Mobil Uygulamaya Yapay Zeka Entegrasyonu: Maliyet Rehberi

Mobil uygulamaya yapay zeka entegrasyonu, hâlihazırda yayında olan bir uygulamaya sohbet asistanı, öneri motoru veya görüntü tanıma gibi akıllı bir katman eklemek demektir. Tipik proje bütçesi 90.000 TL ile 900.000 TL arasında değişir; üstüne model API'si için aylık 30-500 dolar bandında bir işletme gideri biner.

Bu iki rakam arasındaki uçurum tesadüf değil. Hazır bir API'yi çağıran destek asistanı ile kendi verinizle eğitilmiş bir görüntü tanıma modülü, aynı cümlede "yapay zeka" geçse de tamamen farklı iki projeye işaret eder. Bütçeyi şekillendiren şey teknolojinin kendisi değil, sizin hangi soruna hangi derinlikte çözüm aradığınız.

Sensor Tower'ın State of AI 2026 raporuna göre üretken yapay zeka uygulamalarında geçirilen küresel süre 2025'in ilk yarısındaki 17,2 milyar saatten 2026'nın ilk yarısında 36 milyar saate çıkıyor. Aynı rapora göre açıklamasında "AI" geçen uygulamalar 2026'nın ilk yarısında 10 milyar indirmeye koşuyor. Kullanıcı alışkanlığı değişti; akıllı davranmayan uygulama artık eksik görünüyor.

Bu rehberde entegrasyonun ne anlama geldiğini, iki temel mimariyi, gerçek token maliyetini, üç bütçe senaryosunu ve KVKK ile mağaza kurallarını rakamlarla anlatıyoruz. Sonunda kendi ürününüz için hangi özelliğin hangi bütçeye denk düştüğünü görebileceksiniz.

İçindekiler

• Mobil Uygulamaya Yapay Zeka Entegrasyonu Ne Demek?
• Uygulamalarda Gerçekten İşe Yarayan 6 Yapay Zeka Özelliği
• Bulut API mı, Cihaz Üstü Model mi?
• Model API Fiyatları ve Token Maliyeti
• Mobil Uygulamaya Yapay Zeka Entegrasyonu Maliyeti: 3 Senaryo
• Entegrasyon Süreci: 6 Adımda Yol Haritası
• KVKK ve Mağaza Kuralları
• API Faturasını Düşüren 5 Teknik ve Sık Yapılan Hatalar
• Sıkça Sorulan Sorular

Mobil Uygulamaya Yapay Zeka Entegrasyonu Ne Demek?

Bu rehber, sıfırdan uygulama yaptırmayı değil, mevcut uygulamanıza özellik eklemeyi anlatıyor. Aradaki fark bütçenin tamamını değiştirir. Sıfırdan uygulama projesinde ekip önce mimariyi, ekranları ve altyapıyı kurar. Sizde bunların hepsi zaten hazır; eklenecek tek şey bir yetenek katmanı.

Teknik olarak entegrasyon üç parçadan oluşur. Birincisi model: cevabı üreten yapay zeka. İkincisi taşıma katmanı: uygulamanın modelle konuştuğu sunucu tarafı servis. Üçüncüsü arayüz: kullanıcının bu yeteneği gördüğü ekran.

Çoğu ajans teklifinde ilk kalem ucuz, ikinci ve üçüncü kalemler pahalı görünür. Sebebi basit: asıl emek modeli seçmekte değil, onu ürününüze güvenli, ölçülebilir ve geri alınabilir biçimde bağlamakta. Bir sohbet penceresi çizmek iki gün sürer; o pencerenin yanlış cevap verdiğinde ne yapacağına karar vermek iki hafta.

