Belge okuyan, talepleri sınıflandıran, şirket içi bilgiye dayanarak yanıt veren sistemler kuruyoruz. Önce problemin gerçekten yapay zeka gerektirip gerektirmediğini doğruluyor, küçük bir pilotla değeri ölçüyoruz.
Fatura ve belge okuma
E-postayla gelen PDF faturalardan tedarikçi, kalem, KDV ve toplam bilgileri çıkarılır; tutarsız kayıtlar onaya düşer.
Anomali ve tutarsızlık tespiti
Sipariş, irsaliye ve fatura arasında uyuşmayan tutarlar insan gözünden önce işaretlenir.
Sözleşme analizi
Yüklenen belgeden maddeler çıkarılır, riskli maddeler işaretlenir ve düzeltme önerilir; Hukuk Destek AI bu yaklaşımla çalışıyor.
Kaynak gösteren arama
Emsal karar veya iç doküman aramasında yanıt, dayandığı kaynağa bağlanır; uydurma cevap yerine "bulunamadı" denir.
Ürün görseli üretimi
Tek ürün fotoğrafından manken üzerinde görsel; Sanal Studio ile kendi ürünümüzde her gün çalıştırdığımız iş.
Talep ve yorum sınıflandırma
Müşteri mesajları konu ve aciliyete göre ayrılır, doğru ekibe yönlendirilir, tekrar eden sorulara taslak yanıt hazırlanır.
Şirket içi bilgi asistanı
Prosedürler, ürün dokümanları ve geçmiş yazışmalar üzerinden çalışan, yetkiye göre yanıt veren asistan.
Kişiselleştirilmiş içerik
Öğrencinin eksik konusunu bulup ona göre test hazırlayan koç; BilgiKampüs bu modelle çalışıyor.
Güvenilir bir yapay zeka sistemi, iyi bir modelden çok iyi bir çerçeveden oluşur: modelin neye erişebileceği, hangi kaynağa dayanacağı, emin olmadığında ne yapacağı ve her kararın nasıl kaydedileceği.
Sağdaki akış, şirket dokümanlarına dayanarak yanıt veren (RAG) bir asistanın tipik yapısıdır. Kritik nokta beşinci adım: sistem kaynağa dayanamıyorsa yanıt uydurmaz, soruyu bir insana devreder.
Bir yapay zeka projesine "ne kadar doğru olursa işe yarar?" sorusuyla başlıyoruz. Fatura okumada yüzde kaç doğru alan, sınıflandırmada hangi hata oranı kabul edilebilir? Bu ölçüt yazılmadan geliştirilen sistemin başarılı olup olmadığı tartışmaya açık kalır.
Hata maliyeti yüksek her adımda sistem öneri sunar, karar insanda kalır. Onay ekranları, gerekçe alanları ve geri bildirim düğmeleri projenin parçasıdır; zamanla hangi adımların güvenle otomatikleşebileceği verilerle görülür.
Şirket bilgisiyle çalışan asistanlarda model yalnızca bulunan belgelere dayanarak yanıt verir ve kaynağını gösterir. Dayanak yoksa uydurmak yerine bilmediğini söyler. Bu, kullanıcının sisteme güvenmesinin ön koşuludur.
Modeller birkaç ayda bir değişiyor. Model çağrılarını tek bir katmanda topluyor, istemleri ve test setlerini sürümlüyoruz; daha iyi ya da daha ucuz bir model çıktığında aynı testlerle karşılaştırıp geçiş yapılabilir.
AI kullanım alanlarını değer, uygulanabilirlik ve risk açısından önceliklendiriyor, ölçülebilir başarı kriteri belirliyoruz.
Gerçek verinizden bir test setiyle pilot kuruyor, doğruluğu ölçüyoruz. Sonuç tatmin etmiyorsa bunu açıkça söylüyoruz.
Pilotu güvenli, izlenebilir ve mevcut sistemlerinize bağlı bir ürüne dönüştürüyoruz.
Canlı kullanımda doğruluğu ve maliyeti izliyor, yeni modeller çıktıkça sistemi güncelliyoruz.
AI projelerinde maliyetin iki parçası vardır: geliştirme ve kullanım. Geliştirme kapsamı keşifte netleşir; keşif sonrasında sabit proje bütçesi ya da devam eden ürün ekibi modeli sunuyoruz. Model kullanım maliyetini pilot sırasında ölçüp size gerçek rakamla gösteriyoruz.
Pilot sonucu beklentiyi karşılamazsa projeyi büyütmeden orada durmak her zaman bir seçenektir.
Hayır. Kurala dökülebilen işlerin çoğu klasik yazılımla daha ucuz ve daha güvenilir çözülür. Yapay zekayı metin, belge ya da görsel okumayı gerektiren ve tekrar eden işlerde öneriyoruz; keşifte bu ayrımı açıkça yapıyoruz.
Gemini ve OpenAI modelleriyle üretim deneyimimiz var. Mimariyi tek bir sağlayıcıya kilitlemeden kuruyoruz; daha iyi ya da daha ucuz bir model çıktığında geçiş yapılabilsin.
Bu yüzden sistemi kaynağa dayanacak, emin olmadığında insana devredecek ve kritik adımlarda insan onayı isteyecek şekilde kuruyoruz. Her karar kayıt altında tutulur.
Gerçek verinizden bir test seti hazırlıyor, sistemi bu set üzerinde çalıştırıp sonuçları raporluyoruz. Canlıya geçtikten sonra da kullanıcı geri bildirimleriyle ölçüm devam eder.
Kurumsal API kullanımında sağlayıcıların veri politikalarını keşif aşamasında sizinle birlikte değerlendiriyor, hassas veri için hangi yöntemin uygun olduğuna birlikte karar veriyoruz.
Evet. Yapay zeka adımı genelde mevcut bir akışın içine yerleşir: e-posta, ERP, CRM ya da iç panel. Entegrasyonu projenin parçası olarak yapıyoruz.
Ücretsiz keşif görüşmesinde ihtiyacınızı dinliyor, uygulanabilir bir yol ve kaba bir süre çıkarıyoruz.
Proje başlat
