Türkiye yapay zeka şirketleri: 2026’da öne çıkan 12 adres

“Cuma’ya liste lazım” diyen patron için: net, kullanılabilir bir rehber

Günün gerçek hikâyesi şu: Müşteri hizmetlerinde Türkçe çağrı metinlerini anlamlandıracak bir çözüm arıyorsunuz, patron “yerli bir yapay zeka şirketi öner, Cuma’ya kadar” diyor. Web’de üstünkörü listeler çok, ama hangisi gerçekten sizin vakayı çözer; kim hızlı POC verir; kimde Türkçe modeli olgun? Aşağıda, Türkiye’de sık karşılaştığım ihtiyaçlara net karşılık veren 12 şirketi, kime-hangi durumda daha uygun olduklarını pratik notlarla derledim.

ChatGPT ★★★★☆ 4.0

Doğal dilde sohbet, içerik üretimi ve bilgi desteği sağlayan çok yönlü yapay zeka asistanı...

Dene →

Listeye nasıl bakmalı? (küçük bir çerçeve)

Benim bakış açım üç şeyde toplanıyor: 1) Çözümün odak alanı net mi (örn. perakende raf tanıma, çağrı merkezi konuşma analizi, e-ticaret kişiselleştirme)? 2) Türkçe veri ve yerel entegrasyonlar konusunda sahada kanıt var mı? 3) POC kültürü ve uygulamaya geçiş hızı nasıl? Doğrusu, bütçe detaylarını sitelerde şeffaf görmediğinizde bile, bu üç kriter çoğu zaman doğru yönü gösteriyor.

Türkiye’de öne çıkan 12 yapay zeka şirketi (alanına göre seçildi)

