Bilgi ve yöntem
Kurumsal yapay zeka rehberi
Şirketinizde yapay zekayı planlarken karşılaşacağınız soruları konu konu yazıyoruz. Her yazının altında dayandığı kaynaklar listelenir.
En yeni
Son yazılar
· Hazırlık ve ölçüm
TÜİK yapay zeka istatistikleri 2026: oranlar ve tabanlar
TÜİK'in 2026 verilerinde yüzde 14 kullanımın ve yüzde 72,3 uzmanlık engelinin tabanını, ölçek farklarını ve 2025 karşılaştırmasını doğru okuyun.
· Ajanlar ve otomasyon
Prompt injection nedir, ajanları nasıl etkiler?
Doğrudan ve dolaylı prompt injection farkını öğrenin. Ajanın araç yetkisiyle büyüyen riski, erişim sınırları ve saldırı testleriyle değerlendirin.
· Veri ve altyapı
Vektör veritabanı nedir, ne zaman gerekir?
Vektör veritabanının benzerlik aramasında ne yaptığını öğrenin. Ayrı bir hizmetle mevcut veritabanı eklentisini iş yükü ve bakım açısından karşılaştırın.
· Ajanlar ve otomasyon
RPA nedir? RPA ve yapay zeka ajanı arasındaki fark
RPA'nın ekran üzerinden yürüttüğü kurallı işleri ajanların yorum gerektiren adımlarından ayırın. Aynı süreçte birlikte kullanımını değerlendirin.
· Strateji ve yönetim
Yapay zeka şampiyonları: şirket içinde elçi ağı kurmak
Yapay zeka elçilerini departmanlardan seçin; görev sınırını, ayrılacak zamanı ve paylaşım düzenini belirleyip ağın işe katkısını ölçün.
· Başlangıç ve tedarik
Yapay zeka eğitimi firması seçerken teklifler nasıl karşılaştırılır?
Yapay zeka eğitimi tekliflerini iş örneklerine uyarlama, uygulama süresi, eğitmen kanıtı, değerlendirme ve eğitim sonrası destekle karşılaştırın.
Konu
Eğitim
Çalışan ve yönetici eğitimi, prompt yazımı, eğitim biçimleri ve eğitimin etkisinin ölçülmesi.
Üretken yapay zeka eğitimi: çalışanlar ne öğrenmeli?
Çalışanlar için üretken yapay zeka eğitiminde metin ve görsel üretimi, doğrulama alışkanlığı ve veri paylaşım kuralları nasıl çalışılmalı?
ChatGPT eğitimi: şirket hesabında neler öğretilmeli?
Şirket hesabında ChatGPT eğitimi için projeler, özel GPT'ler, veri kullanımı ve yönetici kontrollerini gerçek iş alıştırmalarıyla ele alın.
Eğitim etkinliği ölçme: yapay zeka eğitiminde neye bakılır?
Eğitim etkinliği ölçme için memnuniyetin ötesine geçin: öncesi ve sonrası iş örneklerini, kullanım verisini ve yönetici gözlemini birlikte okuyun.
İyi bir prompt nasıl yazılır? İş yerinden örneklerle
E posta, rapor özeti ve tablo için prompt örnekleri. Bağlamı, görevi, çıktı biçimini ve kısıtları açık yazıp yanıtı kontrol etmeyi öğrenin.
Yapay zekada eğitim sonrası uygulama nasıl kalıcı olur?
Eğitim sonrası uygulama için gerçek iş örnekleri, açık soru saati, ekip elçileri, paylaşım kanalı ve yöneticinin takip edeceği işler.
Yapay zeka okuryazarlığı nedir, AB Yasası ne istiyor?
AB Yapay Zeka Yasası'nın okuryazarlık yükümlülüğünü, Türk şirketleri açısından kapsamını ve role uygun bir eğitim programının içeriğini inceleyin.
Uygulamalı yapay zeka eğitimi online mı, yüz yüze mi olmalı?
Online, yüz yüze ve hibrit yapay zeka eğitimini uygulama, grup büyüklüğü, ekipman ve erişim ihtiyaçlarına göre seçmek için pratik ölçütler.
Yöneticiler için yapay zeka eğitimi neleri içermeli?
