Gerçek bir kullanıcı işiyle başlıyor, en küçük faydalı ürün dilimini geliştiriyor ve temsili koşullarda test ediyoruz. Uygulamayı kanıtı, kontrolleri ve adı belli işletme sorumlularıyla birlikte devrediyoruz.

Birlikte çalıştığımız 500'den fazla markadan birkaçı. Kendi işimizi production'daki 100'den fazla AI workflow'u üzerinden yürütüyoruz.

Tüm referansları gör

13 hizmet, keşif ve kavram kanıtından entegrasyona, model uyarlamaya ve devir teslime kadar uzanıyor. Her biri farklı bir ürün veya mühendislik sorusuna yanıt veriyor.

Geliştirin ve Entegre Edin

Yapay ZekaPoC Geliştirme

Çalışmanın merkezine yanlışlanabilir tek hipotezi koyuyoruz. Onu destekleyebilecek ya da çürütebilecek en küçük güvenilir deneyi kuruyor, ardından kanıtı ekleyerek ilerletme, değiştirme veya durdurma önerisi sunuyoruz.

Ürün fikrinizde tek hipotezin sonraki yatırım kararını değiştirmesi bekleniyorsa production iddiası kurmadan en küçük güvenilir PoC deneyini seçin.

Yapay Zeka Pilotve MVP Geliştirme

Kontrollü bir kullanıcı grubu, işletilebilir ürün dilimini gerçek workflow'da kullanıyor. Kalite, benimseme, destek talebi, maliyet, olaylar ve işletme yükü ölçekleme, değiştirme ya da durdurma kararına kanıt oluyor.

Prototip çalışıyor, fakat gerçek workflow’daki kullanım, destek yükü ve olaylar bilinmiyorsa kontrollü kullanıcı grubuyla pilot ve MVP geliştirin.

Özel Üretken YapayZeka Uygulaması Geliştirme

Kullanıcı yolculuğunu, uygulama durumunu, veri ve kimlik yollarını, model davranışını, kontrolleri ve değerlendirmeyi, yayından sonra adı belli bir ekip tarafından işletilebilecek odaklı bir üretken AI ürününde birleştiriyoruz.

Doğrulanmış kullanıcı işi durum, kimlik, veri yolu, model davranışı ve işletme sorumluluğunu tek üründe gerektiriyorsa özel üretken AI uygulamasını seçin.

Kurumsal Yapay ZekaCopilot Geliştirme

İnsanların işi hazırlamasına ve kararları değerlendirmesine yardımcı olan bir asistanı mevcut workflow'un içine yerleştiriyoruz. Kullanılan kaynaklar, rolün yetkisi, izinler ve insan onayı çalışma boyunca görünür kalıyor.

Mevcut workflow’da insanların hazırladığı veya kontrol ettiği tekrarlı işi desteklemek, son aksiyonu insanda tutmak istiyorsanız kurumsal copilot geliştirin.

Yapay Zeka ile Dokümanİnceleme Uygulaması Geliştirme

Uzmanınız dokümanları aynı çalışma alanında karşılaştırıyor ve her sonucun dayandığı bölümü açabiliyor. Kaynak sürümü, çelişkiler, belirsizlik, düzeltmeler ve inceleyen kişinin kararı vaka kaydında korunuyor.

Ürün kararınız çok sayıda dokümanı karşılaştırıp her sonucu kaynak bölümü, sürüm ve uzman kararıyla saklamayı gerektiriyorsa doküman inceleme uygulamasını seçin.

LLM APIEntegrasyonu

Uygulamanızı model API'lerine, ürünün geri kalanının güvenebileceği bir sözleşmeyle bağlıyoruz. Sağlayıcı ayrıntılarını sınırın içinde tutuyor, şemaları, gizli bilgileri, doğrulamayı, yeniden denemeleri, geri dönüşleri, bütçeleri ve hata sinyallerini ayrı ayrı test ediyoruz.

Model çağrısı prototipte çalışıyor ama şema, gizli bilgi, yeniden deneme, bütçe ve hata sınırı yoksa LLM API entegrasyonuna yönelin.

