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.
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.
Bir veri kümesinin yeterliliği, onunla hangi kararın verileceğine, ne kadar güncel olması gerektiğine ve sonucu nasıl doğrulayacağınıza bağlıdır.
Satış ile lead, fiyat, veri ve süreç üreten ekipler neden aynı şirketi farklı yaşar? CRM'den bayi ziyaretine uzanan çatışmalar üzerine bir saha notu.
Bir süreci otomatikleştirirken yapay zekâ ne zaman gerekir? Vanity, REDAR ve banka entegrasyonu örnekleri üzerinden AI ile klasik yazılım arasındaki sınır.
Search Console ve GA4 verileriyle içerik budama nasıl yapılır? Koru, geliştir, birleştir veya kaldır kararlarını kendi sitemdeki gerçek denetim üzerinden anlatıyorum.
Tek bir banka API'sini entegre etmek kolay olabilir. Asıl maliyet, farklı erişim modellerini izlemek ve onlarca bağlantıyı sürekli çalışır tutmaktır.
AI ile REST API geliştirirken kaynak modeli, HTTP davranışı, hata, yetki, güvenlik ve sözleşme kararlarını prompt ve review aşamasında korumanın kısa rehberi.
Bir site yenilemesindeki tasarım, CMS, URL, içerik, form ve ölçüm değişikliklerini neden ayırmak gerektiğini; aşamalı yeniden tasarım ve taşıma riski üzerinden düşünüyorum.
IT operasyonlarının süreklilik sorumluluğu ile teknolojiyi kullanarak işi dönüştürme sorumluluğu neden aynı ekipten beklenmemeli?
2005'te bir bitirme projesiyle başlayan PlusValue'da, gizli müşteri operasyonunu çalıştıran ilk gerçek sistemimi nasıl kurduğuma dair bir not.
Olumlu bir müşteri deneyimi, kendiliğinden yoruma ya da tavsiyeye dönüşmez. Küçük bir takip süreci, doğru zamanlama ve AI'ın nerede gerçekten işe yaradığı üzerine bir gözlem.
AI görünürlük araçları gerçekten işe yarıyor mu? Seçilmiş prompt çıktılarını ve trendleri izler, fakat gerçek kullanıcı görünürlüğünü tek başına ölçemez.
llms.txt etrafında oluşan AI Visibility heyecanını, kurduğum bilgi mimarisi deneyi ve sağlayıcıların güncel dokümanları üzerinden yeniden düşünmek.
AI yalnızca insanların yaptığı işi hızlandırmıyor; şirketin daha önce kuramadığı bir kontrol ve karar kapasitesi yaratıyor. Bu kapasite kritik hâle gelmeden önce nasıl dayanıklı tasarlanır?
AI, ekip kapasitesini ve yazılım ekonomisini hızla değiştiriyor. Geçmişi adil, bugünün beklentilerini ise yeni araçlarla değerlendirmek gerekiyor.
Küresel siteleri WordPress'ten Next.js'e taşırken Google Consent Mode v2 için ücretli, açık kaynak ve özel geliştirilmiş CMP seçeneklerini karşılaştırdım.
Global know-how’a erişmek önemli bir avantaj. Fakat kariyerde asıl farkı, hazır bilgiyi uygulamakla yeni iş bilgisi üretmek arasındaki mesafe yaratabiliyor.
Google'ın Generative AI raporu, canlı getirme teorimi değiştirdi. Gözlenen erken düşüş korundu; ancak veriler ayrı bir yapay zeka dizinini kanıtlamıyor.
İşten çıkarmalar sayılır. Ekibin hiç açmadığı rol sayılmaz. AI'ın işe alım kararını veriye görünmeden önce nasıl değiştirebildiğine dair bir CTO ve kurucu gözlemi.
Sürekli ne inşa ettiğimi belgeleyecek bir yere ihtiyaç duyuyordum — algoritma için değil, bir lansman anı için değil, sadece işin kendisi için. Ben de bir tane inşa ettim.
WordPress’ten Nuxt ve Cloudflare Pages tabanlı yapıya geçerken, yapay zekâyla yayın işini nasıl sadeleştirdiğimi ve editoryal kontrolü nasıl koruduğumu anlatıyorum.
AI Visibility araçları seçilmiş bir sorgu kümesini modelliyor. Bing'in birinci taraf Citation Share verisi, bu modeli yönettiğim sitelerde gördüğüm sonuçlarla karşılaştırmamı sağladı.
Google aramalarında ayda 1 milyon gösterim ve 10 binden fazla tıklamaya ulaşıp nasıl sıfır dolar kazandığımı anlattığım camiler.org retrospektifi.
Redar, KAP bildirimlerini ve seçili açık kaynakları takip etmek için kullanılan özel bir karar destek ve izleme paneli.
PeşinTaksit’i, ödeme seçeneklerinin ardındaki kararı görünür kılmak için neden tasarladığımı anlatan kişisel hikâye.
VaniBot'u bir yıl çalıştırırken konuşmayı insana aktarma, kurum içi API'ler, çoklu kanal entegrasyonu ve sürekli sahiplik hakkında öğrendiklerimiz.
Yılda yaklaşık 100.000 lead’i yöneten manuel akışı; dil, ülke, vardiya ve kapasite kurallarıyla çalışan gerçek zamanlı sağlık turizmi lead yönetimi sistemine nasıl dönüştürdük?
RankExtension'ı Search Console ile çalışmayı kolaylaştırmak için planladım. Yayına almadım; ama arkasındaki ihtiyaç hâlâ işimin içinde.
camiler.org'u Diyanet verileri, Google Haritalar ve OpenAI ile nasıl geliştirdiğimi, otomasyonun neden insan onayına dayalı bir sisteme dönüştüğünü anlatıyorum.