Yapay Zeka Danışmanlık Firması Nasıl Seçilir? 10 Kriter ve Maliyeti Belirleyen Faktörler

Doğru yapay zeka danışmanlık firması; sizi belirli bir ürüne veya modele kilitlemeyen, daha önce canlıya alınmış projeler gösterebilen, KVKK ve veri güvenliğini tasarımın başına koyan ve işe ölçülebilir bir pilotla başlayan firmadır. Maliyeti ise en çok kapsam, verinizin hazır olma düzeyi, entegrasyonlar ve güvenlik gereksinimleri belirler. Aşağıdaki 10 kriter ve soru listesi, teklifleri aynı ölçüyle karşılaştırmanız için hazırlandı.

İyi bir yapay zeka danışmanlık firması ne teslim eder?

Yapay zeka danışmanlığı yalnızca bir sunum ya da strateji dokümanı değildir. İyi bir firmanın çıktıları genellikle şunları kapsar:

• Fırsat ve önceliklendirme analizi: Hangi süreçte yapay zekanın gerçek değer üreteceği, hangisinde üretmeyeceği.
• Mimari ve teknoloji önerisi: Model, altyapı ve entegrasyon seçeneklerinin artı ve eksileriyle birlikte sunulması.
• Çalışan bir pilot: Gerçek verinizle, önceden tanımlanmış başarı ölçütlerine göre değerlendirilen bir uygulama.
• Üretime geçiş ve işletme planı: İzleme, güvenlik, maliyet kontrolü ve bakım süreçleri.
• Bilgi transferi: Ekibinizin sistemi anlayıp sahiplenebilmesi için dokümantasyon ve eğitim.

Yapay zeka danışmanlık firması seçerken hangi 10 kritere bakılmalı?

1. Tedarikçi bağımsızlığı: Firma tek bir model sağlayıcısını veya platformu mu savunuyor, yoksa ihtiyacınıza göre bulut ve açık kaynak seçenekleri karşılaştırabiliyor mu? Bağımsız bir danışman, geçiş maliyetlerini de hesaba katar.
2. Üretim deneyimi: Demo hazırlamak kolaydır; canlı sistemi ayakta tutmak zordur. Referans görüşmesi, çalışan demo ve canlıdaki sistemlerin nasıl izlendiğine dair somut anlatım isteyin.
3. Güvenlik ve KVKK yetkinliği: Kişisel verinin maskelenmesi, yurt dışına aktarım, erişim yetkisi ve kayıt tutma konularında net bir yaklaşımları olmalı.
4. Veri sahipliği ve fikri mülkiyet: Kod, prompt’lar, değerlendirme setleri ve yapılandırmaların kime ait olacağı sözleşmede açık olmalı. Verinizin başka projelerde kullanılmayacağı yazılı olarak güvence altına alınmalı.
5. Ekibin kıdemi: Satış toplantısına gelen kıdemli isimlerin projede gerçekten çalışıp çalışmayacağını sorun. Projeye atanacak kişilerin rollerini ve katılım oranlarını teklifte görün.
6. Ölçüm disiplini: “Çalışıyor gibi görünüyor” yeterli değildir. Firma, başarı ölçütlerini proje başında sizinle birlikte tanımlamalı ve değerlendirme setleriyle raporlamalı.
7. Devir ve eğitim: Proje sonunda ekibiniz sistemi anlayabilecek mi? Dokümantasyon, kaynak kod erişimi ve eğitim oturumları kapsamda olmalı.
8. Destek ve SLA: Canlıya geçişten sonra kim, hangi sürede müdahale edecek? Yanıt süreleri, kapsam ve eskalasyon adımları yazılı olmalı.
9. Pilot öncelikli yaklaşım: Büyük ve uzun bir sözleşmeyle başlamak yerine kapsamı sınırlı, süresi belli bir pilot öneren firma riskinizi azaltır.
10. Fiyatlandırmada şeffaflık: Tek kalem bir rakam yerine iş kalemleri, varsayımlar, kapsam dışı bırakılanlar ve tekrarlayan maliyetler (model kullanımı, barındırma, bakım) ayrı ayrı gösterilmeli.

Hangi durumlar kırmızı bayraktır?

• Verinizi görmeden kesin sonuç ve süre vaat edilmesi.
• Tek bir ürün veya modelin her sorunun çözümü olarak sunulması.
• Referans, demo veya canlı proje örneği paylaşılamaması.
• Güvenlik ve KVKK sorularının “sonra bakarız” diye geçiştirilmesi.
• Kaynak koda ve yapılandırmalara erişimin kısıtlanması, devrin belirsiz bırakılması.
• Başarının nasıl ölçüleceğinin tanımlanmaması.
• Teklifte model kullanım ve barındırma gibi tekrarlayan maliyetlerin hiç geçmemesi.

Hangi çalışma modeli size uygun?

