AI seçim kararı · Danışmanlık

Yapay Zeka Tedarikçi, Model ve Platform Seçimi

Özellik tabloları kısa listedeki her seçeneği yeterli gösteriyor. Aralarındaki farkı, sizin belirttiğiniz iş, teknik, risk ve işletme kısıtları temsili ve olumsuz senaryolarda test edildiğinde görüyoruz.

Adayları hedeflenen kullanıma ve gerçek kısıtlarınıza bağlı ağırlıklı ölçütlerle karşılaştırıyoruz. Temsili ve olumsuz senaryolar maliyet, veri, taşınabilirlik, risk ve işletme ödünlerini gösteriyor. Desteklenmeyen iddialar açık soru olarak kalıyor, karar kaydı da seçimin hangi durumda yeniden inceleneceğini belirtiyor.

Öneri, kanıtı ve desteksiz kalan iddialarıyla birlikte geliyor. Karar vericiniz böylece özeti değil ödünleri kabul ediyor, yeniden inceleme nedenleri de karar kaydına yazılıyor.

Kısa listeyi test edelimAI stratejisi ve dönüşümünü görün
Yapay Zeka Tedarikçi, Model ve Platform Seçimi illüstrasyonu: yapay zeka yatırım kararlarını bir portföy panosunda planlayan ekip

Birlikte çalıştığımız 500'den fazla markadan birkaçı

Tüm referansları gör
  • Enerjisa
  • Sporx
  • Silverline
  • Albaraka Türk
  • Grandvision
  • Evreka

Adımlar, kapılar ve kararı verenler

Çalışma şeklimiz

Önce karar kurallarını netleştiriyoruz. Ardından karşılaştırılabilir kanıtı kuruyor, sıralamanın gerçekçi ve olumsuz kullanım koşullarında ayakta kalıp kalmadığını test ediyoruz.

  1. Kullanımı, yetkiyi ve karar kurallarını tanımlıyoruz

    Hedeflenen sonucu, adayları, yetkili karar vericiyi ve ağırlıkları şekillendirecek iş, teknik, risk, veri, maliyet ve işletme kısıtlarını birlikte belirliyoruz.

    Yapay zeka desteği
    Belirtilen kullanım, kısıtlar ve onaylı karar materyalinden ilk ölçüt setini hazırlıyor.
    İnsan onayı
    Ölçütler gerçek bir kullanımı ve yetkili bir kararı tarif ediyor mu? Ölçütleri, ağırlıkları ve hedeflenen kullanımla bağını seçim sorumlunuz teyit ediyor.

  2. Kaynak bağlantılı karşılaştırmayı kuruyoruz

    Onaylı materyali, temsili örnekleri, bağımlılıkları, bugünkü koşulları ve bilinen istisnaları yan yana düzenliyoruz. Dayanağı olmayan iddiaları açık soru olarak işaretlemeye devam ediyoruz.

    Yapay zeka desteği
    Onaylı aday materyalinden karşılaştırılabilir alanları çıkarıp ilk kanıt tablosunu hazırlıyor.
    İnsan onayı
    Her aday için puan vermeye yetecek karşılaştırılabilir kanıt var mı? Hangi iddianın puanlamaya girecek kadar desteklendiğine seçim sorumlunuz karar veriyor.

  3. Kolay senaryonun ötesindeki ödünleri test ediyoruz

    Puan kartını temsili ve olumsuz senaryolarda çalıştırıyoruz. Maliyet, veri, taşınabilirlik, risk veya işletme yükünün sıralamayı değiştirdiği noktaları ayrıca inceliyoruz.

    Yapay zeka desteği
    Kararlaştırılan puan kartını test senaryolarında çalıştırıyor ve sıralamanın değiştiği noktaları gösteriyor.
    İnsan onayı
    Öne çıkan seçenek zor senaryolarda da kabul edilebilir mi? Hangi ödünün ve olumsuz sonucun öneriyi değiştirdiğine seçim sorumlunuz karar veriyor.

  4. Seçimi, koşulları ve inceleme nedenlerini kaydediyoruz

    Seçim kaydı öneriyi, istisnaları, bağımlılıkları, açık kanıtı, kabul edilen ödünleri, sorumlu rolleri ve yeniden inceleme nedenlerini içeriyor.

    Yapay zeka desteği
    Puanlanan adaylar, açık kanıt, istisnalar ve koşullardan karar kaydı taslağı hazırlıyor.
    İnsan onayı
    Yetkili karar verici ödünleri ve kalan doğrulamayı kabul ediyor mu? Seçilen adayı, ödünleri, koşulları ve yeniden inceleme nedenlerini yetkili karar vericiniz kabul ediyor.

Adı konmuş, sizde kalan çıktılar

Elinize geçenler

Ölçütler, kanıt, istisnalar ve kabul edilen ödünler öneriyle birlikte kaldığı için karar daha sonra yeniden açılabiliyor.

  • Matris

    Ağırlıklı seçim puan kartı ve öneri

    Kabul edilen ölçüt ve ağırlıklar, aday puanları, belirleyici ödünler ve koşullu öneri.

