Teknoloji ve yazılım şirketleri
Teknoloji ve yazılım şirketlerinde yapay zeka en hızlı sonucu destek, teklif ve dokümantasyon işlerinde verir. Corrplus olarak BT hizmet sağlayıcıları, yazılım evleri ve siber güvenlik firmaları için destek taleplerini sınıflandıran akışlar, teknik dokümanlarınızdan cevap veren RAG asistanları ve ürün ekiplerine LLM entegrasyonları kuruyoruz.
Ücretsiz görüşme planlayınZorluklar
- Destek talepleri e-posta, portal ve WhatsApp'tan geliyor; doğru mühendise ulaşması saatler alıyor.
- Teknik bilgi birkaç kıdemli kişinin kafasında ve dağınık Confluence, SharePoint sayfalarında duruyor.
- Lisans, donanım ve hizmet tekliflerini hazırlamak satış ekibinin haftasını yiyor.
- Müşteriler yapay zeka soruyor; ekip kendi ürününe LLM eklemeyi denemiş ama güvenlik ve maliyet kontrolü kurulmamış.
- Müşteri verisiyle çalışırken KVKK ve sözleşmedeki gizlilik maddeleri her yapay zeka denemesini yavaşlatıyor.
Kullanım alanları
- Destek talebi sınıflandırmaGelen talebi konu, öncelik ve müşteri sözleşmesine göre etiketleyip ilgili ekibe atayan, taslak ilk cevabı hazırlayan akış.
- Teknik doküman asistanıKurulum kılavuzları, runbook'lar ve geçmiş çözüm kayıtları üzerinde çalışan, kaynağını gösteren RAG asistanı.
- Teklif ve RFP taslağıMüşteri ihtiyaç metnini okuyup ürün listesi, kapsam ve önceki tekliflerden ilk taslağı çıkaran yardımcı.
- Ürüne LLM entegrasyonuSaaS ürününüze OpenAI, Anthropic Claude veya Azure OpenAI ile özet, arama veya asistan özelliği; kullanım ve maliyet takibiyle.
- İç operasyon ajanıLisans yenileme, sertifika bitiş tarihi ve sözleşme takibini yapan, sorumluyu zamanında uyaran yapay zeka ajanı.
Kendi ürünlerimiz
Müşteri projelerinde kullandığımız araçları ve kontrol listelerini kendi ürünlerimizde de kullanıyoruz.
Tüm ürünler →Teknoloji şirketlerinde yapay zeka nereden başlar?
Teknoloji şirketleri yapay zekayı müşterilerine anlatır ama kendi içlerinde çoğu zaman en son kullanır. Destek kuyruğu, teklif hazırlığı ve dağınık teknik bilgi en sık gördüğümüz üç darboğaz. Üçünün ortak noktası şu: girdisi metin, kuralı kısmen belli, hatası pahalı.
İlk adım olarak genellikle destek talebi sınıflandırmayı öneriyoruz. Talepler zaten bir sistemde birikiyor, doğru ekibe gidip gitmediği ölçülebiliyor ve bir mühendis her öneriyi onaylayabiliyor. Bu akış çalıştıktan sonra aynı veriyle bir doküman asistanına geçmek kolaylaşıyor.
Bu akışta ölçülecek şeyler de bellidir: talebin doğru kişiye ulaşma süresi, yeniden atama sıklığı ve mühendisin öneriyi ne sıklıkla düzelttiği. Bu ölçümleri ilk günden kuruyoruz. Böylece akışın işe yarayıp yaramadığını tahminle değil, kendi verinizle görürsünüz. Aynı ölçüm düzeni, sonra kurulacak doküman asistanı ve teklif yardımcısı için de temel olur.
