Yapay Zekâ Danışmanlığı
Strateji · RAG · Ajanlar · Yönetişim
Yapay zekânın şirketinizde nerede değer üreteceğini birlikte buluyor, doğru modeli seçiyor ve önerdiğimiz çözümü güvenli, ölçülebilir biçimde hayata geçiriyoruz.
Yapay zekâ danışmanlığı, yapay zekânın şirketinizde nerede gerçekten değer üreteceğini bulmak, doğru modeli ve mimariyi seçmek ve bunu güvenli, ölçülebilir biçimde hayata geçirmektir. Next to Future olarak süreçlerini hızlandırmak ya da ürününe yapay zekâ eklemek isteyen şirketlerle çalışıyor, önce iş hedefine ve veriye bakıyor, önerdiğimiz çözümü kendimiz geliştiriyoruz. Çıktı bir sunum dosyası değil; ekibinizin her gün kullandığı, etkisi ölçülen bir sistemdir.
Yapay zekâ danışmanlığı kimler için?
Özellikle şu durumlarda işe yarar:
- Yapay zekâyı kullanmak istiyorsunuz, ama nereden başlayacağınız belli değil.
- Ekipleriniz aynı bilgiyi belgeler, e-postalar ve tablolar arasında elle arıyor ve taşıyor.
- Ürününüze yapay zekâ özelliği eklemek istiyorsunuz, ancak kalite, maliyet ve gizlilik soruları yanıtsız.
- Denemeler yapıldı, ama hiçbiri canlıya geçmedi ya da etkisi ölçülmedi.
- Kişisel veriyle çalışıyorsunuz ve KVKK ile GDPR uyumundan emin olmak istiyorsunuz.
Yapay zekâ danışmanlığında neler yapıyoruz?
- Hazırlık ve keşif: Süreçlerinizi inceliyor, kullanım senaryolarını etkisine ve uygulanabilirliğine göre sıralıyoruz.
- Veri değerlendirmesi: Hangi verinin nerede durduğunu, ne kadar güncel ve erişilebilir olduğunu netleştiriyoruz.
- Hazır mı, özel mi: Hazır bir aracın yetip yetmeyeceğine, hangi modelin ve hangi barındırma seçeneğinin uygun olduğuna birlikte karar veriyoruz.
- RAG: Modelin yanıt üretmeden önce sizin belgelerinizden ilgili bilgiyi bulup kullanmasını sağlayan yöntemdir. Şirket verisiyle çalışan asistanlar bu yöntemle kurulur.
- Ajanlar ve süreç otomasyonu: Bir hedef için araçları kullanıp çok adımlı işleri yürüten yapay zekâ ajanları ve tekrarlayan işleri üstlenen iş akışları.
- Ürüne entegrasyon: Web ya da mobil ürününüze arama, özetleme, sınıflandırma ve asistan gibi özellikler.
- Yönetişim ve güvenlik: KVKK ve GDPR uyumu, erişim yetkileri, kayıt tutma ve insan onayı gereken adımlar.
- Ölçüm ve ekip eğitimi: Baştan belirlenen ölçütlerle yatırım getirisi takibi ve ekibinizin araçları doğru kullanması için eğitim.
Neden önerdiğimizi kendimiz geliştiriyoruz?
Danışmanlık ile geliştirme ayrı ellerde kaldığında, kâğıt üzerinde doğru görünen öneriler uygulamada takılır. Biz önerdiğimiz mimariyi kendimiz kuruyor, maliyetini ve kalitesini gerçek veriyle ölçüyoruz. Kendi ürünlerimiz Next AI ve Next Platform da yapay zekâ üzerine kurulu.
Yapay zekâ özelliği bir iş uygulamasının içinde çalışacaksa web uygulaması geliştirme tarafını da aynı projede ele alıyoruz. Ajanların nereye kadar gidebileceğini otonom yapay zekâ ajanları yazımızda, küçük ölçekte ilk adımları KOBİ'ler için süreç otomasyonu yazımızda anlattık.
01 Kapsam
Fikirden Çalışan Sisteme
01
Hazırlık ve Senaryo Keşfi
Süreçlerinizi ve verinizi inceliyor, yapay zekânın gerçekten değer üreteceği kullanım senaryolarını önceliklendiriyoruz.
02
Model ve Mimari Seçimi
Hazır araç mı, özel çözüm mü; hangi model, hangi barındırma? Kararı kalite, maliyet, hız ve gizlilik dengesine göre veriyoruz.
03
RAG, Ajanlar ve Entegrasyon
Şirket verinizle çalışan asistanlar, süreçleri yürüten ajanlar ve ürününüze yerleşen yapay zekâ özellikleri geliştiriyoruz.
04
Yönetişim, Güvenlik ve Ölçüm
KVKK ve GDPR uyumu, erişim kuralları, yatırım getirisi takibi ve ekibinizin araçları doğru kullanması için eğitim.
02 Süreç
Keşiften Canlı Sisteme
01
Keşif
Hedeflerinizi, süreçlerinizi ve verinizi inceliyoruz. Çıktı: önceliklendirilmiş kullanım senaryoları ve veri durumu özeti.
02
Tasarım
Model, mimari, güvenlik kuralları ve başarı ölçütlerini belirliyoruz. Kapsamı net bir yol haritası ve tahmin alırsınız.
03
Pilot
Seçilen senaryoyu gerçek veriyle küçük ölçekte kuruyor, kaliteyi ve maliyeti ölçüyoruz. Devam kararı veriyle verilir.
