Demodan çalışan sisteme — asıl iş prototipten sonra başlar
Etkileyici bir demo bir öğleden sonra yapılır. Üretim asıl iştir: güvenli, izlenen, entegre ve kanıtlanabilir şekilde kârlı. Teslim ettiğim şey bu yolculuğun tamamı — uygulamalı, kalın raporlar olmadan, ben ayrılırken çalışan bir sistemle.
- İlk günden üretime hazır — değerlendirmeler, guardrail'ler, izleme ve SLA'lar; demo-ware değil.
- Bir hafta içinde çalışır durumda — teslimat pazartesi, ekibiniz haftaya testle başlasın.
- Tedarikçiden bağımsız — Claude, Mistral, Llama, Qwen veya Gemma: kullanım senaryonuza ve bütçenize uygun model.
- Bulut veya on-premise — GDPR ve AI Act uyumlu, veri egemenliği önemliyse yerel barındırma.
- Sorunsuz entegrasyon — ERP, PIM, CRM ve mevcut süreçleriniz.
İş dünyasının en acil 20 yapay zekâ sorusu
Bunlar her gün yönetim masalarında gördüğüm sorular — veri egemenliği, yerel barındırma ve Avrupa mevzuatına özel ağırlık vererek. 20+ yıllık mühendislik deneyimimle, her gün Claude, Gemini, Codex ve Grok (xAI) ile çalışarak bunları çalışan cevaplara çeviriyorum.
I. Getiri ve strateji
Yapay zekâ bize kanıtlanabilir olarak ne kazandırır — ve ne zaman?
İş gerekçesiyle başlarım: hangi süreçler bugün zaman veya para kaybettiriyor, tasarruf ne kadar ve başa baş noktası ne zaman. İlk haftadan itibaren ölçülür.
Hangi ekosistemi seçmeliyiz — Microsoft 365 Copilot mu, açık kaynak mı?
Copilot'u açmak mı yoksa esnek bir açık kaynak katmanı mı? İkisini de sizin senaryonuzda kıyaslar, vendor lock-in'i önlerim.
Kendimiz mi yapalım, satın mı alalım, yazılım tedarikçimizi mi bekleyelim?
Kendi yapay zekâ katmanınız mı, yoksa AFAS, SAP veya PIM'inizin yapay zekâ getirmesini beklemek mi? İki senaryoyu da hesaplarım — lock-in ve çıkış maliyetleri dahil.
II. Prototipten üretime
Yapay zekâ projelerinin %80'i neden başarısız olur — bizimki neden olmaz?
Pilotlar veri, entegrasyon ve sahiplikten batar, nadiren modelden. İlk günden değerlendirmeler, izleme ve süreç başına bir sahip ile kurarım.
ChatGPT/Claude prototipimiz nasıl bir üretim sistemine dönüşür?
Sandbox'tan yüzlerce kullanıcıya: LLMOps, ölçeklenebilirlik, izleme ve SLA'lar.
Yapay zekâyı ERP ve CRM'e güvenle nasıl bağlarız?
Mevcut sistemlerinize canlı erişen güvenilir API'ler ve RAG hatları — yetkiler ve loglama ile.
Veri altyapımız yapay zekâya hazır mı?
Garbage in, garbage out. İnşa etmeden önce klasörleri, tabloları ve posta kutularını yapay zekâya hazır hale getiririm.
Yapay zekânın müşteriler için yeterince iyi olduğunu nasıl test ederiz?
Gerçek vakalarla değerlendirme setleri ve her sürüm için net bir çıta: rakamlar doğrulamadan canlıya çıkmaz.
III. Egemenlik, veri ve AB regülasyonu
Verimizin AB'den asla çıkmayacağını nasıl garanti ederiz?
Egemen bulut garantileri ve AB veri merkezleri — teknik ve sözleşmesel olarak sağlama alınmış.
Yapay zekâyı tamamen on-premise veya özel bulutta çalıştırabilir miyiz?
Kendi sunucularınızda Llama veya Mistral, gerekirse internet bağlantısı olmadan. Bu benim uzmanlığım.
Yapay zekâ uygulamamız AB AI Act'e göre 'yüksek riskli' mi?
Sisteminizi AI Act'e göre değerlendirir, uyum ve şeffaflığı pragmatik biçimde kurarım — düzenleyici sormadan önce.
Yabancı devletleri (CLOUD Act) verimizden nasıl uzak tutarız?
AB'deki Amerikan bulutu yeterli değil. Hukuki-teknik yalıtımı ben kurarım.
IV. Kalite, maliyet ve riskler
Yapay zekâ kritik bir hata yaparsa kim sorumlu?
Human-in-the-loop ve karar başına net sorumlulukla süreçler tasarlarım.
Müşterilere ulaşan halüsinasyonları nasıl önleriz?
Otomatik guardrail'ler, değerlendirmeler ve gözlemlenebilirlik — ummak yerine ölçmek.
Bu bize aylık ne kadara mal olur (FinOps)?
Token bütçeleri, önbellekleme ve görev başına doğru model maliyetleri öngörülebilir tutar — kullanım senaryosu başına hesaplanır.
Yapay zekâ çıktısının fikri mülkiyeti kime ait?
Tasarım, kod veya sözleşme: çıktının korunması ve lisanslanması konusunda danışmanlık veririm.
Maliyeti nedir — seyahat ve konaklama masrafları dâhil mi?
