Yapay Zeka Kullanım Senaryosu Fizibilite Değerlendirmesi
Çalışan bir model demosu tek bir soruyu yanıtlıyor. Use case'in değer, veri, model davranışı, entegrasyon, risk ve günlük işletim karşısında ayakta kalıp kalmadığı başka bir soru, yatırımı da ikincisi belirliyor.
Fizibiliteyi yalnızca çalışan bir model demosuyla ölçmüyoruz. Değer, veri, model davranışı, entegrasyon, risk ve günlük işletimi tek gerekçe içinde test ediyor, use case sorumlusuna ilerletme, deneme, hazırlama veya durdurma seçeneklerinden birini öneriyoruz.
Use case sorumlunuz ilerletme, deneme, hazırlama ve durdurma seçeneklerinden birini imzalıyor. Fizibilite kanıtı ve arkasındaki varsayımlar da o kararın yanında duruyor.


Birlikte çalıştığımız 500'den fazla markadan birkaçı
Tüm referansları görAdımlar, kapılar ve kararı verenler
Çalışma şeklimiz
Tek bir bağlantılı fizibilite gerekçesi kuruyoruz. Demo güçlü görünse bile değer, veri, model, entegrasyon, risk veya işletmedeki bir zayıflık sonucu değiştirebilir.
Karar çerçevesini netleştirin
Hedeflenen değeri, kullanıcıları, workflow'u, kısıtları, karar verici kişiyi ve dört sonucu birbirinden ayıracak kanıtı baştan kararlaştırıyoruz.
- Yapay zeka desteği
- Kabul görüşmesindeki notlardan kullanım sınırının ve kanıt kontrol listesinin ilk taslağını çıkarır
- İnsan onayı
- Bu use case, savunulabilir bir karar için yeterince dar mı? Sınırın savunulabilir bir karara yetecek kadar dar olduğunu use case sorumlunuz onaylar.


Bağımlılıkları haritalayın
Veri, model seçenekleri, entegrasyon yolları, işletme sorumlulukları, riskler ve varsayımlar arasındaki bağımlılıkları tek gerekçe üzerinde haritalıyoruz.
- Yapay zeka desteği
- Teknik belgelerden veri, model ve entegrasyon bağımlılıklarını ilk haritada bir araya getirir.
- İnsan onayı
- Hangi bağımlılık use case'i geçersiz kılabilir? Hangi bağımlılığın fizibilite gerekçesini geçersiz kılabileceğine use case sorumlunuz karar verir


Sahadan vakaları test edin
Temsili ve olumsuz vakaları kabul koşullarına göre test ediyoruz. Gerekçenin nerede tuttuğunu, nerede deneme gerektirdiğini ve hangi kanıtın hâlâ eksik olduğunu ayrıca kaydediyoruz.
- Yapay zeka desteği
- Gerçek ve olumsuz test vakalarını kabul koşullarına karşı çalıştırıp istisnaları kayda alır.
- İnsan onayı
- Kritik vakalar ilerletme, deneme, hazırlama veya durdurma seçeneklerinden hangisini destekliyor? Hangi kritik vakanın hangi kararı desteklediğine use case sorumlunuz karar verir


Sonucu kayda geçirin
Use case sorumlusu önerilen sonucu, koşulları ve kalan riskleri görüyor. Sonraki denemenin, hazırlık işinin veya durma kararının sorumlusu da aynı kayda giriyor.
- Yapay zeka desteği
- Test edilen vakalardan, koşullardan ve kalan risklerden sonuç dosyasının taslağını çıkarır.
- İnsan onayı
- Sonucu kim kabul edecek ve sonraki işi kim üstlenecek? Sonucu ve sonraki işin sorumlusunu use case sorumlunuz kabul eder


Adı konmuş, sizde kalan çıktılar
Elinize geçenler
Teslimatlar dört sonuçtan birine nasıl ulaşıldığını ve hangi varsayım, istisna veya bağımlılığın bu sonucu değiştirebileceğini gösteriyor.


Karar kaydı
İlerletme, deneme, hazırlama veya durdurma dosyası
Sınırları belli use case için önerilen sonucu, gerekçeyi, koşulları, kalan belirsizliği ve sonraki işi açıklıyor.


Matris
Fizibilite kararının dayandığı kanıt ve varsayımlar
Fizibilite sonucunu değiştirebilecek kaynakları, açık varsayımları, seçenek bağımlılıklarını ve soruları bir araya getirir.


