Metodoloji

Her AI fikri yapılmaya değmez. Yapılmaya değenler de hazırlıksız başlatılmamalı.

Her kullanım senaryosunu beş katmanlı değerlendirme çerçevesinden geçiririz. Bu çerçeve, portföy önceliklendirmesinden canlı işletime kadar tüm kararların ortak dilidir. Her aşamanın sonunda net bir karar noktası vardır: devam, düzelt veya durdur.

01

Değer

Bu iş neden yapılmalı?

İş gerekçesiyle başlarız: problem, fayda, ölçüm ve stratejik uyum sayılarla tanımlanır.

  • Problem: hangi iş problemi, bugün nasıl çözülüyor, maliyeti ne?
  • Fayda: maliyet düşüşü, gelir artışı, risk azaltımı, deneyim; hangisi, ne kadar?
  • Ölçüm: hedef KPI’lar, beklenen iyileşme, ROI ve geri dönüş süresi
  • Stratejik uyum: şirket stratejisiyle hizalı mı, yönetim önceliği mi?
Süre1–2 hafta
Katılımcılarİş birimi sahibi, finans, sponsor
Araçlar ve çıktılar
  • Senaryo portföy çalıştayı ve değer kartı (problem, hacim, maliyet, KPI)
  • Ajan kütüphanesindeki benzer senaryoyla karşılaştırma
Kırmızı bayraklar
  • Sayısız fayda: “verimlilik artacak” ama hacim ve maliyet yok
  • Sponsor yok; talep BT’den geliyor, iş birimi izliyor

Çıktı Sayılarla konuşan bir iş gerekçesi ve önceliklendirilmiş senaryo portföyü

02

Hazırlık

Gerekli girdiler elimizde var mı?

En iyi fikir bile veri ve organizasyon hazır değilse durur. Başlamadan dört eksende kontrol ederiz.

  • Veri: kaynaklar mevcut ve dijital mi; kalite, güncellik, sahiplik net mi?
  • Entegrasyon: bağlanılacak sistemler ve API’ler hazır mı; gerçek zamanlı erişim mümkün mü?
  • Organizasyon: iş birimi sahipleniyor mu; sponsor ve konu uzmanları belli mi?
  • Teknoloji: bulut/güvenlik altyapısı, AI platformu ve lisanslar hazır mı?
Süre1–2 hafta
KatılımcılarVeri sahibi, entegrasyon ekibi, süreç sahibi
Araçlar ve çıktılar
  • Hazırlık karnesi: veri, entegrasyon, süreç, organizasyon (her eksen 0–2)
  • API ve veri erişim testi; örnek veri seti
Kırmızı bayraklar
  • Aksiyon alınacak sistemin API’si yok, yalnızca ekran
  • Süreç kuralları yalnızca kişilerin tecrübesinde yaşıyor

Çıktı Eksiklerin proje öncesi kapatıldığı bir hazırlık karnesi; sürpriz yok

03

Uygulanabilirlik

Bunu gerçekten yapabilir miyiz?

Dürüst mühendislik değerlendirmesi: AI her zaman doğru cevap değildir. Klasik yazılım, klasik ML, ajan ya da üretken AI; hangisi gerekli?

  • Teknik uygunluk: problem AI ile mi çözülmeli; hangi yaklaşım?
  • Karmaşıklık: kaç sistem, kaç veri kaynağı, kaç kullanıcı etkilenecek?
  • Model performansı: beklenen doğruluk, yanlış sonucun etkisi, insan onayı gerekli mi?
  • Proje uygulanabilirliği: MVP süresi, ekip, dış bağımlılıklar, teknik riskler
Süre2–3 hafta
KatılımcılarAginies mühendisliği, kurum mimarisi, bilgi güvenliği
Araçlar ve çıktılar
  • Yaklaşım kararı: klasik yazılım, klasik ML, ajan, üretken AI
  • Prototip ve test korpusu taslağı; yanlış çıktı etki analizi
Kırmızı bayraklar
  • Yanlış çıktı geri alınamaz sonuç doğuruyor ve onay noktası tanımsız
  • Kapsam her toplantıda büyüyor

Çıktı Net kapsamlı, riskleri tanımlanmış, gerçekçi bir MVP planı

04

Operasyon

Canlıya çıktıktan sonra nasıl yaşayacak?

AI sistemleri bir ürün gibi işletilir; go-live sonrasında izleme, bakım ve sürüm yönetimi işin parçasıdır.

