Kurumsal Bilgi Asistanı (RAG)

Bir kurumsal bilgi asistanının doğru yanıt verip vermeyeceğini çoğu zaman modelin adı değil; hangi belgelerin dizine girdiği, belgelerin nasıl bölündüğü, yetkilerin nasıl taşındığı ve hatanın kim tarafından nasıl yakalandığı belirler. Bu rehber, projeyi başlatmadan önce yöneticinin ve bilgi işlem sorumlusunun birlikte vermesi gereken kararları, teknik terimleri kısa açıklamalarla sırayla ele alıyor.

Sayfanın üst kısmı asistanın ne yaptığını anlatıyor. Burada daha çok "nasıl" ve "ne zaman değil" sorularına giriyoruz: hazırlık testi, bir sorunun sistem içindeki yolculuğu, KVKK açısından dikkat edilecek noktalar, pilotun adımları ve teklif alırken sormanız gereken sorular.

01Hazır olup olmadığınızı gösteren beş soru

Kurumsal bilgi asistanı projesine bütçe ayırmadan önce belge arşivinizin bu yükü taşıyıp taşıyamayacağını beş soruyla kendiniz ölçebilirsiniz. Her birine dürüst yanıt verin; ikiden fazla "hayır" çıkıyorsa önce dokümantasyona odaklanmak daha akıllıca bir yatırımdır.

• Tekrarlanan soru var mı: Aynı bilgi için haftada birçok kez aynı kişilere soru geliyorsa asistanın kurtaracağı zaman somuttur; sorular her seferinde farklı ve yorum gerektiriyorsa kazanç sınırlı kalır.
• Cevap yazılı mı: Sık sorulan konuların cevabı bir prosedürde, kılavuzda ya da kayıtta duruyor mu? Yalnız deneyimli bir çalışanın aklındaki bilgi, yazıya geçirilmeden dizine giremez.
• Geçerli sürüm belli mi: Bir belgenin hangi kopyasının yürürlükte olduğunu bir çalışan birkaç dakikada söyleyebiliyor mu? Söyleyemiyorsa asistan da söyleyemez.
• Sahibi var mı: Her belge grubunun güncellenmesinden sorumlu bir kişi ya da birim tanımlı mı?
• Yetkiler düzenli mi: Paylaşılan sürücüdeki klasör izinleri gerçek görev dağılımını yansıtıyor mu, yoksa yıllar içinde herkese açılmış mı?

Son madde sık atlanır. Asistan kaynak sistemdeki izinleri olduğu gibi devralır; herkesin her şeyi gördüğü bir sürücü, asistanla birlikte bu açığı çok daha görünür hale getirir. Yetki temizliği bu yüzden çoğu projede ilk iş paketidir.

Test sonucu olumsuz çıksa bile emek boşa gitmez. Belge envanteri, sürüm temizliği ve sahiplik tablosu, ileride kurulacak her asistanın ve iyi işleyen bir arama sisteminin de temelidir.

02Şirket tipine göre ilk kullanım alanını seçin

İlk kullanım alanı, tekrar eden soruların yoğunlaştığı ve yanlış yanıtın sonucunun yönetilebilir olduğu yerden seçilmelidir. Aynı altyapı şirket tipine göre farklı belgelerle beslenir ve farklı sınırlar ister.

• Üretim şirketi: Bakım talimatları, kalite prosedürleri ve geçmiş uygunsuzluk raporları dizine girer; vardiya sorumlusu bir arızanın daha önce nasıl giderildiğini kaynağıyla görür. İş güvenliği adımlarında yanıt her zaman orijinal belgenin bağlantısıyla verilir.
• Hukuk bürosu ve danışmanlık firması: Şablon sözleşmeler, emsal dilekçeler ve iç görüş notları aranır; asistan doğru şablonu ve ilgili maddeyi bulur, hukuki değerlendirmeyi avukat yapar. Müvekkil dosyaları arasındaki yetki ayrımı burada belirleyicidir.
• Yazılım şirketi: Teknik dokümantasyon, mimari karar kayıtları ve çözülmüş destek talepleri kullanılır; yeni katılan bir geliştirici, bir servisin neden öyle tasarlandığını sorarak öğrenir.
• Çok şubeli perakende ve hizmet zinciri: Kampanya kuralları, iade prosedürleri ve mağaza işletim kılavuzu dizinde yer alır; şube çalışanı merkezi aramadan geçerli kuralı görür.
• Sigorta acentesi ve finans hizmetleri: Poliçe koşulları, ürün kılavuzları ve iç süreç notları aranır; temsilci müşteriye dönmeden önce ilgili teminat maddesini bulur, son yorumu yine kendisi yapar.

