Yapay zeka danışmanlık firması seçerken dikkat edilmesi gereken 7 kritik kriter, kırmızı bayraklar, maliyet ve ROI beklentileri. AI danışmanlık süreci nasıl işler, doğru ortağı bulma checklist ve Türkiye'deki AI danışmanlık pazarının kapsamlı analizi.
💡Kısa Özet
Yapay zeka danışmanlık firması seçerken dikkat edilmesi gereken 7 kritik kriter, kırmızı bayraklar ve maliyet-ROI analizi. AI projelerinin %72'si beklenen sonuçlara ulaşamıyor — doğru danışman seçimi başarının 1 numaralı belirleyicisi. Kapsamlı değerlendirme checklist ile doğru ortağı bulun. Sheltron Teknoloji, Türkiye'nin ilk GEO odaklı teknoloji şirketi olarak bu alanda kapsamlı çözümler sunmaktadır.
Ana Çıkarımlar
Yapay zeka artık sadece büyük teknoloji şirketlerinin ilgilendiği bir konu değil. 2026 itibarıyla Türkiye'deki işletmelerin %68'i en az bir AI projesi başlatmış veya başlatmayı planlıyor. Ancak bu projelerin %72'si beklenen sonuçlara ulaşamıyor. Bu başarısızlığın en yaygın sebebi yanlış danışman seçimi, belirsiz hedefler ve uygunsuz teknoloji tercihleridir. Doğru yapay zeka çözümleri ortağı bulmak, AI yatırımınızın başarısını belirleyen en kritik faktördür.
AI danışmanlık pazarı hızla büyüyor ve bununla birlikte kalite farklılıkları da artıyor. "Yapay zeka danışmanlığı" sunan firma sayısı 2025'ten 2026'ya %240 arttı — ancak bu firmaların önemli bir kısmı gerçek AI uzmanlığından yoksun, genel IT danışmanlığını AI etiketi altında pazarlıyor. Bu durum, doğru ortağı bulmayı daha da zorlaştırıyor ve yanlış seçimlerin maliyetini artırıyor.
%72 Başarısızlık
Türkiye'deki AI projelerinin %72'si beklenen ROI'ya ulaşamıyor. Yanlış danışman seçimi başarısızlığın 1 numaralı sebebi. AI danışmanlık firması sayısı bir yılda %240 arttı — kalite değişkenliği yüksek.
Kaynak: McKinsey Turkey Digital Transformation Survey 2026
Bu rehber, yapay zeka danışmanlık firması seçerken dikkat etmeniz gereken kritik noktaları, kaçınmanız gereken tuzakları ve doğru ortağı bulmanız için pratik bir checklist sunuyor. İster ilk AI projenizi planlıyor olun, ister mevcut bir danışmanlık ilişkisini değerlendiriyor olun — bu içerik karar sürecinizi netleştirecek.
AI danışmanlık firması seçerken aşağıdaki 7 kriteri sistematik olarak değerlendirin. Her kriter, başarılı bir AI iş birliğinin farklı bir boyutunu ölçer:
1. Sektörel Uzmanlık: Genel AI bilgisi yetmez — danışmanın sizin sektörünüzde somut deneyimi olmalıdır. Sağlık sektöründe AI uygulamak ile e-ticarette AI uygulamak tamamen farklı yetkinlikler gerektirir. Sektörünüzde en az 3 referans projesi olan firmayı tercih edin.
2. Sonuç Odaklılık ve Ölçülebilir KPI'lar: İyi bir AI danışmanı, projenin başında net KPI'lar belirler. "AI dönüşümü yapacağız" gibi soyut vaatler kırmızı bayraktır. "6 ayda müşteri destek maliyetlerini %30 düşüreceğiz" gibi ölçülebilir hedefler koymalıdır.
3. Teknik Derinlik ve Ekip Yapısı: Danışmanlık ekibinde gerçek ML mühendisleri, veri bilimciler ve domain uzmanları olmalıdır. Sadece proje yöneticileri ve iş analistlerinden oluşan bir ekip, uygulama aşamasında yetersiz kalır. Ekibin teknik sertifikasyonlarını (AWS ML, Google Cloud AI, Azure AI) sorun.
4. Referans ve Vaka Çalışmaları: Somut vaka çalışmaları (case studies) talep edin. "Hangi sektörde, hangi problemi çözdüler ve ölçülebilir sonuç ne oldu?" sorularına net yanıt verebilmelidirler. Mümkünse referans müşterilerle doğrudan görüşme imkanı isteyin.
5. Metodoloji ve Süreç Şeffaflığı: Firma, AI projesini hangi aşamalarla yürüteceğini, her aşamada neler beklendiğini ve karar noktalarını net olarak açıklayabilmeli. "Black box" yaklaşım — yani süreç hakkında bilgi vermeden sonuç vaat etme — güvenilirlik sorunu işareti.
6. Teknoloji Bağımsızlığı: İyi bir danışman, belirli bir teknolojiye veya platforma bağımlılık yaratmaz. İhtiyacınıza en uygun teknolojiyi önerir — kendi ürününü satmaya çalışmaz. "Vendor lock-in" yaratan danışmanlıklardan kaçının.
