Yapay Zeka Entegrasyonu

Yapay zeka entegrasyonu projelerinin çoğu model yüzünden değil, modelin etrafındaki kararlar yüzünden zorlanır: hangi kayıt hangi anda modele gidecek, yanıt nereye yazılacak, yanlış yanıt kimin önüne düşecek ve harcama hangi özelliğin hanesine yazılacak. Bu rehber, mevcut yazılımına bir dil modeli bağlamak isteyen şirket sahibinin ve yazılım sorumlusunun sırayla vereceği kararları, teknik terimleri kısaca açıklayarak ele alıyor.

Metin bir sağlayıcıyı ya da aracı öne çıkarmak için değil, karar vermenizi kolaylaştırmak için yazıldı. Her bölüm sonunda elinizde bir kontrol listesi, bir kriter ya da ekibinize sorabileceğiniz somut bir soru kalıyor. Yapay zeka entegrasyonunun gereksiz olduğu durumlar da en az gerekli olduğu durumlar kadar yer alıyor.

01Entegrasyon, lisans ya da otomasyon aracı: hangisi?

Doğru yol, işin ne sıklıkla tekrarlandığına, hangi veriye dayandığına ve sonucun nereye yazılacağına bakılarak seçilir. Üç seçenek birbirinin rakibi değildir; aynı şirkette pazarlama ekibi kurumsal bir sohbet lisansıyla çalışırken muhasebe ekranına gömülü bir entegrasyon da kurulabilir. Karar için son bir ayda elle yapılan tekrarlı işleri listeleyin ve her biri için şu dört soruyu sorun.

• Tekrar sıklığı: İş haftada birkaç kez mi, günde yüzlerce kez mi yapılıyor? Seyrek işlerde sohbet lisansı entegrasyonun kurulum ve bakım yükünü taşımaz.
• Veri kaynağı: Doğru sonuç için stok, sözleşme ya da müşteri geçmişi gibi sisteminizdeki veriye erişmek gerekiyor mu? Gerekmiyorsa hazır araçlar çoğu zaman yeterlidir.
• Sonucun yeri: Çıktıyı bir insan okuyup mu kullanacak, yoksa bir alana, bir duruma ya da bir kayda mı yazılacak? Sisteme yazma, entegrasyonun en güçlü gerekçesidir.
• Bekleme toleransı: Kullanıcı ekranın başında sonucu bekliyorsa gecikme ve hata yönetimi uygulamanın içinde çözülmelidir.

İki sistemi dışarıdan bağlamak yetiyorsa, örneğin yeni form kaydını bir tabloya aktarıp tek bir model çağrısıyla etiketlemek gibi, iş akışı otomasyonu daha hızlı bir başlangıçtır. Entegrasyon ise sonucun yazılımınızın kendi kurallarıyla aynı yerde denetlenmesi gerektiğinde anlam kazanır: aynı yetki sistemi, aynı değişiklik geçmişi, aynı veritabanı işlemi. Kuralı tek bir alana bakarak yazılabilen işlerde yapay zekaya hiç gerek yoktur.

02Şirket tipine göre ilk entegrasyon noktaları

İlk entegrasyon noktası, ekibin her gün aynı tür metni okuyup aynı alanları elle doldurduğu ekran olmalıdır; bu ekran şirket tipine göre değişir. Aşağıdaki örnekler gerçek müşteri projeleri değil, sık karşılaşılan iş yapılarına göre hazırlanmış başlangıç önerileridir.

