Son güncelleme: 29 Eylül 2026 Yazar: Kaan Atalay — Atalay Tech kurucusu
Yapay zeka entegrasyonu yaptırmak için firma arıyorsanız tek bir "en iyi" firma yok; doğru firma, projenizin türüne ve aşağıdaki ölçütlere göre seçilir. Web sitesindeki bir sohbet asistanı, CRM'e bağlı bir satış ajanı ve çağrı merkezi için konuşma analitiği birbirinden farklı yetkinlikler ister. Bu rehber, yapay zeka entegrasyon şirketlerini karşılaştırırken neye bakacağınızı, teklif öncesi hangi soruları soracağınızı ve bütçeyi nasıl planlayacağınızı anlatıyor.
Açıklama: Bu rehberi Atalay Tech hazırladı. Biz de bu alanda hizmet veren bir firmayız; bu yüzden firmaları sıralamadık ve kendimizi karşılaştırmaya almadık. Hakkımızdaki bilgi yazının sonunda ayrı bir kutuda.
AI entegrasyonu yapan firmalar çoğu zaman benzer sunumlarla gelir: bir sohbet ekranı, birkaç logo, "iş süreçlerinizi yapay zeka ile dönüştürüyoruz" cümlesi. Aşağıdaki ölçütler, sunumun arkasında ne olduğunu görmenizi sağlar. Her birinde neden önemli olduğunu ve nasıl doğrulayacağınızı yazdık.
Neden önemli: Demo videosundaki asistan gerçek kullanıcıyla, beklenmedik soruyla ve eksik bilgiyle hiç karşılaşmamış olabilir. Canlıda çalışan bir asistan ya da ajan, firmanın modeli bir iş sürecine bağlamayı, hatayı yakalamayı ve yayından sonra bakımı gerçekten yaptığını gösterir.
Nasıl doğrularsınız: Bugün canlıda çalışan en az bir yapay zeka özelliğinin adresini ya da mağaza bağlantısını isteyin. Kendiniz açın ve birkaç soru sorun. Bilgi tabanında olmayan bir soruda ne yaptığına özellikle bakın: cevap mı uyduruyor, yoksa "bilmiyorum" deyip insana mı yönlendiriyor?
Neden önemli: "Bir bankaya asistan yaptık" cümlesi doğrulanamaz. Adı verilen bir referansı ise arayıp sorabilirsiniz.
Nasıl doğrularsınız: Referans firmada projeyle ilgilenen kişinin iletişim bilgisini isteyin. Teslim süresini, bütçenin ne kadar saptığını ve yayından sonra hataların ne kadar sürede düzeltildiğini sorun. Gizlilik sözleşmesi gerekçesiyle hiçbir ad verilemiyorsa bunu not edin.
Neden önemli: Yapay zeka projesinde iki katman vardır. Model katmanı: hangi dil modeli, hangi sağlayıcıdan, veri hangi bölgede işleniyor. Uygulama katmanı: bilgi tabanı (RAG), vektör veritabanı, backend, yönetim paneli ve entegrasyonlar. Model değiştiğinde ne olacağı, verinin nerede işlendiği ve sistemi başka bir ekibin devralıp alamayacağı bu iki katmana bağlıdır.
Nasıl doğrularsınız: Teklifte model sağlayıcısının ve modelin adının, verinin işlendiği bölgenin ve bilgi tabanının nasıl güncellendiğinin yazılı olmasını isteyin. "Kendi yapay zekamız" deniyorsa arkasında hangi modelin çalıştığını sorun. Sağlayıcıyı ileride değiştirmenin ne gerektirdiğini de sorun.
Neden önemli: AI entegrasyonunda iki ayrı maliyet vardır: tek seferlik geliştirme ve her ay tekrar eden kullanım (token/API ücreti, barındırma, mesajlaşma kanalı ücretleri). İkisi tek kalemde karışırsa kullanım arttığında faturanın neden büyüdüğünü göremezsiniz.
Nasıl doğrularsınız: Teklifin kalem kalem gelmesini, token maliyetinin ayrı ve beklenen konuşma hacmine göre tahmin edilmiş olmasını isteyin. Model sağlayıcısının faturasının kimin hesabına kesileceğini sorun.
Neden önemli: Model sağlayıcıları yeni sürümler çıkarır, eski modelleri kapatır; şirketinizin fiyatları, ürünleri ve kuralları değişir. Bakımı olmayan bir asistan birkaç ay içinde eski bilgiyle cevap vermeye başlar.
Nasıl doğrularsınız: Bakımın saat bazlı mı paket mi olduğunu, neyi kapsadığını (model güncellemesi, bilgi tabanı güncellemesi, hata düzeltme, raporlama) ve hatayı hangi kanaldan bildireceğinizi yazılı isteyin.
