**Chatbot**, kullanıcı ile genellikle metin, bazı durumlarda ise konuşma yoluyla diyalog kurarak bilgi veren veya bir işlemi gerçekleştiren bir yazılımdır.

90'lı yıllarda kullanıcıların günlük hayatına giren web siteleri ve 2000 sonrasında kullanmaya başlanan mobil uygulamalar gibi chatbotlar da günümüzün ve yakın geleceğin, teknoloji ile insan arasındaki etkileşimi sağlayan arayüzleri olarak adlandırılmaktadır. Web siteleri ve mobil uygulamalar grafiksel arayüzler (GUI), chatbotlar ise diyalog bazlı arayüzlerdir (CUI). Bu sebeple, chatbotların teknoloji ile insan arasındaki etkileşimi mevcut durumdan farklı bir boyuta getirdiği ve arayüz anlamında devrimsel bir özellik taşıdığı görüşü yaygınlık kazanmıştır. Chatbotlar, ilgili kurumun web sitesinde, mobil uygulamasında yer alabilecekleri gibi yaygın mesajlaşma platformlarında (WhatsApp, WeChat, Facebook Messenger veya sesli asistanlarda (Google Assistant, Siri, Amazon Alexa) yer alabilirler. En yaygın kullanım alanları finans, e-ticaret, havayolu, sağlık gibi kullanıcı ile sık etkileşim gerektiren sektörlerdedir.

### İlk Chatbot Örneğinden Günümüze

Chatbotlar yaklaşık 2016’dan bu yana yoğun şekilde konuşulmaktadır. Ancak yapay zeka konusundaki bilimsel araştırmalar 1950’lere kadar gitmektedir. 1950 yılında Alan Turing tarafından Mind dergisinde bir seminer raporu yayınlanmış, yazıda bugün yapay zekanın ilk örneği olarak kabul edilen Turing testinden söz edilmiştir. Turing testi bir bilgisayar programının, insan ve yazılım ile iletişim kurmasına ve hangisinin insan, hangisinin yazılım olduğunu ayırt etmesine dayanan bir testtir. Eğer denekler, insan ve yazılımı ayırt edemezse yazılım testi geçmiş sayılmaktadır.  

İlk chatbot olarak ise 1966 yılında bir MIT profesörü olan Joseph Weizenbaum tarafından geliştirilen "ELIZA" kabul edilmektedir. ELIZA bir psikolog olarak tasarlanmış ve insani diyaloglar oluşturması amaçlanmıştır. Ancak, doğal dil işleme ve makine öğrenmesi teknolojileri henüz yeterince gelişmediği için, o dönemde sadece kelime eşleştirme yöntemiyle yanıt oluşturabilmiştir. Chatbot terimi ilk olarak "chatter bot" olarak Michael L. Mauldin tarafından 1994 yılında kullanılmıştır

Günümüzde mevcut yazılım ve donanımların veri toplama ve veriyi işleme konusunda yetkin hale gelmesi, doğal dil işleme ve makine öğrenmesi alanlarının gerçek kullanım alanları bulmasını sağlamıştır. Mesajlaşmanın insanların günlük iletişim alışkanlığı haline gelmesi de chatbotlara ilginin artmasında önemli bir etken olmuştur. 2016 yılında Facebook tarafından Facebook Messenger’ın chatbotlara açıldığını duyurması ile dünyanın her yerinden geliştiriciler bu alana odaklanmış, chatbotlar hem arz hem talep açısından popüler hale gelmiştir.

### Chatbot Türleri

Chatbotlar birçok farklı açıdan değerlendirilerek sınıflandırılabilirler.

#### Yerine getirdikleri fonksiyona göre chatbotlar

Bu açıdan bakıldığında SSS (Sıkça Sorular Sorular) chatbotlar, işlem yapan chatbotlar ve kullanıcıya herhangi bir konuda önderi sunan chatbotlar söz konusudur. SSS chatbotlar sadece bilgi vererek kullanıcıya yardımcı olurlar, hem kamu kurumları hem de özel şirketler tarafından kullanıcıya hızlı ve anlık şekilde doğru bilgiye erişmesini sağlamak için kullanılabilirler. Günümüzde en fazla bu tür chatbot geliştirilmektedir, bu tür chatbotların temel fonksiyonu kullanıcıya bir konuda bilgi vermek ve sorularını yanıtlamaktır. İşlem yapan chatbotlar bir işlemi kullanıcı için başka bir arayüze yönlendirme yapmadan gerçekleştirebilirler. SSS chatbotların kurumun iç sistemleri ile entegre olması gerekmezken, işlem yapan chatbotların bu sistemlerle entegre şekilde çalışması, kurum ile bilgi alışverişi yapması gerekir. Öneri veren chatbotlar, kullanıcının ihtiyaçlarını, kullanım alışkanlıklarını, önceliklerini ve içinde bulundukları durumu anlayıp buna uygun ürün ve hizmet önerileri sunabilirler. Bu tür de kurumun sistemleri ile entegre çalışmak zorundadır. Böyle bir chatbot kullanımı sunabilmek için ilgili kurumun yüksek veri analitiği yetkinliklerine sahip olması gerekir. Bu tür chatbotlar bir sanal kişisel asistan gibi de konumlandırılabilirler. En önemli örnekleri finansal hizmetler alanında kişisel bütçe yönetimi (PFM - Personal Finance Management) konusunda geliştirilmektedir.