Yönetici eğitiminde kullanım senaryosu seçimi, risk kararları, bütçe kalemleri ve ekip sorumlulukları nasıl çalışılmalı? Somut bir içerik çerçevesi.
LLM nedir? Çalışanlar için büyük dil modeli kavramları
LLM, token, bağlam penceresi ve bilgi kesim tarihi ne demek? Büyük dil modellerinin iş yerindeki kullanımını ve bilgi sınırlarını tanıyın.
Yapay zeka kursu mu, kurumsal eğitim mi?
Bireysel yapay zeka kursu ile şirkete özel eğitimi içerik, veriyle uygulama, ölçme ve toplam maliyeti oluşturan işler bakımından karşılaştırın.
Çalışanlara yapay zeka eğitimi nasıl hazırlanır?
Çalışanlara yapay zeka eğitimi için rol bazlı alıştırmalar hazırlayın. Veri paylaşım kurallarını, çıktı kontrolünü ve KVKK hatırlatmasını içeriğe katın.
Şirketlere yapay zeka eğitimi: nereden başlamalı?
Şirketlere yapay zeka eğitimi planlarken ihtiyacı belirleme, pilot grubu seçme, ilk modüle karar verme ve uygulamaya zaman ayırma adımları.
Prompt mühendisliği eğitimi neleri kapsar?
Kurumsal prompt eğitiminde hangi konular olmalı, süreyi ne belirler, satış çalışanıyla ekip liderine hangi derinlikte uygulama gerekir?
Kurumsal yapay zeka eğitimi nedir?
Kurumsal yapay zeka eğitiminin bireysel kurstan farkını, çalışan ve yönetici içeriklerini, şirketin iş örnekleriyle nasıl çalışılacağını öğrenin.
Konu
Hazırlık ve ölçüm
Kurumsal hazırlığın ölçülmesi, karnenin okunması, veri ve süreç hazırlığı, resmi istatistikler.
TÜİK yapay zeka istatistikleri 2026: oranlar ve tabanlar
TÜİK'in 2026 verilerinde yüzde 14 kullanımın ve yüzde 72,3 uzmanlık engelinin tabanını, ölçek farklarını ve 2025 karşılaştırmasını doğru okuyun.
Veri hazırlığı nasıl değerlendirilir?
Veri hazırlığını seçtiğiniz iş üzerinden inceleyin: kaynağı bulma, erişim izni, güncelleme düzeni, veri sahibi ve kişisel veri için sorular.
Yapay zeka envanteri şirkette nasıl çıkarılır?
Yapay zeka envanterinde araç, amaç, kullanıcı ve veri akışını birlikte kaydedin; çalışan beyanını BT kayıtlarıyla karşılaştırıp açıkları takip edin.
Yapay zeka benimsemesinde değişim yönetimi
Yapay zeka benimsemesini ADKAR üzerinden planlayın; çalışan kaygılarını, yönetici davranışını ve iletişim takvimini günlük işte ele alın.
Olgunluk puanı hesaplama: ortalama neden yanıltır?
Olgunluk puanı hesaplamada yüksek cevaplar zayıf alanları gizleyebilir. Sayısal örnekle basamak tavanını ve en düşük boyutun nasıl okunacağını görün.
Yapay zeka yetkinlikleri için ekip matrisi hazırlama
Yapay zeka yetkinliklerini role ve gözlenebilir işe göre tanımlayın; kullanıcıyla geliştiriciyi ayırıp beceri açıklarını eğitim planına bağlayın.
Yapay zeka değerlendirmesi şirkette kimlerle yapılmalı?
Yapay zeka değerlendirmesinde BT, operasyon, İK, hukuk ve finansın katkısını ayırın; farklı yanıtları belgeyle inceleyip ortak bir kayıt oluşturun.
Şirketlerde yapay zeka kullanımı: TÜİK 2025 bulguları
TÜİK'in 2025 araştırmasındaki yapay zeka kullanımını şirket ölçeğine göre okuyun; genel oranla kullanım amacı oranlarının tabanını ayırın.
Süreç haritalama: yapay zeka projesinden önce işin kaydı
Süreç haritalama çalışmasında başlangıcı, girdileri, kararları ve istisnaları kaydedin; işlem süresiyle beklemeyi ayrı ölçüp mevcut akışı doğrulayın.