Bu ayrım teklif okurken de işinize yarar. Bir teklifte yalnızca model ve arayüz kalemleri görünüyorsa, taşıma katmanı ya eksiktir ya da başka bir kalemin içine gizlenmiştir. Hata yönetimi, oran sınırı, günlük kaydı ve maliyet izleme kalemlerini ayrı satırlar hâlinde görmek istediğinizi baştan söyleyin. Bu dört başlık, yayın sonrası huzurun büyük bölümünü oluşturur ve sonradan eklemek her zaman daha pahalıya patlar.

Bir noktanın altını çizelim: yapay zekaya uygulamanın tamamını yazdırmak bambaşka bir tartışma. O konuyu AI araçları mı yazılım ajansı mı karşılaştırmamızda ayrı ele aldık. Burada odak, ürünü yapan ekip sizken zekayı nereden ve nasıl satın alacağınız.

Uygulamalarda Gerçekten İşe Yarayan 6 Yapay Zeka Özelliği

Sahada karşımıza çıkan taleplerin büyük bölümü altı başlıkta toplanıyor. Her birinin teknik zorluğu ve maliyeti farklı.

1. Destek asistanı. Kullanıcı "kargom nerede", "iade nasıl yapılır" diye sorar; asistan sipariş verinize bakıp cevap üretir. En hızlı geri dönüş veren özellik, çünkü çağrı merkezi yükünü doğrudan azaltır. Türkiye'de e-ticaret operasyonu yürüten firmaların çoğunda destek taleplerinin büyük bölümü aynı beş soruda toplanır; bu beş soruyu otomatikleştirmek bile ekipte ciddi bir rahatlama yaratır.

2. Öneri motoru. Katalog ve davranış verisinden kişiselleştirilmiş liste üretir. E-ticaret ve içerik uygulamalarında sepet ortalamasını yukarı taşır. Sıralamanın arkasındaki mantık şeffaf kalmalı; kullanıcı neden o ürünü gördüğünü anlamazsa öneriye güvenmez.

3. Görüntü tanıma ve OCR. Fatura fotoğrafından tutar okumak, üründen barkod çıkarmak, hasar fotoğrafını sınıflandırmak. Sigorta, lojistik ve saha ekiplerinde çok iş görür. Bu grup, veri etiketleme ihtiyacı yüzünden diğerlerinden daha pahalıya mal eder.

4. Ses-metin dönüşümü. Saha personelinin rapor yazmak yerine konuşması, çağrı kayıtlarının özete dönüşmesi. Türkçe dil desteği burada kritik bir seçim kriteri; sağlayıcılar arasında Türkçe başarısı ciddi biçimde ayrışır.

5. Akıllı arama. Kullanıcı "geçen ay imzaladığım sözleşme" yazdığında anahtar kelime değil anlam eşleşmesi arar. Teknik adı RAG olan bu yaklaşım, önce kendi dokümanlarınızda arama yapar, sonra bulduğu parçaları modele bağlam olarak taşır. Doküman yoğun uygulamalarda arama başarısını ciddi biçimde yükseltir.

6. Metin üretimi ve özetleme. Ürün açıklaması yazmak, uzun yorumları özetlemek, e-postayı taslağa dökmek. Ucuz modellerle çok iyi sonuç veren bir grup; başlangıç projeleri için en düşük riskli giriş noktası.

Tabloyu okurken sağ sütuna dikkat edin. Veri ihtiyacı, projenin gerçek zorluk seviyesini gösteren en dürüst gösterge. Elinizde temiz bir SSS dokümanı ve çalışan bir sipariş servisi varsa ilk satır birkaç haftalık iş; etiketli görsel setiniz yoksa üçüncü satır aylara yayılır.

Bu altı başlığın ortak noktası şu: hepsi sayısal bir iş metriğine bağlanır. Ölçüme kapalı bir özellik için bütçe ayırmayın; "rakipte var" gerekçesi bir yatırım kararı sayılmaz.

Bulut API mı, Cihaz Üstü Model mi?

Mimari kararı, projenin hem faturasını hem de gizlilik tarafını şekillendirir. İki seçenek var ve çoğu üründe doğru cevap ikisinin karışımı.