Test kanıtı
Denenen vakaların sonuç ve istisna raporu
Fizibilite boyutlarında test edilen vakaları, gözlenen davranışı, kabul sonuçlarını ve istisnaları ortaya koyar.


Yol haritası
Fizibilite sonucunun onay ve devir notu
Kabul edilen sonucu, sorumluları, koşulları, kalan riskleri ve bir sonraki inceleme tarihini ya da durma koşulunu bir araya getirir.
Kapsam ve dürüst sınırlar
Bu çalışmanın size uyduğu durumlar
Use case test edilecek kadar netleşmiş olsa da değer, teknik yol, işletme biçimi veya risk gerekçesi yatırımı hâlâ geçersiz kılabiliyorsa bu değerlendirme kullanılır.
Şu durumlarda iyi bir seçim
- Demo çalışıyor, ama use case'in gerçek verinizle, entegre olacağı sistemlerle ve onu her gün işletecek ekiple karşılaşınca ayakta kalıp kalmadığını kimse denemiyor.
- Use case'e duyulan heves cevaplardan hızlı büyüyor, açık kalan fizibilite sorularının listesi ise hiçbir yere yazılmıyor.
- Yatırımı üstlenecek kişi işi durdurmaya gerçekten açık, çünkü olumsuz bir bulgu onun için olumlu bulgu kadar değer taşıyor.
- Değer, veri, model davranışı, entegrasyon, risk ve günlük işletim tek tek makul görünüyor, ama hiçbiri tek bir kararda birbirine karşı tartılmıyor.
- Elinizde kısmi kanıt, bir seçenek listesi ve bağımlılıklara dair kabaca bir fikir var, ama finans ya da mühendislik sorguladığında ayakta kalan bir gerekçe yok.
- Kabul edilebilir davranışın ölçütü belirlenmediği için istisna tartışması her toplantıda baştan başlıyor ve karar bir türlü olgunlaşmıyor.
- Yakında bir karar bekleniyor, ama olası sonuçların her biri için sonraki adımın ne olacağı hiçbir yerde yazmıyor.
Şu durumlarda başka bir çalışma daha doğru
- Doğrudan geliştirmeyi istiyorsunuz. Bu çalışma başlanıp başlanmayacağına karar veriyor, mühendislik ve sürekli işletim ayrı kapsam olarak konuşuluyor.
- Sonucu bir düzenleyicinin ya da sertifikasyon kuruluşunun kabul etmesi gerekiyor. Dosya neyi test ettiğimizi kaydediyor, bunu onaya çevirmek yetkili uzmanınıza kalıyor.
- Garantili bir getiri, taahhüt edilmiş bir doğruluk oranı ya da risksiz bir yayın arıyorsunuz. Fizibilite çalışması bu üçünü de veremiyor.
Bunlardan biri sizin durumunuza daha yakınsa, buradan başlayın: Ana hizmeti inceleyin
Tavsiye veren ekip aynı zamanda kuruyor
Zeo 2011'den bu yana 500'den fazla markayla çalıştı. AI'ın işinizin neresine uyup neresine henüz uymadığına karar verirken aynı masada, production'da AI sistemleri kuran ve işleten kıdemli mühendisler ve stratejistler oturuyor. Verdiğimiz tavsiye de gerçekten çalışan sistemlerden gelen deneyime dayanıyor.

Elif Naz Akan Karakoç
Senior SEO Executive

Yiğit Konur
Founder & Chief Strategy Officer

Didem Himmetli
Marketing Executive

Burak Pehlivan
Co-founder & CEO

Ataberk Yüzat
SEO Executive

Mehmet Aktuğ
Co-Founder & COO

Aybüke Göktuna
Senior SEO Analyst
Bu konuda ürettiğimiz içerikler
Kullandığımız araçlar
Bu işin arkasındaki araçlar
AirtableVarsayımları, istisnaları, sorumluları ve nihai kararı Airtable üzerinde birleştiriyoruz
OpenRouterFizibilitenin farklı modellerde geçerliliğini OpenRouter tek entegrasyonu üzerinden doğruluyoruz
BraintrustTemsili kullanım vakalarını ve kritik hata durumlarını Braintrust ile değerlendiriyoruz
JupyterDeğer, veri, maliyet ve operasyon varsayımlarını Jupyter'da yeniden hesaplayabiliyoruz
Sonraki adım
İlerletme, deneme, hazırlama ve durdurma seçeneklerini test edin


Karar vermeden önce


















