AI-NATIVE PRODUCT STUDIO · İSTANBUL
Akıllı dijital
ürünler
geliştiriyoruz.
AI ve machine learning ile web, mobil ve SaaS ürünlerine zekâ katıyoruz. Fikirden çalışan ürüne, tasarım ve mühendisliği birlikte kuruyoruz.
Öngör. Kişiselleştir. Otomatikleştir.
2017’den beri · bağımsız ürün ekibi
INTELLIGENCE / 01
Talebi önceden görün.
Geçmiş veriden geleceğe: ürünün içinde çalışan bir tahmin katmanı.KENDİ MUTFAĞIMIZ / SEÇİLİ İŞLER
Fikirden ekrana.
Yayında Eğitim ekosistemi · 2026
Websoftik Academy
Programlama dersleri, üniversiteye göre içerik yolları ve Academy Lab’ın etkileşimli araçları aynı eğitim ekosisteminde.
- Python
- C / C++
- MATLAB
- Veri Yapıları
- ML & AI
- 01 / İHTİYAÇ
- Eğitim içeriğini keşfetmek ve öğrenilen konuyu uygulamaya taşımak.
- 02 / YAKLAŞIM
- Academy’de ders keşfi; Academy Lab’da kod, algoritma ve görsel deneyler.
- 03 / MEVCUT ÇIKTI
- Yayındaki Academy sitesi ve onu tamamlayan Lab uygulaması.
Yayında 02 / Academy’nin uygulama alanı
Websoftik Academy Lab
Academy derslerini; adım adım algoritmalar, kod çalışma alanları, MATLAB deneyleri ve ML & AI görselleştirmeleriyle tamamlayan uygulama.
Canlı Algorithm Visualizer · Kaynak kodu, veri durumu ve oynatma kontrolleri aynı ekranda.
Canlı ML & AI Lab · Gradyan inişini açıklayan yerleşik öğretici örnek.
Canlı MATLAB / lineer cebir alanı · Girdi vektörü ve dönüşmüş görüntüsü.
BağlantıWebsoftik Academy ile bütünleşik
AraçlarAlgoritma · Kod · MATLAB · ML & AI
ÇalışmaGirdi · Adım · Görsel açıklama
Yayında 03 / İçerik ve yayın operasyonu
Marketing Hub
Marka, üniversite ve kanala göre içerik planını, kaynakları, üretimi ve onayı bir araya getiren özel çalışma alanı.
Çalışma alanıProje · Üniversite · Kanal
ÜretimBrief · Kaynak · İçerik · Medya
KontrolSürüm takibi · İnsan onayı
Yayında 04 / Matematik eğitim ekosistemi
MyMathMate · Matevmatik
Matevmatik’in ders desteğini; soru çalışması, sınav simülasyonu, formül kaynakları ve Matematik Laboratuvarı ile tamamlayan uygulama.
EkosistemMatevmatik + MyMathMate
ÇalışmaSorular · Sınav · Formül kaynakları
KeşifMatematik Laboratuvarı
PREDICT · PERSONALIZE · AUTOMATE
Zekâ, ürünün
bir parçası.
Bir model, bir kararı veya deneyimi değiştirdiğinde değer üretir. Veriyi ürünün içinde kullanmanın üç örnek yolu.
Örnek ürün akışları · geliştirilebilecek senaryolar
01 / Predict
Stok ve kapasite planlama
- Talep geçmişiGünlük satış ve kapasite
- Tahmin katmanıBeklenti ve belirsizlik
- Planlama ekranıİnsanın vereceği karar
Bir sonraki dönem için hazırlık.
Nasıl geliştiririz? ↗02 / Personalize
Kişiye uygun öğrenme yolu
- Kullanıcı sinyaliİlgi, hedef ve etkileşim
- Öneri katmanıİlgili içerik ve seçenekler
- Bir sonraki adımKullanıcıya uygun bir yol
Aynı üründe farklı ihtiyaçlara yer.
Nasıl geliştiririz? ↗03 / Automate
Gelen talepleri işleme
- Yeni talepMesaj ve ilgili doküman
- Kontrollü iş akışıBağlamı bul, taslağı hazırla
- İnsan onayıSon karar sorumlu kişide
Tekrarlanan işlerde görünür kontrol.
Nasıl geliştiririz? ↗DÖRT ANA YETENEK
Aynı ekip.
Uçtan uca ürün.
AI, machine learning, veri ve ürün mühendisliği. Strateji ve deneyim tasarımı hepsini birbirine bağlar.
Ürün ortaklığı modelini gör ↗AI Product Engineering
Asistanlar, ajanlar ve akıllı arayüzler
02Machine Learning & Personalization
Tahmin, öneri ve kişiselleştirme
03Data & Intelligent Automation
Veri sistemleri ve akıllı iş akışları
04Web, Mobile & SaaS Engineering
Fikirden yayına ürün mühendisliği
ÇALIŞMA BİÇİMİMİZ
Az katman.
Çok temas.
Projenin ortasında kaybolan bilgi ve uzayan karar zincirleri yerine, işi yapan insanlarla doğrudan ve görünür bir süreç kuruyoruz.
Doğru problemi bul
İhtiyacı, kullanıcıyı ve iş hedefini koddan önce aynı resimde buluştururuz.
Sistemi birlikte kur
Marka, içerik, deneyim ve teknolojiyi birbirinden koparmadan tasarlarız.
Erken göster, birlikte geliştir
Uzun sessizlikler yerine çalışan parçalarla ilerler, kararları görünür kılarız.
PRODUCT PARTNERSHIP
Teslim eden bir tedarikçiden
daha fazlası.
Fikrin keşfinden çalışan ürüne, yayındaki üründen sürekli yeni sürümlere kadar ekibin bir parçası gibi çalışıyoruz.
Ortaklık modelini keşfet ↗- 01Ürün keşfi
Belirsizliği azalt, doğru yönü ve kapsamı bul.
- 02Ürün inşası
Tasarımı, mühendisliği ve yayını tek ekipte ilerlet.
- 03Sürekli ortaklık
Gerçek kullanımdan öğren, düzenli sürümlerle büyüt.
BİLDİĞİMİZ GERÇEKLER
“Teknoloji görünmez olduğunda,
deneyim unutulmaz olur.”
WEBSOFTİK JOURNAL
Yaparken öğrendiklerimiz.
Mühendislik notları.
AI Engineering
Kaynaklı aramaya BM25 ile ilk adım
Knowledge deneyinde dört örnek belgeyi nasıl aradık? Bölümleme, Türkçe normalleştirme, sıralama ve kaynak incelemesini kendi uygulamamız üzerinden anlatıyoruz.
Yazıyı oku ↗Machine Learning
Tahmin modelini zaman sırasıyla sınamak
Predict deneyinde regresyonu haftalık tekrarla aynı hedef günlerde karşılaştırdık. Tahmin ufku, geçmiş test, MAE ve hata bandının anlamını hesaplanan örneklerle açıklıyoruz.
Yazıyı oku ↗Product Engineering
AI ürününde ilk deneyin kapsamını belirlemek
Knowledge ve Predict fikirlerini iki küçük deneye ayırdık. Kullanıcı eylemi, gözlemlenebilir sonuç ve değerlendirme sınırı üzerinden ilk kapsamı nasıl kurduğumuzu anlatıyoruz.
Yazıyı oku ↗SIRADAKİ AKILLI ÜRÜN