Bulut API yaklaşımında uygulama, sunucunuz aracılığıyla bir model sağlayıcısına istek gönderir. Karmaşık akıl yürütme, uzun metin ve çok dilli içerik burada çok daha iyi çalışır. Bedeli her istek için ödediğiniz token ücreti ve ağ gecikmesi.

Cihaz üstü model yaklaşımında ise iş telefonun kendi işlemcisinde döner. Apple'ın iOS tarafında geliştiricilere açtığı cihaz üstü modeli ve Google'ın ML Kit GenAI API'leri bu grupta. Çağrı başına ücret yok, veri cihazdan çıkmıyor, uçak modunda bile çalışıyor.

Buna karşılık yetenek sınırlı ve cihaz desteği dar. Google'ın resmi dokümantasyonuna göre bu API'ler yalnızca uygulama ön plandayken çalışır, günlük kota sınırı taşır ve Gemini Nano tabanlı Prompt API sadece sayılı amiral gemisi modelde çalışır. Yani cihaz üstü yeteneği ürününüzün tek dayanağı yaparsanız kullanıcılarınızın önemli bir bölümü o özelliği hiç göremez.

Donanım tarafı hızla açılıyor. Mordor Intelligence'ın edge AI donanım pazarı raporuna göre pazar 2026'da 30,74 milyar dolar büyüklüğünde ve yıllık %17,46 bileşik büyümeyle 2031'de 68,73 milyar dolara ulaşıyor. Yeni telefonlarda NPU artık standart bir bileşen.

Yine de Türkiye'deki cihaz parkı Batı Avrupa'ya göre daha yaşlı. Kullanıcılarınızın önemli bölümü üç dört yaşında telefon taşıyorsa cihaz üstü özelliği tek başına bir stratejiye dönüştürmeyin. Pratik öneri: özetleme, düzeltme ve sınıflandırma gibi kısa görevleri cihaza verin; uzun sohbeti ve karmaşık akıl yürütmeyi buluta bırakın. Bu hibrit kurgu hem faturayı hem de gecikmeyi aşağı çeker, üstelik eski cihazlarda da çalışan bir yedek yol bırakır.

Pratikteki hâli şuna benzer: kullanıcı bir ürün yorumunu özetlemek istediğinde iş cihazda döner, cevap anında çıkar ve fatura artmaz. Aynı kullanıcı "bu üründe kaç yıl garanti var, kargo kaç günde teslim ediliyor" diye sorduğunda istek önce sunucunuza, oradan bulut modeline gider. Kullanıcı bu ayrımı fark etmez; tek gördüğü şey hızlı ve doğru cevaplar. Yönlendirme mantığını sunucu tarafında tutmak, ileride sağlayıcı değiştirmek istediğinizde uygulamayı güncellemeden geçiş yapma imkânı da verir.

Model API Fiyatları ve Token Maliyeti

Bulut tarafında fatura token üzerinden işler. Token, metnin parçalara ayrıldığı ölçü birimi; model her isteği bu birimler üzerinden okur ve yazar. Anthropic'in resmi dokümantasyonuna göre İngilizce'de bir token kabaca 4 karaktere ya da 0,75 kelimeye denk düşer. Türkçe eklemeli bir dil olduğu için aynı cümle Türkçe'de daha fazla token harcar; bütçe planında bu farkı hesaba katın.

Girdi ve çıktı ayrı ayrı ücretlendirmeye tabi. Çıktı neredeyse her zaman daha pahalı, o yüzden uzun cevap üreten özellikler faturayı hızla şişirir. Aşağıdaki tablo, üç büyük sağlayıcının resmi fiyat sayfalarındaki milyon token başına güncel rakamları gösteriyor.

Kaynaklar: Anthropic fiyatlandırma, Gemini API fiyatlandırma, OpenAI API fiyatlandırma.