• SaaS ürünü: Kullanıcının uzun kayıt geçmişinden kısa bir durum notu üretmek ya da raporlarda doğal dille filtre kurmak; özellik plan bazında açılır, kullanım sınırı abonelikle eşleşir.
• Toptan satış ve distribütör: E-posta ya da PDF olarak gelen sipariş taleplerinden ürün kodu, adet ve teslim tarihini çıkarıp ERP içinde taslak sipariş açmak; eşleşmeyen ürün kodu onay kuyruğuna düşer.
• E-ticaret: Tedarikçi dosyasındaki dağınık özellikleri standart özellik tablosuna dönüştürmek ve iade nedenlerini serbest metinden kategorilere ayırmak.
• Hizmet şirketi: Gelen talep formlarını hizmet türüne ve aciliyete göre sınıflandırıp doğru kişiye atamak, teklif öncesi eksik bilgiyi listelemek.
• Üretim ve bakım: Servis raporlarındaki arıza açıklamalarını standart arıza kodlarıyla eşleştirmek; böylece tekrar eden sorunlar raporlanabilir hale gelir.

Fatura, irsaliye ya da sözleşme okuma gibi belge ağırlıklı işlerde tarama kalitesi ve tablo yapısı ayrı bir konu olduğu için yapay zeka ile belge işleme yaklaşımını ayrıca değerlendirmenizi öneririz. Hangi şirket tipinde olursanız olun, ilk noktada hatanın bedeli düşük, hacmi yüksek ve doğru sonucu geçmiş kayıtlarda zaten bilinen işi seçin.

03Sade dille mimari: anlık çağrı ve kuyruk

Mimarinin ilk kararı, model yanıtının kullanıcı beklerken mi yoksa arka planda mı üretileceğidir; zaman aşımı, hata ekranı ve harcama kontrolü bu karara göre şekillenir. Anlık (senkron) çağrıda kullanıcı butona basar ve yanıtı aynı ekranda bekler. Kuyruklu (asenkron) çağrıda iş bir sıraya bırakılır, arka plandaki bir işlem onu alır, sonuç hazır olunca kayda yazılır ve kullanıcıya bildirim gider.

• Anlık çağrı uygundur: Taslak yazma, kısa özet ya da doğal dille arama gibi kullanıcının sonucu görüp hemen düzenlediği işlerde. Yanıt akış halinde, kelime kelime gösterilirse bekleme daha kısa hissedilir.
• Kuyruk uygundur: Gelen e-posta okuma, toplu ürün metni ya da gece çalışan sınıflandırma gibi kimsenin ekran başında beklemediği işlerde. Hız sınırına takılan iş kaybolmaz, sırası gelince yeniden denenir.
• Tekrar güvenliği: Ağ hatasında aynı iş iki kez gönderilebilir. Her işe benzersiz bir anahtar verilir, sonuç yazılırken bu anahtar kontrol edilir ve aynı sipariş iki kez açılmaz.
• Zaman aşımı: Her çağrının bir üst süresi vardır; süre dolarsa ikinci modele geçilir ya da ekran öneriyi atlayıp normal akışa döner.

Bu kuralların hepsi uygulamanızın içinde değil, araya konan küçük bir hizmette durur. Böylece mobil uygulama, yönetim paneli ve arka plan işleri aynı kurallarla aynı hizmete bağlanır ve bir değişiklik tek yerden yapılır. Mevcut yazılımınız bu hizmeti çağıracak modülü taşıyamıyorsa, modülün kendisi özel yazılım geliştirme kapsamında planlanır.

04Veri kaynakları, bağlantı yolları ve bağlam

Modelin doğru sonuç vermesi, ona işin gerektirdiği veriyi doğru biçimde ve doğru anda vermenize bağlıdır. Yapay zeka entegrasyonu başlamadan önce her veri kaynağı için üç şey yazılır: veriye hangi yolla ulaşılacağı, verinin ne kadar güncel olduğu ve hangi alanların kişisel veri içerdiği.