Hangi tipte olursanız olun, ilk alanı iki ölçütle seçin: soru hacmi yüksek mi ve yanlış bir yanıt geri alınabilir mi? Masraf politikasındaki bir yanlışlık kolayca düzeltilir; bir iş güvenliği adımındaki yanlışlık düzeltilemeyebilir.

Bu yüzden yüksek riskli belge gruplarında pilot boyunca asistanın kendi cümlesini kurmak yerine ilgili bölümü doğrudan göstermesini öneriyoruz. Ekip güven kazandıkça yanıt metni açılır.

03Bir sorunun asistan içindeki yolculuğu

Kurumsal bilgi asistanında kullanıcı soruyu yazdığı andan yanıt ekrana gelene kadar yedi adım çalışır. Her adım ayrı test edilebildiği için bir hata da adım adım bulunur.

1. Sorunun hazırlanması: Kısaltmalar ve şirket içi terimler açılır, "geçen yılki prosedür" gibi belirsiz ifadeler tarih aralığına çevrilir; arama böylece kullanıcının kastettiği belgeye yaklaşır.
2. Karma arama: Vektör araması (metnin anlamını sayısal bir temsile çevirip benzerliği ölçen yöntem) eş anlamlıları yakalar; anahtar kelime araması parça numarası ve madde numarası gibi kesin ifadeleri kaçırmaz.
3. Yeniden sıralama: Bulunan aday bölümler, soruyla ilişkisini daha dikkatli ölçen ikinci bir modelle tekrar sıralanır; ilk aramanın gürültüsü burada elenir.
4. Yetki süzgeci: Kullanıcının göremeyeceği her bölüm listeden çıkarılır. Bu adım modelden önce çalışır; model hiç görmediği metni sızdıramaz.
5. Bağlamın derlenmesi: Kalan bölümler başlık, tarih ve dosya bilgisiyle modele verilir; aynı konuda iki sürüm varsa yeni tarihli olan işaretlenir.
6. Yanıt ve atıf: Model yalnız verilen bölümlerden yazar ve her iddiayı bir kaynağa bağlar; dayanak yetersizse bunu açıkça söyler.
7. Kayıt: Soru, kullanılan bölümler, model ve dizin sürümü kaydedilir; kullanıcı yanıtı yanlış ya da eksik diye işaretleyebilir.

Teklif aldığınız ekiplere bu adımların her birinin nasıl test edildiğini sorun. Yalnız son yanıtı değerlendiren bir test, hatanın aramada mı yoksa yazımda mı olduğunu göstermez ve düzeltmeyi tahmine bırakır.

04Belgeleri bölme biçimi yanıt kalitesini belirler

Belgeyi sabit uzunlukta parçalara kesmek, yanlış yanıtların yaygın bir kaynağıdır; bölme işlemi belgenin kendi yapısını izlemelidir. Bir prosedürün 4.2 maddesi bir parçaya, istisnayı anlatan alt paragrafı bir sonrakine düşerse model kuralı istisnasız aktarır.

