Yapay Zekanın Kendi Başına Teşhis Ettiği, Düzelttiği ve Test Ettiği Entegrasyon Hatası

Her yazılım şirketinin korktuğu senaryoyu gözünüzde canlandırın.

En değerli müşterilerinizden biri, birçok şehirde şubesi bulunan hızla büyüyen bir marka, acil bir destek talebi açtı. Verilerinde bir sorun var. Rezervasyon ve üyelik platformlarından CRM sistemlerine akan üyelik kayıtları senkronize değil ve hatalar ekipleri tarafından görülebiliyor, pazarlama listelerini de sessizce etkiliyor. Bu, kozmetik bir aksaklık değil. Parayı etkiliyor, müşteri ilişkilerini etkiliyor ve hemen düzeltilmesini istiyorlar.

Genellikle acı burada başlar. Bir destek mühendisi çağrılır. O da durumu entegrasyon uzmanına iletir. Bu uzman, entegrasyonun ne yapması gerektiğini yeniden oluşturmak, eski biletleri okumak, logları incelemek ve bir teori geliştirmek için saatler harcar. Sonra bir geliştirici yol haritasından çıkarılır. Günler geçer. Müşteri sabırsızlanır. Tüm bunların maliyeti, maaş ve odaklanma kaybı açısından, çok büyüktür ve karmaşık bir entegrasyon her yanlış çalıştığında bu durum tekrarlanır.

Burada olan şey bu değildi.

Burada, platformun yapay zeka altyapısı sorunu ele aldı, tüm geçmişi okudu, somut kanıtlarla gerçek kök nedeni buldu, çözümü geliştirdi, kendi çalışmasını stres testinden geçirdi, kendi hatalarını yakalayıp düzeltti ve her şeyi tekrarlanabilir bir test paketiyle doğruladı. Hiçbir uzman zarar görmedi. Hiçbir yol haritası rayından çıkmadı.

Şimdi size bunun tam olarak nasıl göründüğünü sade bir dille açıklayayım.

Sorun, teknik terimler kullanılmadan açıklandı.

Aktif üyelerinin listesini tutan bir spor salonu hayal edin.

Birisi üye olduğunda veya üyeliğini yenilediğinde, listeye yeni bir "aktif üye" kartı eklenir. Gayet basit. Ancak iki sistemin birbirleriyle iletişim kurma biçiminde bir sorun var. Bir üyelik sona erdiğinde veya daha yeni bir üyelikle değiştirildiğinde, kaynak sistem bunu duyurmaz. Eski üyelik hakkında sessiz kalır.

Bu nedenle entegrasyon yalnızca "bunu ekle" komutunu duyar, asla "bu sona erdi" komutunu duymaz. Sonuç olarak, eski, süresi dolmuş üyelik kartları listede birikir ve hepsi hala aktif olarak işaretlenir. Birkaç kez üyeliğini yenilemiş bir kişi, aynı anda üç veya dört aktif üye gibi görünebilir.

Müşteri için bu, süresi dolmuş üyelerin yalnızca üyelere özel listelerde kalması, şişirilmiş üye sayıları ve artık doğruyu söylemeyen bir CRM anlamına geliyordu. Doğru müşteri verilerine dayanan bir işletme için bu ciddi bir sorundur. Zor olan kısım ise mevcut kurulumda hiçbir şeyin bunu kendi başına düzeltemeyecek olmasıdır. Hatalı kayıtlar bir kez yazılmış ve asla tekrar gözden geçirilmemiştir. Kendi haline bırakıldığında, sonsuza kadar yanlış kalacak ve yavaş yavaş daha da kötüleşecektir.

Yapay zeka bunu nasıl çözdü?

Yazılım işiyle uğraşıyorsanız, işte önemli olan kısım burası.

Önce her şeyi okudu. Yapay zeka, tahmin yürütmek yerine, etkilenen müşteri için entegrasyonun tüm yürütme geçmişini inceledi. Açıkça tek bir üyeliğin ardışık yenilemeleri olan, birden fazla aktif kaydı bulunan tek bir gerçek kişi buldu. İşte bu, kesin kanıttı. Neyin yanlış olabileceği konusunda teoriler üretmedi. Kanıt üretti.

Doğru çözümü tasarladı, geçici bir yama değil. Hızlı bir çözüm, her bir hatayı tek tek takip etmek olabilirdi. Yapay zeka daha akıllıca bir şey yaptı. Entegrasyona yoklama almayı öğretti. Bir yoklama düşünün. Kimin ayrıldığını pasif bir şekilde beklemek yerine, sistem artık periyodik olarak "şu anda kim hala üye?" diye soruyor ve diğer herkesi pasif olarak işaretliyor. Entegrasyon terimleriyle buna uzlaştırma denir, ancak yoklama örneği size yeterli olacaktır. Sadece toplama yapmayı bilen bir sistemi, kendi kendini temizlemeyi de bilen bir sisteme dönüştürüyor.

Ve sonra insanların neredeyse hiç vakit bulamadığı şeyi yaptı. Kendi çalışmalarını titizlikle test etti ve hatalarını müşteri görmeden önce tespit etti.

