Enerji sektöründe kesintisiz hizmet sunmak, özellikle elektrik arızaları ve yoğun talep dönemlerinde çağrı merkezi operasyonlarının etkin yönetilmesini gerektiriyor. Zorlu Enerji’nin bağlı ortaklığı Osmangazi Elektrik Dağıtım (OEDAŞ), bu süreçleri iyileştirmek amacıyla SESTEK’in Agentic AI teknolojisini devreye aldı. Tüketici taleplerini anlayan, ilgili işlemleri başlatan ve süreçleri sonuçlandırabilen yapay zeka asistanları sayesinde çağrıların %43,7’si canlı temsilciye aktarılmadan çözümlenirken ilk temas çözüm oranı %72’ye ulaştı.
Enerji sektöründe artan çağrı trafiği ve operasyonel zorluklar
Afyonkarahisar, Bilecik, Eskişehir, Kütahya ve Uşak’ta yaklaşık 3 milyon kişiye elektrik dağıtım hizmeti sunan OEDAŞ için tüketici taleplerinin hızlı karşılanması büyük önem taşıyor. Özellikle elektrik kesintileri gibi kritik durumlarda çağrı hacminin aniden yükselmesi, hizmet kalitesinin korunmasını zorlaştırabiliyor.
Geleneksel çağrı merkezi operasyonlarında tekrarlayan işlemler, canlı temsilcilerin iş yükünü artırırken çözüm sürelerinin uzamasına neden olabiliyor. Bu durum, çalışanların daha karmaşık ve öncelikli taleplere ayırabileceği zamanı da sınırlandırıyor.
OEDAŞ, bu sorunlara yanıt verebilmek için tüketici ve çalışan deneyimini birlikte iyileştiren, artan talebe uyum sağlayabilen ve operasyonel süreçleri veriye dayalı olarak yöneten bir modele odaklandı.
Agentic AI ile geleneksel otomasyonun ötesine geçmek
SESTEK’in Agentic AI çözümü, yalnızca önceden tanımlanmış sorulara yanıt veren geleneksel chatbotlardan farklı olarak tüketici taleplerini bağlamıyla birlikte değerlendirebiliyor. Yapay zeka asistanları, birden fazla adım gerektiren işlemleri planlayabiliyor, ilgili süreçleri başlatabiliyor ve görevleri sonuçlandırabiliyor.
Çözümün temelinde, büyük dil modelleriyle desteklenen Agentic AI ile deterministik yapay zekayı bir araya getiren hibrit bir mimari bulunuyor. Agentic AI, tüketici taleplerini anlayarak gerekli adımları planlayıp işlemleri yürütebilirken, deterministik yapay zeka önceden belirlenmiş kurallara ve senaryolara göre çalışarak işlemlerin doğru ve tutarlı şekilde gerçekleştirilmesini sağlıyor.
Bu iki yaklaşımın birlikte kullanılması, esnek talep yönetimini kontrollü ve öngörülebilir operasyonel süreçlerle birleştiriyor.
Tüketici taleplerinden kesinti bildirimlerine uçtan uca yönetim
OEDAŞ’ın çağrı merkezi operasyonlarında yapay zeka asistanları, tüketici taleplerini analiz ederek gerekli kayıt ve işlem süreçlerini yürütebiliyor. Böylece rutin taleplerin önemli bir bölümü canlı temsilci desteği gerektirmeden sonuçlandırılabiliyor.
Özellikle kriz dönemlerinde kesinti bildirimlerinin 10’da 7’sinin yapay zekâ tarafından karşılanabilmesi, çözümün yoğun çağrı trafiğini yönetmedeki rolünü ortaya koyuyor. İnsan müdahalesi gereken durumlarda ise görüşmenin bağlamı canlı temsilciye aktarılıyor. Bu sayede temsilciler önceki görüşme bilgilerine erişerek süreci devralabiliyor.
Yapay zeka destekli model, yalnızca işlemleri otomatikleştirmekle sınırlı kalmıyor. Operasyon boyunca elde edilen verilerin sürekli analiz edilmesi, hizmet performansının ölçülmesine ve iyileştirme alanlarının belirlenmesine de katkı sağlıyor.
Ölçülebilir sonuçlarla daha verimli bir hizmet modeli
%43,7
Canlı temsilciye aktarılmadan çözümlenen çağrılar
%72
İlk temas çözüm oranı
%48
Talep kaydı oluşturma süreçlerinde otomasyon
~%10
Temsilci verimliliğinde artış
Proje kapsamında çağrı hacminin 10 katına çıktığı dönemlerde dahi hizmet kalitesini koruyabilen, ölçeklenebilir bir operasyon modeli oluşturuldu. Tekrarlayan işlemlerin yapay zekâ tarafından yürütülmesi, çalışanların daha karmaşık ve yüksek katma değerli tüketici ihtiyaçlarına odaklanmasını sağladı.
Yapay zeka asistanları tüketici hizmetlerini yeniden şekillendiriyor
OEDAŞ uygulaması, Agentic AI teknolojisinin müşteri hizmetlerinde bilgi sunmanın ötesine geçerek doğrudan operasyonel süreçlerde görev üstlenebildiğini gösteriyor. Talep analizi, işlem yönetimi, otomasyon ve insan temsilciye devir süreçlerinin birlikte çalışması, yüksek hacimli hizmet operasyonları için yeni olanaklar sunuyor.
Bu yaklaşım, enerji sektörünün yanı sıra bankacılık, telekomünikasyon ve benzer şekilde yoğun tüketici etkileşimi bulunan sektörlerde de daha verimli, dayanıklı ve ölçeklenebilir hizmet modellerinin geliştirilmesine katkı sağlayabilir.
* Bu makale SESTEK tarafından TRAI için hazırlanmıştır.
