Operasyonel AI Paketleri

Tekrar eden iş yükünüzü AI modüllerine devredin

Q: Bu modüller kullanıma hazır SaaS mi yoksa kurulum gerektiren bir sistem mi?

Hazır SaaS değil — sizin altyapınızda, sizin verinizle kurulan modüllerdir. Bu yaklaşımın avantajı: veriniz size kalır, marka sesinize göre özelleşir, aylık abonelik yerine sabit kurulum + düşük işletim maliyeti. Kurulum süresi modül başına 4-6 hafta; üçü birlikte 8-12 hafta. SaaS hızlı başlar ama 6 ay sonra hem maliyetli hem esnekliği kısıtlı kalır.

Q: Aylık maliyeti ne kadar olur?

Sabit gider: 1 VPS sunucu (~₺250-500/ay), Postgres veritabanı, vektör DB. Değişken gider: LLM çağrı hacmiyle orantılı — orta ölçek şirket için ~₺3.000-8.000/ay (Claude Sonnet + Haiku karması, OpenAI embeddings). Toplam aylık ~₺3.500-9.000. Karşılığında 2-3 tam zamanlı çalışan saatini geri alırsınız.

Q: Verilerimiz güvende mi? OpenAI/Anthropic'e gönderiliyor mu?

İki seçenek var. (1) Kurumsal plan (Claude Enterprise, OpenAI Team): veriler model eğitiminde KULLANILMAZ — sözleşme garantili. Çoğu kurum için yeterli. (2) Tam veri egemenliği için Ollama + yerel LLM (Llama 3.3, Qwen) çalıştırılır — veri sunucunuzdan dışarı çıkmaz, karşılığında biraz performans + 1-2x maliyet artışı. Karar sektör/mevzuat hassasiyetine göre.

Q: Çalışanlarımızın yerini alır mı?

Hayır — yerini değil, tekrarlı yükünü alır. Triyaj modülünden sonra destek temsilcisi günde 200 e-posta açıp okumak yerine 30 karmaşık vakaya odaklanır. Belge istihbaratı modülü yöneticilerin okuma yükünü azaltır, karar verme zamanını uzatır. Bilgi asistanı yeni başlayanların 'kime soracağım?' stresini kaldırır. Üçü de 'insan + AI' iş birliğidir; 'AI = insan ikamesi' değildir.

Q: Hangi modülle başlamamı önerirsiniz?

Çoğu kurum için sıralama: önce 3 (Bilgi Asistanı) — düşük risk, çalışanın doğrudan değer hissetmesi, iç pazarlama için ideal. Sonra 1 (Talep Yönlendirici) — operasyon verisi hızla görünür hale gelir. En son 2 (Belge İstihbaratı) — daha karmaşık entegrasyon (Asana/Notion görev otomasyonu) ister. Sektöre özel istisnalar var; ücretsiz keşif görüşmesinde haritalandırılır.

Q: Müşteriye dönük asistanlar (WhatsApp / web chat) burada mı?

Hayır — bu sayfa kurum İÇİ operasyonel modülleri kapsar (backoffice AI). Müşteriye dönük asistan farklı bir mimari, farklı uyum gereksinimleri ister. Onun için ayrı rehberimiz var:

Müşteriye dönük chatbot'lar değil — kurum içi operasyonel modüller. Talep triyajı, belge istihbaratı ve şirket içi bilgi asistanı. Üçü de altyapınızda, verinizle, marka sesinizde çalışan, 4-6 hafta içinde kurulan paketler.

%65

Tekrarlı iş azalır

4-6 hf

Modül başına kurulum

+12 sa

Çalışan başına haftalık tasarruf

7/24

Modüller kesintisiz çalışır

3 modülü incele Kurulum süreci

Modüller

Üç modül, üç farklı iş yükü

Her modül bağımsız çalışır — sadece bir tanesini kurabilirsiniz. Birden fazlasını seçerseniz aynı altyapı (vektör DB, audit log, dashboard) paylaşılır; ek modülün kurulumu kısalır.