Bu yüzden bölmeyi karakter sayısına göre değil, başlık hiyerarşisine, madde numaralarına ve paragraf sınırlarına göre yapıyoruz. Bölme sırasında şu ayrıntılar korunur:

• Başlık zinciri: Her parçaya bağlı olduğu üst başlıklar eklenir; "Kapsam" başlıklı kısa bir paragraf hangi prosedüre ait olduğunu böylece taşır.
• Tablolar: Tablo satırları başlık satırıyla birlikte saklanır; aksi halde bir değerin hangi sütuna ait olduğu kaybolur.
• Tanımlar: Belgenin başındaki tanımlar bölümü, o terimin geçtiği parçalara bağlanır ve gerektiğinde birlikte getirilir.
• Etiketler: Belge türü, yürürlük tarihi, sahibi, dili ve gizlilik düzeyi her parçaya yazılır; süzgeçler bu etiketlerle çalışır.
• Taranmış sayfalar: Metin tanıma çıktısı örneklem üzerinden kontrol edilmeden dizine alınmaz; yanlış tanınmış bir sayı, doğru görünen yanlış bir yanıt üretir.

Fatura, irsaliye ya da başvuru formu gibi yapılandırılmış belgelerden alan çıkarmak ayrı bir iştir; bunun için yapay zeka ile belge işleme çözümüne bakabilirsiniz. Bilgi asistanında amaç alan çıkarmak değil, metnin anlamını bozmadan aranabilir kılmaktır.

Kopya dosyalar da sonuçları bozar: aynı belgenin üç kopyası arama listesinde üç ayrı satır kaplar ve gerçek çeşitliliği gölgeler. Dosyaların özet değerini hash hesaplama aracıyla karşılaştırarak birebir kopyaları dizinden önce ayıklayabilirsiniz.

05Kaynak sistemlere bağlanırken çözülmesi gerekenler

Her kaynak sistem için üç iş ayrı ayrı çözülür: içeriğin okunması, değişikliklerin yakalanması ve izinlerin aktarılması. Bunlardan biri eksikse asistan zamanla ya bayatlar ya da gereğinden fazlasını görür.

• Paylaşılan sürücüler ve bulut depolar: SharePoint, OneDrive ve Google Drive gibi sistemler değişiklik bilgisi ve izin listesi sunar; bağlantı yalnız okuma yetkili bir servis hesabıyla kurulur.
• Wiki ve intranet: Confluence ya da Notion sayfalarında sayfa hiyerarşisi bölüm başlığı olarak korunur; arşivlenmiş sayfalar dizinden çıkarılır.
• Destek sistemleri: Yalnız çözülmüş ve onaylanmış kayıtlar alınır; müşteri adı ve iletişim bilgisi dizine girmeden maskelenir.
• E-posta arşivi: Kişisel yazışma ve müşteri verisi yoğun olduğu için çoğu zaman en riskli kaynaktır; yalnız belirli paylaşımlı kutular, açık bir amaç ve süre sınırıyla eklenir.
• İş uygulamaları: ERP ya da CRM içindeki kayıtlar belge değil canlı veridir; bunları dizine kopyalamak yerine soru anında dar kapsamlı bir sorguyla okumak daha doğrudur.

Silinen belgeler en sık unutulan durumdur. Kaynakta kaldırılan ya da yetkisi daraltılan bir dosyanın dizinden de aynı döngüde çıkması gerekir; aksi halde asistan, artık kimsenin açamadığı bir belgeden alıntı yapmaya devam eder. Kurulumda bu senaryoyu bilerek bir belgeyi silip yetkisini değiştirerek sınıyoruz.

Asistanın Teams, Slack ya da kendi portalınız içinde görünmesi ayrı bir arayüz işidir. Şirket içi bir uygulamaya gömülecekse bu kısım özel yazılım geliştirme kapsamında, oturum açma ve yetki yapınızla birlikte planlanır.

06Model ve barındırmayı belge hassasiyetine göre seçin

Model seçimi yanıt kalitesi kadar verinin nereye gittiği sorusudur; karar belge gruplarının hassasiyetine göre verilir ve tüm şirket için tek bir doğru yoktur.

Bir asistanda iki tür model çalışır. Gömme modeli (metni, anlamını temsil eden bir sayı dizisine çeviren model) dizini oluşturur; dil modeli yanıtı yazar. Türkçe belgelerde gömme modelinin Türkçe başarımı ayrıca sınanmalıdır; İngilizce testlerde iyi görünen bir model, Türkçenin ek yapısında ilgili bölümü kaçırabilir.