Yerinde saatte 120 €, uzaktan saatte 60 €, atölye veya sunum yarım gün için 3.000 €. Yerinde çalışmanın seyahat ve konaklama masrafları bu ücretlere ek olarak gelir. Tüm ücretler /prijzen/ sayfasında.
V. İnsan, organizasyon ve benimseme
İş yerindeki 'gölge yapay zekâ' ile nasıl başa çıkarız?
Çalışanlar zaten ücretsiz ChatGPT kullanıyor. Bunu güvenli bir kurumsal ortama yönlendiririm.
Çalışanların gerçekten kullanmasını nasıl sağlarız?
Eğitim, prompt becerileri ve korkuyu gidermek — benimseme bir değişim yönetimidir.
Ekibimiz sonrasında kendi başına yönetebilir mi?
Dokümantasyon, runbook'lar ve devir teslim teslimatın parçası. Bana bağımlı değilsiniz — istemediğiniz sürece.
Çözümümüzün iki yıl içinde eskimesini nasıl önleriz?
Modelden bağımsız mimari: yarın LLM'i yeniden inşa etmeden değiştirin.
Şirketler beni neden arıyor
Teknoloji için teknoloji yok — her gün karşılaştığım dört iş problemi ve bunlar için bugünden var olan yapay zekâ çözümü.
Microsoft 365 Copilot & Azure AI
Zaten Copilot lisansları için ödüyorsunuz, ama getiri gelmiyor. Eksik olan hazırlık, yönetişim ve veri entegrasyonunu ben üstlenirim — Microsoft 365 Copilot & Azure AI sonunda ödediğinizi versin diye.
Egemen yapay zekâ ve yerel barındırma
Verileriniz öylece bir ABD bulutuna gidemez, bu da AI Act ile çelişir. Açık kaynak modelleri on-premise veya AB'de kurarım: tam kontrol, GDPR ve AI Act uyumlu, yetenekten ödün vermeden.
Yapay zekâ bilgi asistanları (RAG)
Çalışanlar ve müşteriler klasörlerde, kılavuzlarda ve eski e-postalarda arama yaparak vakit kaybediyor. Bir yapay zekâ bilgi asistanı (RAG) bu soruları anında yanıtlar — %78'e varan daha az destek yükü.
Yapay zekâ ajanları ve süreç otomasyonu
Teklifler, e-posta ve sipariş işleme sahip olmadığınız saatleri yiyor. Yapay zekâ ajanları tekrarlayan işi devralır — gerektiğinde insan döngüde kalır — günlerce süren işi dakikalara indirir.
Üretimden sonuçlar
−78% destek yükü, bir bilgi asistanı sayesinde (RAG + gözlemlenebilirlik).
+89% site içi dönüşüm; daha iyi recall, sıralama ve vektör arama ile.
−69% teslim süresi; otomatik karar verme ve ML için CI/CD ile.
Daha önce yaptığım çeviriler
Bobbette — Teklif chatbotu
Teklif taleplerini yapılandıran ve fiyat öneren satış asistanı. Azure OpenAI, özel veri, RBAC.
ProFlights — Uçuş karşılaştırıcı
Fiyat düşüşlerini tespit eden ve ne zaman rezervasyon yapacağınızı söyleyen yapay zekâlı uçuş karşılaştırıcısı.
AI Blogwriter — Otomatik içerik
Her gün yapay zekâ haberleri yazan, yayımlayan ve X'te paylaşan içerik hattı — el değmeden.
My 6~7 Brain — İkinci beyin
İkinci beyniniz olan gizlilik öncelikli iOS uygulaması: kaydet, ara ve bağla — tamamen cihaz üzerinde.
Domain Bidder — Alan adı müzayedeleri
Premium alan adları için müzayede platformu: teklifler, Stripe ödemeleri ve devir, tamamen otomatik.
Mailbox Jungle — Akıllı gelen kutusu
Yapay zekâ kuralları, şablonlar ve kampanyalarla birleşik gelen kutusu. Gmail, Outlook, IMAP ve daha fazlası.
Lent — Ödünç takip
Kime ne ödünç verdiğini takip eden yalnızca mobil bir uygulama. Web paneli yok — sadece iOS/Android uygulaması, mhard.ai SSO üzerinden güvenli arka plan senkronizasyonu.
TailorFitWMS — Depo yönetimi
Cookinglife için özel geliştirilen depo sistemi: sipariş alma, toplama, stok ve NetSuite ERP senkronizasyonu; yaklaşık iki yıldır canlıda.
CarrierAPI — Çok taşıyıcılı gönderi platformu
SendCloud'a self-hosted alternatif: birden fazla taşıyıcıda etiket, tarife ve takip için tek API; NetSuite ve Shopify entegrasyonuyla.
Çok kiracılı PIM platformu
Yapay zekâ ile zenginleştirme, Shopify öncelikli senkronizasyon ve pazaryerlerine çok kanallı aktarım; ürün ekibi için gömülü RAG asistanı ile.
Canlı yapay zekâ araçlarımı mhard.ai'de görün →
Kuzey Hollanda'da yapay zekâ
Groningen'den, tüm Kuzey Hollanda'daki şirketler için çalışıyorum — Groningen, Friesland ve Drenthe. Gerektiğinde yerinde, mümkün olduğunda uzaktan. Ve ötesi: tüm Hollanda ve AB.
// Groningen · online · response < 24h