Modül 01

AI Talep Yönlendirici

Gelen kutusu, destek bildirimi veya iletişim formundan akan her talebi sınıflandırıp doğru ekibe gönderen bir AI triyaj motoru.

Problem

Şirketin merkezi 'info@', 'destek@' veya CRM gelen kutusu her gün yüzlerce talep alıyor. Bir müşteri temsilcisi her birini açıp okuyup kategorize etmek zorunda. Bu işin tamamı %70 tekrar eden değerlendirme — AI'ın çözebileceği ilk işlerden biri.

Çözüm

Her gelen mesaj LLM'e verilir, önceden tanımlı şirket kategorilerinden birine + öncelik puanı + yönlendirme kararına dönüştürülür. Yapılandırılmış JSON çıktısı n8n üzerinden CRM/Slack/Jira'ya yazılır.

Yetenekler

Çok seviyeli kategori ağacı (Departman → Konu → Alt konu)
0-100 arası öncelik skorlaması + 'aciliyet' tetik bayrağı
Dinamik kural motoru: 'son 24 saatte 3+ talep gelen müşteri = VIP'
CRM/Helpdesk/Slack için tek tıkla entegrasyon API'leri
Tanımsız konularda 'incelenecek' kuyruğa kayıt + insan onayı
Aylık dağılım raporu: hangi kategori büyüyor, hangi düşüyor?

Claude Haikun8nOpenAISlackJira / HubSpot

Workflow

Gmail / Webhook

Claude Haiku (kategorize)

IF (acil?)

CRM / Slack / Jira

Beklenen sonuçlar

İlk yanıt süresi 4 saatten 20 dakikaya iner
Yanlış departmana giden talep oranı %30 → %5
Aylık ~₺3.500 OpenAI/Anthropic maliyetiyle 1 tam zamanlı triyaj işi

Örnek sektör kullanımları

E-ticaret

Müşteri e-postası → iade / kargo / ürün sorusu / şikayet ayrımı + öncelik (yüksek tutar = yüksek öncelik) → uygun ekibe atama.

B2B SaaS

Destek ticket'ı → teknik / faturalama / özellik talebi / hata raporu sınıflandırması → Jira'ya direkt mühendislik ekibine atama.

Klinik / Sağlık

Whatsapp / iletişim formu → randevu / pre-screen / sonuç sorgusu kategorizasyonu → asistan veya hekime yönlendirme.

Claude Code ile başlangıç

Claude Code'a: 'Sen kurumsal triyaj motoru kuran bir geliştiricisin. /src/triage/classifyTicket.ts oluştur. Input: { subject, body, sender_email, customer_tier? }. Çıktı Zod ile şemalı: { category: enum, sub_category: string, priority: 0-100, suggested_assignee, reasoning, requires_human: boolean }. Şirketin kategori ağacı /config/taxonomy.json'dan yüklensin. n8n'e webhook olarak bağlanacak.'

Claude Code ile uçtan uca kurulum rehberi

Modül 02

Belge İstihbaratı Motoru

PDF rapor, toplantı tutanağı, sözleşme, e-posta zinciri — her belgeyi okuyup özet, kritik aksiyonlar ve takip listesi üreten bir motor.

Problem

Yöneticiler hafta sonu 12 PDF rapor okumak zorunda kalıyor. 80 sayfalık bir sektör analizi raporunun gerçek değeri 3 sayfa; ama hangi 3 sayfa olduğunu bulmak başlı başına bir iş. Toplantı tutanakları kaydedildiği gibi unutuluyor — aksiyon maddeleri kimsenin agendasına geçmiyor.

