Şirketiniz İçin Yapay Zekâ Sistemi Nasıl Tasarlanır?
Bir yapay zekâ projesinde model seçmek, verilmesi gereken kararlardan yalnızca biridir. Asıl iş; problemi doğru tanımlamak, sistemin hangi bilgiye erişeceğini, ne yapmasına izin verileceğini ve sonucunu nasıl ölçeceğinizi belirlemektir. Bu sayfa, bu kararları ele alan yazıları elinizdeki soruya göre bir araya getiriyor.
Önce hangi soruyu çözmeye çalışıyorsunuz?
Yazıları sırayla okumak zorunda değilsiniz. Projenizde şu anda önünüzde duran karardan başlayın; ihtiyaç duyduğunuzda önceki veya sonraki konuya geçin.
Doğru probleme mi bakıyorsunuz?
Model veya mimari tartışmasına girmeden önce çözümün gerçekten neye hizmet edeceğini belirleyin.
Projeye hangi modelle başlayacağınızı mı tartışıyorsunuz?
AI Projesine Model Seçerek Başlamayın
Bir AI projesinde model seçimi neden ilk karar olmamalı? İş sonucu, aksiyon sınırı ve ölçüm belirlenmeden yapılan model karşılaştırmasının eksik tarafı.
Yazıyı oku →Bu sürecin gerçekten yapay zekâya ihtiyacı var mı?
Bir Süreci Otomatikleştirirken Yapay Zekâ Ne Zaman Gerekli?
Bir süreci otomatikleştirirken yapay zekâ ne zaman gerekir? Vanity, REDAR ve banka entegrasyonu örnekleri üzerinden AI ile klasik yazılım arasındaki sınır.
Yazıyı oku →Sistem işi nasıl yapacak?
Bilginin nereden geleceğini, hangi adımların değişebileceğini ve sistemin nerede eyleme geçeceğini ayırın.
Bilgiyi vermek yeterli mi, modelin yeni bir örüntü öğrenmesi mi gerekiyor?
Kuruma Özel Yapay Zekâ İçin Fine-Tuning Şart mı?
Belgeyi modele vermek ne zaman yeterli, RAG ne zaman gerekir, fine-tuning hangi durumda gerçekten anlamlı olur? Kararı bilgi, kural ve öğrenilecek örüntü üzerinden ele alıyorum.
Yazıyı oku →Adımlar önceden belli mi, yoksa sistem koşullara göre yol mu seçmeli?
AI Agent Ne Zaman Gerekli?
AI agent nedir ve bir otomasyon ne zaman agent'a ihtiyaç duyar? Müşteri destek süreci, workflow ile agent arasındaki farkı somutlaştırıyor.
Yazıyı oku →Sistemin ihtiyaç duyduğu bilgi nerede ve ne kadar sık değişiyor?
Kurumsal Yapay Zekâda RAG Ne Zaman Gerekir?
RAG hangi bilgi problemini çözer? Doğrudan belge, veritabanı, API, kurumsal arama ve yetkilendirilmiş bilgi erişimi arasından doğru yolu nasıl seçersiniz?
Yazıyı oku →Yazıları birbirine bağlayan beş karar
Bu sayfadaki sıra bir puanlama sistemi veya tamamlanmış metodoloji değil. Dizide tekrar tekrar karşımıza çıkan kararları görünür kılıyor. Yeni bir proje konuşurken işe yarayan bir başlangıç sırası veriyor; yeni araştırmalar ve uygulamalar bu yapıyı değiştirebilir.
- 01
İş sonucu
Neyi değiştirmek istiyoruz ve bu değişimin şirket için değeri ne?
- 02
İşin parçaları
Süreçte hangi adımlar bilgi bulma, tahmin, karar veya eylem gerektiriyor?
- 03
Sorumluluk
Modelin, klasik yazılımın, verinin ve insanın görevi nerede başlayıp bitiyor?
- 04
Kontrollü eylem
Sistem hangi araçlara erişebilir, hangi işlemleri yapabilir ve nerede onay gerekir?
- 05
Kanıt
Kalite, maliyet, hız, güvenilirlik ve iş sonucu birlikte nasıl ölçülecek?
Karmaşıklık varsayılan seçim olmamalı. Yeni bir model, router, agent veya bilgi katmanı ancak daha basit çözümün karşılayamadığı açık bir ihtiyacı çözüyorsa sisteme girmeli.