Yapay zeka.

Demo'da değil, üretimde çalışan yapay zeka sistemleri.

Kurumunuzun kendi verisiyle çalışan yapay zeka sistemleri kuruyoruz: doküman üzerinde soru-cevap (RAG), süreç otomasyonu yapan ajanlar ve mevcut yazılımlarınıza gömülü LLM özellikleri. Tipik bir pilot 6–8 haftada üretime çıkar.

Ne yapıyoruz?

Yapay zeka projelerinin çoğu demo aşamasında ölür. Sebep model seçimi değil, üretim gerçekleriyle hiç karşılaşmamış olmaları: gerçek veri kirli, gerçek kullanıcı beklenmedik soru sorar, gerçek maliyet ilk faturada görünür. Biz işi baştan üretim kısıtlarıyla kuruyoruz.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ile kurumunuzun kendi dokümanları, sözleşmeleri ve bilgi tabanı üzerinde çalışan soru-cevap sistemleri kuruyoruz. Model dışarıdan bilgi uydurmaz; cevabını sizin belgelerinizden alır ve kaynağını gösterir.

Yapay zeka ajanları, tek seferlik bir cevap yerine çok adımlı iş akışlarını yürütür: bir talebi sınıflandırır, ilgili sistemden veriyi çeker, kuralı uygular, sonucu yazar. Ajan mimarisinde asıl mesele modelin zekâsı değil, hata durumunda ne olacağıdır — bunu baştan tasarlıyoruz.

Mevcut ürününüze yapay zeka özellikleri gömüyoruz: akıllı arama, otomatik özetleme, içerik üretimi, sınıflandırma. Sağlayıcıya kilitlenmeyen bir soyutlama katmanıyla, model değişse de kodunuz değişmez.

Kimler için?

Elinde büyük bir doküman arşivi olan ve içindeki bilgiye erişemeyen kurumlar
Yapay zeka pilotu yapmış ama üretime çıkaramamış ekipler
Ürününe yapay zeka özelliği eklemek isteyen yazılım şirketleri
Manuel, kural tabanlı ve tekrarlayan süreçleri olan operasyon ekipleri

Nasıl çalışıyoruz?

01
Keşif ve fizibilite
Probleminizi ve verinizi inceliyoruz. Bu aşamanın çıktısı bir teklif değil, dürüst bir cevap: bu iş yapay zekayla çözülür mü, çözülürse hangi yaklaşımla, çözülmezse neden.
1 hafta
02
Pilot
Dar kapsamlı ama uçtan uca çalışan bir sürüm. Gerçek verinizle, gerçek kullanıcılarla test edilir. Başarı kriteri baştan sayıyla tanımlanır.
4–6 hafta
03
Üretim
Ölçeklenebilir mimari, izleme, maliyet kontrolü, güvenlik sertleştirmesi ve devreye alma. Yapay zeka sistemlerinde asıl iş burada başlar.
4–8 hafta
04
İyileştirme
Kullanım verisine bakarak doğruluk ve maliyet iyileştirmesi. Yapay zeka sistemleri kurulup bırakılmaz; ölçülür ve ayarlanır.
Sürekli

Ne teslim ediyoruz?

Çalışan sistem — kaynak kodu ve altyapı tanımlarıyla birlikte, tamamı sizin mülkiyetinizde
Değerlendirme seti: sistemin doğruluğunu ölçen otomatik testler
Maliyet modeli: kullanım başına token ve altyapı gideri
Mimari dokümantasyonu ve devir eğitimi