• Insider: E-ticaret ve dijital ürün ekipleri için kişiselleştirme, öneri motoru ve büyüme deneyleri sunuyor. Web, mobil uygulama ve mesajlaşma kanallarında davranış verisini toplayıp AI ile segmentasyon ve öneriler üretmesi pratikte dönüşüm oranına hızlı etki ediyor. Benim deneyimimde, test/öğren kültürüne alışık pazarlama ekipleri Insider ile daha hızlı sonuç alıyor; veri takibi ve A/B süreçlerine meraklı olmayan ekipler ise potansiyelin bir kısmını kaçırabiliyor. Entegrasyon tarafında ana akım e-ticaret altyapılarıyla uyumluluk önemli bir artı.
• TAZI AI: Otomatik makine öğrenmesi (AutoML) yaklaşımıyla sigorta, bankacılık ve perakende gibi sektörlerde eldeki tablo verisini hızla modele dönüştürmeye odaklanıyor. Sürekli öğrenme ve açıklanabilirlik (neden böyle tahmin ettiğini görme) vurgusu, düzenlemeye tabi kurumlarda karar alma süreçlerini kolaylaştırıyor. Veri bilimi ekibi az olan ama iş birimi güçlü olan şirketlerde TAZI’nin no-code/low-code yaklaşımı işin hızını ciddi artırabiliyor; karmaşık veri boru hatlarında ise iyi bir veri mühendisliği eşlik etmeli.
• Vispera: Perakende raf ve mağaza içi görüntülerde ürün tespiti, planogram uyumu ve bulunurluk takibi yapıyor. Fotoğraf ya da video üzerinden marka/sku seviyesinde analizle saha ekiplerinin denetimini otomatikleştiriyor; bu sayede ziyaret başına raporlama süresi dakikalara inebiliyor. Deneyimime göre, geniş ürün yelpazesi olan hızlı tüketim markaları ve modern perakendeciler için ROI’si en net çözümlerden biri; pilot kurguda örnek mağazalar seçimi kritik.
• SESTEK: Konuşma tanıma, metinden konuşmaya, ses biyometrisi ve çağrı merkezi konuşma analitiği gibi alanlarda uzun yıllardır Türkçe odaklı teknoloji sunuyor. Çağrıların otomatik etiketlenmesi, duygu/niyet analizi ve temsilci performansı gibi çıktılar özellikle büyük çağrı merkezlerinde anlık kalite takibini kolaylaştırıyor. Türkçe lehçe/aksan çeşitliliğinde olgun birikimi var; entegrasyon aşamasında ses kayıt formatları ve veri gizliliği (KVKK) süreçlerini baştan birlikte netleştirmek işleri hızlandırıyor.
• CBOT: Bankacılık, sigorta, e-ticaret ve havayolu gibi sektörlerde Türkçe sohbet botları ve dijital asistanlar kuruyor. Kurumsal güvenlik ve çok kanallı kullanım (web, mobil, WhatsApp gibi) tarafındaki deneyimi sayesinde canlıya geçiş süreci nispeten pürüzsüz ilerliyor. Kural tabanlı akışlar ile büyük dil modeli tabanlı niyet anlama arasında dengeli bir yaklaşım benimsemeleri, hassas süreçlerde hatayı azaltıyor; içerik yönetişimi ve persona tasarımına zaman ayırmak başarı oranını ciddi yükseltiyor.
• Segmentify: E-ticarette kişiselleştirme, ürün önerisi ve arama deneyimini özelleştirme üzerine uzman. Ziyaretçi davranışına göre anlık öneriler ve kampanya tetikleyicileri ile sepet büyüklüğünü artırmayı hedefliyor; A/B test ve raporlama modülleri karar vericilere net tablolar sunuyor. En sevdiğim yanı, orta ölçekli mağazalarda hızlı kurulumla kısa sürede gözle görülür etki yaratabilmesi; yine de veri kalitesine dikkat, yanlış etiketlenmiş katalog öneri isabetini düşürüyor.
• B2Metric: Pazarlama, finans ve telekom gibi alanlarda müşteri elde tutma, kredi riski, fiyatlandırma ve yaşam boyu değer tahminleri için AutoML/ML Ops araçları sağlıyor. Veri bilimci sayısı kısıtlı ekipler için sürükle-bırak arayüz ve hazır şablonlar operasyon hızını artırıyor; ancak karmaşık veri modellerinde doğru özellik mühendisliği yapmadan mucize beklememek gerek. Ben özellikle churn ve teklif optimizasyonu POC’lerinde B2Metric’in hızlıca ilk değer önerisini ispatladığını gördüm.
• Artiwise: Müşteri geri bildirimleri, çağrı metinleri ve sosyal medya yorumlarında Türkçe metin analizi ve duygu/niyet sınıflandırması sunuyor. Konu kümeleri, eğilim analizi ve kök neden çıkarımı ile CX ve kalite ekiplerinin aksiyona geçmesini kolaylaştırıyor. Verinin dağınık geldiği yapılarda (örn. mağaza yorumları + anket + Twitter) birleşik pano kurulumunun hızlı olması pratik bir avantaj; modelin sektöre göre yeniden eğitimi sonuç kalitesini belirgin artırıyor.
• Alterna CX: Müşteri deneyimi ölçümü (VoC, NPS, CSAT) ile NLP tabanlı içgörüleri tek panelde birleştiriyor. Kurumsal ekipler, anket/veri toplama ile metin analitiğini aynı akışta yönettiği için kapalı döngü iyileştirmeyi daha rahat izliyor. Kendi deneyimime göre, Alterna CX özellikle çok temas noktalı hizmet firmalarında (bankacılık, kargo, telekom gibi) yönetişim disiplinini güçlendiren bir çatı görevi görüyor; organizasyon desteği olmadan tek başına mucize yaratmıyor.
• MindBehind: Sohbet otomasyonu ve mesajlaşma tabanlı ticaret (özellikle WhatsApp) için akış tasarımı ve AI destekli niyet anlama sunuyor. Perakende ve hizmet sektöründe sipariş, iade, sık sorulanlar gibi süreçleri otomatize edip çağrı merkezi yükünü düşürme tarafında etkili. Benim tavsiyem, önce en çok hacim yapan 2-3 süreci botlaştırıp KPI’ları netleştirmek; genişlemeyi sonra yapmak başarının sürdürülebilirliğini artırıyor.
• PulpoAR: Güzellik ve kozmetik markaları için artırılmış gerçeklik tabanlı sanal deneme (virtual try-on) çözümleri geliştiriyor. Yüz tespiti ve renk/ürün eşlemesi ile kullanıcıların ruj, far, lens gibi ürünleri canlı denemesini sağlıyor; dönüşüm ve iade oranlarına olumlu etki etmek hedefleniyor. Mobil SDK ve web widget seçenekleriyle entegrasyon esnekliği dikkat çekici; aydınlatma ve kamera kalitesi gibi pratik detaylar son kullanıcı deneyimini doğrudan etkiliyor.
• Virasoft: Patoloji görüntülerinde karar destek odaklı çözümler geliştiriyor; hedefi hekimin iş akışında daha hızlı ve tutarlı değerlendirme yapmak. Dijital slide’lar üzerinde odak bölgeleri ve ölçümler sunarak raporlama sürecine yardımcı oluyor. Sağlıkta regülasyon ve veri gizliliği kritik olduğu için, kurum içi kurulum ve anonimleştirme süreçlerini baştan planlamak başarıda belirleyici; POC aşamasında vaka çeşitliliği önem taşıyor.

