AGI, Yapay Genel Zeka anlamına gelir. Tek bir dar işlevi iyi bir şekilde yerine getirmek yerine, yeni beceriler edinebilen ve hiç eğitilmediği sorunları çözebilen bir sistemi tanımlar. Günümüzde ticari olarak hiçbir AGI sistemi mevcut değildir. CRM'de AGI, önceden tanımlanmış iş akışlarını çalıştırmak yerine satış, pazarlama ve destek kararları arasında akıl yürütme yapabilen yazılım anlamına gelir.
Bir satıcıya ürünlerinin neden yapay genel zeka (AGI) olarak kabul edileceğini sorarsanız, muhtemelen halihazırda sattıkları ürünün geliştirilmiş bir versiyonunu, örneğin daha hızlı otomasyonu, daha fazla özelliği veya daha iyi kişiselleştirmeyi anlatacaklardır. Ancak bu iyileştirmelerin hiçbiri tek başına bir sistemi gerçekten genel zeka haline getirmez.
Bu iddiayı değerlendirmenin daha katı bir yolu var. Bu yol, bir sistemin gerçekten alışılmadık sorunları öğrenip çözebilme yeteneğine odaklanır ve bu yeteneği test etmek için yazılı bir ölçüt mevcuttur. Bu testin neyi ölçtüğünü anlamak, yapay genel zeka (AGI) iddialarını değerlendirmek için daha net bir yol sağlar.
AGI Nedir?
AGI (Yapay Genel Zeka), neredeyse tüm entelektüel ve bilişsel görevlerde insan yeteneklerine denk veya onlardan daha üstün olabilen teorik bir yapay zeka türüdür. Günümüzün uzmanlaşmış yapay zekasının aksine, bir AGI sistemi, göreve özgü programlamaya ihtiyaç duymadan tamamen yeni durumlara uyum sağlayabilir, öğrenebilir ve akıl yürütebilir.
En kesin çalışma tanımı, Keras derin öğrenme kütüphanesinin arkasındaki araştırmacı François Chollet'e aittir. 2019 tarihli makalesinde Zekanın Ölçüsü ÜzerineO, zekayı şu şekilde tanımladı: bilinmeyen görevlerde beceri edinme verimliliği Sistemin hazırlandığı görevlerdeki performanstan ziyade.
Bu ayrım tüm tartışmayı oluşturuyor ve kıyaslama puanının anlamını değiştiriyor. Eğer bir model teste benzeyen materyaller üzerinde eğitilmişse, yüksek bir puan daha önce gördüğü bir cevabı bulabileceğini gösterir. Ancak sorun gerçekten yeni olduğunda ne olacağı hakkında hiçbir şey söylemez.
Chollet bunu test etmek için bir kıyaslama testi geliştirdi. ARC-AGI ızgara bulmacaları sunuyor. Burada bir kuralın iki veya üç örnekten çıkarılması ve sistemin daha önce hiç görmediği bir duruma uygulanması gerekir. Her görev benzersiz olduğundan ve örnekler istatistiksel kalıp eşleştirmesi için çok az olduğundan, ezberlemeye karşı dirençlidir.
AGI'yi günümüzdeki gemilerden ayıran dört özellik şunlardır:
- transferi: Bir alanda edinilen beceri, yeniden eğitim gerektirmeden tamamen farklı bir alana da aktarılabiliyor; ki bu, şu anda hiçbir üretim sisteminin sağlayamadığı bir özellik.
- Yeniliklerle başa çıkma: Bu sistem, geliştiricilerinin hiç düşünmediği sorunları çözüyor. Günümüz modelleri, girdi verileri eğitildikleri ortama benzemeyi bıraktığı anda öngörülemez şekilde davranmaya başlıyor ve bu durumun gerçekleştiğini nadiren belirtiyorlar.
- Özerk hedef ayrıştırması: Bu, belirsiz bir hedefi, iş akışını insan belirlemesine gerek kalmadan adımlara ayırır.
