Proje İçeriği

Elor Holding olarak farklı iş birimlerimizde her gün önemli miktarda operasyonel veri üretiyoruz. Ancak bizim için asıl konu verinin varlığı değil, ihtiyaç duyulan anda doğru kişinin doğru veriye ne kadar hızlı ve güvenilir biçimde ulaşabildiğiydi.

Özellikle üretim, stok, finans, satın alma ve satış gibi karar hızının kritik olduğu alanlarda yöneticilerin ve iş birimlerinin ihtiyaç duyduğu bilgiye ulaşması; hazır raporlara, teknik ekiplere veya yeni sorguların hazırlanmasına bağlı kalabiliyordu.

Bazı veri ve rapor taleplerinin sonuçlanması ortalama 5 iş gününü bulabiliyordu.

 

Bu ihtiyaca çözüm ararken DBTalk ile tanıştık.

DBTalk ile projeye ilk günden beş kritik iş alanını kapsayacak şekilde başladık:

• Üretim Agent
• Stok Agent
• Finans Agent
• Satın Alma Agent
• Satış Agent

Mart 2026 itibarıyla canlı kullanıma aldığımız yapı yaklaşık 25 aktif kullanıcıya ulaştı ve bugün sistem üzerinden aylık yaklaşık 2.000 doğal dil sorgusu gerçekleştiriliyor.

 

Bugün çalışanlarımız teknik sorgu bilgisine ihtiyaç duymadan kendi iş dilleriyle kurumsal veriye soru sorabiliyor ve daha önce günlerle ölçülebilen bazı bilgi ihtiyaçlarının cevabına 30 saniye ile 1 dakika içerisinde ulaşabiliyor.

 

Bizim açımızdan DBTalk’ın en yalın tanımı ise şu:

“Dertsiz, kavgasız, 7/24 çalışan bir ekip arkadaşı.”

1. Hangi Problemden Yola Çıktık?

Kurumsal yapılarda veri çoktur; ancak veriye erişim her zaman aynı ölçüde kolay değildir.

Elor Holding’de de farklı operasyonlarımızdan sürekli veri üretilmesine rağmen yeni bir bilgi ihtiyacı ortaya çıktığında zaman zaman şu süreç yaşanıyordu:

İş birimi bir bilgiye ihtiyaç duyuyor → ilgili rapor aranıyor → rapor yeterli değilse teknik ekipten destek isteniyor → sorgu hazırlanıyor → sonuç kontrol ediliyor → bilgi iş birimine ulaştırılıyordu.

Bu süreç bazı durumlarda ortalama 2 iş gününe kadar uzayabiliyordu.

 

Sorunumuz verinin olmaması değildi.

Sorunumuz, veri ile karar arasındaki mesafeydi.

Bir satış yöneticisinin satış verisine, finans ekibinin finansal gerçekleşmelere, satın alma ekibinin tedarik verilerine veya üretim tarafının operasyonel verilere erişebilmek için teknik süreçleri beklemek zorunda olmadığı bir yapı oluşturmak istedik.

Aynı zamanda IT ve teknik ekiplerin zamanının önemli bir bölümünün tekrarlayan veri ve rapor taleplerini karşılamak yerine daha yüksek katma değerli teknoloji projelerine ayrılmasını hedefledik.

Bu nedenle kendimize şu soruyu sorduk:

“Bir yönetici, veritabanını veya SQL’i bilmeden kendi verisiyle doğrudan konuşabilse ne değişirdi?”

DBTalk projesinin çıkış noktası bu soru oldu.

2. Çözüm Arayışı ve DBTalk ile Tanışmamız

İhtiyacımız yalnızca yapay zekâ kullanan yeni bir araç değildi.

Aradığımız çözümün üç temel şartı vardı:

Kolay olmalıydı

İş kullanıcılarının teknik bilgiye ihtiyaç duymadan kullanabilmesi gerekiyordu.

