Yapay Zekâ Sesli Asistan Nedir?

ChatGPT sesini, sinirli İngiliz adama çevirmek zorunda kaldım. Eğer ses çok samimi olursa ona aşık olmaktan korkuyorum.

Hani şu adam. O filmdeki.

Haydi sesli asistanlardan bahsedelim.

Siri bir zamanlar şaka konusuydu. Ama biz Siri’ye ceset nasıl saklanır diye sorarken, sesli yapay zekâ sessizce her yere yayıldı. 2025 itibarıyla, kuruluşların %67’si sesli yapay zekâyı işlerinin temel bir parçası olarak görüyor.

Bu kuruluşlar, yapay zekâ ajanlarının konuşma yetenekleriyle daha iyi olduğunu fark etti.

Bu arada, bahsettiğim o film? O kadar uzak değil. Open AI’ın io’yu yakın zamanda satın alması, müdahale etmeyen, sürekli farkında olan bir sesli asistan geliştirmek amacıyla yapıldığı düşünülüyor.

Yani, kulağınızda her an size eşlik eden küçük bir dost gibi.

Ve işte buradayız: Alexa artık bir ürün olarak, bir insan isminden daha tanınır, yapay zekâ şirketlerinin CEO’ları nişan fotoğrafları çektiriyor ve işletmelerin üçte ikisi şimdiden tarihi kaydetti.

Ve eğer sen hâlâ bu işin peşinde değilsen, o zaman kardeşim, geride kaldın.

Bu da anlaşılır bir durum. Teknoloji karmaşık ve nasıl çalıştığını anlatan pek fazla kişi yok. Ama tahmin et bakalım, iki baş parmağı ve konuşma teknolojisinde yüksek lisansı olan kim?

(Göremiyorsun ama baş parmaklarımı kaldırıyorum.)

(...Başka kim göremiyor biliyor musun? Sesli asistanlar.)

(Konu dağıldı.)

Bu makaleyi seni güncel bilgilere kavuşturmak için yazıyorum. Yapay Zekâ Sesli Asistanlarını konuşacağız: nasıl çalışırlar, onlarla neler yapabilirsin ve neden bu kadar çok şirket onları operasyonlarına entegre etmeyi tercih ediyor.

Yapay Zekâ Sesli Asistan Nedir?

Bir yapay zekâ sesli asistanı, konuşma girdisini işleyen, anlayan, görevleri yerine getiren ve kullanıcıya yanıt sağlayan yapay zekâ destekli bir yazılımdır. Bu asistanlar, birçok sektörde ve kullanım senaryosunda, görev yönetimi ve müşteri desteğine kişisel bir dokunuş katar.

Yapay Zekâ Sesli Asistanları Nasıl Çalışır?

Yapay zekâ sesli asistanları, yapay zekâ teknolojilerinin karmaşık bir orkestrasyonudur. Kullanıcının konuşmasını yakalayıp yanıt oluşturana kadar geçen birkaç saniyede, sorunsuz bir etkileşim sağlamak için bir dizi işlem tetiklenir.

Otomatik Konuşma Tanıma (ASR)

Otomatik konuşma tanıma bazen konuşmadan metne dönüştürme olarak adlandırılır, çünkü yaptığı tam olarak budur.

Bir kullanıcı cihazına– ister telefon, ister ev asistanı, ister araç paneli olsun– konuştuğunda, sesi metne dönüştürülür. Bunu yapmak için, derin sinir ağları bir ses kaydının metne dökümünü tahmin etmek üzere eğitilir.

Farklı konuşmacılar, aksanlar ve gürültü koşulları içeren milyonlarca farklı klipte binlerce saatlik konuşma verisiyle eğitildikten sonra, bu yapay zekâ modelleri metne dökümde oldukça başarılı hale gelir.

Ve bu önemli– çok katmanlı sistemin ilk adımı sağlam olmalı.

Doğal Dil İşleme (NLP)

Konuşma girişi metne döküldükten sonra, model bunu yorumlamaya geçer.

NLP, kullanıcının sorgusunu (metne dökülmüş haliyle) amaca ve anlamlı birimlere ayırmak için kullanılan tüm tekniklerin genel adıdır.