#### Kullanılan teknolojiye göre chatbotlar

Chatbotların geliştirilmesinde karar ağacı sistemleri kullanılabildiği gibi makine öğrenmesi (ML - Machine Learning), derin öğrenme (DL - Deep Learning) ve doğal dil işleme (NLP - Natural Language Processing) gibi diyalog bazlı yapay zeka (Conversational AI) teknolojileri de kullanılabilir. Karar ağacı sistemleri ile kurgulanan chatbotlara kural (kelime veya menü) bazlı chatbotlar denir. Bu tür chatbotlar kullanıcıya seçenekler sunarak, butonlar yoluyla ilgili adımın seçilmesi ile ilerlerler. Kullanıcının doğal dil ile yazdığı metinleri anlayamazlar, yazılanların içinde belirli kelimeler arar ve bu kelimelere göre belirlenmiş olan karar ağacındaki adımları izlerler. Yapay zeka bazlı chatbotlar ise kullanıcıya daha serbest ve geniş bir deneyim sunarlar. Bu tür chatbotlarda kullanıcı doğal dille metinler yazdığında chatbot tarafından anlaşılabilir, yazılan metin bir cümle olarak anlaşılıp uygun yanıt sunulur veya işlem yapılır. Bu tür bir chatbotun, alışveriş, bankacılık, havayolu gibi herhangi bir alanda hizmet verebilmesi için önceden eğitilmesi (AI Training) gerekir. Bu tür gelişmiş chatbotlarıdan bazıları, diyalogdaki konu değişikliklerini takip edilip, konular arasındaki atlamalar yapılabilir, kullanıcının memnuniyet düzeyini yürütülen diyalogdan anlayabilir veya yazım hatalarını düzeltebilir.  

#### Hedef kitlelerine göre chatbotlar

Chatbotlar, müşterilere hızlı ve doğal bir etkileşim imkânı sunmalarını sağlaması ve aynı zamanda verimliliği arttırmaları ile şirketlerin ilgisini çekmektedir. Günümüz müşterisinin beklentileri dijital ortamda ortaya çıkan (digital native) şirketlerin sunduğu kesintisiz, basit ve çok-kanallı deneyim ile artmıştır. Müşteriler artık her sektörden anında ve hatasız hizmet beklemektedir. Chatbotlar bunu sağlama vaadi ile şirketler tarafından denenmeye ve kullanılmaya başlanmıştır. Şirketlerinin gösterdiği ilginin bir diğer sebebi de chatbotların şirket verimliliğini artırma vaadidir. Günümüzde birçok sektörde daralan kar marjları ve yeni teknolojilerin sunduğu imkânlar şirketleri verimlilik arayışına itmiştir. Chatbotlar hızlı ve kolayca yanıt verebilen, ölçeklenebilir ve kesintisiz hizmet sunabilen yapılardır.

Temelde bu iki değer önerisine sahip chatbotların şirketler için iki ana hedef kitlesi  mevcuttur. Müşteriye yönelik chatbotlar, şirket müşterilerinin bilgi ve hizmete erişimini kolaylaştırır, mevcutta çağrı merkezleri, web siteleri ve mobil uygulamalarla aldıkları hizmeti, talep veya sorularını direkt olarak, daha basit şekilde almalarını sağlar. Ürün arama, bilgi alma, işlem yapma, satış sonrası destek alma gibi konular chatbotların belli başlı kullanım alanlardır. Chatbotların bir diğer hedef kitlesi ise şirket çalışanlarıdır. Şirketi çalışanlarının günlük işleyişte sıkça ihtiyaç duydukları teknik bilgiler, şirket yönetmelikleri, insan kaynakları gibi alanlardaki bilgiler, şifre değiştirme, sistemsel hata bilgilendirmeleri gibi basit bilgi işlem konuları için chatbotlar kullanılabilir. Gartner 2022’ye kadar beyaz yaka çalışanların %70’inin2 Nisan 2020 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. günlük olarak bir diyalog bazlı yapay zeka sistemi ile iletişime geçeceğini tahmin etmektedir.

Kaynakça
--------

1. ↑  Turing, A. M. (1950). "Computing Machinery and Intelligence" (PDF). *Mind*. Cilt 49. ss. 433-460. 16 Mart 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi (PDF). Erişim tarihi: 5 Şubat 2020.
2. ↑  "ChatterBots, TinyMuds, and the Turing test". *Proceedings of the twelfth national conference on Artificial intelligence (vol. 1)* (İngilizce). doi:10.5555/199288.199285. 5 Şubat 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 5 Şubat 2020.
3. ↑  "Facebook launches Messenger platform with chatbots". *TechCrunch*. 26 Ekim 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 5 Şubat 2020.
4. ↑  "Chatbot Nedir ve Ne İşe Yarar? - Chatbotlara Genel Bir Bakış". *CBOT*. 16 Ocak 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 5 Şubat 2020.
5. ↑  "Arşivlenmiş kopya". 2 Nisan 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 5 Şubat 2020.

|  |  |
| --- | --- |
| Otorite kontrolü Bunu Vikiveri'de düzenleyin | 
* GND: 4841533-9
* NKC: ph980006

 |