DBTalk öncesinde, bu ihtiyacı karşılamak için farklı raporlama araçlarını araştırmıştık. Yaptığımız değerlendirmelerde, bu alternatif araçlardan biriyle ilerlememiz halinde hedeflediğimiz raporlama projesinin yaklaşık 1 yıl süreceğini öngörüyorduk. Bu nedenle yalnızca çözümün fonksiyonel yeterliliği değil, projenin ne kadar sürede hayata geçirilebileceği de bizim için önemli bir değerlendirme kriteriydi. DBTalk ile projenin 1. Ayında canlıya geçip firmamız içerisinde yaygınlaştımaya başladık.

 

Güvenilir olmalıydı

Kurumsal karar süreçlerinde yapay zekânın gerçek verinin dışında cevap üretmesi kabul edilebilir değildi.

Güvenli olmalıydı

Kurumsal verilerimizi kontrolsüz biçimde dış yapay zekâ servisleriyle paylaşan bir model bizim için uygun değildi.

DBTalk’ın yaklaşımını bu noktada değerlendirdik.

Kullanıcı doğal dilde sorusunu soruyor; DBTalk soruyu ilgili iş alanının veri modeli içerisinde değerlendiriyor, gerekli sorguyu oluşturuyor ve cevabı doğrudan kurumsal veritabanındaki sonuçlardan üretiyor.

Böylece yapay zekâyı kurumsal verinin yerine geçen bir çözüm olarak değil, çalışan ile kurumsal veri arasında kontrollü bir erişim katmanı olarak konumlandırdık.

Bu erişim katmanını güvenli, hızlı ve kurumsal erişim kurallarıyla uyumlu şekilde kurguladık.

3. 5 Agent ile Başladık, Test Ettik ve Yaygınlaştırdık

Projeye ilk günden beş ana iş alanını kapsayacak şekilde; Üretim, Stok, Finans, Satın Alma ve Satış olmak üzere 5 agent ile başladık.

Mart 2026’da canlı kullanıma başladık.

 

DBTalk ile çalışmaya başladıktan sonra ise süreç çok daha hızlı ilerledi. Alternatif raporlama araçlarından biriyle ilerleseydik yaklaşık 1 yıl süreceğini öngördüğümüz raporlama projesinde, DBTalk ile ilk ay içinde canlıya geçtik ve ürünü gerçek kullanıcılarla kullanmaya başladık.

 

Bu beş agent’ı aynı anda tüm organizasyona açmak yerine, sırayla devreye aldık; her birini gerçek şirket verileri ve gerçek kullanıcı soruları üzerinden test ederek kontrollü biçimde canlı kullanıma taşıdık.

Amacımız yalnızca başarılı bir teknoloji demosu görmek değildi.

Asıl görmek istediğimiz şuydu:

Günlük iş hayatında gerçekten sorulan sorulara doğru, hızlı ve güvenilir şekilde cevap verebiliyor muyuz?

Agent’ların günlük iş hayatında değer ürettiğini gördükçe, kullanımı şirket içinde kullanıcı bazında yaygınlaştırmaya başladık.

Bu yaygınlaştırma bugün de devam ediyor; aynı zamanda DBTalk’ı organizasyonumuzun diğer yapılarına ve yeni kullanım senaryolarına yaymak üzere çalışıyoruz.

Bugün DBTalk, Elor Holding bünyesinde beş farklı uzmanlık alanına ayrılmış agent yapısıyla çalışıyor ve bu yapı şirket içinde giderek daha fazla kullanıcıya ulaşıyor.

Üretim Agent

Üretim süreçlerine ilişkin operasyonel verilerin doğal dille sorgulanmasını sağlar.

Kullanıcılar üretim gerçekleşmeleri, dönemsel karşılaştırmalar, ürün veya üretim bazındaki performans gibi yetkileri dahilindeki verilere doğrudan soru sorabilir.

Stok Agent

Stok miktarları, ürün hareketleri ve stok durumları konusunda hızlı görünürlük sağlar.

