Küçükçekmece'de yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu yaptırmak

01Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu nedir, kimler için uygun?

Her işletmenin ihtiyacı farklıdır; yine de çoğu yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu projesinde şu başlıklar konuşulur:

• model seçimi
• GPU ihtiyacı analizi
• erişim kontrolü

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?

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.

Şirket bilgisi dağınık olduğunda

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

GPU ihtiyacı analizi gerektiğinde

GPU ihtiyacı analizi, yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu projesinde kapsamın başında konuşulan başlıklardandır; analizde kimin kullanacağı ve nasıl çalışacağı netleştirilir.

03Sık karşılaşılan durumlar

04Küçükçekmece'de yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu: çalışma düzeni

Küçükçekmece'nin PTT verisindeki 22 yerleşim kaydı 4 farklı posta koduna dağılır. 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.

Yazılım projelerinde analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan, görüntülü toplantılarla yürür; Küçükçekmece'deki 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 Bayrampaşa, Büyükçekmece ve Kağıthane gibi diğer ilçelerdeki işletmelerle de aynı uzaktan çalışma düzeniyle ilerlenir.

05Çalışma adımları

1. İlk görüşme: Kısa bir görüşmede ne yapmak istediğinizi, bugün nasıl çalıştığınızı ve öncelikli sorunu konuşuruz.
2. Analiz: Ekranlar, raporlar ve entegrasyonlar için gerçek örnekler üzerinden ihtiyaç listesi çıkarılır.
3. Kapsam ve yazılı teklif: Hangi işin hangi aşamada teslim edileceği ve neyin kapsam dışı olduğu teklifte açıkça yazılır.
4. Tasarım ve prototip: Temel ekranlar çizilir; kullanıcıların geri bildirimiyle akış sadeleştirilir.
5. Geliştirme ve test: Her teslimde çalışan bir sürüm test ortamında paylaşılır; hatalar canlıya çıkmadan giderilir.
6. Yayın, veri aktarımı ve eğitim: Canlıya geçiş planlı bir zamanda yapılır; ilk günlerde kullanım yakından izlenir.
7. Bakım ve destek: Hata bildirimleri kayıt altına alınır, güncellemeler test edilerek uygulanır.

06Örnek kapsam hesabı

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.

• Kapsam ve teslim kriterleri yazılı olur.
• Yayın sonrası bakım ve destek planlanır.
• Ölçülebilir hedefler konur: arama ve WhatsApp tıklaması, form talebi, işlem süresi.

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

08Hangi durumlarda profesyonel destek gerekir?

Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu 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

• model seçimi
• GPU ihtiyacı analizi
• erişim kontrolü
• iş akışı
• sınıflandırma
• KVKK
• LLM
• RAG
• insan onayı
• vektör veritabanı
• İstanbul
• Küçükçekmece