Son Paylaşımlar

Her Chatbot sağlayıcısı yüksek ROI vaat eder, ama neredeyse hiçbiri size hesabı göstermez. Bu yazı, 2026'da bir AI Chatbot'un getirisini gerçekten nasıl hesaplayacağınızı adım adım anlatıyor — saptırmadan elde edilen tasarruflar, dönüşüm artışı ve çoğu ROI hesaplayıcısının dikkatlice gizlediği gizli maliyetler dahil. Yazının sonunda, bir Chatbot'un sizin gerçek talep hacminizde kendini ödeyip ödemediğini ya da size bir hayalin satılıp satılmadığını net olarak göreceksiniz.

Şirketinizdeki en büyük üretkenlik sızıntısı toplantılar değil — bilgi getirmedir. Bu yazı, çalışanların her gün dokümanları arayarak, iş arkadaşlarına mesaj atarak ve zaten var olan şeyleri bulmak için araç değiştirerek ödediği görünmez vergiyi parçalıyor. Maliyeti gördüğünüzde, şirket içi bir AI asistanı için gerekçe soyut olmaktan çıkar ve operasyon ekibinizin bu yıl yapabileceği en yüksek kaldıraçlı yatırım gibi görünmeye başlar.

RAG — Retrieval-Augmented Generation — sizin işinizi gerçekten bilen bir Chatbot ile her şeyi kendinden emin biçimde uydurana arasındaki farkı yaratan mimaridir. Bu yazı, RAG'in gerçekte nasıl çalıştığını, 2026'da bir AI Chatbot devreye alırken neden en kritik teknik tercih olduğunu ve sağlayıcıların "RAG kullanıyoruz" iddiasının gerçek olup olmadığını anlamak için ne sormanız gerektiğini adım adım anlatıyor.

"Bot ayakta" ile "bot çalışıyor" çok farklı şeylerdir. Bu yazı, bir Chatbot canlıya alındıktan sonra her ekibin takip etmesi gereken yedi KPI'yı kapsıyor — saptırma oranı, çözüm oranı, CSAT, geri dönüş, devir, dönüşüm artışı ve birkaç tane daha — çalışan bir botu sessizce performans göstermeyenden ayıran kıyaslamalarla birlikte. Panonuz yalnızca saptırma oranını gösteriyorsa, gözü kapalı uçuyorsunuz demektir.

E-ticaret Chatbot'ları sessizce bir destek aracı olmaktan çıkıp bir dönüşüm kaldıracına dönüştü. Bu yazı, modern bir e-ticaret Chatbot'unun gerçekte ne yaptığını — terk edilmiş sepetleri geri kazanma, satın alma öncesi soruları yanıtlama, doğru ürünü öne çıkarma — ve dönüşüm artışının çoğu zaman destek tasarruflarını gölgede bıraktığını parçalıyor. Hâlâ Chatbot'ları bir maliyet merkezi olarak görüyorsanız, gelir gerekçesini masada bırakıyorsunuz.

Çoğu şirketin bir dokümantasyon problemi yoktur. Bir getirme (retrieval) problemi vardır. Yanıtlar mevcuttur — wiki'lerde, Drive'larda, Notion'da, PDF'lerde, Slack'te — ama dağınıklar, çelişkililer ve birinin ihtiyacı olduğunda etkili biçimde bulunamazlar. Bu yazı, "daha iyi doküman yaz"ın neden yanlış çözüm olduğunu ve doğrusunun neden zaten sahip olduğunuz dağınıklıkta nasıl gezineceğini bilen bir getirme katmanı olduğunu açıklıyor.

Oryantasyon bir İK meselesi olarak ele alınır, ama gerçek maliyeti her yerde ortaya çıkar — kaybedilen üretkenlikte, yönetici yükünde, erken dönem hatalarında ve yeni çalışanların hiçbir zaman tam olarak uyum sağlayamadığı için yaşanan ayrılışlarda. Bu yazı, kötü oryantasyonun işletmenize gerçekte dolar olarak ne kadara mal olduğunu ve şirket içi bir AI asistanının neden bilinen en hızlı çözüm olduğunu — aylarla değil günlerle ölçülen — parçalıyor.

