Kurumsal yapay zekâ üzerine saha notları.
Yöntemden çok söylem dolaşıyor. Temellerden ölçüme, araçlardan benimsemeye; sahadan çıkan, veriyle desteklenen yazılar.
Finansta yapay zekâ: hangi görev, hangi sınır?
Finansta yapay zekânın karşılığı görev bazlıdır. Metin işi, sayı işi ve karar işi ayrımı; kopyalanabilir prompt'lar ve doğrulama disiplini.
Hukukta yapay zekâ: kurumsal hukuk biriminde hangi görev, hangi sınır?
Kurumsal hukuk biriminde yapay zekânın karşılığı görev bazlıdır: sözleşme okuma, riskli madde işaretleme, mevzuat taraması. Sınırlar, hazır prompt'lar ve uydurma emsal riski.
ChatGPT nasıl kullanılır? Kurumsal işte verimli ve güvenli kullanım
ChatGPT'yi açmak kolay; işinizde tutarlı sonuç almak alışkanlık ister. Ücretsiz hesap ve plan katmanlarından istem kurmaya, iş kullanımlarından veri güvenliğine; ChatGPT'yi kurumsal işte verimli ve güvenli kullanmanın çerçevesi.
Claude AI nedir? Anthropic'in asistanına kurumsal bakış
Claude, Anthropic'in yapay zekâ asistanı ve model ailesinin ortak adı. Ne olduğunu, neyi iyi yaptığını, kurumsal planlarını ve Claude Code ile agentic tarafını araç bağımsız bir gözle anlatıyoruz.
Güncel yapay zekâ uygulamaları: neler yapılabilir?
Yapay zekâ ile bugün neler yapılabilir? İçerik üretiminden agentic akışlara güncel uygulamaların envanteri: dört kalıp, somut örnekler ve listeden sonuca giden yol.
Yapay zekâ geleceğimizi nasıl etkileyecek?
Kimse geleceği kesin bilmiyor; ama etki mekanizması bugünden okunuyor. Yapay zekânın işi ve iş gücünü nasıl değiştirdiğine dair kehanetsiz, görev temelli bir okuma çerçevesi.
Yapay zekâ nedir, şirketler ne için kullanır?
Yapay zekâ, insan bilişine dayanan görevleri yazılıma taşıyan sistemlerin genel adıdır. Tanımı iş dünyasının penceresinden ele alıyoruz: türleri, kurumsal kullanım amaçları ve sınırları.
Kurumsal yapay zekâ neden pilotta kalıyor?
Yapay zekâ pilotlarının çoğu etkileyici bir demoyla başlar, üretime geçmeden söner. Aradaki farkı yaratan teknoloji değil, benimseme tasarımıdır. İşte nedenleri ve üretime geçiren yöntem.
Büyük dil modeli (LLM) gerçekte nasıl çalışır?
Bir dil modeli metni okumaz; her adımda bir sonraki token'ı tahmin eder. Token, embedding, attention ve transformer katmanlarını sırayla açıyoruz.
Prompt örnekleri: işe göre kopyalanabilir şablonlar
İyi prompt örneği, kopyalanacak bir metin değil, uyarlanacak bir kalıptır. Beş gerçek iş görevinde zayıf istemi işe oturan bir isteme çeviriyor, şablonu ekibe devrediyoruz.
En pahalı adım, yanlış yerden başlamaktır.
Kurumsal yapay zekâda çoğu bütçe, yanlış ilk adımda erir. Doğru başlangıç noktası kurumdan kuruma değişir; 30 dakikalık ücretsiz keşif görüşmesi sizinkini netleştirir.