01
Dosyalar
Sözleşme, prosedür ve bilgi bankası içerikleriniz güvenle sisteme aktarılır.
Yapay Zeka Destekli SaaS Geliştirme
Yapay Zeka Destekli SaaS Yazılımları Geliştiriyoruz
İşletmenize veya girişiminize özel, bulut tabanlı ve abonelik modeliyle çalışan SaaS platformları geliştiriyoruz. RAG tabanlı doküman asistanları, AI chatbot, otomasyon modülleri ve ölçeklenebilir multi-tenant altyapıyı tek ekipte planlıyoruz.
- Çok kiracılı SaaSHer müşterinin verisi ayrı yönetilir
- Model API entegrasyonuOpenAI, Gemini ve diğerleri
- Abonelik altyapısıPlan, faturalama ve yenileme
Fikrinizi, kapsamınızı ve ihtiyaç duyacağınız AI altyapısını birlikte değerlendirelim.
Hizmet
Yapay zeka destekli SaaS nedir ve ne geliştiriyoruz?
Klasik SaaS, yazılımın bulutta barındırılıp abonelikle sunulduğu modeldir. Yapay zeka destekli SaaS ise bu yapının içine LLM, RAG, sınıflandırma, özetleme veya tahminleme modüllerinin gömülü olduğu ürünleri ifade eder.
EticWeb olarak sıfırdan AI SaaS platformları tasarlıyor; mevcut yazılımlarınıza chatbot, doküman asistanı veya otomasyon katmanları ekliyoruz. Abonelik, faturalama, yönetim paneli ve ölçeklenebilir bulut mimarisini proje kapsamına göre birlikte kuruyoruz.
AI SaaS Platform Tipleri1/6
Ne geliştiriyoruz?
Multi-tenantSohbet geçmişiModel seçimi
Kurumsal AI Asistan
Q3 satış hedeflerimizi özetle ve riskleri listele.
Yanıt
Q3 hedefi 4,2M ₺; mevcut pipeline %78 dolu. En büyük risk: kurumsal segmentte 2 haftalık gecikme.
Kaynak: —
GPT · Claude · Gemini · Tenant izolasyonu
Kapsam
Ne geliştiriyoruz?
Deneyim
SaaS Platform Geliştirme Deneyimimiz
Farklı iş modelleri için çok kullanıcılı, abonelik tabanlı ve ölçeklenebilir platformlar geliştirdik. Bu altyapı deneyimini yapay zeka modülleriyle birleştirerek yeni AI SaaS ürünleri tasarlıyoruz.
Örnek senaryo
Bir doküman asistanında nasıl çalışıyoruz?
Şirket dokümanlarınızı kaynak gösteren bir asistan kuruyoruz. Çalışan soru sorar; sistem ilgili belgeyi bulur ve kaynağıyla birlikte yanıt verir.
Doküman asistanı kurulum süreci
- 02
İçerik işleme
Metinler anlamlı parçalara bölünür; arama ve eşleştirme için hazırlanır.
- 03
Vektör veritabanı
Sorularla en uyumlu içerik parçaları hızlıca bulunur.
- 04
Yetkilendirilmiş arama
Her kullanıcı yalnızca yetkili olduğu belgelere erişir.
- 05
AI yanıtı
Yanıt ilgili kaynaklara dayanır; hangi belgeden geldiği gösterilir.
- 06
İzleme
Hatalı yanıtlar, kullanım ve model maliyetleri sürekli izlenir.
Örnek asistan ekranı
Şirket Asistanı
Kaynaklı yanıt modu
Çalışan
İade süremiz kaç gün?
Asistan
İade süresi 14 gündür. Tüketici hakları kapsamında ürün tesliminden itibaren bu süre geçerlidir.
Kaynak
Mesafeli Satış Sözleşmesi, Madde 7
Her yanıt hangi belgeden geldiğini gösterir — tahmin değil, kaynak.
Kullanım alanları
Hangi projeler AI SaaS için uygundur?
- Çok sayıda dokümanı analiz eden sistemler
- Tekrarlayan müşteri sorularını yanıtlayan platformlar
- Büyük miktarda veriden rapor üreten paneller
- Teklif, açıklama veya rapor hazırlayan iş akışları
- Kullanıcı davranışına göre öneri veren ürünler
- Metin, ses veya görüntü sınıflandıran sistemler
Her projede yapay zeka gerekli mi?
Hayır, her projede yapay zeka gerekli değildir. Kural tabanlı otomasyonla çözülebilecek bir probleme yapay zeka eklemek maliyeti ve hata riskini artırabilir. Keşif aşamasında AI kullanılması gereken ve klasik yazılımla çözülmesi gereken bölümleri ayrı değerlendiriyoruz.
Süreç
Geliştirme sürecimiz
01
Keşif ve niş analizi
Hedef kitle, rekabet, AI gerekliliği ve MVP kapsamının birlikte netleştirilmesi.
02
Mimari ve prototip
Tech stack, veri modeli, AI pipeline tasarımı ve erken doğrulama için prototip.
03
Geliştirme ve AI yapılandırması
Model seçimi, RAG altyapısı, prompt tasarımı, değerlendirme senaryoları, güvenlik kontrolleri ve maliyet optimizasyonu.
04
Yayın ve iterasyon
Bulut deploy, abonelik altyapısı, izleme ve kullanıcı geri bildirimiyle sürekli iyileştirme.
Maliyet
Geliştirme maliyetini neler belirler?
