Verinin dışarı çıkmaması için açık kaynak modellerin kendi sunucunuzda kurulumu.
01Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu firması seçerken bakılacak ölçütler
Test ortamı
Değişikliklerin canlıya çıkmadan denendiği ayrı bir ortam olmalıdır.
Kaynak kod sahipliği
Kaynak kodun ve verinin işletmeye teslim edileceği sözleşmede yazmalıdır.
KVKK yaklaşımı
Kişisel veri, erişim yetkisi ve kayıt tutma tasarımın parçasıdır.
Bakım koşulları
Yayın sonrası hata düzeltme ve güncellemenin nasıl yürüyeceği tanımlıdır.
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?
- Yedekleme nasıl yapılacak, geri yükleme denenecek mi?
- Ödeme planı teslim aşamalarına bağlı mı?
- Geliştirme sırasında deneyebileceğim bir test ortamı olacak mı?
- Kapsam dışı değişiklik talepleri nasıl yönetilecek?
- Kaynak kod ve veri kime ait olacak, teslimde nasıl verilecek?
03Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu 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
- Kaynak kodu teslim etmeyeceğini söyleyen veya sözleşmede belirtmeyen firma
- Ödemenin tamamını iş başlamadan isteyen plan
- Garanti edilen sıralama, kesin satış veya "en iyi" iddiaları
- Test ortamı ve aşamalı teslim olmadan tek seferde teslim vaadi
05İstanbul dışındaki bir firmayla nasıl çalışılır?
Uzaktan çalışmanın anahtarı düzenli iletişimdir: haftalık kısa toplantılar, ortak proje panosu ve her aşamada test ortamında çalışan bir sürüm.
- 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
06Fatih'te yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu için çalışma biçimimiz
Fatih, İstanbul iline bağlı bir ilçedir ve PTT adres verisine göre 57 mahalleden oluşur. Büyükşehirlerde merkez ve şube yapısıyla çalışan işletmeler için yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu tasarımında merkez-şube yetki yapısı ve birleşik raporlama öne çıkar.
Yazılım projelerinde analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan, görüntülü toplantılarla yürür; Fatih'teki işletmelerle ekran paylaşımlı demolar ve ortak bir proje panosu üzerinden çalışılır. Donanım kurulumu, saha keşfi veya kullanıcı eğitimi gereken işlerde yerinde çalışma planlanır.
İstanbul genelinde Şişli, Bahçelievler ve Ümraniye gibi diğer ilçelerdeki işletmelerle de aynı uzaktan çalışma düzeniyle ilerlenir.
Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumunu planlıyorsanız 0540 003 19 81 numarasını arayın veya WhatsApp'tan ihtiyacınızı birkaç cümleyle yazın; teklif formunu da doldurabilirsiniz.
07Çalışma düzenimiz
Projeler tasarım, yazılım geliştirme, test ve yayın adımlarını kapsayan bir ekiple yürütülür. Sürüm kontrolü (Git), otomatik testler (Playwright), konteyner tabanlı yayın (Docker), sürekli entegrasyon ve izleme araçları standart çalışma düzenimizin parçasıdır.
- Kaynak kod ve veri işletmeye teslim edilir.
- Kapsam ve teslim kriterleri yazılı olur.
- Yayın sonrası bakım ve destek planlanır.
Türkiye'nin 81 ilindeki işletmelerle uzaktan çalışıyoruz; İstanbul da bunlardan biri.
08Örnek hesap
Örnek: otomasyonla kazanılan süre
- Günlük tekrarlanan iş
- 198
- İş başına süre
- 3 dk
- Aylık süre (22 iş günü)
- 217,8 saat
- Otomasyon sonrası doğrulama payı (%17)
- 37 saat
Not: örnek hesaptır; kesin plan analizde çıkar.
SSSSık sorulan sorular
İstanbul dışındaki işletmelere de hizmet veriyor musunuz?
Hayır, Türkiye'nin her ilindeki işletmelerle çalışıyoruz; Marmara Bölgesi dahil tüm bölgelerde süreç aynı düzenle yürür.
Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu için hangi bilgiler hazırlanmalı?
Mevcut sürecin kısa anlatımı, kullanılan dosya ve program örnekleri, kullanıcı sayısı ve model seçimi gibi beklentiler ilk görüşme için yeterlidir; kapsam analizde netleşir.
Sözleşmede nelere dikkat etmeliyim?
Kapsam ve teslim kriterleri, kaynak kod ve veri sahipliği, ödeme planının aşamalara bağlanması, bakım koşulları ve gizlilik maddeleri.
Yapay zekâ yanlış cevap verirse ne olur?
Cevaplar şirketin kendi kaynaklarına dayandırılır ve kaynak gösterilir; emin olunmayan durumlarda konuşma insana devredilir. Kritik işlemler insan onayı olmadan yapılmaz.
Fatih'te bulunuyorum, yerinde görüşme mümkün mü?
Analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan, görüntülü toplantılarla yürür; donanım kurulumu, saha keşfi veya kullanıcı eğitimi gereken işlerde yerinde çalışma planlanır.
Yazılım firmasının yakın olması önemli mi?
Çoğu yazılım projesi uzaktan yürür; önemli olan düzenli iletişim, test ortamı ve yazılı kapsamdır. Kurulum veya eğitim gerekiyorsa yerinde çalışma planlanır.
Referanslarınızı görebilir miyim?
Görüşmede, gizlilik izin verdiği ölçüde çalışan projeleri canlı olarak gösterebiliriz. Referans kontrolünde yalnız logo listesine değil, çalışan bir sisteme ve o işletmenin deneyimine bakmanızı öneririz.
Kaynak kod bize mi ait olacak?
Sözleşmede yazılı olarak belirtilir; biz kaynak kodun ve verinin işletmeye teslim edildiği çalışma biçimini öneririz.
→İlgili sayfalar
Yerel (Şirket İçi) Yapay Zekâ Kurulumu hakkında diğer konular
- Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu teknolojileriTeknoloji seçimi ve mimari
- Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu geçiş ve veri aktarımıExcel'den veya eski sistemden geçiş
- Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu: hazır paket mi özel yazılım mı?Hazır çözüm ile özel geliştirmenin farkı
- Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu KOBİ'ler içinKüçük ve orta işletmeler için yol haritası
- Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu geliştirme süreciAnalizden yayına aşamalar
Fatih'te ilgili hizmetler
İstanbul içindeki diğer ilçeler
Bu sayfada geçen kavramlar
- model seçimi
- GPU ihtiyacı analizi
- erişim kontrolü
- iş akışı
- sınıflandırma
- KVKK
- OCR
- chatbot
- RPA
- İstanbul
- Fatih