Yapay zeka danışmanlığı size ne kazandırır
Yapay zeka danışmanlığı size hangi işi yapay zekaya devredeceğinizi ve hangisini insanda bırakacağınızı gösteren bir karar çerçevesi kazandırır. Çoğu şirket araçla başlar. Bir ekip ChatGPT kullanır, diğeri bir otomasyon dener ve ortada ölçülebilir bir hedef kalmaz. Danışmanlık bu dağınıklığı tek bir öncelik listesine indirir.
Çalışmanın sonunda elinizde şu çıktılar olur:
- Departman bazında kullanım senaryosu envanteri ve her biri için beklenen iş etkisi.
- Önceliklendirilmiş yol haritası, yani ilk denenecek iki üç proje ile sonraya kalanlar.
- Model ve barındırma seçimi için gerekçeli öneri.
- Veri hazırlığı, güvenlik ve uyum açıklarının listesi.
- Her proje için başarı ölçütü ve pilot sonunda bakılacak göstergeler.
Uygulama aşamasında bu plan doğrudan ilgili hizmete bağlanır. Örneğin şirket içi belgelerden cevap veren bir asistan çıkarsa kurumsal bilgi asistanı projesine, çok adımlı bir iş akışı çıkarsa ajan geliştirmeye ya da yönetilen yapay zeka workflow hizmetine geçilir.
Generative AI danışmanlığı hangi durumda gerekir
Generative AI danışmanlığı, yapay zekaya bütçe ayırmaya hazır olduğunuz halde nereden başlayacağınızı bilmediğiniz durumda gerekir. Şu belirtiler genelde bu noktaya gelindiğini gösterir:
- Çalışanlar kişisel hesaplarla yapay zeka araçları kullanıyor ve hangi verinin dışarı çıktığını bilmiyorsunuz.
- Birkaç deneme yapıldı ama hiçbiri günlük işe girmedi.
- Yönetim yapay zeka hedefi istiyor fakat hedef ölçülebilir bir iş sonucuna bağlı değil.
- Satıcı teklifleri arasında karşılaştırma yapacak bir ölçüt yok.
Tek ve net bir ihtiyacınız varsa danışmanlığa gerek kalmayabilir. Sorunuz yalnız müşteri sorularını yanıtlayan bir sohbet asistanıysa doğrudan o projeyle başlamak daha hızlıdır. Danışmanlık, birden fazla seçenek arasında karar vermeniz gerektiğinde değer üretir. Hedef tek bir proje değil de şirketin çalışma biçimini değiştirmekse şirketlerde yapay zeka dönüşümü daha geniş bir çerçeve sunar.
Kullanım senaryoları nasıl önceliklendirilir
Kullanım senaryolarını dört ölçütle puanlarız ve en yüksek toplamı alan işle başlarız. İş etkisi tek başına yetmez. Verisi dağınık ya da hata maliyeti yüksek bir iş, kağıt üzerinde cazip görünse de ilk proje olmaya uygun değildir.
| Ölçüt | Sorduğumuz soru | Düşük puan örneği |
|---|---|---|
| İş etkisi | Bu iş ayda kaç saat ya da hangi gelir kalemine dokunuyor? | Yılda birkaç kez yapılan rapor |
| Veri hazırlığı | Gerekli bilgi dijital ve erişilebilir mi? | Taranmamış kağıt arşiv |
| Hata toleransı | Model yanılırsa sonucu ne olur? | Onaysız giden sözleşme maddesi |
| Uygulama kolaylığı | Mevcut sistemlere nasıl bağlanır? | Uygulama programlama arayüzü (API) sunmayan eski kurumsal kaynak planlama (ERP) yazılımı |
Departman ve sektör bazında gerçekçi fikir arıyorsanız işletmelerde yapay zeka kullanım örnekleri yazısı iyi bir başlangıç listesi verir. Biz bu listeyi sizin verinize ve süreçlerinize göre daraltırız. Danışmanlığın yanında yürüyen eğitim ve dönüşüm çalışmaları yapay zeka stratejisi hizmetleri altında toplanır.
