Ürün vizyonu · Ekim 2026
AgenticObjects’in agentic analytics tezi AI-native çağın yeni iş dünyasında.
Karşıdaki insan 1981'den beri değişmedi.
Kişisel bilgisayarların 1981'de yaygınlaşmaya başlamasından beri şirketler her yıl daha fazla bilgi üretiyor ve agent'lar artık daha fazlasını üretmeyi neredeyse bedava hâle getirdi. Bu yüzden cevap daha fazla çıktı değil: bir insanın kontrol edebileceği, güvenebileceği ve üzerine aksiyon alabileceği, her rakamın kanıtı bir tık uzakta olan kayıtlar.
Ali Yıldırım, Kurucu ve CEO, D-CAT Group
Bir okurun dikkati
Finding
Recommendation
Brief
Bugün canlı
Yeni bir veri dünyası kurmuyoruz.
Agent'lar, şirketinizin yıllardır yatırım yaptığı yapının üzerine oturur. Şirketin zaten mutabık kaldığı sayıları okur ve kanıtını koruyan kayıtlar bırakırlar.
Operasyon sistemleri
ERP, satış, finans: şirketin üzerinde döndüğü işlem verisi.
1Semantic model
Veri ambarı ve tabular modeller: şirketin güvendiği, mutabık kaldığı sayılar.
AgenticObjects agent'ları
Salt okunur erişim. Müşteri sistemlerine asla yazmazlar ve aksiyon almazlar.
Agentic object’ler
Finding · Recommendation · Brief: kanıtına bağlı, kalıcı kayıtlar.
Bir kaydı savunulabilir yapan
Her rakamın yapısal bir adresi var. Nereden geldiği, mühürlü bir sorgu sonucundaki bir değere kadar izlenebilir. Bir kaydın anatomisi
Model asla sayı hesaplamaz. Yazdığı her rakam mühürlü bir sorgu sonucundaki bir değerle eşleşmek zorundadır; eşleşmeyen rakam gerekçesiyle birlikte alıkonur. Bir sayı nasıl kanıtlanır
Platform, arkasında duramadığı bir kaydı yayımlamayı reddeder. Reddedilen kayıt, gerekçesiyle birlikte dosyada kalır. İki kaydın alıkonduğu bir koşu
AI Native Era Business World · 7 katman
İşlem verisi ne olduğunu söyler. Bir karar, bunun ne anlama geldiğine ve kimi ilgilendirdiğine de ihtiyaç duyar.
Katman 1, agent'ların bugün okuduğu semantic model. Katman 2 ile 7 arası, ufuklarının gösterdiği sırayla, onun etrafına anlam, sahiplik ve bağlam ekler. Bir katman ancak aşağıda ufukların altında anlatılan giriş kuralını karşıladığında katılır ve hiçbir agent ona yazmaz.
Şirketin içi
1
Bugün canlı
Semantic model
Veri ambarı ve tabular modeller: şirketin güvendiği, mutabık kaldığı sayılar.
Ayrıntılar
Agent'ların bugün okuduğu budur, salt okunur gateway'ler üzerinden. Bir kayıttaki her rakam, bu model üzerindeki mühürlü bir sorgu sonucunda bir değere adreslenir ve kayıt bu kanıtı tek tıkla açar.
2
Kısa vade
Data ontology
Kavramların bu şirkette ne demek olduğu: “aktif müşteri” kime denir.
Ayrıntılar
Şirketinizin onayladığı tanımlar; agent'lar bunları okur. Bir terimi kullanan kayıt, kullandığı tanıma işaret edebilir; böylece aynı finding'i okuyan iki departman ondan aynı şeyi anlar.
3
Kısa vade
Company ontology
Birimler, süreçler, roller ve hangi karar kime ait.
Ayrıntılar
Şirketinizin onayladığı tanımlar; agent'lar bunları okur. Sahiplik bilindiğinde bir recommendation, brief'i alan herkese değil, kararın sahibi olan role yöneltilebilir.
KVKK/GDPR filtresi
4
Orta vade
Behavioral data
Şirketin gerçekte nasıl çalıştığının izi: toplantılar, takvimler, görev listeleri ve e-postalar. Ham veri alınmaz; önce KVKK/GDPR filtresinden geçer.
Bu katman üzerine kurulan hiçbir kaydın konusu bir kişi olamayacak ve her okuma veri koruma sorumlunuzun görebileceği bir yere kaydedilecek şekilde tasarlanır.
Filtre nasıl çalışır
Bu bir yön, yayında olan değil: bunların hiçbiri bugün üründe yok.
