yapay zeka çözümleri
Şirketler İçin Yapay Zekâ Çözümleri
AI asistanı, doküman işleme, sınıflandırma veya kontrollü ajan fikrini; veri, hata maliyeti, insan onayı ve entegrasyonla birlikte değerlendiririz. Önce ölçülebilir kullanım senaryosunu doğrular, sonra üretime alırız.
Önce problem, kullanıcı ve ilk faz sınırı. Sonra teknoloji.
Uygunluk
Bu hizmet sizin için doğru başlangıç mı?
AI fikrinin değer üretmesi için yalnız model seçmek yetmez. Aşağıdaki ihtiyaçlardan biri sizde varsa veri, başarı ölçütü ve insan kontrolü üzerinden uygulanabilir bir ilk senaryo çıkarabiliriz.
Kurumsal bilgisini kaynak gösteren bir asistanla erişilebilir kılmak isteyen şirketler
AI ajanı fikrini yetki, insan onayı ve ölçüm sınırlarıyla denemek isteyen ürün ekipleri
Çözülen sürtünme
Yeni bir chatbot değil, ölçülebilen ve kontrol edilebilen bir iş akışı.
- 01
E-posta ve destek taleplerini sınıflandırmak, özetlemek ve yanıt taslağı hazırlamak
- 02
Form, fatura ve operasyon dokümanlarından kontrollü veri çıkarmak
- 03
Yetkili kurumsal kaynaklardan cevap veren iç ekip veya müşteri asistanı geliştirmek
- 04
Belirli işlemleri insan onayıyla başlatan AI ajanlı iş akışı kurmak
- 05
Mevcut web uygulaması, CRM veya operasyon paneline AI yeteneği eklemek
Çalışan AI ürün kanıtı
AI önerisinin nerede durduğunu ve insan kararının nerede başladığını deneyin.
Destek operasyonu demosu; sınıflandırmayı tek başına sonuç saymıyor. Güven gerekçesi, kaynaklı taslak, insan onayı ve SLA ekibine devir aynı akışta çalışıyor.
Gerçek iç ürün vakası
CanlıdaÇalışan demo platformu
ODTÜ’lüden Yazılım'ın kendi web sitesinde geliştirdiği bu iç ürün; teklif, saha servis, yönetim, AI destek ve SaaS aktivasyon operasyonunu yalnız ekran görüntüsüyle değil, sonuna kadar ilerleyen beş çalışan karar akışıyla görünür hale getiriyor.
Bu bir müşteri projesi, anonim müşteri referansı veya başarı hikâyesi değildir. Kendi ürünümüz üzerinde verdiğimiz kapsam, mimari, güvenlik, SEO, dönüşüm ve canlı işletim kararlarını doğrulanabilir çıktılarıyla anlatan gerçek bir iç ürün geliştirme vakasıdır.
Gerçek geliştirme vakasını okuyunDEMO 01 Çalışıyor
AI destek operasyon merkezi
Kritik bir talebin AI analizi, açıklanabilir öneri, insan doğrulaması ve izlenebilir ekip devriyle nasıl kontrol altında tutulduğunu gösterir.
Çalışan demoyu açınDemo verileri, şirketleri, kullanıcıları, tutarları ve sonuçları kurgusaldır. Kanıtlanan şey müşteri sonucu değil; iş kuralı, insan onayı ve izlenebilir akışın çalışan üründe nasıl ele alındığıdır.
Karar ve risk
Kod başlamadan önce hangi kararlar netleşmeli?
Model adından önce veri kaynağı, izinler, başarı ölçütü, yanlış çıktının etkisi, insan onayı ve canlı izleme sorumluluğu netleşmelidir.
01
Karar noktası
AI gerektirmeyen alternatif
İş kuralı açık ve çıktı kesin olmalıysa kural tabanlı otomasyon daha ucuz, hızlı ve denetlenebilir olabilir.
02
Karar noktası
Veri ve erişim sınırı
Hangi verinin kullanılabileceği, kişisel veya hassas alanların nasıl ayrılacağı ve kullanıcının hangi kaynağa erişebileceği baştan belirlenmelidir.