- ·Kullanıcı ve tenant yapısı
- ·Web, mobil veya her iki platformun geliştirilmesi
- ·Kullanılacak AI modeli ve kullanım hacmi
- ·RAG, vektör veritabanı ve doküman işleme gereksinimi
- ·Ödeme ve abonelik altyapısı
- ·Rol ve yetkilendirme derinliği
- ·Harici API entegrasyonları
- ·Yönetim paneli ve raporlama kapsamı
- ·KVKK, kayıt tutma ve veri saklama gereksinimleri
Küçük
AI entegrasyonu
Mevcut yazılıma chatbot, özetleme veya sınıflandırma modülü ekleme.
Orta
AI SaaS MVP
Çekirdek özellikler, temel abonelik iskeleti ve ilk kullanıcı grubu için canlı sürüm.
Kapsamlı
Tam SaaS platformu
Multi-tenant mimari, geniş yönetim paneli ve çoklu entegrasyonlar.
Güvenlik
Veri işleme ve güvenlik mimarisi
Veri izolasyonu
Tenant verilerinin mantıksal ayrımı; her müşteri kendi alanında çalışır.
Rol tabanlı yetkilendirme
RBAC ile kim hangi veriye ve AI özelliğine erişir net tanımlanır.
Şifreleme
Hassas alanlar aktarım ve depolama sırasında korunur.
Audit log
Kritik işlemler ve erişimler kayıt altına alınır.
Veri saklama politikaları
Saklama süresi ve silme kuralları projeye göre planlanır.
Model veri kontrolü
Sağlayıcıya hangi verinin gittiği ve kurumsal API seçenekleri değerlendirilir.
KVKK gereksinimlerine uygun teknik ve operasyonel veri işleme yapısı projeye göre planlanır. Projeye göre, verilerin model geliştirme amacıyla kullanılmadığı kurumsal API seçenekleri tercih edilir ve sağlayıcının veri saklama politikaları ayrıca değerlendirilir.
Teknoloji
Projeye göre kullanabildiğimiz teknolojiler
Her projede aynı stack zorunlu değildir; ihtiyaca göre seçim yapılır.
Backend ve altyapı
- Next.js
- Web uygulaması
- Node.js
- API katmanı
- Python
- API / AI servisleri
- PostgreSQL
- İlişkisel veri
- Redis
- Önbellek / kuyruk
- Docker
- Dağıtım
- REST / GraphQL
- API
- ve diğerleri
- Projeye göre
Yapay zeka
- OpenAI
- LLM API
- Google Gemini
- LLM API
- Anthropic
- LLM API
- Açık kaynak
- Self-hosted modeller
- LangChain
- Projeye göre
- pgvector
- Vektör arama
- ve diğerleri
- Projeye göre
Ödeme
- PayTR
- Türkiye faturalama
- İyzico
- Türkiye abonelik
- Stripe
- Global SaaS faturalama
- PayPal
- Global ödeme ve abonelik
- Paddle
- Merchant of record
- Lemon Squeezy
- Dijital ürün / SaaS
- ve diğerleri
- Projeye göre
Ölçüm
Projeye göre takip edilebilen metrikler
Her metrik için neyin iyi olduğu projede netleştirilir; aşağıdaki hedef yönü yanıltıcı grafik değil, izleme çerçevesidir.
AI performansı
- Yüksek hedef
Yanıt doğruluğu
Kullanıcı geri bildirimi ve test setiyle ölçülen doğru yanıt oranı
- Yüksek hedef
Kaynak uygunluğu
Yanıtın ilgili dokümana ve yetkiye ne kadar uyduğu
- Düşük hedef
Halüsinasyon oranı
Kaynaksız veya hatalı üretilen yanıt payı
- Düşük hedef
Yanıt süresi
İlk token ve tam yanıt için geçen süre
- Düşük hedef
Kullanıcı başına model maliyeti
Token, çağrı ve depolama maliyetinin kullanıcıya dağılımı
- Yüksek hedef
Otomasyonla kazanılan zaman
Manuel işe kıyasla tasarruf edilen süre
Ürün performansı
Müşteri ürünü yayınladıktan sonra, proje kapsamına bağlı
- Yüksek hedef
Kullanıcı aktivasyonu
Kayıt sonrası ürünü anlamlı şekilde kullanan kullanıcı oranı
- Yüksek hedef
Kullanım sıklığı
Aktif kullanıcı başına oturum ve özellik kullanımı
- Yüksek hedef
Dönüşüm
Deneme, demo veya ücretsiz plandan ücretli plana geçiş
- Yüksek hedef
Abonelik yenileme
Dönem sonunda yenilenen abonelik oranı
- Düşük hedef
Kayıp oranı (churn)
Belirli dönemde aboneliğini iptal eden müşteri payı
SSS
Sıkça sorulan sorular
AI SaaS fikrinizi birlikte değerlendirelim
Kapsamınızı paylaşın; MVP ve tam sürüm için ayrı yol haritası hazırlayalım.
- 2019'dan bu yana 500+ proje deneyimi
- TrackWork, Tradenzio ve TalkNow gibi gerçek platformlar
- Sprint bazlı şeffaf süreç ve net kapsam
- AI gerekliliğini dürüstçe değerlendiren danışman yaklaşımı
Teklif talebi
Projenizi anlatın
Formu doldurun; AI SaaS projeniz için kapsam ve yol haritası önerisiyle size geri dönelim.