Amaç Tanıma

Metin yapısızdır ve anlamı ortaya çıkarmak hiç de kolay değildir. Şu birkaç sorguya bakalım:

• “Salı günü saat 1’e Aniqa ile bir görüşme ayarla.”
• “Cher çalabilir misin?”
• “Keçi peyniriyle ne iyi gider?”

Bir yapay zekâ asistanının arka planında sınırlı sayıda amaç bulunur. Bizim botumuz için bunlar şunları içerebilir:

• randevu ayarlama
• medya oynatma
• muhtemelen web’de arama yapma ve
• gündelik sohbet etme

Amaç tanıma, her kullanıcı sorgusunu bu kategorilerden birine sınıflandırmaktan sorumludur.

Peki, örneklerimizin her biri hangi kategoriye giriyor?

“Bir görüşme ayarla…” emredici bir şekilde ifade edilmiş. Oldukça açık. “Çalabilir misin…?” ise soru şeklinde. Ama o da bir komut, tıpkı önceki sorgu gibi. Her iki durumda da, istenen eylemi sezgisel olarak anlıyorsun, ama bunu biçimsel hale getirmek o kadar kolay değil.

“Ne iyi gider…?” ise basit– sayılır.

Ne tür bir yanıt istediğimizi biliyoruz: yiyecek. Ama cevabın nereden alınacağı çok net değil.

Web’de mi aramalı? Öyleyse, kaç yanıt vermeli? İlk sonuç çok yüzeysel olurdu, ama çok fazla yanıt vermek de basit bir işi karmaşıklaştırabilir.

Öte yandan, belki de kendi iç bilgisinden çıkarabilir– ama oraya birazdan geleceğiz.

Özetle: Seçim her zaman kolay değil ve bu görevin karmaşıklığı, botun tasarımı– ya da kişiliği– kadar kullanıcının sorgusuyla da ilgilidir.

Varlık Tanıma

Hangi görevin yapılacağını bilmenin ötesinde, botun verilen bilgileri de tanıması gerekir.

Varlık tanıma, anlamlı birimleri– ya da adlandırılmış varlıkları– yapısız metinden çıkarmakla ilgilenir. Örneğin, bir kullanıcı sorgusunda kişi isimlerini, müzik sanatçılarını veya tarihleri belirlemek gibi.

İlk sorguya tekrar bakalım:

• “Salı günü saat 1’e Aniqa ile bir görüşme ayarla.”

Aniqa bir kişi ve sorgudan, kullanıcının onu tanıdığı anlaşılıyor. Bu da onu, büyük olasılıkla, bir kişi (contact) yapar.

Bu durumda, “kişi” önceden tanımlanmış bir varlık olurdu ve bot kullanıcının kişi listesine erişebilirdi.

Bu, zamanlar, konumlar ve bir kullanıcı sorgusunda gizli olabilecek diğer anlamlı bilgiler için de geçerlidir.

Bilgi Getirme

Ne istediğini anladıktan sonra, sesli asistan yanıt vermek için ilgili bilgileri aramalı. İyi bir bot, ihtiyaçlarını karşılamak için çeşitli uzantılarla donatılmıştır.

Daha önce iç bilgiden bahsetmiştik. Eminim bir noktada büyük dil modellerinin (LLM) geniş bilgisinden etkilenmişsindir. Gerçekten etkileyici, ama sorguların daha özel hale geldikçe eksikler ortaya çıkmaya başlar.

Bilgi Getirmeli Üretim (RAG)

İyi bir asistan, harici bilgi kaynaklarına erişebilir – yalnızca eğitim sırasında edindiği bilgiye güvenmez. RAG, yapay zekânın yanıtlarını bu bilgiye dayandırır.

Buradaki bilgi, belgeler, tablolar, görseller veya dijital olarak işlenebilen herhangi bir şey olabilir.

Dokümantasyon içinde arama yapar, kullanıcı sorgusuyla en alakalı öğeleri bulur ve bunları modelin yanıtlarını şekillendirmek için kullanır.

