Mahfi Eğilmez’in dediği gibi Almanları 3-1 yenen kadın milli voleybol takımımız ardından Sırbistan’ı yendi ve bu yazı yazıldıktan yaklaşık 12 saat sonra İtalya ile final oynayacak. Almanya maçını izlerken maçı kazanmayı sağlayanın momentum olduğunu fark ettim. Bu, OBase CEO’su Bülent Dal ile geçen sene konuştuğumuz “domino etkisi” konusunu yazmanın zamanının geldiğini gösteriyor.
Önce Mahfi Eğilmez ile başlayayım. Yazılarını her zaman zevkle okuduğum Eğilmez, maçın olduğu perşembe sabahı Almanya maçını 3-1 alacağımızı tweet attı. Ben de daha önce izlediğim Türkiye-Almanya maçı nedeniyle bu skoru tahmin ediyordum. İlk yarının birkaç sayısı geride kaldıktan sonra yanımdaki arkadaşa “İlk seti alırız, ikinci seti veririz. Maçı 3-1 alırız.” dedim. Analitik düşünen biri değildi; ilgi göstermedi. Bu nedenle “Bu maçın en güzel yanı, Almanlar yenildi diye bizim de yenilmiş sayılma ihtimalimizin olmaması” esprisini yapmadım.
İkinci seti kaybettikten sonra herkes gözünü bizim takıma dikip kimin kurtarıcı olabileceğine bakarken aşağıda protokolde oturan Faruk Eczacıbaşı rakibe bakarak yanındaki birine bir şeyler anlatıyordu. Ya transfer yapmıştı ya da rekabet analizi yapıyordu sanırım ama bilemiyorum. Bu tür bir kaybedilmiş setin ardından tezahüratı artırmak ve birbirine kenetlenmek, bizim gelenekselleşen tavrımız oldu ama rekabet analizi her şeyden fazla önem taşıyor. Maçın ilerleyen dakikalarında ben de Faruk Eczacıbaşı’nın yaptığını düşündüğüm şeyi yaptım ve rekabeti analiz ettim. Bizim aleyhimize olabilecek bir durum vardı ama Alman koç buna uyanmadı. Tahminimce bizim “füze rampamız” (bunu çevredekiler de birbirlerine “insafsızca füze gönderiyor” gibi ifadelerle birbirlerine söylüyordu) Melisa Vargas’tan etkilenip “size’lı” bir oyuncuyu takıma koyarak gövde gösterisi yapmak istedi. 20 numaralı Lena Kindermann’ı takıma monte etti ve o dakikadan itibaren Kindermann’ın Vargas’ın yaptıklarına benzer hareketler yaptığı bir oyun izledik ama genellikle sıçramadan oynayan Kindermann’ın hareketleri Alman milli takımına sadece dezavantaj yarattı. Yanımdaki arkadaşa “Bu adam, 20 numaradaki ısrarı yüzünden maçı kaybedecek.” dedim. Aldığım yanıt “Sen Almanları mı tutuyorsun?” oldu. Hayır, ama ben, yaptığım iş nedeniyle maça davet edilmiştim ve bu tür bir analiz yapmanın gerekli olduğunu düşünüyordum. Sonuçta maç izlemekten ziyade maçtan iş dersleri çıkarmanın orada bulunma nedenim olduğunu düşünüyordum. Ya da sadece bir içgüdüydü ve bulunduğum noktada konuya bu şekilde bakmam gerektiğini düşünüyordum. Analizim şuydu: Koçları değişseydik Almanların kazanma şansı çok daha yüksek olurdu.