Dijital olgunluk değerlendirmesi ve yapay zeka hazırlığı
Dijital olgunluk değerlendirmesi yapay zeka hazırlığını ne kadar açıklar? Kayıt düzeni, veri uygunluğu ve çalışan yetkinliği arasındaki farklar.
Yapay zeka olgunluk modeli nedir?
Yapay zeka olgunluk modelinde boyutlar, düzeyler ve eşikler neyi anlatır? Üç basamaklı hazırlık yaklaşımının farkını ve model seçimini öğrenin.
AI readiness assessment: kurumsal hazırlık nasıl ölçülür?
Kurumsal yapay zeka hazırlığını hangi boyutlarla ölçebilirsiniz? Öz değerlendirme ile dış incelemenin farkını ve puanın sınırlarını öğrenin.
Yapay zeka hazırlık testi sonuçları nasıl okunur?
Hazırlık karnesindeki ham ve etkin puanı, basamaklar arasındaki tavanı ve en zayıf boyutları okuyup şirketiniz için yapılacak işi belirleyin.
Konu
Ajanlar ve otomasyon
Yapay zeka ajanları, iş akışı otomasyonu, insan onayı ve ajan güvenliği.
Prompt injection nedir, ajanları nasıl etkiler?
Doğrudan ve dolaylı prompt injection farkını öğrenin. Ajanın araç yetkisiyle büyüyen riski, erişim sınırları ve saldırı testleriyle değerlendirin.
RPA nedir? RPA ve yapay zeka ajanı arasındaki fark
RPA'nın ekran üzerinden yürüttüğü kurallı işleri ajanların yorum gerektiren adımlarından ayırın. Aynı süreçte birlikte kullanımını değerlendirin.
n8n, Make ve Zapier ile yapay zeka otomasyonu
Kodsuz akışlara yapay zeka adımı eklerken veri aktarımını, bağlantı hesaplarını ve hata yollarını planlayın. Örnek akışlarla kapsamı daraltın.
MCP nedir? Model Context Protocol şirketlere ne sağlar?
MCP'nin ajanları araç ve veriye nasıl bağladığını öğrenin. BT ekibinin sunucu güvenliği, erişim kapsamı ve işlem onayı için soracağı soruları görün.
AI agent nasıl oluşturulur? Şirketler için yol seçenekleri
Hazır ürün, kodsuz platform ve geliştirici çatısı seçeneklerini karşılaştırın. Her yolun gerektirdiği yetkinliği ve bakım sorumluluğunu belirleyin.
AI agent örnekleri: şirketler hangi işleri devrediyor?
Wiley, GitHub Copilot, Agentforce ve Box üzerinden ajanların üstlendiği işleri inceleyin. İşlem yetkisini ve insana kalan kararı ayırın.
Ajanlarda insan onayı: human in the loop nasıl kurulur?
Ajanın ne zaman duracağını, onaylayanın hangi bilgiyi göreceğini belirleyin. Onay yorgunluğunu ve AB Yasası'ndaki insan gözetimini değerlendirin.
İlk ajan projesi için hangi süreç seçilmeli?
İlk ajan projesini iş hacmi, kural netliği, hata maliyeti, veri erişimi ve geri alma imkânıyla seçin. Puanlama tablosunun sınırlarını görün.
Çok ajanlı sistemler nedir, ne zaman gerekir?
Çok ajanlı sistemlerde görev paylaşımını, koordinasyon yükünü ve hata zincirini inceleyin. Tek ajandan geçiş için somut ölçütler belirleyin.
Yapay zeka ajanları için işe başlamadan gerekenler
Yapay zeka ajanları için süreç, veri erişimi, yetki, işlem kaydı ve hukuki inceleme hazırlığını tamamlayın. Deneme öncesi sorumluları belirleyin.
Yapay zeka otomasyonu ile ajanlar arasında nasıl seçim yapılır?
Yapay zeka otomasyonu için kurallı akış, model kullanan bir adım ve ajan seçeneklerini karşılaştırın. Seçimi işin belirsizliği ve kontrol yüküyle yapın.
Yapay zeka ajanı nedir?
Yapay zeka ajanını iş akışından ne ayırır, ajana hangi araç ve yetki verilir, çalışan nerede onaylar? Bir servis talebi örneğiyle anlatıyoruz.