Pratikte birçok kurum sabit fiyatlı bir pilotla başlar, üretime geçişte T&M’ye, işletme aşamasında ise retainer modeline geçer.

Yapay zeka danışmanlık maliyetini hangi faktörler belirler?

Aynı başlıklı iki proje arasında ciddi bütçe farkları olabilir. Bunun nedenleri genellikle şunlardır:

• Kapsam: Kaç süreç, kaç kullanıcı grubu ve kaç dil destekleneceği.
• Veri hazırlığı: Veriniz dağınık, taranmış PDF’lerde veya eski sistemlerdeyse temizleme ve yapılandırma eforu artar.
• Entegrasyonlar: ERP, CRM, doküman yönetimi veya kimlik sistemleriyle entegrasyon sayısı ve karmaşıklığı.
• Güvenlik gereksinimleri: Rol bazlı erişim, kişisel veri maskeleme, denetim kayıtları ve sızma testleri.
• Bulut veya kurum içi kurulum: Kurum içi (on-prem) modeller donanım ve işletme yükü getirir; bulut API’ler ise kullanım bazlı tekrarlayan maliyet oluşturur.
• Model kullanım maliyetleri: Sorgu hacmi, bağlam uzunluğu ve seçilen modelin büyüklüğü aylık gideri doğrudan etkiler.
• Destek beklentisi: Mesai içi destek ile kesintisiz izleme arasında önemli fark vardır.

Bu nedenle sağlıklı bir teklif, bir keşif çalışmasından sonra ve varsayımlarıyla birlikte verilmelidir.

Teklifleri nasıl karşılaştırmalısınız?

Farklı firmalardan gelen teklifler çoğu zaman farklı varsayımlara dayanır; bu yüzden yalnızca toplam rakama bakmak yanıltıcıdır. Karşılaştırmayı kolaylaştırmak için:

• Tüm firmalara aynı ihtiyaç tanımını, aynı örnek veri setini ve aynı başarı ölçütlerini iletin.
• Her teklifte kapsam içi ve kapsam dışı işlerin açıkça yazılmasını isteyin.
• Tek seferlik ve tekrarlayan maliyetleri ayrı sütunlarda toplayın; ilk yılın ve sonraki yılların toplam sahip olma maliyetini birlikte değerlendirin.
• Pilot sonunda projeyi durdurma veya yön değiştirme hakkınızın olup olmadığını kontrol edin.
• Teklifte adı geçen ekibin, sözleşme süresince değişip değişmeyeceğini netleştirin.

İlk toplantıda hangi soruları sormalısınız?

• Bizim sektörümüze veya benzer bir kullanım senaryosuna yakın, canlıya alınmış hangi projeniz var? Referansla görüşebilir miyiz?
• Model ve altyapı seçimini hangi kriterlere göre yapıyorsunuz? Bizi belirli bir sağlayıcıya bağlar mısınız?
• Kişisel verileri ve yurt dışına aktarımı KVKK kapsamında nasıl ele alıyorsunuz?
• Pilotun başarı ölçütlerini nasıl tanımlıyor ve raporluyorsunuz?
• Projede kimler, hangi rollerde çalışacak?
• Kaynak kod, prompt’lar ve değerlendirme setleri kime ait olacak?
• Canlıya geçişten sonra destek ve SLA koşullarınız neler?
• Teklifinizde hangi tekrarlayan maliyetler var ve bunları nasıl tahmin ediyorsunuz?

Bu sorulara verilen yanıtların netliği, çoğu zaman teklifteki rakamdan daha fazla bilgi verir.

BrotherhoodIO ile nasıl çalışılır?

BrotherhoodIO, Ankara merkezli bir yapay zeka danışmanlığı ve kurumsal yazılım firmasıdır. Sürece Yapay Zeka Analizi ile başlıyoruz: 30 dakikalık bir görüşmede süreçlerinizi ve verinizi dinliyor, yapay zekanın nerede gerçek değer üretebileceğini ve nerede üretmeyeceğini açıkça konuşuyoruz. Ardından:

• Pilot öncelikli ilerliyor, başarı ölçütlerini sizinle birlikte baştan tanımlıyoruz.
• Tedarikçi bağımsız çalışıyor, bulut ve kurum içi model seçeneklerini ihtiyacınıza göre karşılaştırıyoruz.
• KVKK öncelikli tasarlıyor, veri güvenliğini ve erişim yetkisini mimarinin başına koyuyoruz.
• Kaynak kodu, dokümantasyonu ve eğitimle tam devir sağlıyoruz.

Yapay zeka danışmanlık tekliflerini değerlendiriyorsanız, ihtiyacınızı netleştirmek için yapay zeka analizimizden yararlanabilirsiniz. Bizimle iletişime geçin veya +90 532 380 40 41 numaralı telefondan bize ulaşın; kurumunuz için doğru ilk adımı birlikte belirleyelim.