Yaşayan Proje Yapay Zekâsı: ERP/CRM Projelerinde Project Intelligence Layer Dönemi

Her proje yüzlerce toplantı, binlerce karar, onlarca doküman ve sayısız revizyon içerir. Analizler yapılır, tasarımlar hazırlanır, geliştirmeler yazılır, testler çalışır, proje canlıya alınır. Aylar geçtikten sonra aynı soru mutlaka geri döner:

“Bu tasarımı neden böyle yapmıştık?”

Ve çoğu zaman cevap dokümanlarda değil, insanların zihnindedir.

Aslında ERP/CRM projeleri ilerledikçe yalnızca sistemler değil, proje yapma biçimimiz de değişmek zorunda kalıyor. On yıllardır aynı şekilde yürütülen analiz–tasarım–geliştirme döngüsü, insan belleğine aşırı bağımlı, dağınık ve kırılgan bir yapıya dönüşmüş durumda. Dokümanlar yazılıyor; onaylanıyor; arşivleniyor… ama zamanla bağlamını kaybedip etkisiz birer dijital enkaza dönüşüyor.

Bugün sorun doküman eksikliği değil, dokümanın yaşayan bir hafızaya dönüşememesi.

Tam da bu noktada yeni bir kavram ortaya çıkıyor:

Proje Zekâ Katmanı (Project Intelligence Layer)

Bu, artık teorik bir vizyon değil. Uygulanabilir, çalışır ve yakın gelecekte zorunlu hale gelecek bir model.

Projenin Yeni Ortağı: Öğrenen ve Hatırlayan Dijital Ekip Üyesi

Read more

The Project Intelligence Layer: A New Era for ERP/CRM Projects

Every project includes hundreds of meetings, thousands of decisions, dozens of documents, and countless revisions. Analyses are conducted, designs are prepared, developments are written, tests are executed, and the project goes live. Months later, the same question inevitably returns:

“Why did we design it this way?”

And most of the time, the answer is not in the documents, but in people’s minds.

As ERP/CRM projects progress, not only the systems but also the way we execute projects must change. The decades-old analysis–design–development cycle has become overly dependent on human memory, fragmented, and fragile. Documents are written, approved, archived… but over time they lose their context and turn into ineffective digital debris.

Today, the problem is not the lack of documentation, but the inability of documentation to become a living memory.

At this very point, a new concept emerges:

Project Intelligence Layer

This is no longer a theoretical vision. It is an applicable, operational, and soon-to-be mandatory model.

Read more

Yapay Zekâ Çağında ERP ve CRM Proje Yönetimi: Neden Planlamak Artık Daha Zor?

ERP ve CRM projelerinde bugün yaşanan en büyük zorluk teknik değil; yapay zekânın yarattığı hız ile insanların adaptasyon hızı arasındaki farktır.

ERP ve CRM projeleri, her dönem kendi zorluklarını barındırmıştır. Uzun süreler, yüksek maliyetler, çok sayıda paydaş, değişen beklentiler ve organizasyonel direnç bu projelerin doğasında vardır. Ancak son birkaç yılda sahada giderek daha net görülen yeni bir gerçeklik ortaya çıkmıştır:

Yapay zekâ, ERP ve CRM projelerini hızlandırmakla birlikte planlamayı daha zor bir hale getirmektedir.

Bu ifade ilk bakışta çelişkili görünebilir. Çünkü yapay zekâ; kod yazımını hızlandırmakta, dokümantasyonu kolaylaştırmakta, analiz süreçlerini kısaltmakta ve birçok manuel işi otomatik hale getirmektedir. Buna rağmen, özellikle büyük ölçekli ERP ve CRM dönüşümlerinde süre, termin ve maliyet tahminlerinin tutturulması geçmişe kıyasla daha da güçleşmiştir.

Bu yazıda, yapay zekânın ERP ve CRM proje yönetimini nasıl dönüştürdüğünü; neden klasik planlama yaklaşımlarını zayıflattığını ve bu yeni dönemde proje yönetiminin hangi eksenlerde yeniden ele alınması gerektiğini sahadaki gözlemler üzerinden değerlendirmek istiyorum.