Doğru yapay zeka modeli nasıl seçilir
Doğru yapay zeka modeli görevin zorluğu ile verinin hassasiyetine bakılarak seçilir. Beklenen kullanım hacmi de kararı etkiler. Tek bir model her işe uymaz. Basit sınıflandırma işinde küçük bir model yeterli olurken karmaşık akıl yürütme isteyen işte büyük bir model gerekir. Aşağıdaki tablo iki ana yolu karşılaştırır.
| Seçenek | Örnek aileler | Güçlü yanı | Dikkat edilecek nokta |
|---|---|---|---|
| Bulut API ile kapalı model | GPT, Claude, Gemini | Kurulum gerektirmez, yetenek seviyesi yüksek | Verinin hangi bölgede işlendiği ve saklama koşulları |
| Açık ağırlıklı model, kendi sunucunuzda | Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek | Veri şirket dışına çıkmaz, maliyet hacimle öngörülebilir | Donanım, bakım ve güncelleme yükü sizde |
Kararı tabloya bakarak vermeyiz. Sizin gerçek örneklerinizden küçük bir değerlendirme seti hazırlar, aday modelleri aynı sorularla test ederiz. Türkçe metindeki başarı modelden modele belirgin fark gösterir. Bu yüzden test Türkçe verinizle yapılır. Test setinde günlük işten alınmış zor örnekler de bulunur. Böylece modelin iyi gün performansını değil, sizin işinizdeki gerçek davranışını görürsünüz.
KVKK ve veri güvenliği nasıl ele alınır
KVKK (Kişisel Verilerin Korunması Kanunu) ve veri güvenliği, yol haritasının ayrı bir maddesi değil, her senaryonun puanına giren bir ölçüttür. Bulut tabanlı bir model kişisel veri işleyecekse verinin yurt dışına aktarılıp aktarılmadığı sorulur. 6698 sayılı Kanun'un 9. maddesi 1 Haziran 2024'te yürürlüğe giren değişiklikle yeniden düzenlendi ve standart sözleşme gibi güvenceleri getirdi.
Hukuki değerlendirmeyi biz yapmayız. Teknik tarafı hazırlarız: hangi veri nereye gidiyor, nerede saklanıyor, kim erişiyor. Bu tabloyu hukuk danışmanınızla birlikte ele alırsınız. AB pazarına ürün sunuyorsanız ayrıntılı çalışma yapay zeka uyum danışmanlığı kapsamında yürür.
Yapay zeka danışmanlığının maliyeti neye bağlı
Yapay zeka danışmanlığının maliyeti, incelenecek departman sayısına ve istenen çıktının derinliğine bağlıdır. Sabit bir paket fiyatı yazmıyoruz, çünkü iki şirketin kapsamı nadiren aynıdır. Teklifi belirleyen başlıca etkenler şunlardır:
- Kapsam, yani tek bir departman mı yoksa şirketin tamamı mı.
- Model testi yapılıp yapılmayacağı ve kaç aday modelin deneneceği.
- Pilot proje tasarımının teklife dahil olup olmadığı.
- Ekip eğitiminin aynı çalışmaya eklenip eklenmeyeceği.
Teklif süreci kısa bir ön görüşmeyle başlar. Hedefinizi ve mevcut durumunuzu dinler, yazılı kapsam ile birlikte teklif göndeririz. Görüşme planlamak için iletişim sayfasından bize yazabilirsiniz. Ekiplerinizin araçları güvenli kullanmasını da istiyorsanız kurumsal yapay zeka eğitimi aynı plana eklenebilir.
Sektörlere göre kullanım alanları
- kullanım alanı 01
Müşteri hizmetleri yükü
Örneğin bir e-ticaret şirketi tekrar eden soruların payını ölçer ve sohbet asistanının hangi soruları devralacağını belirler.
- kullanım alanı 02
Teklif hazırlama
Bir üretim firması teklif metinlerinin ilk taslağını şablon ve ürün verisinden üretip satış ekibine onaya sunabilir.
- kullanım alanı 03
Belge yığını
Bir lojistik şirketi irsaliye ve faturalardan veri çıkarmayı otomasyon listesinin başına alabilir.
- kullanım alanı 04
İç bilgiye erişim
Prosedürleri dağınık bir holding, çalışanların politika sorularını yanıtlayan bir asistanı ilk pilot olarak seçebilir.
- kullanım alanı 05
Satış görüşmeleri
Bir hizmet şirketi müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) notlarını özetleyip takip görevlerini çıkaran bir akışı değerlendirebilir.