03
Karar noktası
Değerlendirme ölçütü
Doğruluk tek başına yeterli olmayabilir; kaynak gösterme, doğru ret, insana devir, gecikme ve işlem başına maliyet senaryoya göre ölçülmelidir.
04
Karar noktası
Hata etkisi ve insan onayı
Yanlış çıktının etkisi yükseldikçe otomatik işlem sınırı daralmalı; eşik, onay, itiraz ve güvenli durdurma adımları açık olmalıdır.
05
Karar noktası
Entegrasyon ve sahiplik
AI çıktısının hangi panel, API veya operasyon adımına bağlanacağı; veri, prompt, erişim ve bakım sorumlularıyla birlikte tanımlanmalıdır.
06
Karar noktası
Canlı izleme ve değişim
Model, veri ve kullanıcı davranışı değişebilir. Kalite, hata, maliyet, olay kaydı ve gerektiğinde sistemi devreden çıkarma yaklaşımı canlı dönem için planlanmalıdır.
Çözüm türünü belirleme
Otomasyon, AI asistanı veya AI ajanı: Hangisi gerekli?
Doğru AI çözümü model adına göre değil; girdinin yapısı, beklenen çıktı, sisteme verilecek yetki, yanlış sonucun etkisi ve insanın hangi noktada devreye gireceğine göre seçilir.
Karşılaştırma
Dört farklı çözüm sınırı
01
Kural tabanlı otomasyon
Girdi, karar ve çıktı açık kurallarla tanımlanabiliyor; aynı koşulda her zaman aynı sonucun üretilmesi gerekiyor.
- Sistemin rolü
- AI modeli kullanmadan form, API, zamanlayıcı ve iş kurallarıyla akışı yürütür.
- Kontrol noktası
- İstisna, hata ve yeniden deneme adımlarını görünür tutun; gereksiz model maliyeti ve belirsizlik eklemeyin.
02
Sınıflandırma ve doküman işleme
E-posta, talep, form veya doküman gibi yapılandırılmamış içerikten etiket, özet, alan veya taslak üretmek gerekiyor.
- Sistemin rolü
- İçeriği yorumlar ve tanımlı yapıda çıktı üretir; sonraki kural veya kullanıcı kararını besler.
- Kontrol noktası
- Temsilî örneklerle doğruluk ve eksik alanları ölçün; düşük güvenli sonuçları incelemeye gönderin.
03
Kurumsal bilgi asistanı
Çalışanlar veya müşteriler dağınık fakat onaylı dokümanlarda bulunan bilgiye doğal dille erişmek istiyor.
- Sistemin rolü
- Kullanıcının yetkili olduğu kaynakları bulur, yanıtı bu bağlama dayandırır ve gerektiğinde kaynak gösterir.
- Kontrol noktası
- Kaynak yetkisi, güncellik, doğru ret ve insana devir davranışını cevap akıcılığından ayrı test edin.
04
AI ajanlı iş akışı
Sistem yalnız cevap vermeyecek; tanımlı araçları kullanarak kayıt açma, veri getirme veya işlem başlatma gibi adımlar yürütecek.
- Sistemin rolü
- Sınırlandırılmış hedef ve araçlarla birkaç adımı planlar; sonucu sisteme veya kullanıcı onayına taşır.
- Kontrol noktası
- En az yetki, işlem öncesi onay, denetim kaydı, harcama sınırı ve acil durdurma mekanizması olmadan otonomiyi büyütmeyin.
Değerlendirme ve pilot
Fikirden kontrollü üretim kullanımına giden yol
01
Akışı ve alternatifi haritalayın
Bugünkü işi, gecikmeyi, kullanıcıyı ve AI gerektirmeyen çözümü aynı senaryo üzerinde karşılaştırın.
02
Veri ve yetki sınırını çizin
Kaynakları, kişisel veya hassas alanları, erişim rollerini, saklama yaklaşımını ve insan karar noktasını belirleyin.
03
Değerlendirme setiyle ölçün
Doğru, yanlış, belirsiz, kötü niyetli ve insana devredilecek örneklerle kalite ve güvenlik eşiklerini sınayın.
