AI Architecture Audit

AI architecture audit, deployment risk analizi, cost review ve production readiness degerlendirmesi icin uzman destek.

AI Architecture Audit, çözüm-odaklı bir danışmanlık paketidir. PoC'den production'a gecmek isteyen teknik ekipler ve CTO/CIO liderligi. 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.

Cozum Bazli Danismanlik

AI Architecture Audit

Mevcut AI mimarinizi olceklendirilebilirlik, guvenlik, maliyet ve performans eksenlerinde bagimsiz bir cerceveyle degerlendirin.

Bazen en dogru ilk adim yeni bir sistem kurmak degil; mevcut yapinin nerede kirildigini ve nerede teknik borc biriktirdigini gormektir.

Mimari audit baslat Danismanlik genel bakis

Bu sayfa kimin için?

PoC'den production'a gecmek isteyen teknik ekipler ve CTO/CIO liderligi.

Problem Çerçevesi

AI sistemlerinde sorun çoğu zaman model secimi degil; retrieval, logging, fallback ve ownership katmanlarindaki zayifliktir.

PoC borcu

Demo icin kurulan cozumler üretimde kirilgan olur.

Cost visibility eksigi

Inference ve retrieval maliyetleri yeterince izlenmez.

Use-Case Katmanı

Somut uygulama senaryoları

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

Production readiness review

Canliya gecis once gozlem, logging ve fallback kontrolu.

Rollout riski azalir.

RAG stack incelemesi

Retrieval kalitesi ve latency dengesi degerlendirmesi.

Iyilestirme oncelikleri netlesir.

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 once audit

Problem: Sistem demoda iyi gorunuyordu ama gercek kullanim riski belirsizdi.

Yaklaşım: Stack, retrieval ve observability katmani audit edildi.

Çıktı: Daha kontrollu rollout plani olustu.

SSS

Sık sorulan sorular

Audit sonrasinda implementasyon destegi de olur mu?

Evet. Audit, delivery ve iyilestirme yol haritasina temel olur.

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

ai architecture auditllm stack auditproduction readinessAI Architecture AuditMevcut AI mimarinizi olceklendirilebilirlik, guvenlik, maliyet ve performans eksenlerinde bagimsiz bir cerceveyle degerlendirin.Assess your AI architecture through an independent lens of scalability, security, cost and performance.

Supporting Resources

Karar vermeyi hızlandıran destek içerikler

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

Blog

AI mimarisi ve RAG stack yazilari.

Yapay Zeka Danismanligi

Ana consulting ve delivery modeli.

Blog

Anthropic Multi-Agent Mimarisi: Orchestrator-Worker Pattern ile Tek Agent'a Karşı %90.2 Üstün Performans Nasıl Elde Edilir?

Anthropic'in Multi-Agent Research sisteminde Orchestrator-Worker Pattern tek-agent Claude Opus 4.x'i internal research eval'inde %90.2 farkla geçti. Bu rehber: lead agent + paralel subagent mimarisi, structured artifact handoff, planner-generator-evaluator döngüsü, Claude Agent SDK ile .claude/agents/ implementasyonu, cost cap, deadlock, CrewAI/LangGraph/AutoGen karşılaştırması ve Türk hukuk firmasında contract analysis vakası.

Proje

AI Destekli CV Tarama ve Aday Eşleştirme | İK AI Modülü HR-01

CV'leri otomatik ayrıştıran (parse eden), pozisyon gereksinimleriyle anlamsal benzerlikle (semantic similarity) eşleştiren, isim/yaş/cinsiyet alanlarını maskeleyerek bias'ı azaltan, kısa….

Egitim

Claude Code ile Profesyonel Yazılım Geliştirme Eğitimi

Anthropic'in agentic kodlama platformu Claude Code'u kurumsal seviyede ustalaşmak isteyen yazılım profesyonelleri için kapsamlı, ileri seviye 4 günlük eğitim programı. MCP entegrasyonları, Hooks, Sub-agents, Skills ve Claude Agent SDK ile production-grade agent mimarisi.

Egitim

Claude Agent SDK ile AI Ajan Geliştirme Eğitimi

Anthropic'in Claude Agent SDK'sı ile production-grade AI ajanları geliştirmek isteyen yazılım mühendisleri için kapsamlı, ileri seviye 4 günlük program. Tool use orkestrasyonu, MCP server geliştirme, multi-agent desenleri, prompt caching ve evaluation engineering.

Adjacent Expertise

Sonraki en mantıklı consulting yolları

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

CTO'lar icin AI mimarisi

Kurumsal RAG sistemleri

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.

Sektör Bazlı Sayfalar

E-Ticaret icin Arama, Oneri ve Destek Asistanlari

Urun kesfi, destek operasyonu ve icerik sureclerini yapay zeka ile guclendirerek gelir ve memnuniyet artisi saglayan sistemler.

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 audit baslat Çözüm Bazlı Sayfalar dizinine dön