Kurumsal YapayZeka Entegrasyonu

AI yeteneğini kurumsal sistemlere bağlarken bu sistemlerin uyguladığı kontrolleri koruyoruz. Kimlik, veri, event, işlem, mutabakat, hata sonrası kurtarma, denetim kanıtı ve destek sorumluluğu bütün işlem yolu boyunca görünür kalıyor.

AI ürün dilimi kurumsal kimlik, event veya işlem sınırını geçecekse mutabakat, kurtarma ve destek sorumluluğu taşıyan kurumsal entegrasyonu seçin.

İnce Ayar VeriSeti Kürasyonu

İyi örnekleri bir klasörde toplamak, eğitim dataset'i kurmaya yetmiyor. Her kaydın nereden geldiğini ve hangi hakla kullanılabildiğini belgeliyor, etiketleme kurallarını birlikte kalibre ediyor, tekrarları ayıklıyor ve değerlendirme örneklerini eğitim verisinden ayrı tutuyoruz. Teslimde elinizde izinli, temsili ve sürümlü bir dataset kalıyor. Bu çalışma model eğitimi içermiyor.

Fine-tuning ürün kararından önce örneklerin izin, temsil, etiket tutarlılığı ve test bölmesi açısından hazırlanması gerekiyorsa veri seti kürasyonunu seçin.

LLM Fine-Tuning veModel Özelleştirme

Fine-tuning kararı için önce kararlı bir davranış farkı görmemiz gerekir. Aynı ayrılmış görevleri prompt ve RAG baseline'larıyla test ediyoruz. Fark hâlâ anlamlıysa her eğitim koşusunu sürümlüyor, görev kazanımını kritik hatalar, genel yetenek gerilemesi, tutarlılık, maliyet ve latency ile birlikte inceliyoruz.

Prompt ve RAG baseline’ından sonra kararlı davranış farkı sürüyorsa sürümlü koşular ve regresyon testleriyle LLM fine-tuning’e geçin.

AlanUyarlaması

Alan uyarlaması, uzmanlık işini tanımlayan dil, biçim ve tekrar eden görevlere odaklanıyor. Her uyarlamayı mevcut prompt veya RAG baseline'ıyla karşılaştırıyor, genel vakaları ayrılmış test setinde tutuyoruz. Alan kazanımını daha geniş yetenek kaybı, işletim maliyeti ve yenileme işiyle birlikte değerlendiriyoruz.

Ürün alanınıza özgü dil ve biçimlerde zorlanıyorsa, genel yetenek kaybı ile yenileme maliyetini birlikte ölçen alan uyarlamasını seçin.

Yapay Zeka Ürün Keşfive Deneyim Tasarımı

Mühendislik ekibi bir ürün yönüne bağlanmadan önce kullanıcı işini, AI'ın rolünü, belirsiz anları, inceleme noktalarını, geri dönüş yollarını, bağımlılıkları ve kabul kararlarını test edilebilir hâle getiriyoruz.

Kullanıcı işi, AI’ın rolü ve inceleme noktaları ekip içinde farklı anlatılıyorsa mühendislikten önce ürün keşfi ve deneyim tasarımına yönelin.

Model Seçimi veBaseline Karşılaştırması

Sistemin hangi müdahale sınıfına ihtiyaç duyduğu netleştikten sonra sıra modeli seçmeye geliyor. Adayların her birini aynı gerçek görevler, güvenlik vakaları, latency koşulları ve maliyet varsayımlarıyla deniyoruz. Elinizde tekrarlanabilir bir baseline ve seçimin hangi koşullarda geçerli olduğunu gösteren bir kayıt kalıyor.

Müdahale sınıfı belli, fakat hangi modelin gerçek görev, güvenlik, latency ve maliyet koşullarında uygun olduğu açık değilse baseline karşılaştırması yapın.

Fine-Tuning, RAG vePrompt Yaklaşımı Değerlendirmesi

Zayıf bir yanıt tek başına sorunun prompt'ta mı, RAG tarafında mı, fine-tuning ihtiyacında mı yoksa sistemin başka bir parçasında mı olduğunu söylemez. Önce hata ve güncelleme pattern'ini inceliyoruz. Ardından en küçük inandırıcı müdahale sınıfını sınırlı deneylerle sınayıp neyin geliştirmeye değer olduğuna bakıyoruz.

