Araftaki Yapay Zeka Projeleri - Cennet / Cehennem

MUHARREM GEZER
11 Haz
10 dakikada okunur

Geçtiğimiz günlerde "Kullanımda Yapay Zeka Ajanları: Ölçeklendirmek İçin Gerçekten Neler Gerekiyor?" (AI Agents in Production: What It Really Takes to Scale) başlıklı bir webinarı izlerken sayfalarca not aldım.⁶ Konuşmacıların anlattığı tablo, son iki yıldır sahada gördüklerimle neredeyse birebir örtüşüyordu: Demo aşamasında herkesi büyüleyen yapay zeka ajanları, iş gerçek kurumsal veriye ve gerçek sorumluluğa gelince tökezliyor. Proje iptal edilmiyor ama kullanıma da geçemiyor. Askıda kalıyor.

Bu duruma sektörde bir isim bile verildi: Pilot Arafı (Pilot Purgatory). Biliyorum çok doğru bir tercüme olmadı. Araftaki Pilot'ta olabilir. Yani bir yapay zeka projesinin sonsuz deneme döngüsünde sıkışıp kalması, ne tam başarısız sayılması ne de gerçek iş süreçlerine girmesi. Bu yazıda, webinardan aldığım notları Gartner, MIT, McKinsey ve IBM’in güncel araştırmalarıyla birleştirerek tek bir soruya cevap arayacağım: Bir AI ajanını pilottan kullanıma taşımak için gerçekte ne gerekiyor?

Önce kavramı netleştirelim. AI ajanı (AI agent), yalnızca soru cevaplayan bir sohbet robotu değil; bir hedefe ulaşmak için kendi başına plan yapabilen, araçları kullanabilen ve çok adımlı işleri tamamlayabilen bir sistemdir. Bu ayrımı ve kurumsal kullanım senaryolarını Otonom Yapay Zeka Ajanları yazımda ayrıntılı ele almıştım; burada bir adım ileri gidip ölçekleme meselesine odaklanacağım.

Uçurum: Herkes Deniyor, Çok Azı Ölçekliyor.

Rakamlar net bir hikaye anlatıyor. McKinsey’nin 105 ülkeden yaklaşık 2 bin yöneticiyle yaptığı son araştırmaya göre kurumların yüzde 88’i yapay zekayı en az bir iş fonksiyonunda düzenli kullanıyor; ancak kurum çapında ölçekleyebildiğini söyleyenlerin oranı yaklaşık üçte bir.³ MIT’nin NANDA inisiyatifinin yayımladığı “The GenAI Divide” raporu daha da çarpıcı: Kurumsal üretken yapay zeka pilotlarının yüzde 95’i kâr-zarar tablosuna ölçülebilir bir katkı sağlayamıyor.¹ Gartner ise ajantik yapay zeka projelerinin yüzde 40’tan fazlasının 2027 sonuna kadar iptal edileceğini öngörüyor; gerekçe olarak artan maliyetleri, belirsiz iş değerini ve yetersiz risk kontrollerini gösteriyor.²

Görsel 1: Yapay zekada deneme ile ölçekleme arasındaki uçurum. Kaynaklar: McKinsey, MIT NANDA, Gartner, IBM (2025).

Burada kritik bir ayrıntı var. MIT araştırmacıları başarısızlığın nedeninin modellerin zayıflığı olmadığını, sorunun kurumsal entegrasyondaki “öğrenme açığı” olduğunu vurguluyor: Genel amaçlı araçlar bireysel kullanımda parlıyor ama kurumun iş akışlarından öğrenemedikleri için şirket içinde tıkanıyor.¹ Webinardaki konuşmacıların teşhisi de aynıydı. Sorun zeka değil, bağlam.

Tabloyu bulanıklaştıran bir etken daha var: Ajan parlatma (agent washing). Biliyorum bu çeviri de olmadı. Ajan cilalama ya da Ajan kandırmacısı da denilebilir. Karşılığı şu. Şirketlerin basit sohbet robotlarını veya temel otomasyon araçlarını, gerçek bir özerkliğe (otonomi) sahip gelişmiş yapay zeka ajanları (AI Agents) gibi göstermeye çalıştığı aldatıcı bir pazarlama uygulaması. Gartner, piyasadaki binlerce “ajantik AI” tedarikçisinden yalnızca 130 kadarının gerçek ajan yeteneği sunduğunu, geri kalanların mevcut sohbet robotlarını ve RPA (robotik süreç otomasyonu) araçlarını yeniden etiketlediğini tahmin ediyor.² Yine de uzun vadeli yön net: Aynı araştırmaya göre 2028’e kadar günlük iş kararlarının en az yüzde 15’i ajanlar tarafından otonom alınacak ve kurumsal yazılımların üçte biri ajantik yetenekler içerecek.² Yani soru “olacak mı” değil, “kim hazır olacak”. Peki bağlam nasıl kurulur? Cevap, yazının geri kalanını oluşturan beş yapı taşında gizli.

