Şirket dokümanlarından yetkiye göre cevap veren iç asistan.
01Kurum içi yapay zekâ asistanı firması seçerken bakılacak ölçütler
KVKK yaklaşımı
Kişisel veri, erişim yetkisi ve kayıt tutma tasarımın parçasıdır.
Test ortamı
Değişikliklerin canlıya çıkmadan denendiği ayrı bir ortam olmalıdır.
İletişim düzeni
Kiminle, hangi kanaldan ve hangi sıklıkta görüşüleceği baştan bellidir.
Yazılı kapsam
Neyin teslim edileceği, neyin kapsam dışı olduğu ve kabul kriterleri belgelenmelidir.
Bakım koşulları
Yayın sonrası hata düzeltme ve güncellemenin nasıl yürüyeceği tanımlıdır.
Dokümantasyon
Kurulum, mimari ve kullanım bilgisi yazılı olarak teslim edilmelidir.
02Teklif görüşmesinde sorulacak sorular
- Kapsam dışı değişiklik talepleri nasıl yönetilecek?
- Yedekleme nasıl yapılacak, geri yükleme denenecek mi?
- Geliştirme sırasında deneyebileceğim bir test ortamı olacak mı?
- Dokümantasyon ve kullanıcı eğitimi kapsamda mı?
- Yayın sonrası hata düzeltme ve bakım koşulları neler?
- Barındırma, alan adı, lisans ve üçüncü taraf servis giderleri kimde olacak?
03Kurum içi yapay zekâ asistanı planlarken bilinmesi gerekenler
- Yapay zekâ çıktısı doğrulama adımıyla tasarlanır (insan onayı, güven eşiği).
- WhatsApp ve SMS otomasyonlarında Meta kuralları ve İYS onayı gözetilir.
- Önce süreç ölçülür: işin adedi ve kişi başı süresi; otomasyonun faydası buradan görünür.
04Kurum içi yapay zekâ asistanı hangi ihtiyaca cevap verir?
Belgelerden veri elle aktarıldığında
Fatura, form ve belgelerdeki alanlar okunur; kullanıcı doğrulama ekranında onaylayıp aktarır.
Veri dışarı çıkmamalıysa
Açık kaynak modeller şirketin kendi sunucusunda çalıştırılabilir; donanım ihtiyacı analizde netleşir.
05Kırmızı bayraklar
- Garanti edilen sıralama, kesin satış veya "en iyi" iddiaları
- Test ortamı ve aşamalı teslim olmadan tek seferde teslim vaadi
- Kaynak kodu teslim etmeyeceğini söyleyen veya sözleşmede belirtmeyen firma
- Alan adını ve sunucu hesabını kendi adına açmak isteyen yaklaşım
- Analiz yapmadan, birkaç dakikalık görüşmeyle kesin fiyat veren teklif
06Samsun 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
07Ladik'te kurum içi yapay zekâ asistanı için çalışma biçimimiz
Ladik'in PTT verisindeki 67 yerleşim kaydı 1 farklı posta koduna dağılır.
Ladik'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.
Aynı ildeki Terme, Atakum ve Asarcık 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.
08Nasıl çalışıyoruz?
Çalışma düzenimizde sürüm kontrolü, otomatik testler, konteyner tabanlı yayın ve izleme araçları standarttır; her değişiklik bu adımlardan geçerek canlıya çıkar.
- Yayın sonrası bakım ve destek planlanır.
- KVKK baştan tasarlanır.
- Ölçülebilir hedefler konur: arama ve WhatsApp tıklaması, form talebi, işlem süresi.
Türkiye'nin 81 ilindeki işletmelerle uzaktan çalışıyoruz; Samsun da bunlardan biri.
09Örnek hesap
Örnek: otomasyonla kazanılan süre
- Günlük tekrarlanan iş
- 142
- İş başına süre
- 9 dk
- Aylık süre (22 iş günü)
- 468,6 saat
- Otomasyon sonrası doğrulama payı (%10)
- 46,9 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.
Uzaktan mı çalışıyorsunuz?
Analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan, görüntülü toplantılarla yürür; donanım kurulumu, saha keşfi veya eğitim gereken işlerde yerinde çalışma planlanır.
Referanslarınızı görebilir miyim?
Görüşmede, gizlilik izin verdiği ölçüde çalışan projeleri canlı olarak gösterebiliriz. Referans kontrolünde yalnız logo listesine değil, çalışan bir sisteme ve o işletmenin deneyimine bakmanızı öneririz.
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.
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.
Kurum içi yapay zekâ asistanı sonradan genişletilebilir mi?
Evet. Kaynak gösterme gibi özellikler ilk sürümde olmasa da modüler yapı sayesinde sürüm planıyla eklenebilir.
Ladik'te yüz yüze görüşebilir miyiz?
Toplantılar görüntülü yapılır ve ekran paylaşımıyla ilerler. Cihaz kurulumu, saha incelemesi veya ekip eğitimi gibi yerinde bulunmayı gerektiren adımlar ayrıca planlanır.
Samsun dışındaki işletmelere de hizmet veriyor musunuz?
Evet. Askadar Yazılım, Türkiye'nin 81 ilindeki işletmelerle uzaktan çalışır; gerektiğinde yerinde çalışma ayrıca planlanır.
→İlgili sayfalar
Kurum İçi Yapay Zekâ Asistanı hakkında diğer konular
- Kurum içi yapay zekâ asistanı entegrasyonlarıBağlanabilecek sistemler
- Kurum içi yapay zekâ asistanı güvenlik ve KVKK uyumuYetki, yedek, log ve KVKK
- Kurum içi yapay zekâ asistanı özellikleri ve modülleriOlması gereken modüller ve özellikler
- Kurum içi yapay zekâ asistanı KOBİ'ler içinKüçük ve orta işletmeler için yol haritası
- Kurum içi yapay zekâ asistanı geliştirme süreciAnalizden yayına aşamalar
Ladik'te ilgili hizmetler
Samsun içindeki diğer ilçeler
Bu sayfada geçen kavramlar
- yetkili erişim
- kaynak gösterme
- Türkçe
- KVKK
- vektör veritabanı
- insan onayı
- iş akışı
- RAG
- embedding
- sınıflandırma
- Samsun
- Ladik