Bu, her yazılım geliştiricisinin dikkatini çekmesi gereken an. Testler sırasında, yapay zeka düzeltmenin ilk sürümündeki kusurları tespit etti. İyi kayıtları yanlışlıkla devre dışı bırakacak bir mantık hatası fark etti. Birden fazla lokasyona ait üyelerin yanlış şekilde etkilenebileceğini fark etti ve bir lokasyonun düzeltilmesinin diğerini asla etkilememesi için bir güvenlik önlemi ekledi. Yüzlerce geçmiş yenilemesi olan bir müşterinin teknik bir sınırı aşacağını fark etti ve büyük geçmişleri güvenli gruplar halinde işlemek için bu adımı yeniden tasarladı. Hatta en garip uç durum olan, hiç mevcut üyeliği olmayan bir üyeyi bile kontrol ederek, temizleme işleminin orada da doğru şekilde davrandığından emin oldu.

Ardından, on farklı senaryoyu kapsayan otomatik bir test paketi oluşturdu ve her bir durum başarılı olana kadar tüm süreci çalıştırdı. Bu paket yeniden kullanılabilir olduğundan, bu entegrasyonda gelecekte yapılacak herhangi bir değişiklik dakikalar içinde tekrar kontrol edilebilir ve bu işlem sonsuza dek devam eder.

İnsanlardan oluşan bir ekip kesinlikle bunların hepsini yapabilir. Soru şu ki, her karmaşık entegrasyon için, her seferinde bunu yapacak zamanları, sabırları ve bütçeleri var mı? Neredeyse hiçbiri yok.

Bu öykünün içinde gizlenen değişim

Spor salonu üyeliklerinden uzaklaşın ve olanların şekline bakın.

Genellikle kıdemli mühendislerin zamanını tüketen ve önemli bir müşteri ilişkisini sarsan, gerçekten zorlu bir entegrasyon sorunu, yapay zeka altyapısı sayesinde acil bir talepten doğrulanmış bir çözüme dönüştürüldü. Teşhis kanıta dayalıydı. Çözüm mimari olarak sağlamdı. Testler, çoğu ekibin son teslim tarihi baskısı altında başarabileceğinden daha kapsamlıydı. Ve kendi kendini düzeltme, yani yapay zekanın kendi hatalarını yakalaması, akıllıca bir demo ile ödeme yapan bir müşteriye gerçekten güvenebileceğiniz bir şey arasındaki farkı yaratıyor.

Platformun yapay zekâ odaklı olduğunu söylediğimizde kastettiğimiz şey budur. Yapay zekâ, yan tarafa sonradan eklenmiş bir sohbet robotu değildir. Entegrasyonları oluşturan, çalıştıran, hata ayıklayan ve test eden şeydir.

Karmaşık entegrasyon desteği yapay zeka tarafından devralınıyor. Gelecekte değil. Şimdi.

Yazılım satıyorsanız bunun anlamı nedir?

Ürününüz diğer araçlarla bağlantı kuruyorsa –ki artık neredeyse her ciddi SaaS ürünü bunu yapıyor– entegrasyonlar hem en büyük büyüme kaldıraçınız hem de en büyük destek yükünüzdür. Sunduğunuz her yeni bağlantı, bozulabilecek yeni bir yüzey demektir. Her bozulma destek kuyruğunuza düşer ve en iyi mühendislerinizi yol haritasından çıkarır. Bu yük, başarınızla doğru orantılı olarak artar; en acımasız yanı da budur: ne kadar çok müşteri kazanırsanız, yük o kadar ağırlaşır.

Sorun tam olarak bu. APIANT İnşaatçılar İçin, Beyaz Etiket Kaldırmak için tasarlanmıştır.

Kendi markanız altında çalışan, aynı yapay zeka altyapısına sahip, beyaz etiketli bir entegrasyon platformuna sahip oluyorsunuz. Müşterileriniz, talep ettikleri derin ve güvenilir entegrasyonları elde ediyor. Ekibiniz, her bir uç durumu elle teşhis etme işinden kurtuluyor. Yapay zeka geçmişi okuyor, temel nedeni buluyor, çözümü oluşturuyor, kendini test ediyor ve size zaten doğrulanmış bir şey sunuyor.

Bu hikayedeki müşteri, tek bir insan destek mühendisinin sorunu sıfırdan yeniden oluşturmasına gerek kalmadan, doğru ve geleceğe dönük bir çözüm elde etti. Şimdi bunu, tüm entegrasyon kataloğunuz için varsayılan ayar olarak, üzerinde logonuzla birlikte hayal edin.

Kendiniz görün

Bu sadece bir örnek. Buna benzer entegrasyonları her gün gerçekleştiriyoruz ve şu model geçerli: Yapay zeka zor kısmı üstleniyor, markanız müşteri ilişkilerini sürdürüyor ve mühendisleriniz de odaklarını koruyor.

Entegrasyon desteği için ödediğiniz yüksek maliyetlerden bıktıysanız, size kendi markanıza özel APIANT For Builder sunucunuzun nasıl görüneceğini gösterelim.

Bu vaka çalışması tamamen anonimleştirilmiştir. Müşteri adı, iletişim bilgileri, platform veya kimlik belirleyici veriler dahil edilmemiştir. Teknik detaylar genel bir kitle için basitleştirilmiştir.