Kurumsal yapay zeka kavram sözlüğü
Tekliflerde, sözleşmelerde ve bu sitede kullandığımız kavramların tanımları. Pazarlama dili değil, çalışma dili: her tanım bir hizmet koduyla eşleştirilmiştir.
Yapay zeka danışmanlığında hangi kavramlar ne anlama geliyor?
Bu sözlük, kurumsal yapay zeka projelerinde en sık karıştırılan kavramları tanımlar. Uzmanlık alanı ne satıldığını, teslim fazı nasıl teslim edildiğini, çalışma modeli hangi ticari formda satıldığını, olgunluk seviyesi ise müşterinin nerede durduğunu anlatır. Bu dördü farklı boyutlardır ve birbirinin yerine kullanılmaz.
- Uzmanlık alanı — hangi konuda çalışıyoruz
- Teslim aşamaları — nasıl teslim ediyoruz
- Çalışma modeli — hangi ticari formda anlaşıyoruz
- Olgunluk seviyesi — müşteri nerede duruyor (L0 … L4)
Yapı ve taksonomi
- Uzmanlık AlanıPractice Area
- Birbirine yakın yetkinliklerin toplandığı danışmanlık başlığıdır. AIstasyon'un danışmanlık kapsamı altı uzmanlık alanına ayrılır: strateji, arama görünürlüğü, otomasyon, içerik, yönetişim ve yönetilen operasyon. Uzmanlık alanı “ne yaptığımızı” tanımlar; nasıl teslim edildiğini değil.
- HizmetOffering
- Bir uzmanlık alanı içinde tek başına sözleşmelenebilen işin adıdır ve somut bir teslim tanımı taşır. Örneğin AI Kalite Doğrulama (Eval) altyapısı, yönetişim alanı içinde tek başına alınabilen bir hizmettir.
- Teslim AşamasıDelivery Phase
- Her işin geçtiği standart adımdır. Beş aşama vardır: değerlendirme, tasarım, uygulama, doğrulama ve işletme. Doğrulama aşaması atlanamaz; kabul belgesi bu aşamanın çıktısıdır.
- Çalışma ModeliEngagement Model
- İşin ticari ve sözleşmesel biçimidir: sabit kapsamlı proje, aylık hizmet, ekip takviyesi veya sonuç bazlı model. Aynı hizmet farklı çalışma modelleriyle sözleşmelenebilir.
- Olgunluk SeviyesiMaturity Level
- Bir şirketin yapay zekayı ne kadar yönetilebilir biçimde kullandığını gösteren beş basamaklı ölçektir: L0 farkındalık yok, L1 dağınık deneme, L2 ilk uygulamalar, L3 ölçekli kullanım, L4 yönetilen olgunluk.
Arama ve görünürlük
- GEOGenerative Engine Optimization
- Markanın ChatGPT, Gemini, Perplexity ve Copilot gibi üretken motorların cevaplarında doğru biçimde yer almasını hedefleyen çalışmadır. Klasik SEO sıralamayı, GEO cevabın içine girmeyi hedefler; ikisi birlikte yürütülür.
- AEOAnswer Engine Optimization
- İçeriğin, arama sonucunda doğrudan cevap olarak sunulabilecek biçimde yapılandırılmasıdır: soru başlıkları, kısa ve kendi başına anlaşılır cevap paragrafları, tanım blokları ve soru-cevap şeması.
- llms.txt
- Sitenin kökünde yer alan, yapay zeka modellerine sitenin yapısını ve ana içeriğini özetleyen markdown dosyasıdır. Robots.txt erişimi yönetir; llms.txt anlamı özetler.
- Varlık (Entity)Entity
- Arama ve dil modellerinin tanıdığı, benzersiz biçimde adlandırılmış kavram: marka, kişi, ürün veya yer. Varlık netliği, markanın yapay zeka cevaplarında doğru temsil edilmesinin ön koşuludur.
- Yapılandırılmış VeriStructured Data
- Sayfa içeriğinin makine tarafından okunabilir biçimde tanımlanmasıdır. Schema.org sözlüğü ve JSON-LD biçimi kullanılır; arama motorları ve dil modelleri sayfanın ne hakkında olduğunu buradan okur.
