Бул академиялык öğretim кейсsı, байланышкан телевидение жана санариптик жарнама технологияleri alanında кызматкер Cadent’in dağınık жасалма интеллект denemelerini институционалдык бир трансформация programına dönüştürme çabasını incelemektedir. Şirket içinde mühendislik, ürün, сатуу жана кампания yönetimi ekipleri ар башка жасалма интеллект araçlarını denemeye başlamış; бирок бул faaliyetlerin ortak бир mimari, башкаруу sistemi жана өлчөнө турган iş hedefi altında birleşmemesi parçalanma riski yaratmıştır.

Cadent’in yaklaşımı “İnsan Öncelikli, Etki Odaklı жана Veriyle Yönlendirilen” бир model üzerine kurulmuştur. Şirket bütün жасалма интеллект geliştirmelerini бир бир merkezde toplamak yerine, yönetimin стратегиялык yönü жана коопсуздук sınırlarını belirlediği; кызматкерлерın жана işlevler arası ekiplerin ise kontrollü biçimde deney yaptığı katmanlı бир yapı benimsemiştir.

Dönüşüm беш aşamada ele alınmıştır: башкаруу жана politikaların kurulması, колдонуу alanlarının belirlenmesi, кызматкерлерın yetkilendirilmesi, deneylerin başlatılması жана başarılı uygulamaların ölçeklenmesi. Жасалма интеллект uygulamalarının devreye alınması; үч ayrı маалымат көлүnün бир бир yapıda birleştirilmesi, билим işlem altyapısının Google Cloud’a taşınması жана жасалма интеллект агентlarının izlenebilir, konteyner tabanlı ortamlarda çalıştırılmasıyla eş zamanlı yürütülmüştür.

Vaka metnine göre ilk 90 günlük dönemde 90.000 жасалма интеллект etkileşiminden 1.750 saatin üzerinde убакыт tasarrufu жана 134.000 АКШ doları баалуулук üretimi elde жасалган. Жасалма интеллект destekli кампания özetleri үчүн aylık 45.000 АКШ doları үнөмдөө, кампания yönetimindeki manuel görevlerde yüzde 70 azalma жана kod inceleme süresinde yüzde 50 hızlanma bildirilmiştir. Ancak бул değerlerin hesaplanma ыкмаi, салыштыруу dönemi, чыгым bileşenleri жана көз карандысыз doğrulaması sunulmamaktadır.

Çalışmanın Түркия açısından en маанилүү mesajı, жасалма интеллект трансформацияünün гана кызматкерлерa жаңы куралдар vermekten ibaret olmadığıdır. Kurumun маалымат altyapısı parçalıysa, жоопкерчиликlar belirsizse, курал seçimi denetlenmiyorsa жана колдонуу senaryoları өлчөнө турган iş жыйынтыктарına bağlanmıyorsa жасалма интеллект учурдагы düzensizlikleri hızlandırabilir. Buna karşılık ortak маалымат temeli, aşamalı колдонмо, адам denetimi, кызматкер katılımı жана коопсуздук politikaları бирге ele alındığında deneyler институционалдык kapasiteye dönüşebilir.

Cadent’in karşılaştığı temel yönetim sorunu

Vakanın başlangıcında Cadent үчүн soru жасалма интеллектnın kullanılıp kullanılmayacağı değildir. Şirket içindeki ар башка ekipler zaten çeşitli araçlarla denemeler yapmaktadır. Mühendisler жасалма интеллект destekli kodlama uygulamalarını, ürün ekipleri otomatik кампания analizlerini, сатуу ekipleri ise кардар taleplerine yanıt hazırlayan sistemleri incelemektedir.

Temel sorun, бул denemelerin birbirinden kopuk gelişmesidir. Her ekip kendi aracını, маалымат kaynağını жана изилдөө ыкмаini seçtiğinde kısa vadeli маалыматmlilik kazanımları görülebilir; бирок uzun vadede şu riskler ortaya çıkabilir:

• Aynı görevi yapan birden fazla жана шайкештикsuz sistemin oluşması,
• Kurumsal маалыматlerin onaylanmamış araçlara aktarılması,
• Benzer колдонуу alanlarının tekrar tekrar geliştirilmesi,
• Жасалма интеллект чыгыштарından kimin жооптуу olduğunun belirsizleşmesi,
• İş akışlarının birimler arasında parçalanması,
• Başarı ölçütleri tanımlanmadığı үчүн gerçek баалуулук менен технология heyecanının birbirine karışması.

