İşletmeye özel yapay zekâ uygulaması geliştirme.
01Yapay zekâ yazılımı firması seçerken bakılacak ölçütler
Dokümantasyon
Kurulum, mimari ve kullanım bilgisi yazılı olarak teslim edilmelidir.
İletişim düzeni
Kiminle, hangi kanaldan ve hangi sıklıkta görüşüleceği baştan bellidir.
Bakım koşulları
Yayın sonrası hata düzeltme ve güncellemenin nasıl yürüyeceği tanımlıdır.
Test ortamı
Değişikliklerin canlıya çıkmadan denendiği ayrı bir ortam olmalıdır.
Referans kontrol yöntemi
Referans isterken çalışan bir projeyi görmek ve o işletmeyle doğrudan konuşmak, yalnız logo listesine bakmaktan daha güvenilirdir.
Yazılı kapsam
Neyin teslim edileceği, neyin kapsam dışı olduğu ve kabul kriterleri belgelenmelidir.
02Teklif görüşmesinde sorulacak sorular
- Kapsam ve teslim kriterleri yazılı olarak belirtiliyor mu?
- KVKK açısından erişim yetkileri ve kayıtlar nasıl tasarlanacak?
- Kapsam dışı değişiklik talepleri nasıl yönetilecek?
- Yedekleme nasıl yapılacak, geri yükleme denenecek mi?
- Kaynak kod ve veri kime ait olacak, teslimde nasıl verilecek?
- Geliştirme sırasında deneyebileceğim bir test ortamı olacak mı?
03Yapay zekâ yazılımı planlarken bilinmesi gerekenler
- Yapay zekâ çıktısı doğrulama adımıyla tasarlanır (insan onayı, güven eşiği).
- Maliyet, kullanım (token/istek) bazlı olabilir; izleme ve sınır konur.
- Önce süreç ölçülür: işin adedi ve kişi başı süresi; otomasyonun faydası buradan görünür.
04Kırmızı bayraklar
- Analiz yapmadan, birkaç dakikalık görüşmeyle kesin fiyat veren teklif
- Garanti edilen sıralama, kesin satış veya "en iyi" iddiaları
- Kaynak kodu teslim etmeyeceğini söyleyen veya sözleşmede belirtmeyen firma
- Ödemenin tamamını iş başlamadan isteyen plan
- Alan adını ve sunucu hesabını kendi adına açmak isteyen yaklaşım
05Aydın dışındaki bir firmayla nasıl çalışılır?
Yazılım projelerinde analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan yürür. İncirliova'da bulunan bir işletme olarak görüntülü toplantı, ekran paylaşımlı demo ve test ortamı bağlantısıyla süreci yakından izleyebilirsiniz.
- Görüntülü toplantı ve ekran paylaşımı
- Ortak proje panosu ve yazılı karar kaydı
- Her aşamada test ortamında deneme
- Kurulum, saha keşfi veya eğitim gerektiğinde yerinde çalışma
06İncirliova'da yapay zekâ yazılımı için çalışma biçimimiz
İncirliova'nın PTT verisindeki 28 yerleşim kaydı 1 farklı posta koduna dağılır. Birden fazla ilçede ekibi veya şubesi olan işletmelerde yapay zekâ yazılımı için kullanıcı rolleri, şube bazlı görünürlük ve merkezi raporlar birlikte planlanır.
Yazılım projelerinde analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan, görüntülü toplantılarla yürür; İncirliova'daki işletmelerle ekran paylaşımlı demolar ve ortak bir proje panosu üzerinden çalışılır. Donanım kurulumu, saha keşfi veya kullanıcı eğitimi gereken işlerde yerinde çalışma planlanır.
Aydın genelinde Söke, Koçarlı ve Kuyucak gibi diğer ilçelerdeki işletmelerle de aynı uzaktan çalışma düzeniyle ilerlenir.
