CTO'lar icin Kurumsal AI Mimari Danismanligi

CTO'lar icin AI architecture audit, model secimi, private deployment, RAG tasarimi, evaluation ve governance danismanligi.

CTO'lar icin Kurumsal AI Mimari Danismanligi, rol-bazlı bir danışmanlık paketidir. CTO, head of engineering, AI platform sahibi ve production'a gecmek isteyen teknik lider ekipler. için tasarlanmıştır. Çalışma keşif, tasarım, pilot ve üretime alma adımlarıyla ilerler; bilgi aktarımı ve ekip yetkinlik gelişimi teslimat şeklinin doğal parçasıdır.

Kapsam Türkiye, Avrupa, MENA, Birleşik Krallık alanlarini icerir. Engagement bicimi 2–4 haftalik audit, 4–8 haftalik mimari, 3–6 aylik fractional advisory arasinda degisir. Vendor-bagimsiz; OpenAI, Anthropic, açık kaynak (Llama, Mistral, Qwen) ve self-hosted seçenekleri sizin veri ikametiniz, regülasyon yükünüz ve birim ekonomi kısıtlarınız çerçevesinde değerlendirilir.

Her engagement çıktısı çalışan referans mimari + dokümantasyondur — slide deck değil. İç ekip bağımsızlığı (pair coding, kod incelemesi, bilgi aktarımı) başarı kriterinin parçasıdır; teslimat listesinin değil. Üretime alma planı ilk hafta paylaşılır; maliyet modeli ve latency hedefleri başlangıçta sabitlenir.

Rol Bazli Danismanlik

CTO'lar icin Kurumsal AI Mimari Danismanligi

PoC seviyesinde kalan AI girisimlerini guvenli, olceklenebilir ve production-ready mimarilere tasimak icin teknik liderlik danismanligi.

Model secimi, tool sprawl, RAG stack kararlari ve delivery disiplini arasinda net bir mimari yon tayin etmeye yardimci olurum.

Mimari degerlendirme gorusmesi planla Consulting overview

Bu sayfa kimin için?

CTO, head of engineering, AI platform sahibi ve production'a gecmek isteyen teknik lider ekipler.

Problem Çerçevesi

Teknik liderler icin asil sorun yeni bir model denemekten cok; dogru stack'i kurmak, ekipleri hizalamak ve AI delivery'yi surdurulebilir hale getirmektir.

PoC'ler uretime cikamiyor

Demo seviyesinde kalan cozumler guvenlik, kalite veya sahiplik bariyerine takilir.

Tool sprawl ve stack dağinikligi

Farkli takimlar farkli AI araclariyla uyumsuz kararlar alir.

Evaluation eksigi

Model davranisi, kalite ve maliyet net sekilde olculmez.

Use-Case Katmanı

Somut uygulama senaryoları

Her landing, karar vericinin kendi bağlamında görebileceği net uygulama noktalarına indirgenmiş durumda.

Architecture audit

Mevcut AI stack'inin risk, maliyet ve olceklenebilirlik incelemesi.

Net iyilestirme oncelikleri cikartilir.

Model secimi ve deployment stratejisi

Private, hybrid veya API tabanli model kararlari icin net cerceve.

Daha kontrollu teknik yon olusur.

RAG ve observability tasarimi

Retrieval, evaluation ve gozlem katmaninin mimari olarak netlestirilmesi.

Production readiness artar.

Yaklaşım

Çalışma modeli ve delivery adımları

Discovery ve Önceliklendirme

Mevcut darboğazları, veri gerçekliğini ve en yüksek etkili use-case'leri netleştiririz.

Mimari ve Çalışma Modeli

Güvenlik, entegrasyon, erişim ve teslim planını hedef senaryoya göre tasarlarız.

Pilot ve Ölçüm

Kontrollü pilot ile değer hipotezini ölçer, kalite ve risk eşiklerini kurarız.

Enablement ve Ölçekleme

Ekip enablement, governance ve sahiplik modeli ile sistemi sürdürülebilir hale getiririz.

Teknoloji ve Güvenlik

Güvenli mimari ilkeleri

Private AI ve erişim sınırları

Veri hassasiyetine göre private deployment, role-based access ve restricted workspace seçenekleri.

Evaluation ve observability

Hallucination riski, kalite metriği ve üretim davranışı için ölçüm katmanı.

Entegrasyon disiplini

CRM, DMS, intranet, LMS ve operasyonel araçlarla kontrollü entegrasyon.

Governance ve auditability

Kaynak gösterimi, insan onayı ve denetlenebilir karar kayıtları.

Beklenen İş Çıktıları

Hedeflenen operasyonel kazanımlar

Karar hızında artış

Bilgiye erişim ve iş akışları daha kısa çevrim süresiyle ilerler.

Manuel iş yükünde azalma

Tekrarlayan analiz ve belge işleri ekip üzerinde daha az yük oluşturur.

Daha kontrollü AI kullanımı

Guardrail, gözlemlenebilirlik ve governance ile risk düşer.

Üretime çıkış netliği

PoC seviyesinde kalan girişimler üretim kararına daha hızlı yaklaşır.

Teslimatlar

Çalışmanın sonunda ne çıkar?