- Verimlilik: Milyonlarca örnek yerine, az sayıda örnekten öğrenir; bu da yukarıdaki tanımın aslında ölçtüğü kriterdir.
| Gerçeklik kontrolü: ARC-AGI-1 2019'da başlatılan bu çalışma, yapay zeka sistemlerinin yalnızca birkaç örnekten yeni kurallar öğrenip bunları alışılmadık sorunlara uygulayıp uygulayamayacağını test etmeyi amaçlıyordu. 2024'ün sonlarına doğru, öncü modeller önemli ölçüde büyüdü ve eğitim işlem gücü yaklaşık 50,000 kat arttı, ancak bu kıyaslama önemli bir zorluk olmaya devam etti. Bu, modelleri daha büyük hale getirmenin ve onlara daha fazla işlem gücü vermenin performansı artırabileceği anlamına gelir, ancak ölçek tek başına yapay genel zeka ile ilişkilendirilen verimli öğrenme ve genellemeyi sağlamaz. |
AGI, Yapay Zeka ve Üretken Yapay Zeka karşılaştırması
Yapay zekâ, üretken yapay zekâ ve genel yapay zekâ (AGI) genellikle aynı teknolojinin farklı seviyelerini tanımlıyormuş gibi tartışılır. Oysa durum böyle değildir. Temel fark, bir sistemin neler öğrenebileceği, alışılmadık sorunlarla nasıl başa çıkabileceği ve karar verme sürecinin ne kadarını bağımsız olarak gerçekleştirebileceğidir.
| Dar AI | üretken yapay zeka | AGI | |
| kapsam | Tanımlanmış bir görevi yerine getirir. | Çeşitli formatlarda içerik üretiyor. | Çok çeşitli entelektüel görevleri yerine getirir. |
| Yeni görevler öğrenir. | Hayır, genellikle yeniden eğitim veya yeniden yapılandırma gerektirir. | Hayır, birkaç örnekten yola çıkarak değil. | Evet, sınırlı örnekler üzerinden. |
| Alışılmadık sorunlarla başa çıkıyor. | Tanımlanmış görevinin dışında sınırlı | Mantıklı yanıtlar üretebilir ancak alışılmadık görevlerde güvenilir olmayabilir. | Gerçekten yeni sorunları çözmek için tasarlandı |
| Hedef belirleme | İnsan tanımlı | İnsan tarafından yönlendirilen | Daha geniş hedefleri bağımsız görevlere ayırabilir. |
| Satışa sunulmuştur | Evet, yaygın olarak | Evet, yaygın olarak | Yok hayır |
En basit ayrım şudur: Üretken yapay zeka birçok içerik oluşturma görevini yerine getirebilirken, yapay genel zeka (AGI) yeni türdeki sorunları nasıl ele alacağını öğrenebilir. Üretken bir yapay zeka sistemi, istendiğinde bir takip e-postası veya bir sözleşme maddesi taslağı hazırlayabilir. AGI ise bu e-postayı göndermenin uygun olup olmadığını belirlemeli, hesap bağlamını dikkate almalı ve bir sonraki adımda ne yapacağına karar vermelidir.
AGI, CRM'i Nasıl Dönüştürebilir?
Müşteri ilişkileri yönetimi (CRM), yapay genel zekanın (AGI) özellikle önemli bir etki yaratabileceği alanlardan biridir çünkü CRM sistemleri, bir akıl yürütme sisteminin ihtiyaç duyacağı müşteri bağlamını zaten bir araya getirir. İletişim geçmişi, işlem aktivitesi, destek etkileşimleri, kampanya yanıtları ve hesap bilgileri tek bir ortamda saklanır. AGI, alışılmadık durumlar üzerinde akıl yürütme yapabilirse, bu bağlam, önceden tanımlanmış iş akışlarını yürütmek yerine kararlar almasını sağlayabilir.
- Otonom Müşteri Etkileşimi
Günümüzde CRM otomasyonu genellikle, anlaşma aşamasındaki bir değişiklik veya müşteri eylemi gibi önceden tanımlanmış bir tetikleyiciyle başlar. Bunun yerine, bir AGI sistemi hesabı bir bütün olarak değerlendirebilir ve iletişimin gerekli olup olmadığına, hangi kanalın uygun olacağına, mesajın neye yönelik olması gerektiğine ve ne zaman gönderilmesi gerektiğine karar verebilir.
