Teknoloji
Yirmi yıllık alan modellerimizi, yapay zekânın sürebileceği yetenekler hâline getiriyoruz.
- Anasayfa
- /
- Teknoloji
Kurumsal bir yazılım projesinde emeğin önemli bir kısmı ekranlara gider. Formlar, listeler, yetki ekranları, rapor sayfaları. Bunların hepsi, sistemin yapabildiklerini bir insanın kullanabilmesi için vardır. İş kuralı oturduktan sonra bile, o kuralı ekranda çalışır hâle getirmek başlı başına bir iştir.
Yapay zekâ ajanları bu tabloyu değiştiriyor. Bir sistem, yapabildiklerini makinenin anlayacağı biçimde tanımladığında, kullanıcı ekran beklemeden o sistemle çalışabiliyor. Kurumunuzdaki bir süreç için bunun anlamı, işin arayüz sırasını beklemeden kullanıma açılabilmesidir.
Kodun tekrar eden kısmını biz yazmıyoruz
Her kurumsal projede aynı iskelet tekrar eder: veri modeli, veri erişim katmanı, servis sözleşmeleri, yetkilendirme, günlükleme. Bu katmanlar projenin ayırt edici tarafı değildir, ama yazılması ve doğru yazılması gerekir. Bir projenin geç kalmasının sebebi çoğu zaman burasıdır; kuruma özel olan asıl işe sıra geç gelir.
Bu iskeleti kendi geliştirme çatımız ve onun üzerine kurulmuş kod üretim araçları çıkarıyor. Bu araçları yıllar içinde kendi projelerimizde geliştirdik ve her projede biraz daha oturttuk. Kazandığımız zamanı, işin gerçekten kuruma özel olan tarafına ayırıyoruz.
Bunun ikinci bir faydası daha var. Aynı kalıptan çıkan kod her projede aynı biçimde davranır. Sistemi sonradan devralan bir ekip, daha önce baktığı sistemle aynı yapıyı bulur; bakım ve devir bu yüzden sorun olmaz.
Yapay zekâ destekli üretimi de bu hattın üstüne yerleştirdik. Kod üreten taraf, tanımı belli olan yapıyı kesin biçimde kuruyor. Dil modeli ise henüz netleşmemiş tarafta hızlı taslak çıkarıyor. İkisi farklı işler yapıyor ve birlikte çalışıyorlar.
Her sistem için ekran yazmak şart değil
Bir kurumsal sistemi kullanmak, bugüne kadar o sistemin ekranlarını öğrenmeyi gerektirdi. Yeni gelen personele eğitim verilir, menüler anlatılır, hangi işin hangi ekrandan yapıldığı öğretilir. Sistemi kullanan kişi, aslında sistemin kendisini değil onun arayüzünü öğrenir.
Yapay zekâ ajanları bu ilişkiyi değiştiriyor. Sistem, yapabildiklerini standart bir tanım üzerinden dışarı açtığında, kullanıcı kendi çalıştığı yapay zekâya ne istediğini anlatıyor ve iş sistemin içinde yapılıyor. Ekranı öğrenmek yerine işi tarif etmek yeterli oluyor.
Bu tanımın bugünkü yaygın karşılığı MCP adıyla anılıyor. Adı ve ayrıntıları zamanla değişebilir. Kalıcı olan, kurumsal sistemlerin yalnızca insana değil makineye de anlatılabilir hâle gelmesi.
Bizim ürün ailemiz açısından bunun karşılığı somut. Evrak akışı, alışveriş merkezi kiralama ve aidat yapısı, proje takibi, sensör verisi. Bu modellerin her biri, yeni bir ekran yazılmadan kullanıma açılabilir durumda.
İşin zor tarafı bizde
Bir sisteme bu tür bir arayüz eklemek, işin görece kolay tarafıdır. Teknik olarak tanımlıdır ve tanımı takip edilir.
Zor olan, arayüzün arkasında duran modeldir. Bir evrak hangi durumda hangi statüye geçer, hangi onay hangi sırayla alınır, mevzuat süreci nerede bağlar, istisnalar nasıl işlenir. Bu soruların cevabı kurumun kendi işleyişinin içinde saklıdır. Ne bir dokümandan okunur ne de dışarıdan tahmin edilir; ancak o kurumla çalışarak öğrenilir.
Elimizdeki sistemlerin değeri buradan geliyor. Bu modeller kâğıt üzerinde kalmadı, gerçek kurumlarda çalıştı ve çalışırken düzeltildi.
Bu yüzden yönümüz sıfırdan yeni bir ürün çıkarmak değil. Sahip olduğumuz sistemleri bu yeni çalışma düzenine taşıyoruz.
Bu modeli nerede kullanıyoruz
Yapay zekâya açık sistem kurma yaklaşımını önce kendi ürünlerimizde ve AR-GE programlarımızda uyguluyoruz; bu sayfadaki tercihlerin karşılığı orada duruyor.