İş Akışlarına Entegre Yapay Zeka
“AI ekleyelim” demek yeterli değil. Hedef, ekibin tekrarladığı bir görevi otomatikleştirmek veya mevcut ürüne ölçülebilir bir AI yeteneği eklemek.
OpenAI, Anthropic ve Google Gemini gibi model sağlayıcılarıyla API entegrasyonları, şirket verisi üzerinde kaynaklı arama, belge çıkarımı ve ürün içi asistanlar geliştiriyoruz.
- Mevcut ürüne AI katmanı
- RAG ve belge işleme
- PoC ile kontrollü başlangıç
01
Bu hizmet ne zaman gerekli?
AI her yere yapıştırılmamalı. Aşağıdakiler gerçek ihtiyaç işaretidir.
Aynı belgeler tekrar okunuyor
Teklif, sözleşme, rapor veya destek kayıtlarından bilgi elle çıkarılıyor.
Destek / iç sorular manuel cevaplanıyor
Ekip aynı soruları yeniden yazıyor; bilgi tabanı dağınık.
Yapılandırılmamış veriden bilgi lazım
PDF, e-posta, ticket veya notlardan aranabilir bilgi üretmek istiyorsunuz.
Ürüne AI asistan gerekiyor
Müşteri veya iç kullanıcı, ürün içinde soru sorup işlem başlatabilmeli.
Şirket verisi üzerinde kaynaklı arama
Yanıtların genel model bilgisinden değil, yetkili şirket verilerinden üretilmesini istiyorsunuz.
Rutin iş akışı otomatikleşebilir
Sınıflandırma, özetleme, yönlendirme veya taslak üretimi tekrar eden bir adımı kısaltabilir.
02
Ne geliştiriyoruz?
Sunduğumuz AI işleri. Araştırma lab’ı vaadi değil, ürün entegrasyonu.
Ürün içi AI asistanları
Mevcut web veya mobil ürüne gömülü yardımcı akışlar.
RAG tabanlı bilgi arama
Şirket dokümanları ve veri kaynakları üzerinde kaynaklı cevap üretimi.
Belge ve veri çıkarımı
PDF / form / ticket içeriklerinden yapılandırılmış alan çıkarma.
İş akışı otomasyonu
Özetleme, etiketleme, yönlendirme ve taslak üretimi ile operasyon hızlandırma.
Chatbot ve destek katmanları
Web veya iç araçlarda sınırları net tanımlanmış bot akışları.
AI API entegrasyonları
OpenAI, Anthropic, Google ve benzeri sağlayıcıların kontrollü entegrasyonu.
04
Nasıl çalışıyoruz?
Önce PoC. Sonra üretim. En sonda maliyet kontrolü.
- 01
İş problemini netleştirme
Hangi görev kısalacak, başarı nasıl ölçülecek, hangi veri kullanılacak?
- 02
PoC / pilot
Dar bir senaryoda model + veri + arayüz denenir. Hayır demek de başarıdır.
- 03
Ürün entegrasyonu
Mevcut uygulamaya API, yetki, log ve kullanıcı deneyimi bağlanır.
- 04
Değerlendirme ve güvenlik sınırları
Yanlış veya uydurma model çıktıları, kişisel veri, yetki ve insan-onay noktaları tanımlanır.
- 05
Canlı izleme ve iterasyon
Kullanım maliyeti, kalite ve geri bildirimle model/prompt/veri güncellenir.
05
Teslimat kapsamı
AI işlerinde tipik paket. Her proje aynı değildir.
- Kullanım senaryosu ve başarı ölçütü
- Veri kaynakları ve erişim modeli
- Model / sağlayıcı seçimi
- RAG veya araç (tool) tasarımı
- Ürün UI entegrasyonu
- Prompt / değerlendirme seti
- Loglama ve maliyet izleme
- PoC sonrası üretim geçişi
06
Teknik yaklaşım
Önce veri ve iş kuralı, sonra model. Stack, mevcut ürün mimarinize göre seçilir.
Model API’leri
OpenAI, Anthropic, Google Gemini gibi sağlayıcılarla kontrollü entegrasyon.
RAG
Doküman parçalama, embedding, retrieval ve kaynaklı cevap üretimi.
Uygulama katmanı
Mevcut Next.js / Django / Node ürününüze API ve UI bağlama.
Gözlemlenebilirlik
İstek logları, token / maliyet takibi ve kalite örneklemesi.
FAQ
Sıkça Sorulan Sorular
Önce senaryoyu netleştirelim
Hangi görevi kısaltmak istediğinizi yazın. PoC’ye uygun olup olmadığını birlikte değerlendirelim.