Cadent yönetimi бул nedenle жасалма интеллект трансформацияünü гана технология satın alma kararı катары эмес; маалымат mimarisi, iş процесстер, адам kaynağı, коопсуздук, башкаруу жана институционалдык değişim programı катары ele almıştır.

Жасалма интеллект heyecanı менен gerçek iş değeri кантип ayrılmaktadır?

Çalışmada жасалма интеллект sektöründeki hızlı gelişmenin бир “heyecan döngüsü” yarattığı белгиленет. Yeni куралдар neredeyse ар бир gün дагы жогору doğruluk, дагы hızlı otomasyon veya дагы gelişmiş кардар hedefleme iddiasıyla ortaya çıkmaktadır. Бул ortamda бир sistemin etkileyici gösterimi, gerçek бир бизнес sorununu ekonomik жана güvenli biçimde çözdüğü anlamına gelmemektedir.

Cadent колдонуу alanlarını değerlendirirken эки ana ölçüt kullanmıştır:

Бул yaklaşım, гана технологияk катары yapılabilir olan projeleri эмес, iş değeri жогору жана uygulanması yönetilebilir projeleri öne çıkarmaktadır. Stratejik etkisi төмөн бирок teknik катары kolay бир колдонмо dikkat çekici бир gösterim oluşturabilir; бирок институционалдык трансформация үчүн öncelikli olmayabilir. Stratejik etkisi көп жогору бирок henüz güvenli biçimde uygulanamayacak бир proje ise дагы кийинки aşamaya bırakılabilir.

Cadent’in компания жана sektör bağlamı

Cadent, жарнамаverenleri ар башка medya kanallarındaki hedef kitlelerle buluşturan bütünleşik жарнама технологияsi жана hizmetleri компанияi катары tanımlanmaktadır. Şirketin faaliyet alanı doğrusal televizyon, internet байланышкан телевидение, dijital video жана башка medya kanallarını ошол эле кампания yapısında бир araya getirmektedir.

Cadent’in өткөнinde көп sayıda компания satın alması жана platform birleşmesi bulunmaktadır. Бул büyüme ыкмаi маалымат, yazılım жана иш агымы kapasitesini genişletmiş; бирок ошол эле zamanda ар башка dönemlerde kurulmuş sistemlerin бирге изилдөөsı sorununu ortaya çıkarmıştır.

Çalışmanın убакыт çizelgesinde öne çıkarılan gelişmeler şöyledir:

Metinde компанияin Novacap tarafından 2023’te satın alınmasından sonra Cadent adını aldığı yönünde бир ifade bulunmaktadır. Aynı изилдөөnın убакыт çizelgesi ise isim değişikliğini 2016’ya yerleştirmektedir. Бул эки ifade birbiriyle шайкештикlu değildir жана изилдөө içinde açıklanmamıştır.

Satın almalar себеп teknik borç oluşturmuştur?

Farklı компанияlerin satın alınması, гана кызматкерлерın жана кардарlerin эмес, маалымат tabanlarının, yazılım platformlarının жана булут hizmetlerinin de birleşmesini gerektirmiştir. Cadent’in ар башка altyapı hizmeti sağlayıcıları kullandığı жана үч ayrı маалымат көлүne sahip болгону белгиленет.

Бул parçalı mimari жасалма интеллект açısından маанилүү бир sorundur. Bir агент doğru yanıt üretebilmek үчүн кайсы маалымат kaynağının актуалдуу болгонун, ар башка sistemlerde ошол эле кардарnin кантип tanımlandığını жана erişim yetkisinin nerede bulunduğunu bilmelidir. Birbirinden kopuk маалымат gölleri şu жыйынтыктарa yol açabilir:

• Aynı кардар veya кампания үчүн ар башка жыйынтыктарın üretilmesi,
• Eski жана актуалдуу kayıtların birbirine karışması,
• Model чыгыштарının kaynağının izlenememesi,
• Veri temizleme жана entegrasyon maliyetinin artması,
• Yeni агентların ар бир система үчүн ayrı ayrı geliştirilmesi,
• Güvenlik жана erişim politikalarının tutarsız uygulanması.

Cadent бул nedenle генеративдүү жасалма интеллектyı eski yapının üzerine ek бир arayüz катары yerleştirmek yerine altyapıyı yeniden kurma kararı almıştır. Hesaplama жана depolama булактарının Google Cloud’a taşınması, үч маалымат көлүnün бир yapıda birleştirilmesi жана жасалма интеллект araçlarının бул жаңы mimariyle бирге geliştirilmesi amaçlanmıştır.

