Yapay Zekâ Entegrasyonu

Belgeyi elle okuyan, talebi e-postada ayıklayan ya da planı geçen yılın tablosuyla yapan ekipler için yapay zekâyı ERP’nize ve belge arşivinize bağlıyoruz. Model taslağı hazırlar; karar ve veri sizde kalır.

Kimin için

Yapay zekâ entegrasyonu, bir modeli ERP, e-posta ve belge arşivinize bağlayıp tekrar eden bir işin bir adımını ona devretmektir. Model okur, sınıflandırır ya da tahmin eder; kararı yetkili kişi verir.

Ne zaman işe yarar?

  • Satış destek: e-posta ve PDF ile gelen sipariş ERP’ye elle giriliyor.
  • Muhasebe ve depo: irsaliye ve fatura, siparişle tek tek karşılaştırılıyor.
  • Teknik ekipler: şartnamede aranan bilgi klasörlerde kayboluyor.
  • Planlama ve finans: talep ve nakit tahmini geçen yılın tablosuyla yapılıyor.

Ne zaman gerekmez?

  • Kural yazılabiliyorsa (tutar eşiği, onay sırası): kural daha ucuz ve denetlenebilir.
  • e-Fatura ve e-İrsaliye zaten XML’dir; okumak için model gerekmez.
  • Veri dağınıksa ilk adım süreci tek sisteme toplamaktır: özel yazılım geliştirme.
Yapay zekâ mı, kural mı?

Kapsam

Kapsamı keşifte birlikte yazarız. Aşağıdaki örnek, tek bir senaryoyu (ör. gelen belgelerin okunması) uçtan uca canlıya alan tipik bir ilk sürüm.

  1. Veri bağlantıları

    E-posta, belge klasörü, ERP ve CRM’den okuma.

  2. Model katmanı

    Okuma ya da tahmin; sağlayıcıdan bağımsız.

  3. Doğrulama kuralları

    Çıktı ERP verisiyle karşılaştırılır.

  4. Onay ekranı

    Taslak, kaynağı ve belirsiz alanlar yan yana.

  5. Değerlendirme seti

    Doğru cevaplı örnekler; her değişiklik bunlarla ölçülür.

  6. İzleme ve kayıt

    Düzeltme oranı, maliyet, denetim izi.

Bu örnekte kapsam dışı

  • Sıfırdan dil modeli eğitmek
  • Kişiler hakkında otomatik karar (işe alım, kredi)
  • Model ve bulut ücretleri (sizin hesabınıza)
  • Çalışanlara genel yapay zekâ eğitimi

Varsayımlar

  • Girdi dijital: e-posta, PDF, ERP API’si.
  • Doğru cevabın geçmiş örnekleri var.
  • Süreç sahibi onay kurallarını belirler.
  • İlk sürüm tek senaryoyu kapsar.

Senaryo ve veri uygunluğu keşifte netleşir: Keşif sprinti nedir?

Örnek senaryolar

Her senaryoda model bir adımı üstlenir, karar bir kişide kalır.

  1. Gelen belge kutusu

    Rol
    Satın alma ve muhasebe uzmanı
    Girdi
    E-posta ekindeki PDF ya da taranmış irsaliye ve fatura
    İşlem
    Belge türü ayrılır, alanlar okunur, siparişle karşılaştırılır.
    Onay
    Belirsiz alanları uzman düzeltir.
    Çıktı
    Eşleşmiş ERP kaydı ve ilgili ekibe giden fark listesi
  2. Kurum içi bilgi asistanı

    Rol
    Teklif mühendisi
    Girdi
    Doküman, şartname, prosedür ve soru
    İşlem
    Yalnız yetkili olunan belgelerde aranır; yanıt bunlardan yazılır.
    Onay
    Bilgi amaçlı; teklif kararı mühendiste.
    Çıktı
    Kaynaklı yanıt ya da “bulunamadı”
  3. Talep ve nakit tahmini

    Rol
    Planlama ya da finans uzmanı
    Girdi
    Satış, tüketim ya da tahsilat geçmişi
    İşlem
    Ürün, tesis ya da hesap bazında tahmin; bugünkü yöntemle kıyaslanır.
    Onay
    Uzman tahmini kullanır ya da gerekçeyle değiştirir.
    Çıktı
    Güven aralıklı tahmin ve sapma uyarısı

Entegrasyonlar

Model ayrı bir uygulamada değil, ekiplerinizin kullandığı sistemlerin içinde çalışır. ERP’ye yazdığı her şey onaya kadar taslaktır.