Otomasyon
- AgentAI Agent
- Kendisine verilen hedefe ulaşmak için araç çağırabilen, adım planlayabilen ve gerektiğinde insana devredebilen yapay zeka bileşenidir. Sohbet arayüzünden farkı, iş yapabilmesidir.
- RAGRetrieval-Augmented Generation
- Dil modelinin cevabını, kurumun kendi belgelerinden getirilen parçalara dayandırma yöntemidir. Model bilgiyi ezberlemez; her cevapta ilgili kaynağı okur. Kurumsal bilgi asistanlarının temelidir.
- İnsan GözetimiHuman Oversight
- Otomasyonun hangi durumda karar veremeyeceğinin ve işi kime devredeceğinin önceden tanımlanmasıdır. Eşik, devir kuralı ve kayıt tutma birlikte tasarlanır; EU AI Act kapsamında da beklenen bir kontroldür.
- OrkestrasyonOrchestration
- Birden çok agent veya otomasyon adımının sıra, koşul ve hata senaryolarıyla birlikte yönetilmesidir. Tek agent'ın yetmediği çok adımlı süreçlerde gerekir.
Yönetişim ve güvence
- EvalEvaluation
- Bir yapay zeka sisteminin çıktı kalitesini tekrarlanabilir biçimde ölçen test altyapısıdır. Regresyon test setleri, beklenen cevap kümeleri ve canlı kalite paneli içerir. Eval kurulmadan kalite iddiası ölçülemez.
- HalüsinasyonHallucination
- Dil modelinin gerçek olmayan bir bilgiyi güvenle üretmesidir. Sıfırlanamaz; ancak ölçülebilir ve sınırlandırılabilir. Ölçüm için test seti, sınırlandırma için kaynak dayanağı ve insan gözetimi kullanılır.
- Prompt Injection
- Kullanıcı girdisi veya dış içerik yoluyla modele gizli talimat geçirilerek sistemin amacı dışında davranmaya zorlanmasıdır. Red-team testiyle aranır, girdi sınırlandırma ve yetki ayrımıyla azaltılır.
- Model KartıModel Card
- Kullanılan modelin amacı, sınırları, eğitim verisi beyanı, riskleri ve gözetim biçimini tanımlayan belgedir. Yönetişim programının ve iç denetimin temel kaydıdır.
- Denetim İziAudit Trail
- Sistemin hangi girdiyle, hangi model sürümüyle, ne zaman ve hangi çıktıyı ürettiğinin geriye dönük izlenebilir kaydıdır. İç denetimin imza atabilmesi için gereken asgari yapıdır.
- AI FinOps
- Yapay zeka harcamasının işlem başına birim maliyete indirgenip izlenmesi ve model rotasyonuyla optimize edilmesidir. Toplam fatura değil, bir işlemin kaça mal olduğu yönetilir.
- Token
- Dil modellerinin metni işlerken kullandığı en küçük birimdir; maliyet ve hız genellikle token sayısına göre hesaplanır. Birim maliyet hesabının girdisidir.
- EU AI ActEU Artificial Intelligence Act
- Avrupa Birliği'nin yapay zeka sistemlerini risk seviyesine göre sınıflandıran düzenlemesidir. AB pazarına ürün veya hizmet sunan şirketleri de kapsar. İlk adım, sistemlerin risk sınıfına göre haritalanmasıdır.
- ISO/IEC 42001
- Yapay zeka yönetim sistemi standardıdır. Kurumun yapay zeka kullanımını politika, rol, risk ve sürekli iyileştirme başlıkları altında yönetmesini tanımlar.
- Incrementality
- Bir çalışmanın gerçekten yarattığı ek katkının, test ve kontrol grupları karşılaştırılarak ölçülmesidir. Zaten olacak sonucun bir kanala yazılmasını önler.
Mevcut sisteminizi bir gözden geçirelim
Kurulu bir yapay zeka sisteminiz varsa kalite, maliyet ve uyum açısından nerede durduğunu çıkarabiliriz.