Neden önemli: Bir yapay zeka projesinde çok sayıda hesap vardır: model sağlayıcısının API hesabı, bulut hesabı, WhatsApp Business hesabı, vektör veritabanı, alan adı. Bunlar firmanın adına açılırsa ayrıldığınızda sistem durabilir; konuşma kayıtlarınız ve bilgi tabanınız başkasının hesabında kalır.
Nasıl doğrularsınız: Sözleşmede kaynak kodun, istem (prompt) ve ajan tanımlarının, bilgi tabanı içeriğinin ve konuşma kayıtlarının size ait olduğu yazılsın. API anahtarları sizin adınıza açılan hesaplarda dursun. Kaynak kod deposuna erişimi teslimde değil, proje sürerken isteyin.
Neden önemli: Dil modelleri zaman zaman eksik ya da hatalı cevap üretir. Bunu yayından önce ölçmeyen bir ekip, hatayı müşterinizden öğrenir.
Nasıl doğrularsınız: Yayından önce hangi soru setiyle test yapılacağını ve yayından sonra hangi ölçülerin izleneceğini (cevap doğruluğu, insana devredilen konuşma oranı, çözülen talep sayısı) sorun. Test senaryolarının bir örneğini görmek isteyin.
Yapay zeka entegrasyonu için tek bir piyasa fiyatı yok. Aşağıdaki süreler Atalay Tech'in yapay zeka entegrasyonu sayfasındaki kendi tablosundan alındı. Bu projeler için sabit TL rakamı yayımlamıyoruz; kapsama göre tekliflendiriyoruz.
| Proje tipi | Tipik süre | Bütçe |
|---|---|---|
| Pilot sohbet asistanı | 2–6 hafta | Kapsama göre tekliflendirilir |
| Kurumsal RAG (şirket içi bilgi asistanı) | 1–3 ay | Kapsama göre tekliflendirilir |
| Çoklu modül yapay zeka platformu | 3–6 ay | Kapsama göre tekliflendirilir |
| Özel makine öğrenmesi / görüntü işleme | Kapsama bağlı | Veri seti ve GPU maliyeti ayrı |
Neden sabit rakam verilemiyor: Maliyeti belirleyen kalemler projeden projeye çok değişiyor. Veri hazırlığı birkaç düzenli dokümandan ibaret olabilir ya da aylar sürebilir. Entegrasyon sayısı sıfır da olabilir, beş de. Yalnız cevap veren bir asistan ile CRM'de kayıt açan bir ajan aynı iş değildir.
İki ayrı bütçe planlayın:
| Kalem | Fiyatı nasıl etkiler? |
|---|---|
| Kullanım senaryosu | Destek botu, satış ajanı, iç bilgi asistanı ya da teklif otomasyonu farklı kapsam ister |
| Veri hazırlığı | Dokümanların düzenlenmesi ve bilgi tabanının kurulması iş yükünü artırabilir |
| Entegrasyon sayısı | CRM, WhatsApp, panel, e-posta, ERP bağlantılarının her biri ayrı geliştirmedir |
| Ajan yetenekleri | Sistemde işlem yapabilen ajan, yalnız cevap veren bottan karmaşıktır |
| Güvenlik ve yetkilendirme | Kullanıcı rolleri, veri erişim sınırları ve kayıt tutma mimariyi etkiler |
| Test ve iyileştirme | Soru setleri, kullanıcı testleri ve senaryo kontrolleri zaman ister |
Kendi sürelerimizi açık yazıyoruz; başka firmalardan teklif alırken aynı kapsam kalemlerini karşılaştırın.
Aşağıdaki firmalar alfabetik sıradadır; sıralama ya da puan değildir. Bilgiler firmaların kendi sitelerinden alınmıştır (Eylül 2026).
