Yapay zekayı kendi verinizle eğitmek: neyi yapar, neyi yapmaz

Yapay zekayı kendi verimizle eğitelim. Arayan işletmecilerin çoğu bunu böyle ifade ediyor. Fiyat listelerini, sözleşmelerini, kullanım kılavuzlarını ve bir müşteriyle bir zamanlar yapılmış anlaşmaları bilen bir asistan istiyorlar. İnterneti bilen bir yapay zeka değil, kendi şirketlerini bilen biri. Gayet mantıklı. Ne var ki on kez sorulduğunda dokuzunda yapılması gereken şey eğitmek değildir ve bu ciddi para tasarrufu demektir.

Bu yazı üç konuyu ele alıyor: bu tek cümlenin ardındaki üç anlam, muhtemelen hangisini kastettiğiniz ve uygulamada işlerin nerede ters gittiği. Rakamlarıyla birlikte ve teknik jargon olmadan.

Yapay zekayı kendi verinizle eğitmenin üç anlamı

Üç işletmeci aynı cümleyi kurduğunda çoğu zaman üç ayrı şeyi kasteder. Bunları ayırmak işe yarar, çünkü aralarında bin kat fiyat farkı vardır.

• Belgeleri sohbete eklemek. Bir pdf'i sohbet penceresine sürükleyip hakkında soru sorarsınız. Ücretsiz, anında ve o sohbet bitince yok olur.
• Yapay zekanın kendi arşivinizde arama yapmasını sağlamak. Belgeleriniz öyle hazırlanır ki her soruda önce doğru bölümler çıkarılır ve cevap bunlara dayanır, hangi belgeden geldiği yazarak.
• Modelin kendisini biçimlendirmek. Mevcut bir yapay zeka modelinin sizin materyalinizden öğrenmesini sağlarsınız, böylece davranışı değişir.

Birincisini neredeyse herkes zaten kullanıyor. Üçüncüsü, insanların eğitmek derken kastettiği şey. İkincisi ise gerçekte istedikleri şey.

Bir modeli yeniden eğitmek neden neredeyse hiç doğru cevap değil

Yeniden eğitmek modelin davranışını değiştirir: tuttuğu üslubu, koruduğu biçimi, kullandığı meslek terimlerini. Güvenilir biçimde yapmadığı şey ise olguları hatırlamaktır. Oysa 2023 tarihli o sözleşmede hangi garanti süresinin yazdığını öğrenmek istediğinizde aradığınız tam da olgudur.

• Olgular bulanıklaşır. Yeniden eğitilmiş bir model, belgelerinizin kulağa nasıl geldiğine benzeyen bir cevap verir, orada ne yazdığını değil.
• Cevabın nereden geldiğini kontrol edemezsiniz. Belge yok, sayfa numarası yok, denetim yok.
• Her değişiklik yeni bir tur demek. Ocakta yeni fiyat listesi mi? Baştan.
• Bir şeyi çıkarmak zordur. Verilerinin gerçekten silinip silinmediğini soran bir müşteri, büyük ölçüde cevabını kabul etmez.
• Alternatiflerden hem para hem süre olarak epeyce pahalıdır.

Bir istisna var ve küçük işletmelerde açıkçası nadirdir. Günde çok sayıda kez tam olarak aynı türden metni kendinize özgü sabit bir biçimde üretmeniz gerekiyorsa, binlerce kısa ve standartlaştırılmış değerlendirme gibi, yeniden eğitmek anlamlı olabilir. O zaman biçim satın alırsınız, bilgi değil. Kendinizi burada görmüyorsanız, bu size göre değil.

İşe yarayan yöntem: önce ara, sonra cevapla

Neredeyse her zaman ihtiyacınız olan şey daha kolay anlaşılır. Belgeleriniz, yani kılavuzlar, teklifler, sözleşmeler, toplantı notları ve fiyat anlaşmaları, içlerinde yalnızca birebir kelimelerle değil anlamla arama yapılabilecek şekilde hazırlanır. Biri sıradan bir dille soru sorar. Sistem gerçekten önemli olan birkaç bölümü çıkarır. Cevap ancak ondan sonra, bu bölümlere dayanarak yazılır.

