Kurumsal yapay zeka çözümleri:
kendi verinizle çalışan Türkçe asistanlar.

Kurumsal yapay zeka nedir ve ne işe yarar?

Kurumsal yapay zeka, büyük dil modelleri, konuşma tanıma ve görüntü işleme gibi teknikleri bir şirketin kendi süreçlerine bağlayan uygulamaların genel adıdır. Herkese açık bir sohbet aracından ayrıldığı nokta, şirketin kendi bilgisiyle çalışması ve mevcut sistemlere bağlanmasıdır. Ürün kataloğunu, sözleşmeleri, teknik dokümanları ya da müşteri geçmişini okuyabilir; sonucu kurumsal kaynak planlama (ERP) veya müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) yazılımına yazabilir. En yaygın kullanımlar üç başlıkta toplanır. Birincisi müşteriyle konuşan asistanlardır: telefonda ya da mesajlaşma kanallarında soruları karşılar, sipariş veya randevu alır. İkincisi kurum içi bilgiye erişimdir: çalışan sorusunu günlük diliyle sorar, sistem cevabı ilgili belgelerden bulur ve kaynağını gösterir. Üçüncüsü evrak işleme süreçleridir: fatura, form ya da irsaliye gibi belgelerdeki alanlar okunup ilgili sisteme aktarılır. İyi kurulduğunda bu uygulamalar tekrar eden işleri azaltır, cevap süresini kısaltır ve kritik bilginin birkaç kişinin hafızasında kalmasını önler.

Şirketler yapay zekayı hangi işlerde kullanıyor?

Yapay zekanın en hızlı fayda sağladığı yerler, hacmi yüksek ve kuralları belli olan işlerdir. Her gün aynı soruların sorulduğu bir müşteri hattı, yüzlerce faturanın elle girildiği bir muhasebe birimi ya da yeni çalışanların prosedür aramakla vakit kaybettiği bir operasyon ekibi tipik başlangıç noktalarıdır. Bu işlerde başarının ölçüsü de nettir: karşılanan arama sayısı, işlenen belge adedi ya da bir sorunun cevabına ulaşma süresi. Buna karşılık her vakanın farklı olduğu, yoruma ve sorumluluk almaya dayanan kararlar yapay zekaya tamamen bırakılmaz; sistem burada taslak hazırlayan ya da seçenekleri özetleyen bir yardımcı olarak çalışır. Kullanım alanını seçerken üç soruyu sormak işe yarar: Bu iş ayda kaç kez tekrarlanıyor? Doğru cevabın dayandığı bilgi yazılı bir kaynakta duruyor mu? Hata olduğunda bunu kim, nasıl fark edecek? Üç soruya da net cevap veriliyorsa, o iş yapay zeka için iyi bir adaydır. Aşağıdaki liste sık karşılaşılan alanları özetliyor.

• Müşteri hizmetleri: gelen aramaları ve mesajları karşılayan, sık sorulan soruları yanıtlayan sesli ya da yazılı asistanlar.
• Satış ve sipariş: stok sorgulayan, fiyat bilgisi veren, siparişi ve randevuyu kayda geçiren konuşma akışları.
• Kurum içi bilgi: prosedür, mevzuat ve teknik doküman arşivinde günlük dille arama.
• Evrak işleme: fatura, form ve irsaliye gibi belgelerden bilgi okuyup sisteme aktarma.
• Üretim ve kalite: makine verisinde olağan dışı durumları yakalama; bu konuyu endüstriyel veri analizi sayfasında ayrıca anlatıyoruz.

Yapay zeka kendi belgelerinizden nasıl cevap verir?

Yapay zeka önce sorunuzla ilgili bölümleri belgelerinizde bulur, cevabı bu bölümlere dayanarak yazar; bu yönteme RAG denir. Adı İngilizce Retrieval-Augmented Generation ifadesinden gelir ve Türkçeye "bilgi getirmeyle desteklenmiş metin üretimi" diye çevrilebilir. Pratikte soru geldiğinde şirketin belge havuzunda ilgili bölümler aranır, bulunan parçalar dil modeline bağlam olarak verilir ve model cevabını bu parçalara yaslanarak oluşturur. Böylece cevap, modelin genel bilgisinden çok sizin güncel dokümanlarınıza yaslanır ve hangi belgeden geldiği gösterilebilir. Bu yaklaşımın iki pratik avantajı vardır. Birincisi, belgeler değiştiğinde modeli yeniden eğitmek gerekmez; yalnızca arama dizini güncellenir. İkincisi, modelin uydurma cevap üretme riski, yani halüsinasyon, kaynak gösterme zorunluluğu ve "bu bilgi belgelerde yok" deme seçeneğiyle belirgin biçimde azalır. Modelin kendisini şirket verisiyle yeniden eğitmek (ince ayar, İngilizcesiyle fine-tuning) ise özel bir dil ya da üslup gerektiğinde başvurulan ayrı bir adımdır. Tipik bir kurulum şu adımlardan oluşur:

1. Belgelerin hazırlanması: PDF, Word, web sayfası ve veri tabanı kayıtları okunur, anlamlı parçalara bölünür.
2. Dizinleme: her parça, anlamını temsil eden sayısal bir vektöre çevrilir ve aranabilir bir dizine yazılır.
3. Arama: kullanıcının sorusuna anlamca en yakın parçalar bulunur; erişim yetkisi olmayan belgeler dışarıda kalır.
4. Cevap üretimi: dil modeli cevabı bu parçalara dayanarak yazar ve kaynağı belirtir.
5. Güncelleme ve izleme: belge değiştikçe dizin yenilenir, cevaplanamayan sorular raporlanır.

