Önce basitçe: yapay zeka danışmanlığı ne demek?
Herkes yapay zeka kullanmak istiyor ama çoğu şirketin sorusu aynı: “Tamam da, bizde nereye koyacağız?” Yapay zeka danışmanlığı bu sorunun cevabını bulma işi. Şirketin gününü nasıl geçirdiğine bakıyoruz, zamanın ve paranın nerede kaybolduğunu buluyoruz, sonra yapay zekanın gerçekten işe yarayacağı birkaç yeri seçiyoruz.
Bir sohbet robotu kurup geçmek değil bu. Çoğu zaman en büyük kazanç, dağınık duran verinin tek yerde toplanması ve insanların her gün elle yaptığı işlerin ortadan kalkması oluyor. Yapay zeka bunun üstüne oturuyor.
Nasıl çalışıyoruz?
1. Tanışma (ücretsiz). Kısa bir görüşme. Neyle uğraştığımızı ve yapay zekanın bu işte yeri olup olmadığını konuşuyoruz. Yeri yoksa bunu da açıkça söylüyoruz.
2. Keşif (sabit fiyatlı, yaklaşık iki hafta). Şirketin içine giriyoruz: kullanılan yazılımlar, Excel dosyaları, raporlar, tekrar eden işler. Sonunda elimizde öncelik sırası belli bir yol haritası oluyor: neyi önce yapacağız, ne kadar sürecek, ne kazandıracak. Hangi veriye ihtiyaç olduğunu, kimin sorumlu olacağını ve başarıyı neyle ölçeceğimizi de birlikte netleştiriyoruz. Keşfin bedeli baştan belli; uygulamaya geçersek uygulama bedelinden düşüyoruz.
3. Uygulama (modül modül). Her şeyi aynı anda kurmuyoruz. Bir modül çalışıp işe yaradığını gösterdikten sonra sıradakine geçiyoruz. Kod ve hesaplar şirkette kalıyor.
4. Bakım ve gelişim. Sistem kurulduktan sonra da yanındayız: güncelleme, ekibin eğitimi, yeni ihtiyaçlar.
Neler yapıyoruz?
- Şirket verisini tek yerde toplamak: Kasa, muhasebe, personel, stok gibi ayrı sistemlerdeki veriyi otomatik olarak bir araya getirmek. Tekrarlayan raporları elle hazırlama işi azalır.
- Şirketin kendi bilgisiyle çalışan asistanlar: Yapay zekanın cevap hazırlarken şirketin kendi belgelerini ve verisini bulup kaynak olarak kullanması. Teknik adı RAG; kısaca “yapay zekaya şirketin arşivini okutmak”.
- Soru sorulan yönetim panoları: Yöneticinin “geçen ay hangi şube daha kârlıydı?” diye yazıp ya da sesli sorup cevap alabildiği paneller.
- Dağınık listeleri güvenilir veriye çevirmek: Her tedarikçiden farklı düzende, eksik bilgiyle gelen listeleri kontrol ediyoruz, hatalı ve tutarsız kayıtları yakalıyoruz. Eksik bilgiyi güvenilir kaynaklardan tamamlıyoruz ve her bilginin nereden geldiğini kayda geçiriyoruz.
- Belgeleri kendiliğinden hazırlamak: Katalog, teklif ve gümrük öncesi belgeler otomatik hazırlanıyor. Müşteriye giden dosyada maliyet ve kâr marjı görünmüyor.
- Tekrar eden işlerin otomasyonu: Her gün aynı adımlarla yapılan işlerin, doğruluğu kontrol edilerek yapay zekaya devredilmesi.
Yapay zeka ve hesaplama: hangisi ne işe yarar?
Önce basitçe: yapay zeka çok iyi bir okur ve yazardır, hesap makinesi değildir. Bir metni anlar, dağınık bir listeyi düzenler, eksik bilgiyi bulur, soruya cevap verir. Ama bir Excel tablosunu “toplarken” yanılabilir, çünkü toplamayı hesaplamaz, tahmin eder.
Sayılar için bilgisayarların yıllardır yaptığı bir iş var: hesaplama (İngilizcesiyle compute). Aynı girdiye her seferinde aynı sonucu veren, hatası test edilebilen kod. Muhasebe programları, tablo formülleri, veritabanı sorguları bu dünyadan gelir. Yapay zeka moda oldu diye bunu bir kenara atmıyoruz.
İkisini karıştırmıyoruz, birlikte kullanıyoruz:
- Yapay zeka anlar: hangi sütun fiyat, hangi satır hatalı, kullanıcı ne soruyor.
- Hesabı kod yapar: toplam, kur çevirisi, kâr marjı, stok. Yapay zeka bu hesabı bir araç olarak çağırır, sonucu kendisi uydurmaz.
- Sonucu yine kod denetler: toplamlar tutuyor mu, rakam beklenen aralıkta mı.
- Önemli kararlarda insan onayı: her adımın ardından otomatik kontrol çalışıyor, geri dönüşü olmayan adımlar insan onayından geçiyor; doğrulanan veri sonradan değiştirilemeyecek şekilde kilitleniyor.
- Şirketin kuralları hafızada: iş kuralları kalıcı olarak kaydediliyor, yapay zekanın her önerisi bu kurallara göre denetleniyor.