AI agent ile chatbot farkı: yanıt, araç ve işlem yetkisi
Kural tabanlı bot, dil modeli asistanı ve araç kullanan ajanı karşılaştırın. Satın almadan önce okuma ve yazma yetkisini sorgulayın.
Konu
Strateji ve yönetim
Kullanım senaryosu seçimi, pilot projeler, yatırım getirisi, yönetişim ve roller.
Yapay zeka şampiyonları: şirket içinde elçi ağı kurmak
Yapay zeka elçilerini departmanlardan seçin; görev sınırını, ayrılacak zamanı ve paylaşım düzenini belirleyip ağın işe katkısını ölçün.
Yapay zeka pilot projesi nasıl yürütülür?
Yapay zeka pilotunda kapsamı ve başarı ölçütünü önceden belirleyin; deneme süresini, katılımcıları ve sonunda verilecek kararı birlikte planlayın.
Yapay zeka sorumlusu: rol tanımı ve ilk işler
Yapay zeka sorumlusunun görevini, karar yetkisini ve bağlılığını tanımlayın; ilk üç ay için envanterden pilot kararına uzanan bir çalışma düzeni kurun.
Yapay zeka maliyeti: bütçede hangi kalemler yer alır?
Lisanstan bakıma yapay zeka bütçesini planlayın; kullanım ücretini, iç ekip emeğini ve kontrol işlerini ayrı kalemlerde görünür hale getirin.
Yapay zeka projesi: başarısızlık nedenleri ve erken işaretler
RAND bulgularından hareketle problem tanımı, veri ve altyapı sorunlarını inceleyin; yapay zeka projesinde erken müdahale edilecek işaretleri tanıyın.
Yapay zeka ve iş gücü: iş tanımları nasıl değişiyor?
ILO ve OECD araştırmalarını görev düzeyinde okuyun; yapay zekayla değişen işleri, yeni kontrol yükünü ve iş tanımı güncellemesini birlikte değerlendirin.
Yapay zeka çözümleri: satın almak mı, geliştirmek mi?
Hazır hizmeti, uyarlanmış çözümü ve şirket içi geliştirmeyi karşılaştırın; veri, bakım ve tedarikçi bağımlılığı için karar ölçütlerini belirleyin.
Yapay zeka yönetişimi nedir, kim sorumlu olur?
Yapay zeka kullanımında karar yetkisini, süreç sahiplerini ve kayıt düzenini belirleyin; OECD ilkeleri ile NIST Govern yaklaşımını işe uyarlayın.
Yapay zeka ROI hesabı: yatırımın getirisi nasıl ölçülür?
Yapay zeka yatırımında maliyetleri ve faydayı aynı dönemde ölçün; zaman tasarrufunun hangi koşullarda gerçek mali kazanca dönüşeceğini ayırın.
Şirketlerde yapay zeka dönüşümü nasıl planlanır?
Yapay zeka dönüşümü için iş hedefini, öncelikli süreçleri ve karar aşamalarını belirleyin. Sorumluları, ölçümü ve yaygınlaştırma koşullarını planlayın.
Yapay zeka kullanım senaryoları nasıl önceliklendirilir?
Yapay zeka adaylarını iş değeri, veri hazırlığı ve uygulanabilirlikle karşılaştırın; kısa liste toplantısında hangi kanıtları isteyeceğinizi belirleyin.
Konu
Hukuk, risk ve güvenlik
KVKK, AB Yapay Zeka Yasası, kullanım politikası, telif, sözleşme, risk ve bilgi güvenliği.
Yapay zeka risk değerlendirmesi nasıl yapılır?
NIST AI RMF ve ISO/IEC 23894 çerçevesinde kullanım sınırı, risk kaydı, olasılık ve etki değerlendirmesi ile örnek bir kontrol kararı.
Yapay zeka sözleşmesi: Tedarikçiyle hangi şartlar konuşulmalı?
Yapay zeka tedarikçi sözleşmesinde veri kullanımı, gizlilik, fikri mülkiyet, hizmet düzeyi, alt işlemciler ve veri iadesi için inceleme soruları.
Yapay zekada yanlılık nedir, nasıl test edilir?