• Bazen amaç, LLM’lerin bilgisini keskinleştirmektir; örneğin araştırma yaparken akademik literatüre başvurmak gibi.

• Diğer zamanlarda ise modelin normalde erişemeyeceği bilgilere ulaşmasını sağlamak içindir; örneğin müşteri verileri gibi.

Her iki durumda da, kaynaklarını belirtme avantajı vardır; bu da yanıtları daha güvenilir ve doğrulanabilir kılar.

API’ler ve Entegrasyonlar

Bir LLM’in harici bilgiyle bağlantı kurabilmesi gibi, API’ler ve entegrasyonlar da harici teknolojilerle bağlantı kurmasını sağlar.

Google Meets üzerinden Calendly ile bir randevu ayarlayıp, HubSpot’taki bir potansiyel müşteriyi Clearbit ile değerlendirmek mi istiyorsun? Takvimi, video konferans teknolojisini, CRM’i ve analiz aracını kendin geliştirmediysen (ki bu hiç tavsiye edilmez), 🔌entegrasyon⚡️ yapman gerekir.

Bu üçüncü parti araçların çoğu, işlemleri diğer otomatik teknolojiler tarafından gerçekleştirilebilecek şekilde API’ler sunar– tıpkı senin ajanında olduğu gibi.

Entegrasyonlar, bir botun üçüncü parti teknolojilerle kolayca entegre olmasını sağlar. API tabanlı olarak geliştirilmiştir; karmaşık kısımları sizin için halleder, böylece ajanınızı zahmetsizce bağlayabilirsiniz.

Cevaplama ve Metinden Konuşmaya (TTS)

Yani, kullanıcı girdisi yazıya döküldü, niyeti analiz edildi, ilgili bilgiler alındı ve görev yerine getirildi.

Şimdi sıra cevap vermekte.

Kullanıcının sorusunu yanıtlamak ya da istenen görevin yapıldığını onaylamak olsun, bir sesli bot neredeyse her zaman bir yanıt sunar.

Metinden Konuşmaya (TTS)

Konuşma tanımanın tam karşıtı ise konuşma sentezi, yani metinden konuşma teknolojisidir.

Bunlar da konuşma-metin çiftleriyle eğitilmiş modellerdir; genellikle konuşmacı, tonlama ve duyguya göre koşullandırılır ve insan benzeri bir konuşma üretir.

TTS, insan(-ımsı) konuşmayla başlayan ve biten döngüyü tamamlar.

Sesli Asistanların Faydaları

Yapay zekâya ses katmanı eklemek, deneyimi her açıdan geliştirir. Kişiselleştirilmiş ve sezgisel olmasının yanı sıra, iş açısından da avantajlar sunar.

Ses, Metinden Daha Hızlıdır

Chatbotların yaygınlaşmasıyla, kullanıcılar hızlı yanıt almaya alıştı. Sesli yapay zekâ asistanlarıyla, giriş süresini de kısaltmayı başardık.

Sesli yapay zekâ ajanları, düzgün cümleler kurmamıza gerek bırakmaz. Bunun yerine, aklınıza geleni söyleyebilirsiniz ve bot sizi anlar.

Yanıtlar için de aynı şey geçerli. Okumak bazen yorucu olabilir– ama yanıtlar size sesli olarak iletildiğinde bu bir sorun olmaktan çıkar.

7/24 Yanıt

Bir başka hız türü de bu. İnsanlar uzaktan çalışıyor, iş dünyası kıtalar arası ilerliyor; tüm zaman dilimlerini ve çalışma saatlerini kapsamak imkânsız.

Sesli etkileşimler herkes için erişilebilir olmalı, sadece belirli saatlerdeki müşteriler için değil. Sesli yapay zekâ asistanlarıyla bu mümkün olabilir.

Daha Kişiselleştirilmiş Etkileşimler

Konuşmak, kelimelerden çok daha fazlasıdır. Bir sesli bot, kullanıcıya güven veren daha kişisel bir deneyim sunar. Yapay zekâ chatbotları’nın insan benzeri özellikleriyle birleşince, ses katmanı daha güçlü bir bağ oluşturur.