AI Ajanını Yeni İşe Aldığınız Bir Stajyer Gibi Düşünün

Webinarın bence en değerli çerçevesi şuydu: AI ajanı her şeyi bilen sihirli bir kutu değil, öğrenmeye hevesli kıdemsiz bir çalışandır.⁶ Yeni bir çalışana ilk gün şirketin en kritik kararlarını teslim etmezsiniz. Önce işleyişi öğretirsiniz, sonra gözetim altında iş verirsiniz, performansını gördükçe de yetki alanını genişletirsiniz. Ajanlarda da süreç aynıdır ve üç aşamadan geçer.

Başlangıçta insanın rolü tamamen “elinden tutma” (handholding) odaklıdır: Verilerin ne anlama geldiğini, süreçlerin nasıl işlediğini ajana sabırla öğretirsiniz. Ajan tutarlı ve doğru sonuçlar üretmeye başladıkça rol rehberliğe kayar; insan süreçte kalır ama her adımı dikte etmez. Olgunluk aşamasında ise insan artık işi yapan değil, çıktıyı doğrulayan ve izleyen konuma geçer. Webinardaki ifadeyle, öğretmenlikten orkestra şefliğine terfi edersiniz.⁶

Yapay zeka süreç modelleme, iyileştirme çözümüne www.edtbpm.com adresinden ulaşabilirsiniz.

Görsel 2: Özerkliğe geçiş modeli. Güven, tutarlılık ve denetlenebilirlik arttıkça insan denetimi sürekli müdahaleden periyodik doğrulamaya evrilir.

Özerkliği ne zaman artıracağınızın dört somut ölçütü var:

Ajan tutarlı biçimde doğru cevaplar üretiyor mu?
Sonuçlarına duyduğunuz güven artıyor mu,
Hangi veriye erişip içgörüyü nasıl ürettiğini gösteren bir denetim izi (audit trail – sistemin yaptığı her işlemin kayıt altına alınması) var mı?
Alan uzmanları çıktıları şüpheci bir gözle doğrulayıp onaylıyor mu?⁶

Bu dördü bir araya gelmeden yetki devretmek kumar oynamaktır. McKinsey verisi de bunu destekliyor: Yüksek performanslı kurumların yüzde 65’i tanımlı bir insan denetimi (human-in-the-loop – kritik kararların insan onayından geçmesi) sürecine sahipken diğerlerinde bu oran yüzde 23’te kalıyor.³

Bir uyarı: İnsan denetimi hiçbir aşamada tamamen devreden çıkmaz. Olgun aşamada bile alan uzmanı, ajanın hızlandırdığı işi son noktada kontrol eden şüpheci denetçi olarak kalmalıdır.⁶

Semantik Katman: Veriye Anlam Yüklemeden Sonuç Alınmaz.

Büyük dil modelleri (LLM) sizin organizasyonunuzu tanımaz. Veritabanınızdaki “date_xyz” kolonunun fatura tarihi mi, sevkiyat tarihi mi olduğunu bilemez. “Müşteri” kavramının satış ekibi için potansiyel alıcı, destek ekibi için aktif abone anlamına geldiğini de bilemez. İşte semantik katman (semantic layer) tam bu boşluğu doldurur: Ham verinin üzerine, iş kavramlarının ortak tanımlarını ve bağlamını koyan bir çeviri katmanıdır.⁶

Bu katmanın etkisi tahmin ettiğinizden büyük. AtScale’in paylaştığı ölçümlere göre bir dil modeli ham veritabanı şemasını doğrudan sorguladığında doğruluk yüzde 20’nin altına düşerken, yönetilen bir semantik katmanla çalıştığında yüzde 95’i aşıyor.⁵ Aradaki fark modelin zekasından değil, iş mantığının yapılandırılmış olmasından geliyor. Sağlam bir semantik katman kurmazsanız ne olur? Her doğru cevap için karmaşık istem mühendisliği (prompt engineering – modele doğru talimatı verme sanatı) yapmak zorunda kalırsınız ve bu sürdürülebilir değildir.⁶