Mevcut Excel dosyanızı veya ekran görüntülerinizi WhatsApp'tan gönderin; yapay zekâ yazılımı için hangi modüllerle başlanabileceğini konuşalım. Telefon: 0540 003 19 81.
07Çalışma düzenimiz
Tasarım, geliştirme, test ve yayın adımları aynı ekip içinde yürür. Kod Git ile sürümlenir, kritik akışlar Playwright testleriyle korunur, yayın Docker konteynerleriyle tekrarlanabilir biçimde yapılır.
- Her değişiklik önce test ortamında denenir.
- Yayın sonrası bakım ve destek planlanır.
- Kapsam ve teslim kriterleri yazılı olur.
Türkiye'nin 81 ilindeki işletmelerle uzaktan çalışıyoruz: görüntülü toplantı, ekran paylaşımlı demo ve ortak proje panosu. Donanım kurulumu, depo barkod sistemi kurulumu, saha keşfi veya kullanıcı eğitimi gereken işlerde yerinde çalışma planlanır.
08Örnek hesap
Örnek: otomasyonla kazanılan süre
- Günlük tekrarlanan iş
- 163
- İş başına süre
- 12 dk
- Aylık süre (22 iş günü)
- 717,2 saat
- Otomasyon sonrası doğrulama payı (%13)
- 93,2 saat
Not: örnek hesaptır; kesin plan analizde çıkar.
SSSSık sorulan sorular
Yapay zekâ yazılımı sonradan genişletilebilir mi?
Evet. Model seçimi gibi özellikler ilk sürümde olmasa da modüler yapı sayesinde sürüm planıyla eklenebilir.
Sözleşmede nelere dikkat etmeliyim?
Kapsam ve teslim kriterleri, kaynak kod ve veri sahipliği, ödeme planının aşamalara bağlanması, bakım koşulları ve gizlilik maddeleri.
Kaynak kod bize mi ait olacak?
Sözleşmede yazılı olarak belirtilir; biz kaynak kodun ve verinin işletmeye teslim edildiği çalışma biçimini öneririz.
Yapay zekâ yazılımı için hangi bilgiler hazırlanmalı?
Mevcut sürecin kısa anlatımı, kullanılan dosya ve program örnekleri, kullanıcı sayısı ve kullanım senaryosu analizi gibi beklentiler ilk görüşme için yeterlidir; kapsam analizde netleşir.
İncirliova'da bulunuyorum, yerinde görüşme mümkün mü?
Toplantılar görüntülü yapılır ve ekran paylaşımıyla ilerler. Cihaz kurulumu, saha incelemesi veya ekip eğitimi gibi yerinde bulunmayı gerektiren adımlar ayrıca planlanır.
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.
Uzaktan mı çalışıyorsunuz?
Analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan, görüntülü toplantılarla yürür; donanım kurulumu, saha keşfi veya eğitim gereken işlerde yerinde çalışma planlanır.
Aydın dışındaki işletmelere de hizmet veriyor musunuz?
Askadar Yazılım 81 ilde uzaktan çalışır; Aydın de bunlardan biridir. Yerinde iş gerektiğinde ziyaret planlanır.
→İlgili sayfalar
Yapay Zekâ Yazılımı hakkında diğer konular
- Yapay zekâ yazılımı geçiş ve veri aktarımıExcel'den veya eski sistemden geçiş
- Yapay zekâ yazılımı yaptırmaKapsam, süreç ve iletişim
- Yapay zekâ yazılımı entegrasyonlarıBağlanabilecek sistemler
- Yapay zekâ yazılımı bakım ve destekYayın sonrası bakım, güncelleme ve destek
- Yapay zekâ yazılımı özellikleri ve modülleriOlması gereken modüller ve özellikler
İncirliova'da ilgili hizmetler
Aydın içindeki diğer ilçeler
Bu sayfada geçen kavramlar
- kullanım senaryosu analizi
- model seçimi
- doğrulama
- RPA
- OCR
- WhatsApp botu
- vektör veritabanı
- prompt
- sınıflandırma
- LLM
- Aydın
- İncirliova