Gürültüden sinyale.
Üretimde çalışan AI, işinizi bilen ekipten.

Sizin veriniz. Sizin süreciniz. Üretimdeki AI.

Kurumsal bilgiyi kaynağı görünür bir cevaba dönüştüren RAG sistemleri, yapılandırılmamış metni veriye çeviren GenAI akışları, geliştirme hattını hızlandıran agentic pipeline’lar ve prototipte kalan akışların üretime alınması. On beş yıllık üretim sistemi deneyimini AI tarafına taşıyoruz.

AI ekibimizle konuşalım → Nerede devreye giriyoruz?
25+üretimde çalışan platform
15+ yılüretim sistemi deneyimi
8sektörde sorumluluk
Nerede devreye giriyoruz?

Dört problem,
dört ayrı AI mimarisi.

Durumunuzu anlatın →
01 Problem GenAI / RAG

Kurumsal bilgi dağınık, cevap aramak saat yakıyor

Sözleşmeler, prosedürler, ürün dokümanları ve geçmiş yazışmalar farklı sistemlerde duruyor. Yeni gelen ekip üyesi aylarca yetişemiyor; destek ekibi daha önce yanıtlanmış soruları yeniden yanıtlıyor.

Çözümümüz

Kurumsal arama ve asistan

Kurumun kendi dokümanları üzerinde çalışan bir erişim katmanı kuruyoruz. Her cevap dayandığı paragrafa bağlanıyor, veri kurumun kendi ortamından çıkmıyor.

  • ÖncesiCevabı bulmak için dokümanlarda saatler
  • SonrasıKaynağı görünür, saniyeler içinde cevap
02 Problem GenAI

Yapılandırılmamış metin elle veriye çevriliyor

Serbest metinli sağlayıcı çıktıları, PDF faturalar, e-postalar ve form içerikleri insan eliyle sisteme giriliyor. Hacim büyüdükçe hem maliyet hem hata oranı birlikte büyüyor.

Çözümümüz

Metinden yapıya çıkarım

Serbest metni tanımlı bir şemaya çeviriyoruz. Çıktı şema doğrulamasından geçiyor; güven eşiğinin altında kalan kayıtlar otomatik kabul edilmiyor, insana yönleniyor.

  • ÖncesiHer kayıt elle giriliyor
  • SonrasıÇoğunluk otomatik, yalnızca istisna insana düşüyor
03 Problem Agentic AI

Geliştirme döngüsü tekrar eden işlerle yavaşlıyor

Kod gözden geçirme, test yazımı, sürüm notu, bağımlılık güncellemesi ve tekrarlayan düzeltmeler ekibin zamanının önemli bir bölümünü alıyor. Ekip büyüdükçe bu yük de büyüyor.

Çözümümüz

Otomatikleşen geliştirme hattı

Geliştirme hattına, tanımlı sınırlar içinde iş yapan ajanlar yerleştiriyoruz. Her adım doğrulamadan geçiyor, alınan kararların izi tutuluyor ve insan onayı gereken noktalar açıkça belirleniyor.

  • ÖncesiTekrar eden işler mühendis zamanını alıyor
  • SonrasıEkip ürün kararına odaklanıyor, rutin hatta kalıyor
04 Problem LLM üretim mühendisliği

AI denemesi çalışıyor ama üretime alınamıyor

Demo ikna edici, üretim kararı çıkmıyor: çıktı kalitesi ölçülemiyor, maliyet öngörülemiyor ve model ya da sağlayıcı değiştiğinde ne olacağı bilinmiyor.

Çözümümüz

Akışların üretime alınması

Çok adımlı LLM akışlarını ölçülebilir hâle getiriyoruz: çıktı değerlendirme setleri, maliyet ve gecikme izleme, sağlayıcıdan bağımsız soyutlama ve çalışmadığında dönülecek bir yol.

  • ÖncesiDemo var, üretim kararı yok
  • SonrasıÖlçülen, izlenen ve geri alınabilir bir servis
Üretimdeki sonuç

AI’ı nerede üretime aldık,
müşteri için ne değişti?

Tüm çalışmalar →
ServerlessAWS üzerinde LLM + vektör arama
Customer Intelligence (AI)

Dağınık müşteri verisi, serverless AWS mimarisinde aksiyon alınabilir içgörüye dönüştü.

NEXT AI’ın müşteri verisi birden fazla kaynağa dağılmıştı; her analiz manuel yorumlama gerektirdiği için kapasite doğrudan ekip büyüklüğüne bağlıydı. Veri toplama ve normalizasyon akışlarını, LLM tabanlı sınıflandırmayı ve vektör arama ile segment analizini serverless bir AWS mimarisinde kurguladık; solution architect ve DevOps sorumluluğunu üstlendik. Platform ham veriden doğrudan aksiyon alınabilir içgörü üretiyor, altyapı maliyeti ise kullanımla orantılı ölçekleniyor.

