Proje İçeriği

SUPORT, Türkiye'nin ilk kendi LLM modelinin geliştirildiği bir Agentic AI Projesidir. Açık kaynak kodlu 106 milyar parametreye sahip olan "GLM 4.5 Air" modeli geliştirilerek %96 doğruluk ile Open AI, ChatGPT, Deepseek gibi ticari modellerin çok üzerinde bir doğruluk oranına ve performansa sahiptir.Üniversitenin farklı kullanıcı gruplarına (öğrenci, akademisyen, çalışan) kurumsal bilgi kaynaklarına 7/24, güvenilir ve regülasyonlara uygun şekilde erişim sağlayan yeni nesil bir yapay zekâ asistanıdır. Proje, üniversitenin bilgi yönetim süreçlerini dijitalleştiren ve kurumsal verimliliği artıran bir dönüşüm girişimi olarak tasarlanmıştır. Ortaya çıkan ürün sektör bağımsız şirketler ve kurumlarda kullanılabilecek esneklikte bir veri mimarisine sahiptir. Ticari modeller ile (Open AI, ChatGPT, Deepseek) karşılaştırıldığında soru başına bir Token maliyeti olmadığından aylık maliyet 10 da 1 oranında azdır ve doğruluk oranı %96 ile ticari modellerin %25-30 daha üzerindedir. Bu nedenle de halüsinasyon görme ihtimali %4 seviyesinde oldugundan daha güvenlidir.

Teknik mimari, agentic AI yaklaşımı ile kurgulanmış olup; kullanıcı sorularının doğru, kaynak gösterimli ve denetlenebilir yanıtlarla karşılanmasını garanti eder. Sistem, dört uzman ek ajan takımından oluşmaktadır:
       •        RAG Crew: Üniversite dokümanlarını işleyerek (PDF, Word, mevzuat, yönergeler) vektör veritabanına aktarır ve kullanıcıya dönülecek her yanıtın mutlaka bir kurumsal kaynağa dayanmasını sağlar.
       •        Persona Crew: Kullanıcı rolüne göre bağlamı ve dil tonunu özelleştirir; örneğin bir akademisyene detaylı mevzuat açıklamaları sunarken bir öğrenciye yalın yanıtlar verir.
       •        Integration & Action Crew: SAP, ERP ve SQL tabanlı servislerle entegre çalışarak dinamik verilere ulaşır, süreçsel işlemleri başlatır.
       •        Doc-Gen Crew: Öğrenci veya çalışan dilekçeleri gibi kurumsal belgeleri otomatik olarak üretir.

Çözümün arkasında açık kaynak LLM’ler kurum içi GPU altyapısında çalıştırılmakta, vLLM ile optimize edilmekte ve Langfuse/Grafana ile sürekli gözlemlenebilirlik sağlanmaktadır. Bu sayede hem veri güvenliği en üst düzeyde korunmakta hem de dış servis bağımlılığı ortadan kaldırılmaktadır.

Projenin iş değeri üç başlıkta öne çıkar:
       1.        Verimlilik ve Operasyonel Yükün Azaltılması: Öğrenci işleri, insan kaynakları ve akademik birimlere yöneltilen yüzlerce tekrar eden sorunun self-servis çözüme kavuşmasıyla iş yükü azalmakta, personel stratejik işlere odaklanabilmektedir. ilk 1 aylık ölçümlerde elde deilen verimlilik oranı %50'nin üzerinde ve aylık tasarruf miktarı da 2 Milyon TL; yıllık tasarruf miktarı 24 Milyon TL'dir.
       2.        Bilgiye Erişimde Hız ve Tutarlılık: Kullanıcılar, mevzuat veya dokümanlarda uzun aramalar yapmak yerine saniyeler içinde yanıt alabilmekte, yanlış bilgilendirme riski ortadan kalkmaktadır.
       3.        Sürdürülebilir Dijital Dönüşüm: Yeni belge veya politika eklendiğinde mimari hızla genişleyerek yeni senaryoları destekleyebilmekte, böylece proje tek seferlik bir uygulama değil, kurumsal ölçekte sürekli gelişen bir dijital asistan platformu haline gelmektedir.
4. Kişiselleştirme: Bu sayede kullanan kişileri rol bazlı tanıyarak istenilen bilgiyi kişi bazlı özelliştirmiş biçimde getirir. Ör: yıllık izin miktarının kişinin kıdemi ve kalan izin sayısına göre.

Devam eden süreçte eğitim asistanı olarak hocaların derslerde kullanabilecekleri bir model tasarlanmaktadır. 
    •    İlk 1 aylık ölçümlerde elde deilen verimlilik oranı %50'nin üzerindedir.
    •    Aylık tasarruf miktarı da 2 Milyon TL; yıllık tasarruf miktarı 24 Milyon TL'dir. 
    •    Ölçülen memnuniyet oranı %99'dur. 
    •    Bilgiye ulaşma hızında ortalama %150 'lik bir artış sağlanmıştır. 
 