Sonuç, iktisatçı Mahfi Eğilmez’in dediği gibi 3-1 oldu ama tribünde bulunmak, mühendis bakış açısıyla fazladan bunları da görmek mümkün oldu. Hem oyunu hem de insanlarımızı daha iyi tanıma fırsatı buldum. Bu arada sıklıkla yazdığım paralel işlemci kullanan uçaksavar örneğini de test ettim. Benim üniversite öğrencisi olduğum 80’li yıllarda paralel işlemcileri gelecekte çok daha büyük fark yaratacak bir teknoloji kullanımı olarak anıyorduk. Burada verdiğim örneği test etmek için de maçı kullandım. Melissa Vargas servis atarken sıçradığında geleceği noktayı hesapladım. O sırada boş olan noktaya telefonu nişanladım; harekete geçtiğinde zamanlamamı yaptım ve Vargas’ın smaç servisini fotoğrafladım. iPhone 13’!ün çok da yeni olmayan fotoğraf kapasitesi ile görmeden bastığım buton ile Vargas’ı tam olarak karenin içinde yakaladım ve bunu instagramda paylaştım. Analiz yapmak kadar eğlenceliydi. Ben butona bastığımda Vargas karenin içinde değildi ama makinenin gecikmesi ile fiziksel harekette alınan mesafe fotoğrafın oluşmasını ve 40 yıl önce savunma sanayiinde önemli bir etki yaratacağını konuştuğumuz şeyin testini sağlamıştı. Bugünün füzeleri ve dronlarının şekillendirdiği dünyadaki işlem kapasitesi düşünüldüğünde çok geride kalan bir teknoloji uygulaması ancak eğlenmeyi biliyorsanız bundan klasik otomobile binmeye benzer bir zevk alabiliyorsunuz.
Bunlardan başımı kaldırıp Sinan Erdem’deki görselleştirilmiş reklam olanaklarına baktığımda salonun NBA maçlarındakine benzer bir şekilde donatıldığı dikkatimi çekti. Amerika Birleşik Devletleri mi desem yeni medya modelleri mi desem reklam dünyasını ciddi biçimde değiştirmiş. Alanı yatay bir çizgiyle ikiye böldüğünüzde iki farklı dünya görüyorsunuz. Aşağıda reklam panoları ve yere yazılmış/ekranda pano gibi görünen reklamlar televizyon izleyicilerinin çok geniş kitlesine hitap eden bir iletişim/pazarlama kanalı sunuyor. Ancak o bölgeye baktığınız zamanlar zaten maçın oynandığı süreye dahil olduğundan reklamlar çok fazla ilginizi çekmiyor. Mola ve devre aralarında başınızı kaldırıp yukarı baktığınızda ışıl ışıl panolarda akan reklamları çok net görebiliyorsunuz. Tekrar pozisyonları ve devre aralarında reklamları gösteren dev ekranlar ise en etkili reklam alanı olarak görünüyor. Bunun nedeni, taraftarlardan da seçtiklerini buraya yansıtan sponsor uygulamasının inanılmaz bir interaktivite yani etkileşim sağlaması. Aşağıda televizyon aracılığıyla çok geniş kitlelere ulaşmayı sağlayan; yukarıda salondaki daha küçük kitle ile etkileşim sağlayan reklam olanakları. Hangisini seçerdiniz? Bizim için önemli olmayan ya da sadece yazı konusu olarak önem taşıyan bu soru, pazarlama yöneticileri açısından kritik başarı göstergesi olabilir. Şirketlerin bunu değerlendirmek için doğru ölçme kriterlerine ve araçlarına sahip olması gerekiyor. Bu da şirketlerin meselesi…
Tartışmayı bu noktaya getirmişken Mahfi Eğilmez’in diğer tweet’inden de bahsedeyim. İktisatçı Mahfi Hoca İstanbul Ticaret Odası’nın (İTO) enflasyon hesabında aylık ortalama fiyatları değil, ay sonundaki fiyatları baz aldığını sıkıntılı bir durum olarak tweet’lemişti. Sahada olmayı seven mühendis insan olarak, aynı 10 litrelik suyu ayın başında 95,50 liradan ayın sonunda ise 79,90’dan aldığımı not düşeyim. Konu ile ilgisi var mı bilmiyorum ama saha bana daha ucuza bulduğunu düşünen insanların bu tür bir enflasyon hesabına bağlı daha düşük maaş zammı alması anlamına geldiğini söylüyor. Ekmek, su ve temel ihtiyaçları karşılamaya yönelik ürünlerin fiyatının bu şekilde düzenlenmesi insanların hayat pahalılığını fark etmemsini de sağlayabilir. Ancak bu iktisatçıların ve sosyologların ilgilenmesi gereken bir konu; biz, benim çektiğim Vargas fotoğrafı ve OBASE CEO’su Bülent Dal’ın geçen yılki görüşmemizin ardından benimle paylaştığı “Perakendede Kararların Domino Etkisi: Veriden Karara, Karardan Kazanca” yazısı ekseninde devam edeceğiz.
OBASE’in vizyonunu, Agentic AI’ı anlamak için nasıl kullanabiliriz?
