kazanımı 7 milyon doların üzerinde yeniden yönlendirilebilir iş gücü olarak hesaplanmış.

• Operasyonel süreçleri destekleyen 50’den fazla otomasyon devreye alınmış.

• Fatura işleme, planlama, klinik not analizi ve araştırma süreçlerinde ekiplerin manuel yükü azalmış.

• AI, hastanede bakım, araştırma ve keşif süreçlerini destekleyen daha geniş bir altyapı katmanına dönüşmüş.

Kaynak: OpenAI - Boston Children’s Hospital

---

7. AdventHealth (Sağlık) & Proje: Klinik ve İdari İş Yükünü Azaltan ChatGPT Kullanımı

AdventHealth, dokuz eyalette milyonlarca hastaya hizmet veren büyük bir sağlık sistemi olarak ChatGPT Enterprise ve daha sonra ChatGPT for Healthcare kullanmaya başlamış. Kurumun ana problemi, klinisyenlerin ve idari ekiplerin yoğun dokümantasyon, özetleme, vaka inceleme ve iç iletişim işleri nedeniyle zaman kaybetmesiymiş. Özellikle utilization management tarafında doktor danışmanları bir vakayı incelerken hasta dosyasını okuma, ilgili klinik bilgileri çıkarma, kriterleri kontrol etme ve gerekçe taslağı hazırlama gibi adımlara yaklaşık 10 dakika ayırıyormuş.

AdventHealth, AI kullanımını tekil pilotlar yerine kurumsal adaptasyon problemi olarak ele almış. ChatGPT for Healthcare ile doktor danışmanları hasta dosyalarından yapılandırılmış özetler çıkarabiliyor, ilgili klinik detayları görebiliyor ve ilk gerekçe taslaklarını oluşturabiliyor; son karar yine klinisyende kalıyor. Klinik dışı ekiplerde de doküman taslakları, politika ve iletişim metinlerinin yapılandırılması, notların aksiyon maddelerine dönüştürülmesi gibi işler hızlanmış.

Bu çalışmalar sonucunda;

• Bazı idari işlerde harcanan sürede %80 azalma elde edilmiş.

• Utilization management gibi vaka inceleme süreçlerinde görev başına süre ciddi şekilde kısalmış.

• Tekrarlayan dokümantasyon ve inceleme işlerinde ekiplerin manuel yükü azalmış.

• İç iş akışlarında dönüş süreleri hızlanmış.

• Daha tutarlı ilk taslaklar sayesinde tekrar çalışma ihtiyacı azalmış.

• Kurum bu kazanımı çalışanlara ve klinisyenlere geri dönen zaman olarak konumlandırmış.

Kaynak: OpenAI - AdventHealth

Experinn ile Yapay Zekâ bülteninin yeni sayısının sonuna geldik. Okuduğunuz için teşekkür ederim. İçeriği beğendiyseniz beğenip yorum yaparak bana destek olabilirsiniz.

Önümüzdeki hafta yeni yazıda görüşmek üzere.

Enis Erdem Yurdatapan

enis@experinn.com

http://experinn.com/