Bu yazı, yapay zekânın faydalarını küçümsemek için değil; aksine bu faydaların sürdürülebilir hale gelmesi için hangi risklerin yönetilmesi gerektiğini konuşmak için yazıldı.

Klasik ERP ve CRM Proje Planlaması Neyin Üzerine Kuruluydu?

Geleneksel ERP ve CRM proje yönetimi, büyük ölçüde geçmiş deneyimlere dayanırdı. Benzer sektörde yapılmış projeler, önceki müşteri örnekleri, adam/gün hesapları ve faz bazlı planlama alışkanlıkları; süre ve maliyet tahminlerinin temelini oluştururdu.

Bu yaklaşımın altında yatan temel varsayım şuydu:

“Dün yapılan işler, yarın da büyük ölçüde benzer şekilde yapılacaktır.”

Analiz, geliştirme, test ve canlıya geçiş fazları net çizgilerle ayrılır; kapsam baştan tanımlanır ve mümkün olduğunca sabit tutulmaya çalışılırdı. Elbette değişiklikler olurdu, ancak bu değişikliklerin sayısı ve etkisi belirli sınırlar içinde kalırdı. Bu sayede proje planı, tüm belirsizliklere rağmen makul bir öngörü sunabilirdi.

Yapay Zekâ Bu Dengeleri Neden Bozdu?
Read more

ERP and CRM Project Management in the Age of Artificial Intelligence

Why Has Planning Become More Difficult Than Ever?

The greatest challenge in ERP and CRM projects today is not technical; it is the gap between the speed created by artificial intelligence and the speed at which people can adapt.

ERP and CRM projects have always carried their own inherent difficulties. Long durations, high costs, multiple stakeholders, changing expectations, and organizational resistance are all part of their nature. However, in recent years, a new reality has become increasingly clear in the field:

Artificial intelligence, while accelerating ERP and CRM projects, is simultaneously making planning more difficult.

At first glance, this may sound contradictory. After all, artificial intelligence accelerates code development, simplifies documentation, shortens analysis processes, and automates many manual tasks. Despite this, especially in large-scale ERP and CRM transformations, accurately estimating timelines, delivery dates, and costs has become more difficult than in the past.

This article is not written to downplay the benefits of artificial intelligence. On the contrary, it is written to discuss which risks must be managed in order for these benefits to become sustainable.

In this article, I aim to evaluate—based on real-world observations—how artificial intelligence has transformed ERP and CRM project management, why it has weakened classical planning approaches, and along which axes project management must be rethought in this new era.

What Was Classical ERP and CRM Project Planning Based On?
Read more

The Trap of Loyalty to the Past in Digital Transformation The Hidden Cost of Postponing the Future

ERP and CRM transformation projects are, by their nature, long-running, high-cost initiatives that simultaneously impact many functions across an organization. For this reason, once a decision is made to launch such a project, it is critical not only for technical teams but for all stakeholders to truly internalize why the project is being undertaken, which objectives it serves, and what kind of value it is expected to create once successfully completed. Otherwise, as we have seen countless examples of both globally and in Türkiye, failure often stems not from integration challenges or technical infrastructure gaps, but from psychological and managerial factors such as poor expectation management, lack of ownership, weak decision-making processes, avoidance of responsibility, and resistance to change.

The picture I have observed recently across many large-scale companies in Türkiye clearly confirms this reality: the primary barrier to digital transformation is not software itself, but the invisible resistance accumulating on the human and management side of organizations. In this article, I aim to examine in detail what I describe as “loyalty to the past”—an approach that I believe plays a critical role in driving ERP and CRM projects toward failure—by exploring its causes, consequences, and impact on transformation initiatives.

