Microsoft Copilot'a bakış: Yapay zekâ ile bir iş günü

Yapay zekâ (AI), çalışma ve günlük görevleri ele alma biçimimizin önemli bir parçası hâline hızla geliyor. Daha önce, yapay zekânın işletmeleri nasıl yeniden şekillendirdiğine farklı sektörler kapsamında göz atmıştık. Bugün, üretkenliği artırarak iş yerlerindeki günlük görevleri daha kolay ve hızlı hâle getiren yapay zekâ destekli bir araç olan Microsoft Copilot'u inceleyeceğiz. Copilot; Outlook, Teams, Windows ve GitHub gibi popüler Microsoft hizmetlerinde çalışan bir dizi yapay zekâ özelliği sunar.

Örneğin GitHub'da Copilot, kod yazarak geliştiricilere yardımcı olur ve rutin görevlerde zaman kazandırır. Benzer şekilde Outlook'taki e-postaları özetler ve Teams'teki toplantılar sırasında not alır. Copilot'u Bing ve Microsoft Edge'de de bulabilirsin; burada belge yazma veya dil çevirme gibi görevlerde yardımcı olur.

Bu makalede Microsoft Copilot'un neler yapabildiğini, dünya genelindeki iş yerlerinde nasıl fark yarattığını ve neden yapay zekânın inovasyonu yönlendirmesine güçlü bir örnek olduğunu inceleyeceğiz.

Microsoft Copilot nasıl çalışır?#

Microsoft Copilot, görevlerde yardımcı olmak için üretken yapay zekâ ve makine öğrenimi gibi gelişmiş yapay zekâ teknolojilerini kullanır. Bu teknolojileri kişisel verilerin ve Word, Excel ve PowerPoint gibi her gün kullandığın araçlarla birleştirerek daha verimli çalışmana yardımcı olur.

Microsoft Copilot'un nasıl çalıştığına daha yakından bakalım:

• Kullanıcı girdisi: Diyelim ki bir belge taslağı hazırlamana, bir raporu özetlemene veya bir sunum oluşturmana yardımcı olması için Copilot'a istem vermek istiyorsun. İstemi yazabilir veya ellerini kullanmadan çalışmak için ses seçeneğinden yararlanabilirsin.
• Temellendirme: Copilot yanıt vermeden önce istemini temellendirme yöntemiyle işleyerek daha belirgin ve ihtiyaçlarına uygun hâle getirir. Temellendirme, üzerinde çalıştığın dosyalara, e-postalara veya diğer içeriklere bakarak isteğinin bağlamını analiz etmeyi içerir. Copilot, Microsoft 365'teki rolüne ve izinlerine göre verilerine erişebilir.
• Yapay zekâ işleme: Temellendirmenin ardından iyileştirilmiş istem, Copilot'un arkasındaki yapay zekâ motoru olan bir büyük dil modeline (LLM) gönderilir. LLM, sahip olduğu kapsamlı bilgiye dayanarak bir yanıt oluşturur.
• İşlem sonrası: LLM yanıt verdiğinde Copilot burada durmaz. Yanıtın özel çalışma ortamınla ilgili olmasını sağlamak için bilgileri şirketinin verilerini barındıran Microsoft Graph ile karşılaştırır. Ayrıca bilgilerini korumak amacıyla güvenlik, gizlilik ve uyumluluk kontrollerinden geçirir.
• Yanıtın sunulması: Copilot yanıtı, soruyu sorduğun uygulamaya geri gönderir. Sonuçları inceleyebilir, düzenlemeler yapabilir veya çıktıyı daha da iyileştirmesini Copilot'tan isteyebilirsin.

Şekil 1. Microsoft 365 Copilot'un nasıl çalıştığına bir bakış.

Veriler arasındaki ilişkileri analiz eden Microsoft Graph ve Semantic Index gibi araçlar, Copilot'un daha kişiselleştirilmiş ve doğru yanıtlar sunmasına yardımcı olabilir. Örneğin Semantic Index, verileri vektörler hâlinde düzenler ve Copilot'un yalnızca birebir eşleşmelere değil, bağlama dayalı ilgili bilgileri bulmasına yardımcı olur. Bu, işini bilen ve işleri daha hızlı tamamlamana yardımcı olan kişisel bir asistana sahip olmak gibidir.

Microsoft Copilot'un temel özellikleri#

Yapay zekâ sohbet botları ve kişisel asistanlar, iş yerindeki görevleri ele almayı kolaylaştırıyor. Benzer şekilde Microsoft Copilot da buna benzer özelliklerle tasarlanmıştır. Görevleri daha hızlı, kolay ve verimli hâle getirmeye odaklanır. İş akışlarını iyileştirmek için Copilot'u akıllı öneriler almak amacıyla kullanabilirsin. İster e-posta yazıyor, ister belge oluşturuyor, ister sunum tasarlıyor ol; Copilot daha iyi dil bilgisi, ifade biçimi ve hatta içeriğini nasıl yapılandıracağına ilişkin gerçek zamanlı ipuçları sunabilir. Ayrıntılara fazladan zaman ayırmadan özenli ve profesyonel işler üretmene yardımcı olur.