- Akıllı Müşteri Adayı Yönetimi
Potansiyel müşteri puanlaması genellikle yöneticilerin önceden seçtiği kurallara ve sinyallere dayanır; bunlar arasında iş unvanı, şirket büyüklüğü, etkileşim veya sektör yer alır. AGI, daha geniş bir bağlam kullanarak bir hesabı değerlendirebilir ve önceden tanımlanmış alanlara dönüştürülmemiş ilgili sinyalleri belirleyebilir. Bu, potansiyel müşteri nitelendirmesini bir CRM yöneticisinin yapılandırdığı kural sayısına daha az bağımlı hale getirebilir.
- Tahmine Dayalı Müşteri İçgörüleri
Tahmine dayalı yapay zeka Yapay genel zeka (AGI), müşteri kaybı, dönüşüm oranı veya anlaşma kapanışı gibi sonuçlarla ilişkili kalıpları belirleyebilir. AGI, bir sonucun neden olası olduğunu düşünerek ve hangi eylemin bunu değiştirebileceğini belirleyerek bunu daha da ileri götürebilir. Sistem, bir hesabı sadece risk altında olarak işaretlemek yerine, altta yatan koşulları ilişkilendirerek uygun bir müdahale önerebilir.
- Fonksiyonlar Arası İş Akışı Kararları
CRM iş akışları genellikle insanların önceden tasarladığı süreçleri takip eder. Yapay genel zeka (AGI), değişen koşullara bağlı olarak bu süreçler genelinde kararlar alabilir. Örneğin, ciddi bir destek sorununun, bu iki olayı birbirine bağlayan bir kural oluşturulmamış olsa bile, bir satış artırma kampanyasını geçici olarak durdurması gerektiğini anlayabilir.
Bu özellikler bugün ticari olarak mevcut değil. CRM otomasyonu için olası bir yönü temsil ediyorlar ve mevcut yapay zeka sistemlerinin gerçek anlamda genel zekadan ne kadar uzak olduğunu değerlendirmek için kullanışlı bir standart sağlıyorlar.
| İlginç gerçek: Gartner'ın yol haritası, tek bir genel amaçlı zekâ yerine giderek daha koordineli yapay zekâ sistemlerine işaret ediyor. İşbirlikçi çoklu ajan sistemlerini 2027 civarına yerleştiriyor. 2029 civarında çoklu ajan ekosistemleriBirden fazla uzmanlaşmış ajanın birlikte çalışmasına odaklanarak. |
Yapay Zeka Destekli CRM'in Potansiyel Faydaları
AGI'nin CRM'deki potansiyel değeri, mevcut otomasyonu hızlandırmaktan ibaret olmayacaktır. Daha büyük değişiklik, CRM'de zaten mevcut olan daha geniş müşteri bağlamını kullanarak, bir iş akışı tarafından açıkça kapsanmayan durumlarda karar verebilme yeteneği olacaktır.
- Yapılandırma Olmadan Yargılama
Çoğu CRM otomasyonu önceden tanımlanmış kurallara bağlıdır. Yapay genel zeka (AGI), bir durum bu sınırların dışına çıktığında hangi yanıtın en uygun sonucu verdiğine karar vererek bu bağımlılığı azaltabilir. Sistem, statik bir iş akışını basitçe yürütmek yerine, en stratejik eylem yolunu belirlemek için bağlamı değerlendirir.
- Aktarımlarda Korunan Bağlam
Müşteri bilgileri genellikle satış, pazarlama ve destek ekipleri arasında hareket eder ve bu da çalışanların manuel olarak doldurması gereken boşluklar yaratır. Bir AGI sistemi, satıştan desteğe geçişte ilgili hesap bağlamını taşıyabilir ve bu da oluşan boşluğu doldurabilir. gelir operasyonları ekipleri Çoğu zaman manuel olarak yama yapmak gerekiyor.
