# Zoom’da Yapay Zeka: Bir Genel Bakış ## Zoom'da Yapay Zeka: Genel Bakış Yapay zeka hızla gelişiyor ve büyük ve küçük dil modellerinden özel algoritmik işlevlere kadar her şeyi güçlendirerek günlük yaşamın ayrılmaz bir parçası hâline geliyor. Üretken yapay zeka, içerik oluşturma, problem çözme ve karar verme için insanlar ve makineler arasında sorunsuz etkileşim sağlarken, yapay zeka daha özel uygulamalarda da mevcuttur. Otomasyon araçları iş akışlarını kolaylaştırırken, transkripsiyon ve çeviri gibi hizmetler iletişim engellerini ortadan kaldırarak iş birliği daha verimli ve erişilebilir hâle getirir. Yapay zeka ilerlemeye devam ettikçe, uygulamaları verimliliği, doğruluğu ve yeniliği artırarak Sektörler'i dönüştürüyor ve işletmelerin çalışma biçimini temelden yeniden şekillendiriyor. Yapay zekanın modern çalışma alanındaki genişleyen rolü göz önüne alındığında, AI Bluepaper, Zoom platformundaki yapay zeka özelliklerine ilişkin ayrıntılı bir kılavuz görevi görür. Zoom'un temel yapay zeka kullanım alanlarından, işlevlerinden ve yeteneklerinden bazılarını inceleyerek, işletmelere yapay zekadan etkili şekilde yararlanmak için gereken içgörüleri sunar; iş akışlarını kolaylaştırmaya, iş birliği geliştirmeye ve ekipler genelinde daha yüksek üretkenlik sağlamaya yardımcı olur. ### Ajanik Yapay Zeka: Yapay zekanın kendi kendini yönlendiren, otonom gücünü en üst düzeye çıkarma Ajanik yapay zeka, yalnızca soruları yanıtlamaktan daha fazlasını yapmak üzere tasarlanmış yapay zekayı ifade eder—bir kullanıcının adına harekete geçmek için oluşturulmuştur. İnsan bağlantısı için geliştirilmiş, yapay zeka öncelikli açık bir iş platformu olarak Zoom, kullanıcıların bilgiden uygulamaya pürüzsüz şekilde geçmesine yardımcı olmak için ajanik yapay zeka yeteneklerini aktif olarak geliştiriyor. Önerilerde veya toplantı özetlerinde durmak yerine, ajanik yapay zeka vizyonu; kullanıcıların sonraki adımları yönetmesine, görevleri tamamlamasına ve iş akışlarının ilerlemesini sürdürmesine yardımcı olabilen otonom bir asistana dönüşmektir. Yapay zeka teknolojisi gelişmeye devam ettikçe, ajanik yapay zeka giderek kişiselleştirilmiş bir dijital asistan olarak işlev görecek; kullanıcıların düzenli kalmasına, öncelikleri takip etmesine ve bilgileri konuşmalar, toplantılar ve iş araçları arasında taşımanın manuel çabasını azaltmasına yardımcı olacaktır. ### Zoom AI Companion: Akıllı İş Yeri Asistanınız Zoom AI Companion, Zoom Workplace platformunun merkezindeki akıllı, konuşmaya dayalı dijital asistandır; üretkenliği artırmak, iş birliği kolaylaştırmak ve çalışan iş yükünü azaltmak için tasarlanmıştır—tüm bunlar, Zoom kullanıcı hesaplarına atanmış belirli ücretli hizmetlere sahip Müşteriler için ek ücret olmadan sunulur. Yapay zeka araçları modern iş gücüne giderek daha fazla entegre oldukça, artık veri girişini otomatikleştirme, e-postalar taslaklama, rapor oluşturma veya temel algoritmik işlevleri yerine getirme gibi belirli görevleri yapmakla sınırlı değiller. Bunun yerine, yeni ortaya çıkan yapay zeka araçları dönüştürücü bir değişimi temsil ediyor ve çalışma şeklimizi temelden değiştiriyor. Zoom AI Companion, basit görev otomasyonunun ötesine geçer; bir kullanıcının günlük işlerinde gerçek bir