• Resmi API: En temiz yoldur; yetki kapsamı dar bir kullanıcı ya da anahtar açılır, yalnız gereken uç noktalar kullanılır.
• Webhook: Sistem yeni bir kayıt oluştuğunda haber verir; entegrasyon olayı yakalar ve kuyruğa koyar.
• Salt okunur veritabanı kopyası: API yoksa canlı veritabanına değil, ondan beslenen okuma kopyasına bağlanılır; canlı sistemin hızı etkilenmez.
• Dosya ve posta kutusu: Dışa aktarılan CSV dosyaları ya da siparişlerin geldiği e-posta adresi; gecikmelidir ama birçok eski sistemde tek seçenektir.

Bağlam, modelin tek bir çağrıda gördüğü metnin tamamıdır. Bütün müşteri geçmişini bağlama koymak hem harcamayı hem hata riskini artırır; bunun yerine son birkaç kayıt, ilgili ürün kartı ve kural listesi gibi seçilmiş parçalar gönderilir. Bilgi binlerce belgeye dağılmışsa belgeler parçalara bölünüp anlam benzerliğine göre aranır; buna vektör arama denir.

OWASP bu arama yapısındaki zayıflıkları ayrı bir risk olarak saydığı için arama sonuçlarına da kullanıcının yetkisi uygulanır. Satış temsilcisi, görmeye yetkili olmadığı bir sözleşmeyi modelin yanıtı üzerinden de görmemelidir.

05Model seçimi ve barındırma seçenekleri

Model, markaya göre değil, sizin görevinizdeki doğruluğa, yanıt süresine, çağrı başına harcamaya ve veri koşullarına göre seçilir; bu dört ölçü değerlendirme setinde yan yana çıkar. Sınıflandırma ve alan çıkarma gibi dar işlerde küçük ve hızlı modeller çoğu zaman yeterlidir; çok adımlı akıl yürütme ya da uzun belge karşılaştırması gereken işlerde daha büyük modeller denenir.

Aynı entegrasyonda iki model birlikte de çalışabilir: hafif model ilk ayrımı yapar, belirsiz kalan kayıtlar daha güçlü modele gider. Barındırma tarafında üç ana seçenek vardır:

• Sağlayıcının kendi API'si: Kurulum hızlıdır, model güncellemelerini sağlayıcı yapar; veri işleme ve saklama koşulları sözleşmede yazılı olarak kontrol edilir.
• Bulut platformu üzerinden model: Bazı şirketler modelleri zaten kullandıkları bulut hesabı içinden, seçtikleri bölgede çalıştırır; faturalama ve erişim yetkileri mevcut hesap düzeninde kalır.
• Kendi sunucunuzda açık model: Veri dışarı çıkmaz, ama donanım, güncelleme ve izleme yükü sizdedir. Bu seçeneğin şartlarını yerel LLM kurulumu sayfası ayrıntılı anlatıyor.

Hangi yolu seçerseniz seçin, sağlayıcıların eski modelleri belirli bir tarihten sonra kullanımdan kaldırdığını hesaba katın. Model adını kodun içine değil sağlayıcı katmanındaki ayara yazmak bu geçişi bir yapılandırma değişikliğine indirir; yeni model de canlıya alınmadan önce aynı değerlendirme setinden geçer.

06Görev tanımı, prompt ve çıktı şeması

Modelden ne beklediğinizi, bir çalışana iş tarifi verir gibi yazılı ve ölçülebilir hale getirmeden entegrasyon kararlı çalışmaz. Bu tarif üç parçadan oluşur: görev tanımı, prompt yani modele verilen talimat metni ve çıktı şeması yani yanıtın hangi alanlarda, hangi türde döneceğini anlatan kalıp.

Örneğin bir distribütörde gelen sipariş e-postası için taslak sipariş görevinin tarifi şöyle olabilir:

• Girdi: E-posta gövdesi, gönderen müşterinin kodu ve o müşterinin son siparişlerindeki ürün listesi.
• Çıktı alanları: Ürün kodu, adet, birim, istenen teslim tarihi ve modelin emin olmadığı satırlar için bir belirsizlik işareti.
• Kabul kuralı: Ürün kodu katalogda yoksa ya da adet sayı değilse kayıt reddedilir; tarih geçmişteyse onay kuyruğuna düşer.
• Ret durumu: Metin sipariş değil de şikayetse model bunu belirtir ve hiçbir sipariş alanını doldurmaz.