Dal’ın 10 Nisan 2025’te Retail Türkiye’de yayınlanan yazısının (https://retailturkiye.com/bulent-dal/perakendenin-2030-yolculugunda-one-cikan-7-baslik/)özeti şu şekilde: “Mart sonunda Las Vegas’ta düzenlenen Shoptalk 2025 etkinliği, perakende dünyasının geleceğine dair güçlü sinyaller verdi. Teknolojik dönüşüm, müşteri davranışlarındaki değişim ve iş modellerinin yeniden yapılanması, sektörde yepyeni bir dönemi başlatıyor. Bu yeni dönemde başarılı olmak isteyen markaların, yalnızca teknolojiye yatırım yapmaları yetmiyor; aynı zamanda içerik, topluluk, veri ve insan odağını bir araya getiren stratejiler geliştirmeleri gerekiyor.
Etkinlikte öne çıkan 7 başlık, 2030’a giden yolda perakende sektörünün gündemini şekillendirecek:
- Agent-to-Consumer (A2C): Arama devri kapanıyor, yapay zekâ ajanlarının öneri gücüyle alışveriş deneyimi yeniden tanımlanıyor. 2030’da satışların yüzde 10’unun bu kanaldan gelmesi bekleniyor.
- Tanımlı müşteri: Fiziksel mağazalarda bile her müşteriyi tanımak zorunluluk haline geliyor. Müşteri verisi, rekabetin yeni cephesi.
- İçerik fabrikaları: Tüketici artık arama yapmıyor, içerikten ilham alıyor. Markalar hikâye anlatıcılığı ve içerik üretimiyle fark yaratıyor.
- Sosyal ticaret: TikTok ve Instagram gibi platformlar, keşiften satın almaya uzanan akışı tek videoda sunuyor. Sosyal ticaret hem satışları hem organizasyonları dönüştürüyor.
- DTC’nin sınırlı gücü: Doğrudan tüketiciye satış modelinin sınırları netleşiyor; çok kanallı iş birlikleri yeniden önem kazanıyor.
- Perakende medya: Bu alan artık reklam değil, medya yatırımı. Amazon’un liderliğinde şekillenen rekabet, net kazananlar ve kaybedenler yaratacak.
- Yapay zeka ile operasyonel dönüşüm: Karar destek, planlama ve fiyatlandırmada Yapay zeka etkisi artıyor. Sadece otomasyon değil, stratejik dönüşüm zamanı.”
Sohbet ederken konuştuğumuz konuyu tam olarak karşılayan yazı bu olmadığından iş başa düştü ve arama yaparak asıl yazıya ulaştım. Sanırım bir karışıklık olmuş. Ben bu tür belirli sayıda madde ile açıklanan yazılarla çok ilgili değilim. Konuştuğumuz konu, perakendede kararların domino etkisi ile ilgiliydi ve OBASE’in internet sitesinde (https://obase.com/tr/kurumsal/blog/Perakendede-kararlar%C4%B1n-domino%20etkisi-veriden-karara-karardan-kazanca) yer alıyor.
Yazının beni ilgilendiren iki bölümünü burada aktarmak istiyorum. Birincisi şöyle ve Dal ile sohbetimizdeki ilgi çekici konuyu yansıtıyor:
a) Kararların domino etkisi
Perakende, uzmanların “coupled decision system” (iç içe karar sistemi) olarak tanımladığı bir yapıya sahip. Fiyat talebi etkiler, talep stok seviyesini etkiler, stok replenishment kararını etkiler, kampanya fiyat ve segmentasyon kararlarını etkiler. Bu zincirleme yapı, birden fazla sürecin çıktılarını ve etkilerini birbiri ile ilişkilendiren, şirketin ana hedeflerini gerçekleştirecek orkestrasyonu yapan modern yapay a) a)zekâ sistemlerinin katma değer yaratmasını sağlıyor.
Örneğin: Bir süt ürününde %20 indirim kampanyası başlattığınızı düşünün.
Bu tek karar domino etkisi yaratır; eğer zamanında müdahale edilmezse sonuçları hem olumlu hem olumsuz olabilir. Temsili bir senaryo paylaşacak olursak.
- Fiyat indirimi → Talep artışı: Satışlar %40 artar
- Talep artışı → Stok düşüşü: 5 mağazada ürün hızla tükenir
- Stok düşüşü → Acil replenishment: Depodan acil sevkiyat planlanır
- Sevkiyat → Lojistik baskısı: Diğer ürünlerin dağıtımı ötelenir
- Yok satma→ Müşteri kaybı & ikame satış: Müşteri rakibe ya da farklı ürüne yönelir.