- Tahminle Birlikte Açıklama
Bir tahmin, onu alan kişi neden yapıldığını anladığında daha faydalıdır. Bir hesabı basitçe "aboneliği kaybetme olasılığı yüksek" olarak işaretlemek yerine, bir AGI sistemi ilgili müşteri sinyallerini birleştirebilir, tahminin ardındaki mantığı açıklayabilir ve uygun bir yanıt önerebilir. Bu, müşteri memnuniyetini artırabilir. Yapay zeka müşteri deneyimi Sorunları tespit etmekten, bunlara nasıl çözüm bulunacağına dair planlama yapmaya kadar uzanan bir çalışma.
- Azaltılmış İdari İşler
CRM yöneticileri, sistemin kendi başına halledemediği durumlar için alanlar, kurallar, iş akışları ve istisnalar oluşturmak için önemli miktarda zaman harcarlar. Daha genel bir yaklaşım, sistemin bir durum mevcut bir iş akışıyla eşleşmediğinde nasıl yanıt vereceğini belirlemesine izin vererek bu yapılandırmanın bir kısmını azaltabilir.
CRM'de Yapay Genel Bilginin Kullanımının Zorlukları
Müşteri ilişkilerinde yapay genel zekanın (AGI) kullanımının zorlukları tamamen yeni değil. Dar kapsamlı yapay zeka sistemleri zaten işletmeleri aynı risklerin çoğuna maruz bırakıyor, ancak AGI daha fazla veriye erişebileceği, daha geniş kararlar alabileceği ve daha az insan müdahalesi gerektirebileceği için bu riskleri artıracaktır.
- Veri gizliliği: Her müşteri kaydı üzerinde mantıksal çıkarım yapabilen bir sistem, her müşteri kaydına erişim gerektirir; bu da herhangi bir ihlalin etki alanını genişletir ve veri koruma yasası kapsamındaki rıza sürecini karmaşıklaştırır.
- Doğruluk ve üretim: Üretken modeller, akıcı, kendinden emin ve yanlış cevaplar üretir; aradaki farkı belirtmek için tonlamada hiçbir değişiklik olmaz. Bir kişi çıktıyı incelediğinde, bir hata bir anlık kayba neden olur. Sistem kendi çıktısına göre hareket ettiğinde, hata müşteriye ulaşır ve bir sonraki karar bunun üzerine inşa edilir.
- Sorumluluk: Otonom bir sistem kurumsal bir hesaba yanlış mesaj gönderdiğinde, mevcut yönetim modelleri altında bunun kim tarafından yetkilendirildiği sorusuna net bir yanıt bulunmamaktadır.
- İnsan gözetimi: Anlamlı bir değerlendirme, gerekçeyi anlamayı gerektirir ve bir kişinin okuyabileceğinden daha hızlı alınan kararları gözden geçirmek, sadece kağıt üzerinde bir denetimdir.
- Entegrasyon karmaşıklığı: Bir akıl yürütme sistemi, işin gerçekleştiği sistemlere erişimi kadar iyidir; bu da onu bir yapay zeka sorunundan önce bir mimari sorunu haline getirir.
- Güvenlik duruşu: Sisteme daha geniş erişim, ele geçirilen bir hesabın değerini artırır; bu nedenle CRM güvenlik kontrolleri Otomasyon derinleştikçe yük taşıma kapasiteleri azalmaz, aksine artar.
Yapay Genel Zeka ve Müşteri İlişkilerinin Geleceği
Yapay genel zeka (AGI) hakkındaki yol haritası görüşmeleri, sektörün bu yönde ilerlediğini varsayar. Yayınlanan tahminler ise bunun tam tersi bir yolculuğu tanımlar. Her yıl üretilen ve satılan ürünler daha da daralır ve size sunulan CRM yol haritası da bu yönde ilerler.
2026, Göreve Özgü Ajanlar Sunuyor
Gartner bunu tahmin ediyor kurumsal uygulamaların %40'ı 2026 yılının sonuna kadar görev odaklı yapay zeka ajanlarıyla entegrasyon oranı, 2025'teki %5'in altından önemli bir artış gösterecek ve çoklu ajan ekosistemlerini 2029'da hayata geçirecek. "Görev odaklı" ifadesi burada kilit öneme sahip ve "genel" kelimesinin zıt anlamlısıdır.