Projenin Amacı

Bu proje, yalnızca mevcut süreçleri iyileştirmekle kalmayıp Sabancı Üniversitesi’nde yeni bir dijital hizmet katmanı yaratmaktadır. Bir yandan, öğrenciler, akademisyenler ve çalışanların sıkça ihtiyaç duyduğu bilgilere erişim süreçlerini radikal biçimde hızlandırıp kolaylaştırmakta; diğer yandan üniversitenin bilgi yönetimine akıllı, kişiselleştirilmiş ve sürekli öğrenen bir yapay zekâ asistanı katmanı eklemektedir.

Süreç iyileştirme boyutunda:
       •        İnsan Kaynakları, Öğrenci İşleri ve Akademik İşler gibi birimlere yöneltilen tekrar eden sorulara otomatik yanıt verilmesi sayesinde operasyonel yük azalmakta, personel daha stratejik işlere odaklanabilmektedir.
       •        Kurumsal mevzuat, yönetmelik ve ders içeriklerine erişim süresi dakikalardan saniyelere inmektedir.
       •        Yanıtların tutarlı ve regülasyonlara uygun olması, yanlış bilgilendirme riskini ortadan kaldırmaktadır.

Yeni hizmet boyutunda ise:
       •        Üniversite tarihinde ilk kez tüm kullanıcı gruplarının erişebildiği, agentic AI tabanlı kurumsal bir dijital asistan devreye alınmaktadır.
       •        Bu asistan, yalnızca bilgiye erişim sağlamakla kalmayıp; dilekçe oluşturma, belge hazırlama ve kurumsal sistemlerle entegrasyon yoluyla işlem başlatma gibi yeni fonksiyonlarla üniversiteye özgün bir hizmet sunmaktadır.
       •       Kişiselleştirme ile rol bazlı öğrenci, çalışan, akademisyeni tanır ve sistemdeki bilgilerine göre (yaş, kıdem, vb) kişiye özgü cevaplar verir.
       •        Açık kaynak LLM’in gelişitirlmesi ile Türkiye'de ki ilk projedir. Kurum içinde barındırılması sayesinde, güvenlik ve gizlilik odaklı bir yapay zekâ hizmeti yaratılmıştır.

Sonuç olarak proje, hem mevcut süreçleri dönüştürmekte hem de Sabancı Üniversitesi’nin dijital dönüşüm yolculuğunda kalıcı bir yenilikçi hizmet platformu inşa etmektedir.

Proje içindeki en büyük inovasyon nedir? (yeni bir teknoloji veya var olan teknolojinin farklı kullanımı gibi. IOT, M2M, AI vb.)

Projenin en büyük inovasyonlarından biri, agentic AI mimarisinin Sabancı Üniversitesi’nin özgün bilgi ekosistemine uyarlanarak kurumsal ölçekte hayata geçirilmiş olmasıdır. Bu yaklaşım, kullanıcı isteklerini karşılamada yetersiz kalan klasik chatbot’ların ötesine geçerek çok-ajanlı, kaynak odaklı ve güvenlik regülasyonlarına tam uyumlu bir yapıyı üniversite ortamında ilk kez hayata geçirmiştir. Diğer büyük inovasyon ise Türkiye'nin ilk kendi LLM modelinin geliştirildiği bir Agentic AI Projesidir. Açık kaynak kodlu 106 milyar parametreye sahip olan "GLM 4.5 Air" modeli geliştirilerek %96 doğruluk ile Open AI, ChatGPT, Deepseek gibi ticari modellerin çok üzerindedir.

Teknik açıdan inovasyon:
       •        Çok-ajanlı mimari: RAG Crew, Persona Crew, Integration & Action Crew ve Doc-Gen Crew’den oluşan ekip yapısı, LLM’in tek başına sağlayamayacağı işlevleri görev bazlı olarak dağıtarak hataları en aza indirmekte, güvenilirlik ve ölçeklenebilirlik sağlamaktadır.
       •        Halüsinasyon kontrolü: Yanıtların yalnızca kurumsal metin tabanlı kaynaklardan üretilmesini zorunlu kılan RAG yapısı ve güven puanı mekanizmaları, yapay zekâ sistemlerinde sık görülen “yanlış/uydurma bilgi” sorununu minimize etmektedir.
       •        Açık kaynak ve kurum içi altyapı: Tüm modelleme sürecinin açık kaynak LLM’ler ile kurum içi GPU altyapısında çalıştırılması, regülasyon uyumu, veri güvenliği ve üçüncü taraf bağımlılıklarının ortadan kaldırılması açısından yenilikçi bir yaklaşımdır.
       •        Sürdürülebilir genişleyebilirlik: Yeni senaryoların eklenmesi yalnızca kaynak dokümanların sisteme yüklenmesiyle mümkün hale getirilmiştir. Böylece proje, bir “ürün” yerine dinamik bir dijital asistan platformu haline gelmiştir.