Geçer
- Siz bir kaynağı açana kadar hiçbir şey
- Önceden kaydedilmiş bir amaç için yapılan okumalar
- Ekip düzeyinde sayılar ve süreler
Durur
- Kayıtlı amacı olmayan her okuma
- Hariç tutma listenizdeki kişiler, posta kutuları ve kategoriler
- Adı belli bir kişiye dair her şey
- Mesaj içeriği; sizin ortamınızda kalır ve modele asla ulaşmaz
- Anonim kalamayacak kadar küçük gruplar; bunlar alıkonur
Her okumayı, veri koruma sorumlunuzun ve çalışan temsilcilerinizin açabileceği bir deftere yazacak şekilde tasarlanır. Uyum yükümlülüğü veri sorumlusu olarak sizde kalır; filtre, neyin okunacağını sınırlama yolumuzdur.
5
Kısa vade
Unstructured data
Sözleşme, politika, prosedür, sunum ve dokümanlar.
Ayrıntılar
Bir dokümandan alınan rakam, dokümanın sürümüne ve geldiği pasajın tam yerine adreslenir. Bu şekilde adreslenemeyen bir rakam kanıt olarak kullanılmaz.
6
Orta vade
Tacit knowledge
Hiçbir yere yazılmamış, tecrübede duran bilgi.
Ayrıntılar
Adlandırılmış kayıtlar olarak toplanır: bir kişi bildiğini ifade eder, kayıt onun adını ve tarihi taşır ve asla veri olarak sunulmaz.
Şirketin dışı
7
Uzun vade
External knowledge
İnternet, pazar araştırmaları ve sektör raporları, tedarikçiler, iş ortakları ve other agents.
Ayrıntılar
Dış kaynaklar ve diğer agent'lar, kaynak gösterilen ve güven düzeyi daha düşük malzeme olarak girer ve yalnızca içeri yönlü okunur. Bir kayda bağlam ekleyebilirler. Bir rakamın kanıtı asla olmazlar.
Accountable decision episodes
Uzun vade
Kayıtları, bilgi verdikleri karar anına bağlayan yapı. Bugün ürün olarak sunulmuyor.
Nasıl bir araya geliyor
Veriden kayda, kayıttan bilgiye
Agent’lar şirketin dünyasını okur ve her finding’i kanıtıyla kayda geçirir. Company Context bu kayıtlardan damıtılır ve bilgi her insana ihtiyaç duyduğu biçimde ulaşır. Agent’lar okur, doğrular ve kayda geçirir. Müşteri sistemlerine asla yazmazlar.
A
Kurumsal sistemler
Structured data
Bugün canlı
- ERP
- CRM ve satış
- Finans ve muhasebe
Unstructured data
Kısa vade
- Doküman ve sözleşme
Orta vade
- E-posta
- Toplantı ve takvim
Dış dünya
Uzun vade
- İnternet
- Pazar raporları
- Tedarikçiler ve iş ortakları
- Other agents
B
Agent'ların okuduğu dünya
AI Native Era Business World · 7 katman
Agent'ların okuduğu ham dünya: şirketin içi ve dışı.
C
AgenticObjects agent'ları
Okur · doğrular · kayda geçirir
Salt okunur
D
Kayıtlar
Agentic object'ler: her rakamın adresi ve kanıtı olan kalıcı kayıtlar.
Kayıtlar neye dönüşür
Company Context
Orta vade
Yalnızca yayımlanmış kayıtlardan damıtılan kurum hafızası: şirket neyi, ne zaman ve hangi kanıtla bildi.
Actionable insights
Bir insanın kontrol edebileceği, güvenebileceği ve üzerine aksiyon alabileceği içgörü.
Herkese kendi bilgi nesnesi
Aynı kayıt, okurunun ihtiyaç duyduğu biçimde.
E
Bilgi nesneleri
Bugün canlı
- Finding Ne değişti, kanıtıyla
- Recommendation Ne yapılabilir
- Brief Düzenli özet
Kısa vade
- Stories Finding'leri bir anlatıya bağlar
- Investigation Bir sorunun derinine iner
- Perceptive Dashboard Yayımlanmış kayıtlardan beslenir, en son kayıt kadar günceldir
Bilgi nesneleri
Aynı kayıt, her okur için farklı bir biçim.
Bir finding, onun üzerine kurulan recommendation ve ikisini birlikte taşıyan brief, birbirine kanıtlarıyla bağlı üç kayıt tipidir. Her biri dayandığı rakamlarla bağını korur. Sırada Stories, Investigation ve Perceptive Dashboard var; aynı kayıtların üzerine kurulacaklar.