Image-1

Read more

Dijital Dönüşümde “Eskiye Sadakat” Tuzağı: Geleceği Ertelemenin Görünmeyen Maliyeti

ERP veya CRM dönüşüm projeleri, doğası gereği uzun süren, maliyeti yüksek ve şirketin birçok fonksiyonunu aynı anda etkileyen en zorlu dijital dönüşüm adımlarından biridir. Bu nedenle böyle bir projeye karar verildiğinde, sadece teknik ekiplerin değil, tüm paydaşların bu projenin neden yapıldığını, hangi hedeflere hizmet ettiğini ve başarıya ulaştığında şirkete sağlayacağı katma değeri gerçekten içselleştirmesi gerekir. Aksi halde, dünyada ve Türkiye’de sayısız örneğini gördüğümüz gibi, başarısızlık çoğu zaman entegrasyonlar veya teknik altyapı eksiklerinden değil; beklenti yönetimi, sahiplenme, karar alma süreçleri, sorumluluk almaktan kaçınma ve değişime direnç gibi psikolojik ve yönetsel faktörlerden kaynaklanır.

Son dönemde Türkiye ölçeğinde birçok büyük firmada şahit olduğum tablo da tam olarak bunu gösteriyor: Dijital dönüşümün önündeki asıl engel yazılımsal değil, insan ve yönetim tarafında biriken görünmez dirençlerdir. Bu yazıda, ERP ve CRM projelerinin başarısızlığa sürüklenmesinde kritik rol oynadığını düşündüğüm ve “eskiye sadakat” olarak tanımladığım bu yaklaşımı; nedenleri, sonuçları ve projelere etkisiyle birlikte detaylı şekilde incelemeye çalışacağım.

Resim-1

Read more

Frontier firm: AI-ready organizasyonların yolculuğu

Frontier firm: AI-ready organizasyonların yolculuğu

“Frontier firm” olmak; yalnızca yapay zekâ kullanan değil, yapay zekâya hazır (AI-ready) bir organizasyon ve altyapı kurabilmiş olmak demek.

Microsoft’un yeni yayımladığı “2025 Work Trend Index” raporu tam da bu noktaya parmak basıyor: Rapora göre artık sadece AI kullananlar değil, iş yapış biçimini AI ile yeniden tasarlayan “Frontier Firm”ler (Öncü Firmalar) rekabette devasa bir fark yaratıyor.

İnsan + yapay zekâ iş birliğini günlük işlerin içine alabilen, ihtiyaç anında zekâ üretebilen ve bunu güvenli şekilde ölçekleyebilen firmalar bu çizgide yer alıyor. AI-ready olmak sadece model seçmekle olmaz; veri, süreç, güvenlik ve organizasyon birlikte hazır olmalı.

İşte tam bu noktada ERP ve CRM sistemleri kritik rol oynuyor. Çünkü yapay zekânın gerçek iş değeri üretebilmesi için: Doğru ve bağlama sahip veri

Standartlaştırılmış süreçler

Kurallı, denetlenebilir aksiyonlar gerekir.

Bunların doğal evi ise ERP ve CRM’dir. Bugün Dynamics 365 + Microsoft Copilot, bu sistemleri klasik kayıt sistemleri olmaktan çıkarıp AI-ready iş platformlarına dönüştürüyor.

Agentic yaklaşım, Copilot Studio ve MCP ile birlikte; Tek bir uygulamaya bağlı kalmadan, ERP–CRM–Power Platform hattında uçtan uca çalışan akıllı agent’lar oluşturmayı mümkün kılıyor.

AI-ready olmanın işin içindeki karşılığı:

  • Finans: Copilot, tahsilat süreçlerini hızlandırır, mutabakat analizlerini destekler. Finans ekipleri “iş yapan” değil öngörü üreten stratejistlere dönüşür.
  • Satış / CRM: Görüşmeler otomatik özetlenir, satış ekipleri veri girişi yerine stratejik ilişki yönetimine odaklanır.
  • Yaygınlaştırma: Dynamics 365 Premium ile gelen Copilot Credits, bu dönüşümün kontrollü ve ölçeklenebilir şekilde yaygınlaştırılmasını sağlar.

Özetle: Frontier firm olmak; AI’ı yanına ekleyen değil, AI ile çalışacak şekilde tasarlanmış bir organizasyon olmaktır. ERP ve CRM bu yolculuğun omurgasıdır.