04
Dar pilotu izleyerek büyütün
Gerçek kullanıcıyla sınırlı yayına alın; kalite, maliyet, gecikme, hata ve geri bildirim sonuçlarına göre yetkiyi artırın veya çözümü durdurun.
Kontrollü ilerleme
Prototipi gerçek örneklerde ölçer, sonra kontrollü biçimde iş akışına bağlarız.
Demo çıktısını üretim çözümü saymayız. Temsilî test seti, kabul eşiği, insan devri, entegrasyon ve canlı izleme adımlarını ayrı ayrı doğrularız.
- 01
Kullanım senaryosu ve mevcut ölçüm
Bugünkü akışı, AI gerektirmeyen alternatifi, kullanıcıyı ve iyileşmesi beklenen ölçütü tanımlarız.
- 02
Veri ve kontrol sınırı
Kullanılacak veri kaynaklarını, erişim yetkilerini, saklama yaklaşımını, insan onayını ve güvenli geri dönüşü belirleriz.
- 03
Prototip ve değerlendirme seti
Temsilî doğru, yanlış, belirsiz ve insana devredilmesi gereken örneklerle model ve prompt yaklaşımını ölçeriz.
- 04
Entegrasyon ve canlı izleme
Kabul edilen çözümü uygulama veya API akışına bağlar; kalite, hata, maliyet, gecikme ve kullanıcı geri bildirimini izleriz.
Teslim edilebilir çıktılar
Proje sonunda ne görünür ve devredilebilir olur?
Kullanım senaryosu ve AI uygulanabilirlik notu
Temsilî değerlendirme seti ve kabul ölçütleri
AI prototipi veya üretim modülü
Model ve sağlayıcı karar kaydı
Veri erişimi, saklama ve loglama sınırları
İnsan onayı, ret ve güvenli geri dönüş akışı
Uygulama veya API entegrasyonu ile izleme notları
Kısa brief
İlk mesajda dört kısa bilgi yeterli.
Uzun teknik doküman hazırlamanız gerekmez. Eksik kalan kararları ilk görüşmede birlikte tamamlarız.
- 01
Bugün hangi iş zor ilerliyor?
E-posta ve destek taleplerini sınıflandırmak, özetlemek ve yanıt taslağı hazırlamak
- 02
Kim kullanacak?
E-posta, destek talebi veya doküman yoğunluğu artan ekipler
- 03
Hangi veri veya sistem var?
Excel, mevcut yazılım, API, doküman veya manuel kayıt varsa ilk mesajda belirtin.
- 04
İlk sürüm başarılı sayılması için ne değişmeli?
Kullanım senaryosu ve AI uygulanabilirlik notu
Örnek teslim çıktıları
Şirketler İçin Yapay Zekâ Çözümleri sürecinde hangi çıktılar somutlaşır?
Şirketler İçin Yapay Zekâ Çözümleri ihtiyacında önce konuşmayı somutlaştıran karar notu, kapsam sınırı ve risk listesi oluşmalıdır. Aşağıdaki formatlar gerçek müşteri belgesi değil, ilk görüşme ve ilk fazı nasıl görünür tuttuğumuzu anlatan örnek yapılardır.
Bu bölüm temsili formatları anlatır; gerçek müşteri belgesi, garanti sonuç, referans veya başarı metriği değildir.
01
Görüşme
İlk görüşme karar notu
Talebi ekran listesi olmaktan çıkarıp problem, kullanıcı, veri ve sonraki adım olarak okunabilir hale getirir.
Örnek format
Örnek format: mevcut süreç, ilk faz adayı, açık risk, sonraki adım.
- Problem cümlesi
- Kullanıcı rolleri
- Mevcut veri veya sistem
- Önerilen başlangıç rotası
02
Kapsam
Kapsam notu
Şimdi yapılacakları, sonraki faza kalacakları ve ilk sürümü şişirecek istekleri ayrı ayrı görünür yapar.
Örnek format
Örnek format: ilk faz kapsamı, faz dışı istekler, kabul sınırı.
