Kurumsal yapay zeka.

ERP verinizle çalışan, üretimde ayakta kalan yapay zeka.

Kurumunuzun kendi verisiyle çalışan yapay zeka sistemleri kuruyoruz: ERP verisi üzerinde karar destek, doküman ve sözleşmeler üzerinde kaynak gösteren soru-cevap (RAG), süreç otomasyonu yapan ajanlar ve mevcut yazılımlarınıza gömülü LLM özellikleri.

Bu hizmet neleri kapsıyor?

Kurulum ve altyapı

Yerel (on-premise) LLM kurulumu
Bulut LLM kurulumu
Model sunucusu ve kapasite planlaması
Erişim, günlükleme ve yetkilendirme katmanı

Bilgi erişimi

RAG sistemi kurulumu
Kurumsal doküman indeksleme
ERP verisi üzerinde soru cevap
Kaynak gösterimli yanıt ve doğrulama

Model uyarlama

Fine-tune
Prompt ve bağlam mühendisliği
Model değerlendirme ve seçimi

Ajan ve otomasyon

Yapay zeka ajanı geliştirme
Süreç otomasyonu (belge, onay, raporlama)

Karar desteği

ERP verisiyle karar destek sistemleri
Fizibilite ve pilot çalışması

İlgili proje: Deckent, ajan orkestrasyonu projemiz

Kurumsal yapay zeka çözümleri nedir?

En değerli kullanım, kurumun zaten sahip olduğu yapılandırılmış veride. Sipariş, üretim, maliyet ve satın alma verisi ERP'de düzenli biçimde durduğu için model tahmin etmek zorunda kalmıyor; sayıyı sistemden okuyup yorumluyor. Teklif hazırlama, talep sınıflandırma, satın alma karşılaştırması ve rapor yorumlama bu yüzden en hızlı sonuç veren yerler.

Yapay zeka projelerinin çoğu demo aşamasında ölür. Sebep model seçimi değil, üretim gerçekleriyle hiç karşılaşmamış olmaları: gerçek veri kirli, gerçek kullanıcı beklenmedik soru sorar, gerçek maliyet ilk faturada görünür. İşi baştan üretim kısıtlarıyla kuruyoruz.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ile kurumunuzun kendi dokümanları, sözleşmeleri ve bilgi tabanı üzerinde çalışan soru-cevap sistemleri kuruyoruz. Model dışarıdan bilgi uydurmaz; cevabını sizin belgelerinizden alır ve hangi kayda dayandığını gösterir.

Yapay zeka ajanları, tek seferlik bir cevap yerine çok adımlı iş akışlarını yürütür: bir talebi sınıflandırır, ilgili sistemden veriyi çeker, kuralı uygular, sonucu yazar. Ajan mimarisinde asıl mesele modelin zekâsı değil, hata durumunda ne olacağıdır. Bunu baştan tasarlıyoruz.

Doğrudan erişim yerine yetki ve güvenlik sınırları içinde çalışıyoruz: sisteme yalnızca kullanıcının ve sürecin ihtiyacı kadar veri dolaşıma giriyor. Mevcut ürününüze gömülen özelliklerde ise sağlayıcıya kilitlenmeyen bir soyutlama katmanı kullanıyoruz. Model değişse de kodunuz değişmiyor.

Kurumsal yapay zeka kimler için uygun?

ERP'si kurulu ve verisi düzenli olan, bu veriden karar desteği çıkarmak isteyen kurumlar
Manuel, kural tabanlı ve tekrarlayan süreçleri olan operasyon ekipleri
Elinde büyük bir doküman arşivi olan ve içindeki bilgiye erişemeyen kurumlar
Yapay zeka pilotu yapmış ama üretime çıkaramamış ekipler
Ürününe yapay zeka özelliği eklemek isteyen yazılım şirketleri

Yapay zeka projesi nasıl ilerler?

01
Keşif ve fizibilite
Probleminizi, sürecinizi ve verinizi inceliyoruz. Bu aşamanın çıktısı bir teklif değil, dürüst bir cevap: bu iş yapay zekayla çözülür mü, çözülürse hangi yaklaşımla, çözülmezse neden.
02
Pilot
Dar kapsamlı ama uçtan uca çalışan bir sürüm. Gerçek verinizle, gerçek kullanıcılarla test edilir. Başarı kriteri baştan sayıyla tanımlanır.
03
Üretim
Ölçeklenebilir mimari, yetkilendirme, izleme, maliyet kontrolü, güvenlik sertleştirmesi ve devreye alma. Yapay zeka sistemlerinde asıl iş burada başlar.
04
İyileştirme
Kullanım verisine ve loglara bakarak doğruluk ve maliyet iyileştirmesi. Yapay zeka sistemleri kurulup bırakılmaz; ölçülür ve ayarlanır.