Böylece stokla ilgili yeni bir bilgi ihtiyacında ayrı bir rapor hazırlanmasını beklemek yerine mevcut veriye doğrudan ulaşılabilir.

Finans Agent

Yetkili kullanıcıların finansal veriler üzerinde doğal dille sorgulama yapabilmesini sağlar.

Dönemsel karşılaştırmalar ve finansal gerçekleşmelere ilişkin sorular daha hızlı cevaplanabilir hale gelir.

Satın Alma Agent

Satın alma ve tedarik süreçleriyle ilgili kurumsal veriye doğal dille erişim sağlar.

Tedarikçi, sipariş ve satın alma hareketlerine ilişkin analizlerin ihtiyaç anında yapılabilmesini hedefler.

Satış Agent

Satış performansı, müşteri, ürün ve dönem bazındaki satış verilerinin doğal dille sorgulanabilmesini sağlar.

Böylece satış tarafında yeni bir soru ortaya çıktığında mevcut standart raporların sınırları içerisinde kalmak yerine kullanıcı kendi sorusunu oluşturabilir.

Bugün bu beş agent toplamda yaklaşık 25 aktif kullanıcı tarafından kullanılıyor ve sistem üzerinde aylık yaklaşık 2.000 soru/sorgu gerçekleştiriliyor.

 

Bu rakam bizim için yalnızca kullanım sayısını değil, sistemin günlük operasyonların gerçek bir parçası haline gelmeye başladığını gösteriyor.

Tek bir genel amaçlı yapay zekâ yerine, kurumun farklı fonksiyonlarına özel çalışan veri uzmanları oluşturduk.

4. Projenin En Önemli Yenilikçi Yönü

Projeyi bizim için yenilikçi yapan nokta yalnızca doğal dille veri sorgulayabilmek değil.

Asıl değişim:

Kurumsal veriye erişim modelinin dönüşmesi.

Klasik yapıda kullanıcı, hazırlanmış raporların kendisine sunduğu soruların cevaplarını görebilir.

DBTalk ile kullanıcı artık yalnızca kendisine sunulan raporu tüketmiyor.

Kendi sorusunu soruyor.

Bu durum BI ve raporlama sistemlerinin yerine geçmekten ziyade onları tamamlayan yeni bir veri erişim katmanı oluşturuyor.

Örneğin bir yöneticinin aklına toplantı sırasında daha önce raporlanmamış yeni bir soru geldiğinde, bunun için yeni bir rapor veya teknik sorgu talebi oluşturması gerekmiyor.

Soruyu kendi iş diliyle sorabiliyor.

Daha önce bazı durumlarda ortalama 2 iş günü sürebilen bilgiye erişim süreci, DBTalk ile belirli kullanım senaryolarında 30 saniye ile 1 dakika seviyesine kadar düşebiliyor.

 

Bu yaklaşım veriye erişimi teknik ekiplerin uzmanlığından koparmadan, teknik bağımlılığı azaltıyor.

5. Yapay Zekâ Kullanırken Bizim İçin En Kritik Konu: Güven

Kurumsal dünyada yapay zekâ kullanımındaki en önemli sorunlardan birinin güven olduğunu düşünüyoruz.

Bir sistemin çok hızlı cevap vermesi tek başına yeterli değil.

Cevabın hangi veriye dayandığını bilmemiz gerekiyor.

Bu nedenle DBTalk projesinde iki prensibi özellikle önemsiyoruz.

Kurumsal veri yapay zekâ ile paylaşılmıyor

Elor Holding açısından şirket verilerinin güvenliği kritik öneme sahip.

DBTalk’ın çalışma modelinde kurumsal veri yapay zekâ modeline gönderilmez.

Yapay zekâ, verinin kendisini görerek cevap üretmez. Kullanıcının sorusunu anlamlandırmak ve gerekli sorgulama sürecini oluşturmak için kullanılır; kurumsal veri kendi güvenlik sınırları içerisinde kalır.