yardımcı gibi hareket edebilir, genel bilgi sorularını yanıtlayabilir, içerik oluşturabilir, içgörüler sunabilir, belgeleri, mesajları, sesli mesajları ve toplantıları özetleyebilir, karar vermeye yardımcı olabilir ve kullanıcıların yeni hedeflere ulaşmasına veya daha yüksek performans seviyelerinin kilidini açmasına yardımcı olabilir. Yapay zeka öncelikli bir şirket olarak Zoom AI Companion, Zoom Meetings, Sohbet, Phone, iletişim merkezi, Docs, beyaz tahta ve daha fazlası dahil olmak üzere Zoom'un ürün paketine düşünceli bir şekilde entegre edilmiştir. Zoom yenilik yapmaya ve yeteneklerini genişletmeye devam ettikçe, Zoom AI Companion da yeni özellikler ve işlevler sunarak gelişecektir. Aşağıda bugün mevcut olan temel özelliklerin bir listesi yer almaktadır ve bu yapay zeka asistanının bir kullanıcının iş gününün her yönünü geliştirmeye nasıl yardımcı olabileceğini göstermektedir. Mevcut temel özellikler ve işlevler şunları içerir: | **Kategori** | **Temel Yetenekler** | **İşletme Değeri** | | ----------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------- | | **Merkezileştirilmiş Yapay Zeka çalışma alanı** | Bağlamsal sorgu işleme, akıllı planlama, platformlar arası veri sentezi, yapay zeka tarafından oluşturulan takipler. | Akıllı iş akışı otomasyonuna sahip birleşik üretkenlik merkez. | | **Toplantı Zekâsı** | Toplantı içi gerçek zamanlı yardım, otomatik dokümantasyon, Akıllı kayıt analiz, hazırlık otomasyonu. | Hazırlıktan takibe kadar geliştirilmiş toplantı etkinliği. | | **İletişim Geliştirme** | Akıllı sohbet yardımı, döküm analiz, e-posta oluşturma, öngörülü yazım. | Tüm kanallarda hızlandırılmış iletişim kalitesi. | | **iletişim merkezi Optimizasyonu** | Gerçek zamanlı duygu analizi, konuşma zekâsı, performans analiz, akıllı yanıtlar. | Yapay zeka destekli içgörülerle yükseltilmiş müşteri deneyimi. | | **İçerik Oluşturma** | Belge zekâsı, görsel içerik oluşturma, ortak çalışma araçları, medya Organizasyon. | Kolaylaştırılmış içerik geliştirme ve fikir üretme süreçleri. | | **Görev ve İş Akışı Yönetimi** | Otomatik görev oluşturma, platformlar arası Entegrasyonlar, Etkinlik yönetim araçları. | Akıllı otomasyonla azaltılmış idari yük. | #### Zoom AI Companion, Ajanik Yapay Zekanın Gücünü Nasıl Kullanır Zoom AI Companion, kullanıcıların bilgiyi kolayca eyleme dönüştürmesine yardımcı olarak ajanik yapay zekanın değerini hayata geçirir. AI Companion, ister bir toplantıdan, ister bir iletişim merkezi etkileşiminden ya da yapay zeka tarafından belirlenen başka bir içgörüden kaynaklansın, takip görevlerini belirlediğinde, bu eylem öğelerini takip veya atama için otomatik olarak Zoom Tasks içine Ekleleyebilir. Bu, önemli sonraki adımların bir Toplantı özeti veya konuşma özeti içinde kaybolmamasını sağlamaya yardımcı olur. Bunun yerine, ilerleyebilen açık ve izlenebilir görevlere dönüşürler. İçgörüleri doğrudan eyleme bağlayarak AI Companion, kullanıcıların önceliklerin başında kalmasına, sorumlulukları yönetmesine ve gereksiz pürüz olmadan iş günlerinin akışını sürdürmesine yardımcı olur. ### Algoritmalar: Yapay zeka iletişimi pürüzsüz hâle getirmeye nasıl yardımcı olur Zoom AI Companion'ın akıllı, konuşmaya dayalı LLM yeteneklerinin ötesinde, Zoom ayrıca platform