Başlangıç seviyesindeki kişilerin bugün AI ile neler inşa edebileceğine dair pratik rehber: otomasyonlar, sohbet botları, triage, raporlayıcılar ve içerik araçları; ayrıca sınırlamalar ve güvenlik ipuçları.
Çoğu teknik olmayan yapıcı için “AI ile bir uygulama yapmak” yeni bir model icat etmek demek değildir. Genellikle bir AI servisini (ChatGPT gibi ya da başka bir LLM) basit bir uygulama kabuğuyla birleştirmek—bir form, sohbet kutusu, tablo veya bir otomasyon—ve AI’nin veriniz üzerinde işe yarar bir şey yapmasını sağlamak anlamına gelir.
Bunu AI + yapıştırıcı olarak düşünün:
Bir prototip, genellikle “çoğu zaman güvenilir” ve emek tasarrufu sağlayan bir şeydir. Bir prodüksiyon uygulaması ise neredeyse her zaman güvenilir olmalıdır ve açık hata yönetimi gerektirir.
Teknik olmayan kullanıcılar genellikle hızlıca prototip gönderebilir. Bunları prodüksiyona çevirmek genellikle ekstra iş gerektirir: izinler, kayıt, köşe durumlar, izleme ve AI yanlış yanıt verdiğinde uygulanacak plan.
Tek başınıza genellikle yapabilecekleriniz:
Yardıma muhtemelen ihtiyaç duyacağınız durumlar:
Şunu seçin:
Fikri bu kontrolden geçerse, ilk inşa için uygun alandasınız.
Çoğu teknik olmayan ekiplerin başarıyla inşa ettiği “AI uygulamaları” sihirli yeni ürünler değildir—AI modelini net girdiler, net çıktılar ve birkaç koruma ile saran pratik iş akışlarıdır.
AI araçları girdinin öngörülebilir olduğu durumlarda en iyi şekilde çalışır. Kodsuz toplayabileceğiniz yaygın girdiler arasında düz metin, yüklenen dosyalar (PDF, doc), form gönderimleri, tablo satırları ve e-postalar bulunur.
İpucu tutarlılıktır: 5 iyi seçilmiş alanlı basit bir form genellikle karışık bir paragraf yapıştırmaktan daha iyidir.
Teknik olmayan yapılar için en güvenilir çıktılar birkaç kategoriye girer:
Çıktı formatını belirtirseniz (ör. “üç madde + bir önerilen sonraki adım”), kalite ve tutarlılık genellikle artar.
AI adımı nadiren uygulamanın tamamıdır. Değer, bunu zaten kullandığınız araçlara bağlamaktan gelir: takvimler, CRM, helpdesk, veritabanları/Sheets ve diğer otomasyonları tetikleyen webhooks.
Tek bir güvenilir bağlantı bile—ör. “yeni destek e-postası → taslak cevap → helpdesk’e kaydet”—saatler kazandırabilir.
Ana desenlerden biri “AI taslak hazırlar, insanlar karar verir.” E-postalar göndermeden, kayıtları güncellemeden veya içerik yayınlamadan önce bir onay adımı ekleyin. Bu riskleri düşük tutarken zaman tasarrufu sağlar.
Çevre iş akışı belirsizse, AI güvenilmez gelir. Girdiler yapılandırılmış, çıktılar sınırlı ve onay adımları varsa, genel amaçlı bir modelden bile tutarlı sonuçlar alabilirsiniz.
Bir pratik not: bazı “vibe-coding” platformları (ör. Koder.ai) no-code ile geleneksel geliştirme arasına oturur. Sohbette uygulamayı tarif etmenize, gerçek bir web uygulaması (çoğunlukla React) üretmesine ve zaman içinde evrilmesine izin verirler—aynı zamanda planlama modu, anlık görüntüler ve geri alma gibi korumalar sunarlar. Bir spreadsheet otomasyonu sınırlayıcı gelmeye başladığında ama tam özel geliştirme ağır geliyorsa, teknik olmayan ekipler için bu kullanışlı bir yol olabilir.
