FDE, Ajans ve İç Ekip: Yapay Zeka İş Ortağını Nasıl Seçmelisiniz?

Masanızda aynı sorun için üç teklif olduğunu düşünün: satış ekibi CRM'i elle güncellemekten yorulmuş, satış hunisine kimse güvenmiyor. Bir ajans, keşif aşamasıyla başlayan altı aylık bir program öneriyor; bir işe alım danışmanı, işe başlaması dört ayı bulacak bir yapay zeka mühendisi için kısa liste sunuyor; tek başına çalışan bir mühendis ise altı hafta boyunca ekibin içinde oturup sistemi yerinde kurmayı teklif ediyor. Bu teklifler aslında fiyat üzerinden yarışmıyor; bir yıl sonra sistemin kime ait olacağı üzerinden yarışıyor.

Yapay zeka iş ortağı seçimi, kapsam, hız, veri ve sistemlerin sahipliği ile maliyet yapısı arasındaki bir denge kararıdır; sahaya konuşlandırılmış mühendis (FDE), ajans ve iç ekip seçenekleri bu dört unsuru farklı biçimlerde takas eder. Tugam'da FDE modelini uyguluyoruz, dolayısıyla bu tartışmada bir tarafız; aşağıdaki çerçeve, diğer iki seçenekten birinin sizin için daha doğru olduğuna karar verseniz bile işe yarayacak biçimde yazıldı.

Yapay zeka iş ortağı seçimi neden model seçiminden daha belirleyici

Yapay zeka projelerinin büyük bölümü modelde değil entegrasyon, benimseme ve sahiplik aşamalarında başarısız oluyor; bu nedenle seçtiğiniz iş ortağı, sonucu teknolojiden daha fazla belirliyor.

Kanıtlar tutarlı. MIT NANDA girişiminin 2025 raporu, 30 ile 40 milyar dolar arasındaki üretken yapay zeka yatırımına karşın kuruluşların yüzde 95'inin sıfır getiri aldığını ve temel engelin altyapı ya da yetenek değil "öğrenme" olduğunu ortaya koyuyor: geri bildirimi tutmayan, bağlama uyum sağlamayan sistemler. Gartner, üretken yapay zeka projelerinin en az yüzde 30'unun 2025 sonuna kadar kavram kanıtı aşamasından sonra terk edileceğini öngörmüş; gerekçe olarak zayıf veri kalitesi, yetersiz risk kontrolleri, artan maliyetler ve belirsiz iş değeri sıralanıyor.

Aynı MIT raporunda bu karar için kritik önem taşıyan bulgu şu: dış iş ortaklığıyla kurulan pilotlar yüzde 67 oranında tam devreye alınmış, içeride geliştirilen araçlarda bu oran yüzde 33'te kalmış. Dış destek olasılığı ikiye katlıyor; bunun nedeni dışarıdakilerin daha zeki olması değil, önceki kurulumlardan gelen örüntülerle ve projenin iç siyasetinde payı olmadan gelmeleri. McKinsey'nin 2026 yapay zeka araştırması, 1.719 katılımcıyla tablonun diğer yarısını tamamlıyor: kuruluşların neredeyse onda dokuzu yapay zekayı bir yerde kullanıyor, yüzde 44'ü kurum genelinde ölçeklendiğini söylüyor, yalnızca yüzde 6'sı yüksek performanslı sayılıyor. O yüzde 6'nın dörtte üçü iş akışlarını temelden yeniden tasarlamış; geri kalanların yalnızca dörtte biri.

Türkiye'de tablo daha da erken bir aşamada. TÜİK'in Yapay Zeka İstatistikleri 2025 bültenine göre yapay zeka teknolojilerinden en az birini kullanan girişimlerin oranı 2021'de yüzde 2,7 iken 2025'te yüzde 7,5'e yükselmiş; 10 ile 49 çalışanlı girişimlerde oran yüzde 6,6, 250 ve üzeri çalışanlı girişimlerde yüzde 24,1 (TÜİK verisi, Sabah aktarımıyla). Bu, ilk sistemini kuracak işletmelerin çoğunlukta olduğu ve iş ortağı seçiminin ilk denemenin kaderini belirlediği bir pazar anlamına geliyor.