- İlk faz ana akışı
- Faz dışı modüller
- Kabul edilebilir sınır
- Açık kalan kararlar
03
Risk
Risk listesi
Veri, entegrasyon, kullanıcı alışkanlığı, bakım ve yapay zekâ hata sınırı gibi konuları teklif öncesinde konuşulur hale getirir.
Örnek format
Örnek format: risk, etkisi, ilk kontrol adımı, karar sahibi.
- Veri belirsizliği
- Entegrasyon bağımlılığı
- Kullanım alışkanlığı
- Bakım ve devretme noktası
04
İlk faz
İlk faz planı
İlk sürümde hangi akışın hangi sırayla çıkacağını sadeleştirir; ürünün küçük ama test edilebilir kalmasına yardım eder.
Örnek format
Örnek format: hafta, ana çıktı, geri bildirim noktası, sonraki karar.
- Öncelikli kullanıcı akışı
- Ara çıktı sırası
- Test ve geri bildirim
- Sonraki faz sinyali
Sonraki adım
Bu çıktıları kendi ihtiyacınıza uyarlayalım
Uzun brief hazırlamanız gerekmez. Mevcut süreci birkaç cümleyle yazın; ilk görüşmede hangi çıktının gerçekten gerekli olduğunu birlikte ayıralım.
Sık Sorulanlar
Karar vermeden önce netleşen sorular
Kapsam, fiyat, ilk sürüm ve yapay zekâ uygunluğu gibi konularda en sık gelen soruları kısa ve dürüst cevaplarla topluyoruz.
Hangi yapay zekâ çözümlerini geliştiriyorsunuz?
E-posta ve talep sınıflandırma, dokümandan veri çıkarma, kurumsal bilgi asistanı, yanıt veya özet taslağı ve insan onaylı AI ajan akışları geliştiriyoruz. Doğru çözüm, gerçek veri ve iş akışı incelendikten sonra seçilir.
Her otomasyon yapay zekâ gerektirir mi?
Hayır. Girdi ve karar kuralları açıksa kural tabanlı otomasyon daha hızlı, ucuz ve denetlenebilir olabilir. AI; dil, doküman veya değişken bağlamı yorumlamak gerektiğinde değerlendirilmelidir.
AI asistanı ile AI ajanı arasındaki fark nedir?
AI asistanı çoğunlukla bilgi bulur, özetler veya taslak üretir. AI ajanı ise tanımlı araçları kullanarak işlem başlatabilir. İşlem yetkisi arttıkça onay, erişim, denetim kaydı ve durdurma kontrolleri de güçlenmelidir.
Şirket verileri model eğitimi için kullanılır mı?
Bu durum seçilen sağlayıcıya, hesap türüne, sözleşmeye ve yapılandırmaya bağlıdır. Projede veri gönderimi, saklama süresi, eğitim kullanımı, log erişimi, silme ve dışa aktarma koşulları yazılı olarak incelenmelidir; kişisel veri içeren akışlarda ilgili uzman görüşü de alınmalıdır.
Yapay zekâ çözümünün kalitesi nasıl ölçülür?
Gerçek kullanımı temsil eden bir değerlendirme seti hazırlanır. Doğru çıktı, yanlış cevap, kaynak kullanımı, doğru ret, insana devir, gecikme ve işlem maliyeti gibi ölçüler kullanım senaryosuna göre birlikte izlenir.
Yapay zekâ projesi ne kadar sürer?
Süre; veri hazırlığı, değerlendirme kapsamı, kullanıcı rolleri, entegrasyonlar, güvenlik ve onay akışına göre değişir. Prototip ile üretim yayını ayrı fazlar olarak planlanmalı; takvim bu sınırlar görüldükten sonra çıkarılmalıdır.
Sonraki adım
Şirketler İçin Yapay Zekâ Çözümleri için doğru kapsamı birlikte çıkaralım.
Problemi, kullanıcıyı ve beklenen ilk değişimi anlatın. İlk görüşmede teknik riski ve ilk sürüm sınırını görünür hale getirelim.
Projenizi anlatın