Türkiye'nin eğitim odaklı yapay zeka partneri

Sorun

Mevcut şirket veri tabanları kullanıcılara cevap yerine milyonlarca kayıt ve karmaşık filtreler sunuyordu. Bir yatırımcı, satış ekibi veya iş geliştirme yöneticisi doğru şirketleri bulabilmek için sonuçları tek tek incelemek; şirket siteleri, LinkedIn profilleri, yatırım geçmişleri ve haberler arasında manuel araştırma yapmak zorunda kalıyordu.

Bu süreç günler süren araştırma projelerine dönüşüyor, kısa sürede güncelliğini yitiren statik raporlar üretiyor, kullanıcının gerçek niyetini filtrelere indirgediği için doğru şirketlerin elenmesine neden oluyor ve şirketlerin neden uygun veya riskli olduğunu açıklayamayan, savunulması güç skorlar sunuyordu.

Müşterinin ihtiyacı daha fazla kayıt değil; karar toplantılarında gerekçelendirilebilecek, güvenilir ve açıklanabilir şirket önerileriydi.

Uygulanan Program

Coyotiv, kullanıcıların doğal dille soru sorabildiği ve her şirket için gerekçeli sonuçlar alabildiği agentic bir şirket arama platformu geliştirdi. Sistem, kullanıcının sorusunu katı ve kırılgan filtrelere çevirmek yerine semantik olarak analiz ediyor; arama öncesinde veri kümesindeki sektör, bölge ve şirket büyüklüğü dağılımlarını ölçerek sorguyu gerçek verilere göre kalibre ediyor. Her şirket için yalnızca bir skor değil; özet, güçlü yönler, riskler ve açıklanabilir bir karar üretiyor, sonuçları tamamlandıkça kullanıcıya aktarıyor ve takip sorularını önceki araştırmanın devamı olarak değerlendiriyor.

Prompt'lar Raison üzerinden yönetildi ve yazılım kodu gibi test edildi. Langfuse ile agent davranışları ve üretim çıktıları izlendi.

Katılımcı Profili

• Girişim sermayesi ve yatırım ekipleri
• Deal sourcing ve pazar araştırması ekipleri
• B2B satış ve iş geliştirme profesyonelleri
• Stratejik ortaklık ekipleri
• Tedarikçi ve iş ortağı araştıran şirketler
• Yeni pazarlara giriş fırsatlarını değerlendiren yöneticiler

Ortaya Çıkan Sonuç

Platform, şirket keşfini filtrelerle yürütülen bir veri taramasından, cevap odaklı ve konuşmaya dayalı bir araştırma sürecine dönüştürdü. Kullanıcılar günler süren manuel araştırmalar yerine dakikalar içinde savunulabilir şirket listeleri oluşturabildi, opak skorlar yerine karar toplantılarında kullanılabilecek açıklanabilir değerlendirmeler elde etti ve yeni kullanım alanlarını ayrı bir ürün geliştirmeden aynı altyapı üzerinde devreye alabildi.

Kullanılan Teknolojiler: Embedding tabanlı semantik arama, MongoDB Atlas Vector Search, OpenAI SDK, Vercel AI SDK, Raison Prompt Management ve Langfuse Agent Tracing.

Sorun

Profesyonel profil verileri çok büyük miktarda bulunmasına rağmen, bu veriler stratejik kararlar için doğrudan kullanılabilir durumda değildi. Bakanlar, program yöneticileri ve üst düzey karar vericiler; bir şehirde hangi yeteneklerin yoğunlaştığını, kimlerin geldiğini, kimlerin ayrıldığını, mezunların hangi pazarlara yöneldiğini veya hangi kurumların hangi sektörleri beslediğini öğrenmek istediklerinde doğrudan cevap alamıyordu.

Mevcut sistemler profilleri tek tek gösteriyor ancak yetenek ekosisteminin bütününü ortaya koyamıyor, serbest metin hâlindeki unvan, beceri ve sektör verilerini karşılaştırılabilir biçimde sınıflandıramıyor ve stratejik soruları veri ekiplerinin hazırlayacağı sorgulara bağımlı hâle getiriyordu. Müşterinin ihtiyacı daha fazla profil verisi değil; karar vericilerin doğrudan sorgulayabileceği, güncel ve denetlenebilir bir yetenek ekosistemi haritasıydı.

Uygulanan Program

Coyotiv, dağınık profesyonel profil verilerini ortak bir sınıflandırma sistemi altında birleştiren ve teknik olmayan kullanıcıların bu verileri doğal dille sorgulayabildiği konuşmaya dayalı bir nüfus istihbaratı platformu geliştirdi. Sistem yüz binlerce profildeki serbest metin unvanları, becerileri ve sektör etiketlerini ortak bir taksonomiye eşliyor; kullanıcıların sorularını metin veya ses yoluyla alıyor ve yanıtları canlı ve otomatik oluşturulan grafiklerle sunuyor. Yaklaşık 250 önceden tanımlanmış cevap, küratörlü toplulaştırma ve canlı veri kohortundan oluşan bir bilgi kataloğu kullanıyor; hazır cevap bulunmadığında sınırlı ve güvenli bir sorgu ortamında kontrollü biçimde yeni analizler üretiyor.