“Hangisini seçeyim?” diye soranlara hızlı karar filtresi

Kendi pratiğimde üç kısa yol kullanıyorum: 1) Vaka eşleşmesi: Sizin probleminize çok benzer canlı referansları var mı? İsim veremeseler bile vaka tipini ve metrikleri anlatabilmeliler. 2) Veri gerçeği: Elinizdeki veri formatı/modeliyle (tablo, metin, görüntü) native çalışıyorlar mı; Türkçe/yerel nüanslarda daha önce sonuç aldılar mı? 3) Canlıya geçiş planı: POC kapsamı, başarı metriği, entegrasyon takvimi ve güvenlik-kvkk maddeleri dökümante mi? Bu üç soruda netlik göremiyorsanız, markanın parıltısı ne olursa olsun frene basın.

Başlangıç planı: 10 günde risk almadan nasıl ilerlenir?

İyi haber şu ki, çoğu şirket POC’a açık. Ben genelde şu akışı öneriyorum: 1) 60 dakikalık teknik/iş uyum görüşmesi (veri örnekleri, hedef metrik, kısıtlar). 2) 1-2 haftalık mini POC (gerçek ama sınırlı veriyle). 3) “go/no-go” oturumu; canlıda ilk 90 günün hedefleri ve dashboard’ları kilitleme. Küçük bir ipucu: POC verisini muhakkak kirli ve gerçek hayata yakın seçin; “demo verisi” ile her model harika görünür, canlıda tatsız sürprizler olur.

Bütçe konusu: nereden başlar, neye dikkat etmeli?

Fiyatlar şirketten şirkete ciddi farklılık gösteriyor ve çoğu zaman “kullanım/koltuk/cihaz/mağaza” gibi birimlere bağlı. Güncel rakamlar için resmi siteleri veya satış ekiplerini yoklamanız en doğrusu. Dürüst olmak gerekirse asıl maliyet, yazılım lisansından çok entegrasyon, veri temizliği ve kurum içi değişim yönetiminde çıkar. Bu yüzden teklif isterken, lisans kadar kurulum ve eğitim/başarı ekipleri için de net kapsam talep edin.

Kime, hangi durumda daha uygun? (kısa eşleştirme fikirleri)

Perakende raf-doluluk gibi saha operasyonları için Vispera güçlü bir aday; e-ticarette öneri/kişiselleştirme arıyorsanız Insider veya Segmentify ile POC yapmak mantıklı. Çağrı merkezi ve Türkçe konuşma/metin analitiği için SESTEK, Artiwise ve Alterna CX üçlüsü farklı ölçeklerde iyi sonuç veriyor; süreçleri botlaştırmak ve mesajlaşma hattında satış desteklemek için CBOT ve MindBehind’ı değerlendirin. Tablo verisinden hızlı tahmin/optimizasyon için TAZI AI veya B2Metric ile ufak bir churn/teklif POC’u başlatmak genelde öğretici olur. Kozmetikte dijital deneyimi güçlendirmek istiyorsanız PulpoAR, sağlık tarafında dijital patoloji için Virasoft doğru yön.

SSS: Sık sorulan birkaç kısa yanıt

Bu şirketler gerçekten Türkiye’de mi? Evet, listede yer alanların kökeni Türkiye ve ekipleri burada; bazıları global ofislere de sahip. Yerel veri ve Türkçe uzmanlığı bu nedenle güçlü.

Ücretsiz deneme var mı? Çoğu kurumsal çözüm tam anlamıyla “ücretsiz” değil; ama kısa POC veya sınırlı deneme projeleri sunabiliyorlar. Detayı şirketle netleştirin.

Veri güvenliği/KVKK nasıl yönetiliyor? Kurumsal ekipler genelde kurum içi kurulum, veri anonimizasyonu ve erişim denetimi seçenekleri sunuyor. Anlaşmada bu maddeleri ayrıntılı yazdırın.

Ne kadar sürede canlıya geçeriz? Basit entegrasyonlarda 2-6 hafta arası mümkün; karmaşık veri akışları ve çok kanallı yapılarda süre uzar. Net takvim için POC çıktısına bakın.

“Yerelden başlayıp hızla değer görmek” isteyenlere son notum

Türkiye’de yapay zeka pazarı olgunlaşıyor ve iyi haber şu: Dar kapsamlı, net hedefli POC’larla birkaç hafta içinde somut fark görmek mümkün. Benim tavsiyem, önce 2-3 şirketle paralel mini POC yapın, en hızlı metrik iyileştirmeyi gösterene odaklanın; uzun sözleşmeye ancak canlıdaki ilk 90 gün verisini gördükten sonra gidin. Doğru eşleşme yakalandığında, özellikle perakende, e-ticaret ve çağrı merkezi tarafında yatırımı kısa sürede geri döndüren örnekler artık istisna değil.