> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://library.zoom.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://library.zoom.com/technical-library/tr/ai/ai-whitepaper/introduction-ai-at-zoom.md). # Giriş: Zoom'da AI Yapay zekâ hızla gelişiyor ve büyük ve küçük dil modellerinden uzmanlaşmış algoritmik işlevlere kadar her şeye güç vererek günlük yaşamın ayrılmaz bir parçası hâline geliyor. Üretken yapay zekâ, içerik oluşturma, sorun çözme ve karar alma için insanlar ile makineler arasında sorunsuz etkileşim sağlarken, yapay zekâ daha uzmanlaşmış uygulamalarda da mevcuttur. Otomasyon araçları iş akışlarını kolaylaştırırken, altyazılama ve çeviri gibi hizmetler iletişim engellerini ortadan kaldırarak iş birliğini daha verimli ve erişilebilir hâle getirir. Yapay zekâ ilerlemeye devam ettikçe, uygulamaları verimliliği, doğruluğu ve inovasyonu artırarak sektörleri dönüştürüyor ve işletmelerin çalışma şeklini temelden yeniden şekillendiriyor. Yapay zekânın modern iş yerindeki rolü genişlerken bu belge, yapay zekânın Zoom platform genelinde nasıl kullanıldığını açıklar. Zoom’un ortak yapay zekâ temelini, farklı Zoom ürünlerine yerleştirilmiş ürüne özgü yapay zekâ özelliklerini ve kullanıcıların konuşmadan tamamlanmaya geçmesine yardımcı olan daha geniş yapay zekâ çalışma alanı olarak ZoomMate’i açıklar. Bu bölümler birlikte, okuyucuların Zoom’un yapay zekâyı iletişim, iş birliği, üretkenlik ve takip süreçlerinde nasıl kullandığını anlamalarına yardımcı olmayı amaçlar. ## **Zoom AI** Zoom AI, Zoom platform genelinde yapay zekâ destekli deneyimlere güç veren ortak yapay zekâ katmanıdır. Zoom’un ürünleri genelinde akıllı özellikler sunmak için kullandığı daha geniş yapay zekâ teknolojileri, modelleri ve destekleyici sistemleri kümesini içerir. Pratik açıdan Zoom AI, yapay zekâyı tek bir bağımsız Özellikler veya uygulama ile sınırlamak yerine Zoom’un iletişim, iş birliği, üretkenlik ve takip süreçleri genelinde yapay zekâ destekli deneyimler sunmasını sağlayan temeldir. Bu ortak yapay zekâ katmanı, ZoomMate’in yanı sıra gerçek zamanlı çeviri, transkripsiyon, toplantı içi sorular, kişisel ses yalıtımı, sohbet oluşturma ve diğer yapay zekâ destekli deneyimler gibi çok çeşitli ürüne özgü yetenekleri destekler. Birleşik mimarisi, Zoom Barındırılan Modeller Plus (ZM+), Yalnızca Zoom Barındırılan Modeller (ZMO) ve şirket içi yapay zekâ teklifleri dâhil olmak üzere Zoom’un yapay zekâya yönelik çok modelli ve çok dağıtımlı yaklaşımını içerir. Bu yaklaşımlar birlikte, Zoom platform genelindeki yapay zekânın teknik temelini oluşturur. ## **Yapay Zekâ Özellikleri** #### Yapay Zekâ Özellikleri: Zoom ürünleri genelinde odaklı yardım sağlayan yerleşik yapay zekâ yetenekleri Zoom AI özellikleri, belirli Zoom ürünleri ve iş akışları içinde yapay zekâ kullanan, genellikle görevin gerçekleştiği ürün deneyimine doğrudan yerleştirilen ürüne özgü yeteneklerdir. Bir toplantıyı özetleme, sohbet mesajı taslağı hazırlama, e-posta yanıtı önerme, canlı toplantı sırasında bir soruyu yanıtlama veya çağrı sonrası özet oluşturma gibi belirli etkinliklerde yardımcı olmak üzere tasarlanmıştır. Bu özellikler, göründükleri ürün içinde kendi başlarına çalışabilir ancak daha geniş ZoomMate deneyimlerini destekleyen çıktılar da üretebilirler. Örneğin, bir Zoom toplantısından sonra oluşturulan bir Toplantı özeti daha sonra ZoomMate için yararlı bir bağlam hâline gelebilirken, Sohbet Oluşturma veya Toplantı Soruları gibi bir özellik esas olarak o anki ürün deneyiminde yardımcı olmak üzere tasarlanmıştır. Bu şekilde Zoom AI özellikleri, Zoom genelindeki dağıtılmış, ürün düzeyindeki yapay zekâ katmanıdır. Örnekler arasında