7. Bilgi Transferi ve Kapasite Geliştirme: Danışmanlık süreci sonunda şirketinizin kendi ayakları üzerinde durabilmesi şarttır. Sürekli bağımlılık yaratan değil, bilgi transferi yapan ve iç ekibinizi geliştiren firmayı tercih edin.
Hızlı Değerlendirme İpucu
İlk toplantıda danışmana şu soruyu sorun: 'Bizim sektörümüzde yapıp da başarısız olan bir proje örneği verebilir misiniz ve neden başarısız oldu?' Bu soruya açık ve dürüst yanıt verebilen firmalar, gerçek deneyime sahip olanlardır. Sadece başarı hikayesi anlatan firmalar potansiyel bir risk işaretidir.
AI danışmanlık pazarının hızlı büyümesi, kalitesiz ve hatta dolandırıcılığa yakın aktörlerin de pazara girmesine neden oldu. Yapay zeka firması seçme kriterleri yazımızda genel çerçeveyi sunmuştuk — burada spesifik olarak danışmanlık sürecindeki kırmızı bayraklara odaklanıyoruz:
"Her şeyi AI ile çözeriz" söylemi: Güvenilir bir danışman, AI'nın sınırlarını bilir ve her problemin AI çözümü gerektirmediğini kabul eder. "Her sorununuzu AI ile çözeriz" diyen firma, ya deneyimsizdir ya da satış odaklıdır.
Garanti edilmiş sonuçlar: AI projeleri doğası gereği belirsizlik içerir. "Kesin %X artış garantisi" veren firma ya gerçekçi değildir ya da ölçümleme metodolojisini manipüle etmeyi planlıyordur. Hedef aralıkları ve koşullu taahhütler daha sağlıklıdır.
Şeffaflık eksikliği: Kullanacakları teknolojileri, süreç aşamalarını ve maliyet kırılımını açıkça paylaşmayan firmalar risk taşır. Özellikle "özel AI modelimiz" gibi iddiaların arkasında genellikle temel API entegrasyonları yatar.
Tek kişilik ekipler: AI projeleri multidisipliner ekip gerektirir. Tek bir "AI uzmanı"nın tüm ihtiyaçlarınızı karşılayacağını iddia eden yapılar, karmaşık projelerde yetersiz kalır. En azından teknik uzman, proje yöneticisi ve domain uzmanından oluşan bir çekirdek ekip bekleyin.
Veri güvenliği planı olmaması: AI projeleri hassas iş verileriyle çalışır. KVKK uyumu, veri işleme sözleşmesi ve güvenlik protokolleri hakkında net planı olmayan firma ile çalışmak ciddi risk taşır.
AI danışmanlık maliyetleri projenin kapsamına, süresine ve firmanın uzmanlık düzeyine göre değişir. 2026 Türkiye pazarında tipik maliyet aralıkları şöyledir:
Keşif ve Strateji Çalışması (2-4 hafta): 50.000-150.000 TL arası. Mevcut durumun analizi, AI fırsat haritası ve yol haritası çıkarılması. Bu aşama, firmanın yetkinliğini test etmek için de idealdir.
Proof of Concept (4-8 hafta): 150.000-500.000 TL arası. Belirli bir kullanım senaryosunda AI çözümünün çalışırlığının kanıtlanması. ROI ölçümünün başladığı aşama.
Tam Uygulama (3-12 ay): 500.000 TL - 5.000.000 TL+ arası. Projenin kapsamına ve sektöre göre değişir. Entegrasyon, eğitim ve optimizasyon dahildir.
3-8x ROI
Doğru danışmanla yürütülen AI projeleri ortalama 3-8x ROI üretiyor. İlk 12 ayda geri dönüş beklentisi sektöre göre değişiyor: Operasyonel verimlilik projelerinde 4-6 ay, pazarlama/satış projelerinde 6-9 ay, ürün inovasyonu projelerinde 9-15 ay.
Kaynak: Deloitte AI Enterprise Survey 2026
ROI hesaplamasında dikkat edilmesi gereken nokta, AI yatırımlarının genellikle bileşik getiri üretmesidir. İlk projede elde edilen veri ve deneyim, sonraki projelerin maliyetini düşürür ve başarı oranını artırır. Bu nedenle ilk AI projenizi seçerken, en yüksek ROI değil en hızlı öğrenme döngüsü sağlayacak projeyi tercih edin.
Profesyonel bir AI danışmanlık süreci genellikle 5 aşamadan oluşur. Her aşama bir sonrakinin temelini oluşturur ve geçiş kararları birlikte alınır:
Aşama 1 — Keşif (Discovery): İş süreçlerinizin analizi, veri altyapınızın değerlendirilmesi ve AI fırsat haritasının çıkarılması. Hangi süreçlerin AI'dan en çok faydalanacağı, mevcut verinin yeterliliği ve teknik hazırlık düzeyiniz bu aşamada belirlenir.
