Proje İçeriği

Projemiz, Ar-Ge ve inovasyon ekosisteminin en kritik ve karmaşık süreçlerinden biri olan hibe başvuru hazırlığını, yapay zeka (AI) gücüyle dönüştüren yenilikçi bir platformdur. Python ve React teknolojileriyle geliştirdiğimiz bu uygulama, danışmanlarımızın saatler süren manuel analiz ve metin yazım süreçlerini optimize ederek, başvuru kalitesini ve başarı oranını artırmayı hedeflemektedir.

Platformun işleyişi şu adımlardan oluşur:

1. Akıllı Kılavuz Analizi: Sistem, TÜBİTAK, KOSGEB gibi kurumların yayınladığı onlarca sayfalık karmaşık proje başvuru kılavuzlarını ve çağrı metinlerini saniyeler içinde analiz eder. Doğal Dil İşleme (NLP) modellerimiz, bu dokümanlardaki temel beklentileri, puanlama kriterlerini, anahtar kelimeleri ve teknik gereksinimleri ayrıştırarak yapılandırılmış bir veri setine dönüştürür.
2. Proje Fikri Değerlendirmesi: Danışmanlarımız, üzerinde çalıştıkları proje fikrinin özetini veya taslak metinlerini sisteme yükler.
3. Karşılaştırmalı Uyum Analizi ve Öneri Üretimi: Yapay zeka motorumuz, analiz edilen kılavuz beklentileri ile kullanıcı tarafından girilen proje metnini anlamsal düzeyde karşılaştırır. Bu analizin sonucunda sistem;
   • Proje metninin çağrı metniyle uyum skorunu hesaplar.
   • Metnin güçlü yönlerini (örneğin, yenilikçilik vurgusunun iyi yapıldığı bölümler) belirler.
   • Metnin zayıf veya eksik yönlerini (örneğin, pazar analizi bölümünün yetersizliği) tespit eder ve bu bölümlerin nasıl iyileştirilebileceğine dair somut metin önerileri sunar.
   • Başvuruda risk teşkil edebilecek (örneğin, bütçe-iş paketi uyumsuzluğu gibi) noktaları işaretler.

Kısacası bu proje, danışmanlarımıza sadece bir yazım aracı değil, aynı zamanda başvuru sürecinin her aşamasında onlara yol gösteren, stratejik içgörüler sunan akıllı bir Ar-Ge asistanı olarak hizmet vermektedir.

Projenin Amacı

Bu proje, doğrudan pazara sunulmak ve müşterilerimize katma değer sağlamak amacıyla yeni ve yenilikçi bir hizmet yaratmak hedefiyle geliştirilmiştir. Geleneksel Ar-Ge danışmanlık modelimiz, büyük ölçüde uzmanlarımızın tecrübesine ve manuel analiz yeteneklerine dayanıyordu. Bu proje ile danışmanlık hizmetlerimizin dijital dönüşümünü gerçekleştirerek, hizmet sunum modelimizi temelden değiştirdik.

Yarattığımız bu yeni hizmetin getirdiği temel farklar şunlardır:

• Veriye Dayalı Danışmanlık: Sezgisel yaklaşımlar yerine, yapay zeka analizine dayalı objektif ve somut verilerle danışmanlık hizmeti sunmaya başladık. Bu, müşterilerimize sunduğumuz önerilerin güvenilirliğini ve isabet oranını artırdı.
• Rekabetçi Farklılaşma: Bizi pazardaki diğer danışmanlık firmalarından ayıran, teknoloji odaklı ve inovatif bir kimlik kazandık. Bu platform, kurumumuzun yapay zeka tabanlı ürün portföyünü genişleten stratejik bir hamle olmuştur.

Dolayısıyla, bu proje mevcut bir süreci iyileştirmenin çok ötesinde, iş modelimizi zenginleştiren ve geleceğe taşıyan yeni nesil bir dijital danışmanlık hizmetidir

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

Projemizin en büyük inovasyonu, statik ve karmaşık yapıdaki resmi çağrı kılavuzlarını dinamik ve etkileşimli bir "danışman" haline getirmesidir. Geleneksel yaklaşımda, bir danışman kılavuzu okur, yorumlar ve kendi tecrübesine göre proje metnini şekillendirir. Bizim inovasyonumuz ise bu süreci otomatize ederek yapay zekayı doğrudan denkleme dahil eder.

Bu çığır açan yaklaşımın temel taşları:

1. Dinamik Kriter Eşleştirme: Sistemimiz, "Bu proje teknolojik olarak ne kadar yenilikçi?" gibi soyut bir beklentiyi, proje metni içindeki spesifik cümleler ve anahtar kelimelerle anlamsal olarak eşleştirir. Yapay zeka, sadece kelime bazlı bir kontrol yapmakla kalmaz, cümlenin bağlamını ve niyetini anlayarak bir uyum analizi gerçekleştirir.
2. Açıklanabilir AI (Explainable AI) ile Öneri Sunma: Platformumuz, "Bu bölüm zayıf" gibi genel bir yorum yapmak yerine, neden zayıf olduğunu ve nasıl güçlendirilebileceğini açıklayan öneriler sunar. Örneğin, "Ticarileşme potansiyeli bölümünde pazar büyüklüğü verileri eksik. Rakip analizine dayalı olarak şu pazar verilerini ekleyebilirsiniz: [...]" gibi aksiyona dönüştürülebilir ve açıklayıcı geri bildirimler üretir. Bu özellik, kullanıcıya kara kutu bir sonuç sunmak yerine, onu eğitir ve yönlendirir.
3. Risk Tespiti ve Önleyici Rehberlik: Sistem, başvurularda sıkça yapılan hataları (örneğin, iş paketleri ile hedeflenen çıktılar arasındaki mantıksal kopukluklar) proaktif olarak tespit eder. Bu, başvurunun değerlendirme aşamasında elenmesine neden olabilecek kritik riskleri önceden belirleyerek danışmanı uyarır.

