Abdi İbrahim
Abdi İbrahim, üretim süreçlerinde yapay zekâ ve veri odaklı optimizasyon tekniklerini kullanarak ambalaj tüketimini yeniden tasarlamış, karbon yoğun girdiler olan alüminyum, PVC ve karton kullanımını algoritmik analizlerle minimize etmiştir. Bu dönüşüm sonucunda ürün başına sera gazı emisyonlarında %28 azalma sağlanmış, 179 ton ambalaj malzemesi tasarrufu gerçekleştirilmiş ve 150 hanenin yıllık elektrik tüketimine karşılık gelen enerji tasarrufu elde edilmiştir. Yapay zekâ destekli üretim planlamasıyla 90 kg atığın oluşması engellenmiş, 6 haftalık ek kapasite yaratılmış, yıllık palet sirkülasyonu 2.300 adet azalmış ve toplamda 1 milyon euro düzeyinde maliyet avantajı elde edilmiştir.
Beko
Beko, yazılım geliştirme yaşam döngüsünü uçtan uca yapay zekâ ile dönüştüren hibrit bir mimari kurarak kod üretimi, inceleme, dokümantasyon ve semantik eşleştirme süreçlerinde yüksek doğruluk sağlayan bir altyapı oluşturmuştur. Büyük dil modelleri, derin öğrenme tabanlı metin-kod vektörleştirme ve merkezi yapay zekâ orkestrasyonu sayesinde mühendislerin geliştirme hızını artıran, maliyetleri düşüren ve güvenli kullanım garantisi sunan kapsayıcı bir yapay zekâ ekosistemi hayata geçirilmiştir. Bu yaklaşım, kurum içi yazılım geliştirmede ölçeklenebilir, standartlaşmış ve yüksek katma değer yaratan bir yapay zekâ modeli ortaya koymaktadır.
Borusan Otomotiv
Borusan Otomotiv, satış operasyonlarını akıllı bir yapay zekâ katmanı ile yeniden şekillendirerek CRM, stok ve davranışsal verileri bir araya getiren bütünleşik bir dijital satış asistanı geliştirmiştir. Sistem, potansiyel müşteriler için yapay zekâ tabanlı “next-best-action” önerileri üretmekte, akıllı arama ve konuşmadan metne dönüşüm yetenekleriyle kullanıcı verimliliğini artırmaktadır. Operasyon süreleri yarı yarıya azalırken veri doğruluğu yükselmiş, modüler yapısı sayesinde platformun farklı iş birimlerine genişletilmesi hedeflenmiştir. Bu yapay zekâ destekli yaklaşım, satış süreçlerinde hız, doğruluk ve dönüşüm performansını belirgin biçimde artırmıştır.
Boyner
Boyner, çok kategorili ürün portföyünü yapay zekâ ile zenginleştiren Ürün Zekâsı Platformu ile ürün açıklaması, etiketleme ve içerik tutarlılığını otomatikleştirerek büyük ölçekli veri operasyonunu verimli hale getirmiştir. Semantik yapay zekâ arama motoru, müşterinin niyetini anlamakta ve kullanım senaryosu odaklı aramalarda yüksek doğrulukla sonuç üretmektedir. Bu sayede hem operasyonel maliyetler düşmüş hem de daha tutarlı, kişiselleştirilmiş ve anlam odaklı bir alışveriş deneyimi sunulmuştur.
Eczacıbaşı Bilişim
Eczacıbaşı Bilişim, süreç tasarımında kullanılan karmaşık XML kodlarını doğal dil girdilerinden otomatik üreten yapay zekâ tabanlı bir dönüşüm motoru geliştirmiştir. Beş modüllü yapay zekâ mimarisi, süreç bileşenlerini saniyeler içinde oluşturarak geliştirme süresini %92 kısaltmış ve kod doğruluğunu %99’un üzerine taşımıştır. Bu çözüm, süreç geliştirmede uzman bağımlılığını azaltmakta, kurumların dijital iş akışlarını hızlandırmakta ve BPM alanında yapay zekâ odaklı otomasyonun yeni standardını belirlemektedir.