Kişisel araçlar başlamak için en kolay yerdir çünkü “kullanıcı” sizsiniz, risk düşüktür ve hızlı iterasyon yapabilirsiniz. Bir hafta sonu projesi genellikle: bir net iş, basit bir girdi (metin, dosya veya form) ve hızlıca göz atıp düzenleyebileceğiniz bir çıktı anlamına gelir.
Küçük bir asistan e-postaları taslaklayabilir, mesajları sizin tonunuza göre yeniden yazabilir veya kaba noktaları temiz bir yanıta dönüştürebilir. Önemli olan sizi kontrolün içinde tutmaktır: uygulama öneri sunmalı, gönderim yapmamalıdır.
Toplantı notları da büyük bir kazançtır. Notlarınızı (veya varsa transkripti) verin, sonra şunu isteyin: aksiyon maddeleri, kararlar, açık sorular ve takip e-postası taslağı. Çıktıyı bir dokümana veya not uygulamanıza kaydedin.
Güvenilir bir “brifing oluşturucu” internette gezinip referans icat etmez. Bunun yerine güvendiğiniz kaynakları (PDF, topladığınız linkler, dahili dokümanlar) yükler ve araç şunu üretir:
Bu doğru kalır çünkü girdiyi siz kontrol edersiniz.
Tablolarla çalışıyorsanız, satırları kategorize eden (ör. “faturalama”, “hata”, “özellik isteği”), karışık metni normalize eden (şirket isimleri, unvanlar) veya notlardan yapılandırılmış alanlar çıkaran bir yardımcı oluşturun.
Bunu “insan tarafından kontrol edilebilir” tutun: orijinal veriyi üzerine yazmak yerine önerilen kategori veya temizlenmiş değer gibi yeni sütunlar eklesin.
Satış keşif soruları, mülakat hazırlığı veya ürün bilgisi çalışmaları için bir uygulama oluşturabilirsiniz. Bir kontrol listesi verin ve şunları yapsın:
Bu hafta sonu araçları, başarıyı önceden tanımladığınızda en iyi çalışır: ne girer, ne çıkar ve önemli bir kullanım için nasıl gözden geçireceksiniz.
Müşteri odaklı sohbet botları, derin entegrasyonlara gerek duymadan faydalı olabildiği için başlatması en kolay “gerçek” AI uygulamalarından biridir. Anahtar, botu dar tutmak ve yapamayacağını dürüstçe söylemesidir.
İyi bir başlangıç botu, küçük ve sabit bir bilgi setinden gelen tekrar sorulara cevap verir—bir ürün, bir plan veya bir politika sayfası düşünün.
Farklı ifade şekilleriyle aynı soruları soran ve konuşma tarzında “ne yapmam gerektiğini söyle” deneyimi isteyenler için sohbet botu kullanın. Cevaplar uzun, detaylı, ekran görüntüleri veya adım adım talimatlar gerektiriyorsa arama yapılabilen yardım merkezi daha uygundur.
Pratikte en iyi kombinasyon: hızlı rehberlik için bot + doğrulama için ilgili yardım merkezi makalesine link. (İç linkler gibi /help/refunds botun uydurma yapma olasılığını azaltır.)
Müşteri botları hızlı istemlerden daha çok koruma ister:
Erken başarı metriği basit tutun: yönlendirme oranı (cevaplanan sorular), insan devretme oranı ve her sohbet sonrası “yardımcı oldu mu?” geri bildirimi.
Paylaşılan bir gelen kutunuz (support@, sales@, info@) veya basit bir ticketing aracınız varsa, triage genellikle işin en tekrarlı kısmıdır: okumak, sıralamak, etiketlemek ve iletmek.
Bu AI için iyi bir uyumdur çünkü girdi çoğunlukla metindir ve çıktı yapılandırılmış alanlar artı önerilen bir cevap olabilir—AI’nin nihai kararlar vermesine izin vermeden.
Pratik bir kurulum: AI mesajı okur → kısa özet + etiketler + çıkarılan alanlar üretir → isteğe bağlı olarak bir yanıt taslağı oluşturur → insan onayı.
Yaygın kazanımlar:
Bu, gelen kutusunu veya ticket kuyruğunu izleyip metni bir AI adımına göndererek ve sonuçları helpdesk, Google Sheet veya CRM’e yazdırarak no-code araçlarla yapılabilir.