Bu ayrım bizim için projenin en kritik unsurlarından biridir.

Çünkü yapay zekânın sunduğu hızdan yararlanırken:

Verimizin kontrolünü kaybetmek istemiyoruz.

DBTalk ile yapay zekâyı veriye açmak yerine, yapay zekâyı güvenli ve kontrollü bir sorgulama mekanizmasının parçası haline getirdik.

Halüsinasyon yerine gerçek veri

Genel amaçlı üretken yapay zekâ sistemlerinde model, öğrendiği bilgiler doğrultusunda olası bir cevap üretebilir.

Kurumsal veri dünyasında ise “olası cevap” bizim için kabuledilebilir değildir.

Biz yaratıcı bir cevap değil:

Doğru cevabı istiyoruz.

DBTalk’ın yaklaşımında yanıt kurumsal veritabanındaki gerçek sorgu sonucuna dayanır.

Sistemden:

“Bana mantıklı görünen bir cevap ver.”

demiyoruz.

Şunu söylüyoruz:

“Veri ne diyorsa onu getir.”

Bu nedenle projenin temel prensiplerinden biri:

“Bilmiyorsa üretmesin; veri ne diyorsa onu söylesin.”

DBTalk’ın kontrollü sorgulama yapısı sayesinde karar süreçlerinde üretken yapay zekâya özgü halüsinasyon riskinin önüne geçmiş olduk.

Bu özellik özellikle finans, üretim, stok ve satış gibi yanlış bilginin doğrudan ticari kararları etkileyebileceği alanlarda bizim için kritik önem taşıyor.

6. Güvenlik ve Yetkilendirme

Veriye erişimi kolaylaştırırken kontrolü ortadan kaldırmak istemedik.

Tam tersine:

Erişimin daha kolay fakat daha kontrollü olmasını hedefledik.

DBTalk’ta kullanıcılar yalnızca yetkilendirildikleri agent’lara ve veri kapsamına erişiyor.

Örneğin bir kullanıcının doğal dilde soru sorabiliyor olması, erişim yetkisi bulunmayan verilere ulaşabileceği anlamına gelmiyor.

Kullanıcının erişebileceği:

• Agent
• Veri kaynağı
• Tablo
• Kolon
• Veri kapsamı

kurumsal erişim kuralları doğrultusunda sınırlandırılabiliyor.

Ayrıca sistem veritabanında salt-okunur mantıkla çalışıyor.

DBTalk üzerinden kullanıcıların:

• Veri eklemesi,
• Mevcut veriyi değiştirmesi,
• Veri silmesi

mümkün değil.

Bu bizim için önemli bir prensip:

Doğal dil erişimi kolaylaştırıyor; kurumsal kontrol ise aynı şekilde devam ediyor.

7. Projenin Kuruma Sağladığı Kazanımlar

DBTalk projesinin katkısını yalnızca bir yazılım uygulamasının devreye alınması olarak görmüyoruz.

Proje çalışma şeklimizde dört temel değişiklik yarattı.

1. 2 İş Gününden 30 Saniyeye

Projenin en görünür kazanımlarından biri bilgiye erişim süresinde ortaya çıktı.

Daha önce yeni bir veri veya rapor talebinin sonuçlanması bazı durumlarda ortalama:

2 iş günü sürebiliyordu.

 

DBTalk ile aynı türdeki uygun veri sorularında kullanıcı:

30 saniye – 1 dakika içerisinde cevaba ulaşabiliyor.

 

Bu yalnızca teknik bir performans artışı değil.

Karar alma süresinin doğrudan kısalması anlamına geliyor.

Veri artık kararın birkaç gün arkasından gelmiyor; karar anında erişilebilir hale geliyor.

2. Manuel Veri ve Rapor Taleplerinde %80 Azalma

İş birimlerinden IT/BI ekiplerine yönelen tekrarlayan veri ve rapor taleplerinin önemli bir bölümü kullanıcılar tarafından DBTalk üzerinden karşılanabilir hale geldi.