Sahada en sık gördüğüm hata, kurumun ilk günden onlarca tabloyu birden semantik katmana dahil etmeye çalışması. Webinardaki konuşmacılar buna “okyanusu kaynatmak” diyordu: Tutarsız sonuçların ve halüsinasyonların (modelin gerçekte olmayan bilgiyi uydurması) en garantili yolu.⁶

Doğru yaklaşım üç adımdır:

• Küçük başlayın: Az sayıda, iyi bilinen tabloyla başlayıp her birini doğrulayın; kapsamı ancak ondan sonra genişletin.

• Ortak tanımlar kurun: Satış, pazarlama ve destek ekiplerinin “müşteri” ve “gelir” gibi kavramlarda aynı tanımı kullandığından emin olun.

• Güçlü model kullanın: Katmanı inşa ederken yüksek akıl yürütme kapasiteli, geniş bağlam pencereli modelleri tercih edin; bu yatırım düşük frekanslı olduğu için toplam maliyeti şişirmez.

Veriyi Taşımadan Bağlanın

Pek çok kurum yapay zekaya başlamadan önce “önce tüm veriyi tek bir buluta taşıyalım” der ve aylar, hatta yıllar süren göç (migration) projelerine girer. Webinarın en pratik mesajlarından biri buna itirazdı: Rakipleriniz bu sürede ajanlarını devreye alırken siz taşınma kutularıyla uğraşırsınız.⁶ Alternatif, yerinde veri analizi (data-in-place): Veriyi olduğu yerde bırakıp, ajanın ona bulunduğu sistemde, mevcut güvenlik protokolleri korunarak bağlanmasıdır.

İki yaklaşımı yan yana koyduğumuzda fark netleşiyor:

Kriter	Veri Taşıma (Migration)	Yerinde Analiz (Data-in-Place)
Başlama hızı	Aylar/yıllar süren göç bitmeden başlanamaz	Bugün başlanabilir; ajan canlı veriye bağlanır
Dağınık sistemler	Salesforce, ERP, farklı bulutlar tek merkeze toplanmalı	Kaynaklar oldukları yerde tek semantik katmanda birleşir
Veri egemenliği	Verinin bölge dışına çıkması yasal risk doğurabilir	Veri ikameti (data residency) gereksinimleriyle uyumlu
Tedarikçi bağımlılığı	Platformun bağlam katmanına kilitlenme riski	Kendi verisi ve altyapısı üzerinde tam kontrol
Yönetişim	Erişim kontrolleri taşıma sırasında karmaşıklaşır	Mevcut güvenlik ve denetim izi yapısı korunur

Tablo 1: Veri taşıma ile yerinde analiz yaklaşımlarının karşılaştırması. Kaynak: Webinar notları, EDT Center derlemesi.

Özellikle veri egemenliği (data sovereignty – verinin tabi olduğu hukuk düzeninin, fiziksel olarak bulunduğu ülkeye göre belirlenmesi) başlığı giderek ağırlaşıyor. Yapay zeka regülasyonları ve jeopolitik dengeler hızla değişirken, veriyi yerinden oynatmamak çoğu zaman yasal uyumun en güvenli yolu.⁶ Bu konunun Türkiye boyutuna birazdan döneceğim.

En önemli konu veri merkezileştirme, kalitesinin artırılması, veri sahipliği ve sürdürülebilir veri yönetimi. https://www.edtcenter.com/veri-yonetimi

İlk Adım: Veri Ekibinizin Birikmiş Talepleri

Peki nereden başlamalı? Cevap muhtemelen veri ekibinizin iş listesinde duruyor. Her veri ekibi “şu raporu çeker misin”, “şu paneli hazırlar mısın” türünden bitmek bilmeyen anlık (ad-hoc) taleplerle boğuşur. Webinardaki önerilerin en somutu buydu: İlk AI ajanınızı bu birikmiş talepleri karşılamak için kurun.⁶

Bu başlangıcın dört avantajı var.