• Bulut API: Yanıt kalitesi yüksek, bakım yükü düşüktür; belgelerden yalnız soruyla ilgili bölümler gönderilir. Bu bölümler kişisel veri içeriyorsa yurt dışı aktarım kuralları devreye girer.
• Bölge seçimli bulut: Bazı sağlayıcılar işlemeyi belirli bir bölgede yapma seçeneği sunar; bu sözleşme değerlendirmesini sadeleştirebilir, ama tek başına hukuki sonucu belirlemez.
• Kendi sunucunuzda açık model: Belge şirket dışına çıkmaz; buna karşılık donanım, güncelleme ve kalite takibi sizin sorumluluğunuza geçer.
• Karma yapı: Genel prosedürler bulut modeline, İK ve hukuk belgeleri yerel modele yönlendirilir; yönlendirme belgenin gizlilik etiketine göre otomatik yapılır.

Yerel kurulumun donanım ve işletim tarafını ayrıca ele aldığımız yerel LLM kurulumu sayfası, bu kararı vermeden önce okunmaya değer.

Bir ayrıntıyı baştan bilin: dil modeli değiştiğinde dizin olduğu gibi kalır, ama gömme modeli değişirse dizinin yeniden oluşturulması gerekir. Bu yüzden gömme modelini pilotta kendi belgelerinizle karşılaştırarak seçiyor, değişikliği planlı bir sürüm olarak yapıyoruz.

07İnsan onayı, geri bildirim ve kayıt düzeni

Kurumsal bilgi asistanı karar vermez, bilgi getirir; yine de hangi konularda yanıt yerine yönlendirme yapacağı, geri bildirimin kime gideceği ve kayıtların ne kadar tutulacağı kurulumdan önce yazılı belirlenmelidir.

Çoğu iç soru doğrudan yanıtlanabilir. Kişiye özel ücret, disiplin ve sağlık konuları ya da müşteriye gidecek hukuki taahhütler gibi başlıklarda ise asistanın ilgili belgeyi gösterip sorumlu birimi önermesi daha güvenlidir. Bu başlıklar bir konu listesiyle tanımlanır ve listede değişiklik yalnız onaylı bir talep ile yapılır.

• Geri bildirim akışı: Kullanıcı bir yanıtı işaretlediğinde kayıt ilgili belgenin sahibine düşer; sahibi belgeyi mi düzelteceğine yoksa arama ayarının mı değişmesi gerektiğine karar verir.
• Haftalık gözden geçirme: Pilot süresince işaretlenen yanıtlar ve cevapsız sorular haftada bir, belge sahipleri ve proje sorumlusuyla birlikte okunur.
• Değişiklik onayı: Prompt, dizin ayarı ya da model değişikliği soru seti testinden geçmeden canlıya alınmaz; testi kimin onaylayacağı baştan bellidir.
• Kayıt kapsamı: Soru metni, kullanılan bölümler, yanıt, sürüm bilgisi ve geri bildirim tutulur; kayıtlara erişim birkaç rolle sınırlanır.

Saklama süresini belirlerken iki amacı dengeleyin: kaliteyi iyileştirmeye yetecek geçmiş ve çalışan verisinin gereğinden uzun tutulmaması. Kayıtlardan bireysel performans çıkarılmayacağını yazılı olarak duyurmak kullanımın samimi olmasını da sağlar; insanlar izlendiğini düşündüğü bir araca gerçek sorusunu sormaz.

08KVKK ve çalışan verisi açısından dikkat edilecekler

Kurumsal bilgi asistanının veri koruma açısından iki ayrı yüzü vardır: dizindeki belgelerin içerdiği kişisel veriler ve asistanı kullanan çalışanların soru kayıtları. İkisi için ayrı değerlendirme yapılmalıdır.

