Sektör Bazlı AI Kullanım Senaryoları
AI kullanım senaryoları; bankacılıktan sağlığa, perakendeden kamuya kadar her sektörde yapay zekanın yarattığı somut iş değerini, başarı ölçütlerini ve referans mimari kararlarını derleyen pratik bir karar kılavuzudur.
- Sektör Bazlı AI Kullanım Senaryoları
- AI kullanım senaryoları; bankacılıktan sağlığa, perakendeden kamuya kadar her sektörde yapay zekanın yarattığı somut iş değerini, başarı ölçütlerini ve referans mimari kararlarını derleyen pratik bir karar kılavuzudur.
Bu Pillar'da Ne Öğreneceksin?
- 01Use-case taksonomisi (sektör × fonksiyon × desen)
- 02BFSI: RAG asistanı, risk skorlama, fraud
- 03Healthcare: klinik özetleme, kodlama, hasta iletişimi
- 04Retail: ürün açıklama, öneri, supply-chain analitik
- 05Public sector: belge işleme, vatandaş hizmetleri
- 06Vaka değerlendirme ve ölçekleme şablonu
Detaylı Açıklama
Bu Pillar'la İlgili Blog Yazıları
Öğrenme İçerikleri
[VAKA] Aynı Veriyi 3 Farklı Schema ile Etiketle: Binary, Multi-class, Hierarchical Karşılaştırma
Aynı 1.000 Türkçe yorum dataseti üzerinde üç farklı schema (binary positive/negative, 5-class fine-grained, hierarchical) ile etiketleme yap, model eğit ve performans+maliyet+kullanışlılık karşılaştırması yap. Bu, schema kararının pratik etkisini gösteren tam bir vaka çalışmasıdır.
[VAKA] Aynı Veriyi 3 Farklı Schema ile Etiketle: Binary, Multi-class, Hierarchical Karşılaştırma →
Vaka 5: Yatırım Araştırma Asistanı (Etik Sınırlarla)
Hisse, sektör, makro analiz için ChatGPT'yi araştırma asistanı yapma — yatırım tavsiyesi değil.
Vaka 5: Yatırım Araştırma Asistanı (Etik Sınırlarla) →
Vaka 4: Online Kurs Üretim Pipeline'ı
Sıfırdan yayına 8 saatlik bir online kurs nasıl üretilir? Müfredat, video script, alıştırma, sınav.
Vaka 4: Online Kurs Üretim Pipeline'ı →
Vaka 3: Kitap Yazma Workflow'u — Outline'dan Yayına
200 sayfalık bir kitabı 6 ayda yazma süreci. ChatGPT'nin yardımcı olduğu 7 aşama.
Vaka 3: Kitap Yazma Workflow'u — Outline'dan Yayına →
Vaka 2: SaaS Ürün Lansmanı — Sıfırdan Pazarlama Pipeline'ı
Yeni ürün lansmanı için 12 haftalık pazarlama pipeline'ı. ChatGPT'nin her aşamadaki rolü.
Vaka 2: SaaS Ürün Lansmanı — Sıfırdan Pazarlama Pipeline'ı →
Vaka 1: 30 Günlük Sağlıklı Yaşam Asistanı (Custom GPT)
Sıfırdan sağlıklı yaşam asistanı GPT'si: kişiselleştirme, plan üretimi, takip, motivasyon.
Vaka 1: 30 Günlük Sağlıklı Yaşam Asistanı (Custom GPT) →
Sıkça Sorulan Sorular
Hangi use-case ile başlamalı?▾
Three filters: yüksek frekans (günlük tekrar eden iş) + ölçülebilir KPI + düşük regülatör riski. Bu üç filtreden geçen iç işlemler (knowledge assistant, ticket triage, doküman özetleme) genelde ilk pilot için en iyi adaylardır.
Vaka demoları yatırım kararı için yeterli mi?▾
Yetersizdir. Karar verici, baseline KPI + pilot sonrası KPI + ölçekleme TCO modeli olan beş alanlı vaka şablonunu görmek ister.
