Şirket dokümanlarından yetkiye göre cevap veren iç asistan.
01Kurum içi yapay zekâ asistanı firması seçerken bakılacak ölçütler
İletişim düzeni
Kiminle, hangi kanaldan ve hangi sıklıkta görüşüleceği baştan bellidir.
Referans kontrol yöntemi
Referans isterken çalışan bir projeyi görmek ve o işletmeyle doğrudan konuşmak, yalnız logo listesine bakmaktan daha güvenilirdir.
KVKK yaklaşımı
Kişisel veri, erişim yetkisi ve kayıt tutma tasarımın parçasıdır.
Test ortamı
Değişikliklerin canlıya çıkmadan denendiği ayrı bir ortam olmalıdır.
Kaynak kod sahipliği
Kaynak kodun ve verinin işletmeye teslim edileceği sözleşmede yazmalıdır.
Yazılı kapsam
Neyin teslim edileceği, neyin kapsam dışı olduğu ve kabul kriterleri belgelenmelidir.
02Teklif görüşmesinde sorulacak sorular
- Yedekleme nasıl yapılacak, geri yükleme denenecek mi?
- KVKK açısından erişim yetkileri ve kayıtlar nasıl tasarlanacak?
- Kaynak kod ve veri kime ait olacak, teslimde nasıl verilecek?
- Barındırma, alan adı, lisans ve üçüncü taraf servis giderleri kimde olacak?
- Kapsam dışı değişiklik talepleri nasıl yönetilecek?
- Yayın sonrası hata düzeltme ve bakım koşulları neler?
03Kurum içi yapay zekâ asistanı planlarken bilinmesi gerekenler
- RAG sistemlerinde belge kalitesi ve güncelliği cevap kalitesini belirler.
- Maliyet, kullanım (token/istek) bazlı olabilir; izleme ve sınır konur.
- WhatsApp ve SMS otomasyonlarında Meta kuralları ve İYS onayı gözetilir.
04Kırmızı bayraklar
- Test ortamı ve aşamalı teslim olmadan tek seferde teslim vaadi
- Garanti edilen sıralama, kesin satış veya "en iyi" iddiaları
- Ödemenin tamamını iş başlamadan isteyen plan
- Alan adını ve sunucu hesabını kendi adına açmak isteyen yaklaşım
- Kaynak kodu teslim etmeyeceğini söyleyen veya sözleşmede belirtmeyen firma
05İzmir 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
06Foça'da kurum içi yapay zekâ asistanı için çalışma biçimimiz
Foça'nın PTT verisindeki 16 yerleşim kaydı 3 farklı posta koduna dağılır. Büyükşehirlerde merkez ve şube yapısıyla çalışan işletmeler için kurum içi yapay zekâ asistanı tasarımında merkez-şube yetki yapısı ve birleşik raporlama öne çıkar.
Foça'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 Balçova, Tire ve Dikili ilçeleri için de kurum içi yapay zekâ asistanı talepleri değerlendirilir; toplantılar uzaktan yapılır.
Mevcut Excel dosyanızı veya ekran görüntülerinizi WhatsApp'tan gönderin; kurum içi yapay zekâ asistanı için hangi modüllerle başlanabileceğini konuşalım. Telefon: 0540 003 19 81.
07Nasıl çalışıyoruz?
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.
- KVKK baştan tasarlanır.
- Her değişiklik önce test ortamında denenir.
- Kapsam ve teslim kriterleri yazılı olur.
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.
08Örnek hesap
Örnek: otomasyonla kazanılan süre
- Günlük tekrarlanan iş
- 377
- İş başına süre
- 12 dk
- Aylık süre (22 iş günü)
- 1.658,8 saat
- Otomasyon sonrası doğrulama payı (%13)
- 215,6 saat
Not: örnek hesaptır; kesin plan analizde çıkar.
SSSSık sorulan sorular
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.
Foça'dan yazıyorum; toplantılar nasıl yapılıyor?
İşin büyük bölümü uzaktan yürür: ilk görüşme telefonla, sonraki toplantılar görüntülü yapılır. Kurulum ya da eğitim gerekiyorsa yerinde çalışma takvime eklenir.
Kurum içi yapay zekâ asistanı için hangi bilgiler hazırlanmalı?
Mevcut sürecin kısa anlatımı, kullanılan dosya ve program örnekleri, kullanıcı sayısı ve yetkili erişim gibi beklentiler ilk görüşme için yeterlidir; kapsam analizde netleşir.
Kurum içi yapay zekâ asistanı sonradan genişletilebilir mi?
Evet. Kaynak gösterme gibi özellikler ilk sürümde olmasa da modüler yapı sayesinde sürüm planıyla eklenebilir.
Sözleşmede nelere dikkat etmeliyim?
Kapsam ve teslim kriterleri, kaynak kod ve veri sahipliği, ödeme planının aşamalara bağlanması, bakım koşulları ve gizlilik maddeleri.
Kaynak kod bize mi ait olacak?
Sözleşmede yazılı olarak belirtilir; biz kaynak kodun ve verinin işletmeye teslim edildiği çalışma biçimini öneririz.
Verilerimiz model sağlayıcıya gider mi?
Kullanılan yönteme bağlıdır. API tabanlı kullanımda veri işleme koşulları sağlayıcının sözleşmesine tabidir; verinin dışarı çıkmaması gerekiyorsa şirket içi model kurulumu değerlendirilir. Kişisel veri varsa KVKK aktarım şartları birlikte ele alınır.
Uzaktan mı çalışıyorsunuz?
Analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan, görüntülü toplantılarla yürür; donanım kurulumu, saha keşfi veya eğitim gereken işlerde yerinde çalışma planlanır.
→İlgili sayfalar
Kurum İçi Yapay Zekâ Asistanı hakkında diğer konular
- Kurum içi yapay zekâ asistanı teknolojileriTeknoloji seçimi ve mimari
- Kurum içi yapay zekâ asistanı yaptırmaKapsam, süreç ve iletişim
- Kurum içi yapay zekâ asistanı geliştirme süreciAnalizden yayına aşamalar
- Kurum içi yapay zekâ asistanı güvenlik ve KVKK uyumuYetki, yedek, log ve KVKK
- Kurum içi yapay zekâ asistanı bakım ve destekYayın sonrası bakım, güncelleme ve destek
Foça'da ilgili hizmetler
İzmir içindeki diğer ilçeler
Bu sayfada geçen kavramlar
- yetkili erişim
- kaynak gösterme
- Türkçe
- KVKK
- vektör veritabanı
- insan onayı
- RPA
- embedding
- sınıflandırma
- İzmir
- Foça