Platform →
%20daha düşük cloud maliyeti, aynı iş hacmi
Travel Distribution Platform

Çok sağlayıcılı envanter tek modelde birleşti, aynı hacim %20 daha düşük cloud maliyetiyle karşılanır hâle geldi.

Obilet’in otobüs, uçak ve tren envanteri; her biri farklı veri modeli ve hata davranışı sunan sağlayıcılardan besleniyordu ve her yeni entegrasyon, arama ile rezervasyon akışında regresyon riski oluşturuyordu. Envanteri tek bir iç modelde normalize ettik, istasyon eşleştirmesini coğrafi yakınlık ve GIS ile çözümledik, sağlayıcı kaynaklı hataları izole ederek AWS tarafında kaynak kullanımını yeniden yapılandırdık. Platform bugün sağlayıcıdan bağımsız çalışıyor, yoğun sezonda öngörülebilir performans veriyor ve aynı iş hacmini yaklaşık %20 daha düşük cloud maliyetiyle karşılıyor.

Vaka incelemesini oku →
Nasıl ilerliyoruz?

Teşhisten sürekliliğe,
her aşaması ölçülebilir.

Teşhisle başlayalım →
01 1–2 hafta

Teşhis

Süreci, veriyi ve kısıtları inceliyoruz; AI’ın en çok karşılık vereceği noktayı belirliyoruz. Uygun bir yer çıkmazsa bunu da açıkça söylüyoruz.

02 2–4 hafta

Kanıt

Gerçek veriniz üzerinde çalışan bir prototip ve ölçüm. Devam kararı tahmine değil, önceden anlaştığımız başarı ölçütüne dayanıyor.

03 6–12 hafta

Üretim

Güvenlik, yetkilendirme, izleme, değerlendirme setleri ve dokümantasyonla birlikte devreye alma. Kurduğumuz her şeyin sahibi sizsiniz.

04 sürekli

Süreklilik

Model ve akış güncellemeleri, kalite ile maliyet takibi, yeni ihtiyaçlara göre kapsamın genişletilmesi.

Teşhis aşamasının sonunda AI’ın karşılık vermeyeceği sonucuna varırsak bunu da söylüyoruz; çalışmayacak bir işi satmak iki taraf için de maliyetlidir.

Sık sorulanlar

Bize en çok
sorulan beş soru.

AI ve veri mühendisliği →
Bir AI projesi ne kadar sürer?

Teşhis ve kanıt aşamaları birlikte genellikle 4–6 hafta sürer; üretime alma, kapsama göre 6–12 hafta daha gerektirir. Net süreyi tahminle değil, teşhis aşamasının sonunda veriyi ve entegrasyon yüzeyini gördükten sonra veriyoruz.

Başlamak için ne tür bir veriye ihtiyaç var?

Doğru sonucun neye benzediğini gösteren örneklere. Büyük bir veri kümesi şart değil; iyi belgelenmiş küçük bir örnek seti çoğu zaman başlamak için yeterlidir. Teşhis aşamasında girdileri, beklenen çıktıları ve kabul ölçütünü birlikte tanımlıyoruz.

Verimiz dışarı çıkar mı?

Çıkmasını istemiyorsanız çıkmaz. Kurulumu kurumun kendi bulut hesabı içinde kurgulayabiliyoruz; hangi verinin nereye gittiği, hangi sağlayıcıya ne gönderildiği ve ne kadar süre saklandığı baştan yazılı olarak tanımlanıyor.

Mevcut sistemlerimizle entegre olur mu?

Ölçülebilir faydanın en hızlı geldiği yer zaten burası. AI bileşenlerini ayrı bir ada olarak değil, verinizin hâlihazırda bulunduğu sistemlere bağlanan bir katman olarak kuruyoruz.

Maliyet neye göre belirleniyor?

Kapsama, entegrasyon derinliğine ve üretim beklentisine göre. Teşhis aşamasından sonra sabit bir teklif veriyoruz. Model kullanımından doğan işletme maliyetini de baştan öngörülebilir hâle getiriyoruz; sürpriz fatura bizim için de başarısızlıktır.

Birlikte çalışalım

AI’ın işinizde nerede karşılık vereceğini birlikte bulalım.

Hangi süreci hızlandırmak istediğinizi ve elinizdeki veriyi anlatın; teşhis aşamasında ölçülebilir bir hedef tanımlayalım.

Projeyi başlatalım → Çalışmalarımızı görün