• Belgelerdeki kişisel veri: İK dosyaları, müşteri yazışmaları ve sözleşmeler kişisel veri içerir. Dizine almadan önce her belge grubunun gerçekten gerekli olup olmadığını sorgulayın; gereksiz bir grubu hiç bağlamamak en sağlam korumadır.
• Özel nitelikli veri: Sağlık verisi KVKK'da özel nitelikli kişisel veridir; sağlık raporu içeren gruplar ya dizin dışında tutulur ya da yalnız yerel modelle ve dar yetkiyle işlenir.
• Yurt dışına aktarım: Model ya da dizin yurt dışındaki bir sunucuda çalışıyor ve gönderilen bölümler kişisel veri içeriyorsa Kanun'un 9. maddesi uygulanır; yeterlilik kararı yoksa uygun güvencelerden biri gerekir ve standart sözleşme imzadan sonra beş iş günü içinde Kurum'a bildirilir.
• Aydınlatma: Soru kayıtları çalışanın kişisel verisidir; 10. madde gereği çalışanlar, kayıtların amacı ve işlenme biçimi konusunda aydınlatılmalıdır.

AB'de faaliyet gösteren ya da oradaki ekiplerle çalışan şirketler için Yapay Zeka Tüzüğü'nün 2026'da değiştirilen 4. maddesi, sistemi kullanan personelin yapay zeka okuryazarlığını desteklemek için önlem alınmasını istiyor. Bunu yalnız bir uyum maddesi değil, asistanın doğru kullanılmasının ön şartı olarak görüyoruz; ekipler için kurumsal yapay zeka eğitimi bu boşluğu kapatabilir.

Bu bölüm hukuki görüş değildir. Aktarım dayanağı ve aydınlatma metninin son hali, şirketinizin veri sorumlusu ve hukukçusuyla birlikte belirlenmelidir.

09Pilotu ölçütleri yazarak adım adım yürütün

Pilot tek bir ekip ve sınırlı bir belge grubuyla, önceden yazılmış başarı ölçütleriyle yürütülür. Ölçüt yoksa pilotun sonunda karar da verilemez.

1. Kapsamı yazın: Hangi ekip, hangi belge grupları ve hangi soru türleri; kapsam dışı konular da aynı listeye yazılır.
2. Soru setini toplayın: Ekipten gerçek sorular ve doğru cevapları kaynak bölümüyle birlikte alınır; kolay, zor ve belgede cevabı olmayan sorular dengeli dağılır.
3. Başlangıç ölçümünü yapın: Seçilen örnek görevlerde bilginin bugün ne kadar sürede bulunduğu ölçülür; bu süreyi çalışma saati hesaplama aracıyla ekip geneli için haftalık saate çevirebilirsiniz.
4. İç testi tamamlayın: Asistan soru setinde sınanır; kaynak gösterimi, yetki süzgeci ve silinen belge senaryosu ayrıca test edilir.
5. Sınırlı açılış yapın: Ekibin bir kısmı kullanmaya başlar; geri bildirimler ve cevapsız sorular haftalık okunur.
6. Karar toplantısını yapın: Ölçütler karşılandıysa ikinci ekip ya da belge grubu eklenir; karşılanmadıysa sorunun belgede mi, aramada mı, modelde mi olduğu kayıtlardan çıkarılır.

Pilot süresini takvimden çok soru hacmine bağlayın: anlamlı bir değerlendirme için ekibin asistana yeterince gerçek soru sormuş olması gerekir. Az kullanılan bir pilotun sonucu iyi ya da kötü değil, belirsizdir.

Genişleme sırasında her yeni belge grubu kendi soru setiyle birlikte eklenir. Böylece eski grupların kalitesi de her eklemede yeniden ölçülmüş olur.

10Asistanın değerini gösteren beş gösterge

Değer tek bir memnuniyet puanıyla değil; aramanın doğru bölümü bulup bulmadığını, yanıtın kaynağa sadık kalıp kalmadığını ve ekibin aracı gerçekten benimseyip benimsemediğini ayrı ayrı ölçen göstergelerle izlenir.

• Getirme isabeti: Soru setindeki her soru için doğru bölüm, getirilen ilk sonuçlar arasında mı? Bu gösterge düşükse sorun modelde değil, bölme ve aramadadır.
• Kaynağa sadakat: Yanıttaki her iddia gösterilen bölümde gerçekten yazıyor mu? Bir örneklem üzerinde insan kontrolüyle ölçülür.
• Doğru "bilmiyorum": Belgede cevabı olmayan sorularda asistanın uydurmak yerine bulamadığını söyleme oranı izlenir.
• Tekrar kullanım: Pilot ekibin ilk haftadan sonra asistana dönüp dönmediği, tek seferlik merak ile alışkanlık arasındaki farkı gösterir.
• Uzmana yönelen soru: Kıdemli çalışanlara gelen rutin soruların azalıp azalmadığı kısa bir anketle ya da iç destek kanalındaki sayımla izlenir.

