25+ yıldır yazılım geliştiriyorum. Şimdi yapay zekânın bu deneyimi nasıl değiştirdiğini bizzat sahada test ediyor ve gerçekten neyin değiştiğini yazıyorum.

Yapay Zekâ Verileri Türkiye'de mi İşlenmeli?

Yapay zekâ verilerini Türkiye'de işlemek ne zaman anlamlıdır? KVKK, sektör riski, veri akışları ve yerel altyapı seçenekleri üzerinden bir karar çerçevesi.

AI Görünürlük Testleri Gerçek Müşterileri Ne Kadar Temsil Ediyor?

AI görünürlük testlerinde prompt seçimi, konuşma akışı, bağlam ve personalar gerçek müşteri davranışını ne kadar yansıtıyor?

Nedir bu harness? En basit hâliyle AI harness anlatıyorum

AI harness nedir? Sandviç örneğiyle model, araçlar, bellek ve agent ayrımını; basit API yönlendirmesinden işi kontrol eden sisteme uzanan yapıyı açıklıyorum.

“Yapay zekâ desteğiyle hazırlandı” notu okura ne anlatıyor?

Bir yazıda AI kullanıldığını söylemek, kimin ne yaptığını açıklamaya yetiyor mu? Kendi yayın pratiğim üzerinden yazarın katkısını ve okurun beklentisini inceliyorum.

Yapay zekâdaki ilerleme hayatımızı ne zaman iyileştirir?

AI ile benim işimin kolaylaşması, kullanıcının hayatının iyileştiğini göstermez. Gündelik fayda, kazancın paylaşımı ve ilerlemeyi kimin değerlendirdiği üzerine.

Yapay Zekâ Aracı Kurmak Kolay, Şirketi Dönüştürmek Değil

Satış görüşmelerini AI ile analiz ederken veri ve karar ölçütlerini yeniden ele aldık. Araç geliştirmekle işleyen bir süreç kurmak arasındaki fark.

Bir “Merhaba”nın Maliyeti: Kurumsal Yapay Zekâ Kullanımını Yönetmek

Birkaç abonelikten binlerce kullanıcıya geçerken AI maliyetini yönetmek neden zorlaşıyor? Token tasarrufu, kullanıcı alışkanlıkları ve işin toplam maliyeti.

Yapay zekâyla küçülen ekipler: Şirket ne kazanıyor, ne kaybediyor?

AI küçük ekiplerin üretim gücünü artırıyor. Oyun sektörü ve kendi Godot denemem üzerinden ticari başarıyı, deneyim aktarımını ve iş tasarımını ele alıyorum.

Çalışanların Kurduğu Yapay Zekâ Sistemleri Nasıl Kurumsal Hafızaya Dönüşür?

Çalışanların kurduğu AI iş akışlarını bulmak, ortak kullanıma hazırlamak ve devretmek için kendi şirketimde uygulamayı planladığım adımlar.

Yapay Zekâ ile Bilgi Yönetimi: Aramadan Karara

Şirket belgelerini AI ile aranabilir yapmak ne zaman işe yarar? Bilginin karara nasıl taşındığını ve sonucun nasıl ölçüleceğini inceleyelim.

AI görünürlüğü devletlerin de gündeminde

Hanover Institute hakkındaki haberler, AI görünürlüğünün devlet iletişimindeki yerini tartışmaya açıyor. Kurumlar için çıkarım: doğru temsil ve ölçülebilir etki.

Yapay zekâ, ertelenen işleri yapılabilir kılıyor

AI, ertelenen sistem geçişlerinin maliyet hesabını değiştirebilir. PeşinTaksit, Asana, Airbnb ve Uber üzerinden kapsam, doğrulama ve geçiş kararları.

EVREN Yapay Zekâ Platformu: Kime Açık, Ne Sunuyor?

SSB bünyesinde geliştirilen EVREN Platformu ne sunuyor, kimleri hedefliyor ve kurumsal kullanım için hangi soruların yanıtlanması gerekiyor?

Stripe–OpenRouter Anlaşması: Hangi İşe Hangi Model?

