Yapay zeka uygulama yaptırma kararı üç soruya dayanır: ne kadar tutar, ne kadar sürer, hangi riskleri taşır. Aşağıda üçünü de rakamla cevaplıyoruz. Rakamlar 2026 pazar verilerinden ve kendi fiyat sihirbazımızdan geliyor.
Yapay zeka uygulaması yaptırmak işletmeme ne kazandırır?
En somut kazanç, manuel işlere giden zamanın azalmasıdır. Verimio'nun KOBİ analizine göre yapay zeka otomasyonları manuel görevlere harcanan zamanı %15–30 azaltıyor. Yatırımın geri dönüşü genellikle 3–6 ayda geliyor.
Bu oranlar ortalamadır. Sizin sürecinizde sonuç farklı çıkabilir. Bu yüzden önce tek bir süreci seçip ölçmek gerekir.
Yapay zekanın en çok işe yaradığı alanlar şunlardır:
- Müşteri desteği: Sık sorulan sorulara ilk cevabı otomatik vermek.
- Belge analizi: Sözleşme, fatura ve form gibi belgelerden bilgi çıkarmak.
- Veri işleme: Tekrarlayan giriş ve raporlama işlerini azaltmak.
- Kişiselleştirme: Kullanıcı davranışına göre öneri sunmak.
Ekibiniz bu işlerden kurtulunca satış, ilişki ve karar gibi işlere zaman ayırabilir. Verimio, geri dönüş süresini kapsama göre 3–12 ay bandında ele alıyor. Kapsam büyüdükçe süre uzar.
Yapay zeka uygulama yaptırma maliyeti ne kadar?
Maliyet, projenin türüne göre 30.000 TL ile 500.000 TL ve üzeri arasında değişir. 2026 maliyet dökümüne göre tek senaryolu bir PoC 30.000–80.000 TL arasındadır. Belgelerle soru-cevap yapan RAG tabanlı bir kurum içi asistan ise 120.000–500.000 TL arasındadır.
| Proje türü | Tahmini bütçe | Süre | Kaynak |
|---|---|---|---|
| Tek senaryolu PoC | 30.000 – 80.000 TL | 4–8 hafta | Yapayzekayazilimlari, 2026 |
| Kurum içi RAG asistanı | 120.000 – 500.000 TL | 3–6 ay | Yapayzekayazilimlari, 2026 |
| AI özellikli mobil uygulama (iOS + Android, giriş, AI) | 67.000 – 85.000 TL (KDV hariç) | Kapsama göre | Sitemizdeki fiyat sihirbazı |
Sitemizdeki fiyat sihirbazına göre iOS ve Android için giriş ve yapay zeka özelliği olan bir mobil uygulama 67.000–85.000 TL arasında çıkıyor. Bu rakam tahmindir ve KDV hariçtir. Kapsam büyüdükçe bütçe bu bandın üstüne çıkar. Kendi senaryonuzu teklif sihirbazında hesaplayabilir, genel çerçeve için mobil uygulama yaptırma fiyatlarına bakabilirsiniz.
Tek seferlik bedel ile aylık kullanım gideri farklıdır
Yazılım geliştirme bedeli tek seferliktir. Sistem çalıştıkça ise token ve API maliyeti oluşur. Bu ayrım teklif aşamasında çoğu zaman konuşulmaz.
Teklif isterken şu kalemleri ayrı ayrı sorun:
- Aylık API (LLM) kullanım tahmini
- Sunucu ve bulut altyapı gideri
- Bakım ve iyileştirme ücreti
- Vektör veritabanı gibi ek servisler
Sıfırdan model eğitmek mi, hazır API ve RAG mı daha mantıklı?
Çoğu işletme için sıfırdan model eğitmek gerekmez. Hazır bir model API'sini (OpenAI, Anthropic Claude) kendi belgelerinizle RAG üzerinden besleyerek çalışan bir çözüm kurabilirsiniz. Yukarıdaki RAG asistanı bandı (120.000–500.000 TL) bunun gerçekçi bir bütçe olduğunu gösteriyor.
| Ölçüt | Sıfırdan model eğitimi | Hazır API + RAG |
|---|---|---|
| Başlangıç hızı | Yavaş, veri ve ekip ister | Hızlı, mevcut belgelerle başlar |
| Veri ihtiyacı | Çok büyük ve etiketli | Düzenli belge ve kayıt yeterli |
| Sürekli gider | Eğitim ve altyapı | Kullanım başına API ücreti |
| Uygun olduğu durum | Çok özel, ürünün kendisi model olan işler | Kurum içi asistan, destek, belge analizi |
Bizim deneyimimiz de bu yönde. Önce hazır modelle küçük bir sürüm çıkarıp sonucu görmenizi öneriyoruz. Yetmezse daha ağır bir yola geçilir.