Bugün sahip olduğunuz arama işleviyle farkı şu: o dosyaları bulur, bu cevapları bulur. Bugün güneş paneli garantisi diye ararsanız on iki dosya adı gelir ve okumaya siz başlarsınız. Diğer durumda şunu alırsınız: montajda beş yıl, panelin kendisinde yirmi beş yıl ve altında bunun hangi belgeden geldiği.

Bu kaynak bilgisi süs değildir. Birinin harekete geçmeden önce cevabın doğru olup olmadığını kontrol edebilmesinin tek yoludur. Kaynak gösteremeyen bir sistem işletme kullanımı için bitmiş sayılmaz.

Ücretsiz bir tanışma görüşmesiyle başlıyorum. Hangi işlerin zaman aldığını, hangi sistemleri kullandığını ve otomasyonun nerede yardımcı olabileceğini konuşuyoruz. Ardından otomasyon fırsatlarını, bağlantıları, takvimi ve maliyetleri içeren bir teklif alıyorsun.

Nerede ters gider: teknikte değil, belgelerinizde

Bu noktada tıkanan hemen her projede sebep yapay zeka değildir. Beş klasik.

• Çelişkili sürümler. Klasörde üç fiyat listesi varsa ve hiçbiri esas değilse, bazen birini bazen diğerini alırsınız. Bu yapay zekanın hatası değil, arşivinizin durumu.
• Metni olmayan taranmış belgeler. Fotoğrafı çekilmiş bir ek, bilgisayar için sadece bir görseldir. Çözülebilir ama iş ister.
• Yetkiler. Her şey aranabilir hale gelirse personel dosyası da aranabilir olur. Kimin neyi görebileceği önceden düzenlenir, biri bulduktan sonra değil.
• Yalnızca kafalarda olan bilgi. Hiçbir yerde yazmayan şey bulunamaz da. Bazen ilk adım, en sık sorulan on şeyi bir kez yazmaktır.
• Çok az soru. Haftada beş kez bir şeye bakılıyorsa bir sistemin parasını çıkaramazsınız. O zaman cevap düzenli bir klasördür.

Kendi dilimizde bir model istiyoruz, ve bu neden bir yanlış anlama

Mantıklı düşünce: belgeleriniz bir dilde, o halde o dile özel bir model istersiniz. Eylül 2025'te bunu sınayan ilk ciddi araştırma yayımlandı. Antwerpen Üniversitesi'nden dil teknolojisi uzmanları MTEB-NL'i kurdu; hukuki metinler ve ihale belgeleri dahil kırk Felemenkçe test setinden oluşan bir ölçüt.

Sonuç sezgilere aykırı. Özellikle Felemenkçe metin üzerine kurulmuş modeller, BERTje ve RobBERT, doğru bölümü bulmada 17,6 ve 18,3 puan aldı. Uluslararası çok dilli modeller 59,1'e ulaştı. Metinleri tanıma ve sınıflandırmada aynı modeller gayet iyiydi, 50,9'a karşı 60,2. Dili gayet iyi anlıyorlar. Sadece hiçbir şey bulamıyorlar.

Açıklaması aynı araştırmada: arama, modelin ayrıca ayarlanması gereken ayrı bir beceridir. Aynı modeli alıp aramaya göre ayarlayın, puan 18,3'ten 51,6'ya sıçrar. Yani mesele modelin dili değil, sizin dilinizde aramaya karşı sınanmış olup olmadığıdır. Bunu sorun. Bu sizin dilinizde bir model demek, o sorunun cevabı değildir.

Belgeleriniz ülkede kalıyor mu?

En sık sorulan ve en az düzgün cevaplanan soru budur. Arama tarafı için iyi haber: o araştırmada en iyi sonucu veren modeller serbestçe erişilebilir ve kendi sunucunuzda çalışabilir. İyi puan alanlardan biri üstelik ağır bir makine gerektirmeyecek kadar küçük. Yani arşivinizin binadan çıkması gerekmez.

