BEGIN:VCALENDAR
VERSION:2.0
PRODID:-//LatentShift//latentshift.ai schedule//EN
CALSCALE:GREGORIAN
METHOD:PUBLISH
X-WR-CALNAME:LatentShift · Bankacılık Sektöründe Demodan Operasyona Ag
 ent Süreçleri
X-WR-TIMEZONE:Europe/Istanbul
REFRESH-INTERVAL;VALUE=DURATION:PT12H
X-PUBLISHED-TTL:PT12H
BEGIN:VEVENT
UID:ed01-demodan-operasyona-agent-surecleri@latentshift.ai
DTSTAMP:20261007T125617Z
DTSTART:20261017T103000Z
DTEND:20261017T111000Z
SUMMARY:LatentShift · Bankacılık Sektöründe Demodan Operasyona Agent S
 üreçleri · Şeyma Sarıgil
DESCRIPTION:Uzun konuşma · 40 dk · Türkçe\n\nŞeyma Sarıgil · Genera
 tive AI Architect\, Softtech\n\nEş zamanlı Türk İşaret Dili (TİD) ç
 evirisi.\n\nTürkiye İş Bankası için 2023 yılında üretken yapay zek
 a ile ilk agent denemelerimizi yaparken temel sorumuz oldukça basitti\, "
 Bu işi yapay zekaya nasıl yaptırabiliriz?"\n\nFarklı iş alanlarında 
 yeni agent’lar geliştirdikçe sorularımız değişmeye başladı. Bir 
 agent’ın doğru cevabı üretmesi yeterli miydi? Aynı sistem productio
 n ortamında yüzlerce veya binlerce kez çalıştığında ne olacaktı? 
 Hatalı kararları nasıl fark edecektik? Prompt\, model veya araç deği
 şikliklerinin mevcut süreçleri bozup bozmadığını nasıl anlayacakt
 ık? Bir agent başarısız olduğunda sorunun modelden mi\, veriden mi\, 
 araçtan mı\, orkestrasyondan mı kaynaklandığını nasıl bulacaktık?
 \n\nZamanla asıl problemin agent geliştirmek değil agent’ları güven
 li\, izlenebilir ve sürdürülebilir bir biçimde yaşatmak olduğunu gö
 rdük.\n\nBu konuşmada\, 2023’ten 2026 sonlarına kadar bankacılık or
 tamında geliştirdiğimiz agentic AI sistemlerinin gerçek yolculuğunu a
 nlatacağım. İlk prototiplerden production süreçlerine geçerken dened
 iğimiz yaklaşımları\, düşünemediğimiz problemleri\, başarısız o
 lan tasarımları ve bu deneyimlerin bizi nasıl ortak bir agent platformu
  kurmaya yönelttiğini paylaşacağım.\n\nKonuşma boyunca şu dönüş
 ümü gerçek örneklerle ele alacağım:\n\nTekil agent geliştirmekten o
 rtak bir lifecycle yönetimine geçiş\n\n"Çalışıyor" demek ile gerçe
 kten güvenilir olmak arasındaki fark\n\nEvaluation\, gözlemlenebilirlik
  ve AgentOps ihtiyaçlarının nasıl ortaya çıktığı\n\nAraç\, model
 \, prompt ve agent sürümlerinin birlikte yönetilmesi\n\nİnsan onayı\,
  yetkilendirme ve denetlenebilirliğin bankacılıkta neden mimarinin par
 çası olduğu\n\nHer ekip kendi agent’ını geliştirirken oluşan tekr
 arların platform ihtiyacını nasıl doğurduğu\n\nDeep agent ve çok ad
 ımlı iş akışlarında hata ayıklamanın neden giderek zorlaştığı\
 n\nBu bir "kusursuz mimariyi nasıl kurduk?" anlatısı değil. Hangi vars
 ayımlarımızın yanlış çıktığını\, hangi çözümleri yeniden ta
 sarlamak zorunda kaldığımızı ve bugün hâlâ hangi problemleri çöz
 meye çalıştığımızı da açık biçimde paylaşacağım.\n\nhttps://
 latentshift.ai/tr/schedule/demodan-operasyona-agent-surecleri/
LOCATION:Bağlarbaşı Kongre ve Kültür Merkezi\, Boğaziçi Salonu\, Sel
 ami Ali Mah.\, Gazi Cad. No:22\, 34664 Üsküdar\, İstanbul
GEO:41.024366;29.033571
URL:https://latentshift.ai/tr/schedule/demodan-operasyona-agent-surecleri/
CATEGORIES:LatentShift,Uzun konuşma
STATUS:CONFIRMED
TRANSP:OPAQUE
BEGIN:VALARM
ACTION:DISPLAY
TRIGGER:-PT10M
DESCRIPTION:10 dakika sonra başlıyor · Bankacılık Sektöründe Demodan
  Operasyona Agent Süreçleri
END:VALARM
END:VEVENT
END:VCALENDAR