AI-NATIVE PRODUCT STUDIO · İSTANBUL
Akıllı dijital
ürünler
geliştiriyoruz.
AI ve machine learning’i web, mobil ve SaaS ürünlerinin içine yerleştiriyoruz. Fikirden çalışan ürüne, zekâyı tasarım ve mühendislikle birlikte kuruyoruz.
Öngör. Kişiselleştir. Otomatikleştir.
2017’den beri · bağımsız ekip, uzun vadeli ortaklık
INTELLIGENCE / 01
Talebi önceden görün.
Geçmiş veriden geleceğe: ürünün içinde çalışan bir tahmin katmanı.WEB SOFT İK · BİZİM DENKLEMİMİZ
Zekâ, ürünün bir parçası.
Bir tahmin modeli karar ekranına, bir öneri sistemi kişisel deneyime, bir AI ajanı iş akışına bağlandığında değer üretir. Veriyi, tasarımı ve mühendisliği aynı ürün ekibinde buluşturuyoruz.
Ürün ortaklığı modelini gör ↗ZEKÂ ÜRÜNDE NE YAPAR?
Üç hareket.
Somut kullanım alanları.
Verinin değeri, bir kararı veya deneyimi değiştirdiğinde görünür olur. İhtiyaca göre tahmin, kişiselleştirme ve otomasyonu bir araya getiririz.
- ○Geçmiş veri
- ○Tahmin
- ●Planlama
Bir sonraki dönemi öngör.
Talep ve kapasite verisini tahmine dönüştür. Belirsizliği karar ekranında görünür kıl.
Nasıl geliştiririz? ↗PERSONALIZE- ○Tercihler
- ○Öneri
- ●Kişisel yol
Deneyimi kişiye uyarla.
İçerik ve etkileşim verisini, kullanıcıya uygun bir sonraki adıma bağla.
Nasıl geliştiririz? ↗AUTOMATE- ○Olay
- ○İşlem
- ●İnsan onayı
Bilgiyi işe dönüştür.
Talepleri ve dokümanları işle. Ekiplerin kararını kontrollü iş akışlarına bağla.
Nasıl geliştiririz? ↗DÖRT ANA YETENEK
Sağlam mühendislik.
Akıllı ürünler.
AI, machine learning, veri ve ürün mühendisliği aynı ekipte. Strateji ve deneyim tasarımı, dört alanı birbirine bağlayan ortak temelimiz.
AI Product Engineering
Bilgiye ulaşan, bağlamı anlayan ve iş akışına katılan AI özelliklerini ürününüzün içine yerleştiriyoruz.
Yeteneği keşfet ↗02Machine Learning & Personalization
Tahmin ve öneri sistemlerini, veriden öğrenen kararlar ve kişisel ürün deneyimleri için geliştiriyoruz.
Yeteneği keşfet ↗03Data & Intelligent Automation
Dağınık veriyi güvenilir bir akışa, tekrarlayan işleri izlenebilir ve kontrollü otomasyonlara dönüştürüyoruz.
Yeteneği keşfet ↗04Web, Mobile & SaaS Engineering
Web, mobil ve SaaS ürünlerini tasarım, veri, entegrasyon ve sürdürülebilir mühendislikle uçtan uca kuruyoruz.
Yeteneği keşfet ↗KENDİ MUTFAĞIMIZ
İş konuşsun.
Yayındaki ürünlerden tasarım çalışmalarına: problemi, yaklaşımı ve mevcut çıktıyı incele.
01EdTech Ekosistemi · 2026
YayındaWebsoftik Akademi
Öğrenme yolculuğunu içerik, araçlar ve kişiselleştirilmiş deneyimlerle tek çatı altında buluşturan eğitim platformu.
02Deneysel Öğrenme Ürünleri · 2026
Ürün geliştirmeWebsoftik Akademi Lab
Eğitim teknolojilerindeki fikirleri hızla prototipe ve çalışan öğrenme araçlarına dönüştürdüğümüz ürün laboratuvarı.
03Matematik Ürün Tasarımı · 2026
Tasarım çalışmasıWebsoftik Akademi Matematik
Denklemi, grafiği, konu haritasını ve alıştırmaları aynı bağlamda buluşturan matematik ürünü tasarımı.
04AI Öğrenme Deneyimi Tasarımı · 2026
Tasarım çalışmasıMy Mathmate
Sohbeti, ipuçlarını ve çözüm adımlarını bir araya getiren kişisel matematik arkadaşı tasarımı.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