[{"data":1,"prerenderedAt":361},["ShallowReactive",2],{"post-\u002Ftr\u002Fai-projesine-model-secerek-baslamayin":3},{"page":4,"translation":244,"nav":246,"related":349,"random":354},{"id":5,"title":6,"body":7,"categories":215,"category":218,"date":219,"description":220,"draft":221,"extension":222,"image":223,"imageAlt":224,"kind":225,"lang":226,"meta":227,"navigation":228,"path":229,"publishedAt":230,"readingTime":231,"seo":232,"seoTitle":218,"slug":233,"stem":234,"tags":235,"translationKey":241,"type":242,"updated":218,"__hash__":243},"postsTr\u002Ftr\u002Fai-projesine-model-secerek-baslamayin.md","AI Projesine Model Seçerek Başlamayın",{"type":8,"value":9,"toc":205},"minimark",[10,14,17,20,23,26,31,34,37,40,43,55,59,62,65,83,86,89,93,96,99,102,110,114,117,120,130,133,137,140,147,150,159,163,166,189,192,195,198],[11,12,13],"p",{},"Bir şirketin müşteri destek sürecine yapay zekâ eklemek istediğini düşünün.",[11,15,16],{},"İlk toplantıda model listesi açılıyor. Ekip hangi LLM'in daha doğru olduğunu, daha gelişmiş bir modelin daha iyi sonuç verip vermeyeceğini ve birden fazla modele ihtiyaç olup olmadığını tartışıyor.",[11,18,19],{},"Bunlar geçerli sorular. Fakat hiçbiri ilk soru değil.",[11,21,22],{},"Şirket henüz neyi değiştirmek istediğini bilmiyor olabilir. Hedef müşterinin daha hızlı cevap alması, temsilcinin araştırma süresinin kısalması ya da ilk temasta çözüm oranının artması olabilir. Sistemin yalnızca cevap önermesiyle iade işlemi başlatması da aynı tasarım değildir.",[11,24,25],{},"Bu sorular cevaplanmadan yapılan model karşılaştırması teknik olarak ayrıntılı, iş açısından ise zeminsiz kalır.",[27,28,30],"h2",{"id":29},"model-ile-iş-kabiliyeti-aynı-şey-değil","Model ile iş kabiliyeti aynı şey değil",[11,32,33],{},"Bir dil modeli müşterinin mesajını anlayabilir ve iyi bir cevap hazırlayabilir. Canlı ortamda müşteriye hizmet veren bir destek sistemi ise bundan fazlasını yapmak zorundadır.",[11,35,36],{},"Müşterinin hangi ürünü kullandığını bilmeli, güncel iade politikasına erişmeli ve sipariş durumunu doğru sistemden okumalıdır. Bir soru bilgi talebi mi, işlem talebi mi ayırmalıdır. İade başlatacaksa tutarı, süreyi ve kullanıcının yetkisini kontrol etmelidir. Gerektiğinde işi bir temsilciye devretmelidir.",[11,38,39],{},"Burada iş kabiliyeti derken, şirketin belirli bir sonucu tekrar tekrar ve güvenilir biçimde üretebilmesini kastediyorum. Model bu kabiliyetin önemli bir parçası olabilir. Fakat veri, iş kuralları, mevcut yazılımlar, kullanıcı yetkileri ve insan kararı olmadan tek başına yeterli değildir.",[11,41,42],{},"Mimari de yalnızca teknik kutuların nasıl bağlandığı değildir. İş sonucuna ulaşmak için modelin, verinin, yazılımın ve insanların nasıl birlikte çalışacağını belirleyen düzendir.",[11,44,45,46,54],{},"Bu ayrım ",[47,48,53],"a",{"href":49,"rel":50,"target":52},"\u002Ftr\u002Fteknoloji-yonetimi-ile-dijital-donusum-ayni-sey-degil",[51],"noopener","_blank","teknoloji yönetimi ile dijital dönüşüm arasındaki farka"," benziyor. Teknolojiyi işletmek ile o teknoloji sayesinde bir iş kabiliyetini değiştirmek aynı sorumluluk değildir.",[27,56,58],{"id":57},"daha-fazla-bileşen-daha-iyi-sistem-demek-değil","Daha fazla bileşen daha iyi sistem demek değil",[11,60,61],{},"Bugünün genel amaçlı modelleri