Uçtan Uca Yapay Zekâ Mühendisliği
Mimariden model eğitimine, entegrasyondan canlı işletmeye kadar on iki servis. Her biri tek başına alınabilir; birlikte alındığında aradaki devir teslim maliyeti ortadan kalkar.
Yapay Zekâ Mimarisi ve Model Mühendisliği
Kurumsal RAG Mimarisi ve Vektör Veri Tabanı (Vector DB) Entegrasyonu
Standart büyük dil modellerinin (LLM) şirket içi özel verilere erişememesi, zamanla güncelliğini yitirmesi ve soru sorulduğunda gerçeğe dayanmayan mantıksal hatalar (halüsinasyon) üretmesi.
Servisi inceleÖzel Dil Modeli Eğitimi (Fine-Tuning), LoRA/QLoRA ve Model Distilasyonu
Genel amaçlı modellerin, belirli sektörlerin jargonu (hukuk, tıp, finans, üretim vb.) veya şirkete özel iş mantığı karşısında yetersiz kalması; genel modelleri canlıda çalıştırmanın yüksek API ve donanım maliyetleri getirmesi.
Servisi inceleMetrik Odaklı Değerlendirme (Evaluation) ve Karşılaştırmalı Model Test Altyapıları
Modellerin performansının yüzeysel gözlemlerle ölçülmeye çalışılması, canlı ortama alınan sistemlerde doğruluk ve güvenlik oranlarının analitik olarak takip edilememesi.
Servisi inceleYazılım Adaptasyonu, Legacy Sistemler ve Mikroservis Mimarisi
Legacy (Eski) Sistem Modernizasyonu ve Akıllı API Ara Katmanları
İşletmelerin yıllardır kullandığı, iş akışlarının merkezinde yer alan eski nesil ERP, CRM, Mainframe veya özel veri tabanı sistemlerinin yapay zeka entegrasyonlarına teknik olarak uyum sağlayamaması.
Servisi inceleDepartmanlar Arası Çift Yönlü Yapay Zeka ve İş Yazılımları Entegrasyonu
Yapay zekanın yalnızca metin üreten statik bir sohbet ekranından ibaret kalması, mevcut iş yazılımlarında (İnsan Kaynakları, Satış, Operasyon, Finans) eyleme dönüşememesi.
Servisi inceleYapay Zeka Destekli Mikroservis ve Dağıtık Sistem Mimari Tasarımı
Tekil (monolitik) yapay zeka uygulamalarının, yüksek kullanıcı yükü veya anlık trafik sıçramalarında çökmesi, ölçeklenememesi ve sistem genelinde kilitlenmelere yol açması.
Servisi inceleSüreç Otomasyonu, Otonom Etmenler ve İş Akışları
Otonom Yapay Zeka Etmenleri (Agentic Workflows) ve Çoklu Etmen Mimarisi
Doğrusal olmayan, birden fazla karar noktası içeren ve birden fazla departmanın dahil olduğu karmaşık iş süreçlerinin geleneksel kural tabanlı otomasyonlarla çözülememesi.
Servisi inceleAkıllı Belge İşleme (IDP) ve Karmaşık Veri Akış Hatları
Lojistik, gümrük, sigorta ve finans gibi sektörlerde her gün gelen binlerce farklı formattaki (PDF, taranmış evrak, el yazısı, karmaşık tablolar) belgenin manuel olarak sisteme girilmesinin yarattığı zaman ve maliyet kaybı.
Servisi inceleDepartman Odaklı Karar Destek ve Tahminleme Modülleri
Karar vericilerin, büyük veri yığınları arasında stratejik kararlar alırken zaman kaybetmesi ve analizlerin geçmiş veriye takılı kalması.
Servisi inceleGüvenlik, Veri Gizliliği ve LLMOps / Üretim Yönetimi
Kapalı Devre (On-Premise / Private Cloud) LLM Kurulumu ve Veri Güvenliği Katmanları
Finans, sağlık, savunma ve hukuk gibi regülasyona tabi sektörlerde, hassas verilerin üçüncü taraf API'lere gönderilmesinin veri güvenliği ve KVKK/GDPR açısından yasal risk oluşturması.
Servisi inceleGerçek Zamanlı LLMOps: Model İzleme, Güvenlik Duvarları (Guardrails) ve Rollback Altyapısı
Canlı ortamdaki modellerin zamanla performans kaybı yaşaması (model drift), zararlı veya uygunsuz yanıtlar üretmesi (prompt injection) ve bu durumlara anında müdahale edilememesi.
Servisi inceleCompute, Token ve Altyapı Maliyet Optimizasyonu
Canlıdaki yapay zeka sistemlerinde artan kullanıcı ve sorgu sayısı ile birlikte donanım (GPU) ve API token maliyetlerinin kontrolden çıkması.
Servisi inceleBir iş bizden nasıl geçiyor
Keşif
Problemi, veriyi ve başarı ölçütünü birlikte yazıyoruz. Çıktı bir teklif değil, ölçülebilir bir hedef.
Prototip
En riskli varsayımı ilk hafta test ediyoruz. Çalışmayacaksa erken öğrenmek en ucuz sonuçtur.
Üretim
İzleme, geri alma ve maliyet bütçesiyle canlıya alıyoruz. Sürüm çıkmak bir olay değil, rutin.
İşletme
Ölçüyor, iyileştiriyor ve ekibinize devrediyoruz. Bağımlılık bırakmak bir iş modeli değil.
Hangisiyle başlayalım?
Bir oturumda kendi verinizle görün, ya da önce yazıp ne yaptığımızı sorun.