toplantı özetleri, toplantı içi sorular, transkripsiyon, Notlarım, sohbet oluşturma, sohbet özetleme, kanal özetleri, çeviri, e-posta taslağı ve yanıtları, planlama yardımı, çağrı özetleri, sesli mesaj özellikleri ve görev çıkarma gibi Toplantılar, Sohbet, Beyaz Tahta, Etkinlikler, Posta, Takvim ve Telefon genelindeki özellikler yer alır. ## **ZoomMate** #### ZoomMate: Konuşmadan tamamlanmaya kadar daha fazlasını başarmanıza yardımcı olan akıllı Workplace ekip arkadaşınız ZoomMate, üretkenliği artırmak, iş birliğini kolaylaştırmak ve çalışan iş yükünü azaltmak üzere tasarlanmış, Zoom Workplace platformunun merkezindeki akıllı ve sohbet odaklı dijital ekip arkadaşıdır. Yapay zekâ araçları her gün modern iş gücüne giderek daha fazla entegre oluyor ve artık veri girişini otomatikleştirme, e-posta taslağı hazırlama, rapor oluşturma veya temel algoritmik işlevleri gerçekleştirme gibi belirli görevlerle sınırlı değil. Bunun yerine, ortaya çıkan yapay zekâ araçları çalışma şeklimizi temelden değiştiren dönüştürücü bir değişimi temsil ediyor. ZoomMate, konuşmadan tamamlanmaya kadar kullanıcıların daha fazlasını başarmalarına yardımcı olan özel bir ekip arkadaşı olarak hareket edip basit görev otomasyonunun ötesine geçerek bunu örnekler. Örneğin, yüksek önem taşıyan bir müşteri toplantısına hazırlanan bir Satış liderini ele alalım. Çalışma, ekibin müşterinin önceliklerini, rekabet risklerini ve açık teknik sorularını tartıştığı yakın tarihli bir Zoom toplantısıyla başlayabilir. Bu konuşmadan, Zoom’un yapay zekâ özellikleri bir toplantı özeti oluşturabilir, eylem öğelerini belirleyebilir ve farklı ekip üyelerine atanan takip sorumluluklarını ortaya çıkarabilir. Bir kullanıcı daha sonra ayrı bir araçta yeniden başlamak yerine çalışmayı buradan sürdürmek için ZoomMate’e başvurabilir. Zoom Workplace ve bağlı sistemler genelindeki bağlamı kullanan ZoomMate; toplantı özetini toplayabilir, ilgili sohbet görüşmelerini inceleyebilir, Zoom Canvas’taki destekleyici materyallere başvurabilir, bağlı bir CRM’den hesap bağlamını çekebilir ve onaylı dahili veya harici kaynaklardan ek araştırmaları dâhil edebilir. Bu birleşik bağlamdan ZoomMate, bir müşteri bilgilendirmesi hazırlamaya, teklif taslağı oluşturmaya, takip görevleri yaratmaya ve yapılandırılmış bir strateji belgesi üretmeye yardımcı olabilir. Kullanıcının bu çalışmayı sergilemesi gerekirse ZoomMate, Zoom Slides kullanarak aynı temel bağlamı sunum materyallerine dönüştürmeye de yardımcı olabilir. ZoomMate’i geleneksel, üretken bir yapay zekâ asistanından farklı kılan şey, çalışmanın özetleme veya taslak hazırlamayla bitmemesidir. ZoomMate; bağlamı özgün konuşmadan alınan kararlara, ardından gelen belgelere ve eylemlere kadar tüm süreç boyunca ileri taşımaya yardımcı olabilir. Bu anlamda ZoomMate, tek amaçlı bir araçtan ziyade kullanıcıların bilgileri bağlamasına, takip sürecini koordine etmesine ve devam eden işleri tamamlanmış sonuçlara dönüştürmesine yardımcı olan bir iş yeri ekip arkadaşı gibi işlev görür. ## **Arayüz Protokolleri** Daha ayrıntılı özelliklere ve veri akışlarına geçmeden önce, Zoom’un yapay zekâ yeteneklerine güç sağlamaya yardımcı olan bazı temel protokolleri anlamak yararlıdır. Bu bölüm, yapay zekânın araçlara, verilere, iş akışlarına ve diğer aracılara bağlanmasına yardımcı olan önde gelen birlikte çalışabilirlik standartlarından biri olan Model Bağlam Protokolü’nü (MCP) açıklar. ### Model Bağlam Protokolü #### Model Bağlam Protokolü (MCP): Daha Fazlasını Başarmak için Yapay Zekâyı Araçlara Bağlamaya Yönelik Bir Standart Yapay zekâ mimarisinin bir parçası olarak Zoom, modeller, araçlar, veri kaynakları ve iş akışları arasında