Üç seçenek, olduğu gibi

Ajans bir ekip ve bir süreç satar, iç işe alım kalıcılık satar, sahaya konuşlandırılmış mühendis ise hız ve devir satar; her biri farklı bir sorunun doğru cevabıdır.

Ajans

Bir yapay zeka ya da otomasyon ajansı, bir kadro getirir: proje yöneticisi, bir ya da iki mühendis, bir tasarımcı, bazen bir veri bilimci; hepsi bir iş tanımı belgesi etrafında aşamalara ayrılmıştır. Gücü, iyi tanımlanmış projelerde kapasite ve öngörülebilirliktir. Zayıflıkları, kurulumdan önce gelen keşif aşaması, sizinle mühendis arasındaki müşteri yönetimi katmanı ve sistemin çoğu zaman ajansın araçlarında ve alışkanlıklarında yaşamasıdır. Clutch'ın yapay zeka geliştirme firmaları dizini, en yaygın fiyat bandının saatte 25 ile 99 dolar ve asgari proje büyüklüğünün 10 bin dolar olduğunu, uzmanlaşmış butik firmalarda saat ücretinin 100 ile 149 dolara çıktığını gösteriyor. Doğru kullanım: açık bir şartnamesi olan büyük ve iyi tanımlanmış bir kurulum ya da içeride hiçbir sahibi olmayan bir şirket.

İç işe alım

İçeride çalışan bir yapay zeka mühendisi verinizi, insanlarınızı ve kurum kültürünüzü bilir; devreye alımdan sonra da kalır. Bu, olabilecek en güçlü sahipliktir. Bedeli zaman ve maaştır: Glassdoor'un Hollanda için tahminine göre bir yapay zeka mühendisinin yıllık toplam medyan ücreti 67 bin avro, aralık 49 ile 87 bin avro; buna işveren maliyetleri, araçlar ve işe alımın genellikle aldığı üç ile beş ay eklenmiyor. Daha zor sorun, tek başına çalışan bir mühendisin öğreneceği kimsenin olmaması ve daha önce hiç yapay zeka sistemi işletmemiş bir şirketin, aldığı kişinin iyi olup olmadığını değerlendirememesidir. Doğru kullanım: ilk sistemini zaten devreye almış ve artık onu sahiplenip genişletecek birine ihtiyaç duyan bir kuruluş.

Sahaya konuşlandırılmış mühendis

Sahaya konuşlandırılmış mühendis modeli Palantir'den geliyor; şirketin tanımıyla bu mühendisler "müşterilerimizin en zorlu sorunlarını çözmek için Palantir'in mevcut yazılım platformlarını yapılandırmak üzere doğrudan müşterilerimizin yanına yerleşir" ve birçok müşteri için tek bir yetenek yerine tek bir müşteri için birçok yeteneği hayata geçirmeye odaklanır (Palantir, 2020). OpenAI kendi sahaya konuşlandırılmış ekibini 2024'te kurdu, Anthropic uygulamalı yapay zeka grubunu büyütüyor; The New Stack, Ocak ile Eylül 2025 arasında FDE iş ilanlarının yüzde 800 arttığını bildiriyor. Orada alıntılanan isimsiz bir mühendis işi tam olarak tarif ediyor: "Model genellikle en temiz kısımdır. Zor olan, kimsenin belgelemediği iş akışını, insanların gerçekten güvendiği veri kaynağını ve sürecin neden öyle işlediğini bilen kişiyi bulmaktır."

