Yapay zekâ
Yapay zekâyı işin içine yerleştiriyoruz
Bir sohbet kutusu eklemek kolay; asıl iş, modelin doğru veriye bakmasını, hatasını ölçmeyi ve maliyetini kontrol altında tutmayı sağlamak. Yapay zekâyı mevcut yazılımınıza ve iş akışınıza, sınırlarını bilerek bağlıyoruz.
- Yaklaşım
- Sağlayıcıdan bağımsız mimari
- Kalite
- Değerlendirme setiyle ölçüm
- Denetim
- Kritik adımlarda insan onayı
Gerçek senaryolar
Yapay zekâ nerede işe yarıyor
Genel vaatler yerine, bugün güvenilir biçimde çalıştırılabilen kullanım alanlarına odaklanıyoruz.
-
01
LLM API entegrasyonu
Büyük dil modeli API’lerini mevcut yazılımınıza bağlıyoruz. Sağlayıcıyı değiştirmeniz gerekirse uygulamanın geri kalanı etkilenmesin diye arada bir katman kuruyoruz.
-
02
Kendi dokümanlarınızla chatbot
Ürün kılavuzu, prosedür ya da destek arşivinizden cevap veren, cevabının kaynağını gösteren bir asistan.
-
03
Doküman analizi
Sözleşme, fatura ve formlardan tarih, tutar, taraf gibi alanları çıkarıp yapılandırılmış veriye dönüştürme.
-
04
Veri işleme ve sınıflandırma
Destek taleplerini, yorumları ya da başvuruları konu ve önceliğe göre ayırarak doğru kişiye yönlendirme.
-
05
İçerik otomasyonu
Ürün açıklaması, özet ya da taslak metinleri üreten, ancak yayından önce insan onayından geçen bir akış.
-
06
Öneri sistemleri
Kullanıcı davranışına göre ürün, içerik ya da sonraki adım önerileri.
-
07
AI destekli SaaS
Yapay zekâ özelliğini çekirdeğine alan bir ürünü kullanım limitleri ve maliyet takibiyle birlikte geliştirme.
-
08
İş süreci otomasyonu
E-postadan talep okuma, sisteme kaydetme, ilgili kişiye görev açma gibi adımları birbirine bağlama.
Nasıl çalışır
Kendi verinizle konuşan asistan: RAG yaklaşımı
Dil modelleri sizin şirketinizin prosedürlerini bilmez. Onlara bilgiyi öğretmek için modeli yeniden eğitmek çoğu zaman gereksiz ve pahalıdır. Bunun yerine RAG (bilgi getirme ile desteklenmiş üretim) yaklaşımını kullanıyoruz:
- Dokümanlarınız anlamlı parçalara bölünür ve aranabilir bir dizine eklenir.
- Kullanıcı bir soru sorduğunda, soruyla en ilgili parçalar bu dizinden bulunur.
- Model yalnızca bu parçalara dayanarak cevap üretir ve kaynağı gösterir.
- İlgili bilgi bulunamazsa asistan tahmin yürütmek yerine bilmediğini söyler.
Dokümanınız güncellendiğinde dizin de güncellenir; modeli yeniden eğitmek gerekmez. Yetki sistemi varsa kullanıcı yalnızca görmeye yetkili olduğu belgelerden cevap alır.
Dürüst sınırlar
Yapay zekânın zayıf noktalarını baştan konuşuyoruz
Bu sınırları bilmeden kurulan bir sistem, ilk yanlış cevapta güven kaybeder.
-
01
Halüsinasyon
Modeller akıcı ama yanlış cevap üretebilir. Kaynağa dayalı cevap, doğrulama adımları ve “bilmiyorum” deme kuralıyla bu riski azaltıyoruz; tamamen sıfırlanamayacağını da açıkça söylüyoruz.
-
02
Değerlendirme seti
Gerçek sorulardan ve beklenen cevaplardan oluşan bir test seti hazırlıyoruz. Model, istem ya da sağlayıcı değiştiğinde kaliteyi hisle değil bu setle ölçüyoruz.
-
03
Maliyet ve gecikme
Her çağrının bir maliyeti ve bekleme süresi var. Görevin zorluğuna göre model seçimi, önbellekleme ve kullanım limitleriyle bütçeyi öngörülebilir tutuyoruz.
-
04
KVKK ve verinin yolculuğu
Hangi verinin hangi sağlayıcıya, hangi ülkeye gittiğini ve saklanıp saklanmadığını netleştiriyoruz. Kişisel veriyi gerekmedikçe modele göndermiyor, mümkünse maskeliyoruz.
-
05
İnsan denetimi
Para, sözleşme ya da müşteriye giden yanıt gibi sonucu ağır olan adımlarda son kararı bir insana bırakan onay akışları kuruyoruz.