Otomatik taslak cevaplar en yararlı olduğunda öngörülebilir olurlar: log istenmesi, alındı onayı, talimat linki paylaşma veya eksik bilgi isteme gibi.
“Onay gerekli” kuralı vazgeçilmez olsun:
AI’nin kesinmiş gibi davranmasına izin vermeyin—belirsizliği tasarımınıza alın.
Basit güven sinyalleri tanımlayın, örneğin:
Yedek kurallar işi dürüst tutar: güven düşükse, otomasyon ticket’ı “Belirsiz” olarak etiketleyip bir insana atamalı—sessiz tahminlere izin yok.
Raporlama, teknik olmayan yapıların AI’den gerçek değer aldığı en kolay yerlerden biridir—çünkü çıktı genellikle paylaşılmadan önce bir insan tarafından gözden geçirilir.
Pratik bir “doküman asistanı” dağınık girdileri tutarlı, yeniden kullanılabilir formata dönüştürür.
Örneğin:
Yararlı bir rapor ile muğlak bir rapor arasındaki fark neredeyse her zaman şablondur.
Stil kuralları belirleyin, örneğin:
Bu kuralları yeniden kullanılabilir bir istem olarak saklayabilir veya kullanıcıların etiketli alanlara güncellemeleri yapıştırdığı basit bir form oluşturabilirsiniz.
Daha güvenli: sağladığınız bilgilerden (kendi yazdığınız toplantı notları, onaylanmış metrikler, proje güncellemeleri) dahili raporlar taslaklamak ve paylaşmadan önce bir kişinin doğrulaması.
Daha riskli: girdide açıkça olmayan sayılar veya sonuçlar üretmek (kısmi veriden gelir tahmini yapmak, churn’un neden değiştiğini “açıklamak”, uyumluluk dilini otomatik üretmek). Bunlar kendinden emin görünürken yanlış olabilir.
Dışa paylaşılacaksa, zorunlu bir “kaynak kontrolü” adımı ekleyin ve hassas verileri istemden çıkarın (bkz. /blog/data-privacy-for-ai-apps).
İçerik, insan-döngüsü tutulabildiği için teknik olmayan AI uygulamalarının parladığı en güvenli alanlardan biridir. Amaç “otomatik yayınlamak” değil; “daha hızlı taslak oluşturmak, daha akıllı gözden geçirmek, tutarlı yayın yapmak.”
Kısa bir brif alıp (hedef kitle, teklif, kanal, ton) şunları üreten basit bir içerik aracı kurabilirsiniz:
Bunlar gerçekçidir çünkü çıktı hızla reddedilip düzenlenebilir—iş sürecini bozan bir şey yok.
En faydalı yükseltme “daha fazla yaratıcılık” değil, tutarlılıktır.
Küçük bir marka sesi kontrol listesi (ton, tercih edilen kelimeler, kaçınılacak kelimeler, biçim kuralları) oluşturun ve her taslağı bir “ses kontrolü” adımından geçirin. Uyum ve hassasiyet için yasaklı-ifadeler filtresi de ekleyebilirsiniz; bu, insan onayından önce sorunları işaretleyerek zaman kazandırır.
Onay iş akışları bu kategoriyi ekipler için pratik kılar. İyi bir akış:
Zaten form + spreadsheet + Slack/Email kullanıyorsanız, AI’yı bunların etrafına sararak araç değiştirmeden uygulayabilirsiniz.
AI’yi yazma asistanı olarak görün, bilgi kaynağı olarak değil. Uygulamanız metinde sert iddialar (ör. “garantili sonuçlar”, tıbbi/finansal vaatler, spesifik istatistikler) içerdiğinde otomatik olarak uyarı vermeli ve onay veya kaynak talep etmeden yayına izin vermemelidir.
Basit bir şablon isterseniz, her taslağa “Doğrulanacak iddialar” bölümü ekleyin ve onayı buna bağlayın.
İç bilgi tabanı Soru&Cevap uygulaması klasik “dokümanlarımızı sor” kullanımıdır: çalışanlar düz İngilizceyle soru yazar ve şirketin mevcut materyalinden çekilen bir cevap alır.