Prompt, kodla birlikte sürüm kontrolünde tutulur; kimin neyi değiştirdiği görünür. Prompt içine API anahtarı, iç fiyat kuralı ya da gizli bilgi yazılmaz, çünkü OWASP sistem talimatının sızmasını ayrı bir risk olarak sayıyor ve kullanıcılar modeli bu metni açıklamaya zorlayabilir.

Sağlayıcıların sunduğu yapılandırılmış çıktı özelliği yanıtın şemaya uymasını büyük ölçüde kolaylaştırır. Yine de şemaya uyan bir yanıtın içeriği yanlış olabilir; iş kuralı kontrolü bu yüzden ayrıca yapılır.

07İnsan onayı ve kayıt düzeni nasıl kurulur

Onay adımı her çıktıya değil, yanlış olduğunda zararı geri alınamayan işlere konur; aksi halde ekip onay ekranında boğulur ve bir süre sonra okumadan onaylamaya başlar. Bunun için entegrasyonun yaptığı her işlem bir risk seviyesine yerleştirilir.

• Okuma ve öneri: Model yalnız bir öneri gösterir, kullanıcı kabul eder ya da değiştirir; ayrı bir onay gerekmez.
• Taslak oluşturma: Sistemde taslak durumunda bir kayıt açılır; yayın ya da gönderim yine insanın elindedir.
• İç kayıt güncelleme: Etiket, kategori ya da öncelik gibi geri alınabilir alanlar otomatik yazılabilir, ama değişiklik geçmişi tutulur.
• Dış etki: Müşteriye gönderim, ödeme, iade, silme ve fiyat değişikliği her zaman yetkili bir kişinin onayını ister.

Kayıt düzeninde her çağrı için tetikleyen olay, kullanılan model ve prompt sürümü, süre, token sayısı, şema kontrol sonucu ve kullanıcının öneriyle ne yaptığı tutulur. Ham girdi metni de saklanacaksa saklama süresi kısa tutulur ve kişisel alanlar maskelenir; denetim için gereken bilgi, verinin tamamını saklamayı gerektirmez.

Onay ekranında modelin dayandığı kaynak gösterilir: hangi e-posta satırı, hangi ürün kartı, hangi kural. Onaylayan kişi kaynağa tek tıkla ulaşabildiğinde kontrol gerçekten yapılır, göstermelik bir tıklamaya dönüşmez.

08KVKK, GDPR ve AB Yapay Zeka Tüzüğü açısından yapılacaklar

Veri koruma, entegrasyon bittikten sonra eklenen bir metin değil, veri akışı çizilirken alınan kararlar bütünüdür. Teknik tarafın hazırladığı belgeler hukukçunuzun değerlendirmesini kolaylaştırır; nihai hukuki görüş her zaman ona aittir.

• Veri envanteri: Modele giden her alan amacı ve kişisel veri olup olmadığıyla listelenir. Ad, telefon, kimlik numarası ve adres gibi alanlar görev için gerekmiyorsa gönderilmeden önce maskelenir ya da çıkarılır.
• Yurt dışına aktarım: Sağlayıcının sunucuları Türkiye dışındaysa KVKK'nın 9. maddesindeki şartlardan birine dayanmak gerekir. Standart sözleşme yolu seçilirse sözleşmenin imzadan sonra beş iş günü içinde Kurum'a bildirilmesi gerekiyor.
• Aydınlatma: Verinin bir yapay zeka sağlayıcısında işlendiği mevcut aydınlatma metninizde yer almıyorsa metnin güncellenmesi gerekebilir.
• Avrupa'daki kişiler: AB'deki müşterilerin verisi işleniyorsa GDPR'ın uluslararası aktarım hükümleri ve sağlayıcıyla yapılacak veri işleme sözleşmesi gündeme gelir.
• Açıklık: AB Yapay Zeka Tüzüğü'nün 50. maddesi, doğrudan insanlarla etkileşen sistemlerde kişinin bir yapay zeka ile muhatap olduğunu bilmesini istiyor; kullanıcıya dönük çıktılar bu yüzden arayüzde işaretlenir.