Sık sorulan sorular

Bir yapay zeka projesi ne kadar sürer?: Fizibilite 1 hafta, çalışan bir pilot 4–6 hafta, üretime alma 4–8 hafta sürüyor. Yani ilk gerçek kullanıma kadar tipik olarak 2–3 ay. Bu süre veri kalitesine göre değişir: veriniz dağınıksa en uzun aşama veri hazırlığı olur.
RAG mı, fine-tuning mi seçmeliyim?: Vakaların büyük çoğunluğunda RAG. Fine-tuning modele yeni bilgi öğretmez, davranış ve biçim öğretir. Bilginiz sık değişiyorsa, kaynak göstermeniz gerekiyorsa veya veri hacminiz büyükse RAG doğru cevaptır. Fine-tuning'i özel bir dil, ton veya çıktı formatı gerektiğinde ekliyoruz.
Verilerimiz dışarı çıkar mı?: Bu sizin kararınız ve mimariyi ona göre kuruyoruz. Üç seçenek var: kurumsal API sözleşmeleriyle bulut modeli (veri eğitimde kullanılmaz), Avrupa bölgesinde barındırılan bulut, veya kendi sunucunuzda çalışan açık model. KVKK kapsamındaki veriler için üçüncü seçeneği sık kullanıyoruz.
Hangi modeli kullanıyorsunuz?: Tek bir modele bağlı kalmıyoruz. Mimariyi model-bağımsız kuruyoruz: sağlayıcı katmanı soyutlanır, model bir yapılandırma değeri olur. Böylece 6 ay sonra daha iyi ya da daha ucuz bir model çıktığında kod değil, tek bir satır değişir.
Yapay zeka projesinin maliyeti nedir?: İki kalem var: geliştirme ve işletme. Geliştirme, kapsama göre değişen bir proje bedelidir. İşletme maliyeti kullanım başına token ücreti artı altyapıdır ve fizibilite aşamasında somut bir aylık tahmin olarak çıkarılır — sürprizle karşılaşmazsınız.

Tüm hizmetler

EntegrasyonSistemlerinizin birbiriyle konuşmadığı yeri onarıyoruz.DanışmanlıkNeye başlanacağını ve neyin ertelenebileceğini söyleyen notlar.

Başlayalım

Kısa bir tanışma görüşmesi yeterli. Kapsamı birlikte netleştiririz.

İletişime geç

Ne yapıyoruz?

Nasıl çalışıyoruz?

Keşif ve fizibilite

Probleminizi ve verinizi inceliyoruz. Bu aşamanın çıktısı bir teklif değil, dürüst bir cevap: bu iş yapay zekayla çözülür mü, çözülürse hangi yaklaşımla, çözülmezse neden.

1 hafta

Pilot

Dar kapsamlı ama uçtan uca çalışan bir sürüm. Gerçek verinizle, gerçek kullanıcılarla test edilir. Başarı kriteri baştan sayıyla tanımlanır.

4–6 hafta

Üretim

Ölçeklenebilir mimari, izleme, maliyet kontrolü, güvenlik sertleştirmesi ve devreye alma. Yapay zeka sistemlerinde asıl iş burada başlar.

4–8 hafta

İyileştirme

Kullanım verisine bakarak doğruluk ve maliyet iyileştirmesi. Yapay zeka sistemleri kurulup bırakılmaz; ölçülür ve ayarlanır.

Sürekli

Sık sorulan sorular

Bir yapay zeka projesi ne kadar sürer?

Fizibilite 1 hafta, çalışan bir pilot 4–6 hafta, üretime alma 4–8 hafta sürüyor. Yani ilk gerçek kullanıma kadar tipik olarak 2–3 ay. Bu süre veri kalitesine göre değişir: veriniz dağınıksa en uzun aşama veri hazırlığı olur.

RAG mı, fine-tuning mi seçmeliyim?

Vakaların büyük çoğunluğunda RAG. Fine-tuning modele yeni bilgi öğretmez, davranış ve biçim öğretir. Bilginiz sık değişiyorsa, kaynak göstermeniz gerekiyorsa veya veri hacminiz büyükse RAG doğru cevaptır. Fine-tuning'i özel bir dil, ton veya çıktı formatı gerektiğinde ekliyoruz.

Verilerimiz dışarı çıkar mı?

Bu sizin kararınız ve mimariyi ona göre kuruyoruz. Üç seçenek var: kurumsal API sözleşmeleriyle bulut modeli (veri eğitimde kullanılmaz), Avrupa bölgesinde barındırılan bulut, veya kendi sunucunuzda çalışan açık model. KVKK kapsamındaki veriler için üçüncü seçeneği sık kullanıyoruz.

Hangi modeli kullanıyorsunuz?

Tek bir modele bağlı kalmıyoruz. Mimariyi model-bağımsız kuruyoruz: sağlayıcı katmanı soyutlanır, model bir yapılandırma değeri olur. Böylece 6 ay sonra daha iyi ya da daha ucuz bir model çıktığında kod değil, tek bir satır değişir.

Yapay zeka projesinin maliyeti nedir?

İki kalem var: geliştirme ve işletme. Geliştirme, kapsama göre değişen bir proje bedelidir. İşletme maliyeti kullanım başına token ücreti artı altyapıdır ve fizibilite aşamasında somut bir aylık tahmin olarak çıkarılır — sürprizle karşılaşmazsınız.