Stratejik Danışmanlık:

•    Yapay Zeka Stratejisi ve Yol Haritası: İşletmenin uzun vadeli YZ stratejisini oluşturur ve uygulanabilir bir yol haritası sunar.
•    Yapay Zeka Hazırlık Değerlendirmesi: Şirketin YZ'ye hazır olup olmadığını değerlendirir ve gerekli hazırlıkları önerir.

Teknik Danışmanlık:

•    Yapay Zeka Model Geliştirme: Spesifik problemler için makine öğrenimi ve diğer YZ modelleri geliştirir.
•    Veri Analizi ve Veri Yönetimi: Verinin toplanması, temizlenmesi, analiz edilmesi ve yönetilmesine yönelik çözümler sunar

Uygulama Danışmanlığı:

•    Yapay Zeka Çözümlerinin Entegrasyonu: YZ teknolojilerinin mevcut sistemlere entegrasyonu konusunda rehberlik eder.
•    Yapay Zeka Uygulama ve Devreye Alma: YZ projelerinin hayata geçirilmesini ve operasyonel hale getirilmesini sağlar.

Eğitim ve Kapasite Geliştirme:

•    Yapay Zeka Eğitim Programları: Çalışanlara yönelik eğitim programları sunarak YZ yetkinliklerini artırır.
•    Yapay Zeka Farkındalık Eğitimleri: Yönetici ve karar vericilere yönelik YZ farkındalığı artırıcı eğitimler düzenler.

•    Verimlilik Artışı: YZ teknolojileri, iş süreçlerini otomatikleştirerek ve optimize ederek verimliliği artırır.

•    Maliyet Tasarrufu: Daha etkin süreçler ve otomasyon sayesinde maliyetler düşer.

•    Daha İyi Karar Alma: YZ, büyük veri analizleri ve öngörüler sunarak daha bilinçli ve veri odaklı kararlar almayı sağlar.

•    Yenilikçilik ve Rekabet Üstünlüğü: YZ çözümleri, işletmelere yenilikçi hizmetler sunma ve rekabette öne geçme fırsatı verir.

•    Müşteri Deneyimi İyileştirme: YZ tabanlı kişiselleştirme ve analizler ile müşteri deneyimi geliştirilir.

Finans ve Bankacılık

Dolandırıcılık Tespiti: Anormal işlem faaliyetlerini belirlemek için YZ kullanımı.
Risk Yönetimi: Yatırım ve kredi risklerini tahmin etmek için veri analizi ve modelleme.
Müşteri Hizmetleri: Chatbotlar ve sanal asistanlar aracılığıyla müşteri sorularının hızlı yanıtlanması.
Otomatik Yatırım: Robo-danışmanlar tarafından otomatik portföy yönetimi.

Sağlık
Hastalık Teşhisi: Görüntü tanıma ve analizle hastalık teşhisi (radyoloji, patoloji).
Kişiselleştirilmiş Tedavi: Hasta verilerini analiz ederek kişiye özel tedavi planlarının oluşturulması.
İlaç Keşfi: Yeni ilaçların keşfi ve geliştirilmesi sürecinde büyük veri analizi.
Hasta İzleme: Uzaktan hasta izleme ve sağlık verilerinin analizi.

Perakende
Talep Tahmini: Satış verilerini analiz ederek stok ve talep tahminlerinin yapılması.
Müşteri Analitiği: Müşteri davranışlarını ve tercihlerini analiz ederek kişiselleştirilmiş pazarlama stratejileri geliştirme.
Otomatik Müşteri Hizmetleri: Chatbotlar ve sanal asistanlar aracılığıyla müşteri desteği sağlama.
Envanter Yönetimi: Depo yönetimi ve lojistik süreçlerin optimize edilmesi.

Üretim
Kalite Kontrol: Üretim hattındaki ürünlerin kalite kontrolü için görüntü tanıma sistemleri kullanma.
Öngörücü Bakım: Ekipman arızalarını tahmin ederek bakım zamanlamalarını optimize etme.
Üretim Optimizasyonu: Üretim süreçlerini optimize etmek için veri analitiği ve modelleme kullanma.
Robotik Otomasyon: Üretim süreçlerinin otomatikleştirilmesi.

Telekomünikasyon
Ağ Optimizasyonu: YZ ile ağ performansını izleme ve optimizasyon yapma.
Müşteri Hizmetleri: Chatbotlar ve sanal asistanlar aracılığıyla müşteri sorunlarını çözme.
Veri Analitiği: Müşteri verilerini analiz ederek hizmet kalitesini artırma ve yeni hizmetler geliştirme.

Taşımacılık ve Lojistik
Rota Optimizasyonu: YZ kullanarak en verimli taşımacılık rotalarını belirleme.
Filo Yönetimi: Araç filolarının izlenmesi ve yönetilmesi için veri analizi kullanma.
Tedarik Zinciri Optimizasyonu: Tedarik zinciri süreçlerini optimize etmek için tahmin ve analiz yapma.