Yapay zekada yanlılığı grup bazında hata incelemesi, eşleştirilmiş örnekler ve insan değerlendirmesiyle test etmek için uygulanabilir yöntemler.
Yapay zeka veri güvenliği: veri sızıntısı nasıl önlenir?
Gizli verinin sohbet araçlarına taşınmasını sınırlamak için hesap seçimi, eğitim ayarları, veri kaybı önleme kontrolleri ve olay yönetimi.
Yapay zeka ve telif hakkı: çıktılarda insan katkısı
Yapay zeka çıktılarında eser niteliği, insan katkısı ve kullanım izni nasıl ayrılır? FSEK çerçevesi, ABD raporu ve şirketler için kayıt önerileri.
AB Yapay Zeka Yasası Türk şirketlerini nasıl etkiler?
Türk şirketleri için AB Yapay Zeka Yasası'nın kapsamı, risk ayrımları ve Temmuz 2026 değişikliği sonrasında geçerli uygulama tarihleri.
Shadow AI (gölge yapay zeka) nedir, nasıl yönetilir?
Çalışanların onaysız yapay zeka kullanımını görünür kılmak, güvenli alternatif sunmak ve uygulanabilir kurallar kurmak için bir başlangıç planı.
ISO 42001 nedir, hangi şirketler için anlamlıdır?
ISO/IEC 42001'in yönetim sistemi yaklaşımı, ISO/IEC 27001 ile ilişkisi, belgelendirme kapsamı ve KOBİ'ler için hazırlık kararları.
Yapay zeka halüsinasyonu nedir, nasıl yakalanır?
Uydurma kaynakları ve yanlış sayıları yakalamak için doğrulama adımları, Mata v. Avianca vakası ve kaynak gösteren sistemlerin sınırları.
Çalışanlar için yapay zeka kullanım politikası nasıl yazılır?
Onaylı araçlardan veri paylaşımına, çıktı kontrolünden ihlal bildirimine kadar şirket politikasının bölümleri ve uyarlanabilir örnek maddeler.
KVKK ve yapay zeka: şirketler neye dikkat etmeli?
Yapay zekaya kişisel veri göndermeden önce işleme şartı, aydınlatma, yurt dışına aktarım ve güvenlik tedbirleri: müşteri destek örneğiyle KVKK kontrolü.
Konu
Veri ve altyapı
RAG, bilgi tabanı, veri kalitesi, model dağıtımı, entegrasyon ve çıktıların test edilmesi.
Vektör veritabanı nedir, ne zaman gerekir?
Vektör veritabanının benzerlik aramasında ne yaptığını öğrenin. Ayrı bir hizmetle mevcut veritabanı eklentisini iş yükü ve bakım açısından karşılaştırın.
Yapay zeka projelerinde veri kalitesi nasıl ölçülür?
Doğruluk, tamlık, tutarlılık ve güncellik için ölçüm kuralları koyun. Tekrarlı kayıtları izleyin, sorunların düzeltme sorumlusunu belirleyin.
Canlıya geçmeden yapay zeka değerlendirmesi nasıl yapılır?
Değerlendirme seti ve kabul ölçütleri hazırlayın. İnsan puanlamasını, modelle değerlendirmeyi ve değişiklik sonrası gerileme testlerini birlikte kurun.
Token nedir, dil modeli maliyetini nasıl etkiler?
Token sayısının Türkçe metinlerde neden değiştiğini, bağlam penceresini ve girdi ile çıktı kullanımının maliyete nasıl yansıdığını öğrenin.
Bulut hizmeti mi, yerel yapay zeka modeli mi?
Bulut API'sini, özel bulut dağıtımını ve yerel modeli veri akışı, KVKK yurt dışı aktarım kuralları, işletme giderleri ve bakım açısından karşılaştırın.
ERP ve CRM için yapay zeka entegrasyonu nasıl kurulur?
ERP ve CRM bağlantılarında API, hazır bağlayıcı ve ara katmanı karşılaştırın. Okuma yetkisini, işlem kaydını ve hata davranışını baştan tanımlayın.
Fine tuning nedir, hangi durumda RAG yerine seçilir?
İnce ayarı biçim ve dar görevler, RAG'i güncel bilgi ve kaynak gösterme ihtiyacı için değerlendirin. Bakım yükünü ve maliyet türlerini karşılaştırın.