Bu zincirleme etki, kararların sadece birim değil sistemsel düzeyde ele alınması gerektiğini gösteriyor. Karar zekâsı işte bu noktada devreye giriyor: Her kararı bütün sistemle birlikte değerlendirip, maksimum fayda sağlayan senaryoyu otomatikleştiriyor.
Pazarlama ve satışta çok yüksek etki
McKinsey araştırmasına yeniden dönecek olursak perakendede en çok katma değer potansiyeli satış ve pazarlama alanında saklı olduğunu görüyoruz. Yapay zekâ, müşteri davranışlarını gerçek zamanlı analiz ederek her bir müşteriye özel ürün önerileri sunabiliyor, kampanya zamanlamasını optimize edebiliyor ve fiyatlandırma stratejilerini anlık olarak ayarlayabiliyor.
Araştırma analizine göre, bu alanda tek başına 1,1 trilyon dolarlık yıllık potansiyel değer yaratılabilir. Bu rakamın 629,8 milyar doları geleneksel AI ve analitik araçlardan, 470,2 milyar doları ise ileri AI teknolojilerinden gelmekte. Bu kapsam altında hiperkişiselleştirme, dinamik fiyatlama ve perakende medya gibi alanlarda ileri AI’ın katkısı çok büyük.
Perakende sektöründe Pazarlama ve satışın ardından, tedarik zinciri 367 milyar dolar değer yaratma potansiyeli ile ikinci sırada beliriyor. Bu kapsamda özellikle talebi etkileyen unsurların, anormalliklerin anında tebiti ile tetiklenen sipariş ve stok yönetimi ile ilgili kararların iyileştirilmesi ileri AI ile sağlanan önemli bir kazanım alanı oluyor.
İkinci ilgi çekici bölüm ise risklerle ilgili:
b) Paradoks: yüksek potansiyel, orta düzey uygulama
Bununla beraber McKinsey’in Temmuz 2024’te yayınladığı “Global Survey on the State of AI” araştırması ilginç bir gerçeği ortaya koyuyor: En yüksek değer yaratma potansiyeli perakende ve CPG sektörlerinde gözükse de, yapay zekânın en çok kullanıldığı alanlara bakıldığında bu iki sektörün toplamı diğer sektörler arasında 5. sıra ile ortalarda yer alıyor.
Araştırmaya göre, pazarlama ve satış fonksiyonunda yapay zekâ kullanan şirketlerin oranı teknoloji sektöründe yüzde 55, profesyonel hizmetlerde yüzde 49, ileri sanayi sektörlerinde yüzde 48 seviyelerindeyken, perakende ve tüketici ürünleri sektöründe yüzde 46 seviyesinde kalıyor. Benzer şekilde, üretken yapay zekâ benimseme oranları incelendiğinde perakende sektörü yüzde 68 ile ortalamanın altında seyrediyor.
Bu durum, perakende sektörünün teknoloji yatırımlarında daha temkinli davrandığını ya da gerekli altyapı ve olgunluk seviyesine henüz tam anlamıyla ulaşamadığı şeklinde yorumlanabilir. Özellikle veri kalitesi, sistemler arası entegrasyon ve organizasyonel değişim yönetimi gibi konular sektörün önündeki temel engeller olarak öne çıkıyor.
Biz bunu sol literatürde “teori taş gibi, pratik sallanmakta” sözüyle ifade ederdik diye hatırlıyorum ama üzerinden 30 seneden uzun süre geçtiği için terimlerden tam olarak emin değildim. Ben de ifadeyi Google’a sordum; AI Modu daha bunamadığımı ortaya koydu:
Teori ile pratik arasındaki o ezeli çelişkiyi bundan daha iyi özetleyen çok az söz vardır. Mühendislikten yazılıma, tıptan sosyolojiye kadar her alanda karşımıza çıkan evrensel bir kuraldır bu: Kağıt üzerinde kusursuz çalışan her şey, hayatın sert gerçeklerine çarptığında esner, bükülür veya sallanır.
Teorinin "taş gibi" olmasının nedeni, onun sürtünmesiz ve steril bir laboratuvarda yaratılmış olmasıdır. Pratik ise rüzgardır, insan faktörüdür, malzeme yorulmasıdır, beklenmedik anlarda çıkan krizlerdir.