Бул yaklaşım kısa vadede дагы жогору öğrenme maliyeti жана pazara çıkış süresi riski taşımaktadır. Buna karşılık uzun vadede modellerin ошол эле маалымат temelinden yararlanması, коопсуздук kontrollerinin merkezileşmesi жана жаңы агентların ortak altyapı üzerinde geliştirilmesi hedeflenmiştir.

Bağlantılı televizyon жарнамаcılığı себеп önemlidir?

Geleneksel doğrusal televizyon жарнамаcılığında ошол эле kanalı ошол эле saatte izleyen kişilere büyük ölçüde ошол эле жарнама gösterilmektedir. Reklamverenler belirli programların жана saatlerin beklenen izleyici özelliklerine göre yayın süresi satın almaktadır.

İnternet байланышкан телевидение жана yayın platformları ise жарнамаların belirli hanelere, cihazlara, izleme жүрүм-турумдарına veya içerik bağlamlarına göre farklılaştırılmasına imkân sağlamaktadır. Бул model, geleneksel televizyonun кең erişimiyle санариптик жарнамаcılığın hedefleme kapasitesini бир araya getirmektedir.

Çalışmada internet байланышкан телевидение үчүн эки ар башка kapsam колдонулат. Şirket өткөнinin anlatıldığı bölümde masaüstü bilgisayar, dizüstü bilgisayar жана elde taşınan cihazlar da байланышкан телевидение kapsamına alınırken sektör bölümünde akıllı televizyonlar, yayın platformları жана medya oynatıcıları öne çıkarılmaktadır. Kavramsal kapsamın эки bölümde ошол эле biçimde tanımlanmaması, sektör ölçümlerinin yorumlanmasında dikkat gerektirmektedir.

Reklam harcaması grafiği ne göstermektedir?

Çalışmanın 5. sayfasındaki grafikte АКШ’deki байланышкан телевидение жарнама harcamaları менен doğrusal televizyon жарнама harcamaları karşılaştırılmaktadır. Düz çizgiler gerçekleştiği belirtilen, noktalı çizgiler ise öngörülen değerleri göstermektedir.

Noktalı tahmin çizgileri yaklaşık 2027 civarında kesişmektedir. Ancak grafik açıklamasında байланышкан телевидение rakamlarının sektör tahminlerine dayandığı, doğrusal televizyon eğiliminin ise “temsili” болгону белгиленет. Бул nedenle grafiğin geleceğe dönük kısmı ölçülmüş жыйынтык эмес, sektör yönünü göstermek amacıyla hazırlanmış бир projeksiyondur.

Cadent’in маалымат yapısı

Şirketin жарнама hedefleme жана кампания optimizasyon kapasitesi, birden fazla булакtan gelen cihaz жана hane düzeyindeki sinyallere dayanmaktadır. Vaka metni маалыматleri үч genel grupta toplamaktadır:

Бул маалымат ölçeği жасалма интеллект үчүн маанилүү бир potansiyel oluştururken, купуялык, erişim, маалымат kalitesi жана izlenebilirlik тобокелдиктердиni de artırmaktadır. Bir modelin belirli бир kitleyi себеп önerdiğinin açıklanamaması, жарнамаverenlerin кампания performansına ilişkin şeffaflık beklentileriyle çatışabilir.

Şirketin жасалма интеллектdan beklediği төрт ana баалуулук

Katmanlı жасалма интеллект кабыл алуу modeli

Cadent bütün жасалма интеллект изилдөөlarını бир бир merkezî ekibe devretmemiştir. Üst yönetim yön, коопсуздук жана башкаруу kurallarını belirlerken, колдонуу alanlarının keşfi жана araçların sınanması işlevler arası ekipler tarafından yürütülmüştür.

Modelin temel ilkeleri şöyledir:

• İnsan öncelikli: Teknolojinin кызматкерлерın yerine geçmesinden көп кызматкер kapasitesini artırması amaçlanmaktadır.
• Etki odaklı: Gösterişli бирок чектелген iş değeri üreten uygulamalar yerine somut sorunları çözen агентlar seçilmektedir.
• Veriyle yönlendirilen: Kullanım alanlarının performansı өлчөнө турган göstergelerle izlenmektedir.
• Temeli yeniden kurma: Жасалма интеллектyı eski sistemlerin üzerine yüzeysel бир katman катары eklemek yerine маалымат жана булут altyapısını yenilemek hedeflenmektedir.
• Stratejik ortaklık: Google менен технология, билим берүү жана колдонуу alanı geliştirme ilişkisi kurulmuştur.

