Operasyonları süreçler, devirler, kararlar ve insanların erişebildiği bilgi şekillendirir. Bu sistemdeki gereksiz sürtünmeyi bulmayı, neyin yeniden tasarlanmayı hak ettiğine karar vermeyi ve değişimin işe yarayıp yaramadığını ölçmeyi yazıyorum.
Bir yapay zeka görünürlük aracına, ajansına veya danışmanına güvenmeden önce isteyebileceğiniz kanıtlar ve skorunun işletme KPI'ları arasına girip giremeyeceğini belirleyecek sorular.
Erişilebilirlik widget’ları neyi çözer? Türkiye’deki yükümlülükler, WCAG uyumu ve araç seçerken dikkat edilecekler.
Verileri Türkiye’de tutmak KVKK uyumunu tamamlamaz. Otel örneğiyle kullanım amacı, açık rıza, çalışan yetkileri ve yazılımda kontrol edilmesi gerekenler.
Sağlık verisini yurt dışındaki CRM’de veya kendi yazılımınızda tutarken KVKK yeterli mi? SBYS kuralları, aktarım, veri güvenliği ve erişim sorumlulukları.
GDPR Türkiye’deki şirketlere hangi durumlarda uygulanır? KVKK ile ortak yürütülebilecek işler, ayrıca kontrol edilmesi gereken şartlar ve müşteri beklentileri.
AI görünürlük skorunda her prompt aynı önemi taşır mı? Anılma, önerilme, sorulma sıklığı ve satın alma niyeti farklı sonuçlar anlatır.
KVKK’ya göre yurt dışında veri saklama şartları: yeterlilik kararı, standart sözleşme, Türkçe imza, bildirim ve sağlayıcı seçiminde dikkat edilecekler.
CAIO'nun rolü, iş bilgisi ve karar yetkisi: Yapay zekâ yatırımlarını seçmek, departmanlarla çalışmak ve değişime karşı direnci yönetmek.
Yapay zekâ verilerini Türkiye'de işlemek ne zaman anlamlıdır? KVKK, sektör riski, veri akışları ve yerel altyapı seçenekleri üzerinden bir karar çerçevesi.
AI görünürlük testlerinde prompt seçimi, konuşma akışı, bağlam ve personalar gerçek müşteri davranışını ne kadar yansıtıyor?
Bir yazıda AI kullanıldığını söylemek, kimin ne yaptığını açıklamaya yetiyor mu? Kendi yayın pratiğim üzerinden yazarın katkısını ve okurun beklentisini inceliyorum.
AI ile benim işimin kolaylaşması, kullanıcının hayatının iyileştiğini göstermez. Gündelik fayda, kazancın paylaşımı ve ilerlemeyi kimin değerlendirdiği üzerine.
Satış görüşmelerini AI ile analiz ederken veri ve karar ölçütlerini yeniden ele aldık. Araç geliştirmekle işleyen bir süreç kurmak arasındaki fark.
Birkaç abonelikten binlerce kullanıcıya geçerken AI maliyetini yönetmek neden zorlaşıyor? Token tasarrufu, kullanıcı alışkanlıkları ve işin toplam maliyeti.
AI küçük ekiplerin üretim gücünü artırıyor. Oyun sektörü ve kendi Godot denemem üzerinden ticari başarıyı, deneyim aktarımını ve iş tasarımını ele alıyorum.
Çalışanların kurduğu AI iş akışlarını bulmak, ortak kullanıma hazırlamak ve devretmek için kendi şirketimde uygulamayı planladığım adımlar.
Açık ağırlıklı ve kapalı AI modelleri arasında seçim: Veri kontrolü, işletme yükü, uyarlama ve sağlayıcı değiştirme maliyeti nasıl değerlendirilir?
Şirket belgelerini AI ile aranabilir yapmak ne zaman işe yarar? Bilginin karara nasıl taşındığını ve sonucun nasıl ölçüleceğini inceleyelim.
Hanover Institute hakkındaki haberler, AI görünürlüğünün devlet iletişimindeki yerini tartışmaya açıyor. Kurumlar için çıkarım: doğru temsil ve ölçülebilir etki.
AI, ertelenen sistem geçişlerinin maliyet hesabını değiştirebilir. PeşinTaksit, Asana, Airbnb ve Uber üzerinden kapsam, doğrulama ve geçiş kararları.
SSB bünyesinde geliştirilen EVREN Platformu ne sunuyor, kimleri hedefliyor ve kurumsal kullanım için hangi soruların yanıtlanması gerekiyor?
Stripe–OpenRouter anlaşması, doğru model seçimi ve toplam süreç maliyeti: Bir aracı platform ne zaman işe yarar, hangi bağımlılıkları getirir?
Geciken su siparişleri üzerinden AI, süreç iyileştirme ve ürün yönetimi: Çağrı merkezi KPI’ları düzelirken müşterinin sorunu neden devam edebilir?
Yapay zekâ dönüşümünü çalışan sayısıyla ölçmek yeterli değil. Görevleri, karar yetkilerini, kalite kontrollerini ve iş sonuçlarını birlikte ele almak gerekiyor.
TÜİK verileri ve Türkiye Yapay Zekâ Eylem Planı üzerinden işletmelerin kullanım, olgunluk ve rekabet farkı. Teknoloji yayılırken şirketler nasıl değişecek?