Yapay zeka uygulaması geliştirme süreci nasıl işler?
Süreç keşif, veri hazırlığı, hızlı prototip, test ve canlıya alma adımlarından oluşur. Küçük bir PoC ilk çıktıyı 4–8 haftada verir. Adımlar şöyle ilerler:
- Süreç analizi: Bu sorun için yapay zeka gerçekten gerekli mi, önce bunu netleştiririz. Bazen sıradan bir otomasyon yeter.
- Veri hazırlığı: Veri kalitesi, model seçiminden daha çok sonucu belirler. Dağınık kayıtlar bu aşamada temizlenir.
- Hızlı MVP: Tek bir kullanım senaryosunu çalışır hâle getiririz. Bu iş için ürün ve MVP geliştirme yaklaşımını kullanıyoruz.
- Test ve insan denetimi: Doğruluğu gerçek örneklerle ölçeriz. Kritik kararlarda son onayı bir insan verir.
- Canlıya alma ve iyileştirme: Kullanım verisine bakıp modeli ve komutları ayarlarız.
İnsan denetimi (human-in-the-loop) isteğe bağlı bir ek değildir. Yapay zeka bazen yanlış ama ikna edici cevap üretir. İlk haftalarda çıktıları bir kişinin kontrol etmesi bu riski küçültür.
Yapay zeka uygulaması yaptırırken nelere dikkat etmeliyim?
En kritik başlık müşteri verisidir. KVKK ve yurt dışı veri aktarımı konusu, API kullanan her projede ele alınmalıdır. Verilerin nereye gittiğini ve modelin eğitiminden hariç tutulup tutulmadığını yazılı olarak öğrenin.
Teklif ve sözleşmede şunları arayın:
- Veri akışı: Müşteri verisi yurt dışı sunucularına gidiyor mu? Aydınlatma metni buna göre hazırlanmalı. Verinin model eğitiminde kullanılmadığı da (zero data retention) yazılı olmalı.
- Kod ve fikri mülkiyet: Arayüz, kaynak kod ve komut (prompt) mimarisi kime ait?
- Hata toleransı: Yanlış cevap oranı için hedef ve ölçüm yöntemi belirlenmiş mi?
- Bakım: Yayından sonra destek ve model güncellemesi kim tarafından, hangi ücretle yapılacak?
- Benzer proje deneyimi: Yayında çalışan ürünleri gösterebiliyor mu?
Son maddeyi kontrol etmek kolaydır. Biz yapay zeka ürünlerini kendi işlerimiz arasında gösteriyoruz. Örneğin sağlık alanındaki XMeal AI, yemek fotoğrafından kaloriyi otomatik çıkarıyor, 22 dili destekliyor ve App Store'da 4.9 puana sahip. Bir diğer örnek olan exAI yapay zeka arkadaş uygulamasını vaka sayfasında inceleyebilirsiniz. Tüm yayındaki işlerimiz işler sayfasında listeli.
Entegrasyon tarafında nasıl çalıştığımızı görmek için yapay zeka entegrasyonu hizmetimize göz atabilirsiniz.
Yapay zeka uygulaması ne kadar sürede canlıya alınır?
Süre kapsama bağlıdır. 2026 verilerine göre basit bir PoC 4–8 hafta, RAG tabanlı kurumsal asistan ise 3–6 ay sürüyor.
| Kapsam | Tipik süre |
|---|---|
| Tek senaryolu PoC veya basit entegrasyon | 4–8 hafta |
| Kurum içi RAG asistanı | 3–6 ay |
Süreyi en çok uzatan şey kodlama değildir. Düzensiz kurumsal veriler ve API izin süreçleri asıl darboğazdır. Belgelerinizi ve erişim yetkilerini baştan hazırlarsanız takvim kısalır.
Biz iki haftalık döngülerle çalışırız. Her döngü sonunda çalışan bir parçayı görürsünüz. Böylece yön yanlışsa erken fark eder, bütçeyi boşa harcamazsınız. Genel yaklaşımımızı yapay zeka ile uygulama geliştirme yazımızda da anlattık.
Projenizin kapsamına göre tahmini bütçeyi görmek için teklif sihirbazımızı doldurun.