geçmişte ayrı araçlar gerektiren daha fazla işi tek başına yapabiliyor. Metni anlayabiliyor, görselleri inceleyebiliyor, gerekçeli cevap üretebiliyor ve yazılım araçlarını kullanabiliyorlar.",[11,63,64],{},"Bu gelişme şirketlerin çok sayıda model ve agent kullanmasını zorunlu kılmıyor. Agent, modelin hangi aracı ne zaman kullanacağına daha fazla kendisinin karar verdiği sistemdir. Adımları önceden belli bir süreçte buna ihtiyaç olmayabilir.",[11,66,67,75,76,82],{},[47,68,74],{"href":69,"rel":70,"target":52,"className":72},"https:\u002F\u002Fwww.anthropic.com\u002Fengineering\u002Fbuilding-effective-agents",[71,51],"nofollow",[73],"dofollow","Anthropic'in üretim rehberi",", en basit yeterli çözümle başlamayı öneriyor. ",[47,77,81],{"href":78,"rel":79,"target":52,"className":80},"https:\u002F\u002Fdocs.cloud.google.com\u002Farchitecture\u002Fchoose-agentic-ai-architecture-components",[71,51],[73],"Google Cloud'un mimari rehberi"," de adımları sabit işler ile açık uçlu, modelin yol seçmesini gerektiren işleri ayırıyor.",[11,84,85],{},"Birçok durumda tek bir güçlü model, sınırlı araçlar ve adımları yazılımla belirlenmiş bir iş akışı yeterlidir. İkinci bir model, yeni bir yönlendirme katmanı veya agent ancak kaliteyi, maliyeti, hızı ya da riski ölçülebilir biçimde iyileştiriyorsa eklenmelidir.",[11,87,88],{},"Sistem tasarımının amacı mümkün olduğunca çok AI bileşeni kullanmak değil, hedeflenen sonucu en düşük yeterli karmaşıklıkla üretmektir.",[27,90,92],{"id":91},"bazen-doğru-sistemde-ai-bulunmaz","Bazen doğru sistemde AI bulunmaz",[11,94,95],{},"Bir müşterinin iade süresinin dolup dolmadığını belirlemek için dil modeli gerekmeyebilir. Sipariş tarihi, ürün türü ve sözleşme koşulları kayıtlıysa veritabanı sorgusu (SQL) ile açık iş kuralları daha doğru, ucuz ve denetlenebilir çalışabilir.",[11,97,98],{},"Vardiya planlama veya rota oluşturma gibi açık hedefleri ve kısıtları olan işlerde optimizasyon yazılımı daha uygun olabilir. Düzenli tablolardan tahmin üretilecekse klasik makine öğrenmesi güçlü bir başlangıç seçeneğidir.",[11,100,101],{},"AI kullanmama kararı, projenin başarısız olduğu anlamına gelmez. Doğru problemi daha sade bir yöntemle çözmek de iyi sistem tasarımıdır.",[11,103,104,109],{},[47,105,108],{"href":106,"rel":107,"target":52},"\u002Ftr\u002Fchatbot-gelistirmek-sandiginiz-kadar-basit-degil-gercek-bir-deneyimden-ogrendiklerim",[51],"Gerçek bir chatbot deneyiminde"," de zor kısmın yalnızca cevap üreten model olmadığını görmüştük. Entegrasyon, doğru devir ve devam eden işletim sonucu belirliyordu.",[27,111,113],{"id":112},"modelin-yapabildiği-ile-yapmasına-izin-verilen-aynı-şey-değil","Modelin yapabildiği ile yapmasına izin verilen aynı şey değil",[11,115,116],{},"Bir model, iade sistemine gönderilecek işlem için doğru bilgileri hazırlayabilir. Bu, işlemi yapma yetkisine sahip olduğu anlamına gelmez.",[11,118,119],{},"Özellikle para, müşteri kaydı veya dış iletişim üzerinde etkisi olan sistemlerde iki sınırı ayrı tanımlamak gerekir: modelin önerebileceği işlemler ile sistemin gerçekten uygulayabileceği işlemler.",[11,121,122,123,129],{},"Modele verilen talimata “yalnızca yetkili işlemleri yap” yazmak erişim kontrolü değildir. İşlem gerçek kullanıcı veya servis yetkisiyle doğrulanmalı, gerekiyorsa