Sivas'taki 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
• kullanım senaryosu analizi
• doğrulama

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

• Hazır servisleri (ödeme, e-posta, harita) baştan yazmak yerine kullanmak
• Bulut barındırmayla donanım yatırımını ertelemek
• İlk sürümde yalnız en çok zaman kaybettiren işi çözmek
• Mevcut muhasebe programını değiştirmeden entegrasyonla bağlamak

05Destek ve hibe notu

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

06Sivas'ta KOBİ'lerle çalışma düzeni

PTT kayıtlarına göre Sivas genelinde 17 ilçe ve 2.303 mahalle ve köy kaydı bulunur; il, İç Anadolu Bölgesi'ndedir.

Yazılım projelerinde analiz, tasarım ve geliştirme çoğunlukla uzaktan, görüntülü toplantılarla yürür; Sivas'taki işletmelerle ekran paylaşımlı demolar ve ortak bir proje panosu üzerinden çalışılır. Donanım kurulumu, saha keşfi veya kullanıcı eğitimi gereken işlerde yerinde çalışma planlanır.

İç Anadolu Bölgesi'ndeki Karaman, Niğde ve Yozgat gibi illerdeki işletmelerle de toplantılar uzaktan yapılır.

07Kapsamı ve maliyeti etkileyenler

• süreç sayısı
• kullanım bazlı servis giderleri
• model seçimi (bulut API / yerel)
• belge türü ve hacmi

08İşletim ve bakım ipuçları

• Yapay zekâ cevapları örneklemle kalite kontrolünden geçirilir.
• Otomasyonun hata ve istisna raporları düzenli incelenir.
• Kaynak belgeler güncellendiğinde arama dizini de güncellenir.

09Örnek: küçük ölçekli başlangıç

SSSSık sorulan sorular

→İlgili sayfalar

Bu sayfada geçen kavramlar

• kullanım senaryosu analizi
• model seçimi
• doğrulama
• RPA
• OCR
• WhatsApp botu
• tahminleme
• RAG
• chatbot
• Sivas