  • İşletim modeli: ürün sahibi, süreç sahibi, operasyon ve destek ekibi tanımlı
  • Kullanıcı yönetimi: eğitim, kullanım takibi, geri bildirim döngüleri
  • İzleme: performans, metrik ve hata yönetimi gerçek zamanlı
  • Finansal operasyon: aylık işletme maliyeti, kullanım artışında maliyet projeksiyonu, bütçe sahipliği
Süre1 hafta (plan) + canlı sonrası sürekli
KatılımcılarÜrün sahibi, süreç sahibi, operasyon ve destek
Araçlar ve çıktılar
  • İşletim modeli şablonu: roller, eşikler, inceleme örneklemi, bütçe sahibi
  • Panolar ve aylık gözden geçirme takvimi
Kırmızı bayraklar
  • Canlıdan sonra kimin işleteceği belirsiz
  • Aylık işletme maliyeti için bütçe sahibi yok

Çıktı Yaşayan, ölçülen ve sürekli iyileşen bir AI ürünü

05

Yönetişim

Güvenli, kontrollü ve denetlenebilir mi?

AI, kurumun diğer kritik sistemleriyle aynı standartlara tabi olmalı. Yönetişim sonradan eklenmez; mimarinin parçasıdır.

  • Güvenlik: hassas ve kişisel veri haritası, veri yerleşimi, modele veri akışının kontrolü, maskeleme
  • Uyum: KVKK ve GDPR etkisi, sektörel regülasyonlar, iç politika gereklilikleri
  • Risk: halüsinasyon, yanlış karar, veri sızıntısı ve prompt injection risklerinin değerlendirilmesi
  • Kontrol ve denetlenebilirlik: insan onayı noktaları, otomasyon sınırları, acil kapatma, karar geçmişi
Süre2 hafta, diğer katmanlarla paralel
KatılımcılarBilgi güvenliği, uyum, hukuk, iç denetim
Araçlar ve çıktılar
  • Veri haritası ve maskeleme kural seti; onay matrisi
  • Kontrol seti ve kanıt listesi; sektörel mevzuat eşlemesi
Kırmızı bayraklar
  • Kişisel veri var, haritası yok
  • Yönetişim “sonra ekleriz” diye erteleniyor

Çıktı Denetime hazır, kontrollü ve güven veren bir AI işletimi

Dönüşüm yolculuğu

Nasıl ilerliyoruz

  1. 1

    Keşif & portföy

    İş birimleriyle senaryo toplama, Değer katmanıyla önceliklendirme

  2. 2

    Değerlendirme

    Seçilen senaryoların Hazırlık + Uygulanabilirlik analizi, MVP tasarımı

  3. 3

    MVP & doğrulama

    Aginies üzerinde geliştirme, gerçek verilerle pilot, KPI doğrulaması

  4. 4

    Üretim & ölçekleme

    Operasyon + Yönetişim katmanlarıyla canlıya alma, portföyün büyütülmesi

Uygulanmış örnek

Örnek: diyalog bankacılığı asistanı beş katmandan nasıl geçti

  1. 01
    Değer · Bu iş neden yapılmalı?

    Çağrı merkezine düşen basit işlemler ve işlem başına maliyet sayılarla kondu; hedef %40 azalma. Sponsor: dijital bankacılık.

  2. 02
    Hazırlık · Gerekli girdiler elimizde var mı?

    Çekirdek bankacılık ve kart sistemlerinin işlem API’leri ve test ortamı mevcut; OTP altyapısı hazır; politika eşikleri bilgi güvenliğiyle yazıldı.

  3. 03
    Uygulanabilirlik · Bunu gerçekten yapabilir miyiz?

    Yaklaşım: süpervizör + dört uzman ajan; yanlış çıktı riski için işlem bazlı OTP ve onay bandı; test korpusu 212 senaryo.

  4. 04
    Operasyon · Canlıya çıktıktan sonra nasıl yaşayacak?

    Ürün sahibi dijital kanallar, süreç sahibi operasyon; aylık gözden geçirme ve eşik güncellemeleri takvimde.

  5. 05
    Yönetişim · Güvenli, kontrollü ve denetlenebilir mi?

    Kişisel veri haritası ve maskeleme kuralları; limit artışı > %60, itiraz > 5.000 TL ve yeni alıcı onaya; tüm sistemler Türkiye’de.

Senaryoyu canlı izleyin: Diyalog bankacılığı: sesli ve yazılı işlem asistanı →

Öz-değerlendirme

Senaryonuz beş katmandan geçer mi?

Aynı çerçeveyi kendi senaryonuza uygulayın. Sonuç, keşif oturumunda konuşacağımız ilk şey olur.

Senaryonuz beş katmandan geçer mi?

10 soru, 3 dakika. Cevaplar tarayıcınızda kalır; sonucu isterseniz keşif oturumuna taşırsınız.

Yapay zekâyı denemekten, yapay zekâyla dönüşüme geçme zamanı.

30 dakikalık keşif oturumunda önceliklendirdiğiniz 2–3 iş problemini ele alalım, benzer bir senaryonun canlı demosunu görün, Değer katmanı analiziyle başlayan bir yol haritası taslağı çıkaralım.

30 dakikalık keşif oturumu → dahi@aginies.com
  1. Öncelikli 2–3 iş problemi
  2. Benzer senaryonun canlı demosu
  3. Değer analiziyle başlayan yol haritası