
Yapay Zekâ
Muhasebede adı konmuş bir kalemi değiştiren birkaç yapay zekâ kullanımını seçer, bunları kendi kayıtlarınız üzerine kurar ve kimse onlara güvenmeden önce gerçek sorularla test ederiz.
Bakış açımız
THEFOCUS'ta yapay zekâ çalışmaları, yapay zekânın hangi maliyet, gelir veya risk kalemini değiştirmesi gerektiğine karar vermeyi, bu değişikliği yapacak özellikleri geliştirip test etmeyi ve işletmenin yapay zekâ yanıt motorlarında erişilebilir ve doğru tanımlanır olmasını kapsar. Kullanım senaryosu seçimi, üretken yapay zekâ asistanları ve ajanları, işletmenin kendi kayıtları üzerinde makine öğrenmesi, yönetişim ve araçların gerçekten kullanılmasını sağlayan operasyonel değişiklikler bu kapsamdadır. Her özelliğin ölçülmüş bir başlangıç değeri ve yazılı sınırları vardır.
Hayal kırıklığıyla biten yapay zekâ programları genellikle uzun bir kullanım senaryosu listesiyle ve başlangıç değeri olmadan başlar. Pilot bir demoya bakılarak değerlendirilir, demo etkileyici bulunur ve araç gelmeden önce işin ne kadar sürdüğünü, neye mal olduğunu ya da ne sıklıkla hatalı sonuçlandığını kimse kayda geçirmemiştir. Biz işe finansal kayıtlardan başlarız. Sipariş başına hizmet maliyeti, teklif hazırlama süresi veya finans ekibinin faturaları kodlamaya harcadığı saatler gibi belirli bir P&L kalemine oturan bir işi seçer, bugün nasıl yürüdüğünü ölçer, ancak ondan sonra bir modelin, bir kuralın ya da daha iyi bir formun onu iyileştirip iyileştirmeyeceğine karar veririz.
Köklü işletmelerde gördüğümüz değerin çoğu dar kapsamlı özelliklerden gelir: şirketin kendi içeriğinden ürün ve politika sorularını yanıtlayan bir asistan, hizmet taleplerini doğru ekibe yönlendiren bir sınıflandırıcı, çıktısını adı belirli bir kişinin onayladığı bir taslak aracı. Bu özelliklerin başarısı değerlendirmeye bağlıdır. Bir sorunun hangi yola yönlendirildiğini kontrol eden bir test paketi, yanıtlar yanlışken de başarılı sonuç verebilir. Bu yüzden gerçek müşteri ve çalışan sorularından regresyon setleri oluşturur, yanıtları okur ve her hatayı kalıcı bir test olarak saklarız. Yapay zekâ özelliklerini kendi ürünlerimizde ve teslim ettiğimiz yazılımlarda geliştirip işletiyoruz; değerlendirme, işletim maliyeti ve hata türleri konusundaki önerilerimiz bu işletme deneyiminden gelir.
İkinci cephe işletmenin dışındadır. Alıcılar hangi tedarikçiyle çalışacaklarını ChatGPT'ye, Perplexity'ye ve Google'ın yapay zekâ özelliklerine soruyor; bu sistemler de bir şirketi tarayabildikleri ve doğrulayabildikleri bilgilere göre tanımlıyor. Hiçbir sağlayıcı kaynakların nasıl seçildiğini yayımlamadığı için sıralama veya atıf sözü vermiyoruz. Belgelenmiş ve sizin kontrolünüzde olan konular üzerinde çalışırız: robots.txt dosyasında ve CDN katmanında tarayıcı erişimi, snippet kontrolleri, tutarlı kuruluş bilgileri ve atıf yapılmaya değer birinci elden kanıt taşıyan sayfalar.
Müşterilerimize nasıl destek oluyoruz
Yapay Zekâ Stratejisi ve Değer Analizi
Adı konmuş maliyet, gelir veya risk kalemlerine bağlı kısa bir yapay zekâ kullanımları listesi; her birinin ölçülmüş bir başlangıç değeri, işletim maliyeti tahmini ve durdurma kuralı vardır.