Veri ekibinin üzerindeki operasyonel baskıyı doğrudan azaltır.
Hızlı sonuçlanan, görünür bir “küçük zafer” üretir ve projeye kurum içi destek kazandırır.
Birikmiş talepler incelendiğinde iş birimlerinin gerçekte neye ihtiyaç duyduğuna dair ortak kalıplar ortaya çıkar; varsayımla değil veriyle ilerlersiniz.
Kimsenin kullanmayacağı bir araç geliştirme riskini sıfıra indirir, çünkü talep zaten oradadır.⁶

MIT’nin bulgusu da bu stratejiyi doğruluyor: Üretken yapay zeka bütçelerinin yarıdan fazlası satış ve pazarlamaya akarken, en yüksek getiri arka ofis otomasyonundan geliyor.¹

Görsel 3: Pilot arafından kullanıma beş adımlı yol haritası. Kaynak: EDT Center, webinar notlarından derlenmiştir.

Bu yol haritasının püf noktası sıralamasında. Yönetişim üçüncü adımda, ölçekleme beşinci adımda geliyor. Çoğu başarısız proje bu sırayı tersine çevirir: Önce büyük hedefler, sonra panik halinde kontrol mekanizmaları.

Gölge AI: Görmezden Gelmenin Bedeli Çok Yüksek

Gölge AI (Shadow AI), çalışanların kurumun bilgisi ve denetimi dışında kendi başlarına yapay zeka araçları kullanması veya ajan kurması demek. Kulağa masum bir verimlilik arayışı gibi geliyor; faturası ise hiç masum değil. Daha da düşündürücüsü: Yapay zeka kaynaklı güvenlik olayı yaşayan kurumların yüzde 97’si uygun erişim kontrollerine sahip değildi ve kurumların yüzde 63’ünün hiçbir yapay zeka yönetişim politikası yoktu.⁴ Üstelik bu ihlaller sıradan ihlallerden daha derin yara açıyor: Gölge AI kaynaklı olaylarda müşteri kişisel verisinin ifşa oranı yüzde 65’e çıkıyor; küresel ortalama ise yüzde 53.⁴ Yani kontrolsüz yapay zeka kullanımı, tam da en hassas veriyi en savunmasız bırakıyor.

Webinardaki konuşmacılar bu duruma “denetim kabusu” diyordu: Verinin nasıl kullanıldığını bilemezsiniz, içgörülerin nereden geldiğini açıklayamazsınız, denetçiye gösterecek kaydınız olmaz.⁶ Çözüm yasaklamak değil, güvenli yolu cazip kılmak. Dört mekanizma öne çıkıyor:

• Veri kapısı (gating): Yapay zekanın hangi veriye, hangi amaçla erişebileceğine dair net parametreler tanımlayın; bu kısıtlama değil, çerçeve çizmektir.

• Rol tabanlı erişim: Dil modelinin veri erişimini kullanıcının mevcut yetkileriyle senkronize edin. Pazarlama çalışanı soru sorduğunda yönetişim katmanı önce o kişinin o veriye yetkisi olup olmadığını kontrol etmeli.

• Denetim izi kurun: Ajanın hangi veriye eriştiğini ve içgörüyü nasıl ürettiğini kayıt altına alın; regüle sektörlerde bu, denetçi güveninin temelidir.

• Uyum ekibini baştan dahil edin: Uyum (compliance) ekibi projenin sonunda aşılacak bir engel değil, ilk günden masada oturan bir ortak olmalı. Sahiplik hissettiklerinde bürokratik engeller şaşırtıcı hızla erir.

Gözlemim şu: Yönetişimi yük olarak gören ekipler pilotta kalıyor, hızlandırıcı olarak kuranlar kullanıma geçiyor. McKinsey de aynı ayrımı raporluyor; kurumların yüzde 51’i en az bir yapay zeka kaynaklı olumsuz olay yaşarken, yüksek performanslılar riski merkezi gözetim ve insan denetimi kurallarıyla yönetiyor.³

Her İşe En Pahalı Modeli Koşturmayın

Sınırsız token (modelin işlediği metin birimi; faturalandırma buna göre yapılır) harcanan deneysel dönem kapanıyor. Webinarda dile getirilen kavram bunu güzel özetliyor: Return on Intelligence, yani zeka getirisi. Yapay zeka harcamasının hangi iş sonucunu, hangi KPI’ı (anahtar performans göstergesi) iyileştirdiğini gösteremiyorsanız, o harcama er ya da geç sorgulanır.⁶ Gartner’ın iptal öngörüsünün baş gerekçesinin “belirsiz iş değeri” olması tesadüf değil.²

