Konuşmayı yazıya çevirme (speech-to-text), ses kaydındaki ya da canlı konuşmadaki sözleri yapay zekayla yazılı metne dönüştüren teknolojidir. Şirketlerde toplantı tutanağı, çağrı kaydı, saha raporu ve dikte gibi işlerde kullanılır. Türkçede iyi sonuç için model seçimi kadar mikrofon, gürültü, sektör terimleri ve KVKK uyumu da belirleyicidir.
Şirketinizde konuşulan bilgi nereye gidiyor?
Bir işletmede bilginin büyük kısmı yazılmaz, konuşulur. Haftalık üretim toplantısında alınan karar, müşteriyle telefonda verilen söz, teknisyenin arıza yerinde gördüğü, satış temsilcisinin ziyaret notu; çoğu ya kimsenin dinlemediği bir kayıtta ya da yalnızca birinin hafızasında kalır. Tutanak yazmak çoğu zaman saatler alır, eksik kalır ve sonradan "biz bunu konuşmuştuk" tartışması başlar. Toplantı tarafındaki çözümü yapay zeka ile toplantı özeti yazımızda anlattık.
Konuşmayı yazıya çevirme bu bilgiyi aranabilir, paylaşılabilir ve işlenebilir hâle getirir. Metin bir kez oluştuğunda özetlenebilir, konuya göre sınıflandırılabilir, içinden görev ve tarih çıkarılabilir. Bu ikinci aşama Türkçe doğal dil işleme alanına girer; çağrı merkezlerindeki toplu kullanımını ise çağrı merkezi ses analitiği yazısında ayrıca anlattık.
Çözmemenin maliyeti: ses kaydı var, bilgi yok
Konuşmayı işleyen yapay zeka işletmelerde hâlâ az kullanılıyor. Eurostat'ın işletmelerde yapay zeka kullanımı verisine göre 2025'te AB'de konuşma tanıma, veri analizi için makine öğrenmesi, iş akışı otomasyonu ve görüntü tanıma teknolojilerinin her birini 10 ve daha fazla çalışanı olan işletmelerin yalnızca %3,78 ile %7,22'si kullandı. Yazılı metni analiz eden teknolojiler ise %11,75 ile en yaygın türdü.
Türkiye'deki e-ticaret işletmelerinde de tablo benzer. Ticaret Bakanlığı'nın 781 e-ticaret işletmesiyle yaptığı ve Türkiye'de E-Ticaretin Görünümü Raporu 2025'te yayımlanan ankette, yapay zekayı sesli asistanla ürün arama veya sipariş oluşturma için kullanan işletmelerin oranı yalnızca %16,8'de kaldı. Ses, en doğal iletişim biçimi olduğu hâlde işletme verisine en geç dönüşen kaynaklardan biri.
Kaydı toplamak ama işlememek de risklidir. Ses kaydı kişisel veridir ve gerekçesiz kayıt hukuki sonuç doğurabilir:
Kişisel Verileri Koruma Kurulu, 30.11.2023 tarihli ve 2023/2007 sayılı kararında işyerindeki güvenlik kamerasıyla ses kaydı alınmasında veri sorumlusunun meşru menfaati bulunmadığına, güvenlik amacı için görüntü kaydının yeterli olduğuna hükmetti; işverene idari para cezası verildi ve ses kayıtlarının imhası istendi. (KVKK 2023/2007 Karar Özeti)
Yani doğru soru "her şeyi kaydedelim mi?" değil, "hangi konuşmayı, hangi amaçla kaydedip yazıya çeviriyoruz?" sorusudur. Kamera ve ses kaydına ilişkin güncel kuralları kamera kaydı ve KVKK yazısında topladık.
