Yapay zekâ danışmanlığı: Şirketler doğru desteği nasıl seçer?

Neden şimdi bu kadar çok şirket destek arıyor?

Türkiye'de 10 ve daha fazla çalışanı olan girişimlerin yapay zekâ kullanımı bir yılda %7,5'ten %14'e çıktı ^[1]. Yapay zekâyı düşünüp kullanmayan girişimlerin %72,3'ü uzmanlık eksikliğini en büyük engel olarak gösteriyor ^[1]. Bünyesinde BİT uzmanı çalıştıran girişimlerin oranı ise %15,2'de kalıyor ^[2]. Kısacası talep hızla artıyor, şirket içindeki uzmanlık aynı hızla artmıyor.

Dünyada da tablo benzer. Gartner, 2026 sonuna kadar kuruluşların yapay zekâya hazır veriyle desteklenmeyen yapay zekâ projelerinin %60'ını bırakacağını öngörüyor ^[3]. Bu yüzden doğru desteği seçmek, doğru aracı seçmekten daha belirleyici hale geliyor.

Seçmeden önce sorulacak 7 soru

1. Hangi iş sorununu çözüyoruz? İyi bir danışman konuşmaya modelle değil, kararla başlar: hangi karar daha hızlı ya da daha doğru verilecek?
2. Verimiz bu iş için yeterli mi? Veriniz yetmiyorsa bunu ilk görüşmede duymalısınız. Gartner'ın uyarısı tam olarak bu noktaya işaret ediyor ^[3].
3. Başarıyı nasıl ölçeceğiz? Talep tahmininde hata oranı, raporlamada kazanılan saat, asistanda doğru cevap oranı gibi ölçütleri baştan yazın.
4. İlk sonuç ne zaman görülür? Kapsamı belli, birkaç haftalık bir pilot, aylarca süren belirsiz bir projeden daha az risk taşır.
5. Sistemi kim çalıştıracak? Proje bittiğinde modelin nasıl güncelleneceği ve kimin sahipleneceği yazılı olmalı.
6. Kişisel veriler nasıl ele alınacak? KVKK'nın üretken yapay zekâ rehberi bu konuda iyi bir başlangıç noktası sunar ^[4]. Hangi verinin hangi araca girdiğini netleştirin.
7. İşi kim yapacak? Satış görüşmesini yapan kişiyle işi yapan kişinin aynı olup olmadığını sorun.

Çalışma modelleri: Hangisi size uyar?

Klarvo'da bu dört modelin hepsiyle çalışıyorum. Çoğu şirket için doğru başlangıç ~2 haftalık Fırsat Analizi ya da tek bir sorun üzerine kurulan pilottur. Ekibiniz veri işini kendisi üstlenecekse kurumsal eğitim, uzun vadeli bir yön ihtiyacı varsa yarı zamanlı veri bilimi liderliği daha doğru olur.

Kırmızı bayraklar

• Verinize bakmadan sonuç ya da yüzde vaat ediliyor.
• Başarı ölçütü yerine kullanılacak teknolojiler anlatılıyor.
• Proje sonunda sistemin kime ve nasıl devredileceği belirsiz kalıyor.
• Uzun süreli bir sözleşme olmadan çıkış mümkün görünmüyor.

Ajan tabanlı yapay zekâ projeleri bu açıdan özellikle dikkat ister: Gartner, bu projelerin %40'tan fazlasının artan maliyetler, belirsiz iş değeri ya da yetersiz risk kontrolleri nedeniyle 2027 sonuna kadar iptal edileceğini tahmin ediyor ^[5].

Klarvo ile çalışmak

Klarvo Analytics olarak şirketlerin verisini karara ve ürüne dönüştürüyorum: kurumsal eğitimler, kurum içi yapay zekâ asistanları, talep tahmini, müşteri analitiği, raporlama otomasyonu, özel yönetim panoları ve yarı zamanlı veri bilimi liderliği. Fizik yüksek lisansı ve 7 yılı aşkın makine öğrenmesi deneyimiyle çalışıyorum; uluslararası müşteriler için sistemler kurdum, BilgeAdam'da Türkçimento, TUSAŞ ve TEI gibi kurumların ekipleri dahil yaklaşık 140 kişiye eğitim verdim.

• Her mesaja 24 saat içinde yanıt veriyorum.
• Çalışmadan 30 gün önceden haber vererek çıkabilirsiniz.
• Faturalandırma Türkiye'de kayıtlı şirketim üzerinden yapılır.