Yapay zeka için kurumsal bilgi tabanı nasıl hazırlanır?
Kurumsal bilgi tabanı hazırlığında belge envanterini, sürüm sahipliğini ve erişim izinlerini düzenleyin, eski içerikle yanlış yanıt üretimini azaltın.
Yapay zeka kullanımı için veri sınıflandırma nasıl yapılır?
Genel, iç, gizli ve kişisel verileri yapay zeka kullanımı açısından ayırın. KVKK'nın özel nitelikli veri kurallarını etiketleme düzenine bağlayın.
RAG nedir? Şirket belgeleriyle çalışan yapay zeka
RAG, şirket belgelerini arayıp ilgili parçaları dil modeline sunar. Parçalama, gömme, kaynak gösterme ve yanlış yanıt riskini öğrenin.
Konu
Araçlar ve günlük kullanım
ChatGPT, Copilot ve Gemini gibi araçların ofis işlerinde, müşteri hizmetlerinde ve yazılımda kullanımı.
Yapay zeka ile özet çıkarma: uzun belgeleri doğrulama
Uzun rapor ve sözleşmelerde bölüm bölüm özet çıkarma, kaynak yerlerini koruma, sayı ve tarihleri doğrulama için uygulanabilir bir iş akışı.
GitHub Copilot ve kod asistanları: verim ve güvenlik
Kod asistanlarının verim araştırmalarını sınırlarıyla okuyun; güvenlik incelemesi, test, lisans kontrolü ve ekip politikası için uygulama önerileri.
Microsoft 365 Copilot öncesinde dosya izinlerini düzenleme
Microsoft 365 Copilot'u açmadan önce SharePoint ve OneDrive paylaşımını inceleyin; gereksiz erişimleri, dosya sahipliğini ve etiketleri düzenleyin.
ChatGPT, Copilot, Gemini karşılaştırması: kurumsal seçim
Kurumsal yapay zeka aracı seçerken veri işleme taahhütlerini, yönetici kontrollerini ve ofis yazılımlarıyla bütünleşmeyi karşılaştırın.
Müşteri hizmetleri yapay zeka ile nasıl desteklenir?
Temsilciye öneri, otomatik yanıt ve talep sınıflandırma için kullanım sınırları; çağrı merkezi araştırması ve insana devir kuralları.
İşe alımda yapay zeka: aday değerlendirmesinin sınırları
İlan taslağı, özgeçmiş tarama ve mülakat notlarında yapay zeka kullanırken aday verisini koruma, yanlılığı inceleme ve insan kararı için rehber.
Pazarlamada yapay zeka: üretim ve yayın sorumluluğu
Pazarlama metni ve görselinde marka sesini koruma, ürün iddialarını doğrulama, telif incelemesi ve reklam etiketlerini belirleme adımları.
Excel yapay zeka araçları ne kadar güvenilir?
Excel ve tablo analizinde yapay zekanın ürettiği formülleri, özetleri ve grafikleri sınamak için örnek kontroller ve sorumluluk düzeni.
Toplantı notu yapay zeka ile hazırlanırken nelere bakılır?
Toplantı kaydından karar listesine uzanan akışta katılımcıları bilgilendirme, transkript hatalarını bulma ve insan onayını düzenleme rehberi.
Yapay zeka ile e posta yazma: taslaktan gönderime
İş yazışmalarında yapay zekayla taslak hazırlayın; kişisel veriyi ayıklama, üslup seçimi ve gönderim öncesi kontrol için örnekleri kullanın.
Konu
Sektörler
Hukuk, muhasebe, üretim, lojistik, sağlık, perakende, eğitim, turizm, tekstil ve gıdada uygulamalar.
Lojistikte yapay zeka hangi işlerde kullanılır?
Lojistikte rota ve yük planlama, talep tahmini, sevk ve gümrük belgeleriyle müşteri bilgilendirme; işe başlamadan gereken operasyon kayıtları.
Otelcilikte yapay zeka: misafir iletişimi ve operasyon
Otellerde çok dilli misafir iletişimi, yorum analizi, rezervasyon ve gelir yönetimi desteği; personel eğitimi ve güncel bilgiyle çalışma.