Konuşmayı yazıya çevirme nerede işe yarar?
| Kullanım | Ne kazanılır? | Dikkat edilecek nokta |
|---|---|---|
| Toplantı tutanağı | Karar ve görev listesi dakikalar içinde çıkar | Konuşmacı ayrıştırma, üst üste konuşma |
| Çağrı kayıtları | Her görüşme aranabilir ve puanlanabilir | Telefon hattının düşük ses kalitesi |
| Saha ve servis raporu | Teknisyen elle yazmadan sesli rapor bırakır | Rüzgâr, makine gürültüsü, eldivenli kullanım |
| Dikte (hukuk, sağlık, mühendislik) | Uzun metin klavyesiz hazırlanır | Özel terimler, özel nitelikli veri |
| Sesli mesajlar | WhatsApp sesli mesajı yazılı talep gibi işlenir | Kısa, gürültülü, yöresel ağız içeren kayıtlar |
| Depo ve üretimde sesli komut | Eller ve gözler işte kalır | Sınırlı komut kümesi, anlık yanıt |
Müşteri tarafındaki sesli mesaj senaryosunu WhatsApp chatbot rehberinde, depodaki kullanımını ise sesli komutla depo toplama yazısında ayrıntılı ele aldık.
Türkçe ses tanımada doğruluğu ne belirler?
Doğruluk genellikle kelime hata oranı (WER) ile ölçülür: yanlış, eksik ve fazladan yazılan kelimelerin toplam kelimeye oranı. Türkçede tek bir ek hatası ("gönderdik" yerine "gönderdi") bütün kelimeyi yanlış saydırır; bu yüzden karakter bazlı hata oranına da bakmak faydalıdır. Sonucu belirleyen başlıca etkenler şunlardır:
- Ses kaynağı. Toplantı odası mikrofonu, telefon hattı ve yaka mikrofonu çok farklı kalitede ses verir. Telefon kayıtları dar bantlıdır ve daha zordur.
- Gürültü ve üst üste konuşma. Fabrika, şantiye ya da kalabalık toplantı modelin en çok zorlandığı ortamlardır.
- Sektör terimleri ve özel adlar. Ürün kodları, müşteri adları, ilaç ve malzeme isimleri genel modelin sözlüğünde yoktur; özel sözlük ya da ince ayar gerekir.
- Ağız ve konuşma hızı. Farklı bölgelerden konuşanlar ve hızlı konuşma, test verisinde temsil edilmelidir.
- Toplu mu, canlı mı? Kayıt sonradan işlendiğinde model tüm bağlamı görür; canlı altyazı ve sesli komutta ise hız öne çıkar.
Bulutta mı, kurum içinde mi?
Konuşmayı yazıya çeviren modeli nerede çalıştıracağınız, doğruluk kadar önemli bir karardır:
| Ölçüt | Bulut servisi | Kurum içi model |
|---|---|---|
| Başlangıç hızı | Hızlı; hesap açılır, kullanılır | Sunucu ve kurulum gerekir |
| Veri konumu | Çoğu zaman yurt dışında | Kurumun kendi altyapısında |
| Özelleştirme | Sınırlı sözlük desteği | İnce ayar ve özel sözlük mümkün |
| Maliyet yapısı | Kullanılan dakika kadar | Donanım ve bakım ağırlıklı |
| Uygun olduğu kayıt | Genel toplantılar, düşük hassasiyet | Hukuk, sağlık, İK, müşteri görüşmeleri |
Pek çok kurum için karma yapı mantıklıdır: hassas olmayan içerik bulutta, müşteri ve çalışan görüşmeleri kurum içinde işlenir. Hangi kaydın hangi sınıfa girdiği, kurulumdan önce yazılı bir kuralla belirlenmelidir. Hasta notu gibi özel nitelikli kayıtların hastanede nasıl ele alındığını hastanelerde yapay zeka yazımızda anlattık.
Türkçe ses tanıma sistemi adım adım nasıl kurulur?
- Kullanımı ve amacı yazın. Hangi konuşma, hangi amaçla, kim tarafından okunacak? Amaç belli değilse kayıt da olmamalıdır.