Bu sayede manuel veri ve rapor taleplerinde yaklaşık:

%80 azalma

sağlandı.

 

Bu kazanım yalnızca iş birimlerinin daha hızlı cevap almasını sağlamadı.

Aynı zamanda teknik ekiplerin zamanını tekrarlayan sorgulardan kurtararak daha stratejik ve yüksek katma değerli teknoloji çalışmalarına yönlendirmesine imkân verdi.

3. Aylık Yaklaşık 2.000 Veri Sorusu

DBTalk bugün Elor Holding’de yalnızca belirli dönemlerde kullanılan bir araç değil.

Sistem üzerinde aylık yaklaşık:

2.000 soru / sorgu

gerçekleştiriliyor.

 

Bu da ortalama bir iş günü düşünüldüğünde sistemin gün içerisinde onlarca farklı veri ihtiyacını karşılayan aktif bir kurumsal araç haline geldiğini gösteriyor.

Her sorgu, potansiyel olarak daha önce bir e-posta, telefon, mesaj veya teknik talep olarak başka bir kişiye yönlendirilebilecek bir veri ihtiyacını temsil ediyor.

4. 25 Aktif Kullanıcı ve 5 İş Alanı

Sistem bugün yaklaşık:

25 aktif kullanıcı

tarafından kullanılıyor.

 

Kullanım yalnızca tek bir departmanla sınırlı değil:

Üretim → Stok → Finans → Satın Alma → Satış

Bu durum, beş iş alanını kapsayan yapının şirket içinde kullanıcı bazında yaygınlaşarak kurumsal bir veri erişim modeline dönüştüğünü gösteriyor.

8. Zaman ve Maliyet Kazanımı

DBTalk’ın oluşturduğu maliyet avantajını yalnızca lisans veya altyapı maliyeti üzerinden değerlendirmiyoruz.

Asıl kazanım:

İnsan zamanının daha doğru kullanılması.

Bir veri talebinin oluşturulması, teknik ekibe iletilmesi, incelenmesi, sorgunun hazırlanması, doğrulanması ve kullanıcıya geri gönderilmesi birçok farklı kişinin zamanını tüketebiliyor.

DBTalk ile uygun sorguların doğrudan kullanıcı tarafından gerçekleştirilebilmesi sayesinde bu süreçteki manuel operasyon önemli ölçüde azalıyor.

Manuel veri ve rapor taleplerindeki yaklaşık %80’lik azalma, teknik ekiplerin tekrarlayan operasyonel taleplere ayırdığı zamanın da önemli ölçüde azalmasını sağlıyor.

 

Bu kazanımı yalnızca “daha az iş” olarak görmüyoruz.

Aynı insan kaynağının daha değerli işlere zaman ayırabilmesi olarak görüyoruz.

9. 7/24 Çalışan Bir Veri Erişim Katmanı

DBTalk’ın bizim için en önemli faydalarından biri de bir kişiye veya mesai saatine bağlı olmaması.

Bir yöneticinin bilgi ihtiyacı ortaya çıktığında:

• İlgili kişinin müsait olmasını,
• Teknik ekibin talebi sıraya almasını,
• Yeni rapor hazırlanmasını,
• E-posta dönüşünü

beklemek gerekmiyor.

Yetkili kullanıcı sorusunu soruyor ve sistem ihtiyaç duyulduğu anda devreye giriyor.

Bu nedenle DBTalk’ı kendi içimizde bazen şu şekilde tanımlıyoruz:

“Dertsiz, kavgasız, 7/24 çalışan ekip arkadaşımız.”

Bu ifade aslında projenin sağladığı operasyonel dönüşümü oldukça iyi özetliyor.

Çünkü teknoloji bizim için yalnızca yeni özellikler sunuyorsa değil, günlük iş hayatındaki sürtünmeyi ortadan kaldırıyorsa değer yaratıyor.

10. Organizasyondaki Dönüşüm

Projenin başlangıcında amacımız belirli veri sorularına daha hızlı cevap almaktı.