  • Risk kaydı

    Kaynak dosyası ve desteksiz kalan iddialar

    Adaylara ait onaylı kaynaklar, varsayımlar, bağımlılıklar, desteksiz iddialar ve kanıt açıkları.

  • Test kanıtı

    Olumsuz senaryo notları ve değişen sıralama

    Sıralamayı veya işletme uyumunu değiştiren istisnalar dahil temsili ve olumsuz senaryo sonuçları.

  • Karar kaydı

    Seçilen aday, koşulları ve yeniden inceleme nedenleri

    Seçilen aday, koşullar, kalan riskler, sorumlu roller, gereken doğrulama ve yeniden inceleme nedenleri.

Kapsam ve dürüst sınırlar

Bu çalışmanın size uyduğu durumlar

Kısa liste özellik tablosunda birbirine benziyor, fakat iş ihtiyacı, teknik koşullar, risk, işletme yükü ve kanıt kalitesi eklendiğinde seçim değişiyorsa bu çalışma uygundur.

Şu durumlarda iyi bir seçim

  • Her tedarikçi biraz farklı bir şeyi ölçtüğü için üç ayrı ürün föyündeki iddialar önce yeniden kurulmadan yan yana konulamıyor.
  • İş, teknik, risk ve operasyon ekiplerinin her biri farklı bir kısıttan konuşuyor, kısa liste ise odada kimin olduğuna göre değişiyor.
  • Seçim önce satın almada, sonra uygulamada sorgulanacağı için kanıtı ve ağırlıklarıyla birlikte gelmesi gerekiyor.
  • Ölçütler birinin tablosunda duruyor, ama hedeflenen sonuca bağlanmıyor ve gerçekten sahip olduğunuz kısıtlara göre ağırlıklandırılmıyor.
  • Tedarikçi demoları tedarikçinin verisiyle çalışıyor, adayları kendi temsili ve olumsuz senaryonuzdan geçiren ise kimse olmuyor.
  • Bu seçimi özelliklerden çok maliyet, taşınabilirlik, veri koşulları ve işletme yükü belirleyecek, ama hiçbiri karşılaştırma tablosunda görünmüyor.
  • Bir öneri bekleniyor, ama kimin sahip olacağı, hangi koşulla geçerli sayılacağı ve neyin kararı yeniden açtıracağı konuşulmuyor.

Şu durumlarda başka bir çalışma daha doğru

  • Seçimin hukuk, satın alma ya da denetim tarafından onaylanmasını bekliyorsunuz. Puan kartını ve kanıtını biz hazırlıyoruz, bu onaylar yerinde kalıyor.
  • Hangi tedarikçinin en iyisi olduğuna dair kalıcı bir cevap istiyorsunuz. Öneri sizin kısıtlarınız, ağırlıklarınız ve inceleme tarihindeki kanıt için geçerli oluyor.
  • Asıl ihtiyaç sözleşme görüşmesi ya da uygulamanın kendisi oluyor. Seçim öneride bitiyor, o iş ayrıca kapsanmadıkça devam etmiyor.

Bunlardan biri sizin durumunuza daha yakınsa, buradan başlayın: AI stratejisi ve dönüşümünü görün

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.

Bu konuda ürettiğimiz içerikler

YazıAtaberk YüzatGrok 3: Yapay Zeka ile Dijital Dünyayı Keşfetme Rehberi YazıBurak PehlivanWebMCP Nedir? Agentic Web ve AI Ajanlarıyla Etkileşen Web SiteleriYazıCan MutioğluOpenAI Modelleri ve OpenAI API KullanımıYazıYiğit KonurMCP's Future: Competitive Analysis & 12-Month Outlook

Kullandığımız araçlar

Bu işin arkasındaki araçlar

  • Airtable

    Teknik bulguları satın alma, risk ve işletim kriterleriyle birleştiriyoruz

  • OpenRouter

    Farklı sağlayıcıların modellerini OpenRouter üzerinden aynı koşullarda test ediyoruz

  • Braintrust

    Kısa listedeki modelleri Braintrust ile aynı görevlerde değerlendiriyoruz

  • Helicone

    Her adayın gerçek maliyetini, latency'sini, retry'larını ve token kullanımını ölçüyoruz

  • Hugging Face

    Açık ağırlıklı modelleri, lisansları ve deployment seçeneklerini karşılaştırmaya katıyoruz

Sonraki adım

Kısa listeyi gerçek çalışma koşullarında test edin

Adayları, hedeflenen kullanımı, mevcut kısıtları ve yetkili karar vericiyi paylaşın. Sıralamayı hangi ölçütlerin değiştirdiğini ve kanıtın nerede eksik kaldığını birlikte görelim.
Kısa listeyi değerlendirelim

Karar vermeden önce

Sık duyduğumuz sorular

Adayları, hedeflenen kullanımı, temsili ve olumsuz örnekleri, mevcut kısıtları, bulunan kanıtı, sorumlu rolleri ve sonucu kabul etmeye yetkili kişiyi istiyoruz. Hassas kaynaklar için amaç ve erişim sınırını baştan belirliyoruz.