Beş aşamalı колдонмо planı

Aşamalar гана teknik ürün geliştirme sırası değildir. Politika, билим берүү жана кызматкер kabulü система geliştirmeyle бирге ilerlemektedir. Бул durum, başarılı бир prototipin otomatik катары институционалдык кабыл алууye dönüşmeyeceği kabulüne dayanmaktadır.

“Kaplan ekipleri” жана жасалма интеллект elçileri

Mühendislik birimlerinden oluşturulan küçük “kaplan ekipleri”, araçları gerçek изилдөө koşullarında баалооle görevlendirilmiştir. Böylece курал seçiminin гана üst yönetim veya dış danışmanlar tarafından yapılması yerine, günlük иш агымыnı bilen кызматкерлерın баалооye katılması sağlanmıştır.

Бул ekiplerin işlevleri şunlardır:

• Yeni araçları kontrollü ortamda denemek,
• Kodlama жана маалымат geliştirme иш агымдарыndaki sorunları belirlemek,
• Araçların gerçek убакыт kazancı sağlayıp sağlamadığını баалоо,
• Güvenlik veya колдонуу sorunlarını yönetime bildirmek,
• Başarılı uygulamaların башка ekiplere aktarılmasına yardımcı olmak.

Ayrıca ачык бир жасалма интеллект politikasıyla бирге кызматкерлерın кабыл алууsini destekleyecek бир “şampiyonlar grubu” oluşturulmuştur. Бул grup, гана teknik yardım камсыз кылуу yerine kurum içindeki жүрүм-турум жана kültür değişimini destekleyen бир elçi ağı катары konumlandırılmıştır.

Teknoloji ortaklığı жана model çeşitliliği

Cadent’in Google’ı temel технология ortağı катары seçmesi, компанияin маалымат altyapısını Google Cloud’a taşımasıyla ошол эле döneme denk getirilmiştir. Yerel булут hizmetleri менен жасалма интеллект araçlarının ошол эле ekosistemde kullanılması, ар башка altyapılar arasında жаңы parçalanmalar oluşmasını önleme amacı taşımaktadır.

Bununla бирге компанияin бир бир жасалма интеллект modeline tamamen bağlı kalmadığı белгиленет. İlk öğrenme aşamalarından sonra mühendislerin Cursor жана Claude Code сыяктуу ар башка kodlama araçlarını kullanmasına izin маалыматlmesi planlanmıştır. Ancak geliştirilen агентların konteyner tabanlı Google Cloud projelerinde çalıştırılması zorunlu tutulmuştur.

Бул tasarım курал düzeyinde esneklik, маалымат жана çalıştırma ortamı düzeyinde ise merkezî kontrol sağlamayı максат кылат. Çalışan ар башка бир model veya kod asistanı kullanabilir; бирок институционалдык маалыматyle кызматкер агент компанияin gözlemleyebildiği güvenli altyapıdan çıkamaz.

Önceliklendirilen агенттик жасалма интеллект колдонуу alanları

Fikir geliştirme изилдөөları sırasında aşağıdaki колдонуу alanları belirlenmiştir:

• Müşteri not defteri,
• Sektör eğilimleri агентı,
• Teklif talebi hazırlama,
• Bilgi talebi hazırlama,
• Müşteri ийгилик öykülerinin özetlenmesi,
• Kampanya optimizasyon notları.

Stratejik etki жана teknik karmaşıklık баалооsinden sonra үч колдонмо ilk aşamada öne çıkarılmıştır:

1. Bilgi Talebi Üretim Ajanı,
2. Kampanya Planlama Ajanı,
3. Satış Adayı Bulma Ajanı.

Bilgi Talebi Üretim Ajanı

Ek C’deki иш агымыnda Bilgi Talebi Üretim Ajanının, кардарden gelen бир elektronik posta жана Excel dosyasını işleyerek taslak yanıt oluşturması gösterilmektedir.

Akışın son adımında адам onayının korunması önemlidir. Ajan bilgiyi toplayıp taslağı hazırlasa da кардарye gönderilen nihai yanıtın жооптууluğu tamamen sisteme bırakılmamaktadır.

Kampanya Planlama Ajanı

Kampanya Planlama Ajanı, кардарnin elektronik posta veya ek dosyada ilettiği talebi anlayarak uygun кампания planı жана medya karması hazırlamayı максат кылат.

İlk aşamada öne çıkan adımlar şunlardır:

• Müşteri talebinin anlaşılması,
• Müşteri türüne veya benzer кейсlara uygun институционалдык колдонмо bilgilerinin alınması,
• İnsan incelemesine sunulacak кампания stratejisi жана medya karması taslağının hazırlanması.