Bu bütünsel yapı, projemizi bir metin analiz aracından, stratejik bir başvuru optimizasyon platformuna dönüştüren en temel inovasyondur.

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

Proje, kurum içinde sinerji yaratarak birden fazla departmanın iş süreçlerine değer katmıştır: • Ar-Ge Danışmanlık Birimi (Ana Faydalanıcı): Bu birim, projenin en birincil faydalanıcısıdır. Danışmanlar, günlük operasyonlarında proje hazırlık süreçlerini hızlandırmış, başvuru kalitesini artırmış ve daha fazla projeyi daha kısa sürede yönetme kapasitesine ulaşmıştır.

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

Evet, kesinlikle. Bu proje, kurumumuzun dijitalleşme ve yapay zeka teknolojilerini iş süreçlerine entegre etme yönündeki stratejik vizyonunun bir yansımasıdır. Bu nedenle, proje fikri ortaya çıktığı andan itibaren üst yönetimin tam desteğini almıştır. Üst yönetimimiz, projenin sadece operasyonel bir verimlilik aracı olmakla kalmayıp, aynı zamanda kurumumuza pazarda rekabet avantajı sağlayacak yenilikçi bir hizmet potansiyeli taşıdığını görmüş ve projenin hayata geçirilmesi için gerekli tüm kaynakları ve stratejik yönlendirmeyi sağlamıştır.

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

Evet, projenin kullanıma sunulmasının ardından hem kantitatif hem de kalitatif metriklerle detaylı analizler gerçekleştirdik. Elde ettiğimiz sonuçlar, projenin hedeflerine ulaştığını ve danışmanlık süreçlerimize somut faydalar sağladığını net bir şekilde göstermektedir.

• Operasyonel Verimlilik: Danışmanlarımızın bir proje başvurusunun ilk taslağını hazırlama ve revize etme sürelerinde belirgin bir hızlanma ölçümledik. Özellikle kılavuz analizi ve metin uyumlaştırma gibi zaman alıcı görevler otomatize edildiği için, danışmanlarımız daha stratejik ve yaratıcı kısımlara odaklanabildi.
• Başvuru Kalitesinde Artış: Kullanıcılarımızdan aldığımız geri bildirimler, sistemin önerileriyle hazırlanan proje metinlerinin daha yapılandırılmış, tutarlı ve kılavuzun beklentilerine tam uyumlu hale geldiğini doğrulamaktadır. Özellikle farklı danışmanlar tarafından hazırlanan metinler arasında bir kalite standardizasyonu sağlandı.
• Risk Minimizasyonu: Sistemin proaktif uyarıları sayesinde, başvurularda gözden kaçabilecek kritik hataların ve eksikliklerin önlenmesinde önemli bir başarı elde edildi.
• Kullanıcı Memnuniyeti ve Benimseme: Danışmanlarımız, sistemi sadece bir araç olarak değil, kendilerine yol gösteren bir "rehber" olarak benimsediler. Özellikle karmaşık ve uzun kılavuzlarla çalışırken sistemin sağladığı özet ve analiz desteğinin işlerini büyük ölçüde kolaylaştırdığını ifade ettiler.

Bu sonuçlar, projenin danışmanlık süreçlerimizi daha verimli, kaliteli ve standart hale getiren başarılı bir yatırım olduğunu kanıtlamıştır.

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

Projenin geliştirme süreci, her biri kendi alanında uzman ve yüksek motivasyonlu 3 kişilik bir teknik ekip tarafından yürütülmüştür. Ekip üyelerimiz ve uzmanlık alanları şöyledir: • 2 Yazılım Geliştirici (Python & React): Bir geliştirici, Python tabanlı arka uç (backend) mimarisini, veri işleme ve NLP entegrasyonlarını yönetirken; diğer geliştirici ise React tabanlı kullanıcı arayüzünü (frontend) tasarlayıp geliştirerek sezgisel bir kullanıcı deneyimi yaratmıştır. • 1 Yapay Zeka Model Tasarımcısı: Projenin kalbinde yer alan yapay zeka modellerinin tasarlanması, eğitilmesi, Azure OpenAI servisleri ile entegrasyonu ve metin analizi algoritmalarının optimizasyonundan sorumlu olmuştur.

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

Sistem Global Bilgi Teknolojileri ve Dijital Operasyonlar

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

Projemiz, modern ve güçlü bir teknoloji yığını (stack) üzerine inşa edilmiştir. Kullandığımız temel teknolojiler ve platformlar şunlardır: • Python: Projenin arka uç (backend) tarafında, özellikle veri işleme, doğal dil işleme (NLP) kütüphaneleri ve yapay zeka algoritmalarının geliştirilmesi için kullanılmıştır. • React: Kullanıcılarımıza dinamik, hızlı ve etkileşimli bir web arayüzü sunmak için tercih ettiğimiz modern JavaScript kütüphanesidir. • Azure OpenAI Service: Metin anlama, özetleme, karşılaştırma ve yeni metin üretme gibi karmaşık yapay zeka görevlerini yerine getirmek için kullandığımız, projenin beynini oluşturan bulut tabanlı servistir.