Haymana'daki KOBİ'ler için yapay zekâ yazılımı

01KOBİ'nin gerçek ihtiyacı: küçük başlamak

KOBİ'lerde yazılımın değeri, ekibin her gün yaptığı işi ne kadar kısalttığıyla ölçülür. Kapsamlı ama kullanılmayan bir sistem yerine az ama her gün kullanılan bir sistem daha değerlidir.

• model seçimi
• doğrulama
• kullanım senaryosu analizi

02Aşamalı yol haritası

1. İlk sürüm (MVP): en çok zaman kaybettiren iş
2. Kullanıcı geri bildirimiyle düzeltmeler
3. İkinci modül: rapor veya entegrasyon
4. Mobil erişim ve bildirimler
5. Büyüme: yeni şube, yeni rol, yeni kanal

03Yapay zekâ yazılımı hangi ihtiyaca cevap verir?

Veri dışarı çıkmamalıysa

Açık kaynak modeller şirketin kendi sunucusunda çalıştırılabilir; donanım ihtiyacı analizde netleşir.

Ekip zamanını tekrarlayan işler aldığında

Yapay zekâ yazılımı ile kopyala-yapıştır, veri girişi ve dosya işleme gibi adımlar otomatikleşir; ekip istisnalara odaklanır.

04Bütçeyi koruyan tercihler

• Bulut barındırmayla donanım yatırımını ertelemek
• Hazır servisleri (ödeme, e-posta, harita) baştan yazmak yerine kullanmak
• İlk sürümde yalnız en çok zaman kaybettiren işi çözmek
• Mevcut muhasebe programını değiştirmeden entegrasyonla bağlamak

05Destek ve hibe notu

KOSGEB ve benzeri kurumların dijitalleşme destek programları dönemsel olarak açılır; güncel çağrıları ilgili kurumdan kontrol edin.

06Haymana'da KOBİ'lerle çalışma düzeni

Haymana'nın PTT verisindeki 78 yerleşim kaydı 1 farklı posta koduna dağılır. Büyükşehirlerde merkez ve şube yapısıyla çalışan işletmeler için yapay zekâ yazılımı tasarımında merkez-şube yetki yapısı ve birleşik raporlama öne çıkar.

Haymana'da bulunan bir işletmeyle çalışırken toplantılar görüntülü yapılır, her aşama test ortamında paylaşılır ve geri bildirimler ortak panoda toplanır; yerinde bulunmak gereken kurulum ve eğitim adımları ayrıca planlanır.

Aynı ildeki Nallıhan, Beypazarı ve Çamlıdere ilçeleri için de yapay zekâ yazılımı talepleri değerlendirilir; toplantılar uzaktan yapılır.

07İşletim ve bakım ipuçları

• Kaynak belgeler güncellendiğinde arama dizini de güncellenir.
• Kişisel veri içeren akışlarda erişim ve saklama kuralları gözden geçirilir.
• Otomasyonun hata ve istisna raporları düzenli incelenir.

08Örnek: küçük ölçekli başlangıç

SSSSık sorulan sorular

→İlgili sayfalar

Bu sayfada geçen kavramlar

• kullanım senaryosu analizi
• model seçimi
• doğrulama
• RPA
• OCR
• WhatsApp botu
• embedding
• vektör veritabanı
• Ankara
• Haymana