Orta ölçekli bir şirkete uygulandığında model şu anlama geliyor: kıdemli bir operatör-mühendis belirli bir süre ekibinizin içinde oturur, sizin sistemlerinizde ve hesaplarınızda kurar, sistemi işletecek kişileri eğitir ve ayrılır. Güçlü yanları hız, işle doğrudan temas ve temiz bir devirdir. Zayıf yanları da gerçektir: tek kişiye ağır biçimde bağımlıdır, on iki aylık ve on iş akışlı bir programa ölçeklenmez ve ekibinizde sistemi devralabilecek kimse yoksa devir boşluğa düşer. Doğru kullanım: haftalar içinde canlıya çıkması gereken bir büyüme ya da operasyon sistemi ve sonrasında sahiplenecek en az bir kişisi olan bir şirket.

Bu teklifler aslında fiyat üzerinden yarışmıyor; bir yıl sonra sistemin kime ait olacağı üzerinden yarışıyor.

Dört ölçüt: kapsam, hız, sahiplik ve maliyet yapısı

Karar, kapsamın ne kadar sınırlı olduğuna, sonucun ne zaman gerektiğine, veri ve sistemlerin sonrasında kime ait olacağına ve saat, ay ya da sonuç başına ödemeyi tercih edip etmediğinize indirgenir.

Kapsam. Sınırlı bir sistem, örneğin bir satış erişim motoru, bir CRM yenilemesi, bir raporlama katmanı ya da tek iş akışı için bir yapay zeka ajanı, FDE'ye uygundur. Paralel yürüyen birçok iş akışından oluşan bir program ajansa uygundur. "Bizi yapay zeka şirketi yapın" biçimindeki açık uçlu bir görev hiç kimseye uymaz; önce sınırlı parçalara bölünmesi gerekir.

Hız. Bir FDE, kurulumdan ayrı bir keşif aşaması olmadığı için ilk çalışan sistemi genellikle altı ile sekiz hafta içinde teslim eder. Ajanslar çoğunlukla keşif aşamasıyla birlikte üç ile altı ay teklif eder. İç işe alım başlamak için üç ile beş ay, ardından işi öğrenmek için ek bir süre ister.

Sahiplik. Sözleşme bittiği gün kodun, komut istemlerinin, veri hatlarının ve tedarikçi hesaplarının nerede duracağını sorun. FDE modelinde doğru cevap "ilk günden sizin hesaplarınızda" olmalıdır. Ajanslarda sistemin sizin ortamınızda mı yoksa onlarınkinde mi kurulduğunu ve taşıma yapmadan ayrılıp ayrılamayacağınızı denetleyin. İç işe alımda sahiplik tamdır ama tek kişide yoğunlaşır.

Maliyet yapısı. Ajanslar saat ya da aşama başına fatura keser; kapsam genişlemesinin bedelini siz ödersiniz. İç ekip, iş olsun olmasın sabit bir yıllık maliyettir. FDE genellikle sabit aylık ücret ya da sabit kapsamlı bir bedeldir; bordroya eklenmek yerine bordronun yerini alan seçenek olmasının nedeni budur.

İlk görüşmede sorulacak sorular

Olası bir yapay zeka iş ortağıyla ilk görüşme, işi kimin yapacağını, sistemin nerede yaşayacağını ve ayrıldıklarında ne olacağını netleştirmelidir; bu soruların cevapları ciddi tedarikçileri satış sunumlarından ayırır.

1. Kurulumu tam olarak kim yapacak ve o kişi haftada kaç saat ekibimizin içinde olacak? İsim isteyin.
2. Kod, komut istemleri ve veri ilk gün hangi hesaplarda duracak; yönetici erişimi bizde mi olacak?
3. Müşterinin artık sizsiz işlettiği bir sistemi gösterin. Devirden sonraki ilk ayda ne bozuldu?
4. İlk teslim edeceğiniz şey ne ve hangi tarihte? İkinci hafta için bir çıktı adlandıramayan tedarikçi, sorununuz üzerine düşünmemiştir.
5. Sonrasında bunu bizden kim sahiplenmeli ve o kişinin haftada kaç saatine ihtiyacınız olacak?
6. Neyi yapmayacaksınız? Sınırı olmayan iş ortağının yöntemi de yoktur.
7. Fiyat nasıl yapılandırıldı ve üçüncü haftada kapsam değişirse fiyata ne olacak?

