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

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

Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu projelerinde ihtiyaca göre şu özellikler bir araya getirilir:

• model seçimi
• GPU ihtiyacı analizi
• erişim kontrolü

Bu projeler çoğu zaman RAG sistemleri, yapay zekâ API entegrasyonu ve kurum içi yapay zekâ asistanı gibi işlerle birlikte ele alınır.

02Hangi durumlarda yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu yaptırılır?

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.

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

• Yapay zekâ çıktısı doğrulama adımıyla tasarlanır (insan onayı, güven eşiği).
• Önce süreç ölçülür: işin adedi ve kişi başı süresi; otomasyonun faydası buradan görünür.
• RAG sistemlerinde belge kalitesi ve güncelliği cevap kalitesini belirler.

04Sık karşılaşılan durumlar

05Mesudiye'de yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu: çalışma düzeni

Mesudiye, Ordu iline bağlı bir ilçedir ve PTT adres verisine göre 70 mahalleden oluşur. Büyükşehirlerde merkez ve şube yapısıyla çalışan işletmeler için yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu tasarımında merkez-şube yetki yapısı ve birleşik raporlama öne çıkar.

Mesudiye'de 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 Fatsa, Kabataş ve Gürgentepe ilçeleri için de yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu talepleri değerlendirilir; toplantılar uzaktan yapılır.

06Proje nasıl ilerler?

1. İlk görüşme: İlk temas telefonla ya da WhatsApp'tan olur; işin kapsamını anlamak için birkaç temel soru sorarız.
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: 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: 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.

• Alan adı ve sunucu hesapları işletme adına açılır.
• Kapsam ve teslim kriterleri yazılı olur.
• Her değişiklik önce test ortamında denenir.

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.

09Hangi durumlarda profesyonel destek gerekir?

Yerel (şirket içi) yapay zekâ kurulumu işlerinde bazı durumlar plansız ilerlerse sonradan pahalıya mal olur:

• Chatbot yanlış bilgi veriyor: kaynak belge yok/eski.
• Otomasyon kırılgan: ekran tıklamasına dayalı.
• 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
• RAG
• prompt
• tahminleme
• Ordu
• Mesudiye