AI / ML / GenAI temelleri

Yöneticiler için üç katmanı ayırmak yeterlidir: veri, model ve iş sonucu.

Veri

Kalite, erişim hakları, etiketleme maliyeti ve güncellik. “Model ne kadar büyük?” sorusundan önce “hangi veri karar için yeterli?” sorusu gelir.

Makine öğrenmesi

Geçmiş veriden örüntü çıkarır: churn tahmini, talep planlama, anomali tespiti. Başarı ölçütü genelde doğruluk değil; iş metriği (maliyet, gelir, süre, risk).

Üretken AI

İçerik ve taslak üretir; müşteri hizmetleri, bilgi arama, kod ve dokümantasyon hızlandırma. Maliyet kalemi: API kullanımı, insan doğrulama ve entegrasyon.

Kurumsal sorular

1. Hangi use case’de insan onayı zorunlu? 2. Veri nerede işleniyor (bulut, bölge, sözleşme)? 3. Regülasyon (KVKK, sektör kuralları) hangi adımı kilitliyor?

Sonraki adım

AI kullanım 101 ile kurumsal değerlendirme çerçevesine geçin veya öğrenme rotası ile seviyenize göre sıralayın.