CBOT, sitesinde kurumsal yapay zeka ajanları ve sesli yapay zeka çözümleri geliştirdiğini, ajanlarının web, WhatsApp, Instagram ve kurumsal kanallarda çalıştığını yazıyor. Adresi İstanbul Teknokent, Avcılar / İstanbul. cbot.ai
Cerebrum Technologies, sitesinde doğal dil işleme, bilgisayarla görme ve tahmine dayalı analitik alanlarında yapay zeka uygulamaları geliştirdiğini yazıyor. Türkiye'de İstanbul (Şişli) ve Ankara'da ofisi var. cerebrumtechnologies.com
Etiya, telekom ve servis sağlayıcılar için yapay zeka tabanlı iş yazılımları (BSS, CRM, ajan tabanlı yapay zeka) geliştiriyor. Türkiye'de İstanbul (YTÜ Davutpaşa Teknopark, Esenler), Ankara ve İzmir'de ofisi var. etiya.com
Kuika, kurumsal uygulama geliştirmek için yapay zeka tabanlı bir low-code platformu ve yapay zeka ajanları (KuikAgents) sunuyor; danışmanlık ve destek hizmeti de veriyor. Sitesinde İstanbul ve İzmir ile Delaware ve Dubai ofislerini listeliyor. kuika.com
SESTEK, müşteri hizmetleri için konuşma tanıma, metinden sese, yapay zeka ajanları ve konuşma analitiği içeren bir platform geliştiriyor. Türkiye adresi Sarıyer / İstanbul. sestek.com
| Proje ihtiyacı | Aranacak firma tipi / yetkinlik |
|---|---|
| Web sitesi ya da WhatsApp sohbet asistanı | Mesajlaşma kanalı entegrasyonu ve bilgi tabanı (RAG) deneyimi olan geliştirme ekibi; canlıda açılabilen örnek |
| CRM'e bağlı satış ya da teklif ajanı | API entegrasyonu, backend ve yönetim paneli geliştiren özel yazılım ekibi (özel yazılım firması seçme rehberi) |
| Çağrı merkezi, sesli asistan, konuşma analitiği | Konuşma tanıma ve metinden sese ürünü olan ses teknolojisi firması |
| Telekom ya da büyük ölçekli müşteri yönetimi | Sektöre özel BSS/CRM ürünü olan kurumsal yazılım firması |
| Şirket içi iş uygulaması + yapay zeka ajanı | Low-code platform ya da özel yazılım ekibi; uzun vadeli özelleştirme ihtiyacını ayrıca değerlendirin |
| Görüntü işleme, tahminleme, özel model | Veri bilimi / makine öğrenmesi ekibi olan firma; veri seti ve GPU maliyeti ayrı planlanır |
| Mobil uygulama içinde yapay zeka özelliği | Mobil ve backend ekibi birlikte (mobil uygulama firması seçim rehberi) |
| Hazır model mi, yerli model mi kararı | Model seçimi için yerli yapay zeka modeli ve AI ajanı seçim rehberi |
Teklif karşılaştırırken bu üç terimin aynı anlamda kullanılmadığından emin olun.
Bir teklifte "AI ajan" yazıyorsa ajanın hangi sistemlerde hangi işlemleri yapabileceğini ve hangi noktada insan onayı isteyeceğini sorun.
| Bileşen | Neden önemli? | Teklifte ne görmelisiniz? |
|---|---|---|
| Süreç analizi | Yapay zekanın hangi problemi çözeceğini netleştirir | Hangi süreç, hangi kullanıcı, hangi başarı ölçüsü |
| Veri ve bilgi tabanı | Cevapların doğruluğunu belirler | Hangi dokümanlar, kim hazırlayacak, nasıl güncellenecek |
| Ajan kurgusu | Sistemin görev sınırlarını belirler | Yapabileceği işlemler ve insan onayı noktaları |
| Entegrasyonlar | Yapay zekayı gerçek iş akışına bağlar | CRM, WhatsApp, panel, e-posta ve API listesi |
| Yetkilendirme | Veri güvenliğini sağlar | Rol bazlı erişim sınırları ve kayıt tutma |
| İnsana devir | Kritik konularda güven sağlar | Çözülemeyen talebin kime, nasıl aktarılacağı |
| Ölçüm | Performans takibini sağlar | Doğruluk, çözüm oranı, devir oranı |
| Bakım | Sistemin güncel kalmasını sağlar | Model ve bilgi tabanı güncellemesinin kapsamı |
Yapay zeka asistanı ya da ajanı müşteri adı, telefon, e-posta, sipariş, sağlık ya da ödeme bilgisi gibi verilerle temas ediyorsa güvenlik en baştan planlanmalıdır.
Yapay zeka entegrasyon firmaları arasında seçim yaparken sunumdan çok kanıta bakın: canlıda açılabilen bir çalışma, arayabileceğiniz bir referans ve yazılı bir teknoloji yığını. Geliştirme bütçesini ve aylık token maliyetini ayrı planlayın, ikisini de kalem kalem isteyin. Kaynak kodun, istem tanımlarının, konuşma kayıtlarının ve hesapların size ait olduğunu sözleşmeye yazdırın. Bakım ve ölçüm planı olmayan bir yapay zeka projesi, yayına alındığı gün eskimeye başlar.
Bu rehberi hazırlayan: Atalay Tech
Atalay Tech, Atalay Yazılım Ltd. Şti.'nin markasıdır; 2020'de İstanbul'da kuruldu, ofisi Şişli'de. Ekip 10+ çalışandan oluşuyor; React Native, Laravel ve Next.js ile çalışıyor ve yayında 7 uygulaması var. Bunlardan atalay.ai, Türkiye'deki işletmelerin aylık ücretle yapay zekâ çalışanı işe aldığı, Atalay Tech'in geliştirdiği platform; bugün telefonla ücretsiz kayıt ve Atalay ile sohbet açık, çalışanlar yakında açılıyor.