Çözüm

Belge yüklendiği anda parçalanıp LLM'e verilir; özet + tüm aksiyon maddeleri + sorumlular + tarihler + risk uyarıları yapılandırılmış olarak çıkar. Aksiyonlar otomatik olarak Asana/Notion/Linear'a görev olarak açılır, sorumluluya bildirim gider.

Yetenekler

PDF, DOCX, e-posta zinciri ve toplantı transcript desteği
Otomatik aksiyon çıkarımı: 'kim, ne yapacak, ne zaman' üçlüsü
Yönetici özet raporu (3 paragraf + 5 ana mesaj)
Tarih, kişi ve şirket isimlerinin akıllı eşleştirilmesi
Risk/uyarı flag'leri: 'kontrat sona eriyor', 'gecikme riski'
Asana / Notion / Linear / Trello'ya otomatik görev açma

Claude SonnetOpenAIn8nAsanaNotionLinear

Workflow

Drive / Email Trigger

PDF Loader

Claude Sonnet (extract)

Asana / Notion API

Slack özet

Beklenen sonuçlar

80 sayfalık rapor → 3 dakikada özet + 12 aksiyon maddesi
Yöneticilerin haftalık 'evrak okuma' süresi 8 saatten 90 dakikaya
Toplantı aksiyonlarının takip oranı %35 → %85

Örnek sektör kullanımları

Hukuk Bürosu

Müvekkilden gelen sözleşme → risk analizi, kritik klozlar listesi, müzakere notları + müvekkile özet rapor.

Finans / Yatırım

Çeyrek raporu / sektör analizi → 1 sayfalık yönetici özeti + dikkat edilmesi gereken metrikler + öneri.

Danışmanlık

Müşteri toplantısı kaydı → aksiyon listesi + Asana'ya otomatik görev + müşteriye 24 saat içinde özet e-posta.

Claude Code ile başlangıç

Claude Code'a: 'PDF yüklendiğinde tetiklenen bir n8n workflow tasarla. /src/intel/extractActions.ts: belgenin tam metnini al, Anthropic Messages API'ye structured output ile gönder. Şema: { summary: string (3 paragraf), key_points: string[5], action_items: [{owner, action, deadline, priority}], risks: string[], mentioned_people, mentioned_companies, mentioned_dates }. Sonra her action_item için Asana API'ye task oluştur.'

Claude Code ile uçtan uca kurulum rehberi

Modül 03

Şirket İçi Bilgi Asistanı

Çalışanların 'İK politikamızda izin nasıl?', 'X ürününün API rate limiti?', 'Bu prosedürü kim onaylar?' sorularına saniyeler içinde kaynaklı cevap veren dahili RAG asistanı.

Problem

Yeni katılan bir çalışan ilk haftasını 'kime sorsam acaba?' diyerek geçiriyor. Deneyimli çalışan ise her gün ortalama 6 kez 'şu prosedür neydi?' diye Slack'te birine soruyor. Şirketin tüm bilgisi var ama 14 farklı yerde (Notion + Drive + Confluence + SharePoint + eski wiki + e-postalar). Wiki var ama kimse içinde arayamıyor.

Çözüm

Tüm bilgi kaynaklarını (Drive, Notion, Confluence, SharePoint, Postgres tabloları) günlük olarak vektör veritabanına indeksleyen bir ingestion pipeline + Slack/Teams üzerinden çalışan bot. Soru sorulur, kaynaklı cevap döner. 'Ne sorulduğu' audit log'a düşer — bilgi açığı görünür hale gelir.

