İşletmeler İçin Özel Yapay Zekâ Çözümleri Geliştiren Şirketler: Hangi Türüne İhtiyacınız Var ve Nasıl Kontrol Edersiniz

İşletmeler için özel yapay zekâ çözümleri geliştiren şirketler altı türe ayrılır: yapay zekâ danışmanlıkları, bulut sağlayıcıları ve partner firmaları, ürün stüdyoları, modelleri şirket verilerine ve sistemlerine bağlayan mühendislik firmaları, veri bilimi firmaları ve serbest çalışanlar. Bunlar farklı işler yapar. Size uygun olanı çözmek istediğiniz soruna bağlıdır; bu yüzden kimseyi aramadan önce sorunu adlandırın.

Her gruptaki firmaların çoğu “özel yapay zekâ” geliştirdiğini söyler. Bu ifade bir strateji sunumunu, bir uygulamaya eklenmiş bir chatbot'u, bir tahmin modelini ve günde binlerce sözleşme okuyan bir sistemi kapsar. Aşağıda firmalar yaptıkları işe göre sınıflandırılıyor ve iş sorunlarıyla eşleştiriliyor. Son bölümler, imzalamadan önce neyi kontrol etmeniz gerektiğini anlatıyor.

“Özel yapay zekâ çözümü” bugün genellikle ne anlama geliyor?

Bugün birçok kurumsal projede kimse yeni bir model eğitmez. Firma mevcut bir dil modelini ya da standart bir makine öğrenmesi yöntemini alır ve onun etrafındaki parçaları kurar. Bu parçalar modeli belgelerinize ve verilerinize, çalışanlarınızın halihazırda kullandığı yazılımlara bağlar.

İşin kendisi genellikle şu türlerden birine girer:

• Politikalar, sözleşmeler ya da ürün kılavuzları gibi kendi belgelerinizden soruları yanıtlamak. Mühendisler buna retrieval-augmented generation, kısaca RAG der
• Birçok formatta gelen belgeleri okuyup sistemlerinizin kullanabileceği kayıtlara dönüştürmek; örneğin faturalar, hasar talepleri ya da bankalardan ve aracı kurumlardan gelen bildirimler
• Geçmiş verilerinizden bir sayıyı ya da evet-hayır yanıtını tahmin etmek; örneğin gelecek ayın talebi, bir müşterinin ayrılma olasılığı ya da bir kredideki risk
• Müşterilerinizin kullandığı bir ürüne yapay zekâ özelliği eklemek; örneğin bir yazım yardımcısı ya da sade dille sorulan soruları anlayan bir arama kutusu
• Veriler şirket dışına çıkamadığı için bir dil modelini şirketinizin kontrol ettiği sunucularda çalıştırmak
• Kesin bir süre sınırından önce yanıt vermesi gereken bir sistemin içinde karar vermek; örneğin online bir reklam açık artırması

Her tür farklı beceriler ister. Birinde güçlü olan bir firma, bir diğerini hiç teslim etmemiş olabilir.

Özel yapay zekâ çözümlerini hangi tür şirketler geliştiriyor?

Aşağıdaki liste firmaları ada ya da sıralamaya göre değil, yaptıkları işe göre sınıflandırıyor. Her madde, o tür firmanın neyi iyi yaptığını ve ona ne sorulması gerektiğini söylüyor.

• Yapay zekâ danışmanlıkları ve strateji firmaları, yapay zekânın nerede kullanılmaya değer olduğunu seçmenize, iş gerekçesini yazmanıza ve programı planlamanıza yardım eder. Birçoğu geliştirme işini başka bir ekibe devreder. Sistemi geliştirecek mühendislerle tanışmak isteyin ve bunların firmanın çalışanı mı yoksa taşeron mu olduğunu kontrol edin
• Bulut sağlayıcıları ve partner firmaları, o sağlayıcının kendi yapay zekâ hizmetleri üzerine geliştirme yapar. Örneğin Amazon Web Services, Haziran 2023'te AWS Generative AI Innovation Center'ı duyurdu. Bu, AWS'nin kendi yapay zekâ uzmanlarını üretken yapay zekâ projelerinde müşterilerle birlikte çalıştıran 100 milyon dolarlık bir programdır. Bu yol, sistemleriniz zaten o bulutta çalışıyorsa uygundur. Bir gün başka bir sağlayıcıya geçerseniz tasarımın hangi bölümlerinin yeniden kurulması gerekeceğini sorun
• Ürün stüdyoları uygulama tasarlar ve geliştirir; yapay zekâ özelliklerini de çoğu zaman bir sağlayıcının API'si üzerinden bir modeli çağırarak eklerler. Yapay zekâ yeni bir ürünün içindeki tek bir özellik olduğunda uygundurlar. Sağlayıcının hizmeti yavaşladığında ya da çöktüğünde özelliğin nasıl davrandığını ve kullanım bedelini kimin ödediğini sorun
• Sistemlerinizin içinde çalışan mühendislik firmaları bir modeli belgelerinize, veritabanlarınıza ve iç araçlarınıza bağlar. Tipik işler şirket belgelerinde arama, gelen belgelerden veri çıkarma ve bir modeli kendi sunucularınızda çalıştırmaktır. Yapay zekânın halihazırda sahip olduğunuz verileri ve yazılımları kullanması gerektiğinde uygundurlar
• Veri bilimi ve makine öğrenmesi firmaları, geçmiş verilerinizden tahmin modelleri kurar: öngörüler, puanlama ve dolandırıcılık kontrolleri. Yanıt bir sayı ya da bir kategori olduğunda ve yıllara yayılan kayıtlarınız olduğunda uygundurlar. Verileriniz değiştiğinde modelin nasıl yeniden eğitileceğini sorun
• Serbest çalışanlar, tek bir kişinin işin tamamını yapabildiği ve sonucu kendinizin kontrol edebildiği ilk prototip ya da tek bir betik için uygundur. Sözleşme bittiğinde sisteme ve dokümantasyonuna ne olacağını sorun