güvenli bağlantılar sağlayan açık bir standart olan Model Bağlam Protokolü’nü (MCP) kullanır. MCP, her şirketin ayrı olarak oluşturması ve sürdürmesi gereken tek seferlik entegrasyonlara duyulan ihtiyacı ortadan kaldırarak aracı yapay zekânın ilerlemesinde önemli rol oynar. Bunun yerine, yetenekleri yapay zekâ modellerine tutarlı bir şekilde sunan ortak ve yapılandırılmış bir çerçeve sağlar. Bu temel, yapay zekâ sistemlerinin yalnızca soruları yanıtlamakla kalmayıp kullanıcıların güvendiği sistemlerde doğrudan eylem gerçekleştirerek akıllı aracılar gibi hareket etmesini sağlar. Daha fazla bilgi için Zoom’un Geliştirici Dokümanlarına bakın [Zoom’da MCP](https://developers.zoom.us/docs/mcp/). #### MCP Uygulamada Nasıl Çalışır — Menüden sipariş vermek gibi MCP özünde istemci-sunucu modeli üzerine kuruludur. Yapay zekâ ortamını (ChatGPT veya Claude gibi) iş yapmak isteyen bir istemci, harici sistemleri (Jira, Confluence veya bir veritabanı gibi) ise yapabileceklerini yayımlayan sunucular olarak düşünün. Her sunucu, “bilgi tabanında ara” veya “görev oluştur” gibi işlevlerin açık bir listesini sağlar. Yapay zekâ istemcisi daha sonra bir konuşmanın ortasında bu işlevleri ne zaman ve nasıl kullanacağına karar verir. Başka bir deyişle, yapay zekâyı bir MCP sunucusuna bağlamak restoranda sipariş vermek gibidir. Siz (yapay zekâ) bir restorana girersiniz, bir menü alırsınız (MCP sunucusu aracılığıyla kullanılabilen hizmet veya işlevlerin listesi) ve siz (yapay zekâ) ne istediğinizi söylersiniz; o da yanıt verir. Neyin mevcut olup olmadığı konusunda tahminde bulunmaya gerek yoktur; her şey en baştan menüde sunulur. Aşağıdaki bölümler, MCP’nin nasıl çalıştığına ilişkin ek ayrıntılar sağlar: #### 1. Adım: Yetenekleri Sunucular Aracılığıyla Sunma Herhangi bir sistem bir MCP sunucusu çalıştırabilir. Bu sunucu, desteklediği eylemlerin yapılandırılmış bir açıklamasını yayımlayan “menü” işlevi görür. Örneğin Jira, “sorunları ara” veya “bileti güncelle” gibi işlevler yayımlayabilir. Bu işlevler MCP’nin ortak biçimini izlediğinden, yapay zekâ bunları özel mühendislik gerektirmeden hemen anlayabilir. #### 2. Adım: Yapay Zekâ İstemci Olarak Hareket Eder Diğer tarafta, yapay zekâ ortamı istemci rolünü oynar. Kullanılabilir işlevlerin menüsünü okur, onları hatırlar ve bir kullanıcıya yanıt verirken hangisini çağıracağına karar verir. Bu, yapay zekânın binlerce olası entegrasyonla önceden programlanmasına gerek olmadığı anlamına gelir; bağlantı kurulduğunda yalnızca nelerin kullanılabilir olduğunu öğrenir. #### 3. Adım: Bağlamı Güvenli Biçimde Aktarın MCP ayrıca bağlamın ve izinlerin nasıl iletildiğini de tanımlar. Bu, yapay zekânın bir işlevi kullandığında bunu yalnızca kullanıcının Access sahibi olduğu sınırlar içinde yapmasını sağlamaya yardımcı olur. Örneğin, bir kullanıcının yalnızca kendi ekibinin Jira biletlerini görme İzin varsa MCP, yapay zekânın bu kapsama uymasını sağlar. Bu güvenlik katmanı, hassas verilerin ve erişim denetimlerinin pazarlık konusu olmadığı kurumsal kullanım için MCP’yi pratik hâle getirir. #### MCP Neden Önemlidir MCP, yapay zekânın harici sistemlere nasıl bağlandığını standartlaştırarak özel entegrasyonların getirdiği sürtünmeyi ortadan kaldırır ve güvenliği ve tutarlılığı sağlar. Kullanıcılar, yapay zekânın yalnızca soruları yanıtlamakla kalmayıp çeşitli araçlar genelinde sorunsuz ve güvenli hissettiren bir şekilde bilinçli eylemler de gerçekleştirebilmesinden yararlanır. --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter: ``` GET https://library.zoom.com/technical-library/tr/ai/ai-whitepaper/introduction-ai-at-zoom.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.