Şile'de 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:

• Türkçe
• yetkili erişim
• kaynak gösterme

Bu projeler çoğu zaman rapor otomasyonu, RAG sistemleri ve e-posta işleme otomasyonu gibi işlerle birlikte ele alınır.

02Hangi durumlarda kurum içi yapay zekâ asistanı yaptırılır?

Kaynak gösterme gerektiğinde

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

Şirket bilgisi dağınık olduğunda

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

Veri dışarı çıkmamalıysa

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

03Kurum içi yapay zekâ asistanı planlarken bilinmesi gerekenler

• Şirket verisi dış servislere gönderilecekse KVKK m.9 aktarım şartları ve sözleşmeler değerlendirilir; gerekirse yerel/şirket içi model kurulur.
• WhatsApp ve SMS otomasyonlarında Meta kuralları ve İYS onayı gözetilir.
• Önce süreç ölçülür: işin adedi ve kişi başı süresi; otomasyonun faydası buradan görünür.

04Sık karşılaşılan durumlar

05Şile için uzaktan ve yerinde çalışma

Şile, İstanbul iline bağlı bir ilçedir ve PTT adres verisine göre 62 mahalleden oluşur. Birden fazla ilçede ekibi veya şubesi olan işletmelerde kurum içi yapay zekâ asistanı için kullanıcı rolleri, şube bazlı görünürlük ve merkezi raporlar birlikte planlanır.

Yazılım projelerinde analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan, görüntülü toplantılarla yürür; Şile'deki işletmelerle ekran paylaşımlı demolar ve ortak bir proje panosu üzerinden çalışılır. Donanım kurulumu, saha keşfi veya kullanıcı eğitimi gereken işlerde yerinde çalışma planlanır.

Aynı ildeki Sancaktepe, Esenler ve Eyüpsultan ilçeleri için de kurum içi yapay zekâ asistanı talepleri değerlendirilir; toplantılar uzaktan yapılır.

06Proje nasıl ilerler?

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: Analiz sonrasında aşamalı plan ve yazılı teklif paylaşılır; ödeme planı aşamalara bağlanabilir.
4. Tasarım ve prototip: Tıklanabilir bir prototiple kullanıcı yolculuğu baştan sona denenir.
5. Geliştirme ve test: Kod sürüm kontrolüyle yönetilir, kritik akışlar otomatik testlerle korunur.
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

08Ekip ve çalışma biçimimiz

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.

• Her değişiklik önce test ortamında denenir.
• Alan adı ve sunucu hesapları işletme adına açılır.
• KVKK baştan tasarlanır.

Türkiye'nin 81 ilindeki işletmelerle uzaktan çalışıyoruz: görüntülü toplantı, ekran paylaşımlı demo ve ortak proje panosu. Donanım kurulumu, depo barkod sistemi kurulumu, saha keşfi veya kullanıcı eğitimi gereken işlerde yerinde çalışma planlanır.

09Uzman desteği ne zaman şart olur?

Kurum içi yapay zekâ asistanı 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

• yetkili erişim
• kaynak gösterme
• Türkçe
• KVKK
• vektör veritabanı
• insan onayı
• embedding
• prompt
• RAG
• İstanbul
• Şile