Enerjisa
Enerjisa tarafından geliştirilen Selekt AI, girişimlerin stratejik uyumunu ve potansiyelini ölçen yapay zekâ destekli bir değerlendirme platformudur. Binlerce girişimi ve geniş haber veri tabanını analiz eden yapı, yüksek doğrulukta skorlar üretmekte ve sesli etkileşim özelliğiyle kullanıcıların bilgilere sezgisel biçimde ulaşmasını sağlamaktadır. Veri odaklı değerlendirme motoru, eğitim içerikleri ve şeffaf analiz altyapısıyla Selekt AI; yatırımcılar ve kurumlar için güvenilir, ölçeklenebilir ve yapay zekâ merkezli bir karar destek sistemi sunmaktadır.
Hepiyi Sigorta
Hepiyi Sigorta, hasar ihbarı sırasında yüklenen görselleri yapay zekâ tabanlı modellerle analiz ederek ön ekspertiz sürecini otomatikleştirmiştir. Derin öğrenme altyapısı; plaka doğrulama, hasar bölgesi tespiti, şiddet analizi, kaza senaryosu ve onarım adımlarını saniyeler içinde belirleyen kapsamlı bir değerlendirme sunmaktadır. Bu yaklaşım, manuel kontrollerin yerini hızlı, tutarlı ve yüksek doğruluklu yapay zekâ analizine bırakarak operasyonel hız ve karar kalitesini belirgin şekilde artırmıştır.
Polat Holding
Polat Holding’in geliştirdiği Pomind, kurumsal veriyi analiz eden, tahminler ve aksiyon önerileri üreten kapsamlı bir yapay zekâ modelidir. Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri gerçek zamanlı işleyen sistem, anomali tespiti, risk öngörüsü ve operasyonel optimizasyon için makine öğrenimi ve derin öğrenme tekniklerini bir arada kullanır. Öneri motoru, potansiyel sorunları ortaya çıkmadan tespit eden proaktif bir yaklaşım sunarak kurumların dijital dönüşümünde sürdürülebilir rekabet avantajı sağlar.
Sun Tekstil
Sun Tekstil, yapay zekâ destekli tasarım üretimi ve 3D entegrasyon altyapısı sayesinde tekstil sektöründe ürün geliştirme süreçlerini dijitalleştirmiştir. Geniş ve doğru etiketlenmiş veri setleriyle eğitilen modeller, marka kimliğine uygun ve üretilebilir nitelikte tasarım çıktıları üretmekte; 3D yazılım entegrasyonu sayesinde bu tasarımlar doğrudan üretime uyarlanabilir hale gelmektedir. Ayrıca e-ticarette kullanılan yapay zekâ tabanlı model üretim sistemi, geleneksel çekim maliyetlerini azaltmış, hız ve içerik tutarlılığını artırmıştır.
Tofaş
Tofaş, ileri sürücü destek sistemlerinde yapay zekâ odaklı yerli bir çözüm geliştirerek acil frenleme, şerit takip, trafik işareti tanıma, uzun far kontrolü ve sürücü yorgunluk uyarısı gibi kritik güvenlik fonksiyonlarını başarıyla hayata geçirmiştir. Yüksek çözünürlüklü görüntü işleme ve zorlu koşullarda güvenilir algılama kabiliyeti, proje kapsamında geliştirilen kamera sistemiyle birleşerek uluslararası standartlara uygun bir güvenlik çözümü oluşturmuştur. Bu yapay zekâ destekli altyapı, otomotiv sektöründe teknoloji bağımsızlığı için önemli bir adım niteliğindedir.
Türk Telekom
Türk Telekom, kurumsal operasyonlarını yapay zekâ destekli bir dönüşüm portföyüyle güçlendirerek talep yönetiminden siber güvenliğe, bilgi erişiminden altyapı operasyonlarına kadar geniş bir alanda otomasyon sağlamıştır. Üretken yapay zekâ modelleri talep oluşturma süreçlerini %40 hızlandırırken yanlış talep oranını %70 düşürmüş; siber güvenlikte kullanılan yapay zekâ tabanlı analiz motoru saldırı tespit süresini 25 dakikadan 45 saniyeye indirerek %97 zaman tasarrufu sağlamıştır. Semantik arama sistemi, kurumsal dokümanlara erişim süresini 5,5 dakikadan 1,5 dakikaya düşürerek güçlü bir kurumsal hafıza oluşturmuş; tahminsel operasyon modeli ise arıza tespitinde %23 iyileşme ve yıllık yüzlerce adam/gün verimlilik kazandırmıştır. Bu bütüncül yaklaşım, kurumun operasyonel süreçlerini hızlı, tutarlı ve yapay zekâ odaklı bir yapıya dönüştürmektedir.