Sağlayıcı seçiminde gönderilen verinin model eğitiminde kullanılıp kullanılmadığı, kayıtların ne kadar saklandığı ve verinin hangi bölgede işlendiği yazılı olarak karşılaştırılır. Bu karşılaştırma, hem hukukçunuz hem bilgi güvenliği sorumlunuz için tek sayfalık bir karar belgesine dönüşür.

09Güvenlik riskleri ve alınacak önlemler

Bir dil modeli uygulamanıza bağlandığında, dışarıdan gelen her metin modele talimat vermeye çalışabilecek bir girdiye dönüşür; güvenlik tasarımı bu varsayımla başlar. OWASP'ın büyük dil modeli uygulamaları için hazırladığı 2025 listesi, kontrol listesi olarak kullanılabilecek on risk sayıyor. Entegrasyonlarda en çok önem taşıyanlar şunlar:

• Dolaylı prompt enjeksiyonu: Müşteriden gelen bir e-postanın içine gizlenmiş, önceki talimatları yok saymasını isteyen bir cümle. Önlem: girdi veri olarak işaretlenir, modelin çağırabileceği işlemler baştan dar tutulur.
• Çıktının denetimsiz işlenmesi: Model yanıtının ekrana HTML olarak basılması ya da bir sorguya eklenmesi. Önlem: çıktı her zaman kaçış işleminden ve şema kontrolünden geçer.
• Aşırı yetki: Modele genel veritabanı erişimi verilmesi. Önlem: yalnız tanımlı fonksiyonlar, en az yetkiyle.
• Hassas bilginin açığa çıkması: Başka bir müşterinin kaydının bağlama karışması. Önlem: bağlam, isteği yapan kullanıcının yetkisiyle hazırlanır.
• Sınırsız tüketim: Bir hata döngüsünün ya da kötü niyetli bir kullanıcının çok sayıda çağrı üretmesi. Önlem: kullanıcı başına hız sınırı, çağrı başına token tavanı ve günlük harcama sınırı.

Bu önlemler canlıya çıkmadan denenir: entegrasyonu kandırmaya çalışan girdilerden küçük bir saldırı seti hazırlanır ve her sürümde bu set de çalıştırılır. Setteki bir girdi başarılı olursa, açık kapanana kadar sürüm yayına alınmaz.

10Devreye alma adımları ve gölge dönemi

Entegrasyonu tek seferde herkese açmak yerine her adımda bir ölçüye bakarak ilerlemek, riskleri görünür hale getirir. Projelerde izlediğimiz sıra şöyledir:

1. Keşif: İş sahibiyle görev tarifi, veri envanteri ve başarı ölçüsü yazılır; işin bugün elle ne kadar sürdüğü burada ölçülür.
2. Değerlendirme seti: Geçmiş kayıtlardan, doğru sonucu bilinen ve zor örnekleri de içeren bir set hazırlanır; kişisel alanlar maskelenir.
3. Prototip ve model karşılaştırması: İki ya da üç model aynı sette denenir; doğruluk, süre ve harcama yan yana raporlanır.
4. Gölge dönemi: Entegrasyon canlı veriyle çalışır ama sonucu kimse görmez; farklı çıkan kayıtlar ekibin gerçek kararlarıyla tek tek karşılaştırılır.
5. Sınırlı açılış: Özellik bayrağıyla yalnız birkaç kullanıcıya ya da tek bir birime açılır; geri bildirim butonu ve kapatma anahtarı hazırdır.
6. Tam açılış ve devir: Eşikler tutuyorsa herkese açılır; kod, prompt, şema ve çalışma kılavuzu ekibinize devredilir.

