Muş'ta yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu yaptırmak

01Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu ile neler yapılır?

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

• GPU ihtiyacı analizi
• model seçimi
• 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?

Veri dışarı çıkmamalıysa

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

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.

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.

03Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu planlarken bilinmesi gerekenler

• RAG sistemlerinde belge kalitesi ve güncelliği cevap kalitesini belirler.
• 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.

04Muş için uzaktan ve yerinde çalışma

Doğu Anadolu Bölgesi illerinden Muş (plaka 49), PTT adres verisinde 6 ilçe ve 665 yerleşim kaydıyla yer alır.

Mesafe yazılım işinin önünde engel değildir: Muş'taki ekiplerle görüntülü görüşme, ekran paylaşımı ve test ortamı bağlantısıyla çalışılır; cihaz kurulumu veya saha keşfi gerekirse yerinde ziyaret planlanır.

Aynı bölgedeki Bitlis, Hakkari ve Ardahan illeri için de yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu projeleri aynı düzenle yürütülür.

05Proje 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: 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 planlama 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.

• Ölçülebilir hedefler konur: arama ve WhatsApp tıklaması, form talebi, işlem süresi.
• Her değişiklik önce test ortamında denenir.
• Kapsam ve teslim kriterleri yazılı olur.

Türkiye'nin 81 ilindeki işletmelerle uzaktan çalışıyoruz; Muş 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
• vektör veritabanı
• WhatsApp botu
• LLM
• Muş