Yapay zeka teknolojisi, insan zekası ile tipik olarak ilişkilendirilen, algılama, karar verme, problem çözme, öğrenme, akıl gibi farklı yetilere bağlı görevleri yerine getirmektedir. Dördüncü Sanayi Devrimi adı verilen sürecin en yaygın özelliklerinden kabul edilen yapay zeka teknolojileri gün geçtikçe daha da geliştirilmekte ve kullanım alanları genişletilmektedir.
Bir süredir etkin olarak kullanılan ve kullanım alanı her geçen gün biraz daha büyüyen yapay zekanın getirdiği uygulamalardan biri de yapay zeka asistanlarıdır. Yapay zeka asistanı, bireysel ve kurumsal kullanıcıların çeşitli günlük işlevleri ve görevleri yerine getirmelerine destek olabilmek adına yapay zeka kullanan yazılımlar ve dijital araçlar olarak tanımlanırlar. Ancak bütün kişisel yapay zeka asistanları aynı şekilde hizmet vermez. Farklı çeşitleri bulunur ve belli bir çalışma prensibine göre hizmet verir.
Bir yapay zeka asistanı yapay zeka teknolojilerini kullanarak çeşitli görevleri yerine getirmekten sorumludur. Farklı kaynaklar kullanabilir. Doğal dil işleme ve makine öğrenmesi kombinasyonu (NLP) ile çalışan yapay zeka asistanlarının çalışma mantıkları şunlara dayanır:
Yapay zeka asistanları kullanıcılarına şu hizmetleri sunabilmektedir:
AI öğrenme sürecinde yapay zeka asistanları bilgi temsili, algılama, planlama, doğal dil işleme gibi destekler vermektedir. Birçok faydası olan yapay zeka asistanları yüksek verimlilik, 7 gün 24 saat hizmet verme ayrıcalığı, uygun maliyetler gibi çeşitli imkanlar sağlamaktadır. Her ne kadar birçok imkan sunsa da yapay zeka asistanları ile ilgili bazı olumsuz durumlar da yaşanabilmektedir. Bunlar şu şekilde listelenebilir:
Bütün yapay zeka aracı türleri öğrenme gerçekleştiremeyebilir. Bazıları verileri pasif bir şekilde alır ve öğrenme yeteneklerinden yoksundur. Birçok farklı alanda kullanılabilen yapay zeka asistanları özellikle tüm küçük ölçekli işletmeler tarafından kullanılır hale gelmiştir.
Yapay zeka asistanları doğal dil işleme ve makine öğrenmesi kombinasyonları ile çalışarak hizmet vermektedir. Tahminde bulunma özelliği olmayan yapay zeka asistanları yalnızca önceki veriler ve dış kaynaklardan topladığı verileri bir araya getirip değerlendirerek öğrenme gerçekleştirebilirler.