04
Yaygınlaştırma
Çözümü canlıya alıyor, izliyor ve ekibinizi eğitiyoruz; sonuçları baştaki ölçütlerle düzenli olarak raporluyoruz.
03 Teknoloji
Doğru İş İçin Doğru Model
Tek bir modele ya da sağlayıcıya bağlı kalmıyoruz. Her senaryoda kalite, maliyet, yanıt süresi ve veri gizliliği dengesine göre seçim yapıyoruz.
01
Modeller ve API'ler
OpenAI ve Anthropic API'leri gibi bulut modelleri ya da veri dışarı çıkmamalıysa kendi altyapınızda çalışan açık modeller.
02
Veri ve Arama Katmanı
Belgeleri parçalayıp vektör veritabanında indeksliyor, yanıtın kaynağını gösteren ve yetkilere uyan RAG yapıları kuruyoruz.
03
Otomasyon ve Entegrasyon
n8n ile iş akışları, .NET ve Node.js ile API'ler; Docker ve Kubernetes ile izlenebilir ve ölçeklenebilir dağıtım.
- 01OpenAI API
- 02Anthropic API
- 03vektör veritabanları
- 04n8n
- 05ComfyUI
- 06.NET
- 07C#
- 08Node.js
- 09TypeScript
- 10SQL Server
- 11Redis
- 12RabbitMQ
- 13Docker
- 14Kubernetes
- 15Azure
04 Referanslar
Kendi Ürünlerimizden Örnekler
Yapay zekâ üzerine kurduğumuz ve yapay zekâ araçlarıyla birlikte çalışan kendi ürünlerimiz.
05 SSS
Sık Sorulan Sorular
Bir yapay zekâ projesine başlamadan önce netleşmesi gereken temel sorular.
01Yapay zekâ danışmanlığının maliyeti neye göre belirlenir?
Maliyeti işin kapsamı belirler. Yalnızca keşif ve yol haritası mı istediğiniz, pilotun ve canlı sistemin dahil olup olmadığı, verinizin ne kadar hazır olduğu, kaç sistemle entegrasyon gerektiği, seçilen modelin kullanım ücretleri ve güvenlik ile uyum gereksinimleri başlıca etkenlerdir. Kısa bir keşif görüşmesinden sonra kapsamı belirlenmiş bir tahmin paylaşıyoruz.
02Verilerimiz güvende mi, model sağlayıcılarına gider mi?
Verinin nereye gideceğine projenin başında birlikte karar veriyoruz. Bulut API'si kullanılacaksa sağlayıcının veri işleme ve saklama koşullarını inceliyor, modelin ihtiyaç duymadığı kişisel veriyi göndermeden önce ayıklıyor ya da maskeliyoruz. KVKK'nın yurt dışına aktarım kurallarını ve GDPR yükümlülüklerini ayrıca değerlendiriyoruz. Veri dışarı çıkmamalıysa modeli kendi altyapınızda çalıştırmak da bir seçenektir.
03Hazır bir yapay zekâ aracı mı kullanmalıyız, özel çözüm mü geliştirmeliyiz?
İhtiyaç yaygın bir işse ve veriniz hassas değilse hazır bir araç çoğu zaman en hızlı ve en mantıklı yoldur. Süreciniz size özelse, birden fazla sisteminizle entegrasyon gerekiyorsa ya da veri üzerinde tam denetim istiyorsanız özel çözüm öne çıkar. Keşif aşamasında iki yolu kalite, maliyet ve bakım yükü açısından karşılaştırıyor, uygunsa hazır aracı öneriyoruz.
04Yatırım getirisini nasıl ölçüyorsunuz?
Ölçütü projenin başında, pilot başlamadan belirliyoruz. Önce mevcut durumu ölçüyoruz: bir işin ne kadar sürdüğü, hata oranı, yanıt süresi ya da ekibin harcadığı saat gibi. Pilotta ve canlı sistemde aynı ölçütleri izliyor, kazancı model, altyapı ve bakım maliyetleriyle birlikte raporluyoruz. Böylece devam etme ya da genişletme kararı tahminle değil, veriyle verilir.
05İlk sonuçları ne zaman görürüz?
İlk sonuçlar genellikle pilot aşamasında görünür; süre kapsama ve verinizin ne kadar hazır olduğuna bağlıdır. Keşif aşaması çoğu projede birkaç hafta içinde tamamlanır. Tek bir senaryoya odaklanan pilotlar genellikle birkaç haftadan birkaç aya uzanır, canlıya alma süresi ise entegrasyonlara ve güvenlik gereksinimlerine göre değişir. Takvimi keşiften sonra birlikte netleştiriyoruz.
06Yalnızca öneri mi sunuyorsunuz, yoksa çözümü de siz mi geliştiriyorsunuz?
Önerdiğimiz çözümü kendimiz geliştiriyoruz. Keşif ve yol haritasından sonra pilotu kuruyor, canlıya alıyor ve bakımını üstleniyoruz; isterseniz geliştirmeyi kendi ekibinizle de sürdürebilirsiniz. Her iki durumda da ekibinizin araçları doğru ve güvenli kullanması için eğitim veriyor, yazılı kullanım kuralları hazırlıyoruz. Böylece sorumluluk tek elde kalır, öneri ile uygulama arasında bilgi kaybolmaz.
Geleceğe Dokun
İlk Kullanım Senaryonuzu Bulalım
Hedefinizi ve elinizdeki veriyi kısaca anlatın. Kısa bir keşif görüşmesinin ardından nereden başlamanın mantıklı olduğunu birlikte netleştirelim.