Maliyet tarafındaki en etkili kaldıraç, görev odaklı model seçimi. Her görev aynı zeka seviyesini gerektirmez:

Görev Tipi	Örnek	Model Stratejisi
Karmaşık, düşük frekanslı	Semantik katman inşası, mimari tasarım	Güçlü akıl yürütme modelleri; pahalı ama seyrek kullanılır
Basit, yüksek frekanslı	Veri çekme, rutin soru-cevap	Hızlı ve ekonomik modeller; birim maliyet kritik
Orta karmaşıklık	Rapor özetleme, sınıflandırma	Orta segment modeller; doğruluk/maliyet dengesi

Tablo 2: Görev odaklı model seçimi stratejisi. Kaynak: Webinar notları.

Bir o kadar önemlisi esneklik: Tek bir modele veya sağlayıcıya kilitlenmemek (vendor lock-in), yeni ve daha verimli modeller çıktığında hızla geçiş yapabilmenizi sağlar. Kendi modelini getirme (bring your own LLM) yaklaşımını destekleyen altyapılar bu yüzden stratejik bir sigorta işlevi görüyor.⁶

Pratik bir öneri: Yapay zeka harcamalarınızı tek kalemde izlemeyin. Hangi ajanın, hangi iş akışında, hangi modeli ne sıklıkla çağırdığını gösteren bir ölçüm yapısı kurun. Bu görünürlük olmadan ne zeka getirisini hesaplayabilirsiniz ne de pahalı modelin nerede gereksiz çalıştığını yakalayabilirsiniz. Ölçemediğiniz harcamayı optimize edemezsiniz.

Regülasyon Bir Engel Değil, Hazırlık Avantajı

Webinarın belki de en beklenmedik tespiti şuydu: Sağlık teknolojileri, finans ve imalat gibi sıkı regüle edilen sektörler, AI ajanlarını kullanıma taşımada diğerlerinden öndeler.⁶ İlk bakışta ters görünüyor; oysa mantığı sağlam. Bu sektörler yıllardır yasal zorunluluk gereği verilerini düzgün yönetmek, erişim kontrollerini işletmek ve denetim izlerini tutmak zorundaydı. Yani ajanların ihtiyaç duyduğu veri temeli ve yönetişim disiplini onlarda zaten hazır. Diğer sektörler veri temizliğiyle uğraşırken, regüle kurumlar semantik katmanlarını kurup yola çıkıyor. Yıllardır Endüstri 4.0 projelerinde gördüğüm “veri disiplini önce gelir” ilkesinin, yapay zeka çağında karşılığını bulması bu.

Türkiye İçin Ne Anlama Geliyor?

Bu tablonun Türkiye’deki yansımalarını üç başlıkta görüyorum.

Birincisi, veri yerelliği artık stratejik bir tasarım girdisi. KVKK (Kişisel Verilerin Korunması Kanunu) ve sektörel düzenlemeler, kişisel verinin yurt dışına aktarımını sıkı şartlara bağlıyor. Yerinde veri analizi yaklaşımı bu yüzden Türkiye’de yalnızca bir hız tercihi değil, çoğu senaryoda uyumun ön koşulu. Veriyi yurt dışındaki bir platforma taşıyıp oradan ajan çalıştırma planı yapan her kurumun önce hukuk ekibiyle konuşması gerekir.

Tech Pulse'ın son sayısında yer alan "NVIDIA, bilgisayara "süperçip" ile giriyor: RTX Spark" başlıklı haber, yakın zamanda yerel bilgisayar ya da sunucumuzda LLM modellerinin çalışmasına imkan sağlanacağını söylüyor.

İkincisi, bankacılık ve sağlık gibi regüle sektörlerimiz aynı avantaja sahip. Türkiye’de BDDK denetimindeki finans kuruluşları ve sağlık sektörü, veri yönetişimi disiplinini yıllar önce kurmak zorunda kaldı. Webinardaki tespit burada da geçerli: Bu kurumlar semantik katman ve denetim izi gereksinimlerine en hazır oyuncular. İmalat tarafında ise Endüstri 4.0 yatırımı yapmış, MES (üretim yürütme sistemi) ve ERP verisini düzene sokmuş şirketler aynı konumda.