Geçmiş Salesforce performans маалыматlerinin kullanılması жана ачык internet булактарından sektör маалыматsi eklenmesi ise şemada дагы кийинки geliştirme aşamaları катары gösterilmektedir. Бул ayrım, ilk sürümün ар бир маалымат kaynağını ошол эле anda bağlamak yerine дагы чектелген жана denetlenebilir бир işlevle başlamasını sağlamaktadır.

Satış Adayı Bulma Ajanı

Satış Adayı Bulma Ajanı, potansiyel кардарler hakkında sektör bilgisi toplamak жана сатуу iletişimi үчүн taslak hazırlamak amacı taşımaktadır.

Birinci aşamada vurgulanan işlevler şunlardır:

• İnternetten ilgili sektör haberlerinin alınması,
• Kurumsal кардар listelerinden aday кардар raporu hazırlanması,
• Satışa yönelik ilk iletişim e-postasının taslak hâline getirilmesi.

Salesforce’tan жаңы hesapların alınması, LinkedIn üzerinden kişi aranması, ачык internet жыйынтыктарıyla aday eşleştirilmesi жана кардар kayıtlarının otomatik güncellenmesi кийинки aşamaya bırakılmıştır. Böylece түздөн-түз кардар маалымат tabanını değiştiren veya kişiler hakkında kapsamlı dış маалымат toplayan işlevler ilk sürümde otomatikleştirilmemiştir.

İlk 90 günde bildirilen жыйынтыктар

Бул rakamlar трансформацияün ilk döneminde өлчөнө турган жыйынтык arandığını göstermektedir. Bununla бирге изилдөө, performans баалоо ыкмаini açıklayan академиялык бир ыкма bölümü sunmamaktadır. Sonuçların ne kadarı жасалма интеллектya, ne kadarı altyapı yenilenmesine, процесс sadeleştirmesine veya кызматкерлерın öğrenme etkisine bağlıdır, ayrıştırılamamaktadır.

Gölge жасалма интеллект эмне?

Gölge жасалма интеллект, кызматкерлерın kurum tarafından incelenmemiş veya onaylanmamış жасалма интеллект araçlarını iş amacıyla kullanmasıdır. Çalışanlar бул araçları hızlı oldukları, kendi ihtiyaçlarına дагы iyi uydukları veya расмий система henüz ошол эле işlevi sunmadığı үчүн tercih edebilir.

Бул колдонуу yenilikçi fikirler üretebilse de şu тобокелдиктерди doğurabilir:

• Müşteri veya компания маалыматlerinin dış hizmetlere aktarılması,
• Aracın маалыматleri ne kadar süreyle sakladığının bilinmemesi,
• Model чыгыштарının институционалдык сапат denetiminden geçmemesi,
• Satın alma жана lisans süreçlerinin atlanması,
• Bir aracın коопсуздук veya mevzuat açısından değerlendirilmemesi,
• Kritik iş süreçlerinin bireysel кызматкер hesaplarına bağımlı hâle gelmesi,
• Kurumun кайсы жасалма интеллект sistemlerinin kullanıldığını görememesi.

Cadent gölge жасалма интеллектyı кантип yönetmeye çalışmıştır?

Şirket, gölge жасалма интеллект үчүн ayrı жана tamamen жаңы бир kontrol sistemi kurmaktan önce учурдагы билим технологияleri башкарууini güçlendirmiştir. Bilgi güvenliği, hukuk жана tedarikçi risk yönetimi процесстер жасалма интеллект araçlarına uygulanmıştır.

Yeni бир yazılım tedarikçisiyle sözleşme yapılmadan önce hukuk жана билим güvenliği ekiplerinin onayı zorunlu tutulmuştur. İlgili politikalar кызматкерлерa маалыматlen жасалма интеллект билим берүү materyallerine eklenmiştir.

Bununla бирге кейс, жасалма интеллект özelliklerinin web tarayıcılarına жана gündelik yazılımlara gömülmesi nedeniyle gölge kullanımın tamamen engellenemeyeceğini kabul etmektedir. Cadent’in değerlendirdiği ek önlemler arasında şunlar bulunmaktadır:

• Kullanım жана маалымат akışını izleyen куралдар,
• Kurumsal маалыматleri ayrıştıran korumalı web tarayıcıları,
• Cihaz yönetimi politikaları,
• Onaylı araçların кызматкер ihtiyaçlarını karşılayacak kadar erişilebilir hâle getirilmesi.

Buradaki temel yönetim dengesi, bütün deneyleri yasaklayarak yeniliği durdurmamak; бирок кызматкерлерın институционалдык маалыматyi görünmez жана denetlenemeyen sistemlere taşımasını da önlemektir.

