Proje İçeriği

PeopleChat, Boyner IT’de Veri Bilimi ekibi ve Yazılım ekibi tarafından geliştirilmiş bir İnsan Kaynakları Üretken Yapay Zeka asistanı olarak hayata geçti.

Projede LLM modeli olarak GPT 4o kullanıldı ve 2024 yılı boyunca bir çok gpt modelinin test edildiği deneysel çalışma gruplarına olanak sağladı.

PeopleChat, İnsan Kaynakları dokümanları ile kurum içinde yüksek güvenirlik altında eğitildi.

Bu ürünle elde edilen başarı sonrası ürün 2. Versiyonu ile Boyner Grup için ayrıca eğitilip kullanıma açıldı.

2024 yılı itibarıyla Chatbot’larda üretken yapay zeka kullanımı arttı, kural bazlı soru-cevap motorları yerini AI altyapılarına bıraktı. Ancak kullanımlar geliştirmeler kadar hızlı yaygınlaşamadı.

Başlıca sebepleri arasında Üretken Yapay Zekaların kurum içindeki bilgileri dokümanlardan yanılsamalı öğrenebilmesiydi.

Bu konuda “Halüsinasyon” olarak Türkçeye çevrilmiş bir kelime hayatımıza girdi.

Bu yanlış yönlendirmelerle/yanılsamalı bilgilerle ilgili akademik araştırma yapıp chatbotların üretken yapay zeka yetkinliklerinin geliştirilmesi için projemizin ekibi toplandı.

Bahçeşehir Üniversitesi Hocalarımızdan Doç. Dr. Cemal Okan Sakar liderliğinde PeopleChat’in kurumun bilgilerini daha iyi öğrenmesi için deneysel çalışmalar yapıldı.

Makale incelemeleri sonrasında RAG mimarisinin kullanımı, doğruluğu artırmak ve modelin gerçeklikle uyumunu sağlamak için kritik bir strateji olarak belirlendi.

Doğru prompt tasarımı, en uygun dil modelinin seçimi ve fine-tuning uygulamaları, bu hedeflere ulaşmada anahtar rol oynadı.

GPT modellerinin başarıları sorgu (prompt) bazında değerlendirildi.

Tüm model promptlarına ilişkin çıktılar raporlandı. 2024 yılı itibari ile tam bildiri metni olarak yayınlanacak. Ayrıca sonuçları akademi ile paylaşılacak.

• Input Token       
• Output Token    
• Response Time  
• Halüsinasyon    
• Semantiklik       
• Bağlam Input Price         
• Output Price     
• Kuruma ait İncan Kaynakları PDFlerine ait sayfa sayıları

Uygulamanın arayüzü aşağıdaki şekilde Boyner Önyüz yazılım ekipleri tarafından geliştirildi.

Önyüz tasarımında Streamlit kullanılarak GenAI yazılımlarının daha hızlı ürünleştirilmesi sağlandı.

Projenin Amacı

Proje, kurum içi yeni bir hizmet olarak tasarlandı.

Projemiz, İnsan Kaynakları ve tüm kullanıcılardan etkin geri dönüşlerle beslenmeye devam ediyor.

Kullanım oranları düzenli raporlanıyor.

GenAI yöntemleri ile bütünleşen bu projede, Boyner’de 2024 yılında yoğunlaşan AI İnisiyatifinin etkisi görülüyor. 2024 Şubat’ta başlayan projemiz 2024 yıl boyunca AI ve GenAI servisleri ile donatıldı.

Geliştirmeler ve analizlerin tamamı İnsan Kaynakları ekibi tarafından tüm kademelerde test edildi.

Proje içindeki en büyük inovasyon nedir? (yeni bir teknoloji veya var olan teknolojinin farklı kullanımı gibi. IOT, M2M, AI vb.)

Burada yenilikçi inovasyondan bahsedebiliriz.

Tüm verinin Azure Synapse üzerinde depolanması ve düzenli yeni dokümanlarla beslenmesi, ayrıştırılması, geri bildirimlerle eğitilmesi ve Boyner sistemlerine entegrasyonu sağlandı. Üretken Yapay Zeka modelinde Azure ML ile Openai servisleri, GPT 4o kullanıldı.

Proje kurum içindeki hangi bölüme fayda sağlamıştır?(satış, pazarlama, finans, İK, IT, Üretim, Planlama, Satın alma, Lojistik Müşteri İlişkileri gibi)

Tüm ekipler yoğun fayda sağladıklarını belirttiler. Üretken Yapay Zeka uygulamaları kurum içinde heyecan ile karşılandı ve kullanımı halen devam ediyor.

Projenin hayata geçirilmesi konusunda üst yönetimin desteğini tam olarak alabildiniz mi?

Proje, üst yönetimin yoğun desteği ile yürütüldü. Boyner AI İnisiyatifi’ne dahil olan tüm GMY düzeyinde destekçilerimiz ile süreç hızlandırıldı.

Proje sonunda ortaya çıkan sonuçları analiz edebildiniz mi? Rakamsal verilerle ifade eder misiniz?(ROI, maliyetlerde yüzdesel azalma, üretim süresinde azalma, hata payının düşmesi vs.)

Aylık 50+ kullanımı ve İnsan Kaynakların’dan operasyonel verimlilik raporları alındı.

İş alımı yoğun dönemlerde aylık kullanım 100 işleme kadar çıktı, oryantasyon süreçlerinde hızlanma elde edildi.

İnsan kaynakları ekiplerinin yoğunluk ve çalışan sayısı göze alındığında kullanımın stabil olması çalışma başarısını gösteriyor. 

Projenizde şirket içinden kaç kişi aktif olarak görev almıştır? Ekip birimleri hakkında kısaca bilgi verir misiniz?

15+ IT ve iş ekibi birimleri aktif rol aldı. İnsan Kaynakları ekipleri (Boyner ve Boyner Grup olmak üzere) ve IT Veri Bilimi ekibi, Geliştirme Operasyonları ve Yazılım Ekipleri proje eş paydaşları oldu. Rutin toplantılar ve çevik yöntemle sprint bazlı takip yapıldı.

Projenizde (varsa)işbirliği kurduğunuz veya destek aldığınız bilişim şirketlerini belirtiniz.

Proje tümüyle iç kaynak ile geliştirildi.

Proje sırasında kullandığınız ve spesifik önemi olan markaları (varsa) belirtiniz. (Yazılım veya donanım markaları)

Microsoft Azure Synapse, Azure ML