Zayıf ürün yanıtının prompt, RAG, fine-tuning veya başka bir katmandan geldiği bilinmiyorsa sınırlı deneylerle müdahale yaklaşımını değerlendirin.

Yayına alınan ürünün kullanıcı deneyimi, model davranışı, veri, entegrasyon, değerlendirme, güvenlik, maliyet ve onu işletecek ekiplerle birlikte çalışması gerekiyor.

Önümüzdeki karar için gereken kanıtı üretebilecek en küçük ürün dilimiyle başlıyor, mevcut baseline'la karşılaştırıyor ve kapsamı yalnızca kanıt yeni bir yatırımı desteklediğinde büyütüyoruz.

Kullanıcı işini, hedeflenen sonucu ve devam, değiştir ya da durdur diyecek kişiyi geliştirmeye başlamadan önce belirliyoruz.

Ürün kararını adıyla yazıyoruz — kullanıcı işi, hedeflenen sonuç, kısıtlar, eldeki kanıt ve karar sahibi — ardından yaklaşımı seçmeden önce gerçek kullanıcıları, sistemleri, veriyi, bilinen hataları ve mevcut kontrolleri okuyoruz. Zeo önümüzdeki kararı yanıtlayabilecek en küçük çalışır dilimi geliştiriyor, mevcut baseline ile karşılaştırıyor ve kararı doğrulayacak vakaları değil değiştirebilecek vakaları çalıştırıyor. Kapsamı büyütmek varsayılan değil, kanıtın desteklediği ayrı bir taahhüt. Teslimde kabul edilen davranış, açık kalan istisnalar, destek ve izleme görevleri ile geri alma veya yeniden inceleme koşulları adı belli işletim sorumlusuna geçiyor.

Her kararı incelenebilir bir kayıt ve adı belli bir sorumluyla kapatıyoruz.

Ürün kararını netleştiriyoruz
Kullanıcı işini, hedef sonucu, kısıtları ve mevcut kanıtı netleştiriyor, ilerletme, değiştirme ya da durdurma yetkisini adı belli bir kişiye bağlıyoruz.
Çalışma koşullarını inceliyoruz
Ürün yaklaşımını seçmeden önce temsili kullanıcıları, sistemleri, veriyi, bilinen hataları ve mevcut kontrolleri inceliyoruz.
Faydalı dilimi geliştirip zorluyoruz
En yalın uygulanabilir yaklaşımı seçiyor, sınırları belli ürün dilimini geliştiriyor ve kararı değiştirebilecek vakalarla test ediyoruz.
İşletme sorumluluğunu devrediyoruz
Kabul edilen davranışı, açık istisnaları, destek ve izleme görevlerini, geri alma yolunu ve sonraki inceleme tetikleyicilerini adı belli sorumlulara devrediyoruz.

Zeo'da operasyonda çalışan her danışmanın güvenli LLM erişimi ve eğitimi var, AI günlük işin içinde duruyor. Beşi AI Bootcamp'imizden geçti ve neyin değişmesini beklediğini yazdı.

Generative AI, günlük hayatımızı ve temas ettiği her sektörü değiştirebilecek çok büyük bir potansiyele sahip. Teknoloji geliştikçe yaratıcılık, problem çözme ve inovasyon tarafındaki kullanım alanları da genişliyor. Gerçekçi görsel, video ve müzik üretiminden ilaç araştırmalarına ve tasarıma kadar birbirinden oldukça farklı alanlar bunun içinde yer alıyor. Bu kapsamın büyümeye devam edeceğini ve birçok sektörde derin bir etki yaratacağını düşünüyorum. E-ticaret, sağlık, finans ve başka sektörler, generative AI'ı ilgi çekici ve kişiselleştirilmiş deneyimler oluşturmak, iş süreçlerini optimize etmek için kullanabilecek.