İş değeri açısından inovasyon:
       •        Sabancı Üniversitesi için bu proje, sadece bilgi erişimini kolaylaştıran bir araç değil, aynı zamanda üniversite genelinde bilgi akışını demokratikleştiren ve dijital dönüşümü hızlandıran stratejik bir inovasyondur.
       •        Farklı kullanıcı gruplarına rol bazlı, kişiselleştirilmiş ve tutarlı yanıtlar verebilmesi, klasik chatbot çözümlerinden ayrışmasını sağlamaktadır.
       •        Üniversitenin çağrı merkezi, idari birimler ve öğrenci işleri gibi yoğun temas noktalarındaki iş yükünü azaltarak hem operasyonel verimlilik hem de kullanıcı memnuniyeti açısından çarpan etkisi yaratmaktadır.

Sonuç olarak, bu proje Türkiye’de 

Proje kurum içindeki hangi bölüme fayda sağlamıştır?(satış, pazarlama, finans, İK, IT, Üretim, Planlama, Satın alma, Lojistik Müşteri İlişkileri gibi)

Tüm üniversite geneline fayda sağlamıştır. Ortalama 23 İdari departman, 3 fakülte ve 11 Akademik departman

Projenin hayata geçirilmesi konusunda üst yönetimin desteğini tam olarak alabildiniz mi?

Evet. Üst Yönetim en başta her konudan desteğini sağlanıştır ve Türkiye'de bir ilki yapma konusunda desteklemiştir.

Proje sonunda ortaya çıkan sonuçları analiz edebildiniz mi? Rakamsal verilerle ifade eder misiniz?(ROI, maliyetlerde yüzdesel azalma, üretim süresinde azalma, hata payının düşmesi vs.)

    •     ilk 1 aylık ölçümlerde elde deilen verimlilik oranı %50'nin üzerindedir.
    •    Aylık tasarruf miktarı da 2 Milyon TL; yıllık tasarruf miktarı 24 Milyon TL'dir. 
    •    Ölçülen memnuniyet oranı %99'dur. 
    •    Bilgiye ulaşma hızında ortalama %150 'lik bir artış sağlanmıştır. 

Sabancı Üniversitesi, yalnızca ticari API'lere güvenmek yerine şirket içi LLM mimarisini kullanarak, Üretken Yapay Zeka operasyonlarında yaklaşık %85'lik bir maliyet tasarrufu sağladı. UAT verilerine göre, 604 sorgu, soru başına 0,20 ABD doları tutarında bir maliyet oluşturdu; bu da 4.000 aktif kullanıcı için ticari LLM API'leri kullanılarak tahmini aylık 33.000 ila 78.000 ABD doları tutarında bir harcamaya denk geliyor. Şirket içi model, bu maliyeti ayda yaklaşık 5.600 ABD dolarına düşürerek, daha yüksek yanıt doğruluğu (İK senaryolarında %97'ye kadar) sağlarken maliyet verimliliğinde altı kat artış sağladı.
SuPort Yapay Zeka Asistanı, üniversite çalışanlarının günlük verimliliğini ve deneyimini önemli ölçüde iyileştirdi. İK, Öğrenci İşleri ve Akademik birimler genelinde tekrarlayan idari sorguların otomatikleştirilmesiyle, personel iş yükünü %40 ila %50 oranında azaltıldı ve çalışanların daha değerli analitik ve stratejik görevlere odaklanmaları sağlandı. Dahili bilgi talepleri için ortalama yanıt süresi birkaç dakikadan 10 saniyenin altına düşürülerek departmanlar arası üretkenlik ve iş birliği artırıldı. Pilot kullanıcılardan alınan ilk geri bildirimler, sistemin doğruluğu ve yanıt verme hızı konusunda %90 memnuniyet oranına işaret ederek, Agentic AI'nın hem operasyonel verimliliği hem de çalışan katılımını nasıl dönüştürebileceğini gösterdi.

SuPort, Sabancı Üniversitesi'nde tamamen yeni bir hizmet katmanı sundu: Öğrencilerin, akademisyenlerin ve personelin doğru kurumsal bilgilere anında erişmesini ve idari süreçleri otonom olarak başlatmasını sağlayan, 7/24 Agentic AI destekli bir dijital asistan. Platform, bilgi alma süresini dakikalardan saniyelere indirdi, self servis çözüm oranlarını %70'in üzerinde artırdı ve manuel yanıtlardan kaynaklanan gecikmeleri ortadan kaldırdı. Modüler, çoklu aracı mimarisi, yeni senaryoların haftalar yerine saatler içinde devreye alınmasını sağlayarak hizmet sunum döngüsünü %80'e kadar kısalttı.

Projenizde şirket içinden kaç kişi aktif olarak görev almıştır? Ekip birimleri hakkında kısaca bilgi verir misiniz?

Sabancı Üniversitesi’nden 105 kişi, Digital Brain’den 5 (2 Platform Engineer, 3 LLM Engineer) kişilik proje ekibi aktif olarak rol almıştır.

Projenizde (varsa)işbirliği kurduğunuz veya destek aldığınız bilişim şirketlerini belirtiniz.

Digital Brain Teknolojileri

Proje sırasında kullandığınız ve spesifik önemi olan markaları (varsa) belirtiniz. (Yazılım veya donanım markaları)

Bulunmamaktadır. Açık kaynak kodludur