Sunumda kalan bir demo değil, günlük operasyonda yerini hak eden yapay zekâ.

Yapay zekâ özelliklerini somut bir sürecin etrafında tasarlar ve geliştiririz: devam ederken anlaşılması gereken bir görüşme, tahmin edilmesi gereken bir fiyat, yanıt bekleyen bir mesaj. Model işin yalnızca bir parçasıdır. Veri akışı, gecikme bütçesi ve sonucu kullanan insanlar en az onun kadar önemlidir.

  1. 01

    LLM entegrasyonları

    GPT ve Claude modelleri üzerine kurulu, kendi verinizle beslenen asistanlar, otomatik yanıt ve özetleme.

  2. 02

    Konuşma ve ses analitiği

    Görüşmeler için konuşmadan metne çeviri, duygu ve ses analizi; gerçek zamanlı ya da görüşme sonrasında.

  3. 03

    Tahmin motorları

    Doğrudan operasyonel kararları besleyen fiyat, talep ve satın alma olasılığı modelleri.

  4. 04

    Görüntü işleme

    İlan, katalog ve kontrol verileri için görsel tanıma ve analiz hatları.

  5. 05

    İş akışı otomasyonu

    CRM ve mesajlaşma sistemlerine bağlı niyet tespiti, yönlendirme ve öneri mekanizmaları.

  1. 01

    Keşif

    İş problemiyle, kısıtlarla ve elinizdeki veri ve sistemlerle başlarız.

  2. 02

    Tasarım

    Hiçbir şey geliştirilmeden önce sorgulayabileceğiniz mimari, kapsam ve teslimat planı.

  3. 03

    Geliştirme

    Kısa iterasyonlar, erken çalışan yazılım ve kodun başında kıdemli eller.

  4. 04

    Operasyon

    Canlıya alma, izleme ve devir; sistem yayından sonra da çalışmaya devam etsin.

Kendi modelimizi eğitmemiz gerekir mi?

Nadiren. İş ihtiyaçlarının çoğu, mevcut modelleri verinizle entegre edip etrafına değerlendirme kurarak daha hızlı ve güvenilir biçimde çözülür. Sıfırdan eğitim, araştırma ya da çok özel kısıtlar için anlamlıdır; açık kaynak Türkçe dil modeli Toprak ile bunu da yaptık.

Yapay zekâ görüşme sırasında gerçek zamanlı çalışabilir mi?

Evet. Çağrı merkezi platformumuz, görüşme devam ederken konuşmayı yazıya döker, duyguyu analiz eder ve temsilciye öneriler üretir. Bu ancak mimari ilk günden gecikme hedefleri etrafında tasarlandığında mümkündür.

Hassas verileri nasıl ele alıyorsunuz?

Hangi verinin altyapınızdan çıkabileceğini, hangi modellerin işleyebileceğini ve nelerin kayıt altına alınacağını en başta netleştiririz. Kişisel veri söz konusuysa tasarım, KVKK ve GDPR gibi sizin için geçerli kurallara göre şekillenir.