Yapay zeka entegrasyonu · Mobil uygulama fiyat hesaplayıcı · Referanslar
Bu rehber yapay zekâ yardımıyla hazırlandı, Atalay Tech tarafından kontrol edildi.
Tek bir en iyi firma yok; doğru firma projenizin türüne göre değişir. Sohbet asistanı, sesli müşteri hizmetleri, telekom yazılımı ve görüntü işleme farklı uzmanlık ister. Firmaları canlıda açılabilen çalışma, adıyla referans, teknoloji yığınının açıklığı, fiyat şeffaflığı, bakım modeli ve hesap sahipliği ölçütleriyle karşılaştırın.
Kapsama göre değişir. Pilot bir sohbet asistanı genellikle 2–6 hafta, şirket içi bilgi asistanı (kurumsal RAG) 1–3 ay, birden çok modülü olan bir yapay zeka platformu 3–6 ay sürer. Özel makine öğrenmesi ve görüntü işleme projelerinin süresi veri setine bağlıdır.
İki ayrı kalem vardır: tek seferlik geliştirme bütçesi ve aylık kullanım bütçesi. Geliştirme; veri hazırlığı, entegrasyon sayısı, ajanın yapabildiği işlemler ve güvenlik gereksinimlerine göre değişir. Kullanım bütçesi token/API ücreti, barındırma ve kanal ücretlerinden oluşur ve konuşma hacmine göre artar. Teklifte ikisinin ayrı yazılmasını isteyin.
Hayır. Chatbot kullanıcı sorularına yanıt verir. AI ajan ise bağlamı anlar, araç kullanır, sistemlerden veri çeker ve belirlenen sınırlar içinde işlem yapar; örneğin CRM'de kayıt açar ya da talebi sınıflandırıp ilgili ekibe iletir.
Evet. API üzerinden bağlanan bir yapay zeka sistemi CRM'de müşteri kaydı oluşturabilir, konuşma özeti gönderebilir, satış aşamasını güncelleyebilir ve temsilciye görev açabilir. Bunun için CRM'in API erişimi olmalı ve ajanın hangi alanlarda yazma yetkisi olduğu baştan belirlenmelidir.
Rol bazlı erişim, kayıt tutma, veri minimizasyonu, kişisel verilerin maskelenmesi ve kritik işlemlerde insan onayı birlikte kullanılır. Kişisel veri işleniyorsa KVKK ilkeleri dikkate alınmalı ve verinin hangi bölgede işlendiği sözleşmede yazmalıdır.
Bu riski sıfırlamak mümkün değil, azaltmak mümkün. Bilgi tabanı düzenli tutulur, kritik konularda yalnız kaynağa dayalı yanıt verilir, belirsiz durumlarda konuşma insana devredilir ve sistem yayından önce ve sonra bir soru setiyle test edilir.
Sık sorulan soruları yanıtlamak yetiyorsa hazır bir platform hızlı başlangıç sağlar. Asistanın CRM, ERP ya da kendi panelinizle çalışması, sistemde işlem yapması veya özel yetki kurallarına uyması gerekiyorsa özel entegrasyon gerekir. Kararı verirken aylık lisans ve token maliyetini birlikte hesaplayın.
Genellikle hayır. Yayından sonra yeni bilgiler eklenir, hatalı cevaplar düzeltilir, model sürümleri güncellenir ve entegrasyonlar genişler. Bu yüzden teklif alırken bakımın kapsamını ve nasıl ücretlendirildiğini de sorun.
atalay.ai, işletmelerin yapay zekâ çalışanlarını maaşa bağladığı platform. Ayşe, Mert, Elif, Emre ve Can'ın arkasında Amazon Bedrock üzerinde Claude çalışıyor; şirketimizin kendi operasyonunu da Claude Agent SDK ile yürütüyoruz.
Yapay zeka entegrasyonu başlatma kontrol listesi; hedef belirleme, veri hazırlığı, süreç seçimi, güvenlik, maliyet, teknik mimari, MVP planı ve bakım adımlarını tek çerçevede ele alır. Kurumsal ekipler için uygulanabilir, ölçülebilir ve riskleri azaltan bir başlangıç rehberi sunar.
Kurumsal şirketler için AI otomasyon, yalnızca chatbot kurmak değil; süreç analizi, veri güvenliği, API entegrasyonu, insan onayı, ölçümleme ve bakım disiplinidir. Bu rehber 2026'da AI otomasyon projesi planlayan şirketler için kapsam, maliyet, risk ve uygulama adımlarını pratik şekilde açıklar.