Yapay zeka projesinde ne teslim ediliyor?

Çalışan sistem: kaynak kodu ve altyapı tanımlarıyla birlikte, tamamı sizin mülkiyetinizde
Değerlendirme seti: sistemin doğruluğunu ölçen otomatik testler
Yetki ve veri akışı haritası: hangi veriye kim, hangi sınırla erişiyor
Maliyet modeli: kullanım başına token ve altyapı gideri
Mimari dokümantasyonu ve devir eğitimi

Kurumsal yapay zeka hakkında sık sorulan sorular

Bir yapay zeka projesinin süresini ne belirliyor?: Süreyi en çok veri kalitesi belirliyor, model seçimi değil. Veriniz düzenli ve erişilebilirse ilk çalışan sürüm hızlı çıkıyor; dağınıksa en uzun aşama veri hazırlığı oluyor. Kapsamı netleştirdikten sonra proje takvimini ve süresini paylaşıyoruz.
RAG mı, fine-tuning mi seçmeliyim?: Vakaların büyük çoğunluğunda RAG. Fine-tuning modele yeni bilgi öğretmez, davranış ve biçim öğretir. Bilginiz sık değişiyorsa, kaynak göstermeniz gerekiyorsa veya veri hacminiz büyükse RAG doğru cevaptır. Fine-tuning'i özel bir dil, ton veya çıktı formatı gerektiğinde ekliyoruz.
ERP verimizi yapay zekaya verirsek dışarı çıkar mı?: Bu sizin kararınız ve mimariyi ona göre kuruyoruz. Üç seçenek var: kurumsal API sözleşmeleriyle bulut modeli (veri eğitimde kullanılmaz), Avrupa bölgesinde barındırılan bulut, veya kendi sunucunuzda çalışan açık model. KVKK kapsamındaki veriler için üçüncü seçeneği sık kullanıyoruz. Hangi verinin nereye gittiği çalışma başında yazılı olarak netleşir.
Yapay zeka yanlış cevap verirse ne oluyor?: Sistemi bu ihtimali gözeterek kuruyoruz. Cevabın kaynağı gösterilir, böylece kullanıcı doğrulayabilir; güven eşiğinin altında kalan durum insana devredilir; doğruluk düzenli değerlendirme testleriyle ölçülür. Hata payı sıfıra inmez, yönetilebilir ve ölçülebilir hâle gelir.
Hangi modeli kullanıyorsunuz?: Tek bir modele bağlı kalmıyoruz. Mimariyi model-bağımsız kuruyoruz: sağlayıcı katmanı soyutlanır, model bir yapılandırma değeri olur. Böylece daha iyi ya da daha ucuz bir model çıktığında kod değil, tek bir satır değişir.
Yapay zeka projesinin maliyeti nedir?: İki kalem var: geliştirme ve işletme. Geliştirme, kapsam netleştikten sonra belirlenen bir proje bedelidir. İşletme maliyeti kullanım başına model ücreti artı altyapıdır; beklenen kullanım hacmine göre somut bir aylık tahmin olarak çıkarılır.

Diğer hizmetlerimiz

DanışmanlıkSüreci sahada gören, sistemde karşılığını kuran danışmanlık.EntegrasyonSistemlerinizin birbiriyle konuşmadığı yeri onarıyoruz.

Başlayalım

Kısa bir tanışma görüşmesi yeterli. Kapsamı birlikte netleştiririz.

İletişime geç

Bu hizmet neleri kapsıyor?

Kurulum ve altyapı

Yerel (on-premise) LLM kurulumu
Bulut LLM kurulumu
Model sunucusu ve kapasite planlaması
Erişim, günlükleme ve yetkilendirme katmanı

Bilgi erişimi

RAG sistemi kurulumu
Kurumsal doküman indeksleme
ERP verisi üzerinde soru cevap
Kaynak gösterimli yanıt ve doğrulama

Model uyarlama

Fine-tune
Prompt ve bağlam mühendisliği
Model değerlendirme ve seçimi

Ajan ve otomasyon

Yapay zeka ajanı geliştirme
Süreç otomasyonu (belge, onay, raporlama)

Karar desteği

ERP verisiyle karar destek sistemleri
Fizibilite ve pilot çalışması

İlgili proje: Deckent, ajan orkestrasyonu projemiz

Kurumsal yapay zeka çözümleri nedir?