İnceleyinÜretken Yapay Zekâ ve Ajanlar
Kendi içeriğiniz ve sistemleriniz üzerine kurulan asistanlar, taslak araçları ve görev ajanları; gerçek girdilerden oluşan regresyon testleri, yazılı sınırlar ve insan onayı ile.
İnceleyinYapay Zekâ Aramalarında Görünürlük (AEO ve GEO)
ChatGPT, Perplexity ve Google'ın yapay zekâ özellikleri için tarayıcı erişimi, kuruluş netliği, yapılandırılmış veri ve atıf yapılabilir içerik; sıralama vaadi olmadan, gözlemle izlenir.
İnceleyinMakine Öğrenmesi ve İleri Analitik
Kendi siparişleriniz, muhasebe kayıtlarınız ve sistem kayıtlarınız üzerinde tahminleme, segmentasyon, eğilim skorlama ve istisna tespiti; yalnızca veri hacmi bir modeli destekliyorsa kurulur.
İnceleyinYapay Zekâ Yönetişimi ve Riskleri
Yapay zekâ envanterleri, kullanım politikaları, tedarikçi ve veri incelemeleri, değerlendirme kayıtları ve riske göre boyutlandırılmış kontroller. Hukuki danışmanlık değil, uygulamaya dönük kontrol çalışması.
İnceleyinYapay Zekânın Benimsenmesi ve İşletim Modeli
Satın alınan yapay zekâ araçlarını günlük işe taşıyan sorumlular, talep alma süreci, onaylar, süreç yeniden tasarımı ve role göre eğitim; kullanım ve iş sonuçları üzerinden ölçülür.
İnceleyin
İş sorunları
01
Başlangıç değeri olmayan pilotlar
Birkaç ekip yapay zekâ araçlarını dener, her pilot umut verici diye raporlanır, ama hiçbiri araç gelmeden önce işin neye mal olduğunu ya da ne kadar sürdüğünü gösteremez. Finansman kararları izlenimlere göre verilir.
02
Yanıtı hiç okumayan test paketleri
Bir sohbet asistanı kendi testlerini geçer ama müşterilerin gerçekte sorduğu sorulara yine yanlış yanıt verir; çünkü testler sorunun hangi yola gittiğini kontrol etmiş, yanıtı hiç okumamıştır.
03
Yayından sonra fark edilen işletim maliyeti
Kullanıma göre fiyatlanan modeller, bilgi erişimi ve izleme, gerçek trafik geldiğinde konuşma başına maliyet ekler ve kimse bu maliyeti, özelliğin azaltması beklenen insan işiyle karşılaştırmamıştır.
04
Yanıt motorlarında farkında olmadan görünmez olmak
Veri kazıyıcıları durdurmak için yazılmış bir güvenlik duvarı kuralı yapay zekâ aramasının dayandığı tarayıcıları da engeller ya da ticari ad, ticari unvan ve rehber profilleri işletmeyi farklı ifadelerle tanımlar; yanıt motorları da hangi kuruluş hakkında okuduklarını ayırt edemez.
05
Kimsenin onaylamadığı yerlere giden veriler
Çalışanlar müşteri kayıtlarını herkese açık yapay zekâ araçlarındaki kişisel hesaplarına yapıştırır; hangi tedarikçinin hangi veriyi aldığına ya da sözleşme koşullarının bu verilerle model eğitimine izin verip vermediğine dair bir liste yoktur.
06
Lisanslar alındı, iş değişmedi
Şirket genelinde yapay zekâ lisansları satın alınır, bunları küçük bir grup kullanır; işlerin etrafındaki süreçler, onaylar ve görev tanımları ise olduğu gibi kalır.
Yaklaşımımız
Model seçmeden önce işin maliyetini çıkarın
İşin bugünkü hacmini, süresini, maliyetini ve hata oranını taleplerden, kayıtlardan ve zaman çizelgelerinden ölçer, her seçeneğin işletim maliyetini bu değerlerle karşılaştırarak tahmin ederiz.