Ofisteki görevler bazen tekrarlayıcı gelebilir ve Copilot, tekrarlayan görevleri otomatikleştirerek bu sorunu çözmeyi amaçlar. Copilot; rapor oluşturma, Excel verilerini analiz etme veya uzun e-postaları özetleme gibi rutin işleri gerçekleştirebilir. Örneğin Excel'de sayıları tek tek incelemek yerine Copilot senin için formüller oluşturup verileri analiz ederek sonuçları daha anlaşılır hâle getirebilir. Outlook'ta e-posta zincirlerini özetleyerek uzun yazışmalar arasında kaydırma yapmana gerek kalmadan önemli mesajları yakalamana yardımcı olabilir. Copilot ayrıca Teams gibi uygulamalarda iletişimi ve görevleri gerçek zamanlı yöneterek ekip çalışmasını güçlendirir ve ekiplerin uzaktan çalışırken bile üretken kalmasına yardımcı olur.

Windows bilgisayarları ve Copilot AI entegrasyonu#

Microsoft, bu yetenekleri temel alarak kısa süre önce yeni bir Windows bilgisayar serisi olan Copilot+ PC'leri piyasaya sürdü. Bu bilgisayarlar Copilot ile entegredir ve yapay zekâ iş yükleri için oluşturulmuştur. Copilot+ PC'ler, saniyede 45 trilyona kadar işlem gerçekleştirebilen özel bir Nöral İşlem Birimi (NPU) ile donatılmıştır. Bu birim, çevirili canlı altyazı ve kişisel yapay zekâ sanatçın Cocreator gibi özellikler aracılığıyla kişiselleştirilmiş yaratıcı yardım sunma gibi son derece hızlı yapay zekâ görevlerine olanak tanır. Copilot+ PC'ler gibi yapay zekâ bilgisayarları yalnızca kademeli iyileştirmeler sunmaz; üretkenlik, iletişim ve yaratıcı çalışmaların donanım düzeyinde yapay zekâ ile nasıl optimize edilip geliştirilebileceğinde büyük bir değişime işaret eder.

Şekil 2. Copilot'un doğrudan yerleşik olduğu bir Windows bilgisayarı.

GitHub Copilot geliştirmeye değişiklik getiriyor#

Yapay zekâ ve daha geniş bilgi teknolojileri (IT) topluluğunda GitHub Copilot, yazılım geliştirme sürecini nasıl dönüştürdüğüyle büyük ilgi gördü. GitHub Copilot, özellikle geliştiriciler için oluşturulmuş, Microsoft Copilot'un özelleştirilmiş bir sürümüdür. Daha geniş Microsoft Copilot paketinin bir parçası olsa da GitHub Copilot, kodlama ve yazılım geliştirmeye yardımcı olmaya odaklanır. Projenin bağlamına göre gerçek zamanlı kod önerileri oluşturmak için genel kullanıma açık kodlarla eğitilmiş OpenAI Codex modelini kullanır.

GitHub Copilot'un doğal dildeki istemleri yorumlayabilmesi, geliştiricilerin yardım istemesini kolaylaştırır. Kullanıcılar tekrarlayan görevlerde yalnızca zaman kazanmakla kalmaz, geliştirmenin çeşitli aşamalarında üretkenliklerini de artırır.

Şekil 3. GitHub Copilot'un nasıl çalıştığına genel bakış.

Copilot, kod yazmanın ötesinde dağıtım betikleri oluşturma veya yapılandırma dosyaları hazırlama gibi DevOps görevlerinde de yardımcı olabilir. Bu, geliştiricilerin ve DevOps mühendislerinin iş akışını basitleştirir. Ayrıca Copilot'un Visual Studio Code ve JetBrains IDE'leri gibi popüler geliştirme ortamlarıyla entegrasyonu, onu farklı programlama dilleri ve çatılar arasında erişilebilir kılar. Rutin kodlama görevlerine harcanan zamanı azaltan Copilot, geliştiricilerin sorun çözmeye ve inovasyona daha fazla odaklanmasını sağlar.​

İşletmeler için Copilot AI'ın gerçek dünyadaki kullanım alanları#

Sırada, işletmelerin verimliliği artırmak ve operasyonlarını kolaylaştırmak için Copilot'un yapay zekâ özelliklerini nasıl kullandığına dair bazı gerçek dünya örneklerine bakacağız. Bu kullanım alanları, yapay zekânın günlük görevleri nasıl daha hızlı ve yönetilebilir hâle getirebileceğini gösteriyor.