Clarity kayıtlarını AI'a izletip hazır iyileştirme raporu almak mümkün mü? CRO araştırmasında veri erişimi, otomasyon ve insan yargısının sınırları.
Rakibinizle aynı yapay zekâyı kullanabilirsiniz. Rekabet farkı, modelin müşteriye verilen sözü ve şirketin bir sonraki kararını nasıl değiştirdiğinde oluşur.
AI tavsiyesine güvenmek, onu kabul etmek ve doğru karar vermek aynı şey değil. İnsan onayı ile karar kalitesini nasıl ayırmalıyız?
CIO, CTO ve IT Direktörü arasındaki farkı unvanla değil; sorumluluk kapsamı, karar yetkisi ve şirketin teknolojiye yüklediği işle okumak neden daha anlamlı?
İnsan yalnızca brief'i yazıp son çıktıyı kontrol etmemeli; AI kod, doküman veya analiz üretirken sürecin tamamında nasıl yer almalı?
Yapay zekâ daha az deneyimli çalışanların kıdem farkını kapatabilir mi? Görev tasarımı, AI kullanma becerisi ve uzmanlığın değişen değerini inceliyorum.
Yapay zekâ odaklı yeniden yapılanmalarda deneyimi, kurumsal hafızayı ve çalışan güvenini korumak neden işletmenin geleceği için önemlidir?
AI sizi önersin diye Reddit'te, arama sonuçlarında veya basında görünürlük kovalamayın. Gerçek fayda, doğal platform uyumu ve teknik SEO ile manipülasyonu ayıran bir içerik yaklaşımı.
Sesli ajan yatırımında hedef kitle, inbound ve outbound senaryosu, ulaşma oranı ve gerçek iş sonucu nasıl değerlendirilir? 2.000'den fazla aramanın öğrettikleri.
AI ajansların yaptığı uygulama işlerini ve gereken uzman saatini azaltırsa ajansa ne kalır? Strateji kurma kapasitesi, ekip yapısı ve sonuç sorumluluğu üzerine bir analiz.
Yapay zekâ görevleri değiştirirken şirketler çalışanlarını nasıl hazırlamalı? Eğitim, rol tasarımı ve kurum içi geçişleri birlikte ele alıyorum.
Bakanlığın 3 Eylül 2026 tarihli yazılı yanıtı, gönüllü erişilebilirlik logosu başvurusu, izleme planı ve kişisel siteler için uygulama ayrıntılarını açıklıyor.
AB Yapay Zekâ Yasası'nın Türkiye merkezli şirketleri hangi durumlarda kapsayabileceğini; hukuki kapsam ile fiilî yaptırımın nerede ayrıldığını inceliyorum.
Ajansınız backlink bütçesi istiyorsa neyi değerlendirmelisiniz? Ücretli linklerin olası etkisi, Google'ın yaklaşımı ve organik backlink kazanma stratejisi.
Yapay zekânın kazandırdığı zaman her zaman daha fazla çıktıya dönüşmek zorunda değil. Kalite, daha az aşırı yük ve yönetim görünürlüğü de gerçek işletme değeridir.
Casey Newton’ın AI destekli bilgi tabanından kendi bloguma: Eski yazılar, araştırma notları ve editoryal kararlar yeni bir yazıya nasıl katkı sağlar?
Sağlık chatbotu ne zaman idari araç, ne zaman yüksek riskli triyaj sistemi veya tıbbi cihaz olur? AB Yapay Zekâ Yasası, tıbbi cihaz ve veri koruma kurallarını ayırıyorum.
AB Yapay Zekâ Yasası'nda risk seviyesi yalnızca başlangıçtır. Şirketin rolü, kullanım amacı, veri akışı, şeffaflık ve diğer mevzuat ayrı ayrı değerlendirilmelidir.
Chatbot konuşmalarının OpenAI, Anthropic, Gemini veya başka bir model sağlayıcısına gönderilmesini GDPR ve KVKK açısından inceliyorum.
Yayın verilerimi neden açıkça paylaşıyorum? Her ay AI ile hazırlanan SEO raporlarının görünmeyen örüntüleri nasıl yakaladığını ve insan sorumluluğunun neden değişmediğini anlatıyorum.
LLM ve AI Search sistemleri uzmanlığı doğrudan ölçmez; internette görünen izlerden tahmin eder. Bu yazı görünürlük, tekrar ve gerçek uzmanlık arasındaki farkı inceliyor.
Yapay zekâ kullanmak ne zaman işletme değerine dönüşür? Modelin yaptığı iş ile şirketin ölçülebilir sonucu arasındaki bağlantıyı inceliyorum.
AB Yapay Zekâ Yasası'nın kimleri kapsadığını; yasakları, yüksek risk kurallarını, şeffaflığı, uygulama tarihlerini ve ceza sınırlarını açıklıyorum.
OpenAI'nin Codex araştırması, yapay zekâyı soru-cevap aracından çok adımlı bir çalışma sistemine dönüştüren iş akışlarını ve ölçüm sorununu gösteriyor.
AI çalışanı ve hizmet sağlayıcıyı daha verimli yaparken ekonomik kazanç neden onlara kalmayabilir? Maaş, saatlik ücret ve rekabet üzerinden bir analiz.