Kolay Entegre

Sesli asistanların eller serbest çalışması, aynı zamanda arayüzsüz oldukları anlamına gelir. Ekran veya göz kullanımı gerektirmezler– bu yüzden özellikle araçlarda çok popülerler.

Aslında, mikrofon bağlanabilen her yerde entegre edilebilirler. Mikrofonlar hem küçük hem de zaten bilgisayar, akıllı telefon ve hatta sabit hatlı telefonlarda bulunduğu için bu çok düşük bir eşiktir.

Döner telefonlarla erişilebilen başka hangi ileri teknoloji var?

Daha Erişilebilir

"Eller serbest" sadece kolaylık için değildir. Farklı ihtiyaçlara sahip kişiler için bu bir gereklilik olabilir.

Sesli asistanlar, hareket, görme veya okuryazarlık farklılıkları olan ve geleneksel yapay zekâ arayüzleriyle zorlanabilecek kişiler için erişilebilirlik sunar.

Sektörlerde Sesli Bot Kullanım Alanları

Sesli botları kullanmaya karar verdiniz. Harika. Peki, nasıl hayata geçireceksiniz?

İyi haber şu ki, neredeyse her sektör sesli yapay zekâ ile geliştirilebilir.

Sağlık

Sağlık işlemleri genellikle çok zahmetlidir. Bunun da iyi bir nedeni var: işin ciddiyeti yüksek ve her şeyin doğru yapılması gerekir. Güvenilir ve etkili olduğu sürece, bu alan yapay zekâ otomasyonuna çok açık.

Sağlıkta yapay zekâ uygulamalarını şimdiden görüyoruz ve sesli katman, iyileştirme için birçok yeni fırsat sunuyor.

Bunun harika bir örneği tıbbi anketler olabilir: kişisel bilgiler, tıbbi geçmiş vb.

Bunlar zahmetli ama önemli.

Hız ve verimlilikteki artış, aşırı çalışan sağlık profesyonellerinin yükünü hafifletir; insan benzeri konuşma akışı ise sürekli soru cevaplamanın monotonluğunu kırar.

Erişilebilirlik sağlanıyor ve daha önce bahsettiğimiz çok katmanlı süreç sayesinde teknolojinin güvenilir olduğuna emin olabilirsiniz.

Bankacılık

Yüksek riskli ve zahmetli işlerden bahsetmişken.

Hesap bakiyesi kontrolü ve bilgi güncelleme gibi işlemler nispeten basittir, ancak hata ve dolandırıcılığı azaltmak için birkaç güvenlik katmanına sahiptir.

NatWest’in sesli asistanı, rutin işlemleri hallederek insan temsilcilerin daha hassas veya karmaşık görüşmelere daha fazla zaman ayırmasını sağlıyor, müşteri memnuniyetinde %150 artış sağlayarak güvenlikten ödün vermiyor.

Müşteri Desteği

Rutin çağrıların otomasyonu konusunda, Vodafone’un sesli yapay zekâ asistanı SuperTOBI, net tavsiye skorunu (NPS) 14’ten 64’e çıkardı.

Çünkü müşteri hizmetleri etkileşimleri tekrarlayıcıdır ve müşterilerin soruları ister insan ister ajan tarafından yanıtlanıyor olsun, aynı şekilde çözülür. İstisnai durumlar ise insan çalışanlara aktarılır.

Perakende

Bir satış danışmanıyla konuştuğum günleri özlüyorum.

Sorun şu ki, çalışanlar mağaza kataloğu ve politikalarını öğrenmeye vakit bulamıyor, her müşteriyle ilgilenmek de zaman alıyor.

Lowe’s’in MyLow: sanal satış danışmanı gibi sesli satış asistanları devreye giriyor; ürün detayları, stok durumu ve politikalar hakkında bilgi sunuyor.

LLM’lerin genel bilgi birikimi burada öne çıkıyor: Lowe’s’e özel bilgilerin ötesinde, iç mimari bilgisini kullanarak müşterilere ev dekorasyonu konusunda önerilerde bulunuyor.