insan onayından geçmeli ve daha sonra denetlenebilmesi için kaydedilmelidir. ",[47,124,128],{"href":125,"rel":126,"target":52,"className":127},"https:\u002F\u002Fgenai.owasp.org\u002Fllmrisk\u002Fllm062025-excessive-agency\u002F",[71,51],[73],"Web uygulama güvenliği alanında çalışan OWASP'nin aşırı yetki rehberi"," de işlemlerin kullanıcı bağlamında ve mümkün olan en sınırlı yetkiyle yürütülmesini öneriyor.",[11,131,132],{},"Yetki, sistem bittikten sonra eklenen bir güvenlik kutusu değildir. Tasarımın başında verilecek bir iş kararıdır.",[27,134,136],{"id":135},"i̇yi-cevap-ile-tamamlanmış-iş-aynı-şey-değil","İyi cevap ile tamamlanmış iş aynı şey değil",[11,138,139],{},"Destek sistemi müşteriye “İadeniz başlatıldı” diyebilir. Cümle düzgün ve iade politikasına uygun görünebilir. Asıl sonuç, sipariş sisteminde iade kaydının gerçekten oluşup oluşmadığıdır.",[11,141,142],{},[143,144],"img",{"alt":145,"src":146},"Onay işaretli çıktı üreten makine, açık bağlantı boşluğu nedeniyle sağdaki işlem düzeneğinden kopuk duruyor","\u002Fimages\u002Fenterprise-intelligence-architecture\u002Fanswer-without-action.avif",[11,148,149],{},"İade kaydının oluşması da tek başına işletme başarısını göstermez. İlk temasta çözüm oranı, müşteri memnuniyeti, kayıp ve temsilci iş yükü değişmediyse beklenen iş sonucu oluşmamış olabilir.",[11,151,152,153,158],{},"Bu nedenle modelin cevabını, sistemin yaptığı işi ve işletmedeki etkisini ayrı ayrı ölçmek gerekir. ",[47,154,157],{"href":155,"rel":156,"target":52},"\u002Ftr\u002Fyapay-zeka-kod-yazmayi-ucuzlatti-dogrulamayi-degil",[51],"AI ile kod üretiminde doğrulama darboğazını"," tartışırken de benzer bir ayrım vardı: Çıktının oluşması, niyetin doğru uygulandığını kanıtlamaz.",[27,160,162],{"id":161},"model-seçmeden-önce-üç-karar","Model seçmeden önce üç karar",[11,164,165],{},"Model karşılaştırmasına geçmeden önce üç kararı netleştirmek gerekir:",[167,168,169,177,183],"ol",{},[170,171,172,176],"li",{},[173,174,175],"strong",{},"İş sonucu:"," Hangi karar, iş akışı veya ölçülebilir sonuç değişecek? Bugünkü durum nedir?",[170,178,179,182],{},[173,180,181],{},"Aksiyon sınırı:"," Sistem yalnızca bilgi mi verecek, öneri mi hazırlayacak, yoksa gerçek bir işlem mi yapacak? Nerede insan onayı gerekecek?",[170,184,185,188],{},[173,186,187],{},"Kanıt:"," Modelin cevabı, tamamlanan işlem, maliyet ve iş sonucu nasıl ölçülecek?",[11,190,191],{},"Bu üç karar verildikten sonra hangi veriye, iş kuralına, entegrasyona ve modele ihtiyaç olduğu daha açık hale gelir.",[11,193,194],{},"Model seçimi önemsiz değildir. Model, sistemin yapabileceklerinin sınırını ve ekonomisini doğrudan etkiler. Fakat seçim, şirketin hangi işi hangi sınırlar içinde değiştirmek istediği anlaşıldıktan sonra anlam kazanır.",[11,196,197],{},"Bir sonraki doğru soru “hangi model daha iyi?” değil, “bu problem için AI gerekiyor mu?” olabilir.",[11,199,200,204],{},[47,201,203],{"href":202},"\u002Ftr\u002Fsurec-otomasyonunda-yapay-zeka-ne-zaman-kullanilmali","Bir süreci otomatikleştirirken AI'ın ne zaman gerekli olduğunu ve ne zaman daha sade bir yöntemin yeterli kaldığını gerçek örneklerle ayrı bir yazıda ele