Somut bir örnek, tabloyu tek bakışta anlamlı hâle getirir. Anthropic'in kendi dokümantasyonundaki müşteri destek senaryosunda konuşma başına ortalama yaklaşık 3.700 token harcanıyor ve 10.000 destek konuşması Claude Haiku 4.5 ile toplam yaklaşık 37 dolara mal ediyor. Yani konuşma başına 0,004 dolar.

Bu rakamı kendi ürününüze uyarlayın. Ayda 5.000 konuşma yapan bir uygulamada model gideri 20 dolar civarında kalıyor; kahve parası. Aynı uygulama günde 10.000 konuşmaya çıktığında hesap aylık 3.700 dolara yaklaşır. Ölçek büyüdükçe model seçimi bir tercih olmaktan çıkıp bir maliyet kararına dönüşür.

Dikkat edilecek ikinci nokta, girdi tarafının sessizce büyümesi. Sohbet uzadıkça geçmiş mesajlar her yeni istekte tekrar gider. On turluk bir konuşmada girdi token'ı ilk turun beş altı katına çıkabilir. Bu yüzden sohbet geçmişini kısaltan bir strateji, önbellekle birlikte faturanın en etkili frenlerinden biri sayılır. Üçüncü nokta fiyatların hareketli olması. Sağlayıcılar yılda birkaç kez yeni kademe açıyor, eski modeller ucuzluyor. Mimarinizi tek bir modele değil, model değiştirmeye izin veren bir arayüze göre kurun. Sağlayıcıyı tek satır ayarla değiştiren ekipler her fiyat güncellemesinde kazançlı çıkar; koda gömülmüş bir model adı ise altı ay sonra pahalı bir yeniden yazım demek.

Maliyet tarafını uçtan uca planlamak isterseniz mobil uygulama maliyet hesaplayıcımızı kullanarak proje bütçesinin geri kalanını da netleştirebilirsiniz.

Mobil Uygulamaya Yapay Zeka Entegrasyonu Maliyeti: 3 Senaryo

Aşağıdaki aralıklar Master Web'in yürüttüğü projelerden çıkan tipik bantlar; kesin teklif kapsam analiziyle netleşir. Geliştirme kalemi tek seferlik, işletme kalemi aylık tekrar eden gideri gösterir.

Birinci senaryo, çoğu işletme için doğru başlangıç noktası. Mevcut backend'iniz sipariş sorgusuna zaten cevap veriyorsa iş, o cevabı doğal dile çevirmekten ibaret. İkinci senaryoda maliyeti yukarı çeken şey model değil, veri hattı: davranış verisini toplamak, temizlemek ve gerçek zamanlı sunmak ayrı bir mühendislik işi. Üçüncü senaryoda ise fatura büyük ölçüde etiketleme emeğinden geliyor; bin görselin doğru etiketlenmesi bazen modelin eğitilmesinden uzun sürer.

Bu bütçelerin geri dönüşünü hesaplarken tek metriğe bakmayın. Destek asistanında kazanç, kapanan talep sayısı kadar ilk cevap süresinin kısalmasında da saklı. Öneri motorunda sepet ortalaması kadar iade oranı da izlemeye değer; yanlış öneri kısa vadede satışı artırıp uzun vadede iade maliyeti doğurur. Ölçüm planını projeye başlamadan yazın, çünkü yayın sonrası toplanmayan veriyi geriye dönük üretmek mümkün değil.

Bu tablodaki kalemlerin dışında dört gizli maliyet daha var.

Veri hazırlığı çoğu projede en çok küçümsenen kalem. Dağınık veriyi düzenlemek bazen modeli bağlamaktan uzun sürer ve teklif aşamasında kimse bunu konuşmaz.

Değerlendirme setleri, yani cevap kalitesini ölçen test kümeleri, ilk sürümde hazırlanmazsa sonraki her iyileştirme körlemesine ilerler. Yüz soruluk basit bir set bile ekibin yönünü değiştirir.