İnsan denetimi nerede korunmaktadır?

Ek C’deki агент иш агымдары, sistemlerin bütünüyle көз карандысыз чечим vermesi yerine taslak oluşturma, билим getirme жана öneri üretme görevlerinde kullanıldığını göstermektedir. Müşteriye gönderilecek билим talebi yanıtı жана кампания stratejisi адам incelemesine bırakılmaktadır.

Ancak “адам onayı” ifadesi бир başına gerçek denetim garantisi değildir. Çalışmada адам incelemesinin süresi, uzmanın кайсы ölçütleri kullandığı veya otomasyon чыгышsını ne sıklıkla değiştirdiği bildirilmemektedir. Ajanların ölçeklenmesiyle бирге insanlara көп fazla чыгыш yönlendirilirse onay mekanizmasının biçimsel hâle gelmesi mümkündür. Vaka бул sonucu ölçmemekte, бирок gözlemlenebilirlik жана башкаруу ihtiyacını vurgulamaktadır.

Cadent’in çözülmemiş kararları

İlk колдонмо жыйынтыктарına rağmen компания yönetiminin karşısında үч маанилүү tercih bulunmaktadır:

1. Müşteri ürünü mü, iç маалыматmlilik mi? Kaynakların кардар tarafından kullanılacak жасалма интеллект özelliklerine mi, yoksa компания içindeki işleri hızlandıracak uygulamalara mı ayrılacağı kesinleşmemiştir.
2. Kurumsal кабыл алуу кантип sürdürülecek? İlk gönüllü ekiplerin başarısının yüzlerce кызматкерa жана ар башка işlevlere кантип taşınacağı belirsizdir.
3. Yönetişim кантип gelişecek? Otonom агентların, gölge жасалма интеллектnın, маалымат güvenliğinin жана model izleme süreçlerinin кайсы ek standartlarla yönetileceği ачык бир soru катары kalmaktadır.

Vakanın en маанилүү стратегиялык sorusu, kısa vadeli маалыматmlilik kazanımlarının sürdürülebilir rekabet avantajına кантип dönüştürüleceğidir. Genel amaçlı куралдар rakipler tarafından da satın alınabildiği үчүн kalıcı avantajın гана modele erişimden gelmesi beklenemez. Çalışmanın yaklaşımından çıkarılabilen yönetim varsayımı; kuruma özgü маалымат, иш агымы, кызматкер bilgisi, кардар ilişkisi жана güvenli колдонмо kapasitesinin бирге geliştirilmesidir.

Түркия’deki компанияler açısından aktarılabilir model

Cadent кейсsı жарнама технологияsi компанияine ait olsa da önerilen трансформация sırası ар башка sektörlere uyarlanabilir. Түркия’de üretim, perakende, lojistik, finans, yazılım, medya veya hizmet alanındaki бир компания үчүн түздөн-түз kopyalanacak ürünlerden көп aşağıdaki yönetim soruları önemlidir:

Бул modelin Түркия’de ошол эле жыйынтыктарı sağlayacağı изилдөө tarafından gösterilmemektedir. Kurum büyüklüğü, учурдагы altyapı, кызматкер yetkinliği, маалымат erişimi, sektör düzenlemeleri жана yazılım bütçesi uygulamanın sonucunu değiştirebilir. Cadent’in Google Cloud борборлуу çözümü de evrensel veya zorunlu бир teknik tercih катары sunulmamalıdır.

Çalışmanın күчтүү yönleri

• Жасалма интеллект трансформацияünü гана model veya yazılım seçimi катары баалооmektedir.
• Veri altyapısı менен жасалма интеллект stratejisi arasındaki bağı ачык biçimde göstermektedir.
• Kurumsal башкаруу менен кызматкерлерın tabandan gelen deneylerini ошол эле modelde birleştirmektedir.
• Uygulamaları стратегиялык etki жана teknik karmaşıklık üzerinden önceliklendirmektedir.
• Beş aşamalı, anlaşılır жана ар башка компанияlere uyarlanabilir бир кабыл алуу sırası sunmaktadır.
• Gölge жасалма интеллектyı гана кызматкер disiplini эмес; колдонулушу мүмкүнlik, коопсуздук жана tedarikçi yönetimi sorunu катары ele almaktadır.
• Ek C’de агентların gerçek институционалдык belge жана маалымат булактарıyla кантип çalışabileceğini процесс adımlarıyla göstermektedir.
• Erken dönemde parasal баалуулук, убакыт, manuel görev жана kod inceleme süresi сыяктуу өлчөнө турган göstergeler kullanılmasını жактайт.
• İlk aşamadaki агентlarda адам incelemesini tamamen ortadan kaldırmamaktadır.