Ancak kullanım yaygınlaştıkça daha büyük bir dönüşüm ortaya çıktı.

DBTalk sayesinde veriye erişimi yalnızca IT’nin sunduğu bir hizmet olmaktan çıkarıp kontrollü biçimde iş birimlerinin günlük çalışma biçiminin bir parçası haline getirmeye başladık.

Mart 2026’da beş agent kapsamıyla başlayan ve agent’ların sırayla devreye alındığı yolculuğun bugün:

• 5 farklı agent’ın aktif kullanımına,
• Yaklaşık 25 aktif kullanıcıya,
• Aylık yaklaşık 2.000 sorguya

ulaşması bu dönüşümün en somut göstergelerinden biri.

 

Beş agent’ın kapsadığı alanlara baktığımızda da aslında şirketin temel operasyon döngüsünün önemli bir kısmını görüyoruz:

Üretim + Stok + Finans + Satın Alma + Satış

Dolayısıyla proje tek bir departmanın dijitalleşmesinden ziyade farklı iş fonksiyonlarının ortak bir veri erişim yaklaşımında buluşmasını sağlıyor.

11. Neden Bu Projenin Önemli Olduğunu Düşünüyoruz?

Bugün birçok kurum yapay zekâyı nasıl kullanabileceğini tartışıyor.

Biz ise soruyu biraz farklı sorduk:

“Yapay zekâyı kurumumuzda nasıl kullanırız?”

yerine:

“Yapay zekâ kurumumuzda hangi gerçek problemi çözebilir?”

Bizim cevabımız kurumsal veriye erişim oldu.

Çünkü şirketlerde asıl sorun çoğu zaman veri eksikliği değil.

Veri zaten var.

ERP’de var.
Üretim sistemlerinde var.
Finans sistemlerinde var.
Satış sistemlerinde var.
Veritabanlarında var.

Asıl problem:

Doğru kişinin, doğru anda, doğru veriye ulaşabilmesi.

DBTalk ile yapay zekâyı verinin sahibi veya karar verici haline getirmedik.

Yapay zekâyı, insan ile kurumsal veri arasındaki mesafeyi kısaltan bir araç haline getirdik.

Ve bunu yaparken iki kırmızı çizgimizi koruduk:

Veri yapay zekâ ile paylaşılmayacak.

Yanıt halüsinasyonla değil gerçek kurumsal veriyle üretilecek.

12. Gelecek Hedefimiz

Üretim, stok, finans, satın alma ve satış alanlarında başlayan kullanımın bundan sonraki aşamasında hedefimiz sistemi organizasyon içerisindeki yeni kullanım senaryolarıyla geliştirmek.

Aynı zamanda kullanım verilerini ve kullanıcı geri bildirimlerini izleyerek agent’ların:

• İş terminolojisini,
• Veri kapsamını,
• Kullanıcı deneyimini,
• Sorgu başarısını

sürekli geliştirmeyi hedefliyoruz.

Uzun vadeli vizyonumuz:

Elor Holding’de yetkili her çalışanın, ihtiyaç duyduğu kurumsal bilgiye teknik bariyer olmadan fakat kurumsal güvenlik ve erişim katmanlarından da taviz vermeden ulaşabildiği bir yapı oluşturmak.

Projenin Rakamlarla Özeti

Canlıya geçiş: Mart 2026

 

Alternatif raporlama araçlarıyla öngörülen proje süresi: Yaklaşık 1 yıl
DBTalk ile canlıya geçiş: Projenin 1. ayı

 

DBTalk öncesi bilgiye erişim: Ortalama 2 iş günü

 

DBTalk ile bilgiye erişim: 30 saniye – 1 dakika

 

Aktif kullanıcı: Yaklaşık 25

 

Aylık sorgu: Yaklaşık 2.000

 

Manuel veri/rapor taleplerindeki azalma: Yaklaşık %80

 

Aktif agent sayısı: 5

Üretim | Stok | Finans | Satın Alma | Satış

Projenin Amacı

Projemizi öncelikle kurum içindeki veriye erişim ve raporlama sürecini iyileştirmek amacıyla geliştirdik; ancak ortaya çıkan sonuç, mevcut süreci hızlandırmanın ötesine geçerek yeni bir kurumsal veri hizmetine dönüştü.