Hazır yazılım yedinci bir seçenektir ve önce ona bakmaya değer. Sorununuz rutin destek sorularını yanıtlamak gibi birçok şirketin ortak sorunuysa, birine geliştirmesi için para ödemeden önce hazır bir ürün arayın.

Sorunumuza hangi tür şirket uygun?

Sorundan başlayın, sonra o işi her gün yapan firma türüne bakın:

• “Yapay zekânın nerede karşılığını vereceğini bilmiyoruz.” Bir danışmanlık firmasıyla ya da şirket içi bir değerlendirmeyle başlayın ve sonucu, her biri için sorumlusu belli kısa bir iş listesiyle sınırlı tutun
• “Çalışanlar kendi belgelerimizde arama yaparak saatler harcıyor.” Erişim kurallarıyla belge araması geliştiren bir mühendislik firması ya da belgeler tek bir ortak kütüphanede duruyorsa hazır bir ürün
• “Gelen belgelerdeki verileri elle yeniden giriyoruz.” Belgelerden veri çıkarma sistemi kurmuş ve kendi belgelerinizden alınan örnekler üzerinde hata oranını gösterebilen bir mühendislik firması
• “Talebi tahmin etmek ya da risk puanlamak istiyoruz.” Tahmin etmek istediğiniz konuda temiz geçmiş kayıtlarınız varsa bir veri bilimi firması
• “Ürünümüze bir yapay zekâ özelliği lazım.” Bir ürün stüdyosu ya da bir mühendislik firmasından destek alan kendi ürün ekibiniz
• “Verilerimiz şirket dışına çıkamaz.” Bir müşterinin kendi altyapısı içinde model devreye almış bir mühendislik firması
• “Tamamen tek bir buluta bağlıyız.” O bulut sağlayıcısının kendi ekibi ya da partner firmalarından biri

Diğer şirketler bir yapay zekâ tedarikçisi seçerken nelere bakıyor?

MIT NANDA'nın Temmuz 2025'te yayımlanan “The GenAI Divide: State of AI in Business 2025” raporu, 52 kuruluşun temsilcileriyle yapılan görüşmelere dayanıyor. Yazarlar, alıcıların yapay zekâ araçlarını değerlendirirken öne çıkardıkları noktaları temalara göre grupladı. Tedarikçiye güven, alıcının iş akışının derinlemesine anlaşılması, mevcut araçlarda olabildiğince az kesinti ve net veri sınırları bunların arasındaydı. Zamanla gelişebilme ve koşullar değiştiğinde esneklik de bunlar arasındaydı.

Bunların çoğu imzalamadan önce test edilebilir. İşinizi anlayan bir firma, bir şey önermeden önce süreciniz hakkında ayrıntılı sorular sorar. Verilerinizin nereye gidebileceği sözleşmede yer almalıdır; aşağıdaki kontroller ise bir firmanın lansmandan sonra kaliteyi nasıl ölçmesi gerektiğini kapsar.

Sözleşme imzalamadan önce bir yapay zekâ şirketini nasıl kontrol ederiz?

Kısa listenizdeki her firmaya aynı talepleri gönderin ve yanıtları yan yana değerlendirin:

• Geliştirdiğiniz ve bugün her gün kullanılan bir yapay zekâ sistemi gösterin. Ne yaptığını, şu anda kimin işlettiğini ve ne sıklıkla yanlış yanıt verdiğini sorun. Firmanın kendi örnek verileri üzerindeki bir demo sayılmaz
• Sonunda neyin kime ait olacağını söyleyin. Kod işin bariz kısmıdır. Aynı soruyu prompt'lar (modelin izlediği yazılı talimatlar), model ayarları, doğru cevaplarıyla birlikte test soruları seti ve verilerinizi sisteme aktaran betikler için de sorun, çünkü sistem bunlar olmadan çalışmaz
• Çıktı kalitesinin nasıl ölçüleceğini açıklayın. İyi bir yanıt, şirketinizden alınmış, her birinin doğru cevabı belli olan, geliştirmeden önce üzerinde anlaşılan ve her değişiklikten sonra yeniden çalıştırılan gerçek örneklerden oluşan bir settir
• Verilerinizin nereye gittiğini çizin. Çizim; günlükler, yedekler ve dışarıdaki herhangi bir model sağlayıcısı dahil, verilerinizin dolaştığı ya da saklandığı her yeri ve bunlardan herhangi birinin başka müşteriler için kullanılan modelleri eğitip eğitmediğini göstermelidir
• Lansmandan sonra ne olacağını anlatın. Kaliteyi kimin izlediğini, yanlış bir yanıtı kimin düzelttiğini ve model sağlayıcısı sistemin kullandığı modeli kullanımdan kaldırdığında ne olacağını sorun. OpenAI ve Anthropic, kullanımdan kaldıracakları modelleri ve tarihlerini listeleyen sayfalar yayımlıyor

