Çatalca'da yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu yaptırmak

01Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu ile neler yapılır?

Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu projelerinde ihtiyaca göre şu özellikler bir araya getirilir:

• GPU ihtiyacı analizi
• erişim kontrolü
• model seçimi

Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu ile birlikte sık planlanan işler arasında RAG sistemleri, yapay zekâ API entegrasyonu ve kurum içi yapay zekâ asistanı bulunur.

02Hangi durumlarda yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu yaptırılır?

Şirket bilgisi dağınık olduğunda

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

Ekip zamanını tekrarlayan işler aldığında

Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu ile kopyala-yapıştır, veri girişi ve dosya işleme gibi adımlar otomatikleşir; ekip istisnalara odaklanır.

Veri dışarı çıkmamalıysa

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

03Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu planlarken bilinmesi gerekenler

• Önce süreç ölçülür: işin adedi ve kişi başı süresi; otomasyonun faydası buradan görünür.
• RAG sistemlerinde belge kalitesi ve güncelliği cevap kalitesini belirler.
• Yapay zekâ çıktısı doğrulama adımıyla tasarlanır (insan onayı, güven eşiği).

04Sık karşılaşılan durumlar

05Çatalca için uzaktan ve yerinde çalışma

PTT kayıtlarında Çatalca ilçesine bağlı 40 yerleşim bulunur. Bu kayıtlardan 1 tanesi organize sanayi veya serbest bölge kaydıdır. Büyükşehirlerde merkez ve şube yapısıyla çalışan işletmeler için yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu tasarımında merkez-şube yetki yapısı ve birleşik raporlama öne çıkar.

Çatalca'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 Büyükçekmece, Sultanbeyli ve Güngören ilçeleri için de yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu talepleri değerlendirilir; toplantılar uzaktan yapılır.

06Çalışma adımları

1. İlk görüşme: Kısa bir görüşmede ne yapmak istediğinizi, bugün nasıl çalıştığınızı ve öncelikli sorunu konuşuruz.
2. Analiz: Kimin neyi göreceği, hangi verinin nereden geleceği ve hangi işin önce çözüleceği netleştirilir.
3. Kapsam ve yazılı teklif: Hangi işin hangi aşamada teslim edileceği ve neyin kapsam dışı olduğu teklifte açıkça yazılır.
4. Tasarım ve prototip: Tıklanabilir bir prototiple kullanıcı yolculuğu baştan sona denenir.
5. Geliştirme ve test: Her teslimde çalışan bir sürüm test ortamında paylaşılır; hatalar canlıya çıkmadan giderilir.
6. Yayın, veri aktarımı ve eğitim: Veri aktarımı doğrulandıktan sonra yayına geçilir; ekip için kısa kullanım kılavuzu hazırlanır.
7. Bakım ve destek: Yeni ihtiyaçlar sürüm planına alınır; sistem kullanıldıkça geliştirilir.

07Rakamlarla örnek bir senaryo

08Nasıl 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.

• KVKK baştan tasarlanır.
• Ölçülebilir hedefler konur: arama ve WhatsApp tıklaması, form talebi, işlem süresi.
• Her değişiklik önce test ortamında denenir.

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

09Hangi durumlarda profesyonel destek gerekir?

Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu işlerinde bazı durumlar plansız ilerlerse sonradan pahalıya mal olur:

• Otomasyon kırılgan: ekran tıklamasına dayalı.
• Belgeler elle yazılıyor: OCR yok.
• Kişisel veya finansal verinin işlendiği akışlar
• Birden fazla sistemle entegrasyon gerektiren işler

SSSSık sorulan sorular

→İlgili sayfalar

Bu sayfada geçen kavramlar

• model seçimi
• GPU ihtiyacı analizi
• erişim kontrolü
• iş akışı
• sınıflandırma
• KVKK
• RPA
• vektör veritabanı
• prompt
• LLM
• İstanbul
• Çatalca