Örnek: Estanbul’daki yapay zeka analistine “geçen ay kafe ne kadar kazandı?” diye sorulduğunda rakamı yapay zeka tahmin etmiyor. Soruyu veri ambarında bir sorguya çeviriyor, hesabı sorgu yapıyor, yapay zeka sonucu anlaşılır bir cümleyle anlatıyor.
Ayrıntılı yazı: Yapay Zekaya Excel’inizi Toplatmayın.
Gerçek bir örnek: Estanbul’un şirket zekası
Estanbul, İstanbul’da bir espor ve oyun merkezi ile kafe işletmesi. Gelir oyun merkezinin yazılımında, kafe satışları ayrı bir kasa sisteminde, maliyetler franchise (bayilik) sisteminde, personel ve stok başka yerlerde duruyordu. “Bugün gerçekten kâr ettik mi?” sorusunun cevabı günler sonra, elle derlenerek geliyordu.
Birlikte şunu kurduk:
- Bütün bu sistemlerden veri otomatik geliyor, elle giriş yok. Her gece tek bir veri ambarında (bütün verinin toplandığı ortak depo) birleşiyor.
- 75 oyun bilgisayarı anlık izleniyor; bir sorun olduğunda sistem kendisi fark ediyor.
- Kimin neyi göreceği tek yerden tanımlı: üç rol, on üç ayrı yetki; kimse yetkisi olmayan veriye ulaşamıyor.
- Yazarak ya da sesli soru sorulan bir yapay zeka analisti var. Başta yatırımcılara gösterilecek bir deneme olarak yapıldı, bugün günlük işin parçası.
Ayrıntılı hikâye: Tek Mekan, Tek Ekran.
Verimiz nerede kalıyor?
Yapay zeka projelerinde en çok sorulan, en az cevaplanan soru bu. Bizim kuralımız basit: sınırları baştan çiziyoruz.
Estanbul’da müşterilerin kişisel bilgisi (isim, telefon, e-posta, kullanıcı adı) yapay zekanın eriştiği veriye hiçbir aşamada taşınmıyor. Yapay zeka veriyi yalnızca okuyabiliyor, değiştiremiyor. Verinin toplandığı ambar Avrupa Birliği bölgesinde duruyor. Yapay zeka katmanı bir bulut hizmeti üzerinde çalışıyor ve ona yalnız izin verilen veri ulaşıyor.
Bu bir yelpaze. İlk adım veri sınırlarını çizmek; en uç nokta, modeli (yapay zekanın kendisini) tamamen şirketin kendi sunucusunda çalıştırmak. Hangisinin gerektiğine keşif aşamasında birlikte karar veriyoruz.
Kimle çalışıyoruz?
Uptake’te işi kurucumuz Cengiz Selçuk bizzat yürütüyor: altyapı, yazılım ve yapay zeka entegrasyonunda 15 yılı aşkın deneyim. Bugün MSI ve Praxilla ile kurumsal ortaklıklarımız sürüyor. İlk görüşmeyi yapan ile sistemi kuran aynı kişi; iş araya giren bir ekibe devredilmiyor.
Başka neler yaptık?
- MSI için OEMBuilder: Seçilen bilgisayar parçalarından, yapay zekayla fotorealistik, monte edilmiş bilgisayar görselleri üreten bir hizmet. Proje sayfası.
- Özel yazılım: Hazır yazılımın yetmediği yerde şirkete özel sistemler. Özel yazılım geliştirme.
Sık sorulan sorular
Yapay zeka danışmanlığı neyi kapsıyor? Şirketin işine bakıp yapay zekanın nerede fayda sağlayacağını bulmayı, bunun bir yol haritasına dökülmesini ve istenirse sistemin kurulmasını. Sadece rapor verip çekilmiyoruz; kuran da biziz.
Nereden başlamalıyız? Genellikle en çok elle yapılan ve en sık tekrarlanan işten. Keşif aşamasının amacı da bunu tahmine değil, veriye dayanarak seçmek.
ChatGPT gibi hazır araçlar yetmez mi? Birçok iş için yeter, bunu da açıkça söylüyoruz. Mevcut sistemlere bağlanmak, yetkileri şirketin kurallarına göre işletmek ya da süreci baştan sona otomatikleştirmek gerektiğinde hazır araç yetmemeye başlıyor; özel çözüm orada devreye giriyor.
Ne kadar sürer? Keşif yaklaşık iki hafta. Uygulama kapsamına göre değişir; modül modül ilerlediğimiz için her modülün sonucu kendi teslimiyle birlikte görülür.
Ne kadar tutar? Tanışma ücretsiz. Keşif sabit fiyatlı ve uygulamaya geçilirse bedeli düşülüyor. Uygulama bedeli, keşifte çıkan kapsama göre netleşiyor.
Verilerimiz güvende mi? Sınırları baştan birlikte çiziyoruz: hangi veri yapay zekaya gider, hangisi gitmez, kim neyi görür. Gerekirse model tamamen şirketin kendi sunucusunda çalışır.
Tanışalım
Yapay zekanın şirkette nerede işe yarayacağını kısa bir görüşmede birlikte konuşalım. İletişim ya da info@uptakeagency.com.