Gen AI & NLP Hibrit Yapıları

“Yeni gelen eskiyi siler mi?” Teknolojide sıkça karşılaştığımız bu soruyu bugün üretken yapay zekâ ile geleneksel NLP sistemleri özelinde yeniden soruyoruz. ChatGPT’nin, Claude’un, Gemini’nin gösterdiği performans etkileyici. Ancak kurumsal dünya açısından bakıldığında bu araçların doğrudan üretime alınması düşündüğümüz kadar kolay değil.

CBOT olarak, yüzlerce kurumsal yapay zekâ projesinde gördük ki GenAI’in sunduğu esneklik ve üretkenlik, ancak klasik NLP sistemlerinin hızı, kontrol edilebilirliği ve güvenliğiyle birleştiğinde gerçek bir iş değeri yaratıyor. Bu yazıda, neden tek başına GenAI değil, neden tek başına NLP değil de hibrit bir yapı gerektiğini anlatıyoruz.

1. NLP Hız, Güvenlik ve Kontrol Sağlar

Klasik NLP sistemleri belirli akışlara, tanımlı kurallara ve önceden belirlenmiş cevaplara dayanır. Bu da şu avantajları sağlar:

• Kurumsal kontrol: Her cevap önceden belirlenmiştir.

• Regülasyon uyumu: Riskli alanlarda spontane yanıtlar engellenebilir.

• Performans: Özellikle sık tekrar eden işlemlerde son derece hızlıdır.
  CBOT’un müşteri hizmetleri projelerinde kullandığı klasik NLP altyapısı, milyonlarca kullanıcıya anında ve hatasız yanıt verme kapasitesine sahip. Bu altyapı yıllardır test edilmiş, güvenilir, optimize edilmiş bir sistemdir.

2. GenAI Esneklik, Doğallık ve Yaratıcılık Katar

Üretken yapay zekâ ise bağlama duyarlıdır. Örneğin, müşteri sorusunu daha doğal anlayabilir, eksik ifadeleri tamamlayabilir, çok adımlı soruları parçalayabilir. Bu sayede:

• Karmaşık sorgular anlaşılır,

• Konuşmalar daha insanî olur,

• Kullanıcı deneyimi zenginleşir.

Ancak buradaki temel sorun: Her GenAI çıktısı öngörülemez. Bu belirsizlik özellikle finans, sağlık, kamu gibi sektörlerde ciddi risk yaratır.

3. Hibrit Model: Doğruluk ve Esneklik Dengesi

CBOT olarak önerdiğimiz yapı, bu iki teknolojiyi tek bir yapay zekâ mimarisi altında entegre etmektir. “Kritik akışlar NLP ile, doğal diyaloglar GenAI ile yönetilsin” yaklaşımı sayesinde:

• NLP sistemi ana gövdeyi oluşturur.

• GenAI sistemi, belirli noktalarda devreye girerek cevapları zenginleştirir.

• Bu geçiş kurallı, kontrol edilebilir, gerektiğinde izlenebilir olur.

4. Uygulama Senaryosu: Finans Sektöründe Kredi Bilgilendirmesi

Bir kullanıcı bankanın dijital kanalına giriyor ve “Kredi notum düşük ama yine de kredi alabilir miyim?” diye soruyor. NLP sistemi bu soruyu “kredi başvurusu şartları” başlığına yönlendiriyor. Ancak kullanıcının cümlesindeki belirsizlik (örneğin notunun kaç olduğunu belirtmemesi) GenAI sisteminin devreye girmesini tetikliyor. Sistem şöyle bir cevap üretebiliyor:

“Kredi notunuz düşükse bu durum bazı kredi ürünlerine erişiminizi etkileyebilir. Detaylı bilgi almak için son kredi notunuzu öğrenmemi ister misiniz?”

Bu yapı hem yasal hem de deneyimsel açıdan güçlü bir çözüm sunuyor.

5. Risk Yönetimi ve İzlenebilirlik: Hibrit Modelin En Güçlü Yönü

Üretken yapay zekâ çıktılarının izlenebilirliği hâlâ gelişim aşamasında. Oysa klasik NLP sistemleri log’lanabilir, kontrol edilebilir ve gerekirse denetlenebilir bir yapıya sahiptir. Hibrit modelde bu avantaj korunur. GenAI çıktıları sınırlandırılmış alanlarda, belirlenmiş kurallar dahilinde kullanılır. Özellikle BDDK, KVKK gibi regülasyonlara tabi olan sektörler için bu mimari ciddi bir fark yaratır.

Sonuç:

Üretken yapay zekânın sunduğu olanaklar heyecan verici. Ancak kurumsal dünya açısından tek başına yeterli değil. Gerçek dünyada, özellikle ölçekli, regüle, müşteri temasının yoğun olduğu sektörlerde “her şeyi GenAI’ye bırakmak” bir risk değil, bir hata olur.

CBOT olarak biz bu teknolojilerin rekabet değil, iş birliği içinde çalışması gerektiğine inanıyoruz. Hibrit mimariler, klasik NLP’nin gücünü, GenAI’in yaratıcılığıyla birleştirerek yeni nesil, güvenli ve etkili yapay zekâ çözümleri sunmamıza olanak tanıyor.

Eğer şirketiniz için üretken zekâyı kullanmaya hazırsanız, önce sormanız gereken soru şudur: “Hangi bölümü GenAI’ye, hangisini NLP’ye bırakmalıyım?”
İşte tam bu noktada CBOT olarak yanınızdayız.