Bu durumu en iyi özetleyen birkaç ünlü düşünceyi de ekleyelim:
- Yogi Berra: "Teoride, teori ile pratik arasında hiçbir fark yoktur. Pratikte ise vardır."
- Boksör Mike Tyson: "Ağzının ortasına yumruğu yiyene kadar herkesin bir planı (teorisi) vardır."
Eğer aklınızda bu sözü söyleten spesifik bir durum, proje veya deneyim varsa anlatın; teoriyi pratiğe uydurmak ya da o sallantıyı durdurmak için birlikte bir strateji geliştirelim.
Google’ın “aile terapisi” tadındaki teklifine rağbet etmedim ama Tyson’ın Bakış açısının bizim soldan daha derinlikli ve gerçekçi olduğunun altını çizmeliyim. Hayat hiç değişmiyor.
OBASE, çarpıcı teorisini hangi pratikle destekliyor?
Bunu yazdıktan sonra bitirmeden önce OBASE’in pratiğinden de bir miktar söz etmek gerekiyor.
1995 yılında üç kurucu ortak tarafından, Türkiye’de işletmelerin veriye dayalı karar alma yetkinliklerini geliştirmek amacıyla kurulan OBASE, verinin katma değerinin en net bu sektörde gösterilebileceği bakış açısıyla ilk etapta perakende sektörüne odaklanıyor. Türkiye’de perakende sektöründe merkezi ve dağıtık çalışan ilişkisel veri tabanı sistemleri, veri ambarı ve elektronik raf etiketi gibi öncü uygulamalara imza atan OBASE’in o günden bugüne kat ettiği mesafeyi anlamak için yapay zekâ çözümlerine bir bakmamız gerekiyor. Gereksiz edebi düzenlemelerden başka bir şey yapmak mümkün olmadığından üzerinde oynamadan gayet anlaşılır olan bilgi notu parçasını aktarıyorum.
-Veri analitiği, yapay zeka ve iş zekası yatırımlarımız, işletmelerin veriden hızlı ve güvenilir şekilde değer üretmesini sağlayacak şekilde tasarlanmıştır.
- Perakende sektörüne özel geliştirilen üretken yapay zeka çözümü, mevcut ürünlerimizi SaaS olarak sunduğumuz Platform OBASE üzerinden operasyonel verimlilik ve müşteri deneyimini artırmayı hedefler.
- OBASE AIR (AI-Ready), stratejik karar alma süreçlerini hızlandıran ve verimliliği artıran bir karar zekası platformudur. AIR, doğal dil etkileşimleri sayesinde günlük operasyonlardan stratejik kararlara kadar tüm alanlarda doğru ve hızlı karar alma içgörüleri sağlar. Çoklu ajan (Agentic AI) mimarisi ile farklı departmanlara özgü yapay zeka ajanları entegre edilebilir; bu ajanlar, şirket içinde en doğru kararları almak için ortak akıl orkestrasyonu ile çalışır. AIR, sadece destek aracı değil, aynı zamanda kurum içinde bir “kıdemli uzman” gibi hareket eder.
- Geliştirilen özel teknoloji sayesinde token kullanımı minimize edilir ve maliyet avantajı sağlanır.
- AIR’ın ilk sektörel uygulaması olan OBASE AI for Retail çözümü, talep öngörüsü ve stok yönetimi süreçlerinde somut rekabet avantajı sağlamaktadır.
- Görsel, metin ve ses girdileri mevcut uygulamalarla entegre edilerek dijitalleşme ileri taşınır ve insan destekli akıllı otomasyon ile karar verme süreçleri desteklenir.
- Platform, aynı zamanda yeni veri ve içgörülerden hızlı aksiyon alma yeteneğini güçlendirir ve işletmelerin rekabet avantajı elde etmesini sağlar.
- CRM çözümleri (Promni, Analitik CRM, CDP), müşteri temas noktalarında kişiselleştirilmiş aksiyonlar alınmasını sağlamaktadır.
- CRM ve AIR entegrasyonu sayesinde veriler gerçek zamanlı kampanya ve operasyonel aksiyonlara dönüştürülmektedir.
