Yapay zekâ danışmanı seçerken sorulacak 10 soru

Yapay zekâ danışmanı seçerken en önemli soru, danışmanın sizinkine benzer bir karar üzerinde çalışıp çalışmadığı ve sonucu nasıl ölçtüğüdür. Uygulamalı makine öğrenmesi ve yapay zekâ danışmanlığı Data Department, Türk şirketlerine teklifleri karşılaştırırken bu yazıdaki 10 soruyu kullanmalarını öneriyor: referanslar, işi kimin yaptığı, veri sahipliği ve KVKK, ERP entegrasyonu, başarı ölçümü ve pilottan sonrası.

Danışman seçimi neden bu kadar belirleyici?

Türkiye'de yapay zekâ kullanmayı düşünüp kullanmayan girişimlerin en sık belirttiği engel %72,3 ile uzmanlık eksikliği (TÜİK verilerini aktaran Bloomberg HT, 2026). Uzmanlık şirket içinde olmadığında, onu dışarıdan alırken doğru soruları sormak da zorlaşır. Sunumlar birbirine benzer, demolar etkileyicidir; ancak canlıya alınan proje sayısı sınırlı kalır.

Aşağıdaki sorular, bir teklifin arkasında gerçek deneyim olup olmadığını anlamanıza yardım eder. Her sorunun yanında iyi bir cevabın neye benzediğini ve hangi cevabın uyarı işareti olduğunu yazdık.

Hangi 10 soruyu sormalısınız?

1. Bizimkine benzer bir karar üzerinde yaptığınız bir çalışmayı anlatabilir misiniz?

Benzer sektörde deneyim yeterli değildir; benzer bir kararda deneyim gerekir: stok miktarı, fiyat, rota veya kalite kontrol kararı gibi. İyi bir cevap, hangi kararın ele alındığını ve sonucun hangi iş metriğiyle ölçüldüğünü açıkça söyler. Gizlilik anlaşmaları nedeniyle müşteri adları ve proje ayrıntıları paylaşılamayabilir; bu olağan bir durumdur. Örneğin bir otomotiv distribütörüyle yürüttüğümüz yedek parça projesi yaklaşık %10 daha düşük stok taşıma maliyeti sağladı (proje detayı). Uyarı işareti: yalnızca demo veya "yapay zekâ platformu" göstermek.

2. İşi fiilen kim yapacak?

Satış toplantısına gelen kıdemli kişilerin projede ne kadar çalışacağını sorun. Ekipteki kişilerin isimlerini, rollerini ve projeye ayıracakları zamanı yazılı isteyin. Uyarı işareti: teklifteki ekibin imza sonrası değişmesi.

3. Verimiz ve geliştirilen modeller kimin olacak?

Veri her zaman sizin kalmalıdır. Proje için geliştirilen kodun, modellerin ve dokümantasyonun sahipliği sözleşmede açıkça yazmalıdır. Uyarı işareti: modelin yalnızca danışmanın kapalı platformunda çalışması ve dışarı alınamaması.

4. KVKK'ya nasıl uyum sağlayacaksınız ve veri nerede işlenecek?

KVKK (Kişisel Verilerin Korunması Kanunu) kapsamındaki veriler varsa, verinin hangi ortamda, hangi ülkede işleneceğini ve yurt dışına aktarım olup olmayacağını sorun. İyi bir cevap kendi altyapınızda (AWS (Amazon Web Services), Google Cloud, Azure veya şirket içi sunucular) çalışmayı ve gerektiğinde verinin anonimleştirilmesini önerir. Uyarı işareti: "Veriyi bize gönderin, biz hallederiz."

5. ERP ve MES sistemlerimizle nasıl entegre olacak?

Sonuçlar ayrı bir panoda kalırsa günlük işte kullanılmaz. Modelin çıktısının ERP (kurumsal kaynak planlama) veya MES (üretim yürütme sistemi) içine nasıl yazılacağını, hangi sıklıkla güncelleneceğini ve entegrasyonu kimin yapacağını sorun. Uyarı işareti: entegrasyonun "sonraki faz" diye tekliften çıkarılması.

6. Başarıyı nasıl ölçeceğiz?

Başarı, model doğruluğuyla değil, mali işlerin takip ettiği bir metrikle ölçülmelidir: stok maliyeti, fire, marj, ciro, kazanılan saat. Bu metrik ilk gün belirlenmeli ve mevcut durum proje başlamadan ölçülmelidir. Uyarı işareti: yalnızca "%95 doğruluk" vaadi.

7. Pilottan sonra ne olacak?

Canlıya alma, izleme, modelin performansı zamanla düştüğünde yeniden eğitilmesi ve ekibinize devir planını sorun. İyi bir cevap, sistemi kimin işleteceğini ve ekibinizin hangi eğitimi alacağını netleştirir. Uyarı işareti: pilottan sonrası için hiçbir plan olmaması veya süresiz bir bağımlılık.

8. Kapsamda donanım var mı?

Görüntü işleme veya sensör projelerinde kamera, sensör ve kurulum kimin sorumluluğunda, açıkça yazılmalıdır. Data Department olarak donanımı kapsam dışında tutuyoruz; modeli, yazılımı ve entegrasyonu üstleniyoruz, donanım için sizin tedarikçinizle çalışıyoruz. Hangi model olursa olsun, sınırın baştan çizilmesi önemlidir. Uyarı işareti: donanım ve yazılımın tek kalemde, ayrıntısız fiyatlanması.

9. Yapay zekânın yanlış araç olduğunu ne zaman söylersiniz?

Bazı sorunlar kurallar, daha iyi veri toplama veya basit bir tabloyla çözülür. Dürüst bir danışman bunu açıkça belirtir. Danışmana, bir müşteriye "bu iş için yapay zekâ gerekmez" dediği bir örnek sorun. Uyarı işareti: her soruna aynı çözümü önermek.

10. Keşif aşaması nasıl işliyor ve sonunda dur kararı verebilir miyiz?

İyi bir süreç, kısa ve sabit kapsamlı bir keşifle başlar: önceliklendirilmiş kullanım alanları, veri kontrolü ve devam veya dur kararı. Bizde bu 2 hafta sürer, ardından 6 ila 10 haftalık bir pilot gelir. Keşif sonunda "devam etmeyin" cevabı da kabul edilebilir bir sonuç olmalıdır. Uyarı işareti: keşif yapmadan doğrudan büyük bir uygulama projesi önermek.

Soruları kontrol listesi olarak nasıl kullanabilirsiniz?

Teklifleri yan yana karşılaştırmak için aşağıdaki tabloyu kullanabilirsiniz. Her soruya 0 (cevap yok), 1 (genel cevap) veya 2 (somut, yazılı cevap) puan verin.

16 ve üzeri puan güçlü bir teklife işaret eder. 10'un altındaki tekliflerde, eksik cevapları yazılı olarak isteyin.

Hangi projeyle başlayacağınızı bilmiyorsanız ne yapmalısınız?

Önce projeyi, sonra danışmanı seçmek genellikle daha kolaydır. Üretimde ilk yapay zekâ projesi nasıl seçilir yazımızdaki puanlama tablosuyla adayları sıralayabilirsiniz. Ücretsiz 30 dakikalık yapay zekâ fırsat değerlendirmesinde de bu soruları birlikte ele alabiliriz. Uzun soluklu bir yol haritası gerekiyorsa yapay zekâ stratejisi danışmanlığı sayfamız yarı zamanlı yapay zekâ direktörü (fractional Chief AI Officer) desteğini anlatıyor.

Sık sorulan sorular