- Hukuki çerçeveyi kurun. Konuşanlara aydınlatma yapın, saklama süresini belirleyin, erişimi rol bazında sınırlayın. Sesi kimlik doğrulamak için kullanacaksanız bu biyometrik veri sayılabilir ve daha sıkı şartlar gerekir. Genel süreç için KVKK uyum süreci yazısına bakın.
- Gerçek kayıtlarla test kümesi hazırlayın. Kendi ortamınızdan birkaç saatlik kaydı, işi bilen biri doğru metne dönüştürsün. Modeller bu kümeyle kıyaslanır.
- Çalışma yerini seçin. Bulut servisleri hızlı başlar; hassas kayıtlarda model kurum içindeki sunucuda da çalıştırılabilir. Kayıt yurt dışındaki bir servise gidiyorsa bu bir yurt dışı aktarımdır ve KVKK'nın 9. maddesindeki şartlar (yeterlilik kararı, uygun güvenceler ya da sınırlı istisnalar) ayrıca değerlendirilmelidir.
- Özel sözlük ekleyin ve ölçün. Ürün, müşteri ve teknik terim listesiyle doğruluğun ne kadar arttığını test kümesinde görün.
- Metni işe bağlayın. Tutanak özetle birlikte ilgili klasöre, servis raporu iş emrine, çağrı özeti CRM'e düşmelidir. Saha tarafında bu bağlantıyı saha servis yönetimi yazılımı ile kurmak mantıklıdır. Arşive soru sorma yönteminin mantığını RAG ve kurumsal LLM yazısında anlattık.
Digital Bridge'de bu işi nasıl yapıyoruz?
- Keşif ve ihtiyaç analizi. Hangi konuşmaların kaydedildiğini, kayıt altyapınızı, ses kalitesini ve metnin nereye gitmesi gerektiğini birlikte inceliyoruz. Kapsamı, aşamaları ve bedeli yazan bir teklif hazırlıyoruz.
- Pilot. Kendi kayıtlarınızdan oluşan test kümesiyle modelleri ölçüyor, özel sözlüğün katkısını gösteriyoruz. Ses tanıma ve çağrı analizi hizmetimizde kayıtlar Türkçe konuşmaya göre ayarlanmış bir modelle, konuşmacılar ayrılarak metne çevrilir; toplu işleme ya da görüşme sırasında canlı metne çevirme seçilebilir.
- Entegrasyon. Metni ve özetini yapay zeka entegrasyonu kapsamında ERP, CRM, servis ya da belge sisteminize bağlıyoruz. Toplantı ve görüşme arşivinde "geçen ay bu müşteriye ne söz verdik?" gibi sorular için metinleri kurumsal LLM asistan ile aranabilir hâle getiriyoruz.
- KVKK. KVKK uyum danışmanlığı kapsamında aydınlatma metinlerini, saklama-imha sürelerini ve yurt dışı aktarım değerlendirmesini hazırlıyoruz.
Oluşan tutanak ve transkript dosyalarını Smart360 ailesindeki SmartFiles'ta departman ya da proje klasörlerinde saklayabilirsiniz. SmartFiles metin dosyasını yüklendiği anda analiz edip Özet, Ana Noktalar, Yapı ve Dikkat Çeken Detaylar bölümlerinden oluşan bir rapor üretir; klasörün tamamına soru sorulabilir, yetkiler kişi ya da departman bazında ayrı ayrı verilir.
Sonraki adım
Tek bir kullanımla başlayın: örneğin haftalık yönetim toplantısı ya da servis ekibinin günlük raporu. Birkaç örnek kayıt toplayın ve bugün bu kayıtlardan tutanağın nasıl çıktığını not edin. Ardından iletişim sayfamızdan bize ulaşın; kendi kayıtlarınızla doğruluğu birlikte ölçelim.
Diğer uygulamalar için şirketlerde yapay zekaya nereden başlanır yazısına ve Yapay Zeka rehberimize göz atın.