01
Keşif & Fizibilite
Probleminizi, verinizi ve başarı ölçütünü netleştiririz. Hangi yaklaşımın (fine-tuning, RAG, agent) doğru olduğuna birlikte karar veririz.
ÖZEL AI · YAZILIM GELİŞTİRME
Hazır model değil — verinizle düşünen yazılım.
Fine-tuning, RAG ve çok-ajanlı sistemlerle işletmenize özel yapay zeka kurarız. İsterseniz on-premise — veri kurumunuzdan çıkmaz, KVKK uyumlu kalır. POC’dan production’a tek ekip.
2-4 hf
POC · DEĞERİ KANITLA
On-prem
VERİ SİZDE KALIR
KVKK
UYUMLU VERİ İŞLEME
Türkçe
ODAKLI NLP
YAKLAŞIM
Fine-tuning · RAG · AI agent orkestrasyon · custom LLM — probleminize uygun olanı seçeriz.
YETENEKLER · NE KURARIZ
Altı çekirdek yetkinlik, tek ekip.
Her proje aynı altyapıdan beslenir. Probleminize göre bu yetkinlikleri birleştirir, gereksiz olanı kurmadan değer üretiriz.
FINE-TUNING
Fine-Tuning & Model Eğitimi
Foundation modelleri sektörünüzün verisiyle ince ayarlayıp domain-specific performansı en üst düzeye çıkarırız.
RAG
RAG · Kurumsal Bilgi Erişimi
Doküman, veritabanı ve bilgi bankalarınızı modele bağlar; kaynak gösterilebilir, doğruluğu yüksek yanıtlar üretiriz.
AI AGENT
Çok-Ajanlı Orkestrasyon
Birden fazla AI ajanını koordine eder, araç kullanan ve karar veren sistemlerle karmaşık iş akışlarını otomatikleştiririz.
CUSTOM LLM
Özel Dil Modeli Geliştirme
İşletmenize özel, sizin gösterge ve gereksinimlerinize optimize edilmiş büyük dil modelleri kurgularız.
NLP
Doğal Dil İşleme · Türkçe
Sınıflandırma, duygu analizi, özetleme ve entity extraction — Türkçe odaklı NLP modelleriyle.
COMPUTER VISION
Görüntü & Video Analizi
Nesne tespiti, segmentasyon ve video analizi — kalite kontrolünden güvenlik sistemlerine kadar.
TEKNOLOJİ YIĞINI · ENDÜSTRİ STANDARDI
Hype değil, kanıtlanmış araçlar.
Üretim ortamında çalışan, bakımı sürdürülebilir bir yığınla geliştiririz — egzotik tercihlerle sizi kilitlemeden.
PythonDilPyTorchFrameworkTensorFlowFrameworkLangChainOrkestrasyonOpenAILLMAnthropicLLMHuggingFaceModel HubONNXRuntimeMLOpsOperasyon
Doğru soru "hangi model?" değil; "hangi probleme, hangi mimariyle, hangi veriyle?" Yazılım kısmı buradan başlar.
NASIL ÇALIŞIYORUZ · NET ÇERÇEVE
Önce kanıtla, sonra ölçekle.
Büyük bir vaatle değil, küçük bir POC’la başlarız. Değer görünür hale gelmeden production’a geçmeyiz.
02
POC · 2-4 Hafta
Dar kapsamlı bir prototip kurar, değeri gerçek verinizle kanıtlarız. Production’a geçmeden önce somut bir sonuç görürsünüz.
03
Geliştirme & Entegrasyon
Modeli sistemlerinize bağlar, on-premise veya bulut olarak kurar, güvenlik ve erişim katmanını uygularız.
04
Production & MLOps
İzleme, sürüm yönetimi ve sürekli iyileştirme. Çözüm canlıda kalır, veriniz büyüdükçe model sizinle birlikte gelişir.
HAZIR YA DA ÖZEL · İKİ YOL
Sıfırdan yazmak şart değil: Nomi ekosistemi.
Bazı ihtiyaçlar için hazır, entegre çalışan ürünlerimiz var. Özel geliştirmeyle birlikte ya da tek başına kullanılır.
FaceNomi
Yüz tanıma & biyometrik kimlik doğrulama
ChatNomi
AI destekli chatbot & konuşma asistanı
VoiceNomi
Sesli AI asistan & ses tanıma
VideoNomi
Video analizi & görüntü işleme
HAZIR ÜRÜN
Hızlı devreye alma, kanıtlanmış akış. İhtiyacınız standart bir senaryoya oturuyorsa en kısa yol.
ÖZEL GELİŞTİRME
Kendi verinize, iş kurallarınıza ve on-premise gereksinime göre kurgulanır. Tam kontrol, tam uyum.
ÜCRETSİZ ARAÇ · 2 DAKİKA
Önce sorun: siteniz yapay zekaya hazır mı?
Özel bir AI yazılımına geçmeden, mevcut dijital varlığınızın asistanlar tarafından okunabilirliğini ölçün. Skor + yol haritasını saniyeler içinde alın.
Sektör raporu · resmi verilerle
Türkiye’de İşletmelerde Yapay Zeka Kullanımı · 2025 Verileri
Türkiye’de yapay zeka teknolojilerinden en az birini kullandığını belirten girişimlerin oranı 2025’te %7,5 oldu; bu oran 2021’de %2,7 idi. Kullanım şirket ölçeğiyle keskin biçimde artıyor: 250+ çalışanlı şirketlerde %24,1, 10-49 çalışanlı işletmelerde %6,6.