Teknik olmayan yapıcılar için bu en ulaşılabilir AI uygulamalarından biridir—çünkü modelden politika icat etmesini istemiyorsunuz, zaten yazılı olanı bulup açıklamasını istiyorsunuz.
Başlangıç için pratik bir nokta, seçili bir klasörde (ör. oryantasyon dokümanları, SOP’ler, fiyatlandırma kuralları, İK SSS) arama yapan bir iç “dokümanlara sor” aracı kurmaktır.
Yeni işe başlayanlar için ortak soruları cevaplayan bir oryantasyon buddy’si yapabilir, doküman yeterli değilse “kime sormalı” diye yönlendirebilirsiniz (ör. “Bu kapsamamış—Muhasebe’ye sor” veya “RevOps’tan Alex’e danış”).
Satış için: çağrı notlarını veya transkriptleri yükleyin, sonra özet ve önerilen takipler isteyin—asistanın kullandığı kaynak pasajları alıntılamasını zorunlu kılın.
Yardımcı ile kafa karıştırıcı olan arasındaki fark hijyendir:
Eğer aracınız kaynak göstermekten acizse insanlar ona güvenmeyi bırakır.
Retrieval (getirme) açık, tutarlı ve yazılı olan dokümanlarda iyi çalışır (politika, adım adım süreçler, ürün spesleri, standart cevaplar).
Sağlamadığı durumlar: gerçek bilgi bir kişinin kafasındaysa, sohbetler arasında dağınıksa veya günlük olarak değişiyorsa (geçici istisnalar, kesinleşmemiş strateji, hassas çalışan meseleleri). Bu durumlarda uygulamayı “emin değilim” deyip yükseltmeye yönlendirecek şekilde tasarlayın—tahmin yürütmeye çalışmasın.
İş operasyonları AI’nin gerçek zaman kazandırabileceği alanlardır—ama küçük hatalar pahalı olabilir. En güvenli “ops yardımcılar” nihai karar vermeyen; özetleyen, sınıflandıran ve riskleri ortaya çıkaran araçlardır.
Gider kategorilendirme + fiş notları (muhasebe kararları değil). AI bir fişi veya işlem notunu okuyup kategori önerebilir ve kısa bir açıklama taslağı oluşturabilir (“Müşteriyle öğle yemeği; katılımcıları ekleyin”). Kilit koruma: öneri sunulsun; bir kişi deftere kaydetmeden önce onaylasın.
Temel tahmin desteği (trendleri açıklama, kesin sayı verme değil). AI bir tabloyu düz İngilizce içgörülere çevirebilir: nelerin yükseldi/düştü, mevsimsellik var mı, hangi varsayımlar değişti. Bunu “doğru tahmin” olarak konumlandırmayın; analist yardımcısı olarak tutun.
Sözleşme inceleme yardımcısı (insan incelemesi için işaretle). Uygulama sık dikkat gerektiren maddeleri (otomatik yenileme, fesih, sorumluluk sınırlamaları, veri işleme koşulları) işaretleyip inceleyici için bir kontrol listesi üretebilir. Asla “bu güvenli” veya “imzalayın” dememeli. UI’da kısa bir “hukuki tavsiye değildir” bildirimi ekleyin.
Uyumluluk-dostu desenler:
“Taslak”, “Öneri” ve “Onay gerekli” gibi açık etiketler kullanın ve kısa feragatnameler ekleyin (“Hukuki/finansal tavsiye değildir”). Daha fazla güvenlik için bkz. /blog/ai-app-guardrails.
AI taslak oluşturma, özetleme, sınıflandırma ve sohbet konularında mükemmeldir. Güvenilir bir “gerçeklik makinesi” değildir ve yüksek riskli eylemler üzerinde tam kontrole izin vermek nadiren güvenlidir. Aşağıdaki proje türlerinden kaçının; daha fazla uzmanlık, sıkı kontroller ve net bir risk planı olmadan bunları kurmayın.
Tıbbi teşhis, hukuki kararlar veya güvenlik-kritik rehberlik sağlayan uygulamalardan kaçının. Cevap kendinden emin görünse bile ince hatalar yapabilir. Bu alanlarda AI’yi idari destekle sınırlayın (örn. not özetleme) ve işi nitelikli profesyonellere yönlendirin.