Kendi kayıtlarınız üzerine kurun
Asistanlar belgelerinizden, ürün verilerinizden ve politikalarınızdan yanıt verir, kaynaklarını çalışanlara gösterir ve kapsamları dışındaki soruları yanıtlamaz.
Gerçek girdilerle değerlendirin
Her özellik, olması ve olmaması gerekenleri denetleyen kontrollerle gerçekçi sorular ve vakalar üzerinde test edilir; her hata yayından önce kalıcı bir regresyon testine dönüşür.
Sınırlar, onaylar ve kayıtlarla işletin
Para harcayan, bir müşteriyle iletişime geçen veya veri silen işlemler adı belirli bir kişinin onayını gerektirir, her çalışma kayda geçirilir ve her özelliğin belgelenmiş bir kapatma yöntemi vardır.
Değiştirmesi beklenen kalemi ölçün
Yayından sonra hedef ölçütü başlangıç değeriyle karşılaştırır, işletim maliyetini, doğruluğu ve kullanımı raporlarız; maliyetini çıkarmayan bir özellik durdurulur.
Müşteri sonuçları
Tümünü görünİlgili sektörler
- Perakende ve E-ticaret
- Tüketim Ürünleri ve Markalar
- Profesyonel ve İş Hizmetleri
- Yerel ve Profesyonel Hizmetler
- Oteller ve Tatil Köyleri
- Gayrimenkul ve Proje Geliştirme
- İnşaat, Yapı Malzemeleri ve Ev Yenileme
- Teknoloji ve Yazılım
İlgili çözümler
- LocalBoostHQ Yayında
- FocusADS.ai Geliştiriliyor
Sonuçlar nasıl değerlendirilir
- Görev başına süre ve maliyet, yayın öncesinde ölçülen başlangıç değerine göre
- Her değişiklikten sonra, gerçek sorulardan oluşan sabit bir regresyon setindeki doğruluk
- Sorumlu kişinin düzeltme yapmadan onayladığı yapay zekâ çıktılarının payı
- Aylık bazda konuşma veya görev başına işletim maliyeti
- Search Console'da Google'ın yapay zekâ özelliklerinden gelen trafik ve yanıt motorlarının işletmeyi nasıl tanımladığına dair örneklem kayıtları
Kapsam sınırları
- Yerleşik ticari ve açık modeller ile sizin verileriniz üzerine kurarız. Temel model eğitmiyor, kendimize ait bir büyük dil modeli sunmuyoruz.
- Yönetişim çalışmaları envanterleri, politikaları, kontrolleri ve kanıtları kapsar. Hukuki danışmanlık değildir; AB Yapay Zekâ Tüzüğü, veri koruma mevzuatı veya sektörel kurallar kapsamındaki sorular hukuk danışmanlarınıza gider, biz de onlarla birlikte çalışırız.
- Hiçbir yapay zekâ yanıt motorunda sıralama, anılma veya atıf sözü vermiyoruz; llms.txt dosyasını da bir sıralama faktörü olarak görmüyoruz.
- Yapay zekâ özellikleri, yazılı sınırları olan tanımlı görevlerle sınırlıdır. Onları otonom karar vericiler olarak sunmuyor, test edilmedikleri yetenekleri onlara atfetmiyoruz.
THEFOCUS ile bir proje nasıl başlar
İlk görüşmenin konusu sizin durumunuzdur. Birlikte çalışmaya uygun bir zemin varsa, daha büyük bir taahhütten önce kapsamı belirli ve çıktısı sabit bir teşhis çalışması öneririz.
Bu konuyu bizimle görüşün01
Somut bir ilk görüşme
İşi yönetecek kişiyle kırk beş dakika. Karar, arkasındaki sistemler ve son tarih üzerine sorular sorarız.
