Olur'da kurum içi yapay zekâ asistanı yaptırmak

01Kurum içi yapay zekâ asistanı nedir, kimler için uygun?

Kurum içi yapay zekâ asistanı projelerinde ihtiyaca göre şu özellikler bir araya getirilir:

• yetkili erişim
• Türkçe
• kaynak gösterme

Kurum içi yapay zekâ asistanı ile birlikte sık planlanan işler arasında rapor otomasyonu, RAG sistemleri ve e-posta işleme otomasyonu bulunur.

02Hangi durumlarda kurum içi yapay zekâ asistanı yaptırılır?

Veri dışarı çıkmamalıysa

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

Şirket bilgisi dağınık olduğunda

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

Kaynak gösterme gerektiğinde

Kaynak gösterme, kurum içi yapay zekâ asistanı projesinde kapsamın başında konuşulan başlıklardandır; analizde kimin kullanacağı ve nasıl çalışacağı netleştirilir.

03Kurum içi yapay zekâ asistanı planlarken bilinmesi gerekenler

• Maliyet, kullanım (token/istek) bazlı olabilir; izleme ve sınır konur.
• RAG sistemlerinde belge kalitesi ve güncelliği cevap kalitesini belirler.
• Şirket verisi dış servislere gönderilecekse KVKK m.9 aktarım şartları ve sözleşmeler değerlendirilir; gerekirse yerel/şirket içi model kurulur.

04Olur'da kurum içi yapay zekâ asistanı: çalışma düzeni

Olur, Erzurum iline bağlı bir ilçedir ve PTT adres verisine göre 43 mahalleden oluşur. Büyükşehirlerde merkez ve şube yapısıyla çalışan işletmeler için kurum içi yapay zekâ asistanı tasarımında merkez-şube yetki yapısı ve birleşik raporlama öne çıkar.

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

Aynı ildeki Çat, Hınıs ve İspir ilçeleri için de kurum içi yapay zekâ asistanı talepleri değerlendirilir; toplantılar uzaktan yapılır.

05İlk görüşmeden yayına

1. İlk görüşme: Telefon, WhatsApp veya form üzerinden ihtiyacınızı ve mevcut durumu dinleriz.
2. Analiz: Ekranlar, raporlar ve entegrasyonlar için gerçek örnekler üzerinden ihtiyaç listesi çıkarılır.
3. Kapsam ve yazılı teklif: Analiz sonrasında aşamalı plan ve yazılı teklif paylaşılır; ödeme planı aşamalara bağlanabilir.
4. Tasarım ve prototip: Temel ekranlar çizilir; kullanıcıların geri bildirimiyle akış sadeleştirilir.
5. Geliştirme ve test: Geliştirme aşamalı ilerler; her aşama test ortamında denenip onaylanır.
6. Yayın, veri aktarımı ve eğitim: Mevcut veriler aktarılır, sistem yayına alınır ve kullanıcılara eğitim verilir.
7. Bakım ve destek: Yeni ihtiyaçlar sürüm planına alınır; sistem kullanıldıkça geliştirilir.

06Rakamlarla örnek bir senaryo

07Nasıl çalışıyoruz?

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.

• Kaynak kod ve veri işletmeye teslim edilir.
• Her değişiklik önce test ortamında denenir.
• Ölçülebilir hedefler konur: arama ve WhatsApp tıklaması, form talebi, işlem süresi.

Türkiye'nin 81 ilindeki işletmelerle uzaktan çalışıyoruz; Erzurum da bunlardan biri.

08Uzman desteği ne zaman şart olur?

Kurum içi yapay zekâ asistanı işlerinde bazı durumlar plansız ilerlerse sonradan pahalıya mal olur:

• Otomasyon kırılgan: ekran tıklamasına dayalı.
• Chatbot yanlış bilgi veriyor: kaynak belge yok/eski.
• Kişisel veya finansal verinin işlendiği akışlar
• Birden fazla sistemle entegrasyon gerektiren işler

SSSSık sorulan sorular

→İlgili sayfalar

Bu sayfada geçen kavramlar

• yetkili erişim
• kaynak gösterme
• Türkçe
• KVKK
• vektör veritabanı
• insan onayı
• sınıflandırma
• RAG
• prompt
• Erzurum
• Olur