İzleme altyapısı token harcamasını, gecikmeyi ve hata oranını görünür kılar. Bu panel olmadan ilk fatura sürpriz getirir.

Bakım payı ise model sürüm değiştirdiğinde, fiyatlar güncellendiğinde ve cevap kalitesi kaydığında her yıl tekrar eder. Genel bakım bütçesi mantığını mobil uygulama bakım maliyeti yazımızda ayrıntılı anlattık.

Entegrasyon Süreci: 6 Adımda Yol Haritası

1. Sorunu ve metriği tanımlayın. "Chatbot istiyoruz" bir hedef sayılmaz. "Çağrı merkezine gelen sipariş durumu sorularını %40 azaltmak" bir hedeftir. Metrik yoksa projenin bitiş çizgisi de yoktur.

2. Veriyi çıkarın. Model neye bakarak cevap üretecek? Sipariş tablosu, ürün kataloğu, SSS dokümanı, sözleşme arşivi. Bu kaynaklara erişim yolu netleşmeden kod yazmaya başlamayın.

3. Kavram kanıtı (PoC) kurun. İki hafta içinde 30-50 gerçek soruyla küçük bir prototip çıkarın. Amaç güzel arayüz değil, cevap kalitesini ölçmek. Bu aşamada birden fazla model deneyin; fiyat farkı çoğu görevde kalite farkını haklı çıkarmaz.

4. Değerlendirme setini yazın. Doğru cevabı bilinen soru-cevap listesi hazırlayın. Her model ya da prompt değişikliğinde bu seti çalıştırın. Bu adımı atlayan ekipler ilerlemeyi hisle ölçer, o his çoğu zaman yanıltır.

5. Üretime çıkarın. Sunucu tarafı servis, hız sınırı, hata yönetimi, önbellek ve maliyet izleme bu adımda devreye girer. API anahtarını asla mobil uygulamanın içine gömmeyin; anahtar istemci tarafında dururken kimse faturayı kontrol edemez.

6. Ölçün ve daraltın. Yayından sonraki ilk ay gerçek kullanım verisiyle prompt'u kısaltın, model kademesini düşürün, önbelleği genişletin. Bu ayarlama tipik olarak faturanın önemli bir bölümünü geri kazandırır.

Bu altı adımın toplam süresi çoğu projede sekiz haftayı geçmez. Takvimi uzatan şey teknik zorluk değil, karar bekleyen sorular: hangi veriye erişim vereceğiniz, hangi ekibin cevap kalitesini onaylayacağı, hangi metriğin başarı sayılacağı. Bu üç soruyu ilk hafta cevaplayan ekipler zamanında yayına çıkar.

Bu altı adım, uçtan uca geliştirme sürecinin içine oturur. Sürecin tamamını görmek isterseniz mobil uygulama nasıl yapılır rehberimize göz atın; kapsamı MVP mantığıyla daraltmayı ise MVP yazımızda anlattık.

KVKK ve Mağaza Kuralları

Yapay zeka özelliği eklemek, uygulamanızın hukuki tarafını değiştirir. Üç başlığı yayına çıkmadan önce kapatın.

KVKK tarafı. Kişisel Verileri Koruma Kurumu'nun üretken yapay zeka ve kişisel verilerin korunması rehberi, bu sistemler üzerinden yürüyen veri işleme faaliyetlerini KVKK çerçevesinde değerlendiriyor. Pratikte üç soruya net cevabınız hazır olmalı: hangi kişisel veri modele gidiyor, bu veri yurt dışına aktarılıyor mu, aydınlatma metniniz bu aktarımı kapsıyor mu.

Kullanıcı mesajlarının içine ad, telefon, adres veya sağlık verisi karışıyorsa isteği göndermeden önce maskeleme katmanı kurun. Sunucu tarafında çalışan basit bir temizleyici, hem hukuki riski hem de gereksiz token harcamasını aynı anda azaltır.

