Kurum İçi Yapay Zekâ Asistanı Teknolojileri

01Kullanılabilecek teknolojiler

RAG

Dil modelinin cevabını şirketin kendi belgelerinden bulunan parçalara dayandıran yöntem.

Python (Django / FastAPI)

Veri işleme, yapay zekâ ve web servisleri için yaygın programlama dili; Django kapsamlı, FastAPI hafif API geliştirme sunar.

Node.js

JavaScript'i sunucuda çalıştıran ortam; API, gerçek zamanlı uygulama ve entegrasyon servisleri için yaygındır.

Büyük dil modelleri (LLM)

Metni anlayıp üretebilen yapay zekâ modelleri; özetleme, sınıflandırma ve soru cevaplamada kullanılır.

OCR

Görüntü veya taranmış belgedeki yazıyı metne çeviren teknoloji.

02Karşılaştırma tablosu

Teknoloji	Güçlü yönü	Dikkat edilecek
RAG	kaynak gösteren cevaplar	belge güncelleme hattı ve yetki filtresi şart
Python (Django / FastAPI)	veri ve yapay zekâ kütüphaneleri	yüksek eşzamanlılık için doğru çalışma modeli seçilmeli
Node.js	eşzamanlı çok bağlantıyı verimli yönetir	yoğun hesaplama işlerinde ayrı servis gerekebilir
Büyük dil modelleri (LLM)	doğal dil işleme	cevaplar kaynakla doğrulanmalı
OCR	belgelerden veri çıkarma	Türkçe karakter ve el yazısında doğruluk değişir; doğrulama adımı gerekir

03Kurum içi yapay zekâ asistanı planlarken bilinmesi gerekenler

Şirket verisi dış servislere gönderilecekse KVKK m.9 aktarım şartları ve sözleşmeler değerlendirilir; gerekirse yerel/şirket içi model kurulur.
WhatsApp ve SMS otomasyonlarında Meta kuralları ve İYS onayı gözetilir.
Önce süreç ölçülür: işin adedi ve kişi başı süresi; otomasyonun faydası buradan görünür.

04Polatlı için çalışma düzeni

PTT kayıtlarında Polatlı ilçesine bağlı 96 yerleşim bulunur. Bu kayıtlardan 1 tanesi organize sanayi veya serbest bölge kaydıdır. Birden fazla ilçede ekibi veya şubesi olan işletmelerde kurum içi yapay zekâ asistanı için kullanıcı rolleri, şube bazlı görünürlük ve merkezi raporlar birlikte planlanır.

Polatlı'da PTT verisine göre 1 OSB/SB kaydı bulunur; üretim ve tedarik zinciriyle çalışan işletmelerde kurum içi yapay zekâ asistanı için B2B süreçler ve mevcut programlarla entegrasyon ayrıca konuşulur.

Mesafe yazılım işinin önünde engel değildir: Polatlı'daki ekiplerle görüntülü görüşme, ekran paylaşımı ve test ortamı bağlantısıyla çalışılır; cihaz kurulumu veya saha keşfi gerekirse yerinde ziyaret planlanır.

Ankara genelinde Haymana, Güdül ve Etimesgut gibi diğer ilçelerdeki işletmelerle de aynı uzaktan çalışma düzeniyle ilerlenir.

Mevcut Excel dosyanızı veya ekran görüntülerinizi WhatsApp'tan gönderin; kurum içi yapay zekâ asistanı için hangi modüllerle başlanabileceğini konuşalım. Telefon: 0540 003 19 81.

Hemen ara WhatsApp Teklif formu

05Kurum içi yapay zekâ asistanı hangi ihtiyaca cevap verir?

Şirket bilgisi dağınık olduğunda

Doküman ve prosedürlerden yetkiye göre cevap veren bir iç asistan kurulur.

Veri dışarı çıkmamalıysa

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

06Barındırma seçenekleri

Bulut sunucu (VPS): esnek, kaynak ihtiyacına göre büyütülebilir
Yönetilen platformlar: altyapı yönetimini sağlayıcıya bırakır
Şirket içi sunucu: verinin kurum içinde kalması gerektiğinde
Konteyner tabanlı yayın (Docker): her ortamda aynı kurulum

DNS, CDN, önbellek, SSL ve güvenlik katmanı sunan altyapı hizmeti.

07Neden "en yeni" değil "doğru" teknoloji?

Teknoloji seçimi uzun vadeli bakım maliyetini belirler. Yaygın, belgelenmiş ve ekibin bildiği bir teknoloji; en yeni ama az bilinen bir teknolojiden çoğu zaman daha doğru bir tercihtir.

08Ölçeklenebilirlik

Kurum içi yapay zekâ asistanı büyüdükçe veritabanı indeksleri, önbellek ve arka plan kuyrukları devreye girer; mimari bu adımlara baştan izin verecek şekilde kurulur.

SSSSık sorulan sorular

Kurum içi yapay zekâ asistanı için hangi bilgiler hazırlanmalı?

Mevcut sürecin kısa anlatımı, kullanılan dosya ve program örnekleri, kullanıcı sayısı ve yetkili erişim gibi beklentiler ilk görüşme için yeterlidir; kapsam analizde netleşir.

Polatlı'dan yazıyorum; toplantılar nasıl yapılıyor?

Analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan, görüntülü toplantılarla yürür; donanım kurulumu, saha keşfi veya kullanıcı eğitimi gereken işlerde yerinde çalışma planlanır.

Teknolojiyi biz mi seçmeliyiz?

İhtiyacınızı ve tercihlerinizi (barındırma, mevcut ekip, bütçe) paylaşmanız yeterli; seçenekleri artı ve eksileriyle sunar, kararı birlikte veririz.

Kullanılan teknoloji ileride sorun olur mu?

Yaygın ve düzenli güncellenen teknolojiler seçildiğinde başka bir ekip de projeyi devralabilir; dokümantasyon bu riski ayrıca azaltır.

Bulut mu şirket içi sunucu mu?

Esneklik ve kolay yönetim için bulut; verinin kurum içinde kalması gerektiğinde şirket içi sunucu tercih edilir. Hibrit yapı da mümkündür.

Kurum içi yapay zekâ asistanı sonradan genişletilebilir mi?

Evet. Kaynak gösterme gibi özellikler ilk sürümde olmasa da modüler yapı sayesinde sürüm planıyla eklenebilir.

Verilerimiz model sağlayıcıya gider mi?

Kullanılan yönteme bağlıdır. API tabanlı kullanımda veri işleme koşulları sağlayıcının sözleşmesine tabidir; verinin dışarı çıkmaması gerekiyorsa şirket içi model kurulumu değerlendirilir. Kişisel veri varsa KVKK aktarım şartları birlikte ele alınır.

Ankara dışındaki işletmelere de hizmet veriyor musunuz?

Askadar Yazılım 81 ilde uzaktan çalışır; Ankara de bunlardan biridir. Yerinde iş gerektiğinde ziyaret planlanır.

→İlgili sayfalar

Kurum İçi Yapay Zekâ Asistanı hakkında diğer konular

Polatlı'da ilgili hizmetler

Ankara içindeki diğer ilçeler

Genel sayfalar

Bu sayfada geçen kavramlar

yetkili erişim
kaynak gösterme
Türkçe
KVKK
vektör veritabanı
insan onayı
LLM
tahminleme
embedding
OCR
Ankara
Polatlı

Kurum içi yapay zekâ asistanı için teknoloji seçimi (Polatlı)