Kurumsal yapay zeka, GenAI, MLOps, regülasyon ve bankacılıkta yapay zeka üzerine sahadan görüşler ve rehberler.
AB Yapay Zekâ Tüzüğü yapay zekâ sistemlerini dört risk sınıfına ayırır. Her sınıfın anlamı, bankacılık, İK ve pazarlamadan örneklerle sınıflandırma ve yüksek risk istisnaları.
Devamını oku →Gölge yapay zekâ, çalışanların onaysız yapay zekâ araçları kullanmasıdır. Neden ortaya çıkar, hangi riskleri taşır ve yasaklamadan nasıl kontrol altına alınır? 10 temel kontrol.
Devamını oku →MLOps olgunluğu, modellerinizin ne kadar hızlı ve güvenilir şekilde canlıya çıktığını belirler. Microsoft ve Google modellerine göre seviyeler, her seviyenin özellikleri ve bir sonraki adım.
Devamını oku →Yapay zekâ okuryazarlığı; yapay zekâyı doğru anlamak, güvenle kullanmak ve risklerini fark etmektir. AB Yapay Zekâ Tüzüğü'ndeki tanımı, kapsamı ve kurumlarda nasıl geliştirileceği.
Devamını oku →Yapay zekâ olgunluk modelleri kurumunuzun nerede olduğunu ve sonraki adımı gösterir. Gartner, MITRE ve Cisco modelleri, 6 temel boyut, 4 seviye ve her seviyede yapılması gerekenler.
Devamını oku →AB Yapay Zekâ Tüzüğü yalnızca AB şirketlerini değil, çıktısı AB'de kullanılan yapay zekâ sistemlerini de kapsıyor. Türk şirketleri için kapsam, risk sınıfları, güncel takvim ve cezalar.
Devamını oku →Bankalar GenAI kullanırken veri lokalizasyonu, güvenlik, model kalitesi ve maliyet arasında denge kurmak zorunda. On-premise, bulut ve hibrit seçeneklerin karşılaştırması.
Devamını oku →ChatGPT ve benzeri araçlar iş hayatında hız kazandırıyor ama yanlış kullanım KVKK ihlaline ve veri sızıntısına yol açabiliyor. Çalışanlar için 10 pratik kural.
Devamını oku →Kural tabanlı dolandırıcılık sistemleri yeni yöntemlere yetişemiyor. Makine öğrenmesinin fraud tespitine katkısı, kullanılan yaklaşımlar, dengesiz veri, doğru metrikler ve hibrit mimari.
Devamını oku →ISO/IEC 42001, yapay zekâ yönetim sistemleri için ilk uluslararası standart. Standardın yapısı, 38 kontrol, AB Yapay Zekâ Tüzüğü ile ilişkisi ve belgelendirmeye hazırlık adımları.
Devamını oku →Kredi skorlama modelinin doğrulanması yalnızca Gini katsayısına bakmak değildir. Kavramsal sağlamlık, ayrıştırma gücü, kalibrasyon, kararlılık, açıklanabilirlik ve izleme adımları.
Devamını oku →Kurumsal yapay zekâ eğitimi tek seferlik bir sunum değil, ölçülebilir bir yetkinlik programıdır. Hedef belirlemeden ölçüme kadar 5 adımda planlama rehberi.
Devamını oku →MLOps, makine öğrenmesi modellerini güvenilir şekilde canlıya taşımanın ve orada tutmanın disiplinidir. Bileşenleri, olgunluk seviyeleri, LLMOps ve AIOps ile farkı.
Devamını oku →Verinizi dışarı çıkarmadan büyük dil modeli kullanmak mümkün. On-premise LLM kurulumunda model seçimi, GPU boyutlandırma, servis yazılımı, güvenlik ve maliyet hesabı.
Devamını oku →Aynı yapay zekâ aracından birinin vasat, diğerinin mükemmel sonuç almasının sebebi çoğu zaman komuttur. İş hayatında hemen uygulanabilecek 8 prompt tekniği ve örnekler.
Devamını oku →RAG, dil modellerinin kurumunuzun kendi dokümanlarına dayanarak cevap vermesini sağlar. Nasıl çalışır, ince ayardan farkı ne, kurulumda nelere dikkat edilmeli ve kalite nasıl ölçülür?
Devamını oku →Yöneticiden İK uzmanına, analistten yazılımcıya kadar her rolün yapay zekâ eğitim ihtiyacı farklı. Hangi role hangi eğitimin verilmesi gerektiğini gösteren pratik rehber.
Devamını oku →18 Ağustos 2026'da yürürlüğe giren Türkiye Yapay Zekâ Eylem Planı şirketlere doğrudan yükümlülük getirmiyor ama yönü belirliyor. Neler değişiyor, şirketler şimdi ne yapmalı?
Devamını oku →Yapay zekâ ajanları sohbet etmekle kalmıyor, araç kullanıp iş akışlarını yürütüyor. Ajanların sohbet asistanlarından farkı, kurumsal kullanım alanları, riskleri ve nasıl başlanacağı.
Devamını oku →Yöneticilerin model geliştirmeyi bilmesi gerekmez, ama doğru yatırım kararları için bu 7 konuyu bilmesi gerekir: değer, veri, maliyet, risk, regülasyon ve organizasyon.
Devamını oku →Katılımcı memnuniyeti, yapay zekâ eğitiminin başarısını göstermez. Kirkpatrick modeline dayanan 4 seviyeli ölçüm çerçevesi, örnek metrikler ve 30-60-90 gün planı.
Devamını oku →İlk yapay zekâ ekibinizi kurarken hangi rollere ihtiyaç var, hangi sırayla işe alım yapılmalı ve merkezi, dağıtık ya da hibrit modellerden hangisi size uygun?
Devamını oku →Çalışanlar yapay zekâ araçlarını zaten kullanıyor. Kısa ve uygulanabilir bir yapay zekâ kullanım politikasının bölümleri, örnek veri sınıflandırması ve sık yapılan hatalar.
Devamını oku →Yapay zekâ projelerinin büyük kısmı pilot aşamasını geçemiyor ya da canlıda değer üretemiyor. En yaygın 6 hata ve her birinden nasıl kaçınılacağı.
Devamını oku →Bir yapay zekâ projesine bütçe ayırmadan önce bu 10 soruyu cevaplayın: problem, değer, veri, hukuk, kullanıcı, entegrasyon, maliyet ve ölçek. Ekiplerle kullanabileceğiniz kontrol listesi.
Devamını oku →Eğitim, danışmanlık veya yazılım ihtiyacınızı paylaşın; en geç 2 iş günü içinde size dönüş yapalım.