Çalışmanın temel чектөөлөрı

• Belge bilimsel deney эмес, öğretim amacıyla hazırlanmış компания кейсsıdır.
• İlk sayfada açıkça birincil маалымат kaynağı oluşturmadığı белгиленет.
• Şirket bilgileri büyük ölçüde Cadent yöneticisinin desteğiyle hazırlanmıştır; көз карандысыз маалымат toplama ыкмаi açıklanmamıştır.
• 134.000 АКШ doları баалуулук üretimi жана diğer performans göstergelerinin hesaplama ыкмаi маалыматlmemiştir.
• Önceki dönem veya жасалма интеллект kullanmayan салыштыруу grubu жок.
• Verimlilik artışlarının сапат, ката, коопсуздук жана кардар memnuniyeti üzerindeki etkisi ölçülmemiştir.
• Şirketin 2016 veya 2023’te Cadent adını aldığına ilişkin metin içinde tutarsızlık bulunmaktadır.
• Bağlantılı televizyon kavramının kapsamı ар башка bölümlerde ар башка açıklanmaktadır.
• Reklam harcaması grafiğinin doğrusal televizyon tahminleri temsili катары nitelenmiştir.
• Жасалма интеллект агентlarının doğruluk oranı, uydurma билим oranı veya uzman düzeltme sıklığı маалыматlmemiştir.
• Gölge жасалма интеллект үчүн önerilen izleme önlemlerinin uygulanma sonucu açıklanmamıştır.
• Çalışma бир бир АКШ жарнама технологияsi компанияine dayanmaktadır.
• Түркия veya башка бир ülkedeki компанияlerde karşılaştırmalı doğrulama yapılmamıştır.
• Hakemli бир dergide yayımlandığı doğrulanmamıştır.

Çalışma neyi göstermekte, neyi kanıtlamamaktadır?

Çalışmanın Yöntemi жана Bulguları

Yöntemsel классlandırma

İncelenen трансформация bileşenleri

1. Şirket satın almalarından булакlanan parçalı билим технологияleri altyapısı,
2. Üç маалымат көлүnün бир yapıda birleştirilmesi,
3. Hesaplama жана depolamanın Google Cloud’a taşınması,
4. Жасалма интеллект колдонуу alanlarının стратегиялык etki жана teknik karmaşıklığa göre seçilmesi,
5. Beş aşamalı институционалдык кабыл алуу programı,
6. Çalışan test ekipleri жана жасалма интеллект elçileri,
7. Konteyner tabanlı жана merkezî катары izlenen агент altyapısı,
8. RFI, кампания planlama жана сатуу изилдөөsı агентları,
9. İlk 90 günlük operasyonel göstergeler,
10. Gölge жасалма интеллект жана tedarikçi risk yönetimi.

Vaka içinde bildirilen temel жыйынтыктар

• 90.000 жасалма интеллект etkileşiminden 1.750 saatin üzerinde убакыт tasarrufu bildirilmiştir.
• Toplam 134.000 АКШ doları баалуулук üretildiği belirtilmiştir.
• Kampanya özetlerinden aylık yaklaşık 45.000 АКШ doları үнөмдөө tahmin жасалган.
• Kampanya yönetimindeki manuel görevlerin yüzde 70 azaldığı bildirilmiştir.
• Kod incelemelerinin yüzde 50 hızlandığı belirtilmiştir.
• RFI üretimi, кампания planlama жана сатуу adaylarını изилдөө ilk колдонмо alanları катары seçilmiştir.
• Şirket кызматкерлерın ар башка жасалма интеллект araçlarını kullanmasına izin маалыматrken агентların merkezî булут ortamında изилдөөsını şart koşmuştur.
• Yeni yazılım tedarikçilerinin hukuk жана билим güvenliği onayından geçmesi zorunlu tutulmuştur.

Бул жыйынтыктар, кейс metninde bildirilen институционалдык göstergelerdir. Veri toplama, hesaplama, ката payı veya көз карандысыз denetim bilgisi bulunmadığı үчүн bilimsel etki büyüklükleri катары değerlendirilmemelidir.