Apple tarafı. App Store inceleme kılavuzunun 5.1.2(i) maddesi net: kişisel verinin üçüncü taraflarla, üçüncü taraf yapay zeka sağlayıcıları dahil, nerede paylaşılacağını açıkça bildirmek ve bunun için açık izin almak zorundasınız. Uygulama içinde ilk çağrıdan önce sağlayıcının adını ve paylaşılan veri türlerini gösteren bir ekran koyun, reddeden kullanıcıya da çalışan bir yol bırakın.

Google tarafı. Google Play'in yapay zeka içerik politikası üretken içerik sunan uygulamalardan sakıncalı çıktıyı engellemesini bekliyor; bazı üretken yapay zeka uygulamalarında kullanıcıya bildirim veya işaretleme mekanizması sunma şartı da var.

Sözleşme tarafı. Yapay zeka sağlayıcısı sizin veri işleyeniniz konumuna geçer; bu ilişkiyi yazılı hâle getirmek ve veri işleyen envanterinize eklemek gerekir. Yurt dışına aktarım söz konusuysa hangi hukuki mekanizmaya dayandığınızı da belgeleyin. Bu evrak işi bir günlük emek ister, denetimde ise en çok sorulan başlıkların arasında yer alır.

Bu üç başlık, yayın reddi sebeplerinin son iki yılda en hızlı büyüyen grubu. Mağaza tarafındaki diğer tuzakları uygulama reddi nedenleri yazımızda topladık.

API Faturasını Düşüren 5 Teknik ve Sık Yapılan Hatalar

Önbellek kullanın. Sistem talimatı, ürün kataloğu, SSS dokümanı gibi her istekte tekrar eden içerik önbelleğe girer. Anthropic'in fiyat sayfasındaki çarpanlara göre önbellekten okunan token, standart girdi fiyatının onda birine iner. Tek başına bu düzenleme, sabit bağlamı büyük olan uygulamalarda faturayı ciddi biçimde düşürür.

Model kademelendirin. Her isteği en pahalı modele göndermeyin. Sınıflandırma ve kısa özet için ucuz kademe yeter; sadece karmaşık istekleri güçlü modele yönlendirin. Tablodaki fark küçük görünse de yirmi kat fiyat farkı aylık faturada büyük tutara denk düşer.

Çıktıyı kısaltın. Çıktı token'ı girdinin dört beş katı fiyatlı. "Kısa ve madde madde cevapla" talimatı bile faturada net bir fark yaratır.

Toplu işleme geçin. Anında cevap gerektirmeyen işler için toplu işleme API'leri %50 indirim sunuyor. Gecelik özetleme veya etiketleme işlerini buraya taşıyın.

Kotayı sınırlayın. Kullanıcı başına günlük istek sınırı koyun. Bu hem kötüye kullanımı hem de beklenmedik fatura sürprizlerini engeller.

Sık görülen hatalara gelince: API anahtarını uygulamaya gömmek, değerlendirme seti hazırlamadan yayına çıkmak, tek bir sağlayıcıya kilitlenip yedek plan bırakmamak, kullanıcıya yapay zekanın hata payı taşıdığını hiç söylememek ve maliyet izlemeyi ilk faturaya kadar ertelemek. Beşi de düzeltmesi ucuz, yaşaması pahalı hatalar. Özellikle sonuncusu: harcamayı günlük gören bir panel kurmak yarım gün sürer, kurmamak bazen aylık bütçenin katına mal eder.

Bir de kullanıcı tarafına bakın. Yapay zeka özelliğini uygulamanın her köşesine serpiştirmek yerine tek bir güçlü giriş noktası koyun. Her yere dağıtılan özellikler hem kullanım oranını düşürür hem de her ekranda ayrı bakım yükü doğurur. Tek bir yerde çok iyi çalışan bir asistan, beş yerde vasat çalışan bir asistandan hem daha ucuz hem de daha ikna edici.