Yapay zekâ şirketi seçerken uyarı işaretleri nelerdir?

• Daha kimse sürecinizi görmeden her soruna aynı yanıt veriliyor; örneğin bir chatbot ya da bir yapay zekâ ajanı
• Satış toplantılarındaki kişiler projede yer almayacak ve firma kimin yer alacağını söyleyemiyor
• Firma sizin belgeleriniz ya da verileriniz üzerinde hiçbir şey test etmeden doğruluk tek bir sayı olarak vaat ediliyor
• Sistem, bir kişinin onaylayacağı bir adım olmadan başka yazılımlarda işlem yapacak; örneğin e-posta gönderecek ya da kayıtları değiştirecek
• Sözleşme prompt'lar ve test soruları hakkında hiçbir şey söylemiyor ya da bunları firmanın mülkü olarak sayıyor
• Firmanın tek örnekleri pilotlar ve demolar; gerçek çalışanların ya da müşterilerin her gün kullandığı bir sistem yok

amBrain nerede devreye girer?

amBrain, özel dil modellerini müşterinin kendi altyapısı içinde devreye alır ve bunları müşterinin halihazırda kullandığı sistemlere bağlar. amBrain, bir şirketin kendi belgeleri üzerinde retrieval-augmented generation (RAG) sistemleri geliştirir.

amBrain'in kamuya açık olarak anlattığı tek dil modeli projesi şu: “Bir müşterinin FinTech perimetresi içinde bir LLM entegrasyonunu üretime aldık: yapılandırılmamış broker ve işlem yeri bildirimlerinin — kurumsal işlemler (corporate actions), enstrüman ve teminat değişiklikleri — çıkarılıp normalize edilerek trading sisteminin tükettiği yapılandırılmış kayıtlara dönüştürülmesi.”

amBrain'in ayrı bir çalışma alanı online reklamcılıktır. amBrain, bidder'ın içinde çalışan ML çıkarımı geliştirir: model, teklifi açık artırma penceresi içinde belirler. Bidder, online bir açık artırmada bir reklam alanı için ne kadar teklif verileceğine karar veren sistemdir.

amBrain 2019'dan bu yana yazılım geliştiriyor. Ekibini tek satırda şöyle tanımlıyor: “40 kişiye kadar bir ekip, yaklaşık %75'i kıdemli.” amBrain üç formatta çalışıyor: tam teslim, özel ekip ya da sizin ekibinize yerleşen mühendisler. Müşteri, amBrain'in yeniden kullanılabilir bileşenleri dışında ürünün ve kodun tam mülkiyetini elinde tutar.

Sorununuz kendi belgelerinizden soruları yanıtlamak ya da bir dil modelini kontrolünüzdeki sunucularda çalıştırmaksa, amBrain'e tek cümlelik sorununuzu ve listenizdeki diğer her firmaya gönderdiğiniz beş talebin aynısını gönderin.

Sık sorulan sorular

• Özel yapay zekâya gerçekten ihtiyacımız var mı? Her zaman değil. Bir ürün bu işi zaten yapıyorsa ve verinin nereye gidebileceğine dair kurallarınızı karşılıyorsa, onu satın almak çoğu zaman daha basit bir seçimdir. Özel geliştirme, iş hiçbir ürünün karşılamadığı bir şekilde kendi belgelerinize, verilerinize ya da sistemlerinize bağlı olduğunda karşılığını verir
• Firma bizim için kendi modelini eğitmeli mi? Başlangıçta nadiren. Eğitime para ödemeden önce firmadan, belgeleriniz ve iyi talimatlar verilmiş mevcut bir modelin test sorularınızda neden yetersiz kaldığını göstermesini isteyin
• Özel bir yapay zekâ çözümü ne kadara mal olur ve ne kadar sürer? Fiyat; işin türüne, yapay zekânın bağlanması gereken sistem sayısına, verilerinizin durumuna, verinin nereye gidebileceğine dair kurallara ve lansmandan sonra sistemi kimin işleteceğine göre değişir. Her firmadan, yazılı başarı ölçütleri olan küçük bir ilk aşama için fiyat vermesini isteyin
• Firmayı sonradan değiştirebilir miyiz? Evet; kodun, prompt'ların, test sorularının ve işletim talimatlarının sahibi sizseniz ve sistem firmanın sunucularına ya da lisans anahtarlarına bağlı değilse. Bunu iş başlamadan önce sözleşmeye yazın