Göstergeleri dizin ya da model her değiştiğinde aynı soru setiyle yeniden hesaplayın; tek seferlik bir ölçüm, kalitenin zamanla aşınmasını göstermez. Raporu yönetim için kısa bir özet sayfa ve teknik ekip için ayrıntılı bir tablo olarak ikiye ayırmak işe yarar.

Zaman tasarrufunu parasal karşılığa çevirmek isterseniz bunu kendi ölçtüğünüz arama süresi ve ekip büyüklüğüyle yapın. Başka şirketlerden alınmış oranlar, sizin arşivinizin durumunu yansıtmaz.

11RAG yönteminin sınırları ve riskleri

Kurumsal bilgi asistanı belgelerde yazanı bulup aktarmakta güçlüdür; belgelerde yazmayanı çıkarmakta, arşiv genelinde saymakta ve çelişkileri çözmekte ise zayıftır. Bu sınırları baştan bilmek, beklentiyi doğru kurmanın yoludur.

• Toplama soruları: "Bu yıl kaç sözleşmede cezai şart var" gibi sorular arşivin tamamını taramayı gerektirir; RAG yalnız en ilgili birkaç bölümü getirdiği için eksik ve yanıltıcı bir sayı üretebilir. Bu tür ihtiyaçlar raporlama tarafında çözülür.
• Çelişen belgeler: İki geçerli belge aynı konuda farklı şey söylüyorsa asistan birini seçmemeli, çelişkiyi göstermelidir; kalıcı çözüm belge sahibinin işidir.
• Akıcı ama yanlış yanıt: Model eksik bir bölümden ikna edici bir cümle kurabilir. Kaynak gösterimi bu riski azaltır, ortadan kaldırmaz; kritik konularda kullanıcı kaynağı açıp okumalıdır.
• Belgeye gizlenmiş talimat: Dışarıdan gelen bir dosyaya yazılmış bir komut modeli yönlendirmeye çalışabilir; asistanın yalnız okuma yetkisi olması ve dışarıya veri gönderememesi bu yüzden şarttır.
• Bayat yetki: Görev değiştiren bir çalışanın eski izinleri kaynak sistemde kaldırılmadıysa asistan da onları uygulamaya devam eder.

Aşırı güven en sinsi risktir. Asistan çoğu soruda doğru yanıt verdikçe kullanıcılar kaynağa bakmayı bırakır. Teslim eğitiminde bu nedenle asistanın hangi tür sorularda zayıf kaldığını gerçek örneklerle gösteriyoruz.

12Sık yapılan hatalar ve daha iyi yolları

Bilgi asistanı projelerindeki hataların çoğu teknik değil, kapsam ve düzenle ilgilidir. Aşağıdaki altı hatanın her biri kurulumdan önce önlenebilir.

• Bütün sürücüyü bir kerede bağlamak: Taslaklar, kopyalar ve eski sürümler de dizine girer. Bunun yerine tek bir belge grubuyla başlayın, her grubu temizledikten sonra ekleyin.
• Demo sorularıyla karar vermek: Satıcının hazırladığı sorular hep iyi sonuç verir. Kendi ekibinizin gerçek sorularından ve belgede cevabı olmayan sorulardan oluşan bir set isteyin.
• Yetkiyi sonraya bırakmak: Yetki süzgeci sonradan eklenirse dizinin baştan kurulması gerekebilir. İzinleri ilk günden dizinin parçası yapın.
• Belge sahibi atamamak: Güncellemeden kimse sorumlu değilse asistan birkaç ay sonra eski bilgi vermeye başlar. Her kaynak grubu için bir isim belirleyin.
• Kişisel hesaplardaki kullanımı görmezden gelmek: Çalışanlar şirket belgelerini kişisel sohbet hesaplarına yapıştırmayı sürdürür. Asistanı açarken bunun neden bırakılması gerektiğini anlatan kısa bir kullanım kuralı yazın.
• Yalnız memnuniyet anketiyle ölçmek: Beğeni puanı yanlış yanıtları göstermez. Soru seti sonuçlarını, kaynak sadakatini ve cevapsız soru listesini birlikte izleyin.

