Yapay zeka artık yalnızca büyük teknoloji şirketlerinin konusu değil; fatura okuyan, kusurlu ürünü hatta yakalayan, talebi tahmin eden ya da şirket belgelerinden soru cevaplayan sistemler orta ölçekli işletmelerde de kuruluyor. Yine de Türkiye'de yolun başındayız: TÜİK Yapay Zeka İstatistikleri 2025 bültenine göre 10 ve daha fazla çalışanı olan girişimlerde yapay zeka kullanım oranı 2021'deki %2,7'den 2025'te %7,5'e çıktı. Kullanmak ile değer üretmek de aynı şey değil: BCG'nin 59 ülkede 1.000 yöneticiyle yaptığı Where's the Value in AI? araştırmasında ankete katılan şirketlerin %74'ü yapay zekadan henüz somut değer elde edememişti. Bu tablonun sektör ve ölçek kırılımını Türkiye'de şirketlerin yapay zeka kullanımı yazısında, değer üretemeyen projelerin ortak nedenlerini yapay zeka projeleri neden başarısız olur yazısında, araştırmalarda ölçülen kazançları ise yapay zekanın verimliliğe etkisi yazısında derledik.
Bu sayfa, kurumsal yapay zeka üzerine yazdığımız rehberleri başlangıçtan karara uzanan bir okuma yolu olarak topluyor. İlk adım şirketlerde yapay zeka kullanımına nereden başlanacağını ve ilk projenin nasıl seçileceğini anlatan yazıdır. Somut fikir arıyorsanız departman ve sektöre göre yapay zeka ile yapılabilecek 30 iş listesine, adaylar arasında seçim yapmak için kullanım senaryosu önceliklendirme matrisine bakın. Hemen ardından yapay zeka yatırım getirisinin proje başlamadan nasıl hesaplanacağını ve çalışanların kullandığı araçlarda ChatGPT'ye şirket verisi girmenin risklerini okuyun.
Karar ve yönetişim aşamasında önce işin gerçekten yapay zeka gerektirip gerektirmediğini yapay zeka mı kural tabanlı otomasyon mu karşılaştırmasıyla sınayın; tedarikçilerden gelen teklifleri yapay zeka proje teklifi değerlendirme kontrol listesiyle okuyun. Kullanım yaygınlaştıkça kuralları yazılı hale getiren şirket yapay zeka kullanım politikası ve AB'ye ürün ya da hizmet sunan şirketler için AB Yapay Zeka Yasası rehberleri devreye girer. Araç yaygınlaştıkça rollerin, onay adımlarının ve iş tanımlarının nasıl değiştiğini çalışan ve yapay zeka iş birliği yazısı anlatır.
Derinleşme aşamasında kullanım alanları öne çıkar. Belge ve bilgi tarafında RAG ve kurumsal LLM asistanı, bu asistanların güvenilirliği için yapay zeka halüsinasyonunu azaltma ve muhasebe için OCR ile fatura okuma yazılarını okuyabilirsiniz. Üretim ve operasyon tarafında görüntü işleme ile kalite kontrol, yapay zeka ile talep tahmini ve anomali tespiti öne çıkıyor. Hazır modeller yetmediğinde firmaya özel yapay zeka modeli eğitimi yazısı ne zaman ve nasıl kendi modelinizi eğitmeniz gerektiğini anlatır.
Uygulama tarafında yapay zeka entegrasyonu, kurumsal LLM asistan, görüntü işleme ve doküman OCR sayfalarımıza göz atabilirsiniz. Günlük iş akışında yapay zekanın nasıl kullanılabileceğini görmek isterseniz Smart360 ailesindeki SmartMail mesaj özeti ve fatura eki çözümlemesi, SmartFiles ise yüklenen belgeye soru sorma imkânı sunar. Başlamadan önce en çok tekrar eden, kurala bağlanması zor ve verisi elinizde olan bir işi seçin.
Kullanım alanına göre okuma listesi
- Departmanlara göre: Satış ekibinin kayıt ve takip yükünü azaltan satışta yapay zeka, B2B içerik ve kampanya için pazarlamada yapay zeka, fatura, mutabakat ve kapanış için muhasebe ve finansta yapay zeka, çalışan soruları ve özlük işleri için insan kaynaklarında yapay zeka, tedarikçi ve sipariş takibi için satın almada yapay zeka, yönetime yorumlu rapor için yönetici raporlamada yapay zeka ve alarm gürültüsünü azaltan AIOps ile BT operasyonları.
- Günlük ofis işleri: Yanıt taslağı için yapay zeka ile e-posta yazma, teklif metni için yapay zeka ile teklif hazırlama ve karar ile görev listesi için yapay zeka ile toplantı özeti.
- Üretim ve bakım: Fabrikadaki kullanım alanlarını toplayan imalat sanayinde yapay zeka örnekleri, çizelgeye gerçekçi süre veren üretim planlamada yapay zeka ve kılavuzdan cevap bulan bakım teknisyeni yapay zeka asistanı.
- Sektörlere göre: Hastanelerde yapay zeka, bürolar için mali müşavirler için yapay zeka, tarımda yapay zeka, belediyelerde yapay zeka ve otelcilikte yapay zeka.
- Kurumsal bilgi ve altyapı: Belgelerde anlamla arama yapan yapay zeka ile kurumsal arama, bu aramanın ve RAG'in altındaki vektör veritabanı, birden fazla sistemde işlem yapan yapay zeka ajanları ve bu asistanları hedef alan prompt enjeksiyonu saldırıları.
- Müşteri ve iletişim: müşteri hizmetleri chatbot, temsilcinin yanında çalışan müşteri temsilcisi yapay zeka asistanı ve çağrı merkezi ses analitiği.
- Türkçe dil ve ses: Chatbot ve analitiğin temelindeki Türkçe doğal dil işleme, müşterinin zaten yazdığı kanalda çalışan WhatsApp chatbot ve toplantı ya da görüşme kaydını konuşmadan yazıya çevirme.
- Depo ve operasyon: Ses tanımanın sahadaki karşılığı olan, elleri serbest bırakan sesli komutla depo toplama ve depodan sevkiyata diğer kullanımlar için lojistik ve depoda yapay zeka.
- İş güvenliği: yapay zeka ile KKD ve baret kontrolü.
- Belge ve gelen kutusu: yapay zeka ile belge analizi, ortak kutulardaki talepleri yönlendiren yapay zeka ile e-posta sınıflandırma ve riskli maddeleri işaretleyen yapay zeka ile sözleşme inceleme.
- Tahmin ve planlama: Talep tahmini okuduktan sonra şube bazında sipariş ve transfer için mağaza stok optimizasyonu, sayaç verisiyle saatlik yük için elektrik tüketim tahmini, talep ve stok verisiyle fiyatı güncelleyen yapay zeka ile dinamik fiyatlandırma.
- Model verisi ve üretimde görüntü: Özel model eğitmeden önce örneklerin nasıl hazırlanacağını anlatan veri etiketleme nedir ve görüntü işlemenin tekstildeki uygulaması yapay zeka ile kumaş hata tespiti; canlıya alınan modelin izlenmesi ve yeniden eğitilmesi için MLOps nedir.
- Enerji ve perakende analitiği: Anomali tespitinin şebekedeki uygulaması kaçak elektrik tespiti ve mağaza dönüşüm oranını ölçen mağaza ziyaretçi sayma sistemi.