Proje öncesinde çalışanların ihtiyaç duydukları veriler için IT/BI ekiplerine talep açması, rapor hazırlanmasını beklemesi ve bazı durumlarda 2 iş gününe varan bir süreç yaşaması gerekiyordu. DBTalk ile bu süreci yeniden tasarladık. Kullanıcıların, teknik bilgiye ihtiyaç duymadan ve kendi iş dilleriyle sorular sorarak yetkileri kapsamındaki kurumsal verilere 30–60 saniye içinde ulaşabilmesini sağladık.

Bununla birlikte yalnızca mevcut raporlama sürecini dijitalleştirmedik. Üretim, stok, finans, satın alma ve satış alanlarında uzmanlaşmış beş ayrı Agent üzerinden çalışan, güvenli ve kontrollü yeni bir “Kurumsal Veriye Doğal Dille Erişim Hizmeti” oluşturduk.

Sonuç olarak DBTalk, çıkış noktası itibarıyla bir süreç iyileştirme projesidir; ulaştığı nokta itibarıyla ise kurumun veriye erişim ve karar alma biçimini değiştiren yeni bir dijital hizmettir. Mevcut süreci hızlandırmadık; veriye erişim modelini yeniden tasarladık.

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

Proje içerisindeki en büyük inovasyon, yalnızca kurumsal verilerin doğal dille sorgulanması değil, kurumsal veriye erişim modelinin güvenli ve kontrollü biçimde dönüştürülmesidir.

DBTalk ile çalışanlarımız, SQL veya teknik raporlama bilgisine ihtiyaç duymadan kendi iş dilleriyle sorularını sorabilmekte ve yanıtlarını doğrudan kurumsal veritabanındaki gerçek sonuçlardan alabilmektedir. Böylece kullanıcılar artık yalnızca önceden hazırlanmış raporları tüketmekle sınırlı kalmamakta, ihtiyaç duydukları anda kendi sorularını oluşturabilmektedir.

Bu yapıyı genel amaçlı tek bir yapay zekâ yerine; üretim, stok, finans, satın alma ve satış alanlarında uzmanlaşmış beş ayrı Agent ile kurguladık. Her kullanıcı yalnızca yetkili olduğu Agent’a ve veri kapsamına erişebilmekte; sistem salt okunur olarak çalışmakta ve kurumsal veriler yapay zekâ modeliyle paylaşılmamaktadır.

Bu inovasyon sayesinde yapay zekâyı karar veren veya veri üreten bir araç olarak değil, çalışan ile kurumsal veri arasındaki mesafeyi güvenli biçimde kısaltan bir erişim katmanı olarak konumlandırdık. Sonuç olarak bazı durumlarda 2 iş gününü bulan bilgiye erişim süresi 30–60 saniyeye inerken, manuel veri ve rapor taleplerinde yaklaşık %80 azalma sağlandı.

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

Doğrudan fayda sağlanan bölümler şunlardır: Üretim: Üretim gerçekleşmeleri, dönemsel karşılaştırmalar ve operasyonel performans verilerine hızlı erişim sağlanmıştır. Stok: Stok miktarları, ürün hareketleri ve stok durumları anlık olarak sorgulanabilir hale gelmiştir. Finans: Finansal gerçekleşmeler ve dönemsel karşılaştırmalar, yetkilendirme sınırları içerisinde doğal dille analiz edilebilir olmuştur. Satın Alma: Tedarikçi, sipariş ve satın alma hareketlerine ilişkin verilere ihtiyaç anında ulaşılabilmiştir. Satış: Müşteri, ürün, dönem ve satış performansı bazındaki analizler, yeni rapor hazırlanmasına gerek kalmadan gerçekleştirilebilir hale gelmiştir. Projenin dolaylı fakat stratejik fayda sağladığı bir diğer bölüm ise IT/BI ekipleridir. Tekrarlayan manuel veri ve rapor taleplerinin yaklaşık %80 azalmasıyla teknik ekiplerin zamanı operasyonel sorgulardan daha yüksek katma değerli teknoloji projelerine yönlendirilmiştir. Ayrıca yöneticiler, toplantı ve karar anlarında ihtiyaç duydukları verilere 30–60 san