Stripe–OpenRouter anlaşması, doğru model seçimi ve toplam süreç maliyeti: Bir aracı platform ne zaman işe yarar, hangi bağımlılıkları getirir?

Yapay Zekâ Gerekli mi, Yoksa Yanlış Sorunu mu Çözüyoruz?

Geciken su siparişleri üzerinden AI, süreç iyileştirme ve ürün yönetimi: Çağrı merkezi KPI’ları düzelirken müşterinin sorunu neden devam edebilir?

Yapay Zekâ Dönüşümü, İşi Yeniden Tasarlamakla Başlar

Yapay zekâ dönüşümünü çalışan sayısıyla ölçmek yeterli değil. Görevleri, karar yetkilerini, kalite kontrollerini ve iş sonuçlarını birlikte ele almak gerekiyor.

Türkiye'de yapay zekâ yayılırken şirketler aynı hızda değişmeyecek

TÜİK verileri ve Türkiye Yapay Zekâ Eylem Planı üzerinden işletmelerin kullanım, olgunluk ve rekabet farkı. Teknoloji yayılırken şirketler nasıl değişecek?

AI, CRO araştırmasının hangi bölümünü üstlenebilir?

Clarity kayıtlarını AI'a izletip hazır iyileştirme raporu almak mümkün mü? CRO araştırmasında veri erişimi, otomasyon ve insan yargısının sınırları.

Aynı yapay zekâ, farklı rekabet gücü

Rakibinizle aynı yapay zekâyı kullanabilirsiniz. Rekabet farkı, modelin müşteriye verilen sözü ve şirketin bir sonraki kararını nasıl değiştirdiğinde oluşur.

Yapay Zekâ Yargılarına Neden Güveniyoruz?

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 farklar: Hangisi ne iş yapar?

CIO, CTO ve IT Direktörü arasındaki farkı unvanla değil; sorumluluk kapsamı, karar yetkisi ve şirketin teknolojiye yüklediği işle okumak neden daha anlamlı?

AI İşi Yaparken İnsan Sürecin Neresinde Olmalı?

İnsan yalnızca brief'i yazıp son çıktıyı kontrol etmemeli; AI kod, doküman veya analiz üretirken sürecin tamamında nasıl yer almalı?

Aynı Yapay Zekâ Modeli Neden Farklı Uygulamalarda Farklı Sonuç Veriyor?

Aynı yapay zekâ modeli iki üründe neden farklı sonuç verir? Uygulama, araçlar, bağlam, yetkiler ve değerlendirme düzeninin etkisini ele alıyorum.

Yapay Zekâyı İyi Kullanan Bir Junior Kıdemli Uzmanı Geçebilir mi?

Yapay zekâ daha az deneyimli çalışanların kıdem farkını kapatabilir mi? Görev tasarımı, AI kullanma becerisi ve uzmanlığın değişen değerini inceliyorum.

Yapay Zekâ Dönüşümünde Şirketin Hafızası Olan Çalışanları Korumak

Yapay zekâ odaklı yeniden yapılanmalarda deneyimi, kurumsal hafızayı ve çalışan güvenini korumak neden işletmenin geleceği için önemlidir?

İngilizceyi yeniden iş hayatımın parçası yapıyorum

İş değişikliği ve yapay zekâ kullanımıyla İngilizce pratiğim azaldı. Şimdi zaten yaptığım işleri İngilizce yürüterek bu alışkanlığı geri kazanmaya çalışıyorum.

AI Markamı Önersin Yanlış Hedef: Peki Doğrusu Ne?

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 sistemi kurarken neye dikkat etmeliyiz?

Sesli ajan yatırımında hedef kitle, inbound ve outbound senaryosu, ulaşma oranı ve gerçek iş sonucu nasıl değerlendirilir? 2.000'den fazla aramanın öğrettikleri.

Uygulamayı Ajans Değil AI Yaparsa Stratejiyi Kim Kuracak?

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 İşleri Değiştirirken Çalışanları Eğitmek Yetmez

Yapay zekâ görevleri değiştirirken şirketler çalışanlarını nasıl hazırlamalı? Eğitim, rol tasarımı ve kurum içi geçişleri birlikte ele alıyorum.