Her adımın sonunda devam, düzelt ya da dur kararı yazılı olarak verilir. Gölge döneminde doğruluk beklenen düzeye çıkmıyorsa sorun çoğu zaman modelde değil verideki tutarsızlıktadır; aynı durumu iki çalışanın farklı etiketlediği kayıtlar buna örnektir. Bu durumda model değiştirmeden önce örnek kayıtlara bakmak ciddi zaman kazandırır.

11Değeri ölçmek: başlangıç ölçümü ve iş sonuçları

Bir yapay zeka entegrasyonunun değeri, devreye almadan önce alınmış bir başlangıç ölçümü olmadan kanıtlanamaz; bu yüzden ilk ölçüm keşif aşamasında, yapay zeka henüz yokken yapılır. Ekibin bir kaydı işlemek için harcadığı süre, günlük işlem sayısı, hata nedeniyle geri dönen kayıtlar ve müşterinin yanıt bekleme süresi birkaç hafta boyunca not edilir.

• Zaman: Kayıt başına elle işlem süresi ile entegrasyonlu işlem süresi; öneriyi kontrol etmek için harcanan süre de hesaba katılır.
• Kalite: Sonradan düzeltilen ya da geri alınan kayıt sayısı; entegrasyon işi hızlandırıp hatayı artırıyorsa ortada kazanç yoktur.
• İş sonucu: Siparişin onaylanma süresi, talebe ilk yanıt süresi ya da yayına giren ürün sayısı gibi yönetimin zaten takip ettiği bir gösterge.
• Harcama: İşlem başına model ve altyapı gideri, aynı işin elle yapılmasının iş gücü karşılığıyla aynı tabloda.

Ölçümleri aylık tek sayfalık bir raporda toplamak yeterlidir. Raporda iyi giden göstergelerin yanında ters giden bir gösterge de bulunmalıdır; örneğin onay kuyruğunda bekleme süresi uzuyorsa yük yalnızca başka bir masaya taşınmış demektir.

Kabul oranı yüksek ama iş sonucu değişmiyorsa entegrasyon yanlış noktaya konmuş olabilir. O zaman ikinci bir entegrasyon noktası açmak yerine birincisini yeniden düşünmek daha doğru olur.

12Sınırlar, model değişiklikleri ve bakım

Dil modelleri olasılıkla çalışır; aynı girdiye her zaman aynı yanıtı vermeyebilir ve kendinden emin biçimde yanlış bilgi üretebilir. OWASP bu durumu yanlış bilgi başlığıyla ayrı bir risk olarak sayıyor. Bu sınır ortadan kaldırılamaz, yalnız yönetilir; şema, iş kuralı, onay adımı ve kayıt bu yüzden vardır.

• Hesap ve kesin kural işleri: Vergi hesabı, stok düşümü ya da iskonto uygulaması modele bırakılmaz; model alanı çıkarır, hesabı kodunuz yapar.
• Sağlayıcı güncellemeleri: Genel bir model adı altında yapılan güncellemeler davranışı değiştirebilir. Sabit sürüm adı kullanmak ve değerlendirme setini düzenli aralıklarla yeniden çalıştırmak bu kaymayı erken gösterir.
• Veri değişiklikleri: Yeni ürün grubu, yeni form alanı ya da yeni müşteri tipi eklendiğinde değerlendirme setine o örnekler de eklenir.
• Harcama kayması: Girdiler zamanla uzar ve bağlama yeni parçalar eklenir; çağrı başına token sayısı aylık raporda izlenir.