Yetenekler

RAG tabanlı kaynaklı cevaplar (her cevapta belge linki)
Rol bazlı erişim: 'Finans dokümanına sadece finans ekibi'
Çoklu kaynak entegrasyonu (14+ adapter)
Slack / Microsoft Teams botu — sıfır kurulum kullanıcı için
Aylık 'sorulamamış sorular' raporu = dokümantasyon açığı
Düşük güven puanında 'bu konuda dokümanlarımda bilgi yok' fallback

Claude SonnetPinecone / SupabaseCohere EmbeddingsSlackn8n

Workflow

Slack /sor

AI Agent

Pinecone Retrieve (top_k=5)

Yetki kontrolü

Slack Reply (kaynak link)

Beklenen sonuçlar

Yeni çalışan oryantasyonu 3 haftadan 1 haftaya iner
Deneyimli çalışanların 'soru cevaplama' yükü %70 azalır
Aylık 2.000+ soruya saniyeler içinde cevap, 0 kuyruk

Örnek sektör kullanımları

Teknoloji / Yazılım

Geliştiriciler API dokümanı, mimari kararlar (ADR), runbook'lar için sorgu. Slack'te /sor komutu, kaynak link ile cevap.

İK / Operasyon

İzin politikası, iş seyahati prosedürü, ödeme tarihleri, sağlık sigortası kapsamı — çalışan saniyeler içinde cevap alır.

Müşteri Destek Ekipleri

Temsilci ürün bilgisi/SSS'i bota sorar, müşteriye doğru cevabı verir. Eğitim süresi yarıya iner.

Claude Code ile başlangıç

Claude Code'a: '/src/rag/ingest.ts + /src/agents/internalAssistant.ts üret. Ingestion günlük cron + dosya değişiklik webhook ile tetiklensin (Drive/Notion). Her chunk'ta metadata: { source, url, permission_level: hr|finance|engineering|public }. Slack bot: /sor komutuyla soru al → kullanıcının Slack grup üyeliklerine göre permission_level filtrele → top_k=5 retrieve → Claude Sonnet ile kaynaklı cevap + confidence skoru. confidence < 0.7 ise 'Bu konuda dokümanlarımda bilgi yok, İK'ya sorun' de.'

Claude Code ile uçtan uca kurulum rehberi

Sektör Önerileri

Sektörünüze hangi modül uyar?

Üç modülün hepsini birden değil, sektörünüze en uygun olanlarla başlayın. İlk modül için pilot 4-6 hafta; ikincisi 2-3 hafta eklenir.

E-ticaret

1. Talep Yönlendirici + 2. Belge İstihbaratı (sipariş analizleri için)

B2B SaaS / Teknoloji

1. Talep Yönlendirici + 3. Bilgi Asistanı (developer Q&A)

Hukuk Bürosu

2. Belge İstihbaratı (sözleşme analizi) + 3. Bilgi Asistanı (mevzuat arşivi)

Finans / Yatırım

2. Belge İstihbaratı (raporlar) + 1. Talep Yönlendirici (müşteri taleplerinde)

Sağlık / Klinik

1. Talep Yönlendirici (randevu / pre-screen) + 3. Bilgi Asistanı (prosedür)

Üretim / Sanayi

3. Bilgi Asistanı (runbook / kalite belgeleri) + 2. Belge İstihbaratı (denetim raporları)

Kurulum Süreci

4-6 haftada modüler kurulum

Tek bir modülün canlıya alınması 4-6 hafta. İkinci modülün eklenmesi 2-3 hafta. Üçü birden 8-12 hafta. Süreç boyunca haftalık ilerleme raporu ve canlı demo.

Keşif & kapsam (Hafta 1)

Mevcut iş akışı haritası, hangi modülün hangi süreçle eşleşeceği, kaynak veriler ve erişim hakları. Çıktı: 1 sayfalık 'kurulum sözleşmesi'.

Bilgi tabanı + ingestion (Hafta 2)

Şirket dokümanlarının vektör DB'ye taşınması, kategori taksonomisinin yazılması, ilk test setinin hazırlanması.

Modül kurulumu + entegrasyon (Hafta 3-4)

Seçilen modüllerin Claude Code ile yazılması, n8n workflow'larının kurulması, Slack/CRM/Asana entegrasyonu.

Beta + iyileştirme (Hafta 5)

Pilot ekiple çalıştırma, 'bilmiyorum' raporları, kategori yanlışları, prompt iyileştirmeleri (2-3 iterasyon).

