AKOD
TR EN
Dark Mode

Yapay Zeka & Teknoloji

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Çözümleri

Verinizi iş kararlarına dönüştüren; tahminleme, sınıflandırma, doğal dil işleme, görüntü işleme ve karar destek sistemleri geliştiriyoruz.

Strateji Görüşmesi Al Sık Sorulanları Gör

Levent, İstanbul merkezli. Türkiye, Avrupa, Orta Doğu ve global ekipler için.

Doğrudan Cevap

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi nedir?

Yapay zeka ve makine öğrenimi hizmeti; şirket verilerini kullanarak tahmin, sınıflandırma, öneri, analiz, belge işleme, metin anlama veya görsel tanıma gibi akıllı sistemler geliştirme sürecidir. Bu hizmet her zaman büyük bir model eğitmek anlamına gelmez. Bazen mevcut AI modellerini doğru iş akışına entegre etmek, bazen özel makine öğrenimi modeli geliştirmek, bazen de veri altyapısını AI’a hazır hale getirmek gerekir.

Hizmet Özeti

Detaylı bakış

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi uygulamasında AKOD önce iş hedefini ve mevcut dijital varlıkları haritalar. Web sitesi, analytics, CRM, reklam hesapları ve içerik yapısı aynı tabloda değerlendirilir; böylece “sadece bir kanal” optimizasyonu yerine bütüncül öncelik listesi oluşur.

Türkiye’de yazılım ve AI yetkinliği birleştiren az sayıda ekip; entegrasyon ve bakım uzun vadeli plan istiyor. Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Çözümleri odaklı çalışmalarda erken aşamada ölçüm doğruluğu kontrol edilir; hatalı event veya form yapısı düzeltilmeden ölçekleme önerilmez.

Uygulama fazında ekiplerinizle rol paylaşımı netleştirilir: AKOD teknik kurulum, mimari ve entegrasyon tarafını üstlenirken içerik, onay ve satış geri bildirimi iş birliğiyle ilerler. pazarlama örneklerinde sık görülen darboğazlar (yavaş landing, zayıf hizmet sayfası, kopuk nurture) adreslenir.

Raporlama ritmi; haftalık operasyonel kontrol ve aylık stratejik gözden geçirme olarak kurgulanabilir. Hedef; sürdürülebilir öğrenme döngüsü kurmak — tek seferlik proje teslimi değil, ölçülebilir iyileştirme alışkanlığıdır.

Neden önemli?

Neden bu hizmet önemli?

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi; AI pilotları üretim ortamına taşınmıyor; güvenlik, onay ve ölçüm eksikliği ölçeklemeyi engelliyor. Bu tablo özellikle müşteri hizmetleri segmentinde sık görülür: ekipler çok kanallı çalışırken hangi adımın gelire bağlandığı net değildir.

Türkiye’de yazılım ve AI yetkinliği birleştiren az sayıda ekip; entegrasyon ve bakım uzun vadeli plan istiyor. Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Çözümleri kapsamında doğru ölçümleme ve öncelik sırası olmadan bütçe artırmak çoğu zaman aynı hatayı büyütür.

Klasik ajans modelinde Hazır chatbot satışı; kurumsal bilgi tabanı, RAG ve CRM entegrasyonu olmadan güvenilir sonuç vermiyor. Sonuç; sunumda iyi görünen ama sahada uygulanmayan öneriler ve kopuk raporlama döngüsüdur.

Yazılım geliştirme, entegrasyon, analytics ve pazarlama otomasyonu aynı teknik ekipte birleşir. Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi projelerinde AKOD; web, SEO, GEO, reklam, CRM, analytics ve yazılım altyapısını tek büyüme sisteminde birleştirme yaklaşımını izler — her sayfada aynı cümle değil, hizmete özel uygulama planı üretilir.

AKOD teslimatları

Neler Yapıyoruz?

  • İş problemi ve başarı metriği tanımı: Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi kapsamında 1. faz çıktısı; kabul kriterleri ve sorumlu ekip rolü netleştirilir.

  • Veri keşfi ve kalite değerlendirmesi: Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi kapsamında 2. faz çıktısı; kabul kriterleri ve sorumlu ekip rolü netleştirilir.

  • Model veya LLM yaklaşımı seçimi: Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi kapsamında 3. faz çıktısı; kabul kriterleri ve sorumlu ekip rolü netleştirilir.

  • Deney ve prototip: Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi kapsamında 4. faz çıktısı; kabul kriterleri ve sorumlu ekip rolü netleştirilir.