“Yapay zeka kullanan girişimlerin oranı dört yılda yaklaşık üç katına çıktı (%2,7 → %7,5); ancak 10 işletmeden 9’u hâlâ hiçbir yapay zeka teknolojisi kullanmıyor.”
Yapay zeka kullanan girişim oranı
%7,5
2021: %2,7
Dört yılda yaklaşık üç kat artış.
Yapay zeka kullanmayan girişim oranı
Yazılım Koçu hesabı%92,5
Erken benimseyen konumu hâlâ açık.
Nasıl hesaplandı: 100 − 7,5. TÜİK’in açıkladığı kullanım oranının tümleyeni.
Ölçek farkı (250+ ÷ 10-49)
Yazılım Koçu hesabı3,7 kat
Büyük şirketler yapay zekaya küçük işletmelerden yaklaşık dört kat fazla erişiyor.
Nasıl hesaplandı: 24,1 ÷ 6,6 ≈ 3,65 → 3,7 kat. İki resmi orandan hesaplanan oran.
Ücretli bulut bilişim kullanan girişim oranı
%20,4
2023: %16,4
Yapay zeka uygulamalarının altyapı ön koşulu; bu oran tavanı belirliyor.
Çalışan sayısına göre yapay zeka kullanımı
| 250 ve üzeri çalışan | %24,1 |
| 50-249 çalışan | %9,6 |
| 10-49 çalışan | %6,6 |
| Türkiye geneli (10+ çalışan) | %7,5 |
Kaynak: TÜİK · Girişimlerde Bilişim Teknolojileri Kullanım Araştırması, 2025 · 2025
Bu veriler ne anlama geliyor?
Üç kat büyüme etkileyici görünse de taban düşük: girişimlerin %92,5’i hâlâ yapay zeka kullanmıyor. Bu, geç kalmışlıktan çok erken benimseyen avantajının sürdüğü anlamına geliyor.
Bulut kullanımının %20,4’te kalması, yapay zeka benimsemesinin önündeki asıl engelin model değil altyapı ve veri düzeni olduğuna işaret ediyor.
Ölçek farkının 3,7 kat olması, küçük işletmelerde yapay zekanın “büyük bütçe işi” olarak görüldüğünü düşündürüyor; oysa bugünkü maliyet yapısı bu varsayımı desteklemiyor.
Metodoloji ve kaynaklar
Bu bölümdeki tüm sayılar resmi kaynaklardan alınmıştır; hiçbiri tarafımızca tahmin edilmemiştir. “Yazılım Koçu hesabı” etiketli göstergeler, resmi verilerden tarafımızca hesaplanan türetilmiş oranlardır — her birinin hesap yöntemi ilgili kutuda açıkça yazılıdır. Bunlar anket veya ölçüm sonucu değildir. Kaynaklar yeni dönem verisi yayımladığında bu bölüm güncellenir.
Son güncelleme: 16 Ağustos 2026
SIK SORULAN SORULAR
Özel AI yazılımı hakkında.
01Hazır bir AI servisi yerine neden özel yazılım?
Genel amaçlı modeller sektörünüze özgü terminolojiyi, iş kurallarınızı ve verinizi bilmez. Fine-tuning ve RAG ile model sizin verinizle konuşur; on-premise seçeneğiyle veri kurumunuzdan çıkmaz. Domain-specific doğruluk, gizlilik ve maliyet kontrolü gereken senaryolarda özel yazılım net fark yaratır.
02RAG (Retrieval Augmented Generation) nedir?
RAG, dil modelinin yanıt üretmeden önce kurumsal kaynaklarınızdan (dokümanlar, veritabanları, bilgi bankaları) ilgili bilgiyi çekip bunu kullanmasını sağlayan mimaridir. Sonuç: kaynak gösterilebilir, güncel ve uydurmaya kapalı yanıtlar. Modeli yeniden eğitmeden bilgi tabanınızı sürekli güncel tutarsınız.
03AI agent (ajan) sistemi ne işe yarar?
AI agent, bir hedefi tek başına adımlara bölüp araçları (arama, API, veritabanı, kod çalıştırma) kullanarak iş akışını yürüten yapıdır. Çok-ajanlı orkestrasyonda birden fazla ajan koordine çalışarak karmaşık süreçleri uçtan uca otomatikleştirir — tek bir prompt’un yapabileceğinin ötesinde.
04On-premise kurulum mümkün mü, veri güvenliği nasıl?
Evet. Modeller kendi sunucunuzda veya özel bulutunuzda çalışacak şekilde kurulur; veri kurumunuzdan dışarı çıkmaz. Tüm işleme şifreli yürütülür, rol tabanlı erişim ve audit logging uygulanır. KVKK uyumlu veri yönetimi politikalarıyla kurumsal düzeyde güvenlik sağlanır.
05Bir AI projesi ne kadar sürede hayata geçer?
Proof of Concept (POC) genellikle 2-4 hafta içinde tamamlanır. Production-ready bir çözüm ise kapsam, veri hazırlığı ve entegrasyon gereksinimlerine göre 2-6 ay arasında devreye alınır. Önce dar kapsamlı bir POC ile değeri kanıtlar, sonra ölçeklendiririz.
İLK ADIM · 30 DK KEŞİF
AI projenizi birlikte başlatalım.
30 dakikalık ücretsiz keşif görüşmesi · probleminizi konuşalım, doğru yaklaşımı (fine-tuning, RAG, agent) birlikte belirleyelim.
Keşif Görüşmesi Planla