Booking.com’un Yapay Zeka Temelli Ajan Stratejisi: Disiplinli ve Modüler Yaklaşımda İki Kat Doğruluk
Booking.com, Disiplinli ve Modüler Yapay Zeka Ajanlarıyla Doğruluğu İkiye Katladı
Booking.com, yapay zeka tabanlı modüler ajan stratejisiyle müşteri hizmetlerinde doğruluğu iki katına çıkarırken, kişiselleştirmede yeni bir seviye yakaladı.
Önemli Noktalar
- Booking.com, küçük ve özelleşmiş modellerle hızlı ve doğru öneriler sunuyor.
- Hibrit yaklaşım sayesinde ana müşteri etkileşimlerinde doğruluk oranı 2 kat arttı.
- Kişisel filtreleme ve gizlilik odaklı hafıza yönetimiyle müşteri memnuniyeti yükseldi.
Disiplinli ve Katmanlı Yapay Zeka Yaklaşımı
Booking.com, yapay zeka ajanlarını geliştirirken hype’a kapılmak yerine, disiplinli ve modüler bir yol izliyor. Şirket, seyahat odaklı küçük modellerle hızlı ve uygun maliyetli çıkarımlar sağlarken, daha karmaşık akıl yürütme ve anlama görevleri için büyük dil modelleri (LLM) kullanıyor. Hassasiyetin kritik olduğu durumlarda ise şirket içi, alana özel değerlendirme araçları devreye giriyor.
OpenAI ile seçici iş birlikleri de içeren bu hibrit strateji sayesinde, anahtar veri çekme, sıralama ve müşteri etkileşimi görevlerinde doğruluk oranı iki katına çıktı. Booking.com Yapay Zeka Ürün Geliştirme Lideri Pranav Pathak, “Çok sayıda özelleşmiş ajan mı olmalı, yoksa az sayıda genel ajan mı? Bu dengeyi hâlâ bulmaya çalışıyoruz,” diyor.
Kişiselleştirme ve Müşteri Deneyimi
Tahminden Kişiselleştirmeye Geçiş
Booking.com’un öneri sistemleri, gelenekselde rastgele tahminlere dayanıyordu. Pathak ve ekibi, baştan itibaren müşterinin bağlamına göre fiyat ve öneri sunmayı hedefledi. İlk olarak, müşterinin isteğini anlamak için küçük ölçekli bir dil modeliyle konu ve niyet tespiti yapıldı. Sistem, karmaşık sorguları sınıflandırıp uygun aracı modelleri veya API’ları devreye alacak şekilde geliştirildi.
Bu yeni mimariyle, konu tespitinde 2 kat artış sağlandı. Böylece, insan ajanların yükü %50-70 oranında hafifledi ve daha karmaşık konular otomatikleştirildi. İnsan ajanlar, artık sadece çok özel ve standart dışı müşteri sorunlarına odaklanabiliyor.
Kişisel Filtreler ve Gizlilik
Booking.com, 200’den fazla arama filtresi sunuyor; fakat bu kadar filtreyi manuel seçmek neredeyse imkânsız. Kullanıcıların kendi kelimeleriyle filtre belirtmesini sağlayan serbest metin kutusu eklendi. Bu sayede, örneğin “jakuzili oda” gibi daha önce düşünülmeyen ihtiyaçlar hızlıca tespit edilip yeni filtreler olarak eklendi.
Kişiselleştirmede ise şirket, müşteri verilerinin gizliliğine büyük önem veriyor. Uzun vadeli hafıza ve müşteri tercihlerini saklamak, sadece müşterinin onayıyla yapılıyor. Pathak, “Hafızayı yönetmek, inşa etmekten daha zor. Müşteri rızası olmadan asla ilerlemiyoruz,” diyor.
Yapı mı Al, Satın mı Al? Esnek Bir Strateji
Booking.com, ajan mimarisinde dar ve özelleşmiş çözümler ile genel amaçlı ajanlar arasında denge kuruyor. Şirket, geri döndürülemez kararlar almaktan kaçınıyor; mümkün olduğunca genelleştiriyor, ihtiyaç duyulduğunda ise uzmanlaşıyor. Her kullanım senaryosu için en küçük ve en verimli modeli tercih ediyor.
Özellikle doğruluk ve gerçeklik önemli olduğunda daha büyük ve yavaş modeller kullanılırken, arama ve öneri gibi hızın kritik olduğu alanlarda küçük modeller tercih ediliyor. Genel izleme ve değerlendirme araçları dışarıdan alınırken, marka standartlarının korunması gereken alanlarda şirket içi çözümler geliştiriliyor.
Pathak, “AI alanında şu anda tek yönlü kapılardan geçmek istemiyoruz. Kararlarımızın mümkün olduğunca geri döndürülebilir olmasını istiyoruz,” diyerek esnekliğin önemini vurguluyor.
Diğer Şirketler İçin Dersler
Booking.com’un yapay zeka yolculuğu, diğer şirketler için de önemli bir rehber sunuyor. Pathak, başlangıçta karmaşık bir teknoloji yığınıyla yola çıktıklarını, ancak daha basit bir başlangıcın yeterli olabileceğini belirtiyor. Yeni başlayanlara, hazır API’lerle başlamalarını ve ilk olarak en basit, en acil problemi çözmelerini öneriyor.
Standart API’lerin yetmediği noktalarda ise özelleştirilmiş araçlar geliştirilebilir. Ancak, mevcut altyapıyı hemen değiştirmektense, ürün-pazar uyumu sağlanana kadar sabırlı olunmalı. Pathak, “Kendinizi erken kilitlemeyin; kararlarınızı tek yönlü kapılar haline getirmeyin,” diyerek son noktayı koyuyor.
En güncel teknoloji haberleri için Synvalo’yu sosyal medyada (@synvalo) takip edebilirsiniz!
Kaynak: venturebeat.com