E ticarette yapay zeka: ürün, stok ve müşteri soruları
Perakende ve e ticarette ürün açıklaması, talep tahmini, stok, müşteri hizmeti ve site içi arama için yapay zeka; yanıltıcı içerik kontrolleri.
Tekstilde yapay zeka: kumaş kontrolünden numuneye
Tekstil ve hazır giyimde kumaş hatası tespiti, tasarım, numune ve talep planlama; sürdürülebilirlik raporlarında veri ve doğrulama ihtiyacı.
Muhasebe yapay zeka ile hangi işlerde desteklenir?
Mali müşavirlikte belge okuma, mutabakat, müşteri yazışması ve mevzuat takibi; e fatura ve e defter işlerinde doğrulama ve gizlilik sınırları.
Gıda sektöründe yapay zeka: üretim ve izlenebilirlik
Gıda üretiminde görüntüyle ayıklama, parti takibi, raf ömrü ve talep tahmini için yapay zeka; kayıt düzeni ve gıda güvenliği kararlarının sınırları.
Eğitimde yapay zeka: okul yönetimi ve öğretmenlerin işleri
Okul ve kurslarda yapay zeka için idari işler, öğretmen materyalleri ve ölçme değerlendirme örnekleri; öğrenci verisi ve insan kontrolü.
Sağlıkta yapay zeka: idari işler ve hasta verisinin korunması
Sağlık kurumlarında randevu, kayıt, belge ve faturalama işlerinde yapay zeka kullanımı; hasta verisini korumak için veri ve onay sınırları.
Üretimde yapay zeka: kalite kontrol ve kestirimci bakım
Üretimde yapay zeka için kamera ve sensör verisi nasıl hazırlanır? Kalite kontrol, kestirimci bakım ve planlamada KOBİ'lere uygun başlangıç.
Avukatlar için yapay zeka: araştırma, taslak ve inceleme
Hukuk bürolarında içtihat araştırması, dilekçe taslağı ve sözleşme incelemesi için kullanım alanları; sır saklama ve doğrulama sınırları.
Konu
Başlangıç ve tedarik
KOBİ'ler için ilk adımlar, danışman ve eğitim seçimi, teklif talebi, destek programları ve iş birlikleri.
Yapay zeka eğitimi firması seçerken teklifler nasıl karşılaştırılır?
Yapay zeka eğitimi tekliflerini iş örneklerine uyarlama, uygulama süresi, eğitmen kanıtı, değerlendirme ve eğitim sonrası destekle karşılaştırın.
Yapay zeka için üniversite sanayi iş birliği nasıl kurulur?
Yapay zekada üniversite ve teknopark iş birliği için TTO'ya hazırlık, TÜBİTAK 1505 modeli, veri paylaşımı ve ortak çalışma takvimi.
KOSGEB ve TÜBİTAK: Yapay zeka projeleri için destekler
Yapay zeka projelerinde KOSGEB, TÜBİTAK TEYDEB ve kalkınma ajansı seçenekleri; başvuru sahibi, gider uygunluğu ve çağrı tarihleri.
Yapay zeka RFP belgesi: Teklif talebi nasıl hazırlanır?
Yapay zeka projesinde teklif talebinin amaç, veri, kabul ölçütü ve güvenlik bölümleri; tedarikçi yanıtlarını karşılaştırma yöntemi.
Şirket içi yapay zeka workshop çalışması nasıl planlanır?
Şirket içi yapay zeka atölyesi için amaç, katılımcı seçimi, izinli iş örnekleri, uygulama akışı ve öncelikli senaryo listesinin hazırlanması.
Yapay zeka ekibi: İç kadro mu, dış destek mi?
Yapay zeka ekibi için işe alım, çalışan yetiştirme ve dış destek seçenekleri; işin sürekliliği, bilgi aktarımı ve sorumluluk paylaşımı.
Yapay zeka danışmanlığı alırken danışman nasıl seçilir?
Yapay zeka danışmanı seçiminde önceki işin kanıtını, veri yaklaşımını, proje ekibini ve teslimatları karşılaştırmak için sorular.
KOBİ'ler için yapay zeka: Nereden başlamalı?
Küçük işletmede yapay zekaya tek bir işle başlamak: hazır araçla deneme, çalışanlar için veri kuralı, kontrol süresini sayan ölçüm ve KOSGEB desteği.