genelinde başka yapay zeka hizmetlerinden de yararlanır (yani, *algoritmalar*). Bu hizmetler genellikle arka planda sorunsuz şekilde çalışarak gerçek zamanlı ses transkripsiyon, canlı çeviri, kişisel ses bastırma ve daha fazlası gibi özellikleri destekler. Bu özellikler birlikte, Zoom platformundaki her etkileşimin hem kalitesini hem de verimliliğini artırabilen, bütünlüklü ve pürüzsüz bir deneyim oluşturmaya yardımcı olur. Mevcut temel yapay zeka hizmeti özellikleri ve işlevleri şunları içerir: * Transkripsiyon * Çeviri * Altyazı * Kişisel Ses Yalıtımı ### Model Context Protocol (MCP): Daha Fazlasını Başarmak İçin Yapay Zekayı Araçlara Bağlamaya Yönelik Bir Standart Yapay zeka mimarisinin bir parçası olarak Zoom, modeller, araçlar, veri kaynakları ve iş akışları arasında güvenli bağlantılar sağlayan açık bir standart olan Model Context Protocol (MCP)'yi kullanır. MCP, her şirketin ayrı ayrı oluşturup sürdürmesi gereken tek seferlik entegrasyonlara duyulan ihtiyacı ortadan kaldırarak ajanik yapay zekayı ilerletmede önemli bir rol oynar. Bunun yerine, yetenekleri yapay zeka modellerine tutarlı bir şekilde sunan ortak ve yapılandırılmış bir çerçeve sağlar. Bu temel, yapay zeka sistemlerinin yalnızca soruları yanıtlamakla kalmayıp, aynı zamanda kullanıcıların güvendiği sistemler içinde doğrudan harekete geçerek daha çok akıllı aracılar gibi davranmasına olanak tanır. Zoom şu anda MCP'yi Custom AI Companion eklenti ürününün bir parçası olarak destekliyor ve Organizasyonlar'ın kendi benzersiz veri kaynakları ve uygulamalarıyla bağlantı kuran özel aracılar oluşturmasını, rutin iş akışlarını otomatikleştirmesini ve ekiplerin gerçek çalışma içeriklerine dayalı, özelleştirilmiş ve doğru yanıtlar sunmasını sağlıyor. #### MCP Pratikte Nasıl Çalışır Özünde MCP, istemci-sunucu modeli üzerine kuruludur. Yapay zeka ortamını (ChatGPT veya Claude gibi) işi tamamlamak isteyen bir istemci, dış sistemleri ise (Jira, Confluence veya bir veritabanı gibi) neler yapabildiklerini yayımlayan sunucular olarak düşünün. Her sunucu, “bilgi tabanında ara” veya “görev oluştur” gibi işlevlerin açık bir listesini sağlar. Yapay zeka istemcisi de daha sonra bir konuşmanın ortasında bu işlevleri ne zaman ve nasıl kullanacağına karar verir. Başka bir deyişle, yapay zekayı bir MCP sunucusuna Bağlanıyor, restoranda sipariş vermek gibidir. Siz (yapay zeka) bir restorana girersiniz, bir menü alırsınız (MCP sunucusu aracılığıyla sunulan hizmetlerin veya işlevlerin listesi) ve siz (yapay zeka) ne istediğinizi söylersiniz, o da yanıt verir. Nelerin mevcut olup olmadığı konusunda tahmine yer yoktur—her şey en baştan menüde sunulur. Aşağıdaki bölümler, MCP'nin nasıl çalıştığına ilişkin ek ayrıntılar sağlar: #### Adım 1: Yetenekleri Sunucular Aracılığıyla Açığa Çıkarın Herhangi bir sistem bir MCP sunucusu çalıştırabilir. Bu sunucu, desteklediği eylemlerin yapılandırılmış bir açıklamasını yayımlayan “menü” görevi görür. Örneğin Jira, “sorunları ara” veya “kaydı güncelle” gibi işlevler yayımlayabilir. Bu işlevler MCP'nin ortak biçimini izlediğinden, yapay zeka bunları özel mühendislik gerektirmeden hemen anlayabilir. #### Adım 2: Yapay Zeka Bir İstemci Olarak Hareket Eder Diğer tarafta, yapay zeka ortamı istemci