Hangi sorunları çözüyoruz?

Müşteri temsilcinizin her gün onlarca kez cevapladığı soruların şirket dokümanlarınızdan beslenen bir asistana devri. Gelen faturaların, sözleşmelerin, sipariş maillerinin elle sisteme girilmek yerine otomatik okunup işlenmesi. Üretim hattında kameralı kalite kontrolü. Bunlar bizim kurduğumuz türden AI işleri — sahne ışığı için değil, ölçülebilir iş sonucu için.

Dürüst olalım: her iş akışı AI'a uygun değildir. Hata toleransı sıfır olan ya da zaten iyi çalışan süreçlere AI eklemek çoğu zaman maliyeti artırır. İlk görüşmede "burada AI gerekmiyor" diyorsak, bunu da söyleriz.

Neler yapıyoruz?

• Şirket verinize dayanan asistanlar — cevaplar modelin ezberinden değil, sizin doküman ve verilerinizden gelir (RAG); her cevap kaynağını gösterir.
• Belge işleme otomasyonu — fatura, sözleşme, form: okuma, sınıflandırma, özetleme ve sisteme aktarma.
• Mevcut yazılıma AI entegrasyonu — kullandığınız ürünün içine akıllı arama, öneri, taslak oluşturma gibi yetenekler eklemek.
• Görüntü işleme — sayım, tespit, kalite kontrol; üretim ve perakende sahalarında.

Model seçiminde tarafsızız: mimariyi tek sağlayıcıya kilitlenmeyecek şekilde kurarız; kullanım senaryosu hangi modeli gerektiriyorsa o seçilir, maliyet baştan hesaplanır.

Nasıl çalışıyoruz?

1. Keşif (1 hafta) — kullanım senaryosu, veri envanteri ve başarı ölçütü. "Doğruluk kaç olmalı ki bu işe yarasın?" sorusunun cevabı burada verilir.
2. Pilot (2-6 hafta) — dar kapsamlı, gerçek verinizle çalışan bir kanıt. Değerlendirme setiyle ölçülür: doğruluk, halüsinasyon oranı, istek başına maliyet. Rakamlar hedefi tutmuyorsa devam etmeyi önermeyiz — pilotun amacı budur.
3. Ürünleştirme (2-4 ay) — üretim mimarisi, erişim kontrolü, izleme ve maliyet korumaları; mevcut sistemlerinize entegrasyon.
4. İyileştirme — gerçek kullanım verisiyle düzenli ölçüm ve ayar turları.

Sık sorulan sorular

Verilerimiz modele "öğretilmiş" olmuyor mu, dışarı sızar mı?

Hayır. RAG mimarisinde verileriniz modelin eğitimine girmez; sorgu anında, erişim yetkisine göre modele bağlam olarak verilir. Kurumsal API'larda sağlayıcılar veriyi eğitimde kullanmaz; gerekirse veri işleme koşullarını sözleşmeyle netleştirir, KVKK tarafını birlikte kurgularız.

Halüsinasyonu nasıl kontrol ediyorsunuz?

Üç katmanla: cevapların yalnız sizin verinizden üretilmesi (RAG), her cevapta kaynak gösterimi ve yayına almadan önce değerlendirme setiyle ölçüm. "Bilmiyorum" demesi gereken yerde bilmiyorum diyen bir asistan, yanlış cevap veren akıllı görünümlü bir asistandan iyidir.

Maliyet nasıl işliyor?

İki kalem var: bizim geliştirme eforumuz (keşif sonrası yazılı teklif) ve kullanım bazlı model maliyeti (istek başına, aylık faturalanır). İkincisini pilotta gerçek rakamlarla ölçer, ürünleştirmede önbellekleme ve model kademelendirmesiyle düşürürüz. Aylık model maliyeti belirsiz bir sürpriz değil, tasarım girdisidir.

Elimizde düzgün veri yok, yine de olur mu?

Çoğu projede başlangıç noktası bu. Pilot aşaması aynı zamanda veri temizliği ihtiyacını da ortaya çıkarır; gerekiyorsa önce onu kurarız (bkz. Veri & Analitik). Veri hazır olmadan büyük AI vaadi veren teklife şüpheyle yaklaşın — bizimki dahil.

Hangi süreci hızlandırmak istediğinizi konuşalım; uygun bir pilot tasarlayalım.