E-posta gönderme, iade yapma, müşteri kayıtlarını değiştirme veya ödemeleri tetikleme gibi eylemleri insan onayı olmadan yapan “agent” uygulamalarından kaçının. Daha güvenli desen: AI önerir → insan gözden geçirir → sistem uygular.
Modelin %100 doğru olduğunu varsayan uygulamalar kurmayın (ör. uyumluluk denetimleri, kaynakla birebir eşleşmesi gereken finansal raporlama veya kaynak göstermeyen anında politika cevapları). Modeller halüsinasyon üretebilir, bağlamı yanlış okuyabilir veya köşe durumları atlayabilir.
İzin, saklama ve erişim kontrollerini açıklayamıyorsanız hassas veriye dayanan sistemleri kurmayın. Kim neyi, neden görebilir açıklayamıyorsanız önce bu kontrolleri tasarlayın.
Demolar genellikle temiz girdiler ve en iyi istemlerle çalışır. Gerçek kullanıcılar dağınık metin, eksik detay ve beklenmedik istekler gönderir. Göndermeden önce gerçekçi örneklerle test edin, başarısızlık davranışını tanımlayın (“emin değilim”) ve rate limitler, kayıt ve inceleme kuyruğu gibi korumalar ekleyin.
Çoğu AI uygulaması aynı nedenle başarısız olur: çok fazla işi az netlikle yapmaya çalışırlar. Faydalı bir şeye en hızlı yol, ilk sürümünüzü çok spesifik bir işe sahip “küçük bir çalışan” gibi görmek, net bir giriş formu ve katı çıktı kuralları koymaktır.
Günlük olarak zaten tekrar ettiğiniz bir iş akışı adımını seçin (çağrıyı özetle, bir cevap taslağını oluştur, isteği sınıflandır). Sonra 10–20 gerçek örnek toplayın.
Bu örnekler “iyi”nin ne olduğunu tanımlar ve köşe durumları (eksik detay, karışık dil, karışık niyet) erken ortaya çıkarır. Başarıyı örneklerle tarif edemiyorsanız, AI güvenilir tahmin yapamaz.
İyi istemler “yardımcı ol”dan çok şu şekilde talimat verir:
Bu, doğaçlamayı azaltır ve uygulamayı parça parça bakım yapmayı kolaylaştırır.
Basit korumalar bile güvenilirliği dramatik şekilde artırır:
Çıktı başka bir aracın girdiği olacaksa yapılandırılmış format tercih edin ve eşleşmeyeni reddedin.
Göndermeden önce küçük bir test seti oluşturun:
Her istem değişikliğinden sonra aynı testleri çalıştırın ki geliştirmeler başka şeyleri bozmasın.
Çıktıların küçük bir örneğini haftalık gözden geçirmeyi planlayın. AI’nin nerede durakladığını, uydurma yaptığını veya yanlış sınıflandırma yaptığını takip edin. Küçük, düzenli ayarlamalar büyük yeniden yazmalardan daha etkilidir.
Açık sınırlar belirleyin: AI tarafından üretilen içeriği etiketleyin, gerektiğinde insan onayı ekleyin ve hassas veriyi araca göndermeden önce gizlilik ayarlarını ve saklama kurallarını doğrulayın.
Küçük ama gelecek hafta zaman kazandıracak bir şeyle başlayın—“işi yürüten bir AI” değil. İlk kazancınız en iyi anlamda sıkıcı olmalı: tekrarlanabilir, ölçülebilir ve kolay geri alınabilir.
Bir cümle yazın:
“Bu uygulama [kime] yardımcı olur, [hangi görevi] [ne sıklıkta] yaparak [sonuç] sağlar.”
Basit bir başarı metriği ekleyin, örneğin:
En hafif giriş kapısını seçin:
Emin değilseniz formla başlayın—iyi girdiler genellikle akıllı istemlerden daha etkilidir.
Projeyi tek bir otomasyonun ötesine taşıma ihtimali varsa, büyüme için uygun bir platform düşünün. Örneğin, Koder.ai sohbetle inşa etmenize izin verirken yine de dağıtılabilir, barındırılabilir ve daha sonra kaynak kodu ihraç edilebilir bir uygulama üretir—bir “çalışan prototip” bakımdan sürdürülebilir bir araca dönüştüğünde kullanışlıdır.
