Emet'teki KOBİ'ler için yapay zekâ yazılımı

01KOBİ'nin gerçek ihtiyacı: küçük başlamak

İlk sürüm tek bir sorunu çözmelidir: kaybolan siparişler, takip edilemeyen tahsilatlar veya elle hazırlanan raporlar gibi.

• model seçimi
• doğrulama
• kullanım senaryosu analizi

02Aşamalı yol haritası

1. İlk sürüm (MVP): en çok zaman kaybettiren iş
2. Kullanıcı geri bildirimiyle düzeltmeler
3. İkinci modül: rapor veya entegrasyon
4. Mobil erişim ve bildirimler
5. Büyüme: yeni şube, yeni rol, yeni kanal

03Yapay zekâ yazılımı hangi ihtiyaca cevap verir?

Veri dışarı çıkmamalıysa

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

Müşteri soruları aynı konularda yoğunlaştığında

Sık sorulan sorular şirketin kendi kaynaklarından cevaplanır; çözülemeyen konuşma insana devredilir.

04Bütçeyi koruyan tercihler

• Bulut barındırmayla donanım yatırımını ertelemek
• Raporları önce temel düzeyde kurup kullanıldıkça zenginleştirmek
• Mevcut muhasebe programını değiştirmeden entegrasyonla bağlamak
• Hazır servisleri (ödeme, e-posta, harita) baştan yazmak yerine kullanmak

05Destek ve hibe notu

KOSGEB ve benzeri kurumların dijitalleşme destek programları dönemsel olarak açılır; güncel çağrıları ilgili kurumdan kontrol edin.

06Emet'te KOBİ'lerle çalışma düzeni

Emet, Kütahya iline bağlı bir ilçedir ve PTT adres verisine göre 56 mahalle ve köy kaydından oluşur.

Emet'te 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.

Kütahya genelinde Çavdarhisar, Domaniç ve Tavşanlı gibi diğer ilçelerdeki işletmelerle de aynı uzaktan çalışma düzeniyle ilerlenir.

07Yapay zekâ yazılımı hangi işletmelerde kullanılır?

• Müşteri hizmetleri
• Operasyon ve depo
• Üretim ve kalite
• İnsan kaynakları

08Kapsamı ve maliyeti etkileyenler

• kullanım bazlı servis giderleri
• entegrasyonlar
• model seçimi (bulut API / yerel)
• doğrulama arayüzü

09Planlama notları

• 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.

10Örnek: küçük ölçekli başlangıç

SSSSık sorulan sorular

→İlgili sayfalar

Bu sayfada geçen kavramlar

• kullanım senaryosu analizi
• model seçimi
• doğrulama
• RPA
• OCR
• WhatsApp botu
• embedding
• vektör veritabanı
• insan onayı
• LLM
• Kütahya
• Emet