Bakım, kodu çalışır tutmaktan fazlasıdır: aylık rapor, değerlendirme setinin güncellenmesi, modellerin kullanımdan kaldırılma takviminin izlenmesi ve onay kuyruğundaki ret nedenlerinin incelenmesi. Bu işler yapay zeka otomasyonu hizmetimizin bakım kapsamında yürütülebilir ya da devirle birlikte kendi ekibinize bırakılabilir; önemli olan listenin bir sorumlusunun olmasıdır.

13Yapay zeka entegrasyonunda sık yapılan hatalar

Aşağıdaki hatalar farklı şirketlerde tekrar tekrar karşımıza çıkıyor; her birinin yanında daha sağlam yolu da yazdık.

• Modelle başlamak: Önce sağlayıcı seçilip sonra iş aranıyor. Doğrusu, elle yapılan tekrarlı işi ve başarı ölçüsünü yazıp modeli o ölçüye göre seçmektir.
• Anahtarı istemci koduna koymak: Mobil uygulamaya gömülen anahtar kolayca çıkarılır. Doğrusu, bütün çağrıları sunucudaki katmandan geçirmek ve anahtarı düzenli yenilemektir.
• Serbest metni ayrıştırmaya çalışmak: Yanıttaki tarihi ya da adedi metnin içinden yakalayan kod her yeni ifade biçiminde kırılır. Doğrusu, çıktı şeması tanımlayıp uymayan yanıtı reddetmektir.
• Değerlendirme seti olmadan prompt değiştirmek: Bir şikayeti düzeltirken on başka kaydı bozmak kolaydır. Doğrusu, her değişikliği aynı sette çalıştırıp önceki sürümle karşılaştırmaktır.
• Her şeyi onaya bağlamak: Ekip yüzlerce öneriyi okumadan onaylamaya başlar. Doğrusu, onayı yalnız geri alınamayan ve dış etkisi olan işlere koymaktır.
• Harcama tavanı koymamak: Bir hata döngüsü ay sonunda beklenmedik bir fatura üretir. Doğrusu, özellik ve gün bazında üst sınır, aşımda alarm ve otomatik durdurmadır.

Bu hataların ortak noktası, entegrasyonu bir kez kurulup bırakılan bir eklenti gibi görmektir. Yapay zeka entegrasyonu canlı bir yazılım parçasıdır; testi, sürümü ve sorumlusu olduğunda öngörülebilir çalışır.

14İş ortağı seçimi ve sonraki adım

Doğru iş ortağı, ilk görüşmede size model önermeden önce hangi ekranda, hangi veriyle ve hangi ölçüyle çalışacağınızı sorar. Teklif aldığınız ekiplere şu soruları yöneltin ve yanıtları yazılı isteyin:

• Sağlayıcı değiştiğinde uygulamamızın hangi kısmı değişir, hangi kısmı yerinde kalır?
• Değerlendirme setini kim hazırlar, içine hangi örnekler girer ve sonuçlar bize nasıl raporlanır?
• Model yanlış bir sonuç ürettiğinde sistemimize ne yazılır ve bu kayıt nasıl geri alınır?
• Kod, prompt ve sağlayıcı hesapları kimin adına açılır, proje bittiğinde neler devredilir?
• Kişisel veri hangi noktada maskelenir ve hukukçumuza hangi belgeler verilir?

Yapay zeka entegrasyonu alanında henüz yayında bir müşteri projemizi referans gösteremiyoruz; bu yüzden yöntemimizi açıkça paylaşıyor, yazılım ve web işlerimizi referanslar sayfasında sunuyoruz. Yapay zeka özelliği eklenecek ürününüzün tanıtım sitesi de yenilenecekse SaaS web sitesi tasarımı sayfasına göz atabilirsiniz.

Başlamak için kullandığınız yazılımları, en çok elle yürüyen işi ve elinizde örnek kayıt olup olmadığını iletişim formundan yazmanız yeterli. Keşif aşamasının kapsamını fiyatlar bölümünde inceleyebilir, ilk entegrasyon noktası netleştiğinde yazılı teklif isteyebilirsiniz.