Hangi ihtiyaç için hangi yaklaşım?
| İhtiyaç | Yaklaşım | Tipik araçlar |
|---|---|---|
| Talepleri doğru kişiye yönlendirmek | Sınıflandırma ve yönlendirme akışı | n8n, OpenAI veya Claude, Jira ya da Zendesk |
| Teknik soruya kaynaklı cevap | RAG asistanı | pgvector, Qdrant, Azure OpenAI |
| Teklif ve RFP taslağı | Şablon tabanlı LLM yardımcısı | Microsoft 365 Copilot, Copilot Studio |
| Ürüne yapay zeka özelliği | LLM entegrasyonu ve maliyet takibi | Anthropic Claude, OpenAI, Supabase |
| Tekrarlayan iç takip işleri | Yapay zeka ajanı | n8n, MCP, takvim ve e-posta bağlantıları |
Tablo bir başlangıç noktasıdır. Mimariyi verinizin nerede durduğuna ve müşteri sözleşmelerinizin neye izin verdiğine göre seçiyoruz.
Güvenlik ve veri tarafını nasıl ele alıyoruz?
BT ve siber güvenlik şirketlerinin müşterileri, verilerinin nereye gittiğini haklı olarak sorar. Bu yüzden her projede önce veri akışını çiziyoruz: hangi alan modele gidiyor, hangisi maskeleniyor, kayıtlar nerede ve ne kadar süre tutuluyor. KVKK açısından yurt dışı aktarım gerektiren bir adım varsa bunu tasarım aşamasında hukuk danışmanınızla birlikte netleştiriyoruz.
Aynı yaklaşımı kendi ürünlerimizde de uyguluyoruz. Promptor, WordPress sitelerinin içeriğini bir yapay zeka asistanına aktarırken hangi verinin kullanılacağını site sahibine bırakıyor. Müşteri projelerinde de kontrolün sizde kalmasını esas alıyoruz.
Başlamak için ücretsiz bir keşif görüşmesi yeterli. Daha geniş bir yol haritası gerekiyorsa iki haftalık yapay zeka keşif programı ile ilerliyoruz.
Teknoloji ve yazılım şirketleri: sizin işinizde nereden başlanır?
Mevcut durumunuzu ücretsiz ilk görüşmede anlatın; nereden başlamanın mantıklı olduğunu açıkça söyleyelim.
Bu sektördeki müşteriler
İlgili hizmetler ve kullanım senaryoları
Sık sorulan sorular
Zaten teknik bir ekibimiz var. Neden dışarıdan destek alalım?
Ekibiniz müşteri projeleriyle meşgulken iç süreçlere zaman ayırmak zordur. Biz ilk akışları kurup belgeliyor, sonra ekibinize devrediyoruz. İsterseniz işletmeyi yönetilen hizmet olarak üstleniyoruz.
Müşteri verisini bir dil modeline göndermek sözleşmemizi ihlal eder mi?
Sözleşmenize ve kurulan mimariye bağlıdır. Veriyi maskeleyen, Azure OpenAI gibi bölge seçilebilen servisleri veya kendi sunucunuzda çalışan modelleri kullanan seçenekleri tasarım aşamasında hukuk danışmanınızla birlikte değerlendiriyoruz.
Microsoft 365 kullanıyoruz. Copilot yeterli olmaz mı?
Doküman ve e-posta işleri için çoğu zaman iyi bir başlangıçtır. Kendi ürününüze gömülecek özellikler, çok kaynaklı RAG veya destek sisteminize bağlı ajanlar için ek geliştirme gerekir.
Ürünümüze yapay zeka özelliği eklemek ne kadar sürer?
Kapsama göre değişir. Önce tek bir özellik için kısa bir prototip kuruyor, gerçek kullanıcı verisiyle maliyeti ve kaliteyi ölçüyoruz. Sonra ölçeklenip ölçeklenmeyeceğine birlikte karar veriyoruz.
Dönüşümünüzü birlikte konuşalım
Hangi işin her hafta tekrarlandığını anlatın. Otomasyona değip değmeyeceğini açıkça söyleyelim.
Nasıl başlıyoruz?
- Ücretsiz ilk görüşmeSorunu ve hedefi birlikte netleştiriyoruz.
- 2 haftalık keşif programıVeriye, sürece ve araçlara bakıp nereden başlanacağını belirliyoruz.
- Yazılı teklifKapsamı, mimariyi ve takvimi yazılı olarak sunuyoruz.