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

Evet, projenin hayata geçirilmesi ve kurum içinde yaygınlaştırılması sürecinde üst yönetimin güçlü desteğini aldık. Bu destek yalnızca projenin onaylanmasıyla sınırlı kalmadı; üretim, stok, finans, satın alma ve satış gibi beş kritik iş alanının aynı dönüşüm vizyonu altında buluşturulmasını sağladı. İlgili bölümlerin projeye katılımı, veri kapsamlarının belirlenmesi, kullanıcı yetkilendirmeleri ve gerçek iş senaryolarıyla yapılan testler üst yönetimin sahiplenmesi sayesinde koordineli biçimde yürütüldü. Üst yönetim desteğinin en önemli katkısı, projenin bir “IT uygulaması” olarak değil, veriye dayalı karar alma hızını artıran kurumsal bir dönüşüm projesi olarak konumlandırılması oldu. Bu yaklaşım sayesinde alternatif çözümlerle yaklaşık bir yıl sürebileceği öngörülen yapı, ilk ay içerisinde canlı kullanıma alınarak kontrollü biçimde yaygınlaştırıldı. Bugün beş farklı Agent’ın yaklaşık 25 aktif kullanıcı tarafından kullanılması ve ayda yaklaşık 2.000 sorguya ulaşılması, üst yönetim desteğinin yalnızca başla

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 sonuçlarını yalnızca teknik başarı açısından değil; hız, verimlilik, kullanıcı benimsemesi ve kurumsal dönüşüm olmak üzere dört temel boyutta analiz ettik.

Analizlerimiz sonucunda;

Bazı durumlarda ortalama 2 iş gününü bulan bilgiye erişim süresinin 30–60 saniyeye kadar indiğini,

IT/BI ekiplerine yönelen tekrarlayan manuel veri ve rapor taleplerinin yaklaşık %80 azaldığını,

Beş farklı iş alanında yaklaşık 25 aktif kullanıcıya ulaşıldığını,

Sistem üzerinden aylık yaklaşık 2.000 doğal dil sorgusu gerçekleştirildiğini,

Alternatif bir raporlama çözümüyle yaklaşık bir yıl süreceği öngörülen projenin ilk ay içerisinde canlı kullanıma alınabildiğini gördük.

Bu sonuçlar, DBTalk’ın yalnızca başarılı bir yapay zekâ uygulaması olmadığını; günlük operasyonların gerçek bir parçası haline geldiğini gösteriyor. Aylık 2.000 sorgu, daha önce e-posta, telefon veya teknik destek talebiyle ilerleyebilecek yaklaşık 2.000 veri ihtiyacının, kullanıcılar tarafından doğrudan karşılanabilmesi anlamına geliyor.

Projenin stratejik çıktısı ise daha büyük: Veriye erişimi yalnızca IT’nin sunduğu bir hizmet olmaktan çıkararak, güvenlik ve yetkilendirmeden taviz vermeden iş birimlerinin kendi kendine kullanabildiği bir kurumsal yetkinliğe dönüştürdük.

Özetle; DBTalk ile sadece raporlama süresini kısaltmadık. Veri ile karar arasındaki mesafeyi ortadan kaldırırken, teknik ekiplerin zamanını operasyonel taleplerden stratejik ve yüksek katma değerli projelere taşıdık.

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

10

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

Geobilgi Bilişim Teknolojileri

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

-