Soru: Sizce AI-ready dönüşümde ilk adım nereden gelmeli? Finans, satış, operasyon, yoksa organizasyonel karar alma süreçleri mi?

#FrontierFirm #AIReady #MicrosoftCopilot #Dynamics365 #ERP #CRM #AgenticAI #WorkTrendIndex2025 #DigitalTransformation

ERP ve CRM’de Yeni Nesil Mimari: Sağlam Kayıt Altyapısından “Akıllı Muhakeme”ye

Kurumsal sistemler her zaman iki temel sütun üzerinde yükseldi: Güvenilir veri kaydı ve bu veriyi işleyen algoritmalar. Ancak bugün, bu sistemler artık sadece “arşiv” ve “formül” ikilisinden ibaret değil.
Peki, “Geleneksel Yapı” ile “AI Destekli Sistem” arasında nasıl bir harman var?

System of Record (Temel Katman): ERP ve CRM’iniz yine sizin en güvenilir hafızanız. Veriyi toplar, saklar ve doğruluğunu garanti eder. Bu “sağlam zemin” olmadan AI zaten çalışamaz.

Statik Algoritmalardan Dinamik Muhakemeye: Eskiden sistemleriniz geçmiş veriye bakıp belirlediğiniz statik matematiksel formüllere (Moving Average vb.) göre tahmin yapardı. Bugün ise AI, bu sağlam veri altyapısını kullanarak “muhakeme” yapıyor.

Dönüşümün Özü: Raporu Sadece Üreten Değil, Yorumlayan Sistemler
Artık raporu sadece önünüze koyan bir veritabanınız yok; o raporu sizin için okuyup aksiyon öneren bir iş ortağınız var: CRM’de: Sadece satış olasılığını “hesaplamıyor”; müşteriyle yapılan e-postaların tonundan ve etkileşim sıklığından gerçek niyeti sezip strateji fısıldıyor.

ERP’de: Sadece stok seviyesi uyarısı vermiyor; global lojistik trendlerini ve üretim darboğazlarını veritabanındaki kayıtlarla harmanlayıp tedarik zincirini otonom olarak optimize ediyor.

Özetle: ERP ve CRM sistemlerimiz, sağlam bir “kayıt sistemi” olma özelliğini korurken; veriyi yorumlama ve aksiyon alma yeteneğiyle proaktif bir “beyne” dönüşüyor.

Yazılımınız sadece “dün ne olduğunu” kaydeden bir defter mi, yoksa veriyi yorumlayıp size yol gösteren bir rehber mi?

#DigitalTransformation #AI #ERP #CRM #SystemOfIntelligence #Dynamics365 #TechnologyLeadership #BusinessIntelligence

Agentic AI: ERP ve CRM Dünyasının Büyük Röntgeni

Birçok kurumla Agentic AI (Yapay Zeka Ajanları) üzerine konuşmaya başladığımızda niyet hep aynı: “Hadi, kendi kendine karar veren ajanlar kurgulayalım.” “Bu süreçleri otonom hale getirelim.” “AI bizim rekabet avantajımız olsun.”
Görünen kısımda her şey kusursuz. Ama buzdağının suyun altında kalan kısmına indiğimizde gerçekle yüzleşiyoruz.
Agentic AI projelerini yavaşlatan şey modellerin kapasitesi değil; yıllardır halı altına süpürülen, “yarın hallederiz” denilen teknik borçlardır:

Parçalanmış Veri Yapısı: ERP ve CRM’de başka, diğer uygulamalarda başka konuşan, birbiriyle küs veri setleri.
“Varmış Gibi” Yapan API’lar: Dokümantasyonu olmayan, ölçeklenemeyen, AI’ın çağırdığında cevap veremeyen entegrasyonlar.
Gizli İş Mantığı: Kodların içine gömülmüş, kimsenin nedenini hatırlamadığı ama sistemi ayakta tutan o “legacy” bağımlılıklar.
Yönetişim ve Güvenlik: AI’ın kurumsal veriye dokunmadan önce geçmesi gereken KVKK, GDPR ve siber güvenlik barikatları.