Bu anlamda bir temsilci, yenileme teklifi hazırlamak veya destek kuyruğunu temizlemek gibi bir işi baştan sona yürütür ve işin sonunda durur. Bu, birilerinin çizdiği bir sınır içinde özerklik demektir.
Kapsam, genellikten değil, bir araya getirmekten gelir.
Bu yol haritası, tek başına genel bir sistem kurmak yerine, birbirlerine iş devreden birçok dar kapsamlı aracı bir araya getirerek geniş bir yetenek yelpazesine ulaşmayı hedefliyor.
Montaj yönteminin kapsamlılık sağlayıp sağlamadığı hala açık bir araştırma sorusudur. UC Berkeley'deki bir ekip bu konuda açıklamalarda bulundu. 1,600'den fazla yürütme izi Yedi farklı çoklu ajan çerçevesi üzerinde yapılan incelemelerde, tek ajanlı kurulumlara kıyasla performans kazanımlarının genellikle minimal olduğu rapor edilmiştir.
Sınıflandırmaları, belirsiz özellikler, ajanlar arasındaki uyumsuzluk ve birbirlerinin çıktılarının doğrulanmasının eksikliği gibi konuları kapsayan üç grupta 14 hata modunu adlandırıyor. Bunların çoğu, altta yatan modelin sınırlarından ziyade sistem tasarımına dayanıyor.
Bir aracı girdiyi yanlış okuduğunda, zincirin devamındaki her aracı bunun gerçekleştiğini bilmeden hataya göre hareket eder; bu nedenle hata kaynağında değil, zincirin sonunda ortaya çıkar.
Yönetişim sorunu şekil değiştiriyor. Bir sistemin kararını onaylamıyorsunuz, bunun yerine her bir aracı için bir sınır ve hangi aracının hangi çağrıyı yaptığının kaydını onaylıyorsunuz.
CRM'de Neler Değişiyor?
Yakın vadede gerçekçi değişim, kayıt sisteminden tavsiye sistemine doğru olacaktır. Anlaşma puanlaması, Yapay zeka satış tahminiAyrıca, sonraki eylem önerileri zaten dar şeritlerde bu şekilde çalışıyor ve bu şeritler kaybolmak yerine genişliyor.
Satın alma sorusu onlarla birlikte hareket eder. Bir CRM'nin yapay zekâya sahip olup olmadığını sormak yerine, her bir temsilcinin bir kişinin onayı olmadan hangi adımları atabileceğini ve bu iznin nerede kaydedildiğini sorun.
Vtiger One Yapay Zeka Destekli CRM'e Nasıl Hazırlanıyor?
Kaplan Bir Yapay genel zeka (AGI) sağlamaz ve bu durum günümüzdeki CRM'ler için genel olarak geçerlidir. Yapay zeka yetenekleri, mevcut CRM otomasyonunu destekleyen, müşteri verilerini ve iş akışlarını birleşik bir ortamda bir araya getirmeye yardımcı olan dar bir yapay zeka katmanını temsil eder. Bu temel, gelecekteki yapay zeka sistemlerinin müşteri etkileşimleri genelinde daha etkili bir şekilde akıl yürütmesi için ihtiyaç duyacağı bağlamı sağlamaya da yardımcı olabilir.
Matematik AI Anlaşmanın sonuçlanması gibi sonuçları öngörür ve sonraki adımları önerir; nihai kararı ise hesabı yöneten kişiye bırakır. Bunun yanı sıra, AI CRM yetenekleri Konuşma özetleme ve taslak hazırlama gibi destek görevlerini yerine getirirken yapay zeka ajanları oluşturmak Tanımlanmış sınırlar dahilinde, kapsamı belirlenmiş ve tekrarlanabilir görevleri mümkün kılar.