alıyorum",".",{"title":206,"searchDepth":207,"depth":207,"links":208},"",2,[209,210,211,212,213,214],{"id":29,"depth":207,"text":30},{"id":57,"depth":207,"text":58},{"id":91,"depth":207,"text":92},{"id":112,"depth":207,"text":113},{"id":135,"depth":207,"text":136},{"id":161,"depth":207,"text":162},[216,217],"ai","engineering",null,"2026-08-27","Bir AI projesinde model seçimi neden ilk karar olmamalı? İş sonucu, aksiyon sınırı ve ölçüm belirlenmeden yapılan model karşılaştırmasının eksik tarafı.",false,"md","\u002Fimages\u002Fhero\u002Fmodel-selection-comes-later.avif","Mavi hedef noktası, noktalı bir çizgi boyunca iki panel ve açık tepsiyle hizalanıyor.","Deneme","tr",{},true,"\u002Ftr\u002Fai-projesine-model-secerek-baslamayin","2026-08-27 19:33:46",4,{"title":6,"description":220},"ai-projesine-model-secerek-baslamayin","tr\u002Fai-projesine-model-secerek-baslamayin",[236,237,238,239,240],"enterprise-ai","ai-mimarisi","model-secimi","is-kabiliyeti","ai-donusumu","enterprise-ai-beyond-model-selection","post","OWvWSGuj7174aXXsW7rkV7P3ocYTRVkoazn4YJybEbY",{"path":245},"\u002Fstart-with-the-business-problem-not-the-ai-model",{"prev":247,"next":249,"others":252,"lucky":348,"readingTime":231},{"path":202,"title":248},"Bir Süreci Otomatikleştirirken Yapay Zekâ Ne Zaman Gerekli?",{"path":250,"title":251},"\u002Ftr\u002Ficerik-budama-nasil-yapilir","İçerik Budama Nasıl Yapılır? Gerçek Bir Content Pruning Vaka Analizi",[253,254,255,258,261,264,266,269,272,275,278,281,284,286,289,292,295,298,301,304,307,310,313,316,319,322,325,328,331,334,336,339,342,345],{"path":202,"title":248},{"path":250,"title":251},{"path":256,"title":257},"\u002Ftr\u002Fbanka-hesap-hareketleri-entegrasyonu","Bir Bankayı Entegre Etmek Kolay. Kırk Bankayı Çalışır Tutmak Değil.",{"path":259,"title":260},"\u002Ftr\u002Fyapay-zeka-ile-api-gelistirirken-rest-kalitesini-korumak","Yapay Zekâ ile API Geliştirirken Kaliteyi Korumak",{"path":262,"title":263},"\u002Ftr\u002Fbir-butonu-test-konusu-butun-bir-site-degisikligini-kesin-calisacak-cilgin-proje-olarak-gormek","Bir Butonu Test Konusu, Bütün Bir Site Değişikliğini Kesin Çalışacak Çılgın Proje Olarak Görmek",{"path":49,"title":265},"Teknoloji Yönetimi ile Dijital Dönüşüm Aynı Şey Değil",{"path":267,"title":268},"\u002Ftr\u002Fturkiyenin-ilk-gercek-zamanli-gizli-musteri-raporlamasi","Türkiye'nin İlk Gerçek Zamanlı Gizli Müşteri Raporlaması",{"path":270,"title":271},"\u002Ftr\u002Fmusteri-memnun-oldugunu-unutur-hatirlatmak-gerek","Müşteri Memnun Olduğunu Unutur, Hatırlatmak Gerek!",{"path":273,"title":274},"\u002Ftr\u002Fai-gorunurluk-araclari-gercekten-ise-yariyor-mu","AI Görünürlük Araçları Gerçekten İşe Yarıyor mu?",{"path":276,"title":277},"\u002Ftr\u002Fmesele-llms-txt-degil-yegen","Mesele llms.txt Değil Yeğen!",{"path":279,"title":280},"\u002Ftr\u002Fsirketinizin-ai-bagimliliginin-farkinda-misiniz","Şirketinizin AI Bağımlılığının Farkında mısınız?",{"path":282,"title":283},"\u002Ftr\u002Fai-hep-bu-kadar-iyi-degildi-biz-cok-hizli-alistik","AI Hep Bu Kadar İyi Değildi. Biz Çok Hızlı Alıştık",{"path":155,"title":285},"Yapay Zeka Kod Yazmayı Ucuzlattı, Doğrulamayı Değil",{"path":287,"title":288},"\u002Ftr\u002Fknow-how-pis-agzima-dus","Know-how Piş, Ağzıma Düş: Bilgiyi Uygulamak mı, Üretmek mi?",{"path":290,"title":291},"\u002Ftr\u002Fesigin-sifira-inmesi","Eşik Düştü: ProductLog’un Bana Gösterdiği Build in Public