Cevabın yazılması tarafında durum farklı. Orada genelde büyük bir sağlayıcının büyük bir modeli kullanılır ve soru şudur: bu nerede çalışıyor? Bazı sağlayıcılar Avrupa içinde işleme sunuyor, bazıları sunmuyor ve bu, sundukları hizmetin parçasına göre değişiyor. Sorun, sözleşmeye yazdırın ve merak etmeyin, hallederiz ile yetinmeyin.

Arşiviniz ne kadar büyük olmalı ki değsin?

Bir pratik kural var. Bir avuç belgede bunları her seferinde eklemeniz yeterli. Bu gayet iyi çalışır ve daha ucuzdur. Kırk sayfayı aştığınızda denge değişir: her şeyi göndermek, ne sıklıkta kullanırsanız kullanın, hedefli aramadan pahalı hale gelir. Ve arşiviniz büyüdükçe fark daha da azalır. Hedefli aramada bin sayfalık bir soru, kırk sayfalık bir soruyla neredeyse aynı maliyettedir.

Pratikte: bir ürün kataloğu, sözleşme klasörü ya da montaj talimatları derlemesi her zaman bunun çok üstündedir. Beş prosedür ve bir personel el kitabı değildir.

Küçük işletmeler bugün nerede

Bu kaybedilmiş bir savaş değil, ama çoktan kaybettiğiniz bir yarış da değil. Hollanda istatistik kurumuna göre 2025'te on ve üzeri çalışanı olan şirketlerin yüzde 33'ü yapay zeka kullandı; 2024'te bu oran yüzde 23, 2023'te yüzde 14'tü. On ila elli çalışan aralığında oran yüzde 28.

Ve bu kullanım yüzeysel. Hollanda hükümetinin Eylül 2025'te yayımladığı küçük işletmelerde yapay zeka kullanımı araştırması, kullanımın ağırlıkla metin yazma, iletişim ve belge özetleme üzerine olduğunu gösteriyor. Daha uzmanlaşmış uygulamalar seyrek. Yani tam da orada, kendi belgelerinize yapışık işte, alan hâlâ açık.

Yüzdeden daha ilginç olan, şirketlerin neden başlamadığı. Aynı verilerde kullanmayanlar, bilgi ve deneyim eksikliğini yüksek maliyete kıyasla yaklaşık dört kat daha sık gerekçe gösteriyor. Yani bu bir para sorunu değil. Nereden başlayacağımı bilmiyorum sorunu.

Nasıl ilerlemeli

• İki hafta boyunca gerçekten hangi soruların sorulduğunu ve cevabın nerede olduğunu not edin. Akılda değil, yazılı olarak ve aramanın ne kadar sürdüğüyle birlikte.
• Gerçekte kaç sayfayı ilgilendirdiğini sayın. Genelde klasördekinin küçük bir kısmıdır.
• Her konu için esas alınacak bir belge belirleyin ve kalanını kaynaktan çıkarın. Proje bu adımda ayakta kalır ya da düşer.
• Bir ekibin tek bir soru türüyle başlayın. Her şey aranabilir olsun değil, teknisyenlerimiz montaj talimatlarına ulaşabilsin.
• Her cevapta kaynak isteyin ve iki kişi bir hafta boyunca cevapları örnekleme yoluyla denetlesin.
• Bir ay sonra birinci adımdakiyle aynı ölçümü yapın. Arama süresi düşmediyse bırakırsınız.

Bunun sonucu görsel olarak nadiren çarpıcıdır. Akıllı bir robot gelmez. Hangi garanti süresinin geçerli olduğunu öğrenmek için artık üç meslektaşını aramak zorunda kalmayan biri gelir. Ayrıca teslimden sonra en sık duyduğumuz yorum yapay zeka hakkında değil, belgeler hakkında olur: bu kadar dağınık olduğunu bilmiyorduk.

Belgeleriniz bulunmak yerine hâlâ yazılacaksa, haftada bir avuç soru varsa ya da asıl sorun hangi belgenin geçerli olduğunu kimsenin bilmemesiyse yapmayın. Sonuncusu bir mutabakatla çözülür, yazılımla değil.