Web siteleri ve mobil uygulamalarda erişilebilirlik: izleme planı ne zaman yayımlanacak?

Bakanlığın 3 Eylül 2026 tarihli yazılı yanıtı, gönüllü erişilebilirlik logosu başvurusu, izleme planı ve kişisel siteler için uygulama ayrıntılarını açıklıyor.

AB Yapay Zekâ Yasası Türkiye'deki Şirketleri Ne Kadar Etkiliyor?

AB Yapay Zekâ Yasası'nın Türkiye merkezli şirketleri hangi durumlarda kapsayabileceğini; hukuki kapsam ile fiilî yaptırımın nerede ayrıldığını inceliyorum.

Bu Backlink Google'a Sinyal Geçirmese Yine Satın Alır mıydık?

Ajansınız backlink bütçesi istiyorsa neyi değerlendirmelisiniz? Ücretli linklerin olası etkisi, Google'ın yaklaşımı ve organik backlink kazanma stratejisi.

Yapay Zekânın Değeri Her Zaman Daha Fazla İş Değildir

Yapay zekânın kazandırdığı zaman her zaman daha fazla çıktıya dönüşmek zorunda değil. Kalite, daha az aşırı yük ve yönetim görünürlüğü de gerçek işletme değeridir.

AI ile yazarken arşivi de düşünmek

Casey Newton’ın AI destekli bilgi tabanından kendi bloguma: Eski yazılar, araştırma notları ve editoryal kararlar yeni bir yazıya nasıl katkı sağlar?

Sağlıkta yapay zekâ: Chatbot, triyaj ve tıbbi cihaz arasındaki fark

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: Risk seviyesini belirledikten sonra ne yapmalısınız?

AB Yapay Zekâ Yasası'nda risk seviyesi yalnızca başlangıçtır. Şirketin rolü, kullanım amacı, veri akışı, şeffaflık ve diğer mevzuat ayrı ayrı değerlendirilmelidir.

Chatbot verisini üçüncü taraf yapay zekâ sağlayıcısına göndermek ne demek?

Chatbot konuşmalarının OpenAI, Anthropic, Gemini veya başka bir model sağlayıcısına gönderilmesini GDPR ve KVKK açısından inceliyorum.

Açık Yayıncılık ve Yapay Zekâ ile Aylık SEO Raporlama Deneyi

Yayın verilerimi neden açıkça paylaşıyorum? Her ay AI ile hazırlanan SEO raporlarının görünmeyen örüntüleri nasıl yakaladığını ve insan sorumluluğunun neden değişmediğini anlatıyorum.

LLM bir konunun uzmanını neye göre önerir?

LLM ve AI Search sistemleri uzmanlığı doğrudan ölçmez; internette görünen izlerden tahmin eder. Bu yazı görünürlük, tekrar ve gerçek uzmanlık arasındaki farkı inceliyor.

Şirketler Yapay Zekâdan Nasıl Değer Üretebilir?

Yapay zekâ kullanmak ne zaman işletme değerine dönüşür? Modelin yaptığı iş ile şirketin ölçülebilir sonucu arasındaki bağlantıyı inceliyorum.

Şirkete Özel Yapay Zekâyı Özel Yapan Nedir?

Şirkete özel yapay zekâ, modelin şirket verileriyle eğitilmesi mi? Veri, kurallar, araçlar, yetkiler ve ölçümün sistemdeki yerini ele alıyorum.

AB Yapay Zekâ Yasası Nedir, Neleri Düzenliyor?

AB Yapay Zekâ Yasası'nın kimleri kapsadığını; yasakları, yüksek risk kurallarını, şeffaflığı, uygulama tarihlerini ve ceza sınırlarını açıklıyorum.

Yapay Zekâ İstekleri Ne Zaman Farklı Modellere Yönlendirilmeli?

Birden fazla yapay zekâ modeli kullanıldığında sabit kural, akıllı yönlendirme, kademeli geçiş ve yedek yol seçeneklerinden hangisi ne zaman anlamlıdır?

