Yapay Zekâ ÇözümleriKaktüsAI
Elle yapılan işi
yapay zekâ devralır.
Fabrikadan depoya, muhasebeden sahaya: elle adım adım yürüyen iş tek geçişte tamamlanıyor. Sistemin emin olmadığı yerde iş sizde kalıyor.
Talep, geçmiş eğilimden ayrışmaya başlamış
Ne devralıyor
Altı iş, altı dönüşüm.
Her satır tek bir cümle: soldakini alıyoruz, sağdakini teslim ediyoruz.
- Ürün notlarıMetin üretimiBlog taslağı
- Fatura yığınıBelge işlemeMuhasebe kaydı
- Gelen mesajDoğal dil işlemeDoğru yanıt
- Kamera karesiBilgisayarlı görüKalite kararı
- Satış geçmişiTahmine dayalı analitikHaftalık tahmin
- Müşteri davranışıMakine öğrenimiDoğru teklif
Pazarlama · Üretim · Lojistik · Perakende · Finans · İnsan kaynakları
Dürüst sınır
Her işi devralmaz.
Devralır
- Tekrar eden yazma ve okuma
- Örüntüsü olan tahminler
- Sabit koşulda görüntü kontrolü
Devralmaz
- Tek seferlik kararlar
- Geri alınamayan onaylar
- Kaydı tutulmayan süreçler
Farkı üç soru belirliyor: yeterli geçmiş kayıt var mı, karar tekrar ediyor mu, hatanın bedeli taşınabilir mi? Üçüne birden “evet” çıkmıyorsa o iş yazılımla ya da insanla daha iyi çözülür.
Veri sorumluluğu
Modele giden şey,
verinizin tamamı değil.
Hangi alanın kapandığını, hangisinin açık kaldığını projenin ilk gününde birlikte işaretliyoruz.
Nerede çalışacağı projeye göre belirlenir
Açık modelle kurulabilen işlerde sistem kendi altyapınızda çalışabilir; kapalı bir model gerekiyorsa hangi verinin nereye gittiğini kurulumdan önce yazılı olarak veriyoruz.
Verileriniz genel modeli eğitmez
Kurumsal uçlarda eğitime kapalı yapılandırma kullanılır; veriniz yalnızca sizin sisteminizi uyarlamak için işlenir.
KVKK'ya göre kurgulanır
Veri envanteri, saklama süresi, erişim yetkisi ve silme akışı işin parçasıdır — sonradan eklenen bir madde değil.
Nasıl ilerliyor
Büyük bir sözle değil,
küçük bir pilotla.
Keşif
TeslimUygunluk raporu ve beklenen etkiPilot
TeslimÇalışan model ve ölçüm tablosuDevreye alma
TeslimEntegrasyon ve ekip eğitimiİzleme
TeslimDönemsel performans raporuPilot sonunda “devam etmiyoruz” demek de bir sonuçtur — ve en ucuz olanıdır; masrafın büyüğü o noktadan sonra başlar.
Aynı kurguyu öncekendi ürünümüzde çalıştırdık.
KaktüsAI'ı sıfırdan bir model yazarak değil, kanıtlanmış bir modeli kendi alan verimiz ve iş kurallarımızla eğitip uyarlayarak kurduk. Değeri üreten kısım da tam olarak bu: veriyi tek yerde toplamak, kararı ölçmek ve eşiğin altında kalanı insana bırakmak.
Merkezi veri havuzu
Reklam, satış, CRM ve web verisi tek havuzda birleşiyor.
Tahmine dayalı analitik
Geçmiş örüntüden önümüzdeki dönemin projeksiyonu çıkıyor.
Aynı devir kuralı
Eşiğin altında kalan kayıt orada da insana düşüyor.
Sık sorulanlar
Yönetici masasından.
Verilerimiz modeli eğitmek için kullanılıyor mu?
Sağlayıcının genel modelini eğitmek için kullanılmıyor; kurumsal uçlarda eğitime kapalı yapılandırma tercih ediyor ve bunu sözleşmeye yazıyoruz. Veriniz yalnızca sizin sisteminizi uyarlamak için işleniyor, çıktısı da sizde kalıyor.
Yanlış cevap verirse ne oluyor?
Her karara bir güven değeri düşüyor; eşiğin altındaki kayıt karara bağlanmadan insana gidiyor.
Kendi sunucumuzda çalışabilir mi?
Kurguya bağlı. Açık modelle çözülebilen işlerde evet; kapalı model gerektiren işlerde değişiyor. Hangisinin uygun olduğunu keşif fazında maliyetiyle birlikte önünüze koyuyoruz.
Ne kadar veriye ihtiyaç var?
İşe göre değişiyor. Keşif fazının tek işi bu soruyu rakamla cevaplamak.
Mevcut sistemlerimizle konuşur mu?
ERP, CRM, muhasebe ve e-ticaret tarafına API ile bağlanıyoruz; entegrasyon ayrı bir kalem değil.
Ekibimizin yapay zekâ bilmesi gerekir mi?
Hayır. Ekibin gördüğü şey model değil, onay bekleyen bir liste. Eğitimi devreye alma fazında veriyoruz.
Hangi işin tekrar ettiğini birlikte bulalım.
Bir süreci anlatın, elinizde ne olduğuna bakalım. Yapay zekâ o iş için doğru araç değilse ilk görüşmede söyleyelim.