Artificial Intelligence ile dönüşen işletmeler
Teorik vaatler yerine, müşterilerimizin yaşadığı somut değişimleri anlatıyoruz. Her vaka çalışması, projenin başlangıç noktasından ölçülebilir sonuca kadar olan süreci gösteriyor.
Stok tahmini: Fazla stoktan kurtulmak
Ankara merkezli bir zincir market, 14 şubesinde ortalama %23 fazla stok taşıyordu. Bozulan ürünler, depo maliyetleri ve nakit akışı sıkışıklığı yönetimi zorlamaya başlamıştı. Biz devreye girdiğimizde önce mevcut satış verilerini 18 aylık bir pencerede analiz ettik.
Geliştirdiğimiz talep tahmin modeli, hava durumu, yerel etkinlikler ve mevsimsellik verilerini birleştirerek her şubeye özel sipariş önerileri üretiyor. Model canlıya alındıktan 11 hafta sonra fazla stok oranı %23'ten %9'a düştü. Fire maliyetlerindeki azalma yıllık bazda 1,2 milyon TL'ye ulaştı.
Rota optimizasyonu: Yakıt tasarrufu ve zamanında teslimat
Bir kargo firması, 42 araçlık filosuyla günde ortalama 1.800 teslimat yapıyordu. Sürücüler rotaları kendi deneyimlerine göre belirliyordu; bu da tutarsız teslimat süreleri ve yüksek yakıt gideri demekti.
Gerçek zamanlı trafik verileri, teslimat penceresi kısıtları ve araç kapasite bilgilerini birleştiren bir optimizasyon motoru kurduk. İlk ayın sonunda ortalama rota süresi %17 kısaldı. Yakıt harcaması aylık 68.000 TL azaldı. Sürücü memnuniyeti anketi skorları da gözle görülür biçimde yükseldi çünkü mesai saatleri daha öngörülebilir hale geldi.
Hasta randevu iptali tahmini
Ankara'daki özel bir hastane, poliklinik randevularının %31'inin kullanılmadığını fark etti. Boş kalan slotlar hem gelir kaybına hem de tedavi erişim sorununa yol açıyordu.
Geçmiş 3 yıllık randevu verilerini, hasta demografik bilgilerini ve hava durumu korelasyonlarını kullanarak bir iptal olasılık modeli eğittik. Model, yüksek iptal riski taşıyan randevuları önceden işaretliyor; sistem bu slotlara otomatik olarak bekleme listesindeki hastaları yönlendiriyor. Altı ay sonra boş slot oranı %31'den %12'ye geriledi.
Bir projenin yol haritası
Her yapay zeka projesi farklı olsa da, temel aşamalar benzer bir akış izler. Aşağıdaki zaman çizelgesi tipik bir orta ölçekli projenin seyrini gösterir.
Keşif ve veri değerlendirmesi
Mevcut veri kaynaklarınızı inceliyoruz. Hangi veriler kullanılabilir, hangilerinin temizlenmesi gerekiyor, eksik olan ne? Bu aşamada iş hedeflerinizi net bir şekilde tanımlıyoruz.
Prototip geliştirme
Küçük bir veri kümesiyle hızlı bir model prototipi oluşturuyoruz. Amaç, yaklaşımın işe yarayıp yaramayacağını erken aşamada görmek. Bu prototip karar verme toplantınız için somut bir referans noktası sağlıyor.
Tam model eğitimi ve test
Prototip onaylandıktan sonra modeli tam veri setiyle eğitiyoruz. Performans metriklerini (doğruluk, hassasiyet, geri çağırma) sizinle birlikte değerlendiriyoruz.
Entegrasyon ve canlıya alma
Modeli mevcut sistemlerinize bağlıyoruz. API, dashboard veya otomatik bildirim mekanizması — ihtiyaca göre şekilleniyor. Canlı ortamda ilk iki hafta boyunca performansı yakından izliyoruz.
İzleme ve iyileştirme
Modeller zamanla performans kaybedebilir. Veri dağılımı değiştiğinde modeli yeniden eğitiyor, raporlama panellerinizi güncelliyoruz.
Yetenek matrisi
Hangi alanlarda çalışıyoruz, hangi teknolojileri kullanıyoruz ve tipik proje süreleri nedir? Aşağıdaki tablo genel bir bakış sunuyor.
| Alan | Teknolojiler | Tipik süre | Çıktı |
|---|---|---|---|
| Talep tahmini | XGBoost, LightGBM, Prophet | 6–10 hafta | Günlük tahmin API'si |
| Doğal dil işleme | Transformer modelleri, spaCy | 8–14 hafta | Metin sınıflandırma servisi |
| Görüntü analizi | YOLO, ResNet, OpenCV | 10–16 hafta | Kalite kontrol sistemi |
| Öneri sistemleri | Collaborative filtering, embeddings | 5–8 hafta | Kişiselleştirme motoru |
| Süreç otomasyonu | RPA + ML pipeline | 4–7 hafta | Otomasyon iş akışı |
| Konuşma tanıma | Whisper, Wav2Vec | 6–12 hafta | Çağrı merkezi analitik paneli |
Karar panosu
Yapay zeka projesine başlamadan önce kendinize sormanız gereken sorular var. Aşağıdaki kontrol listesi, hazırlık durumunuzu değerlendirmenize yardımcı olacak.
Yeterli veriniz var mı?
İş hedefiniz ölçülebilir mi?
Teknik ekibiniz modeli sahiplenebilir mi?
Bütçeniz prototip aşamasını karşılıyor mu?
Veri gizliliği kısıtlarınız neler?
Zaman çerçeveniz gerçekçi mi?
Dönüşüm mantığı
Yapay zeka projeleri sihirli değnek değil. Doğru veri, doğru problem tanımı ve gerçekçi beklentiler bir araya geldiğinde anlamlı sonuçlar çıkıyor. Biz bu üç unsuru dengelemek için varız.
Her projede şeffaf bir ilerleme raporu sunuyoruz. Haftalık kısa toplantılar, paylaşılan bir proje panosu ve erişilebilir teknik dokümantasyon standart çalışma biçimimizin parçası. Model performansı beklentilerin altında kalırsa bunu ilk biz söylüyoruz.
Ankara ofisimizde yüz yüze toplantılar yapabilir veya tamamen uzaktan çalışabiliriz. İstanbul, İzmir ve Bursa'dan müşterilerimiz var; coğrafi mesafe iş birliğimizi etkilemiyor.
Projenizi konuşalım
Formu doldurun, 2 iş günü içinde size dönelim. Alternatif olarak doğrudan arayabilirsiniz.