Normalde üşenip yapmayacağım işi AI ile bir saatte bitirdim

Bir kenarda duran PeşinTaksit dört container ile gereğinden fazla bakım istiyordu. AI desteğiyle yapıyı yaklaşık bir saatte Cloudflare Workers'a taşıdım.

Tek Bir Yapay Zekâ Modeli Ne Zaman Yeterli?

Bir yapay zekâ sistemi ne zaman tek modelle başlamalı, ikinci model hangi kalite, maliyet veya risk farkını kanıtladığında mimariye girmeli?

Soru Sormaktan İşi Devretmeye: Codex Araştırması Ne Gösteriyor?

OpenAI'nin Codex araştırması, yapay zekâyı soru-cevap aracından çok adımlı bir çalışma sistemine dönüştüren iş akışlarını ve ölçüm sorununu gösteriyor.

AI Verimlilik Kazancı Kimin Cebine Giriyor?

AI çalışanı ve hizmet sağlayıcıyı daha verimli yaparken ekonomik kazanç neden onlara kalmayabilir? Maaş, saatlik ücret ve rekabet üzerinden bir analiz.

Veriniz Yapay Zekâya Hazır mı? Önce Hangi Karar İçin Olduğunu Söyleyin

Bir veri kümesinin yeterliliği, onunla hangi kararın verileceğine, ne kadar güncel olması gerektiğine ve sonucu nasıl doğrulayacağınıza bağlıdır.

Yapay Zekâ Sisteminiz Gerçekten Sonuç Üretiyor mu?

Bir yapay zekâ sisteminin iyi cevap vermesi, işi tamamlaması ve işletmede sonuç üretmesi farklı şeylerdir. Her biri nasıl ölçülür?

Yapay Zekâya Ne Kadar Yetki Vermeliyiz?

Bir yapay zekâ sistemi ne zaman öneri hazırlamalı, ne zaman gerçek işlem yapabilmeli? Yetki, insan onayı ve işlem doğrulama sınırları.

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?

Satış ile Diğer Departmanlar Neden Sürekli Çatışıyor?

Satış ile lead, fiyat, veri ve süreç üreten ekipler neden aynı şirketi farklı yaşar? CRM'den bayi ziyaretine uzanan çatışmalar üzerine bir saha notu.

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.

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.

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.

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.

İçerik Budama Nasıl Yapılır? Gerçek Bir Content Pruning Vaka Analizi

Search Console ve GA4 verileriyle içerik budama nasıl yapılır? Koru, geliştir, birleştir veya kaldır kararlarını kendi sitemdeki gerçek denetim üzerinden anlatıyorum.

Bir Bankayı Entegre Etmek Kolay. Kırk Bankayı Çalışır Tutmak Değil.

Tek bir banka API'sini entegre etmek kolay olabilir. Asıl maliyet, farklı erişim modellerini izlemek ve onlarca bağlantıyı sürekli çalışır tutmaktır.

Yapay Zekâ ile API Geliştirirken Kaliteyi Korumak

AI ile REST API geliştirirken kaynak modeli, HTTP davranışı, hata, yetki, güvenlik ve sözleşme kararlarını prompt ve review aşamasında korumanın kısa rehberi.

Bir Butonu Test Konusu, Bütün Bir Site Değişikliğini Kesin Çalışacak Çılgın Proje Olarak Görmek

Bir site yenilemesindeki tasarım, CMS, URL, içerik, form ve ölçüm değişikliklerini neden ayırmak gerektiğini; aşamalı yeniden tasarım ve taşıma riski üzerinden düşünüyorum.

Teknoloji Yönetimi ile Dijital Dönüşüm Aynı Şey Değil

IT operasyonlarının süreklilik sorumluluğu ile teknolojiyi kullanarak işi dönüştürme sorumluluğu neden aynı ekipten beklenmemeli?

Türkiye'nin İlk Gerçek Zamanlı Gizli Müşteri Raporlaması

2005'te bir bitirme projesiyle başlayan PlusValue'da, gizli müşteri operasyonunu çalıştıran ilk gerçek sistemimi nasıl kurduğuma dair bir not.