Süreç
Denemeden üretime kontrollü geçiş
-
Adım 01
Kullanım senaryosu
Hangi işin, ne kadar zaman aldığını ve başarının nasıl ölçüleceğini belirliyoruz. Yapay zekâ gerekmiyorsa bunu da söylüyoruz.
-
Adım 02
Veri ve risk analizi
Kullanılacak verinin kalitesini, kişisel veri içerip içermediğini ve yanlış cevabın etkisini değerlendiriyoruz.
-
Adım 03
Prototip ve değerlendirme
Küçük bir prototipi değerlendirme setiyle ölçüyor, farklı modelleri kalite ve maliyet açısından karşılaştırıyoruz.
-
Adım 04
Entegrasyon
Çalışan yaklaşımı yetki, kayıt tutma ve hata yönetimiyle birlikte mevcut sisteminize bağlıyoruz.
-
Adım 05
İzleme ve iyileştirme
Canlı kullanımda kalite, maliyet ve geri bildirimi takip edip değerlendirme setini gerçek örneklerle büyütüyoruz.
Teknik çerçeve
Yapay zekâ bir özellik, ürünün kendisi değil
Başarılı bir yapay zekâ çözümünün büyük kısmı modelin etrafındaki sıradan ama kritik yazılımdır: kullanıcı yetkileri, veri hazırlığı, kayıt tutma, hata durumunda ne olacağı, maliyet takibi. Bu yüzden yapay zekâ çalışmalarını özel yazılım disipliniyle ele alıyoruz.
- Sağlayıcı bağımsızlığı: model çağrıları tek bir katmandan geçer, sağlayıcı değişikliği uygulamayı kırmaz
- Kayıt ve izlenebilirlik: hangi soruya hangi kaynakla ne cevap verildiği denetlenebilir
- Yedek davranış: sağlayıcı yanıt vermediğinde sistem kullanıcıyı ortada bırakmaz
- Yapılandırılmış çıktı: doküman analizinde sonuçlar doğrulanabilir alanlar halinde döner
Hangi senaryonun işletmeniz için gerçekten değer üreteceğinden emin değilseniz IT danışmanlığı kapsamında önce bir değerlendirme yapabiliriz. İçerik üretimini pazarlama akışınıza bağlamak istiyorsanız dijital pazarlama ekibimizle birlikte çalışırız.
Sık sorulanlar
Aklınıza takılabilecek sorular
Şirket verilerimiz yapay zekâ modelinin eğitiminde kullanılır mı?
Bu, seçilen sağlayıcının ve hizmet planının koşullarına bağlıdır. Kurulumdan önce sağlayıcının güncel veri kullanım ve saklama politikasını birlikte inceliyor, gerekiyorsa verinin eğitimde kullanılmadığı seçenekleri ya da maskelemeyi tercih ediyoruz.
Chatbot yanlış cevap verirse ne olur?
Tamamen hatasız bir model yok. Cevapları kaynağa bağlıyor, bilgi bulunamadığında “bilmiyorum” dedirtiyor ve kritik konularda insana devreden akışlar kuruyoruz. Kaliteyi değerlendirme setiyle düzenli olarak ölçüyoruz.
Kendi modelimizi eğitmemiz gerekiyor mu?
Çoğu iş senaryosunda gerekmiyor. Hazır modelleri RAG yaklaşımı ve iyi tasarlanmış istemlerle kullanmak daha hızlı ve ekonomiktir. Özel eğitim yalnızca bu yöntemlerin ölçülebilir biçimde yetmediği durumlarda gündeme gelir.
Yapay zekâ entegrasyonunun işletme maliyeti nasıl hesaplanır?
Maliyet çoğunlukla işlenen metin miktarına ve seçilen modele göre oluşur. Prototip aşamasında gerçek kullanım örnekleriyle tahmini maliyeti çıkarıyor, canlıda kullanım limitleri ve takip panelleriyle kontrol altında tutuyoruz.
KVKK açısından nelere dikkat ediyorsunuz?
Kişisel verinin gerekip gerekmediğini, hangi sağlayıcıya ve hangi ülkeye aktarıldığını ve ne kadar saklandığını netleştiriyoruz. Hukuki değerlendirme için kendi hukuk danışmanınızla birlikte çalışmanızı öneriyoruz; teknik tarafta veri minimizasyonu ve maskeleme uyguluyoruz.
Mevcut yazılımımıza yapay zekâ eklenebilir mi?
Sistemin veri alışverişine izin veren bir yapısı varsa genellikle evet. Yapay zekâ özelliği ayrı bir servis olarak kurulup mevcut yazılıma API ile bağlanabilir.
İletişim
Önce senaryoyu netleştirelim
Yapay zekâyla çözmek istediğiniz işi anlatın; uygun olup olmadığını ve risklerini açıkça değerlendirip 24 saat içinde dönelim.
Yanıt süresi · 24 saat içinde