Bugün canlı
Kısa vade
Bugün canlı
İllüstrasyon
Finding · CFO Ajanı · zamanlanmış koşu
01M1B399HJ93R8075A761ESV8N
Net gelir 4 haftalık ortalamasının altında; fark iki ürün grubunda yoğunlaşıyor.
Net revenue last month: ■■■. Its 4-week average: ■■■. Share of the gap in the two product groups: ■■■.
Kanıt revenue_net@last_month · kanıt 3/3 · e1.r1.c0x.w8
Analist ve kontrolör için: ne değişti ve her rakamın okunduğu adres.
Bugün canlı
İllüstrasyon
Recommendation · CFO Ajanı · zamanlanmış koşu
Farkı taşıyan iki ürün grubunda fiyat ve iskonto koşullarını gözden geçirin.
Dayanağı Finding 01M1B399HJ93R8075A761ESV8N: net gelir 4 haftalık ortalamasının altında.
Kanıt revenue_net@last_month · kanıt 3/3 · e1.r1.c0x.w8
Kararın sahibi için: ne yapılabilir, dayandığı finding'e açılarak.
Bugün canlı
İllüstrasyon
Pazartesi Yönetici Brifingi · CFO Ajanı · 08:10 · zamanlanmış
Bu hafta: net gelir 4 haftalık ortalamasının altında, iki ürün grubunda yoğunlaşıyor; bir fiyat gözden geçirmesi öneriliyor.
Kapsam 1 finding ve 1 recommendation; her biri kendi kaydını açar.
Kanıt evidence chain açık · e1.r1.c0x.w8
Yönetici için: hafta birkaç satırda, her satır kanıtına hâlâ bir tık uzaklıkta.
Kısa vade
Stories
Birkaç finding, olanların tek bir anlatımı olarak sıraya konur. Hikâyedeki her adım yine kendi kaydını ve kendi kanıtını açar.
Bugün üründe yok. Aynı kayıtların üzerine, aynı kanıt bağlantılarıyla kuruluyor.
Kısa vade
Investigation
Bir agent tek bir soruyu zamanlanmış bir koşunun gideceğinden daha ileri götürür ve neyi bulduğunu, neyi elediğini kayda geçirir.
Bugün üründe yok. Aynı kayıtların üzerine, aynı kanıt bağlantılarıyla kuruluyor.
Kısa vade
Perceptive Dashboard
Kutucukları yayımlanmış kayıtlardan oluşan bir dashboard: kayıtlar yayımlandıkça güncel kalır ve her kutucuk, arkasındaki finding'i ve kanıtı açar.
Bugün üründe yok. Aynı kayıtların üzerine, aynı kanıt bağlantılarıyla kuruluyor.
Tarihler değil, ufuklar
Bir iş sırası, teslim takvimi değil
Her ufuk bir öncekinin üzerine kurulur. Her yeni katman için kuralımız: ancak üç şey var olduğunda katılır: kanıtı için bir adres, o kanıt eksik olduğunda reddetme kuralı ve yöneticilerinizin belirlediği bir erişim kuralı.
Bugün canlı
- Katman 1: semantic model
- AgenticObjects agent'ları, salt okunur
- Adreslenmiş kanıta bağlı kayıtlar
- Finding, Recommendation, Brief
Durum
YAYINDA
Kısa vade
- Katman 2: data ontology
- Katman 3: company ontology
- Katman 5: unstructured data
- Stories, Investigation, Perceptive Dashboard
Durum
SIRADA
Orta vade
- Katman 4: behavioral data, KVKK/GDPR filtresinden geçerek
- Katman 6: tacit knowledge
- Company Context
Durum
SONRA
Uzun vade
- Katman 7: external knowledge, other agents dahil
- Accountable decision episodes: karar anının dayandığı kayıtlara bağlandığı yapı
Durum
SONRA
Bu sayfa bir yönü anlatır. Bir yeteneği belirli bir tarihte teslim etme taahhüdü değildir.
İşin zaten yürüdüğü yerden başlayın.
Pilot, bugün canlı olanın üzerinde koşar: sizin veri ambarınızda, kabul kriterleri önceden yazılmış olarak. Bu sayfadaki diğer her şey yöndür.
Agent'lar koşularını yürütür; sizin sistemlerinizde hiçbir aksiyon almaz. Geride bıraktıkları şey kayıttır.