Sıkça Sorulan Sorular

Mobil uygulamaya yapay zeka entegrasyonu ne kadar sürer?

Hazır API ile kurulan bir destek asistanı 3-5 haftada yayına girer. Öneri motoru 6-10 hafta, kendi verinizle eğitilen özel bir model ise 3-5 ay sürer. Süreyi uzatan en yaygın etken veri hazırlığıdır, model seçimi değil.

Mevcut uygulamamı sıfırdan yazdırmam gerekir mi?

Hayır. Yapay zeka katmanı çoğu durumda mevcut mimarinin üstüne oturur. Uygulamanız çok eski bir teknolojiyle yazıldıysa veya sunucu tarafı hiç yoksa önce küçük bir modernizasyon gerekebilir; bu da ayrı bir bütçe kalemi.

Aylık API maliyetini önceden hesaplamak mümkün mü?

Evet. Aylık istek sayısını, istek başına ortalama token miktarıyla çarpın ve seçtiğiniz modelin milyon token fiyatına oranlayın. Örneğin konuşma başına 3.700 token harcayan bir asistan, ucuz kademede 10.000 konuşma için yaklaşık 37 dolara mal eder.

Verilerim model eğitiminde kullanıma girer mi?

Kurumsal API planlarında sağlayıcılar genellikle API verisini model eğitiminde kullanmadıklarını taahhüt eder. Sözleşmedeki veri saklama süresi ve işleme şartlarını mutlaka okuyun; KVKK uyumu için bu maddeler aydınlatma metninize dayanak oluşturur.

Cihaz üstü model mi, bulut API mı daha mantıklı?

Kısa ve tekrarlayan görevlerde cihaz üstü model daha ucuz ve daha hızlı çalışır. Uzun sohbet, çok dilli içerik ve karmaşık akıl yürütmede bulut API kazanır. Çoğu üründe en iyi sonuç ikisini birlikte kullanan hibrit kurgudan çıkar.

Türkçe cevap kalitesi yeterli mi?

Güncel büyük modeller Türkçe'de üretim seviyesinde sonuç veriyor. Yine de kendi alan terminolojinizle bir değerlendirme seti hazırlayıp ölçün; sektörel jargon ve kısaltmalar model başına farklı sonuç doğurur.

Yapay zeka özelliği uygulamanın mağaza onayını riske atar mı?

Kuralları uygularsanız hayır. Riski yaratan şey özelliğin kendisi değil, izinsiz veri paylaşımı ve moderasyonsuz üretken içerik. Sağlayıcı bildirimi, açık rıza ekranı ve içerik filtresi bu riskin büyük bölümünü ortadan kaldırır.

Küçük bir işletme için başlangıç bütçesi ne olmalı?

Tek bir özelliğe odaklanan bir başlangıç için 90.000 - 180.000 TL bandı gerçekçi. Bu bütçeyle sonucu ölçülen bir asistan yayına çıkar, sonuçlar görünür hâle gelir ve ikinci adım gerçek veriye dayanarak planlanır.

Yapay zeka entegrasyonunda kazananlar en büyük modeli seçenler değil, en net sorunu seçenler oluyor. Tek bir kullanıcı sorununu ele alın, ölçülebilir bir hedef koyun, dört haftalık bir prototiple gerçek kullanıcı önünde test edin. Rakamlar tutarsa ikinci özelliğe geçin; tutmazsa küçük bir bütçeyle değerli bir ders çıkarmış olursunuz.

Uygulamanıza hangi yapay zeka özelliğinin gerçekten değer katacağını konuşmak isterseniz bizimle iletişime geçin. Mevcut ürününüzü, verinizi ve hedefinizi inceleyip kapsam ve bütçe önerisini birlikte çıkaralım. Uçtan uca geliştirme tarafında neler yaptığımızı ise mobil uygulama geliştirme hizmetimiz sayfasında bulabilirsiniz.