Sektörel regülasyonlar use-case seçimini nasıl etkiler?▾
BFSI'da BDDK, sağlıkta klinik veri ikincil kullanım sınırları, kamu sektöründe 5651 ve KVKK yorumları use-case kapsamını ve veri akışını şekillendirir. Pilotun mimarisi başlangıçta regülatör persona testinden geçirilmelidir.
Düşük başarı oranlı vaka tipleri var mı?▾
Evet — saf metin yaratıcı yazım, satış konuşması yazımı ve karmaşık matematiksel hesap (probabilistik karar) tipleri prompt-engineering ile bile düşük tutarlılık verir. Bu vakalar ya çok dar tanımlı ya da hiç pilotlanmamalı.
Vaka KPI'larını nasıl belirlemeli?▾
İki seviye: (1) işin kalite KPI'sı (doğruluk / SLA / NPS); (2) operasyonel KPI (saat tasarrufu / hata oranı / kapanış süresi). Yalnızca operasyonel KPI ile karar vermek riskli olur — kalite kayıplarını gizler.
Vaka portföyünde kaç pilot olmalı?▾
Eşzamanlı 3–5 pilot ideal. Daha azı momentum kaybına, daha çoğu hands-on desteğin seyrelmesine yol açar. Pilot başarı eşiği 4 üzerinden 3'te durmalı; gerisi sahiplenilmemiş bir portföy işaretidir.
Diğer Pillar Konuları
Kurumsal Yapay Zeka Danışmanlığı
Kurumsal yapay zeka danışmanlığı; iş hedeflerinden teknik mimariye, kullanım senaryosu önceliklendirmesinden üretime alma yol haritasına kadar yapay zekanın kurum içinde ölçeklenebilir biçimde uygulanmasını yöneten uçtan uca bir disiplindir.
RAG Çözüm Mimarisi
RAG (Retrieval-Augmented Generation), büyük dil modellerinin cevaplarını organizasyonun kendi belge / veri kaynaklarından alınan parçalar (chunks) ile zenginleştirerek hem güncellik hem de kaynak izi (citation) sağlayan bir mimari yaklaşımdır.
Agentic AI ve Otonom Sistemler
Agentic AI, büyük dil modelinin tek bir cevap vermek yerine; planlama, araç çağırma (tool use), bellek (memory) ve geri bildirim döngüleri ile çok adımlı görevleri otonom biçimde tamamladığı yapay zeka mimarisidir.
LLMOps: Üretim Sınıfı LLM Operasyonları
LLMOps, büyük dil modeli tabanlı uygulamaların geliştirme, dağıtım, izleme, değerlendirme ve maliyet yönetimini kapsayan; klasik MLOps'un üzerine prompt versiyonlama, eval-driven CI ve gözlemlenebilirlik (observability) katmanlarını ekleyen mühendislik disiplinidir.
AI Governance ve EU AI Act Uyumu
AI Governance; yapay zeka sistemlerinin tasarımdan kullanıma kadar etik, güvenlik, şeffaflık, açıklanabilirlik ve hukuki uyum (EU AI Act, KVKK/GDPR, ISO 42001) gerekliliklerini karşıladığını güvence altına alan kurumsal yönetişim çerçevesidir.
Kurumsal Yapay Zeka Eğitimi
Kurumsal AI eğitimi; yöneticilerden teknik ekiplere kadar farklı rol seviyelerine, organizasyonun gerçek kullanım senaryolarına gömülü, uygulamalı ve ölçülebilir öğrenme çıktılarıyla yapay zeka yetkinliklerini kazandırmayı hedefleyen yapılandırılmış programdır.
Prompt ve Bağlam Mühendisliği
Prompt mühendisliği; büyük dil modelinden tutarlı, doğru ve maliyet-verimli çıktı almak için talimatların, örneklerin, bağlamın ve format kontrolünün bilimsel olarak tasarlandığı uygulamalı disiplindir.
Bu konuda projemizi konuşalım
Kurumsal yapay zeka yol haritanız, RAG çözüm mimariniz veya AI eğitim programınız hakkında ihtiyaçlarınıza özel bir görüşme planlayalım.
İletişime Geç