Eğitim
Kişiselleştirilmiş Öğrenme: Öğrenci verilerini analiz ederek kişiye özel öğrenme deneyimleri sunma.
Öğrenci Performans Analizi: Öğrenci başarılarını ve zorluklarını belirlemek için veri analizi yapma.
İdari Süreçlerin Otomasyonu: Okul yönetim süreçlerini otomatikleştirme.

Hukuk
Belge İncelemesi: Hukuki belgeleri incelemek ve analiz etmek için doğal dil işleme (NLP) kullanma.
Sözleşme Analizi: Sözleşmelerdeki anahtar noktaları ve potansiyel riskleri belirleme.
Tahmin ve Danışmanlık: Geçmiş dava verilerini analiz ederek davaların sonuçlarını tahmin etme.

Enerji
Enerji Yönetimi: Enerji tüketimini optimize etmek için veri analitiği kullanma.
Öngörücü Bakım: Enerji üretim ve dağıtım ekipmanlarının bakım ihtiyaçlarını tahmin etme.
Yenilenebilir Enerji: Yenilenebilir enerji kaynaklarının verimliliğini artırma ve yönetme.

Medya ve Eğlence
İçerik Tavsiyesi: Kullanıcı tercihlerini analiz ederek kişiselleştirilmiş içerik önerileri sunma.
İçerik Üretimi: YZ kullanarak metin, video ve görsel içerik oluşturma.
Sosyal Medya Analizi: Sosyal medya verilerini analiz ederek trendleri ve kullanıcı duyarlılıklarını belirleme.

1.    Ön Değerlendirme ve İhtiyaç Analizi

•    İş Hedeflerinin Belirlenmesi: İlk adım, işletmenin iş hedeflerini, karşılaştığı zorlukları ve fırsatları anlamaktır. 
•    Mevcut Durumun Analizi: Mevcut teknolojik altyapı, veri kaynakları ve iş süreçleri değerlendirilir.
•    Yapay Zeka Uygulama Alanlarının Belirlenmesi: YZ'nin en fazla değer katabileceği alanlar tespit edilir.

2.    Strateji ve Planlama

•    Yapay Zeka Stratejisinin Oluşturulması: Uzun vadeli YZ stratejisi ve yol haritası geliştirilir.
•    Proje Planlaması: Belirlenen YZ uygulama alanları için ayrıntılı proje planları yapılır. Bu, kaynakların tahsisini, zaman çizelgesini ve bütçeyi içerir.

3.    Veri Hazırlığı

•    Veri Toplama: Gerekli veriler toplanır. Bu, iç veriler ve gerekiyorsa dış kaynaklardan elde edilen verileri içerir.
•    Veri Temizleme ve Hazırlama: Veriler, analiz ve modelleme için temizlenir ve uygun formatlara dönüştürülür.
•    Veri Yönetimi: Verinin saklanması, erişimi ve güvenliği için gerekli önlemler alınır.

4.    Model Geliştirme ve Test Etme

•    Model Seçimi ve Geliştirme: Uygulama alanına en uygun makine öğrenimi veya diğer YZ modelleri seçilir ve geliştirilir.
•    Model Eğitimi: Modeller, toplanan verilerle eğitilir.
•    Model Testi ve Doğrulama: Modeller, doğruluğu ve güvenilirliği sağlamak için test edilir ve doğrulanır.

5.    Uygulama ve Entegrasyon

•    Yapay Zeka Çözümünün Entegrasyonu: Geliştirilen YZ çözümleri, mevcut sistemlere entegre edilir.
•    Pilot Uygulama: Çözüm, belirli bir süre pilot olarak uygulanır ve performansı izlenir.
•    Tam Uygulama: Pilot uygulama başarılı olursa, çözüm tam ölçekli olarak uygulanır.

6.    İzleme ve Optimizasyon

•    Performans İzleme: YZ çözümlerinin performansı düzenli olarak izlenir.
•    Sürekli İyileştirme: Model ve süreçler, performans ve verimlilik açısından sürekli olarak optimize edilir.
•    Raporlama ve Geri Bildirim: Sonuçlar ve elde edilen kazanımlar hakkında düzenli raporlar sunulur ve geri bildirimler alınır.

7.    Eğitim ve Destek

•    Kullanıcı Eğitimi: Çalışanlara, yeni YZ çözümlerini kullanma konusunda eğitim verilir.
•    Teknik Destek: Uygulama sonrasında teknik destek sağlanır.

•    Makine Öğrenimi (Machine Learning): Büyük veri kümelerinden öğrenme ve tahmin yapma.

•    Derin Öğrenme (Deep Learning): Daha karmaşık veri analizleri ve öngörü modelleri için yapay sinir ağlarının kullanımı.

•    Doğal Dil İşleme (NLP): Metin ve konuşma verilerinin analiz edilmesi.

•    Bilgisayarlı Görü (Computer Vision): Görüntü ve video verilerinin analiz edilmesi. 

•    Robotik Süreç Otomasyonu (RPA): Tekrarlayan iş süreçlerinin otomatikleştirilmesi.