Aralıksız destek, eskiden ya gece vardiyası tutmak ya da hiç kapsam vermemek anlamına geliyordu. AI Chatbot'lar bu ödünleşmeyi ortadan kaldırdı — gecenin üçünde rutin soruların büyük bölümünü, ne maliyet ne de tükenmişlik üreterek karşılıyorlar. Bu yazı, üretimde 7/24 Chatbot kapsamının gerçekte nasıl göründüğünü, Chatbot'un işinin nerede bittiğini ve insanın işinin nerede başladığını, ve cuma akşamı sessizce çökmeyen bir kapsam modelini nasıl kuracağınızı anlatıyor.

Oryantasyona bir içerik problemi gibi davranılır, ama aslında bir getirme (retrieval) problemidir. Yeni işe girenler zaten yazılmış olanı bulamaz, kıdemli çalışanlar ise aynı soruları yanıtlamakla saatlerini kaybeder. Bu yazı, şirket içi bir AI asistanının üretkenliğe ulaşma süresini %45'e kadar nasıl kısalttığını, faydalı bir asistanı süslü bir arama çubuğundan tam olarak neyin ayırdığını ve ekibiniz için bunu canlıya almanın gerçekte ne gerektirdiğini parçalıyor.

Çoğu "şirket içi AI asistanı" sunumu soyuttur — asistan "soruları yanıtlar" ve "zaman kazandırır", ama kendi ekibinizin onu kullandığını görene kadar bunun ne anlama geldiğini hayal etmek zordur. Bu yazı, şirket içi AI'nin gerçekten geri dönüş sağladığı somut iş akışlarını — oryantasyon, satış etkinleştirme, operasyonlar, analitik — gerçek devreye almalardan alınmış spesifik soru kalıplarıyla birlikte gezdiriyor. Yazının sonunda, ekibinizin gününe nereye tam olarak oturacağını bileceksiniz.

Her CTO eninde sonunda aynı konuşmayı yaşar: Chatbot'u şirket içinde mi geliştirelim, yoksa bir platform mu satın alalım? Dürüst yanıt, iki tarafın da istediğinden daha nüanslı. Bu yazı, 2026'da "geliştirmenin" gerçekte ne kadara mal olduğunu, "satın almanın" üç sağlayıcı katmanı boyunca gerçekte ne sunduğunu ve sizin özel projeniz için doğru tarafı seçmek için kullanabileceğiniz basit bir karar çerçevesini ortaya koyuyor — yanlış seçime altı haneli mühendislik zamanı yakmadan.

Bir şirketin içinde bir şey bozuk hissettirdiğinde, varsayılan tepki kadro eklemektir. Ama çoğu şirket içi tıkanıklık bir kapasite problemi değildir — bir erişim problemidir. Bu yazı, daha fazla kişi işe almanın bilgi sürtünmesini neden çoğu zaman kötüleştirdiğini, neden iyileştirmediğini ve şirket içi bir AI asistanının onun yerine bir alternatif değil, hâlihazırda sahip olduğunuz ekip için bir kuvvet çarpanı olduğunu açıklıyor.

Halüsinasyonlar, Chatbot devreye almalarını sessizce bitiren başarısızlık modudur — kendinden emin biçimde verilen ama uydurma olduğu ortaya çıkan yanıtlar. Bu yazı, halüsinasyonun gerçekte ne olduğunu, neden meydana geldiğini ve üretimde bunu önleyen mimari tercihleri açıklıyor: içeriğe sabitleme (grounding), kaynak atıfları, güven eşikleri ve insana devir. Yazının sonunda, gerçek müşterilerin önüne çıkarmadan önce herhangi bir sağlayıcıya ne sormanız gerektiğini bileceksiniz.

Web sitesi ziyaretçilerini müşteriye dönüştürmek söz konusu olduğunda, sıkça sorulan bir soru vardır: chatbot mu yoksa canlı destek mi kullanılmalı?

İlk bakışta, canlı destek daha kişisel ve güvenilir gibi görünürken; chatbotlar daha hızlı ve ölçeklenebilir bir çözüm sunar. Ancak gerçekte fark bu kadar basit değildir. Asıl soru hangisinin daha iyi yanıt verdiği değil — hangisinin kullanıcıların işini gerçekten çözdüğüdür.