Vendor ve Teknoloji Seçimi Danışmanlığı
Genel Tanım
Yapay zekâ projelerinin başarısı; yalnızca doğru stratejiler ve güçlü ekiplerle değil, aynı zamanda kurumun ihtiyaçlarına en uygun teknolojik altyapının seçilmesiyle mümkündür. ARC Enstitü olarak, herhangi bir platform ya da çözümün satış ortağı olmadan, %100 tarafsız ve bağımsız şekilde teknoloji değerlendirme ve seçim danışmanlığı sunuyoruz.
Tüm süreç; teknik gereksinimler, performans kriterleri, maliyet projeksiyonları ve uzun vadeli sürdürülebilirlik açısından detaylı analizler ile yürütülür. Amacımız, sizi doğru teknolojiye değil, doğru çözüm mimarisine yönlendirmektir.
Hizmet Bileşenleri
- İhtiyaç ve Öncelik Analizi: Güvenlik, performans, kurulum modeli, ekip yetkinliği ve entegrasyon ihtiyaçları özelinde kapsamlı analiz
- Teknoloji Haritalama ve Kıyaslama: Açık kaynak, ticari platformlar ve hibrit çözümler dahil olmak üzere teknik, işlevsel ve operasyonel kıyaslamalar
- Performans ve Maliyet Testleri: Her platform üzerinde benchmark çalışmaları, API limiti, işlem süresi, kullanım esnekliği ve lisans yapısı değerlendirmeleri
- Uzun Vadeli Uyum ve Sahiplik Analizi: Topluluk desteği, güncelleme frekansı, veri sahipliği, bağımlılık riski ve kurum içi sürdürülebilirlik düzeyi
Kurumsal Katkılar
- Ölçeklenebilir, güvenli ve yüksek performanslı teknoloji mimarisi oluşturulur
- Gereksiz lisans ve dış bağımlılık maliyetlerinden tasarruf sağlanır
- Şirket içi teknik kadroyla tam uyumlu sistemler seçilerek operasyonel sürdürülebilirlik sağlanır
- Vendor bağımlılığı yerine sahiplik esasına dayalı yapı inşa edilir
Uygulama Örneği: Finans Sektöründe LLM Tabanlı Çözüm Seçimi
- Firma Profili: Türkiye merkezli bir finans kuruluşu, NLP tabanlı belge sınıflandırma sistemi kurmak istiyor
- Durum: OpenAI, Azure, HuggingFace, GCP ve Amazon Bedrock gibi birçok platform değerlendirme aşamasında; ancak veri güvenliği, maliyet ve uzun vadeli sürdürülebilirlik konularında belirsizlik mevcut
Danışmanlık Süreci
- Kriter Tanımı: 23 farklı değerlendirme kriteri belirlendi (veri gizliliği, model eğitilebilirliği, maliyet öngörüsü, donanım uyumluluğu vb.)
- Benchmark Testleri: Tüm platformlarda aynı görev senaryosu (belge sınıflandırma) test edildi; hız, doğruluk, API limiti ve işlem maliyeti ölçüldü
- Çok Boyutlu Skorlama: Teknik, mali ve operasyonel açılardan puanlama tabloları oluşturuldu
- Karar Destek Raporu: Yönetim ve teknik ekip için ayrı ayrı yapılandırılmış, görselleştirilmiş değerlendirme sunumu gerçekleştirildi
Çıktılar
- Açık kaynak tabanlı LLM + kurum içi Docker destekli altyapı önerildi
- Yıllık ~450.000 TL API lisans maliyetinden tasarruf sağlandı
- Kurum içi model eğitimi yetkinliği kazandırıldı, dış platformlara bağımlılık sona erdirildi