rolünü oynar. Mevcut işlevlerin menüsünü okur, onları hatırlar ve bir kullanıcıya yanıt verirken hangisini çağıracağına karar verir. Bu, yapay zekanın önceden binlerce olası Entegrasyonlar ile programlanmasına gerek olmadığı anlamına gelir—bağlantı kurulduğunda neyin mevcut olduğunu basitçe öğrenir. #### Adım 3: Bağlamı Güvenli Şekilde Aktarın MCP ayrıca bağlamın ve izinlerin nasıl iletildiğini de tanımlar. Bu, yapay zeka bir işlev kullandığında, bunu yalnızca kullanıcının erişmesine izin verilen sınırlar içinde yapmasını sağlamaya yardımcı olur. Örneğin, bir kullanıcının yalnızca kendi ekibinin Jira kayıtlarını görme İzin varsa, MCP yapay zekanın bu kapsama uymasını sağlar. Bu güvenlik katmanı, hassas verilerin ve erişim kontrollerinin pazarlık konusu olmadığı kurumsal kullanım için MCP'yi pratik kılar. #### MCP Neden Önemlidir Yapay zekanın harici sistemlere nasıl bağlandığını standartlaştırarak MCP, özel Entegrasyonlar kaynaklı pürüzleri ortadan kaldırır ve güvenlik ile tutarlılık sağlar. Kullanıcılar bundan fayda görür çünkü yapay zeka yalnızca soruları yanıtlamakla kalmaz, aynı zamanda çeşitli araçlar arasında sorunsuz ve güvenli hissettiren bir şekilde bilinçli eylemler de gerçekleştirebilir. ### Agent-to-Agent (A2A) Protocol: Yapay Zeka Asistanları Birbirleriyle Nasıl İletişim Kurar MCP'ye ek olarak Zoom, otonom aracılar arasındaki iş birliği için ortak bir dil olarak Agent-to-Agent (A2A) Protocol'ü de kullanacaktır. A2A, potansiyel olarak farklı sağlayıcılar tarafından oluşturulmuş veya farklı ortamlarda çalışan yapay zeka aracılarının birbirini keşfetmesine, bağlam paylaşmasına, görev devretmesine ve sonuçları güvenli şekilde alışveriş etmesine olanak tanıyan açık bir standarttır. Zoom, A2A'yı kullanarak Zoom konuşmalarınızdan bağlam çekmek ve sizin adınıza diğer iş uygulamalarında işlem yapmak için AI Companion ile üçüncü taraf yapay zeka aracılarının desteklenmesini planlamaktadır. (ServiceNow Now Assist için üçüncü taraf aracı yakında geliyor.) Model Context Protocol (MCP), yapay zeka modellerini ihtiyaç duydukları araçlara ve verilere bağlıyorsa, A2A da aracıları birbirine bağlar. Bu iki standart birlikte, zekânın tek bir modele hapsolmadığı, iş birliği yapan aracılardan oluşan bir ağ genelinde dağıtıldığı, birlikte çalışabilir çok aracılı sistemlerin omurgasını oluşturur. #### A2A Pratikte Nasıl Çalışır Özünde A2A, her aracının hem istemci hem de sunucu olarak hareket edebileceği fikri üzerine kuruludur. Bir aracı yardım isteyebilir veya bir görev devredebilirken, başka bir aracı yanıt verebilir ve bu görevi yerine getirebilir. Aralarındaki iletişim ortak bir yapı ve güvenlik modelini izler; bu nedenle aracıları kimin oluşturduğundan veya nerede çalıştıklarından bağımsız olarak birbirlerini anlayabilirler. Bunu birlikte çalışan uzmanlardan oluşan bir ekip gibi düşünebilirsiniz: her aracının net bir işi, neler yapabildiğini açıklayan bir özgeçmişi ve işi başkalarına devretmek için ortak bir yöntemi vardır. Aşağıdaki bölümler bu süreci adım adım açıklar: #### Adım 1: Aracılar Yeteneklerini Yayımlar A2A ile uyumlu her aracı, küçük ve yapılandırılmış bir “Agent Card” sunar. Bu kart, aracının kimliği ve yetenek profili görevi görür—aracının neler yapabildiğini (örneğin, “metni özetle”, “bir toplantı planla” veya “veri sorgula”), hangi biçimleri desteklediğini ve kendisine nasıl ulaşılabileceğini listeler. Bu kart A2A standardını izlediğinden, başka herhangi bir aracı, özel kod veya yapılandırma gerektirmeden onu okuyabilir ve nasıl etkileşim kurulacağını hemen anlayabilir. #### Adım 2: Aracılar Keşfeder ve Bağlanır Bir aracı iş birliği yapmak istediğinde, başka bir aracının Agent Card'ını arar—genellikle bir dizin, kayıt defteri veya iyi bilinen bir uç nokta aracılığıyla—ve güvenli bir bağlantı kurar. Bu süreç, aracılar farklı ekipler veya Organizasyonlar tarafından oluşturulmuş olsalar bile birbirlerini dinamik olarak bulmalarına olanak tanır. Keşif esneklik sağlar: bir görev planlama aracısı bir görselleştirme aracısını bulabilir veya bir müşteri destek aracısı bir çeviri aracısını konumlandırabilir; tümü standart keşif mekanizmaları aracılığıyla. #### Adım 3: Aracılar Görevleri ve Sonuçları Alışveriş Eder Bağlandıktan sonra aracılar standartlaştırılmış görev mesajları aracılığıyla iletişim kurar.\ Bir görev mesajı bir istek (“bu veri kümesini analiz et”) ve bir yanıtı (“işte içgörüler”) içerebilir. Bu alışverişler hızlı işlemler için eşzamanlı veya daha uzun süren görevler için eşzamansız gerçekleşebilir. A2A ayrıca akışı ve bildirimleri destekler, böylece aracılar çalışırken ara güncellemeler veya kısmi sonuçlar gönderebilir—insanların gerçek zamanlı olarak nasıl iş birliği yapabileceğini yansıtır. #### Adım 4: Güvenli İş Birliği ve Bağlam Paylaşımı Aracılar arasındaki her etkileşim, onu başlatan kullanıcı veya sistem tarafından kimliği doğrulanmış ve kapsamı belirlenmiş olur; bu da aracıların yalnızca kullanmaya yetkili oldukları verilere veya yeteneklere erişmesini sağlar. Bağlamın bu kontrollü alışverişi, bir aracının bir belgeyi özetlerken diğerinin bir takip eylemi oluşturması gibi karmaşık iş akışlarına, bilgi sızdırmadan olanak tanır. #### A2A Neden Önemlidir A2A, aracıların birbirleriyle konuşması için evrensel bir yöntem tanımlayarak yeni bir birlikte çalışabilirlik ve birleştirilebilirlik katmanının kilidini açar. Her şeyi yapmaya çalışan büyük, monolitik aracılar oluşturmak yerine, A2A Organizasyonlar'a belirli bir alana odaklanan uzman aracılar tasarlama ve bunların ortak bir protokol aracılığıyla iş birliği yapmasını sağlama gücü verir. Kurumsal işletmeler için bu şu anlama gelir: * Sağlayıcılar arası uyumluluk: Farklı sağlayıcılardan aracılar güvenli şekilde birlikte çalışabilir. * Ölçeklenebilir tasarım: Ekipler tüm sistemleri yeniden mimarileştirmeden aracılar Ekleleyebilir veya değiştirebilir. * Yönetilen otomasyon: Güvenlik, gözlemlenebilirlik ve denetim en baştan standartlaştırılmıştır. * Daha hızlı yenilik: Yeni yetenekler, yalnızca yeni bir Agent Card yayımlanarak devreye alınabilir—mevcut Entegrasyonlar yeniden kablolanmasına gerek kalmaz. --- # Agent Instructions: 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: ``` GET https://library.zoom.com/technical-library/tr/zoom-workplace/artificial-intelligence/artificial-intelligence-bluepaper/artificial-intelligence-at-zoom-an-overview.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. 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.