Üçüncüsü, KOBİ’ler için ad-hoc stratejisi biçilmiş kaftan. Milyon dolarlık platform yatırımı yapamayan bir KOBİ, raporlama taleplerini karşılayan tek bir ajanla başlayıp güven kazandıkça genişleyebilir. Küçük zafer stratejisinin güzelliği bütçeyle ölçeklenmesi: Beş tabloyla kurulan bir semantik katman da aynı prensiplerle çalışır, beş yüz tabloyla kurulan da. Önemli olan sıralamayı doğru kurmak; önce ihtiyaç, sonra anlam katmanı, sonra yönetişim, en son ölçek.

EDT Center olarak dijital dönüşüm yol haritası çalışmalarımızda tam da bu sıralamayı kuruyoruz.

Somutlaştırmak isteyenler için ilk 90 günün makul bir kurgusu şöyle görünüyor.

İlk ay: Veri ekibinin son altı aylık ad-hoc talep listesini çıkarın, tekrarlayan üç-beş temayı belirleyin ve uyum ekibiyle ilk toplantıyı yapın.

İkinci ay: Seçilen temaya hizmet eden beş-on tablo için semantik katmanı kurun, rol tabanlı erişim ile denetim izini ilk günden açın.

Üçüncü ay: Ajanı sınırlı bir kullanıcı grubuna açın, her çıktıyı alan uzmanına doğrulatın ve harcamayı tek bir KPI’a bağlayın.

Bu kurgunun büyük bütçe gerektirmemesi tesadüf değil; doğru sıralama, paradan daha kıt olan şeyi koruyor: kurum içi güveni.

Stajyeriniz Terfiyi Hak Ediyor mu?

Yazının başındaki soruya dönelim: Bir AI ajanını kullanıma taşımak için gerçekte ne gerekiyor? Webinarın ve verilerin ortak cevabı, bunun bir model seçim problemi olmadığı. Kullanıma geçiş; veriye anlam yükleyen bir semantik katman, baştan kurulmuş yönetişim, kademeli devredilen özerklik ve iş sonucuna bağlanmış harcama disiplini gerektiren bir organizasyon tasarımı problemi. McKinsey’nin bulgusu bu açıdan manidar: Yüksek performanslı kurumlar, iş akışlarını yapay zekaya göre baştan tasarlamaya diğerlerinden üç kat yakın.³

Ben şuna ikna oldum: Önümüzdeki iki yılda ayrışma, en iyi modele erişenle erişemeyen arasında değil, ajanına kurumunu öğretebilenle öğretemeyen arasında yaşanacak. O zaman soru şu: Sizin stajyeriniz bugün ne öğreniyor ve terfi kriterleri belli mi?

Kaynaklar

1. MIT NANDA, “The GenAI Divide: State of AI in Business 2025” Fortune

https://fortune.com/2025/08/18/mit-report-95-percent-generative-ai-pilots-at-companies-failing-cfo

2. Gartner, “Gartner Predicts Over 40% of Agentic AI Projects Will Be Canceled by End of 2027”, https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-06-25-gartner-predicts-over-40-percent-of-agentic-ai-projects-will-be-canceled-by-end-of-2027

3. McKinsey & Company, “The State of AI in 2025: Agents, Innovation, and Transformation”, https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai

4. IBM & Ponemon Institute, “Cost of a Data Breach Report 2025”. https://www.ibm.com/reports/data-breach

5. AtScale, “Why 95% of Enterprise Generative AI Pilots Fail & How to Fix the Failure Rate”, https://www.atscale.com/blog/why-generative-ai-pilots-fail-and-how-to-fix/

6. “AI Agents in Production: What It Really Takes to Scale” webinarı, 2026 (yazarın katılım notları).

7. Muharrem Gezer, “Otonom Yapay Zeka Ajanları”, EDT Center Blog. https://www.edtcenter.com/post/otonom-yapay-zeka-ajanlar%C4%B1

EDT CENTER OLARAK NELER YAPIYORUZ?

Dijital Dönüşüm Olgunluk Seviyesi Ölçümü
Yapay Zeka Olgunluk Seviyesi Ölçümü
Ana Veri Yönetimi
İş Yazılım Analiz, Değerlendirme, Araştırma, Sözleşme Yönetimi ve Uygun Tedarikçi Seçimi
İş Yazılım Denetim
Strateji Belgesi Oluşturma
Şirket İçi Özel Eğitim Programları (Yapay Zeka, Veri Okuryazarlığı, Liderlik)
Proje Yönetimi