Use-case öncelik listesi

İş değeri, risk ve teslim kolaylığına göre sıralanmış fırsat kümesi.

Reference architecture

Hedef çözüm için entegrasyon ve deployment şeması.

Pilot başarı kriterleri

Kalite, güvenlik ve operasyonel etki için net kabul ölçütleri.

Yol haritası ve sahiplik planı

30/60/90 günlük aksiyon planı ve ekip sahiplik dağılımı.

Mini Case Study

Problemden çıktıya giden kısa proof

PoC'den production'a gecis haritasi

Problem: Farkli ekipler birden fazla AI denemesi yapiyor ama ortak delivery modeli yoktu.

Yaklaşım: Stack, governance, evaluation ve rollout oncelikleri tek plan altinda birlestirildi.

Çıktı: Teknik kararlar daha hizli ve daha tutarli hale geldi.

SSS

Sık sorulan sorular

Bu calisma sadece strateji seviyesi midir?

Hayir. Mimari kararlarin delivery planina nasil ineccegi de birlikte ele alinir.

Private LLM karari da kapsanir mi?

Evet. Veri hassasiyeti ve maliyet dengesine gore private veya hibrit modeller degerlendirilir.

Connected Graph

Bu sayfayi besleyen bilgi ve sonraki yollar

Landing, yalnızca tekil bir sayfa değil; bağlantılı içerik, proof ve adjacent uzmanlık yollarından oluşan daha büyük bir consulting graph'in parçası.

Bağlı Kaynak

Sonraki Yol

Algılanan Sinyal

cto yapay zekaai mimari danismanligikurumsal ai mimarisirag mimarisiai architecture auditcto ai consulting

Supporting Resources

Karar vermeyi hızlandıran destek içerikler

Bu blok; use-case, eğitim, proje ve blog içeriklerini bu landing'in bağlamına göre bir araya getirir.

Yapay Zeka Danismanligi

Ana consulting ve delivery sayfasi.

Blog

AI mimarisi ve RAG kararlarini destekleyen icerikler.

Egitim

Sağlık Sektörü için Yapay Zeka Eğitimi: Hastane Operasyonları, Klinik Karar Destek, Görüntüleme Triajı ve RAG

Hastane operasyonları, klinik karar destek, medikal görüntüleme triajı ve klinik bilgi tabanı RAG — KVKK, AB AI Act ve TİTCK uyumlu, Türkiye sağlık sektörüne özel uçtan uca uygulamalı program.

Egitim

DeepSeek ve Türkçe Açık Kaynak LLM Kullanımı Eğitimi

DeepSeek V3 / R1 başta olmak üzere Qwen 3, Gemma 3, Llama 3.3 ve Türkçe fine-tuned modelleri (Trendyol LLM, Cosmos LLM) KVKK uyumlu, self-hosted bir mimaride üretime almak isteyen AI engineer'lar için kapsamlı 3 günlük ileri seviye eğitim. Ollama, vLLM, LoRA fine-tuning, Türkçe RAG ve quantization.

Blog

DeepSeek vs Qwen vs Llama 2026: Açık Kaynak LLM Karşılaştırması — Hangi Modeli Seçmeliyim?

2026 itibarıyla en güçlü üç açık ağırlık LLM ailesi — DeepSeek (V3 + R1), Qwen (2.5 + 3) ve Meta Llama (4) — detaylı karşılaştırma. Mimari (MoE vs dense), benchmark (MMLU, HumanEval, GSM8K), Türkçe performans, lisans (MIT vs Apache vs Llama Community), maliyet (self-hosted vs API), donanım (VRAM, GPU), fine-tune dostluğu, ekosistem (Hugging Face, vLLM, Ollama), KVKK / veri egemenliği için avantajlar. Türk şirketleri için kullanım senaryoları.

Proje

AI Kodlama Asistanı (Developer Productivity) | BT AI Modülü IT-01

GitHub Copilot, Claude Code, Cursor IDE gibi AI kodlama asistanlarının kurumsal kuruluma alınması; kod tamamlama, refactoring, dokümantasyon, test üretimi, kod açıklama.

Adjacent Expertise

Sonraki en mantıklı consulting yolları

Ziyaretçiyi aynı uzmanlık ekseninde ama farklı karar bağlamlarına taşıyan adjacent landing yolu.

Kurumsal RAG sistemleri

AI architecture audit

Çözüm Bazlı Sayfalar

AI Agent ve Workflow Otomasyonu

Tek adimli chatbot'larin otesine gecen; arac, kural ve insan onayi ile ilerleyen AI destekli is akislarina gecis.

Sektör Bazlı Sayfalar

Bankacilik icin RAG ve Uyum Asistanlari

Regulasyon, politika, prosedur ve kurum ici bilgiye guvenli, kaynakli ve denetlenebilir erisim saglayan bankacilik odakli AI sistemleri.

Son CTA

Bu landing, gerçek bir consulting cluster'in parçası olarak yayında.

Hazır demo verilerle başlayıp admin üzerinden role, sektör ve çözüm bazlı yeni sayfalar ekleyebilir; aynı yapıda SEO ve AI discovery gücünü büyütebiliriz.

Mimari degerlendirme gorusmesi planla Rol Bazlı Sayfalar dizinine dön