Kurumsal yapay zeka kimler için uygun?

ERP'si kurulu ve verisi düzenli olan, bu veriden karar desteği çıkarmak isteyen kurumlar

Manuel, kural tabanlı ve tekrarlayan süreçleri olan operasyon ekipleri

Elinde büyük bir doküman arşivi olan ve içindeki bilgiye erişemeyen kurumlar

Yapay zeka pilotu yapmış ama üretime çıkaramamış ekipler

Ürününe yapay zeka özelliği eklemek isteyen yazılım şirketleri

Yapay zeka projesi nasıl ilerler?

Keşif ve fizibilite

Probleminizi, sürecinizi ve verinizi inceliyoruz. Bu aşamanın çıktısı bir teklif değil, dürüst bir cevap: bu iş yapay zekayla çözülür mü, çözülürse hangi yaklaşımla, çözülmezse neden.

Pilot

Dar kapsamlı ama uçtan uca çalışan bir sürüm. Gerçek verinizle, gerçek kullanıcılarla test edilir. Başarı kriteri baştan sayıyla tanımlanır.

Üretim

Ölçeklenebilir mimari, yetkilendirme, izleme, maliyet kontrolü, güvenlik sertleştirmesi ve devreye alma. Yapay zeka sistemlerinde asıl iş burada başlar.

İyileştirme

Kullanım verisine ve loglara bakarak doğruluk ve maliyet iyileştirmesi. Yapay zeka sistemleri kurulup bırakılmaz; ölçülür ve ayarlanır.

Yapay zeka projesinde ne teslim ediliyor?

Çalışan sistem: kaynak kodu ve altyapı tanımlarıyla birlikte, tamamı sizin mülkiyetinizde

Değerlendirme seti: sistemin doğruluğunu ölçen otomatik testler

Yetki ve veri akışı haritası: hangi veriye kim, hangi sınırla erişiyor

Maliyet modeli: kullanım başına token ve altyapı gideri

Mimari dokümantasyonu ve devir eğitimi

Kurumsal yapay zeka hakkında sık sorulan sorular

Bir yapay zeka projesinin süresini ne belirliyor?

Süreyi en çok veri kalitesi belirliyor, model seçimi değil. Veriniz düzenli ve erişilebilirse ilk çalışan sürüm hızlı çıkıyor; dağınıksa en uzun aşama veri hazırlığı oluyor. Kapsamı netleştirdikten sonra proje takvimini ve süresini paylaşıyoruz.

RAG mı, fine-tuning mi seçmeliyim?

Vakaların büyük çoğunluğunda RAG. Fine-tuning modele yeni bilgi öğretmez, davranış ve biçim öğretir. Bilginiz sık değişiyorsa, kaynak göstermeniz gerekiyorsa veya veri hacminiz büyükse RAG doğru cevaptır. Fine-tuning'i özel bir dil, ton veya çıktı formatı gerektiğinde ekliyoruz.

ERP verimizi yapay zekaya verirsek dışarı çıkar mı?

Bu sizin kararınız ve mimariyi ona göre kuruyoruz. Üç seçenek var: kurumsal API sözleşmeleriyle bulut modeli (veri eğitimde kullanılmaz), Avrupa bölgesinde barındırılan bulut, veya kendi sunucunuzda çalışan açık model. KVKK kapsamındaki veriler için üçüncü seçeneği sık kullanıyoruz. Hangi verinin nereye gittiği çalışma başında yazılı olarak netleşir.

Yapay zeka yanlış cevap verirse ne oluyor?

Sistemi bu ihtimali gözeterek kuruyoruz. Cevabın kaynağı gösterilir, böylece kullanıcı doğrulayabilir; güven eşiğinin altında kalan durum insana devredilir; doğruluk düzenli değerlendirme testleriyle ölçülür. Hata payı sıfıra inmez, yönetilebilir ve ölçülebilir hâle gelir.

Hangi modeli kullanıyorsunuz?

Tek bir modele bağlı kalmıyoruz. Mimariyi model-bağımsız kuruyoruz: sağlayıcı katmanı soyutlanır, model bir yapılandırma değeri olur. Böylece daha iyi ya da daha ucuz bir model çıktığında kod değil, tek bir satır değişir.

Yapay zeka projesinin maliyeti nedir?

İki kalem var: geliştirme ve işletme. Geliştirme, kapsam netleştikten sonra belirlenen bir proje bedelidir. İşletme maliyeti kullanım başına model ücreti artı altyapıdır; beklenen kullanım hacmine göre somut bir aylık tahmin olarak çıkarılır.