Doğal gaz ve elektrik enerjisi iş akışlarını basitleştirme#

Kamu hizmetleri sektörü, yaygın [müşteri sorularına](https://ultralytics-translation-1.invalid yanıt verme veya rutin denetimler gerçekleştirme gibi tekrarlayan ve zaman alan görevlerle sık sık ilgilenir. Bu faaliyetler çalışanları zorlayabilir ve genel operasyonları yavaşlatarak daha kritik işlere daha az zaman bırakabilir. Benzer şekilde, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki en büyük birleşik doğal gaz ve elektrik enerjisi şirketlerinden biri olan Pacific Gas and Electric Company (PG&E), özellikle yardım masası gibi alanlarda büyük miktarda tekrarlayan görevle uğraşıyordu. Temsilcileri rutin sorular altında eziliyor, bu da daha yavaş yanıt sürelerine ve daha değerli işlere daha az odaklanılmasına yol açıyordu. PG&E, bu görevleri otomatikleştirmek ve çalışanların daha öncelikli faaliyetlere odaklanmasını sağlamak için verimli bir çözüme ihtiyaç duyuyordu.

PG&E bu sorunu çözmek için Microsoft Copilot'a başvurdu. Copilot, 300'den fazla iş akışını otomatikleştirerek ve bu görevlerin yönetilme biçimini iyileştirmek için yapay zekâyı entegre ederek merkezi bir rol oynadı. Copilot tarafından desteklenen bir yapay zekâ sohbet botu olan Peggy oluşturuldu ve şu anda yardım masası sorularının yüzde 40'ına kadarını yönetiyor. Bu sayede personelin iş yükü önemli ölçüde azaldı ve daha önce manuel yapılan görevlerin otomatikleştirilmesiyle PG&E yılda 1,1 milyon dolar tasarruf etti.

Şekil 4. Peggy, Copilot tarafından desteklenen PG&E sohbet botudur.

PG&E, Copilot'un yapay zekâ yeteneklerini kullanarak farklı alanlardaki iş akışlarını optimize etti ve çalışanların daha yüksek değerli işlere odaklanmasına yardımcı oldu. Copilot tarafından desteklenen bu otomasyonlar, çalışanların 527.000 saatini serbest bıraktı ve yıllık yaklaşık 75 milyon dolar tasarruf sağladı.​

Telekomünikasyon sektöründe üretkenliği artırma#

Copilot'un bir başka ilgi çekici kullanım alanı, tekrarlayan görevlerin yönetilmesinin ilerlemeyi yavaşlatabildiği telekomünikasyon sektöründen geliyor. Pek çok şirkette satış ve müşteri hizmetleri ekipleri müşteri ayrıntılarını araştırma, iletişim materyalleri hazırlama ve rapor oluşturma gibi manuel faaliyetlere çok zaman harcıyor. Bu görevler yalnızca değerli zaman almakla kalmıyor, çalışanların müşterilerle iletişim kurmak ve büyümeyi desteklemek gibi daha önemli işlere odaklanmasını da engelliyor.

Küresel bir iletişim hizmetleri sağlayıcısı olan Lumen Technologies de ekiplerinin müşteri iletişimi için araştırma yapmak gibi görevlere dört saate kadar zaman harcadığı benzer bir sorunla karşı karşıyaydı. Bu tekrarlayan görevleri otomatikleştirmek için Microsoft 365 Copilot'u kullandılar ve araştırma süresini yalnızca 15 dakikaya indirdiler. Bu değişiklik ekiplerini daha verimli hâle getirmekle kalmadı, daha anlamlı işler için zaman kazandırarak çalışan memnuniyetini de artırdı. Bunun sonucunda Lumen, performansta önemli bir artış gördü ve bir yıl içinde 50 milyon dolar ek gelir elde etti​.

Microsoft Copilot: Yapay zekâ odaklı değişimi benimsemek#

Microsoft Copilot gibi yapay zekâ ile geliştirilmiş araçlar, çeşitli sektörlerde iş akışlarını kolaylaştırıyor. Kod yazmaktan e-postaları yönetmeye kadar görevleri otomatikleştirebilir, akıllı öneriler sunabilir ve iş birliğini iyileştirebilirler. Örneğin Microsoft Copilot, Word, Excel ve PowerPoint gibi uygulamalardaki süreçleri basitleştirmek için yapay zekâyı kullanır. Bu, kullanıcılara zaman kazandırır ve üretkenliği artırır. İster rapor oluşturma, ister veri analizi, ister iletişimi geliştirme olsun, yapay zekâ asistanları profesyonellerin daha stratejik faaliyetlere odaklanmasına yardımcı olur. Yapay zekâ ilerledikçe bu araçların vazgeçilmez hâle gelmesi ve iş günümüzün düzenli bir parçası olması muhtemeldir.

Yapay zekânın gücü hakkında daha fazla bilgi edinmek için topluluğumuzla bağlantıda kal! Yapay zekânın üretim ve sağlık hizmetleri gibi sektörleri nasıl şekillendirdiğini keşfetmek için GitHub depomuza göz at. 🚀