Karar vermenize yardım eden yapay zekâ.
Yapay zekâ, Karar Zekâsı’nın bir bileşenidir; ürünün tamamı değil. Zaten bağlanmış, bağlamlandırılmış ve tahminlenmiş veri üzerinde akıl yürütür — ve ortaya koyduğu her iddia dayanaklandırılır ve denetlenir.
Her öneri gerekçesi ve kaynağıyla gelir.
Yapay Zekâ İçgörüleri
Ne değişti, nerede ve neden — birinin önce doğru soruyu sormasına gerek kalmadan öne çıkarılır.
Yapay Zekâ Önerileri
Beklenen etkisi ve ödünleşimleri açıkça belirtilmiş, önceliklendirilmiş sonraki adımlar.
Doğal Dil Analitiği
Operasyonel bir soruyu gündelik dille sorun, yanıtı kendi sistemlerinizden kaynaklanarak alın.
Açıklanabilir Yapay Zekâ
Her çıktı gerekçesini ve kaynaklarını taşır; böylece körü körüne güvenilmek yerine sorgulanabilir.
Anomali Tespiti
Beklenenden sapan örüntüler, önemli olup olmadığını değerlendirmenizi sağlayacak bağlamla birlikte işaretlenir.
Öngörüsel Yapay Zekâ
Geçmiş operasyonel davranışı ileriye dönük sinyallere çeviren modeller.
Yapay Zekâ Otomasyonu
Rutin, düşük riskli kararlar; sizin belirlediğiniz ve denetleyebildiğiniz kurallarla otomatik olarak yürütülür.
Karar Desteği
Karar için çalışan bir ortak; kararın sorumlusunun yerine geçen bir şey değil.
Yapay zekâ katmanı gerçekte ne yapar.
Aşağıdaki her özellik aynı yönetişimli temel üzerinde çalışır: sizin veriniz, sizin erişim kurallarınız, sizin denetim iziniz.
Kurumsal asistan
- Gündelik dille sorulan sorular canlı ERP verisinden, tablo ve etkileşimli grafiklerle yanıtlanır
- Gündelik dille sorulan sorudan, yüklenen tablolar ve ortak iş verisi üzerinde sorgu
- Dayanak denetimi: kaynağa bağlanamayan sayı gösterilmez
- Açıp okuyabileceğiniz canlı akıl yürütme izi
- Eksik bilgiler sohbette sorulur, onay formları önceden doldurulur
- Türkçe sesli giriş ve sesli okuma
Bilgi
- Kiracıya özel hibrit arama diziniyle belge üzerinden soru yanıtlama
- Belgeler, sohbet geçmişi, bilgi grafiği ve veri dokusu üzerinde tek, çok dilli sorgu
- Tablolar arası birleştirme anahtarlarını keşfedip onay isteyen bilgi grafiği
Ajanlar ve otomasyon
- Açıkça yetkilendirilmiş araçlarla adlandırılmış adımları yürüten departman ajanları
- Önceki deneyimleri hatırlayan ajan belleği
- Her ajan için eğitilip çalışma anında bağlanan özel model
- Süpervizör yönlendirme, departmanlar arası süreçler ve zincirleme teklifler
- Asistanın çalıştırabildiği sürükle-bırak iş akışı tuvali
- Gerekçesi kaydedilen karar tabloları (DMN) ve iş kuralları
Diğer ajanlara açık
- Asistanın araç ailelerini ajan ve LLM istemcilerine açan MCP sunucusu
- Tarayıcı ajanları için WebMCP araçları
- llms.txt, API kataloğu ve MCP kartı üzerinden ajan keşfi
- Onay gelen kutusuyla Slack, Teams, WhatsApp ve Signal kanalları
Güven ve yönetişim
- Kişisel veri maskelemeli, departman tabanlı erişim politikası
- Güvenlik bulgularıyla istem güvenlik duvarı ve enjeksiyon tespiti
- Karar gerekçesiyle açıklanabilirlik, güven ve risk skorları
- Erişim değerlendirmesi, hakem LLM, istem testleri, A/B ve gerileme kontrolleri
Verinizin olduğu yerde çalışır
- Tamamen kurum içinde ya da tarayıcının içinde çalışan modeller
- Küçük modellerden akıl yürütme modellerine, işin zorluğuna göre model katmanları
- Bulut sağlayıcılardan yerel modellere ve yanıt önbelleğine uzanan yedek zinciri
- Maliyet duyarlı yönlendirme ve kesin token sayımı
- LLM telemetrisi: izler, gecikme ve maliyet
Yapay zekâ, Karar Zekâsı'nın bir bileşenidir; ürünün tamamı değil.