Müşteri Memnun Olduğunu Unutur, Hatırlatmak Gerek!

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 İşe Yarıyor mu?

AI görünürlük araçları gerçekten işe yarıyor mu? Seçilmiş prompt çıktılarını ve trendleri izler, fakat gerçek kullanıcı görünürlüğünü tek başına ölçemez.

Mesele llms.txt Değil Yeğen!

llms.txt etrafında oluşan AI Visibility heyecanını, kurduğum bilgi mimarisi deneyi ve sağlayıcıların güncel dokümanları üzerinden yeniden düşünmek.

Şirketinizin AI Bağımlılığının Farkında mısınız?

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 Hep Bu Kadar İyi Değildi. Biz Çok Hızlı Alıştık

AI, ekip kapasitesini ve yazılım ekonomisini hızla değiştiriyor. Geçmişi adil, bugünün beklentilerini ise yeni araçlarla değerlendirmek gerekiyor.

Yapay Zeka Kod Yazmayı Ucuzlattı, Doğrulamayı Değil

Yapay zeka bir uygulamayı saatler içinde üretebilir. Ancak yazan kişi kararları açıklayamıyorsa mühendislik maliyeti ortadan kalkmaz; kodu inceleyen kişiye taşınır.

Know-how Piş, Ağzıma Düş: Bilgiyi Uygulamak mı, Üretmek mi?

Global know-how’a erişmek önemli bir avantaj. Fakat kariyerde asıl farkı, hazır bilgiyi uygulamakla yeni iş bilgisi üretmek arasındaki mesafe yaratabiliyor.

Eşik Düştü: ProductLog’un Bana Gösterdiği Build in Public Riski

ProductLog üzerinden, AI çağında build in public yapmanın getirdiği kişisel çelişkiyi ve neyi paylaşacağımıza nasıl karar vermek gerektiğini ele alan bir yazı.

AI Çağında Build in Public: Neyi Paylaşmalı, Neyi Saklamalı?

Build in public, susmakla rakibin önüne ayrıntılı bir kullanım kılavuzu koymak arasında bir seçim değildir. Asıl soru şu: Paylaşacağınız bilgi karşılığında alacağınız geri bildirim, güven veya bağ, o bilgiyi herkese açmanın yaratacağı riske değer mi?

Yapay Zeka Görünürlüğü Aramadan Önce Düştü: Google Verileri Teorimi Nasıl Değiştirdi?

Google'ın Generative AI raporu, canlı getirme teorimi değiştirdi. Gözlenen erken düşüş korundu; ancak veriler ayrı bir yapay zeka dizinini kanıtlamıyor.

“Önceki Vibe Coder” Dönemi Başlıyor: Temiz Kodun Görünmezliği ve Yapay Zekanın Teknik Borç Faturası

Yapay zekayla kod yazmanın sahte hızını, DRY ihlallerini ve görünmez kalitenin değersizleşmesini inceliyorum.

Bir Zafer, Birkaç Yenilgi

Altı yıl içmedikten sonra tek bir 'bir kereden bir şey olmaz' ile yeniden başladım. Aynı dönemde dağılmadım — sadece her şeyi kendime tercih ettim. Ham bir itiraf.

Yapay zekâ işten çıkarmadan iş sayısını azaltıyor

İşten çıkarmalar sayılır. Ekibin hiç açmadığı rol sayılmaz. AI'ın işe alım kararını veriye görünmeden önce nasıl değiştirebildiğine dair bir CTO ve kurucu gözlemi.

ProductLog: Önce Kendim İçin İnşa Ettiğim Platform

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.

Anlama Borcu: Fatura Tek Başına Gelir

Neredeyse her gün yapay zeka kodlama araçlarıyla çalışıyorum. Asıl risk, sistemin yaptıklarıyla benim hâlâ açıklayabildiğim, hata ayıklayabildiğim ve güvenle değiştirebildiğim kısım arasındaki fark.