Bu işler şirket açısından gerçekten başarılı sonuçlar yaratıyor mu sorusuna baktığımda, OBASE’in inovasyon ve verimlilik odaklı bir yapılanma ile girdiği 2025’te brüt karının yıllık bazda yüzde 47 artışla 197,1 milyon liraya ulaştığını görüyorum. Şirketin brüt kar marjı yüzde 13,9’dan yüzde 23 seviyesine yükselirken AI tabanlı çözümler, Agentic AI yaklaşımı ve Platform OBASE projeleri büyüme stratejisinin merkezini oluşturuyor. 2026’nın ilk altı ayında 491 milyon liraya ulaşan satışlar ve 94 milyon lira seviyelerinde gerçekleşen brüt kâr, stratejinin sürekliliğinin göstergesini oluşturuyor.
1998’de Rusya’daki ilk yurt dışı projesi ile global pazarlara açılan OBASE’in yurtdışı satışlarının toplam cirosu içindeki payı yüzde 16 seviyesinde bulunuyor. Strategy, Microsoft, IBM, Oracle, Snowflake, AWS ve Huawei Cloud gibi global teknoloji firmaları ile iş birlikleri yürüten OBASE, ABD ofisi ile global pazarlardaki varlığını güçlendirmeyi hedefliyor.
Neden şimdi yazdım?
Başta da belirttiğim gibi OBASE yazısını şu anda yazmamın nedeni Vargas fotoğrafını çekmemle bağlantılı. Benzer biçimde Bülent Dal’ın Retail Türkiye’deki yazısı da 2030 öngörüleriyle bugünden yapılması gerekenleri ve iç görüleri kapsıyor. Ben Vargas fotoğrafını paralel işlemci mantığı ile çekince yazının zamanı geldi. Zamanlamanın konunun önemiyle bir bağlantısı yok; konunun önemini kendisi ile yediğimiz yemekte kavramıştım ama öyküsü şimdi oluştu.
Sohbette işte bu önemli dememi sağlayan ise, “domino taşı” vurgusuydu. İyi bir Yılmaz Özdil takipçisi olduğum için Sözcü gazetesinin 29 Nisan 2025 tarihli nüshasındaki Domino Taşı yazısını okumuştum. (https://www.sozcu.com.tr/domino-tasi-p167600) Özdil’in aktardığı Leiden Üniversitesi (Hollanda) araştırmasına göre, devrilen her domino taşı 1,5 katı büyüklüğünde bir domino taşını devirecek etkiyi yaratabiliyordu. Taşlar buna göre dizildiğinde, 5 milimetre boyunda bir taşla başlayan süreçte devrilen 13’üncü domino taşı 1 metre boyunda ve 50 kilo ağırlığında oluyordu. 29’uncu domino taşına gelindiğinde 400 metre boyunda oluyordu. Özdil “milyonlarca ton ağırlığında bir taşın” devrilebileceğinden bahsediyor ve bunu New York’taki Empire State binasıyla örnekliyor ama ben bu hesabı da matematikçilere bırakıyorum. Yalnız etkinin nasıl büyüdüğüne dikkatinizi çekmek istiyorum. Dal’ın ve CEO’su olduğu OBASE’in büyüme stratejisinin merkezine koyduğu karar zekâsının (decision intelligence) ve platform tabanlı çözümlerin yaratcağı domino taşı etkisi bu kadar büyük olmaya aday.
Karşılaştırma açısından Halil Aksu’dan aldığım e-postadaki notu aktarmakla yetineyim. O, ayrı bir yazı konusu olacak ama Halil bana şu notları düşmüş:
Bugüne kadar daha çok danışmanlık alanında, özellikle olgunluk ölçümü alanında çalışıyorken, artık tam manasıyla bir kurumsal yapay zekâ çözümleri şirketine dönüşüyoruz.
- digitopia.ai domainine taşınıyoruz. Tam bir yapay zekâ şirketi oluyoruz.
- Ahmet Bilgen (ex-Foriba) üçüncü kurucu ortak olarak aramıza katılıyor.
- Kurumsal şirketler için ajan tabanlı yapay zekâ platformu oluşturduk.
- ABD, AB, Orta Doğu ve tabii ki Türkiye’de büyümemizi 10x hızlandıracağız.
- Yeni yatırımcılarla bu büyüme sürecimizi destekliyoruz, hızlandıracağız.
Bütün bunlar oluyorsa, Nuh gibi bir gemi yapmaya başlamakta yarar var. O yüzden bu yazı şimdi yazıldı.
