Ahmet Kayıran "Korporasyon"da

RNV.ai'ın destekleriyle hazırlanan bu bölümde, perakende sektöründe "doğru ürünü, doğru zamanda, doğru fiyata" sunmanın artık yalnızca tecrübeyle değil, güçlü veri mühendisliğiyle nasıl mümkün hale geldiği konuşuluyor. Konuk, perakendenin en kritik planlama sorunlarına yapay zekâ tabanlı algoritmalarla çözümler sunan RNV.ai Kurucu Ortağı ve CDO'su Ahmet Kayıran.

Perakende Analitiğinden Yapay Zekâ Destekli Çözümlere

Ahmet Kayıran, endüstri mühendisliğinden perakende sektöründe veri odaklı karar sistemleri kurmaya uzanan yolculuğunu paylaşıyor. Perakende analitiği geçmişiyle, sektörün en kalıcı sorununa çözüm bulmak için Gökhan Yücel ile birlikte RNV Analytics'i kurdu: doğru ürünü doğru mağazaya, doğru fiyata ulaştırmak.

Kurucu ortaklar, envanter optimizasyon süreçleri üzerindeki çalışmalarının ürünleştirilebileceğini, pazara sunulabileceğini ve geniş çapta ölçeklenebileceğini fark etti. Bu içgörü, RNV.ai ve SaaS ürünü Klibre'nin temelini oluşturdu.

Neden Perakendede Yapay Zekâ? 1 Milyon SKU'yu 15 Dakikada İşlemek

Perakendenin temel sorunu tanıdık: stok var, ama doğru yerde, doğru zamanda veya doğru fiyatta değil. RNV.ai'nin algoritmaları, insanların haftalarca bile gözden geçiremeyeceği ölçekte verileri analiz eder — her gece sadece 15-20 dakikada işler.

Sistem tüm senaryoları değerlendirir ve hangi ürünün hangi mağazada, hangi beden dağılımında, ne miktarda ve hangi fiyatta olması gerektiğini hesaplar. Bu kararlar otomatik olarak uygulanabilir iş emirlerine dönüştürülür.

• Tüm perakende ağında envanter optimizasyonu
• Yapay zekâ destekli hassasiyetle fiyatlandırma ve promosyon planlaması
• Tedarik zinciri ve mağazalar arası transfer optimizasyonu
• Talep tahmini ve ticari planlama
• E-ticaret süreç iyileştirmeleri

Perakendede Geleneksel YZ vs. Üretken YZ

Kayıran, geleneksel YZ (tahmin, modelleme ve optimizasyon için makine öğrenimi) ile üretken YZ arasında önemli bir ayrım yapıyor. RNV.ai öncelikle büyük veri setlerinden kanıta dayalı çözümler sunan ML algoritmalarıyla geleneksel YZ'yi kullanıyor.

Platform, kompozit yöntemler kullanıyor — önce tahmin yapan, ardından bu tahminlere dayalı optimizasyon gerçekleştiren topluluk modelleri ve hibrit yaklaşımlar. Bu modeller, perakende değer zincirindeki karmaşık karar noktalarını düzenlemek için uyum içinde çalışıyor.

Öznitelik Mühendisliği: YZ Başarısının Gizli Anahtarı

Sohbetin en teknik ve aydınlatıcı bölümlerinden biri, öznitelik mühendisliğine dalıyor — gürültülü perakende verilerinden anlamlı nitelikler çıkarma sürecine.

En basit modelimizde bile yaklaşık 300 içsel öznitelik var ve her biri birbiriyle korelasyon, hatta çarpan etkisi yaratabilir. Ürün rengi, kumaş tipi, teknoloji varyantları, hiyerarşi, fiyatlandırma — hepsi model etkinliğini belirleyen girdiler haline geliyor.

Açıklanabilirlik ve Şeffaflık

RNV.ai'nin temel farklılaştırıcılarından biri açıklanabilir YZ'ye olan bağlılığıdır. Platform sadece tahmin yapmaz — kararların neden alındığını da açıklar. Fiyatlandırma politikasıyla mı ilgili? Benzer ürünlerle mi? Mağaza segmentasyonuyla mı? Kapasite kısıtlamalarıyla mı?

Bu şeffaflık modeli tüm bu soruları yanıtlar ve karar vericilere raporlar, sürekli iyileştirme sağlar ve YZ destekli önerilere güven oluşturur.

Veri Bilimi Profesyonelleri İçin Kariyer Tavsiyeleri

Son bölümde Kayıran, veri bilimi ve YZ alanında kariyer hedefleyen genç profesyoneller için değerli tavsiyeler paylaşıyor. Alanı anlamanın — bu durumda perakendeyi — algoritmaları bilmek kadar önemli olduğunu vurguluyor. Öznitelik mühendisliğinin, teknik model uzmanlığının ötesinde derin süreç bilgisi gerektirdiğini belirtiyor.

Bu yazı, bölümün bir özetidir. RNV.ai'nin kuruluş hikayesini, yapay zekânın geleneksel perakende sorunlarını nasıl çözdüğünü ve sektörün geleceğini lojistik ve mühendislik perspektifinden keşfetmek için tam sohbeti izleyin.