Bağlanabilecek sistemler ve tipik veri akışları
SistemÖrneklerNe aktarılırYön ve sıklık
ERPLogo, Netsis, Mikro, SAPSipariş, cari, ürün geçmişiOkuma aralıklı; yazma taslak olarak
E-posta ve belgeMicrosoft 365, Google Workspaceİleti, ek, taranmış belgeBelge geldikçe, tanımlı kutulardan
CRM ve destekSalesforce, HubSpot, Dynamics 365Talep, müşteri geçmişiSınıf ve yanıt taslağı geri yazılır
Ölçüm ve finansSayaç, sensör, banka, veri ambarıTüketim, satış, tahsilatSaatlik ya da günlük; tahmin panele
Model sağlayıcısıBulut API’leri, kendi sunucunuzda açık modelGereken alanlar, maskeliHer çağrı kayıtlı; değiştirilebilir

Veri nerede işlenir?

Modele yalnız işin gerektirdiği alanlar gider; gerekmeyen kişisel veriler önceden maskelenir. İşlem bölgesi ya da kendi sunucunuz, KVKK açısından hukuk danışmanınızla birlikte seçilir; işlem kimliği, model sürümü ve onay durumu denetlenebilir biçimde kaydedilir; ham belgeler ve kişisel veriler yalnız gerekliyse, belirlenmiş saklama süresi ve erişim yetkileriyle tutulur.

Sağlayıcıya sorulacaklar: veri ve KVKK soruları

Ürün adları örnektir; iş ortaklığı anlamına gelmez.

Süreç

  1. 01

    Keşif

    Senaryoyu seçer, veri örneklerinin yeterliliğine bakar, başarı ölçütünü yazarız.

    1–2 hafta
  2. 02

    Tanım & Prototip

    Değerlendirme seti hazırlanır; onay ekranı 3. haftada gerçek kullanıcıyla test edilir.

    2–3 hafta
  3. 03

    İnşa

    Her hafta çalışan yazılım demosu; her değişiklik sette yeniden ölçülür.

    2 haftalık sprintler,
    ilk sürüm hedefi 6–12. hafta
  4. 04

    Büyüt & İşlet

    Düzeltme oranını ve maliyeti izler, yeni senaryo ekleriz.

    Sürekli

Bu takvim, erişimler ve pilot kapsamı netleştiğinde değerlendirilen örnek plandır; kesin süre keşifte belirlenir. Adımların ayrıntısı: nasıl çalışıyoruz

Bütçe ve süre

Fiyat listesi yayınlamıyoruz; maliyeti ve süreyi kapsam belirler. Model kullanım ücreti ayrı bir kalemdir: hacme göre değişir, sizin hesabınıza yansır.

Veri hazırlığı
Dağınıklık, örnek cevaplar, maskeleme.
Entegrasyonlar
Sistem sayısı; API olup olmadığı.
Onay akışı
Kimin, hangi eşikte onayladığı.
Değerlendirme
Setin büyüklüğü, ölçütler ve kabul eşiği.
Model kullanımı
Aylık hacim, belge uzunluğu, seçilen model.
Güvenlik ve uyum
KVKK, veri konumu, kendi sunucunuz.
Özel yazılım maliyeti neye göre belirlenir?
Keşif sprinti
2 hafta Sabit kapsam, sabit bedel
İlk sürüm
6–12 hafta Kapsamı birlikte belirlenen ilk sürüm: tek senaryo uçtan uca
Yeni senaryolar
Aşama aşama Her biri ayrı ölçülerek eklenir

Teslim şartları

Sağlayıcıyı değiştirebilirsiniz, bize de bağlı kalmazsınız: kod, istemler ve kayıtlar sizde durur.

  1. Kod ve istemler

    Projeye özel kod ve istemlerin (prompt) devri ile üçüncü taraf model lisansları sözleşmede ayrı belirlenir.

  2. Değerlendirme setleri

    Örnekler, doğru cevaplar ve ölçüm betikleri sizin deponuzda.

  3. Modeller

    Size özel eğitilen modeller sizin hesabınızda.

  4. Hesaplar

    Bulut, model ve depo hesapları sizin adınıza; uygulamada çağrı ve maliyet sınırları tanımlanır.