WordPress’ten Nuxt’a: Yapay zekâ destekli içerik akışı kurmak

WordPress’ten Nuxt ve Cloudflare Pages tabanlı yapıya geçerken, yapay zekâyla yayın işini nasıl sadeleştirdiğimi ve editoryal kontrolü nasıl koruduğumu anlatıyorum.

Yapay Zeka Görünürlüğü Yanılsaması: Bing'in Citation Share Verileri Gerçekte Ne Söylüyor?

AI Visibility araçları seçilmiş bir sorgu kümesini modelliyor. Bing'in birinci taraf Citation Share verisi, bu modeli yönettiğim sitelerde gördüğüm sonuçlarla karşılaştırmamı sağladı.

Ayda 1 Milyon Gösterim, Sıfır Gelir: Programatik SEO Vaka Analizi (Post-Mortem)

Google aramalarında ayda 1 milyon gösterim ve 10 binden fazla tıklamaya ulaşıp nasıl sıfır dolar kazandığımı anlattığım camiler.org retrospektifi.

Yazılımcılığın Sonu mu Geldi? Yapay zeka ile bir rönesans yaşanıyor.

Yapay zeka junior geliştiricinin öğrendiği rutin işleri azaltabilir. Asıl soru, şirketlerin pratik, geri bildirim ve kıdemli mühendisliğe giden yolu nasıl koruyacağı.

Yapay Zeka Çağında Çocuk Yetiştirmek

Sosyal medyada genelde teknik ya da işsel konular paylaşıyorum. Ancak sosyal medyada görülen bu yüzün arkasında, 9 yaşında bir oğlu olan bir aile babası…

Redar: KAP Bildirimleri İçin Yapay Zeka Destekli Özet ve Uyarı Sistemi

Redar, KAP bildirimlerini ve seçili açık kaynakları takip etmek için kullanılan özel bir karar destek ve izleme paneli.

Peşin mi, Taksit mi? – PeşinTaksit’in Ortaya Çıkış Hikayesi

PeşinTaksit’i, ödeme seçeneklerinin ardındaki kararı görünür kılmak için neden tasarladığımı anlatan kişisel hikâye.

Chatbot geliştirmek sanıldığı kadar basit değil: gerçek bir deneyimden öğrendiklerim

VaniBot'u bir yıl çalıştırırken konuşmayı insana aktarma, kurum içi API'ler, çoklu kanal entegrasyonu ve sürekli sahiplik hakkında öğrendiklerimiz.

Camiler.org'u Neden Tek VPS Üzerinde Çalıştırıyorum?

Camiler.org'u tek küçük VPS üzerinde çalıştırırken Docker, Redis ve Cloudflare ile hangi sorunları çözdüğümü ve karşılığında hangi riskleri aldığımı anlatıyorum.

Sağlık turizminde lead yönetimi: Manuel dağıtımdan gerçek zamanlı satış sistemine nasıl geçtik?

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'a Ne Oldu?

RankExtension'ı Search Console ile çalışmayı kolaylaştırmak için planladım. Yayına almadım; ama arkasındaki ihtiyaç hâlâ işimin içinde.

camiler.org: Google Maps ve OpenAI ile Bir Programatik SEO Deneyi

camiler.org'u Diyanet verileri, Google Haritalar ve OpenAI ile nasıl geliştirdiğimi, otomasyonun neden insan onayına dayalı bir sisteme dönüştüğünü anlatıyorum.

Yapay Zekâ İçin İş Akışı Nasıl Yeniden Tasarlanır?

Bir satış ekibinin teklif hazırlamak için yapay zekâ kullanmaya başladığını düşünelim. Müşterinin e-postası sisteme veriliyor, birkaç saniye içinde düzgün bir teklif taslağı çıkıyor. Fakat satış temsilcisi teslim tarihini operasyon ekibine soruyor. Operasyon, talepte ürün çeşidinin belirtilmediğini fark ediyor. Müşteriye dönülüyor. Yanıt geldiğinde fiyatın da yeniden hesaplanması gerekiyor.

Icerigi Uretmekle Dagitmak Ayni Karar Degil