Benzersiz içerik ve çözümler üretebilmesi yeni olasılıkların önünü açacak, verimliliği artıracak.

Ozan Ketenci

Generative AI, SEO ve dijital pazarlamayla birlikte başka sektörleri de dönüştürme potansiyeline sahip ve yakın gelecekte hayatımızda önemli bir rol oynayacak. Kişiselleştirilmiş deneyimler, daha etkili pazarlama, veriyi daha hızlı yorumlama ve daha hızlı aksiyon alma gibi kullanım biçimleri göreceğiz. Ürün ve hizmetler gelişecek, müşteri iletişimi gibi iş süreçleri daha verimli hale gelecek. Bu gelişmelere ayak uyduramayan kurumlar, AI'ı işine dahil eden şirketlerin gerisinde kalacak.

Kendi sektörünüzde kullanabileceğiniz AI uygulamalarını vakit kaybetmeden planlamaya başlamalısınız.

Samet Özsüleyman

Generative AI'la birlikte bilgisayar devrimi kadar etkili olabilecek bir dönüşüme tanıklık ediyoruz. Bu, iş hayatı ve endüstriler için tarihi bir an. Bugün çoğumuz için teknoloji hâlâ ChatGPT gibi büyük generative AI arayüzlerini işte veya günlük hayatta kullanmakla sınırlı görünüyor. Oysa bu, teknolojinin potansiyelinin yalnızca yüzeyi. Modelleri içerik üretiminin ötesinde kendi workflow'larına ve müşteri süreçlerine dahil eden işletmeler, önümüzdeki yıllarda çok büyük rekabet avantajları elde edecek.

Generative AI'ın en kısa sürede tüm yönetim kurullarının gündemine girmesi gerektiğine inanıyorum.

Hande Parmaksız

AI'ı bugün ve geleceğin en heyecan verici teknolojisi olarak görüyorum. Potansiyelinin sınırsız olduğuna inanıyorum. Henüz buzdağının görünen kısmındayız. AI hızla gelişiyor ve farklı sektörlerde neler yapabileceğinin önemli bir bölümü hâlâ keşfedilmiş değil. Dijital işlerde şimdiden büyük bir etki yarattı, ilerleyen yıllarda başka endüstrileri yeniden şekillendiren atılımlar göreceğiz.

AI'ın potansiyeli büyümeye devam edecek. Hiçbir sektör verimlilik ve ilerleme açısından sunduğu bu fırsatı göz ardı edemez. Her yeni adımda başka boyutlar keşfedecek ve AI'ın doyum noktası olmadığını göreceğiz.

Can Mutioğlu

Büyük teknoloji şirketlerinin generative AI alanındaki çalışmalarının önümüzdeki yıllarda çok daha geniş bir etki yaratması muhtemel. Sanat ve tasarım gibi yaratıcı sektörlerde, ayrıca sağlık ve finans gibi hassas alanlarda yeni çalışma biçimlerinin ortaya çıkmasını bekliyorum. Teknoloji günlük hayata girdikçe etik ve risk sorularını da beraberinde getiriyor. Yeni gelişmeleri yakından takip edip deneyimleyebilmek, generative AI'ı benim için son yılların en heyecan verici potansiyeli haline getiriyor.

Gelecekte generative AI'ın toplumun yararına daha fazla kullanıldığını görmeyi sabırsızlıkla bekliyorum.

Ezgi Gülsen Yaylı

AI, e-ticaret ve içerik üretimi üzerine üç Digitalzone konuşmasını izleyebilirsiniz.

Gelecek Tahmininizden Daha Hızlı Gelecek

Yiğit Konur, Wope

E-Ticaret Şirketleri için Yapay Zekanın Etkili Kullanımı

Burak Pehlivan, Wope

Yapay Zeka ile Google Algoritmalarına Uyumlu İçerik Üretmek

Mert Erkal, Stradiji

Zeo'da agent, chatbot ve RAG sistemlerini kıdemli mühendisler kuruyor ve canlıya çıktıktan sonra işletmeyi de onlar sürdürüyor. Aşağıdaki danışmanlar bu sayfanın kapsadığı işe göre eşleşen o ekip.