Bu hataların ortak noktası, asistanı bir kerelik bir yazılım kurulumu gibi görmektir. Oysa asistan, belge düzeninizin üzerine kurulan ve onunla birlikte değişen bir sistemdir; bakım planı olmayan bir kurulum zamanla güven kaybeder.

13Çözüm ortağına sorulacak sorular

Teklifleri karşılaştırırken demoya değil; ekibin hatayı nasıl yakaladığına, yetkiyi nasıl taşıdığına ve teslimde size ne bıraktığına bakın. Aşağıdaki sorulara yazılı yanıt isteyin.

• Yetki: Kaynak sistemdeki bir izin değişikliği dizine ne zaman ve nasıl yansıyor; silinen belge testi yapılıyor mu?
• Test: Soru seti kimin sorularından oluşuyor, getirme ve yanıt ayrı ayrı ölçülüyor mu, sonuçları her güncellemede görebilecek misiniz?
• Veri yolu: Hangi bölümler hangi sağlayıcıya ve hangi bölgeye gidiyor; sağlayıcının API verilerini eğitimde kullanmadığı belgeyle gösterilebiliyor mu?
• Sahiplik: Hesaplar, dizin ayarları, promptlar ve soru seti kimin adına; ilişki biterse sistemi başka bir ekip devralabilir mi?
• Bakım: Yeni belge türü eklemek, model değiştirmek ve kalite düşüşünü incelemek nasıl planlanıyor?

Referans istemek de doğal bir sorudur. Kurumsal bilgi asistanı alanında adını paylaşabileceğimiz bir müşteri projemiz henüz yok; otomasyon, yazılım ve web alanındaki işlerimizi referanslarımız arasında görebilirsiniz. Bu yüzden yöntemimizi pilot ölçütleriyle birlikte yazılı sunuyor, değerlendirmeyi sizin sorularınızla yapmanızı öneriyoruz.

Kurulum, kaynak bağlantıları ve bakım yapay zeka otomasyonu hizmetimizin kapsamında yürür. Teslim sonrası bakımı belirsiz bırakan bir teklif, karşılaştırmada ağır basmalıdır.

14Karar vermek ve ilk adımı atmak

Hazırlık testinden en az üç olumlu yanıt aldıysanız ve tek bir ekipte tekrarlayan soru yükü belirginse pilot için uygun bir noktadasınız; değilseniz ilk adım belge düzenidir. Görüşmeyi verimli kılmak için şu bilgileri önceden toparlayın:

• En çok zaman kaybeden ekip ve o ekipten üç ile beş tipik soru örneği
• Bu soruların cevabının durduğu sistemler ve belge türleri
• Hassas saydığınız belge grupları ve bunların şirket dışına çıkıp çıkamayacağı
• Asistanın kullanılacağı yer: tarayıcı, Teams, Slack ya da iç portal
• Pilotun başarılı sayılması için sizin koyduğunuz ölçüt

Bu bilgilerle kısa bir görüşmede kurumsal bilgi asistanı için pilot kapsamını, veri yolunu ve riskli belge gruplarını birlikte netleştirebiliriz. Görüşme talebinizi iletişim sayfası üzerinden iletebilirsiniz.

Bedeli belge hacmi, kaynak sistem sayısı, yetki yapısı ve barındırma seçimi belirler. Keşif ve ilk akış için sabit kapsamlı seçenekleri yapay zeka otomasyonu fiyatları bölümünde görebilir, kapsam netleşince yazılı teklif isteyebilirsiniz. Test sonucu "henüz değil" diyorsa bunu da açıkça söylüyoruz; o durumda görüşmenin çıktısı, belge düzenini toparlamak için bir yapılacaklar listesi olur.