Bazı müşteriler hâlâ insan etkileşimi arıyor. Neyse ki, MyLow satış danışmanlarının da kullanımına açık. Çalışanlar ihtiyaç duydukları bilgiyi MyLow’dan alıp müşteriye kendileri yardımcı olabiliyor.

Yapay Zekâ Sesli Asistanları Sunmaya Başlayın

Sesli yapay zekâ asistanları açık ara en iyi yol. Verimlilik ve kişilik, insanlıktan ödün vermeden– tam anlamıyla kazan-kazan.

Botpress, özelleştirilebilir sürükle-bırak oluşturucu, insan denetimi, birçok hazır entegrasyon ve üzerine kusursuzca oturan bir ses katmanı sunar.

Botlarımız sade ve sezgiseldir, ancak kesinlikle temel değildir.

Hemen oluşturmaya başlayın. Ücretsiz.

Sıkça Sorulan Sorular

Yapay zeka sesli asistanlar, farklı aksanları veya konuşma bozukluklarını anlamada ne kadar başarılı?

Yapay zekâ sesli asistanları, küresel veri kümeleriyle eğitildikleri için farklı aksanlarda giderek daha başarılı hale geliyor; ancak güçlü bölgesel aksanlar, alışılmadık telaffuzlar veya konuşma bozukluklarında doğruluk oranı düşebiliyor. Google ve Microsoft gibi bazı sistemler aksana özel modeller sunuyor, fakat ciddi konuşma zorluğu yaşayan kullanıcılar daha yüksek hata oranlarıyla karşılaşabilir ve özel ayar ya da çözümlere ihtiyaç duyabilir.

Bir yapay zeka sesli asistanı çevrimdışı çalışabilir mi, yoksa her zaman internet bağlantısı mı gerekir?

Bir yapay zekâ sesli asistanı, cihaz üzerinde çalışan konuşma tanıma ve dil modelleri kullanıyorsa çevrimdışı çalışabilir; ancak bu genellikle daha basit görevlerle ve gerçek zamanlı dış veri erişimi olmadan sınırlı kalır. Gelişmiş asistanların çoğu, bulut tabanlı işlem ve güncel bilgi için internete ihtiyaç duyar.

Özellikle sağlık ve bankacılık gibi hassas sektörlerde, yapay zeka sesli asistanlarla paylaşılan veriler ne kadar güvenli?

Sağlık ve bankacılık gibi hassas sektörlerde yapay zekâ sesli asistanlarıyla paylaşılan veriler, şifreleme ve HIPAA, GDPR veya PCI DSS gibi düzenlemelere uyum yoluyla korunur. Ancak, işletmelerin güçlü güvenlik sertifikalarına sahip tedarikçileri seçmesi ve kişisel olarak tanımlanabilir bilgileri iletmekten kaçınması gerekir.

Mevcut bir sohbet botuna sesli arayüz eklemek pahalı mı?

Mevcut bir chatbota sesli arayüz eklemek, Google Text-to-Speech veya Botpress ses katmanı gibi bulut API’leriyle oldukça uygun maliyetli olabilir; ancak özel geliştirme veya tescilli sistemlere entegrasyon gerekiyorsa maliyet artabilir. Birçok platform artık ses entegrasyonunu özellik olarak sunuyor; orta ölçekli kullanımda aylık birkaç yüz dolara mal olabilir, fakat özel sesler veya yüksek güvenlik gereksinimleri olan büyük ölçekli projelerde fiyatlar on binlerce dolara ulaşabilir.

Bir işletme sıfırdan bir yapay zeka sesli asistanı ne kadar hızlı devreye alabilir?

Bir işletme, yalnızca birkaç saat içinde, kodlama gerektirmeyen platformlar veya önceden hazırlanmış şablonlar kullanarak, özellikle SSS veya çağrı yönlendirme gibi basit görevler için temel bir yapay zekâ sesli asistanı devreye alabilir. Arka uç sistemlerle entegre olan ve doğal diyalog desteği sunan daha karmaşık sesli asistanların geliştirilmesi ise genellikle birkaç hafta ile birkaç ay arasında sürebilir.