Karar için puanlama tablosu

Her seçeneği aşağıdaki altı ölçütte 1 ile 5 arasında puanlayın, ölçütleri durumunuzun gerektirdiği ağırlıkla çarpın ve toplamın kararı vermesine değil kısa listeye yön vermesine izin verin.

Tablonun gösterdiği örüntü dürüst olanıdır. Sahiplik ve süreklilik baskınsa işe alın. Genişlik baskınsa ajansla çalışın. Hız ve temiz devir baskınsa ve devralabilecek bir kişiniz varsa FDE modeli öne çıkar. Birçok şirket bunları sıralı uyguluyor: ilk sistemi teslim edip gelecekteki sahibini eğitmek için bir FDE, ardından sistemi genişletmek için bir işe alım.

Tugam'da ne yapıyoruz

Tugam, sahaya konuşlandırılmış modeli büyüme sistemleri için uyguluyor: tek bir operatör-mühendis, satış erişimi, CRM, otomasyon, raporlama, pazara giriş ve stratejik iş birliği altyapısını müşterinin ekibinin içinde, haftalar içinde kurup işletiyor ve devrediyor.

Çalışma, Tugam Büyüme Motoru'nu izliyor. Zenginleştirme: ilk iki haftada elinizdeki veriyi denetliyor, CRM'i bağlıyor, hesap ve kişi katmanını sinyallerle kuruyoruz. Kişiselleştirme: yapay zeka destekli, insan denetimli mesajlaşmayı ve onu üreten komut istemlerini sizin hesaplarınızda hazırlıyoruz. Dallanma: persona ve davranış temelli dizileri ve her yanıtı yönlendiren otomasyonları (n8n, Claude API, Google Workspace) tasarlıyoruz. Teslimat: kalan haftalarda sistemi ekibinizle birlikte işletiyor, raporlamayı kuruyor, her şeyi belgeliyor ve ayrılıyoruz. Kurucumuz bunu daha önce çalışan olarak yaptı: altmıştan fazla ofisli bir ağda tek bir HubSpot ortamını yönetti, Körfez'de perakende, konaklama ve finansal hizmetler müşterileri için CRM kurulumları teslim etti, küresel bir turizm grubu için yapay zeka koordinatör asistanı ve otomatik pazarlama operasyonları kurdu. On kişilik bir pazarlama ve satış ekibi kurmak yerine şirket, tek bir kişi ve ekibinin işletmeye devam ettiği bir sistem ediniyor.

Seçmek ve başlamak için 90 günlük plan

1. 1–2. hafta: sorunu teknoloji olarak değil iş akışı olarak yazın. Ona dokunan kişileri, yaşadığı sistemleri ve değişmesi gereken rakamı adlandırın.
2. 3. hafta: kapsamın tek bir sınırlı sistem mi yoksa bir program mı olduğuna karar verin. Bu tek başına üç seçenekten birini eler.
3. 4. hafta: iç sahibi adlandırın. Yoksa ve yetiştirilemeyecekse, iç işe alım ya da daha uzun bir ajans sözleşmesi FDE'den daha dürüst bir yoldur.
4. 5–6. hafta: kalan türlerin her birinden iki tedarikçiyle yukarıdaki yedi soruyu kullanarak ilk görüşmeleri yapın; tabloda puanlayın.
5. 7. hafta: sahiplik koşullarını yazılı olarak müzakere edin: hesaplar, erişim bilgileri, kod depoları, komut istemleri ve belgelerin bitişte devri.
6. 8–12. hafta: sınırlı bir ilk çıktı ve kesin bir tarihle başlayın. İlk hafta adlandırdığınız rakamı ölçün; uzatma kararını yalnızca ona göre verin.

Bir büyüme ya da operasyon sistemi için bu üç seçeneği tartıyorsanız, dürüst cevabın işe almanız gerektiği olduğu durumlar dahil, puanlamayı sizinle birlikte değerlendirmekten memnuniyet duyarız.