  5. Dokümantasyon

    Veri akışı, maskeleme ve onay noktaları belgelenir.

  6. Devir ve destek

    Ortak oturumlarla devir; model izlemesi, bakım kapsamı, destek saatleri ve yeni senaryolar ayrıca belirlenir.

Sık sorulanlar

AI agent ile kurallı otomasyonun farkı nedir?

Kurallı otomasyonda adımlar önceden bellidir: belge gelir, alanlar çıkarılır, kurallar kontrol eder, kişi onaylar. AI agent, hedefe ulaşmak için hangi aracı hangi sırayla kullanacağını modelin seçtiği yapıdır. Önce sabit akışı değerlendiririz; ajan ancak değişken adımlar bunu gerektiriyorsa kapsamlandırılır. Erişebildiği veriler ve araçlar sınırlandırılır; dışarıya mesaj, ödeme veya kayıt değişikliği insan onayına bağlanır.

Kullanım maliyeti ve tekrar eden işlemler nasıl sınırlanır?

İşlem başına çağrı, süre ve çıktı sınırı; eşzamanlı iş sınırı ve günlük kullanım kotası belirleriz. Tekrar denemeler artan aralıklarla ve sınırlı sayıda yapılır; sürekli başarısız iş insan incelemesine alınır. Aynı iş kimliği yeniden geldiğinde ikinci bir yan etki üretilmez. Sağlayıcı bütçe uyarısı tek başına harcamayı durdurmayabilir; uygulamadaki durdurma kuralı ve model erişimini kapatma adımı da test edilir.

Her işte büyük dil modeli (LLM) mi kullanılır?

Hayır. Serbest metin ve belgede dil modelleri işe yarar. Talep, tüketim ve nakit tahmininde ya da anomali tespitinde zaman serisi ve klasik makine öğrenmesi yöntemleri çoğu zaman daha doğru, daha ucuz ve açıklaması daha kolaydır. Kuralla çözülen adım modele hiç gitmez.

Doğruluk nasıl ölçülür, hata nasıl yakalanır?

Önceden bir doğruluk oranı vaat etmeyiz. Pilottan önce verinizden bir değerlendirme seti hazırlar, hedefi bugünkü yönteme göre birlikte yazarız. Canlıda güven eşiğinin altındaki kayıtlar insan onayına düşer, eşiği geçenlerden de düzenli örnek alınıp kontrol edilir; her düzeltme sete eklenir.

Verilerimiz modelin eğitiminde kullanılır mı?

Kullanılmamalı; bunu sağlayıcının sözleşmesinden birlikte kontrol ederiz: girdiler saklanıyor mu, ne kadar süre, model eğitiminde kullanılıyor mu? Veri şirket dışına hiç çıkmamalıysa açık bir model kendi sunucunuzda ya da bulut hesabınızda çalışır.

Bir model sağlayıcısına bağımlı kalır mıyız?

Model çağrıları tek bir katmandan geçer; istemler, değerlendirme seti ve kayıtlar sizde durur. Model sürümü sabitlenir, böylece sağlayıcı güncellemesi davranışı habersiz değiştirmez. Sağlayıcı bir sürümü kullanımdan kaldırdığında ya da yeni bir model denendiğinde aday aynı sette ölçülür; sonucu yeterliyse devreye alınır.

Kurum içi asistan her belgeyi herkese açar mı?

Hayır. Şirket içi bir asistan ya da chatbot, kullanıcının bugünkü dosya ve sistem yetkilerini izler; erişemediği belgeyi aramaz, yanıtında da kullanmaz. Kaynak bulunan yanıtlar ilgili belgeyi gösterir; kaynak yoksa sistem bunu belirtir. Kayıt kapsamı, maskeleme ve saklama süresi ayrıca belirlenir.

Referans projelerinizi görebilir miyiz?

Referans listesi yerine ürün konseptlerini gösteriyoruz: kurgusal şirketler için hazırladığımız, bir problemin nasıl çözülebileceğini anlatan ekran tasarımları. Riski sınırlamak için tek senaryoluk bir pilot öneririz: model, sizin verinizden hazırlanan değerlendirme setinde canlıya çıkmadan ölçülür.

Sonraki adım

İlk adım 30 dakikalık bir tanışma görüşmesi. Ardından 2 haftalık keşif sprintinde senaryonuzu ve verinizi inceleriz.