AI’nin ne yapmasına izin verdiğinizi açıkça belirtin:
İlk uygulama için taslak-sadece veya danışmanlık en düşük risktir.
E-posta, takvim, paylaşılan sürücü, CRM, helpdesk gibi yeni yazılım gerektirmeden bağlayabileceğiniz şeylerin envanterini çıkarın. Uygulamanız bir isteği taslağa dönüştürüp doğru hedefe gönderen ince bir katman olabilir.
Bir pilot grup (3–10 kişi) ile başlayın, iyi/kötü çıktı örneklerini toplayın ve küçük bir değişiklik günlüğü tutun (“v1.1: tonu netleştirildi; zorunlu alan eklendi”). Bir geri bildirim butonu ekleyin ve kural koyun: yanlışsa kullanıcıların bunu hızla düzeltebilmesi gerekir.
Eğer bir kontrol listesi isterseniz, bkz. /blog/how-to-make-an-ai-app-succeed-scope-testing-guardrails.
Pratikte bu genellikle mevcut bir yapay zeka modelini (ör. bir LLM) basit bir iş akışının içine sarmak demektir: bir giriş (form, e-posta, doküman, tablo satırı) toplarsınız, modeli talimatlarla çağırırsınız ve çıktıyı işe yarar bir yere kaydeder veya yönlendirirsiniz.
Neredeyse hiç kimse yeni bir model eğitmez—bunun yerine AI + yapıştırıcı (kurallar, şablonlar, entegrasyonlar ve onay adımları) tasarlarsınız.
Prototip, çoğu zaman işe yarayan ve arada sırada garip çıktılara izin veren bir şeydir çünkü bir insan bunları fark edip düzeltebilir.
Prodüksiyon uygulaması ise tutarlı davranış gerektirir: açık hata modları, kayıt, izleme, izinler ve AI yanlış veya eksik yanıt verdiğinde ne yapılacağına dair bir plan—özellikle sonuçlar müşteri veya kayıtları etkiliyorsa.
İyi ilk projeler şunlardır:
En güvenilir desen yapılandırılmış giriş, yapılandırılmış çıkış şeklindedir.
Girdi örnekleri: 5 alanlı kısa bir form, bir e-posta gövdesi, bir ticket açıklaması, yapıştırılmış bir transkript bölümü veya tek bir PDF.
Tutarlılık, hacimden daha önemlidir: temiz bir form genellikle düzensiz bir paragraf yapıştırmaktan daha iyi sonuç verir.
Çıktıyı kontrol edin ki kontrol etmek ve yeniden kullanmak kolay olsun. Örneğin:
Başka bir araç bunun üzerine dayanıyorsa yapılandırılmış formatları tercih edin ve eşleşmeyeni reddedin.
Erken sürümler için çıktıları zaten kullandığınız yerlere yönlendirin:
Bir güvenilir bağlantıyla başlayın, sonra genişletin.
Çıktı müşteri, para, uyumluluk veya kalıcı kayıtları etkileyebilecekse insan-onaylı kullanın.
Güvenli varsayılan: AI taslak oluşturur → insan onaylar → sistem gönderir/günceller. Örneğin taslaklar oluşturulur ama gönderilmez; önce gelen kutusunda/helpdesk’te incelenmelidir.
Dar ve dürüst tutun:
Ayrıca hassas konular (fatura anlaşmazlıkları, hukuki, güvenlik) için yükseltme tetikleyicileri ekleyin.
Önce triage ve taslak oluşturmaya başlayın, otomatik çözümlemeye değil:
Güven düşükse veya gerekli alanlar eksikse “Belirsiz/Gerekli bilgi” etiketi koyun ve bir insana yönlendirin.
Aşağıdakilerden kaçının:
Bir demo çalıştı diye güvenmeyin; karmaşık, dağınık gerçek girdilerle test edin ve “emin değilim” davranışını tanımlayın.
Çıktıyı kolayca inceleyemiyorsanız, muhtemelen iyi bir ilk proje değildir.