Canlıya alma + eğitim (Hafta 6)

Tüm ekibe açılma, kullanım eğitimi, izleme dashboardu, sürdürülebilir iyileştirme ritmi (haftalık).

Sıkça sorulan sorular

Bu modüller kullanıma hazır SaaS mi yoksa kurulum gerektiren bir sistem mi?

Hazır SaaS değil — sizin altyapınızda, sizin verinizle kurulan modüllerdir. Bu yaklaşımın avantajı: veriniz size kalır, marka sesinize göre özelleşir, aylık abonelik yerine sabit kurulum + düşük işletim maliyeti. Kurulum süresi modül başına 4-6 hafta; üçü birlikte 8-12 hafta. SaaS hızlı başlar ama 6 ay sonra hem maliyetli hem esnekliği kısıtlı kalır.

Aylık maliyeti ne kadar olur?

Sabit gider: 1 VPS sunucu (~₺250-500/ay), Postgres veritabanı, vektör DB. Değişken gider: LLM çağrı hacmiyle orantılı — orta ölçek şirket için ~₺3.000-8.000/ay (Claude Sonnet + Haiku karması, OpenAI embeddings). Toplam aylık ~₺3.500-9.000. Karşılığında 2-3 tam zamanlı çalışan saatini geri alırsınız.

Verilerimiz güvende mi? OpenAI/Anthropic'e gönderiliyor mu?

İki seçenek var. (1) Kurumsal plan (Claude Enterprise, OpenAI Team): veriler model eğitiminde KULLANILMAZ — sözleşme garantili. Çoğu kurum için yeterli. (2) Tam veri egemenliği için Ollama + yerel LLM (Llama 3.3, Qwen) çalıştırılır — veri sunucunuzdan dışarı çıkmaz, karşılığında biraz performans + 1-2x maliyet artışı. Karar sektör/mevzuat hassasiyetine göre.

Çalışanlarımızın yerini alır mı?

Hayır — yerini değil, tekrarlı yükünü alır. Triyaj modülünden sonra destek temsilcisi günde 200 e-posta açıp okumak yerine 30 karmaşık vakaya odaklanır. Belge istihbaratı modülü yöneticilerin okuma yükünü azaltır, karar verme zamanını uzatır. Bilgi asistanı yeni başlayanların 'kime soracağım?' stresini kaldırır. Üçü de 'insan + AI' iş birliğidir; 'AI = insan ikamesi' değildir.

Hangi modülle başlamamı önerirsiniz?

Çoğu kurum için sıralama: önce 3 (Bilgi Asistanı) — düşük risk, çalışanın doğrudan değer hissetmesi, iç pazarlama için ideal. Sonra 1 (Talep Yönlendirici) — operasyon verisi hızla görünür hale gelir. En son 2 (Belge İstihbaratı) — daha karmaşık entegrasyon (Asana/Notion görev otomasyonu) ister. Sektöre özel istisnalar var; ücretsiz keşif görüşmesinde haritalandırılır.

Müşteriye dönük asistanlar (WhatsApp / web chat) burada mı?

Hayır — bu sayfa kurum İÇİ operasyonel modülleri kapsar (backoffice AI). Müşteriye dönük asistan farklı bir mimari, farklı uyum gereksinimleri ister. Onun için ayrı rehberimiz var: AI Müşteri Asistanı Kurma rehberi.

Operasyonel AI modüllerinizi planlayalım

Önce 30 dakikalık ücretsiz keşif görüşmesi; sonra sizin süreçlerinize özel modül haritası. Bu rehberin yanına n8n yolunu ve Claude Code merkezini de ekleyerek ekibinizin teknik kapasitesini de büyütürsünüz.

Keşif görüşmesi planla n8n Öğrenme Yolu Müşteri Asistanı Kurma

Anasayfaya dön