  • API ve ürün entegrasyonu: Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi kapsamında 5. faz çıktısı; kabul kriterleri ve sorumlu ekip rolü netleştirilir.

  • Performans ve güvenlik testleri: Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi kapsamında 6. faz çıktısı; kabul kriterleri ve sorumlu ekip rolü netleştirilir.

  • Canlıya alma ve izleme: Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi kapsamında 7. faz çıktısı; kabul kriterleri ve sorumlu ekip rolü netleştirilir.

  • Dokümantasyon ve bakım: Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi kapsamında 8. faz çıktısı; kabul kriterleri ve sorumlu ekip rolü netleştirilir.

  • Mevcut durum teşhis özeti ve öncelik matrisi (Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Çözümleri)

  • Uygulanabilir backlog ve teknik gereksinim notları

  • Ölçümleme planı: event, dönüşüm ve CRM alan eşlemesi

  • İç link ve hizmet sayfası önerileri (ilgili AKOD hizmetleriyle)

  • Risk ve bağımlılık listesi (erişim, veri, onay süreçleri)

Kimler bu hizmete ihtiyaç duyar?

Kimler İçin Uygun?

  • Satış, churn veya talep tahmini yapmak isteyen şirketler

  • Belge ve talep sınıflandırması gerektiren operasyon ekipleri

  • Öneri sistemi veya segmentasyon hedefleyen e-ticaret ve B2B markaları

  • Kalite kontrol veya görsel inceleme süreçlerini iyileştirmek isteyen üretim ve hizmet firmaları

  • Veri altyapısını AI kullanımına hazırlamak isteyen ekipler

  • İstanbul ve Türkiye’de veri odaklı büyümeyi hedefleyen işletmeler

Süreç

AKOD bu çalışmayı nasıl yönetir?

  1. 01

    İş problemi ve başarı metriği tanımı

    Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi — 1. adım (“İş problemi ve başarı metriği tanımı”): Mevcut veri ve erişimler toplanır, çıktılar Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Çözümleri hedefleriyle eşlenir. AKOD bu fazda karar kayıtlarını ve sonraki faz bağımlılıklarını dokümante eder; gereksiz araç veya kanal eklenmesinden kaçınılır.

  2. 02

    Veri keşfi ve kalite değerlendirmesi

    Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi — 2. adım (“Veri keşfi ve kalite değerlendirmesi”): Mevcut veri ve erişimler toplanır, çıktılar Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Çözümleri hedefleriyle eşlenir. AKOD bu fazda karar kayıtlarını ve sonraki faz bağımlılıklarını dokümante eder; gereksiz araç veya kanal eklenmesinden kaçınılır.

  3. 03

    Model veya LLM yaklaşımı seçimi

    Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi — 3. adım (“Model veya LLM yaklaşımı seçimi”): Mevcut veri ve erişimler toplanır, çıktılar Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Çözümleri hedefleriyle eşlenir. AKOD bu fazda karar kayıtlarını ve sonraki faz bağımlılıklarını dokümante eder; gereksiz araç veya kanal eklenmesinden kaçınılır.

  4. 04

    Deney ve prototip

    Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi — 4. adım (“Deney ve prototip”): Mevcut veri ve erişimler toplanır, çıktılar Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Çözümleri hedefleriyle eşlenir. AKOD bu fazda karar kayıtlarını ve sonraki faz bağımlılıklarını dokümante eder; gereksiz araç veya kanal eklenmesinden kaçınılır.

  5. 05

    API ve ürün entegrasyonu

    Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi — 5. adım (“API ve ürün entegrasyonu”): Mevcut veri ve erişimler toplanır, çıktılar Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Çözümleri hedefleriyle eşlenir. AKOD bu fazda karar kayıtlarını ve sonraki faz bağımlılıklarını dokümante eder; gereksiz araç veya kanal eklenmesinden kaçınılır.

  6. 06

    Performans ve güvenlik testleri

    Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi — 6. adım (“Performans ve güvenlik testleri”): Mevcut veri ve erişimler toplanır, çıktılar Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Çözümleri hedefleriyle eşlenir. AKOD bu fazda karar kayıtlarını ve sonraki faz bağımlılıklarını dokümante eder; gereksiz araç veya kanal eklenmesinden kaçınılır.

  7. 07

    Canlıya alma ve izleme

    Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi — 7. adım (“Canlıya alma ve izleme”): Mevcut veri ve erişimler toplanır, çıktılar Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Çözümleri hedefleriyle eşlenir. AKOD bu fazda karar kayıtlarını ve sonraki faz bağımlılıklarını dokümante eder; gereksiz araç veya kanal eklenmesinden kaçınılır.