Herhangi bir yapay zeka sisteminin etkinliği, erişebildiği bilgilerin kalitesine bağlıdır. Eksik bir işlem aşaması veya mükerrer iletişim kaydı, sistemin amaçlandığı gibi çalışması durumunda bile yanlış bir sonuca yol açabilir. Bu nedenle Yapay zeka destekli CRM verimliliği Müşteri verileri doğru, eksiksiz ve sürekli olarak güncellendiğinde kazanımlar en yüksek seviyeye ulaşır.
Sıkça Sorulan Sorular
AGI'nin tam açılımı nedir?
AGI, Yapay Genel Zeka anlamına gelir. Tasarlanmadığı veya eğitilmediği birçok alanda yeni beceriler edinebilen ve sorunları çözebilen bir sistemi tanımlar. Bu, tek bir tanımlanmış görevi yerine getiren ve farklı bir görevi ele almak için yeniden eğitilmesi gereken dar yapay zekadan farklıdır.
Yapay genel zeka (AGI) ile yapay zeka (AI) arasındaki fark nedir?
Yapay zekâ, normalde insan zekâsı gerektiren görevleri yerine getiren herhangi bir sistem için kullanılan genel terimdir. Kullanılan yapay zekânın neredeyse tamamı dar kapsamlıdır; yani tek bir görevi yerine getirir ve eğitim verilerinin dışında başarısız olur. Yapay genel zekâ (AGI), yeniden eğitilmeden alışılmadık görevleri yerine getirebilen alt kümedir.
Yapay genel zeka (AGI) ve üretken yapay zeka arasındaki fark nedir?
Üretken yapay zeka, metin, resim veya kod gibi içerikler üretir ve yetenekleri sınırlı kalırken formatlar arasında genelleme yapar. Birkaç örnekten gerçekten yeni bir beceri öğrenemez. Yapay genel zeka, çıktı çeşitliliğinden ziyade öğrenme verimliliğiyle tanımlanır ve ticari olarak mevcut değildir.
AGI, CRM'i nasıl dönüştürebilir?
Bu, CRM'i bir kişinin yapılandırdığı iş akışlarını yürütmekten, kimsenin yapılandırmadığı kararlar almaya doğru kaydıracaktır. Bu, bir hesapla iletişime geçilip geçilmeyeceğine karar vermeyi, alanlara hiç girilmemiş sinyallere göre potansiyel müşterileri nitelendirmeyi, bir tahminin neden yapıldığını açıklamayı ve satış, pazarlama ve destek arasında kararları koordine etmeyi içerir.
Günümüzde herhangi bir CRM sistemi yapay genel zeka (AGI) özelliği sunuyor mu?
Hayır. Şu anda mevcut olan her CRM yapay zeka özelliği dar kapsamlıdır ve potansiyel müşteri puanlaması, tahminleme, özetleme, taslak oluşturma veya tanımlanmış görevleri yerine getiren sınırlı yetkilendirilmiş aracıları kapsar. Bir ürünü "yapay genel zeka" (AGI) olarak tanımlayan herhangi bir satıcı, bu terimi teknik bir yetenek iddiası olarak değil, pazarlama amacıyla kullanmaktadır.
CRM'de yapay genel zekanın (AGI) faydaları nelerdir?
En belirgin avantajı, yapılandırma gerektirmeden karar verme özelliğidir; yani sistem, bir yöneticinin asla tahmin edemeyeceği durumları ele alır. İkincil kazanımlar arasında, ekip devir teslimlerinde bile korunan bağlam, salt puanlar yerine tahminlere eklenen açıklamalar ve mevcut CRM yönetiminin gerektirdiğinden çok daha az manuel yapılandırma çalışması yer alır.
İşletmelerde yapay genel zekanın kullanımında karşılaşılan zorluklar nelerdir?
Sistem erişimi genişledikçe veri gizliliği de genişliyor ve üretken modeller hâlâ güvenilir ancak yanlış çıktılar üretiyor. Otonom kararların sorumluluğu konusunda kesin bir cevap yok ve kararlar okuma hızını aştığında anlamlı insan gözetimi zorlaşıyor. Entegrasyon karmaşıklığı ve daha geniş bir güvenlik etki alanı, ilk dağıtımdan itibaren geçerli oluyor.