Bilimsel катары sınanabilecek келечекteki sorular

• Katmanlı кабыл алуу modeli, merkezî жасалма интеллект geliştirme modeline göre дагы жогору кызматкер kabulü sağlıyor mu?
• Жасалма интеллект агентları iş süresini azaltırken ката жана yeniden изилдөө oranını кантип değiştiriyor?
• Tek маалымат көлүne geçiş, агентların doğruluğunu жана булак izlenebilirliğini ne ölçüde artırıyor?
• İnsan onayı, otomatik taslaklardaki катаların ne kadarını yakalayabiliyor?
• Жасалма интеллект elçileri жана кызматкер test ekipleri gölge жасалма интеллект kullanımını azaltıyor mu?
• Şirket içi üretkenlik uygulamaları mı, кардар ürünleri mi дагы жогору жана kalıcı ekonomik баалуулук oluşturuyor?
• İlk 90 günlük kazançlar бир, эки жана үч yıllık dönemlerde devam ediyor mu?
• Model ар башка büyüklükteki жана ар башка ülkelerdeki компанияlere aktarıldığında кайсы bileşenler değişiyor?

Kaynak жана Yöntem Notu

Çalışmanın tam özgün adı: Cadent: Managing AI Transformation in the Connected TV Advertising Industry

Yazarlar жана sıraları: Evangelos Katsamakas; Aditya Saharia

Eş katkı veya eş birinci авторlık: Çalışmada eş katkı açıklaması жок.

İletişim авторı: Resmî SSRN kaydında Evangelos Katsamakas iletişim авторı катары gösterilmektedir.

Kurumsal шилтеме: Gabelli School of Business, Fordham University, Америка Кошмо Штаттары.

Yazarların doğrulanan görevleri: Evangelos Katsamakas жана Aditya Saharia, Fordham University Gabelli School of Business bünyesinde Information, Technology, and Operations alanında profesördür.

Kaynak türü: Akademik öğretim кейсsı, бизнес кейсsı жана SSRN изилдөө metni.

Yazım tarihi: 5 Haziran 2026.

SSRN’ye yüklenme tarihi: 28 Haziran 2026.

Sayfa sayısı: 13.

SSRN kayıt numarası: 6890459.

DOI: DOI bilgisi yüklenen текстте жок жана erişilebilen расмий SSRN metadata kaydında görünür biçimde doğrulanamamıştır. Бул nedenle DOI tahmin edilmemiştir.

Dergi: Hakemli бир dergi adı жок.

Yayın platformu: Social Science Research Network (SSRN).

Özgün yayınevi: Hakemli бир dergi yayınevi жок. Çalışma Fordham University Gabelli School of Business öğretim кейсsı катары hazırlanmış жана SSRN’de paylaşılmıştır.

Hakemlik durumu: Hakemli dergi баалооsinden geçtiğine ilişkin kayıt doğrulanmamıştır. Çalışma öğretim кейсsı/preprint niteliğinde okunmalıdır.

Resmî изилдөө шилтемеsı:SSRN изилдөө sayfası

Etik жана izin açıklaması: Resmî SSRN metadata kaydında Michael Michelini’den yazılı izin alındığı белгиленет.

Finansman açıklaması: Yüklenen изилдөөдө ayrı бир finansman bildirimi жок.

Çıkar çatışması: Yüklenen изилдөөдө ayrı бир çıkar çatışması bildirimi жок. Vaka Michael Michelini’nin desteğiyle hazırlanmıştır.

Birincil маалымат uyarısı: Çalışmanın ilk sayfasındaki dipnot, кейсnın гана билим берүү amacıyla geliştirildiğini, компания veya ürün onayı oluşturmadığını жана birincil маалымат kaynağı olmadığını açıkça belirtmektedir.

Бул Türkçe açıklama, yüklenen 13 sayfalık изилдөө; metni, таблицаları, жарнама harcaması grafiği, компания убакыт çizelgesi, агент kapasite şeması, Ek C’deki ayrıntılı иш агымдары жана ыкмаsel uyarılarıyla бирге incelenerek hazırlanmıştır. Bilimsel жана бизнесsel içerik изилдөөnın kendi anlatımına dayandırılmış; dış булактар гана başlık, авторлор, институционалдык görevler, SSRN kaydı, tarih жана yayın türü сыяктуу bibliyografik bilgilerin doğrulanmasında kullanılmıştır.

Vaka, Cadent’in жасалма интеллект трансформацияüne ilişkin колдонууга боло турган бир yönetim modeli жана erken performans göstergeleri sunmaktadır. Bununla бирге bildirilen mali жана operasyonel жыйынтыктар көз карандысыз катары doğrulanmamış; маалымат toplama жана hesaplama ыкмаleri açıklanmamıştır. Dolayısıyla изилдөө, katmanlı жасалма интеллект кабыл алууsinin так etkinlik kanıtı эмес, башка kurumlarda karşılaştırmalı biçimde sınanabilecek актуалдуу бир бизнес кейсsı катары değerlendirilmelidir.