Gerçek şu: Agentic AI, sisteminizin üzerine konan şık bir şapka değildir. O, sisteminizin her katmanında yürür ve ertelediğiniz her sorunu yüzünüze çarpar.

AI Hızına, Statik Sistemlerle Yetişemezsiniz

Yapay Zeka dinamik ve öğrenen bir yapı; ancak onu esnek olmayan, güncellenmeyen ve katı kurallarla örülmüş “hantal” bir ERP/CRM sistemine entegre etmek, Formula 1 motorunu kağnıya takmaya benzer.

Eğer veriniz kirliyse veya süreçleriniz sadece “kağıt üzerinde” yaşıyorsa; AI bu hatayı saniyeler içinde analiz eder. Sonuç? Manuel sistemde günler sürecek bir hatanın, AI eliyle saniyeler içinde tüm organizasyona yayıldığı bir “dijital kaos.”

Gerçek dönüşüm, dünyanın en iyi AI modelini seçmekle değil; o modelin üzerinde yürüyeceği otoyolu (ERP/CRM mimarisini) esnek ve canlı hale getirmekle başlar.

İyi haber mi? AI stratejisi size yönü verir; ama entegrasyon, yönetişim ve temiz bir veri mimarisi sonucu belirler. Suyun altındaki katmanları güçlendirdiğiniz her adım, AI’ı daha az “kırılgan”, daha fazla “güvenilir” kılar.
Buzdağının altını görmezden gelmeyi bırakıp, ona saygı duyduğumuzda AI dönüşümü başlar.

Sizin “su altı” hazırlıklarınız ne durumda? AI ajanlarınız sisteminizde yürümeye başladığında neyle karşılaşacaklar?

#AgenticAI #ERP #CRM #DigitalTransformation #Dynamics365 #PowerPlatform #DataGovernance #TechnologyLeadership

AI Bir Verimlilik Projesidir. Ama Kimin ve Neyin Verimliliği?

Yapay zekâ bugün inanılmaz bir hızla hayatımıza giriyor. Verimliliği artırıyor, karar süreçlerini hızlandırıyor, işleri dönüştürüyor. Bu kısmı artık hepimiz biliyoruz. Ama son dönemde çok önemli bir soru daha yüksek sesle sorulmaya başladı: Bu verimliliğin bedelini kim ödüyor?
Büyük dil modelleri, görüntü işleme sistemleri ve otonom çözümler; GPU’lar, veri merkezleri, enerji, su ve nadir elementler üzerine kurulu. Bu gerçek görmezden gelinemez. Burada bence kritik ayrım şu: Yapay zekâ bir amaç değil, bir araçtır. Ve her güçlü araç gibi, yanlış kullanıldığında yeni krizler üretir. Ancak çözüm; “AI yarışını durduralım” ya da “LLM’ler bitsin” demek değil. Çözüm, amaçsız zekâdan, bağlamlı ve sorumlu zekâya geçmek. Her probleme en büyük modeli koymak zorunda değiliz. Her süreci sonsuz hesap gücüyle çözmek zorunda değiliz.
Önümüzdeki dönemde asıl rekabet şurada olacak:
– En büyük AI kimde? ❌
– En hızlı GPU kimde? ❌
Yerine:
– En doğru problemi çözen AI kimde? ✅
– En az kaynakla en yüksek faydayı kim üretiyor? ✅
Yani “akıllı AI” değil, verimli ve sorumlu AI kazanacak. Regülasyonlar da bu yüzden bir fren değil; doğru yöne konulmuş bir direksiyon olmalı. AI insanlık için bir verimlilik projesiyse, bu verimliliği sadece zaman ve para üzerinden değil, dünya kaynakları üzerinden de ölçmeyi öğrenmemiz gerekiyor. Asıl soru şu: Daha büyük yapay zekâ mı inşa edeceğiz, yoksa daha bilinçli yapay zekâ mı?

Page 1 of 4312345102030...Last »