  8. 08

    Dokümantasyon ve bakım

    Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi — 8. adım (“Dokümantasyon ve bakım”): Mevcut veri ve erişimler toplanır, çıktılar Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Çözümleri hedefleriyle eşlenir. AKOD bu fazda karar kayıtlarını ve sonraki faz bağımlılıklarını dokümante eder; gereksiz araç veya kanal eklenmesinden kaçınılır.

Kazanımlar

Somut KPI hedefleri proje kapsamında tanımlanır. Site yeniden yapılandırmasını üstlendiğimiz SEO projelerinde, ülke genelinde 3 ilgili anahtar kelime için sıralama garantisi koşulları sözleşmeyle belirlenir.

Kararları veriye dayandırır

Operasyonel hata ve varyasyonu azaltır

Müşteri ve ürün davranışını daha iyi anlamayı sağlar

Doğru senaryoda maliyet düşürür

Ölçeklenebilir analitik altyapı kurar

AI yol haritasına teknik temel sağlar

Levent · İstanbul

Levent · İstanbul

İstanbul merkezli hizmet, Türkiye ve global ölçek

AKOD, Levent İstanbul merkezli yapısıyla Türkiye ve global müşteriler için yapay zeka ve makine öğrenimi projelerinde uzaktan ve hibrit çalışma modeli sunar.

GEO · AI arama

GEO · AI aramaÜretken arama ve AI görünürlüğü

GEO ve AI arama hazırlığı

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi ve AI arama hazırlığı: Yapılandırılmış içerik ve veri kalitesi; RAG ve agent sistemlerinin güvenilir çıktı üretmesini destekler.

AKOD bu hizmette hizmet sayfalarında net tanım, SSS, schema JSON-LD ve konu kümeleriyle entity tutarlılığını güçlendirir. Amaç “anahtar kelime doldurmak” değil; ChatGPT, Gemini, Perplexity ve Google AI deneyimlerinde markanın doğru özetlenebilmesi için yapılandırılmış, güncel ve kaynaklı içerik sunmaktır.

Kurumsal bilgi mimarisi ve net hizmet tanımları; AI asistanların markayı doğru temsil etmesine zemin hazırlar. Ölçüm tarafında organik görünürlük, lead kalitesi ve dönüşüm KPI’ları aynı raporlama çerçevesinde izlenir; garanti sıralama veya AI görünürlük vaadi verilmez.

Sık sorulan sorular

FAQ

Makine öğrenimi her şirket için uygun mu?

Hayır. Önce veri kalitesi, veri miktarı ve iş problemi analiz edilmelidir.

Mevcut verilerimle AI modeli geliştirilebilir mi?

Uygun format, kalite ve kapsam varsa geliştirilebilir. Aksi halde önce veri hazırlığı gerekir.

LLM ile makine öğrenimi aynı şey mi?

Hayır. LLM büyük dil modeli tabanlı metin/anlama sistemidir. Makine öğrenimi daha geniş bir alandır.

Yapay zeka projesi için hangi veriler gerekir?

Projeye göre müşteri verisi, işlem verisi, metin, görsel, ürün verisi, satış verisi veya operasyonel kayıtlar gerekebilir.

AI modeli canlı sisteme entegre edilir mi?

Evet. Model API, dashboard, CRM, özel yazılım veya otomasyon akışıyla entegre edilebilir.

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi süreci ne kadar sürer?

Kapsam ve mevcut altyapıya göre değişir. AKOD ön görüşmede erişim, veri ve hedefleri netleştirir; ardından fazlı bir takvim önerir. Kesin süre, audit sonrası belirlenir.

Teklif Al

Görüşmeyi başlatın

AKOD; SEO, GEO, AI automation, yazılım ve dönüşüm önceliklerini değerlendirerek doğru kapsamı önerir.

Başvuru formu

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi için proje talebi oluşturun

Hedefinizi, bütçenizi ve mevcut durumu paylaşın; AKOD ekibi uygun strateji görüşmesi veya audit akışı için dönüş yapsın.

AKOD Strategy Layer

Verinizden hangi iş kararını iyileştireceğinizi birlikte seçelim

Mevcut veri kaynaklarınızı ve hedef metriklerinizi paylaşın; AKOD uygulanabilir bir ML/AI yaklaşımı önersin.

Strateji Görüşmesi Al SEO Analizi
Strateji Görüşmesi Al