# Kurumsal Yapay Zekâ Danışmanlığı

Kurumsal yapay zekâ danışmanlığı; AI'ı bireysel denemelerden çıkarıp ölçülebilir iş sonuçlarına bağlayan hizmettir: kullanım senaryosu keşfi, fizibilite ve PoC, yapay zekâ yönetişimi ve risk çerçevesi. alfi Technology, 185 AI motorlu Suite Pro ailesini geliştiren ekibin saha deneyimini danışmanlığa taşır.

## Bunlardan birini yaşıyorsanız

- Çalışanlar bireysel olarak AI kullanıyor ama kurumsal bir çerçeve yok.
- "Bizde AI ne işe yarar?" sorusunun önceliklendirilmiş cevabı yok.
- Hassas verinin herkese açık araçlara gitmesinden endişe duyuluyor.
- Başlatılan AI pilotu ölçülmediği için devamı gelmedi.
- Yönetim AI baskısı hissediyor ama nereden başlayacağını bilmiyor.

## Kimler için?

**Kurum profili:** Veri biriktirmiş, kullanamayan kurumlar · Düzenlemeye tabi sektörler (finans, sağlık, hukuk) · AI'ı rekabet avantajına çevirmek isteyen orta/büyük işletmeler

**Karar verici:** CEO / Genel Müdür · CIO / CDO · İnovasyon veya strateji direktörü

## Nasıl çalışıyoruz?

### 1. Kullanım senaryosu keşfi (1-2 hafta)
- Departman atölyeleri ve süreç taraması
- Senaryo havuzunun etki/uygulanabilirlik puanlaması

**Çıktı:** Önceliklendirilmiş AI senaryo portföyü

### 2. Fizibilite ve PoC (3-6 hafta)
- Seçilen 1-2 senaryo için veri hazırlığı
- PoC geliştirme ve gerçek veriyle test
- Doğruluk/maliyet ölçümü

**Çıktı:** Çalışan PoC · Fizibilite raporu (devam/dur kararı için)

### 3. Yönetişim çerçevesi (2-3 hafta)
- AI kullanım politikası ve guardrail tasarımı
- KVKK ve veri sınıflandırma uyumu
- İnsan onayı gereken karar noktalarının tanımı

**Çıktı:** AI yönetişim dokümanı · Kullanım politikası ve eğitim özeti

### 4. Ölçekleme yol haritası (1-2 hafta)
- PoC'den üretime geçiş planı
- Yetkinlik ve altyapı ihtiyaç analizi

**Çıktı:** Üretimleştirme yol haritası · Bütçe ve kaynak önerisi

## Teslimatlar

- AI senaryo portföyü (puanlanmış)
- Çalışan PoC ve ölçüm raporu
- AI yönetişim ve kullanım politikası
- KVKK uyumlu veri akış şeması
- Üretimleştirme yol haritası

## Teknoloji ve mimari yaklaşımı

Model bağımsız yaklaşım: senaryoya göre büyük dil modelleri, klasik makine öğrenmesi veya kural tabanlı çözüm önerilir. Hassas veri için on-premise/özel bulut seçenekleri değerlendirilir; 'her şeye LLM' tuzağına girilmez. Çıktılar her zaman insan denetimli tasarlanır.

## Riskler ve nasıl yönetildiği

- **Kapsam belirsizliği ve beklenti kayması** → Keşif fazında yazılı kapsam ve başarı kriterleri; her faz sonunda onay kapısı.
- **Veri kalitesi ve erişim gecikmeleri** → Veri erişimi ve sorumlular keşifte netleştirilir; pilot gerçek veriyle yapılır.
- **Kurum içi benimseme düşüklüğü** → Süreç sahipleri en baştan dahil edilir; eğitim ve devir teslim çıktının parçasıdır.

## Başarı kriterleri

- PoC'nin tanımlı doğruluk/verim eşiğini geçmesi
- En az bir senaryonun üretim kararına bağlanması
- AI kullanım politikasının yürürlüğe girmesi
- Hassas verinin kontrolsüz araçlara akışının durması

## Çalışma modelleri

- Proje bazlı: kapsamı ve teslimatları baştan tanımlı, fazlı ilerleyen çalışma.
- Aylık danışmanlık (retainer): düzenli kapasite ile sürekli iyileştirme ve yönlendirme.
- Ekip genişletme: alfi mühendislerinin kurum ekibiyle omuz omuza çalışması.

## Sıkça sorulanlar

**Hangi AI modelini kullanıyorsunuz?**

Senaryoya göre seçilir. Model bağımsız çalışırız; kapalı ağ gereksinimi varsa on-premise açık modeller dahil değerlendirilir.

**PoC başarısız olursa?**

Bu da değerli bir sonuçtur: fizibilite raporu neden olmadığını ve hangi koşulda olabileceğini belgeler; kurum büyük yatırımdan önce küçük bedelle öğrenmiş olur.

**Verimiz dışarı çıkar mı?**

Çıkmak zorunda değil. Veri sınıflandırmasına göre mimari seçilir; gerektiğinde tüm işleme kurum içinde kalır.