Sesli etkileşim OpenAI Realtime API ve Google Gemini Live üzerinden sağlandı.

Katılımcı Profili

• Bakanlıklar ve kamu kurumları
• Ekonomik kalkınma ajansları
• Belediye ve şehir yönetimleri
• İş gücü ve yetenek planlama ekipleri
• Göç ve yetenek hareketliliği üzerine çalışan kurumlar
• Üniversiteler ve eğitim politikası yöneticileri
• Program sahipleri ve kamu yöneticileri
• Üst düzey karar vericiler
• Veri analisti olmayan politika ve strateji ekipleri

Ortaya Çıkan Sonuç

Platform, tek tek profesyonel kayıtlardan oluşan dağınık veriyi, doğal dille sorgulanabilen bütüncül bir yetenek ekosistemi haritasına dönüştürdü. Kullanıcılar stratejik sorularını veri ekiplerinin sırasını beklemeden doğrudan sorabildi, metin veya ses yoluyla saniyeler içinde grafik ve tablo üretebildi ve statik yıllık raporlar yerine sürekli güncellenebilen canlı bir analiz ortamına geçti.

Kullanılan Teknolojiler: Taxonomy-Constrained Classification, OpenAI Agents SDK, OpenAI Realtime API ve Google Gemini Live.

Sorun

Geleneksel işe alım süreçleri büyük ölçüde pasif ilerliyordu. İşverenler ilan yayımlıyor, başvuruların gelmesini bekliyor ve çoğu zaman en uygun adaylara hiç ulaşamıyordu. Özellikle aktif olarak iş aramayan ancak pozisyon için güçlü bir eşleşme olabilecek profesyoneller, klasik iş ilanı ve anahtar kelime tabanlı arama sistemlerinin dışında kalıyordu.

Mevcut sistemler karmaşık işe alım ihtiyaçlarını birkaç anahtar kelimeye indirgemeyi gerektiriyor, aynı yetkinlikleri farklı kelimelerle ifade eden güçlü adayları gözden kaçırıyor ve işe alım sürecinin ilk aşamasını haftalar süren bir tarama ve eleme işine dönüştürüyordu. Müşterinin ihtiyacı yalnızca daha iyi bir aday arama motoru değil; işe alım ihtiyacını anlayan, adayları bulan ve insan incelemesi başlamadan önce ilk değerlendirmeyi yapan bir sistemdi.

Uygulanan Program

Coyotiv, doğal dilde yazılmış kısa bir arama talebini veya tam bir iş ilanını analiz ederek ağdaki en uygun profesyonelleri bulan hibrit bir yetenek arama sistemi geliştirdi. Sistem arama talebini semantik ve semantik olmayan bileşenlere ayırıyor; zorunlu deneyim, lokasyon, kıdem gibi kesin koşulları filtre ve anahtar kelime aramasıyla uygularken rolün anlamını, bağlamını ve arkasındaki niyeti semantik vektör aramasıyla değerlendiriyor. İki ayrı sonuç kümesi Reciprocal Rank Fusion yöntemiyle tek bir sıralamada birleştiriliyor.

Arama süreci, uzman bir işe alım profesyonelinin değerlendirme biçimini taklit eden çoklu agent yapısıyla yönetildi. Agent davranışları Raison üzerinden yönetildi; BRAID prompt compilation ile daha küçük modellerden daha hızlı, kaliteli ve düşük maliyetli sonuçlar alınması sağlandı.

Katılımcı Profili

• İnsan kaynakları ve yetenek kazanımı ekipleri
• Kurum içi ve bağımsız işe alım uzmanları
• Yönetici ve teknik pozisyonlar için aday arayan şirketler
• Mentorluk programı yöneticileri
• Profesyonel topluluk ve üyelik platformları
• İş gücü geliştirme kuruluşları
• Profesyonel eşleştirme ve networking ekipleri
• Yüksek hacimli aday taraması yapan insan kaynakları teknolojisi şirketleri

Ortaya Çıkan Sonuç

Platform, yetenek keşfini ilan yayımlayıp başvuru beklenen pasif bir süreçten, işe alım ihtiyacını anlayan ve doğrudan en uygun kişilere ulaşan aktif bir arama deneyimine dönüştürdü. Kullanıcılar tam bir iş ilanını sisteme vererek dakikalar içinde uygun aday listesi oluşturabildi, klasik anahtar kelime aramalarının gözden kaçırdığı güçlü eşleşmeleri keşfedebildi ve manuel ilk eleme süresini önemli ölçüde azalttı. Sistem kalitesi, deterministik testler ve LLM-as-judge değerlendirmeleriyle sürekli ölçüldü.

Kullanılan Teknolojiler: Multi-Agent Orchestration, Raison Prompt Management, BRAID Prompt Compilation, OpenAI/Gemini/Voyage tabanlı çoklu embedding altyapısı, Hybrid Vector and Keyword Retrieval, Reciprocal Rank Fusion, MongoDB Atlas Vector Search, Langfuse Agent Tracing, Deterministic ve LLM-as-Judge Evals, OpenAI SDK, Vercel AI SDK ve Google Vertex AI.