Yapay zekâ destekli servis yönetimi ile Copilot ve sabah özeti

RotaMerkezi'de yapay zekâ, servis operasyonuna dair soruları kurumunuzun kendi verisiyle yanıtlayan bir asistan (Copilot), her sabah hazırlanan bir operasyon özeti ve sorunları büyümeden gösteren analizlerden oluşur. Bu yazıda her bir özelliğin ne yaptığını, nerede büyük dil modeli kullanıldığını, nerede kullanılmadığını ve verinizin nasıl korunduğunu açık bir dille anlatıyoruz. Sürüm 1.3.0 ile Copilot yanıtları artık yazıldıkça ekrana geliyor.

Copilot: verinizle konuşun

Copilot'a "Bu hafta en çok gecikme yaşayan üç hat hangisi?" ya da "Yarın aracı atanmamış sefer var mı?" gibi sorular sorabilirsiniz. Asistan bu soruları tahminle değil, sistemin araçlarını çağırarak yanıtlar: hat listesi, operasyon göstergeleri gibi verileri sorgular ve yanıtını bu çıktılara dayandırır. Copilot yalnızca kullanıcının yetkili olduğu veriyi görür.

Her sayı bir kaynağa dayanır

Büyük dil modellerinin bilinen zayıflığı, makul görünen ama yanlış sayılar üretebilmeleridir. Servis yönetiminde yanlış bir doluluk oranı ya da maliyet rakamı yanlış karara yol açar. Bu nedenle Copilot'ta NumberGuard adını verdiğimiz bir denetim çalışır:

• Yanıttaki her sayı, asistanın çağırdığı araçların çıktısıyla karşılaştırılır.
• Yuvarlama, yüzdeye çevirme, saniyeden dakikaya ya da metreden kilometreye dönüşüm gibi olağan dönüşümler tanınır.
• Hiçbir araç çıktısına izlenemeyen sayı "doğrulanamadı" olarak işaretlenir.

Böylece kullanıcı, yanıttaki rakamların hangisinin veriye dayandığını, hangisine ihtiyatla yaklaşması gerektiğini bilir.

Yanıtlar akışla geliyor (1.3.0)

11 Ekim 2026'da yayımlanan 1.3.0 sürümüyle Copilot yanıtları yazıldıkça ekranda beliriyor. Bu sırada asistanın o an hangi veriye baktığı da gösteriliyor. Uzun bir yanıtı Durdur düğmesiyle kesebilirsiniz. Tablolar ve sayı doğrulaması yanıt tamamlanınca ekleniyor; doğrulanamayan bir sayı düzeltilirse metin kendiliğinden güncelleniyor.

Sabah özeti

Sabah özeti, operasyon ekibinin güne hazırlıklı başlaması için hazırlanır. Özetin yapısı tamamen kural tabanlıdır; şu başlıkları içerir:

• Günün seferleri
• Aracı ya da şoförü atanmamış seferler
• Kapasite riski taşıyan seferler
• Atanmış araç ve şoförlerin evrak durumu, izinli şoförler
• Açık olaylar ve bekleyen öneriler
• Dünkü anomaliler

Kurum isterse bu yapı büyük dil modeliyle okunur bir metne çevrilir. Bu durumda da sayılar denetlenir; uyuşmazlık olursa şablon metne dönülür. Anlatım kapalıysa şablon metin kullanılır.

Anomali tespiti ve talep tahmini

Bu iki özellik büyük dil modeli kullanmaz; kurumunuzun geçmiş verisi üzerinde çalışan istatistiksel yöntemlere dayanır.

• Anomali tespiti: hat, yön ve gün tipi bazında son dönemin tamamlanan seferlerinden bir taban oluşturulur. Yolculuk süresi, bitiş gecikmesi ya da doluluk bu tabandan belirgin biçimde saparsa anomali olarak işaretlenir. Olası neden (rota sapması, teknik arıza, trafik, fazla bekleme) kayıtlı olaylara göre kural tabanlı belirlenir; tekrar eden anomaliler ayrıca ayırt edilir.
• Talep tahmini: hat ve gün bazında beklenen yolcu sayısı; atanmış yolculardan bilinen istisnalar (izin, uzaktan çalışma gibi) ve geçmişteki toplu gelmeme oranı düşülerek hesaplanır.

Öneriler ve başarı analizi

Sistem kapasite ve atama iyileştirme önerileri üretir; bu öneriler doğrudan uygulanmaz, onaya düşer. Kabul edilen bir öneri uygulandıktan sonra gerçekleşen etkisi ölçülür ve öneri anındaki beklentiyle birlikte saklanır. AI Öneri Başarı Analizi raporu, önerilerin sahada gerçekten işe yarayıp yaramadığını bu ölçümlerle gösterir.

Hat yeniden tasarımı: bir optimizasyon problemi

Sıkça karıştırılan bir noktayı netleştirelim: hat yeniden tasarımı bir dil modeli tarafından yapılmaz. Seçilen hatlar; araç kapasitesi, bir yolcunun serviste geçirebileceği en uzun süre ve en çok rota sayısı gibi kısıtlarla bir araç rotalama problemi (VRP) olarak çözülür. Çözüm Google OR-Tools ve yerleşik bir sezgisel çözücüyle paralel hesaplanır, daha iyi olan seçilir. Sonuç bir senaryo olarak gösterilir ve dört göz onayından geçmeden uygulanmaz.

Veri koruma

Yapay zekâ özelliklerini tasarlarken en önemli önceliğimiz, kişisel verinin modele ulaşmamasıydı:

• Modele kişi adı, adres ya da koordinat gönderilmez. Copilot'un çağırdığı araçlar bu bilgileri döndürmez.
• Sağlayıcıyı kurum seçer. Anthropic ya da OpenAI arasından seçim yapılabilir ya da yapay zekâ tamamen kapalı tutulabilir.
• Açık onay şarttır. Yapay zekâ özellikleri, kurum yurt dışına veri aktarımı için açık onay vermeden çalışmaz.
• Aylık kota. Pakete göre aylık istek kotası uygulanır; bu ayın kullanımı ayarlar ekranında görülür.
• Saklama süresi. Copilot konuşmaları kurum ayarındaki süre dolunca otomatik silinir.

Ayrıntılar için Güvenlik ve KVKK sayfasına bakabilirsiniz.

Nasıl başlanır?

Yapay zekâ özellikleri kurum yöneticisi tarafından Ayarlar → Yapay zekâ ekranından açılır: sağlayıcı seçilir, anahtar girilir, yurt dışına veri aktarımı onayı verilir ve bağlantı test edilir. Özelliklerin tamamını yapay zekâ sayfasında inceleyebilir, kendi senaryolarınızla görmek için demo talebi oluşturabilirsiniz.