Riski",{"path":293,"title":294},"\u002Ftr\u002Fbuild-in-public-2-0","AI Çağında Build in Public: Neyi Paylaşmalı, Neyi Saklamalı?",{"path":296,"title":297},"\u002Ftr\u002Fai-atiflari-kendi-saatine-gore-isliyor","Yapay Zeka Görünürlüğü Aramadan Önce Düştü: Google Verileri Teorimi Nasıl Değiştirdi?",{"path":299,"title":300},"\u002Ftr\u002Fonceki-vibe-coder-donemi-basliyor","“Önceki Vibe Coder” Dönemi Başlıyor: Temiz Kodun Görünmezliği ve Yapay Zekanın Teknik Borç Faturası",{"path":302,"title":303},"\u002Ftr\u002Fbir-zafer-bir-kac-yenilgi","Bir Zafer, Birkaç Yenilgi",{"path":305,"title":306},"\u002Ftr\u002Fyapay-zeka-ve-hic-yapilmayan-ise-alimlar","Yapay zekanın görünmez kıldığı işe alım",{"path":308,"title":309},"\u002Ftr\u002Fproductlog-once-kendim-icin-insa-ettigim-platform","ProductLog: Önce Kendim İçin İnşa Ettiğim Platform",{"path":311,"title":312},"\u002Ftr\u002Fanlama-borcu-fatura-tek-basina-gelir","Anlama Borcu: Fatura Tek Başına Gelir",{"path":314,"title":315},"\u002Ftr\u002Fwordpressten-nuxta-yapay-zeka-destekli-icerik-akisi","WordPress’ten Nuxt’a: Yapay Zekâ Destekli İçerik Akışı Kurmak",{"path":317,"title":318},"\u002Ftr\u002Fai-gorunurlugu-yanilsamasi-bing-citation-share","Yapay Zeka Görünürlüğü Yanılsaması: Bing'in Citation Share Verileri Gerçekte Ne Söylüyor?",{"path":320,"title":321},"\u002Ftr\u002Fayda-1-milyon-gosterim-sifir-gelir-programatik-seo-vaka-analizi","Ayda 1 Milyon Gösterim, Sıfır Gelir: Programatik SEO Vaka Analizi (Post-Mortem)",{"path":323,"title":324},"\u002Ftr\u002Fyazilimciligin-sonu-mu-geldi-yapay-zeka-ile-bir-ronesans-yasaniyor","Yazılımcılığın Sonu mu Geldi? Yapay zeka ile bir rönesans yaşanıyor.",{"path":326,"title":327},"\u002Ftr\u002Fyapay-zeka-caginda-cocuk-yetistirmek","Yapay Zeka Çağında Çocuk Yetiştirmek",{"path":329,"title":330},"\u002Ftr\u002Fredar-kap-bildirimleri-icin-yapay-zeka-destekli-ozet-ve-uyari-sistemi","Redar: KAP Bildirimleri İçin Yapay Zeka Destekli Özet ve Uyarı Sistemi",{"path":332,"title":333},"\u002Ftr\u002Fpesintaksit-pesin-mi-taksit-mi-gercek-maliyet-hesaplama-ve-finansal-farkindalik-araci","Peşin mi, Taksit mi? – PeşinTaksit’in Ortaya Çıkış Hikayesi",{"path":106,"title":335},"Chatbot geliştirmek sanıldığı kadar basit değil: gerçek bir deneyimden öğrendiklerim",{"path":337,"title":338},"\u002Ftr\u002Fcloudflare-docker-ve-acik-kaynak-araclarla-bir-altyapi-kurmak-camiler-orgun-teknik-hikayesi","Camiler.org'u Neden Tek VPS Üzerinde Çalıştırıyorum?",{"path":340,"title":341},"\u002Ftr\u002Fkurallardan-kararlara-vanityde-gercek-zamanli-karar-destek-ve-satis-yonetim-platformu","Sağlık turizminde lead yönetimi: Manuel dağıtımdan gerçek zamanlı satış sistemine nasıl geçtik?",{"path":343,"title":344},"\u002Ftr\u002Fgsc-verilerinden-anlam-cikarmak-rankextension-yolculugunun-ilk-adimi","RankExtension'a Ne Oldu?",{"path":346,"title":347},"\u002Ftr\u002Fdusuk-rekabetli-serpte-api-tabanli-bir-seo-denemesi","camiler.org: Google Maps ve OpenAI ile Bir Programatik SEO Deneyi",{"path":323,"title":324},[350,352],{"path":279,"title":280,"date":351},"2026-08-22",{"path":282,"title":283,"date":353},"2026-08-20",[355,357,359],{"path":317,"title":318,"date":356},"2026-06-22",{"path":308,"title":309,"date":358},"2026-06-23",{"path":287,"title":288,"date":360},"2026-08-15",1787875359846]