Verileriniz kurum dışına çıkmadan yapay zeka kullanılabilir mi?

Evet. Kurumsal yapay zeka iki temel dağıtım modeliyle kurulabilir. Bulut tabanlı modelde sorular ve ilgili belge parçaları, bir hizmet sağlayıcının veri merkezinde çalışan dil modeline gönderilir; kurulum hızlıdır ve en güncel ticari modellere erişilir. Kendi sunucunuzda çalışan modelde (on-premise) ise dil modeli, arama dizini ve belgeler şirketinizin altyapısında kalır; veri dışarıya gönderilmez. Bu ikinci yol, kişisel veri, ticari sır ya da kapalı ağ şartı olan kurumlar için daha uygundur, ama donanım ve bakım yükü getirir. Hangi modelin seçileceği; verinin hassasiyetine, Kişisel Verilerin Korunması Kanunu (KVKK) kapsamındaki yükümlülüklere, beklenen kullanım hacmine ve bütçeye göre belirlenir. Birçok projede iki model birlikte de kullanılır: hassas belgeler içeride işlenir, genel amaçlı işler bulutta yürür. BYT Digital'in kurduğu sistemler, hassas veri kurum dışına çıkmadan kendi sunucunuzda (on-premise) çalışabilir; bulut tabanlı dağıtım da bir seçenektir. Hangisinin uygun olduğu proje başında birlikte değerlendirilir. Aşağıdaki tablo iki modeli karşılaştırıyor.

BYT Digital bu alanda ne yapıyor?

BYT Digital, İzmir Teknoloji Geliştirme Bölgesi'nde (Teknopark İzmir) yapay zeka, özel yazılım ve endüstriyel otomasyon alanlarında çalışan butik bir teknoloji stüdyosudur. Yapay zeka tarafında üç tür sistem kuruyoruz: müşterinizle Türkçe konuşan sesli asistanlar, kurumsal belgelerinizden cevap üreten akıllı arama ve fatura ya da form okuyan görüntü tanıma. Türkçe öncelikli modellerle çalışıyoruz; sistem ihtiyaca göre bulutta ya da hassas veri kurum dışına çıkmasın diye kendi sunucunuzda kurulabiliyor. Sesli komutu, görüntüden okunan veriyi ve metni tek bir asistanda birleştirebiliyoruz; böylece bir telefon görüşmesi, bir fatura fotoğrafı ya da bir WhatsApp mesajı aynı veriden ve aynı tonda cevaplanıyor. Bu mimariyi canlı ürünlerimizde sınadık ve müşteri projelerine uyarlıyoruz. Mevcut ERP, CRM ve iletişim altyapılarıyla entegrasyon deneyimimiz var; her entegrasyondan önce uyumluluk ve risk analizi yapıp açık bir öneri sunuyoruz. Kurucu mühendisle doğrudan çalışırsınız.

• Telefon, WhatsApp ve web kanallarında Türkçe konuşan sesli asistan
• Kurumsal belgelerden cevap üreten akıllı arama
• Fatura ve formlardan bilgi okuyan görüntü tanıma
• Bulutta ya da kendi sunucunuzda (on-premise) dağıtım
• ERP (SAP, Logo, Mikro, Netsis), CRM (Salesforce, HubSpot, Zoho) ve WhatsApp Business entegrasyonu

Bir yapay zeka projesi nasıl ilerler?

Yapay zeka projelerinde en sağlıklı yol, tek ve iyi tanımlanmış bir kullanım alanıyla başlamak, sonucu ölçmek ve ardından genişlemektir. BYT Digital'de süreç altı adımdan oluşuyor. Keşif aşamasında (1–2 hafta) ihtiyaçlarınızı, kullanıcıları ve iş süreçlerinizi birlikte çıkarıyoruz; ilk görüşme ve ön analiz ücretsiz. Planlama ve tasarım (toplam 1–3 hafta) sonunda yol haritası, teknik mimari, zaman çizelgesi ve fiyat yazılı olarak önünüzde oluyor. Geliştirme 4–16 hafta sürüyor; kısa döngülerle (sprint) ilerliyoruz, her döngü sonunda çalışan sürümü gösteriyoruz ve kod deposuna erişim sizde kalıyor. Test ve teslim (1–2 hafta) aşamasında otomatik testler, elle kalite kontrolü, dokümantasyon ve kullanıcı eğitimi tamamlanıyor. Yayından sonraki ilk 30 gün hata düzeltme ücretsiz; sonrasında aylık hizmet seviyesi sözleşmesi (SLA) ile bakım sürüyor. Kapsamı net projelerde sabit fiyat, araştırma gerektiren projelerde zaman ve malzeme modeliyle çalışıyoruz. Adımların ayrıntısı ana sayfadaki proje süreci bölümünde.

İlgili ürün: Bi Call AI

Bi Call AI, BYT Digital'in geliştirdiği ve Türkçe doğal dil işlemeyle çalışan sesli yapay zeka asistanıdır. Gelen aramaları karşılar; satış, stok sorgusu, randevu ve sık sorulan sorular gibi konuşmaları Türkçe yürütür. Telefon, WhatsApp ve web kanallarında çalışır, ERP ve CRM sistemlerine bağlanır. En çok e-ticaret, sağlık, otomotiv servis ve kurumsal yazılım (B2B SaaS) firmalarında kullanılıyor. Bu sayfada anlatılan sesli asistan ve çok kanallı mimarinin canlı bir örneği olarak inceleyebilirsiniz.

Ana sayfada Bi Call AI Bi Call AI sitesine gidin

Sık sorulan sorular