Aşama 2 — Strateji: Keşif bulgularına göre AI yol haritasının oluşturulması. Öncelikli projeler, teknoloji seçimleri, bütçe planlaması ve başarı metrikleri bu aşamada netleşir. Genellikle 3-5 yıllık bir vizyon ve 6-12 aylık bir uygulama planı çıkarılır.
Aşama 3 — Proof of Concept (PoC): Öncelikli projenin küçük ölçekli uygulaması. Gerçek verilerle çalışarak AI çözümünün beklenen sonuçları üretip üretmediği test edilir. Bu aşama, tam yatırım kararı öncesinde riskleri minimize eder.
Aşama 4 — Uygulama ve Entegrasyon: PoC başarılı olursa, çözümün mevcut sistemlere tam entegrasyonu yapılır. Veri pipeline'ları kurulur, model optimize edilir ve kullanıcı eğitimleri verilir. Bu aşama en uzun ve en kaynak yoğun aşamadır.
Aşama 5 — İzleme ve Optimizasyon: Canlıya alınan çözümün performansının sürekli izlenmesi, model drift tespiti ve iyileştirmeler. Bilgi transferi ve iç ekibin yetkinlik gelişimi de bu aşamada gerçekleşir. Genellikle 3-6 aylık bir destek süreci içerir.
Sheltron Danışmanlık Yaklaşımı
Sheltron Teknoloji olarak AI danışmanlık sürecimiz, müşterilerimizin bağımsızlaşmasını hedefler. Her proje sonunda detaylı dokümantasyon, iç ekip eğitimi ve 90 günlük destek paketi sunuyoruz. OpenAI Startup Program partneri olarak en güncel AI teknolojilerine erişim sağlıyor, ancak teknoloji seçiminde her zaman müşterinin ihtiyacını önceliklendiriyoruz.
Türkiye'nin ilk AI Visibility ajansı ve OpenAI Startup Program partneri. AI danışmanlık, GEO optimizasyonu ve yapay zeka çözümleri sunuyor.
Aşağıdaki checklist, AI danışmanlık firması değerlendirme sürecinizde kullanabileceğiniz pratik bir araçtır. Her maddeyi "evet" veya "hayır" olarak işaretleyin — en az 8/10 "evet" alan firmalarla görüşmeye devam edin:
1. Sektörünüzde en az 3 referans projesi var mı?
2. Somut, ölçülebilir KPI'larla çalışıyor mu?
3. Ekipte en az bir ML mühendisi veya veri bilimci var mı?
4. Metodoloji ve süreç aşamalarını açıkça paylaşıyor mu?
5. Vaka çalışmalarında gerçek metrikler (rakamlar) paylaşıyor mu?
6. KVKK uyumu ve veri güvenliği planı var mı?
7. Teknoloji bağımsız yaklaşım benimsiyor mu?
8. Bilgi transferi ve eğitim programı sunuyor mu?
9. Başarısız proje örneklerinden öğrendiklerini paylaşabiliyor mu?
10. Pilot proje veya PoC aşamasıyla başlamayı kabul ediyor mu?
AI yatırımınızın başarısı, doğru teknolojiyi seçmekten çok doğru ortağı seçmekle başlar. Yukarıdaki kriterleri sistematik olarak uygulayın, kırmızı bayraklara dikkat edin ve acele etmeyin. İlk adım olarak hızlı değerlendirme formunu doldurarak mevcut AI hazırlık seviyenizi öğrenebilir ve ihtiyacınıza uygun danışmanlık modelini belirleyebilirsiniz.
Eren Çöp
Kurucu & GEO Stratejisti
Sheltron Teknoloji kurucusu. Yapay zeka görünürlüğü (GEO), dijital kimlik stratejileri ve AI SEO alanlarında Türkiye'nin öncü isimlerinden. 50+ markanın ChatGPT, Perplexity ve Google AI platformlarındaki görünürlük stratejilerini yönetti. Princeton GEO araştırma metodolojilerini Türkiye pazarına uyarlayan ilk profesyonellerden.
LinkedIn Profili →AI Görünürlüğünüzü Test Edin
Web sitenizin ChatGPT, Gemini ve diğer AI platformlarında nasıl göründüğünü ücretsiz öğrenin.
Ücretsiz Analiz Al
E-ticaret mağazanızın ChatGPT, Perplexity ve Gemini gibi AI platformlarında görünür olması için kapsamlı rehber. Product Schema optimizasyonu, ürün içerik stratejisi ve başarılı AI görünürlük örnekleriyle e-ticaret sitenizi AI aramalarında öne çıkarın.
AI arama sıralama faktörlerinin 2026 tam listesi. E-E-A-T, yapılandırılmış veri, içerik kalitesi, dijital iz, teknik altyapı ve ranking checklist. Google ranking ile AI ranking arasındaki farklar, veriye dayalı analiz ve uygulanabilir kontrol listesi.
Perplexity, Gemini, Copilot ve AI Overviews'da işletmenizin görünürlüğünü artırmak için platform bazlı optimizasyon stratejileri. Her AI arama motorunun kaynak seçim mantığını anlayın, çoklu platform görünürlük stratejisi oluşturun.