02
Kapsamı belirli bir teşhis çalışması
Salt okunur erişim, sabit bir süre ve yazılı bir bulgu: kayıtlar ne gösteriyor, bunun maliyeti ne ve önce neyin değişmesi gerekiyor.
03
Uygulanabilir bir plan
Değişiklikler, sorumlular, ölçütler ve kapsam dışı kalanlar yazılı olarak belirlenir. Ardından aynı ekip kurulumu yapar ve sonucu ölçer ya da işi eksiksiz biçimde devreder.
- Tek ve sorumlu bir ekip
- Teşhisi koyan kişiler sistemleri de kurar, sonucu da ölçer.
- Soruna göre seçilen iş ortakları
- Bağımsız uzmanlar, gerektiği bölümlerde tek bir sözleşme altında ekibe katılır.
- Gösterge panelinden önce kayıtlar
- Siparişler, muhasebe defterleri ve sistem kayıtları, hiçbir öneri bunlara dayandırılmadan önce mutabakattan geçer.
Yöneticilerin sorduğu sorular
Yapay zekâya nereden başlamalıyız?
Zaten takip ettiğiniz bir P&L kalemine oturan ve ölçülebilecek sıklıkta tekrarlanan tek bir işten. İşin bugün nasıl yürüdüğünü kaydeder, yapay zekânın onu gerçek bir iş diliminde iyileştirip iyileştirmediğini test eder ve kapsamı genişletmeden önce sonuca göre karar veririz.
Yapay zekâ özelliklerini geliştiriyor musunuz, yoksa yalnızca danışmanlık mı veriyorsunuz?
Geliştiriyoruz. Çekirdek ekip asistanları, taslak araçlarını, ajanları ve entegrasyonları kendisi geliştirir; uzmanlık gerektiren veri veya mühendislik işleri için iş ortaklarıyla çalışır. Kod, istemler, test paketleri ve yapılandırma sizin hesaplarınızda kalır.
Hangi modelleri kullanıyorsunuz?
Her görev için yerleşik ticari ve açık modeller arasından seçim yapar, bunları kendi test setiniz üzerinde doğruluk, işletim maliyeti, hız ve veri koşulları açısından karşılaştırırız. Temel model eğitmiyoruz.
ChatGPT'nin veya Google AI Overviews'un bize atıf yapmasını sağlayabilir misiniz?
Hiçbir sağlayıcı kaynakları nasıl seçtiğini yayımlamadığı için kimse bunu vaat edemez. Motorların sayfalarınıza erişebilmesini, hangi kuruluş olduğunuzu ayırt edebilmesini ve atıf yapılmaya değer birinci elden içerik bulabilmesini sağlar, ardından sizi zaman içinde nasıl tanımladıklarını izleriz.
Yapay zekâ çalışmalarında verilerimizi nasıl ele alıyorsunuz?
Herhangi bir veri gönderilmeden önce her tedarikçinin saklama, model eğitimi ve işleme yeri koşullarını inceleriz. Tedarikçinin sunduğu durumlarda model eğitimi kapatılmış kurumsal hesaplar kullanır, her özelliğin erişimini görevinin gerektirdiği verilerle sınırlarız.
LocalBoostHQ ve FocusADS.ai bu çalışmalarla nasıl bağlantılı?
Bunlar kendi ürünlerimizdir. LocalBoostHQ, yerel işletmelere web sitesi, Google İşletme Profili, yerel SEO ve reklam hizmetleri sunan, yayında olan bir hizmettir ve yerel firmaların yapay zekâ yanıtlarında nasıl göründüğünü doğrudan etkiler. FocusADS.ai, geliştirme aşamasında olan, ürünleştirilmiş bir yönetilen reklam hizmetidir. Bu sayfadaki yapay zekâ projelerini doğrudan THEFOCUS yürütür.
Bu konuyu bizimle görüşün
Birkaç bilgi, talebinizi doğru partnere yönlendirmemize yardımcı olur. "İsteğe bağlı" olarak işaretlenen alanları boş bırakabilirsiniz.