Parçalı verinin üzerine kurulan bir model, kendinden emin bir saçmalık üretir. Yapay zekâ, zincirin ancak dördüncü adımında — veri bağlandıktan, ilişkilendirildikten ve tahminlendikten sonra — yerini hak eder.
ERP, POS, MES, WMS, CRM ve IoT — hepsi tek bir yerde.
Operasyonel veri ilişkilendirilir ve iş bağlamına yerleştirilir.
Talep, stok, üretim ve performans; olmadan önce.
Karar modelleri ve yapay zekâ, seçenekleri sizinle birlikte tartar.
İş akışı ve otomasyon üzerinden yürütülen kararlar.
Açıklanabilir yapay zekâ, çünkü açıklanmamış bir yanıt onaylanamaz
Kurumlarda yapay zekâ ile karar verme, model kalitesiyle pek ilgisi olmayan bir nedenle başarısız olur: kimse, \"neden\" diye soran kişiye açıklayamayacağı bir eylemin altına imza atmaz. Muhakemesi olmayan isabetli bir öneri, operasyonel açıdan kullanılamaz bir öneridir.
Veraius'un ürettiği her yanıt, kaynaklarını ve muhakeme zincirini yanında taşır. Yapay zekâ, önceden bağlanmış ve bağlamına yerleştirilmiş veriyi okur; neye, hangi kayıtlardan yola çıkarak vardığını söyler ve hükmü, ondan sorumlu olan kişiye bırakır. Sizin sistemlerinize dayandırılamayan iddialar öne sürülmez.
Çıktıyı aylar sonra denetlenebilir kılan da budur. Bir karar sorgulandığında kayıt; o an neyin bilindiğini, neyin önerildiğini, kimin onayladığını ve neye dayanarak onayladığını gösterir.
Veraius ajanlarıyla ekiplerinizin kazandıkları.
Bütçe ile gerçekleşen yan yana
Planlanan ve gerçekleşen harcama maliyet merkezi bazında karşılaştırılır; eşiğinizi aşan sapmalar nedeniyle birlikte yükseltilir.
Finans ajanlarını görün ÜretimSiparişe karşı kapasite
Açık siparişler kullanılabilir kapasiteyle karşılaştırılır; teslim riski termin kaçmadan görünür.
Üretim ajanlarını görün Bilgi TeknolojileriRiske göre onaylanan değişiklikler
Düşük riskli değişiklikler hızlı ilerler; yüksek riskliler kanıt toplanmış hâlde değişiklik kuruluna gider.
Bilgi Teknolojileri ajanlarını görünHer departmanda
- Ajanlar işi kendi verileriniz üzerinde hazırlar; sonrasında ne olacağını ekibiniz onaylar
- Gündelik dille sorulan sorular canlı ERP verisinden, tablo ve etkileşimli grafiklerle yanıtlanır
- Dayanak denetimi: kaynağa bağlanamayan sayı gösterilmez
- Karar gerekçesiyle açıklanabilirlik, güven ve risk skorları
- Onay gelen kutusuyla Slack, Teams, WhatsApp ve Signal kanalları
- Kişisel veri maskelemeli, departman tabanlı erişim politikası
Sık sorulan sorular
Entegrasyonlar, kurulum, güvenlik ve maliyet hakkında net yanıtlar — dürüst yanıtın "duruma göre değişir" olduğu yerler dahil.
Kendi sorunuzu sorunYapay zekâ nasıl açıklanabilir oluyor?
Muhakemeyi sonradan çıkarmak yerine kurarak. Özellik önemi size modelin hangi girdilere ağırlık verdiğini söyler; işletme için açıklanabilir yapay zekânın ise hangi geçmiş vakadan yola çıktığını, o vakanın neyi ima ettiğini, yanıtı hangi kısıtın bağladığını ve neyin sonucu değiştireceğini söylemesi gerekir. Bir planlamacı ikincisiyle tartışabilir, birincisiyle tartışamaz.
Yapay zekâ gerçek olmayan bilgi ya da rakam uydurabilir mi?
Muhakeme, bir istemden üretilmez; getirilen kayıtlara dayandırılır ve bir açıklamadaki her rakam, birinin açıp bakabileceği bir satıra kadar izlenir. Verinin desteklemediği yerde sistem, akla yatkın bir cümle kurmak yerine bunu açıkça söyler — kurulumları bitiren hata biçimi tam olarak budur.
Yapay zekâ katmanındaki modelleri nasıl seçiyorsunuz?
Verinin desteklediği hangisiyse onu; bir kıyaslama testine göre değil, kararın kendisine göre sınanmış hâlde. Tahmin hatasında rakibini geçen ama bir stok tükenmesini açıklayamayan model, kötü seçimdir; çünkü çıktının, o karardan sorumlu kişiyle yapılacak bir konuşmadan sağ çıkması gerekir.