İş otomasyonu için teknoloji seçimi (İstanbul)

01Kullanılabilecek teknolojiler

Node.js

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

Vektör veritabanı

Metin ve görselleri anlam benzerliğine göre aramayı sağlayan veri deposu.

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.

Python (Django / FastAPI)

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

02Karşılaştırma tablosu

03İş otomasyonu planlarken bilinmesi gerekenler

• Önce süreç ölçülür: işin adedi ve kişi başı süresi; otomasyonun faydası buradan görünür.
• Yapay zekâ çıktısı doğrulama adımıyla tasarlanır (insan onayı, güven eşiği).
• Şirket verisi dış servislere gönderilecekse KVKK m.9 aktarım şartları ve sözleşmeler değerlendirilir; gerekirse yerel/şirket içi model kurulur.

04İstanbul için çalışma düzeni

PTT kayıtlarına göre İstanbul genelinde 39 ilçe ve 973 mahalle ve köy kaydı bulunur; il, Marmara Bölgesi'ndedir. İstanbul büyükşehir belediyesi olan 30 ilden biridir. Denize kıyısı olan illerdendir. Birden fazla ilçede ekibi veya şubesi olan işletmelerde iş otomasyonu için kullanıcı rolleri, şube bazlı görünürlük ve merkezi raporlar birlikte planlanır.

İstanbul'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.

Marmara Bölgesi'ndeki Kırklareli, Sakarya ve Bursa gibi illerdeki işletmelerle de toplantılar uzaktan yapılır.

05İş otomasyonu hangi ihtiyaca cevap verir?

Şirket bilgisi dağınık olduğunda

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

Tetikleyici gerektiğinde

Tetikleyici, iş otomasyonu projesinde kapsamın başında konuşulan başlıklardandır; analizde kimin kullanacağı ve nasıl çalışacağı netleştirilir.

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

Uygulamayı bağımlılıklarıyla birlikte konteynere paketleyen araç; her ortamda aynı şekilde çalışmasını sağlar.

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

Doğru teknoloji; ihtiyacı karşılayan, yeni bir geliştiricinin kolayca devralabileceği ve güncellemeleri düzenli çıkan teknolojidir.

08Ölçeklenebilirlik

İş otomasyonu büyüdükçe veritabanı indeksleri, önbellek ve arka plan kuyrukları devreye girer; mimari bu adımlara baştan izin verecek şekilde kurulur.

SSSSık sorulan sorular

→İlgili sayfalar

Bu sayfada geçen kavramlar

• tetikleyici
• iş akışı
• bildirim
• RAG
• LLM
• OCR
• insan onayı
• vektör veritabanı
• İstanbul