On yılı aşkın bir süredir gFM-Business yazılımı Alman ERP pazarında özel bir yere sahiptir: Hantal, bakımı zor bir sisteme değil, hafif, özelleştirilebilir ve görsel olarak modellenmiş FileMaker platformuna dayanmaktadır. Bunun birçok avantajı vardır: gFM-Business bireysel olarak genişletilebilir, Windows, macOS ve iOS üzerinde çalışır ve hem geliştiriciler hem de hırslı uzman kullanıcılar tarafından özelleştirilebilir.
Yapay zekanın (AI) ortaya çıkmasıyla - özellikle ChatGPT gibi sözde dil modelleri aracılığıyla - artık geleneksel otomasyonun çok ötesine geçen yeni fırsatlar ortaya çıkıyor. gFM-Business bu geleceğe aktif olarak hazırlanıyor: sadece verileri yönetmek değil, aynı zamanda bilginin kilidini açmak amacıyla.
ERP'den akıllı destek sistemine
Geleneksel ERP sistemleri müşteri verilerini, faturaları, stok seviyelerini veya projeleri depolar. Birçok şeyi hesaplayabilir, yapılandırabilir ve yönetebilirler. Ancak ne yaptıklarını gerçekten "anlamazlar".
Akıllı bir ERP sistemi tam da bunu yapabilmelidir: kullanıcının ne yapmak istediğini, bilginin neden eksik olduğunu veya bir sürecin nasıl iyileştirilebileceğini anlayabilmelidir. Ve modern yapay zeka araçları bu konuda yardımcı olur. GPT-4 veya Mistral gibi dil modelleri doğal dili anlayabilir ve işleyebilir. Bu, bir kullanıcının şu soruyu sorabileceği anlamına gelir: "Son çeyrekte hangi müşteriler bir önceki yıla göre daha fazla sipariş verdi?" - Asistan sadece bir liste çıkarmakla kalmaz, aynı zamanda bu listeye nasıl ulaştığını da açıklar.
Yerel istihbaratın rolü: Neden sadece bulut değil?
Birçok modern YZ sistemi bulutta çalışır - bu, verilerinizin internet üzerinden sunuculara gönderildiği, orada işlendiği ve sonucun döndürüldüğü anlamına gelir. Bunun avantajları (hesaplama gücü, güncellik) olduğu kadar dezavantajları da vardır:
- Veri koruma: Buluttaki kişisel veriler Avrupa'da özellikle hassas bir konudur.
- BağımlılıkEğer sağlayıcı iflas eder ya da fiyatları artırırsa, sistem durma noktasına gelir.
- Gecikme ve kontrolTepki süresi daha uzun, kontrol daha azdır.
Bu nedenle gFM-Business farklı bir yaklaşım benimsiyor: Yapay zeka, verilerin olduğu yerde gerçekleşmelidir. Yerel olarak, kullanıcının bilgisayarında veya şirket ağında. Bunu başarmak için, dil modelleri yerel olarak installize edilir ve gFM-Business'nin yapılarını işleyebilecek şekilde hazırlanır. Bu teknik olarak zahmetli ancak son derece etkilidir: Yapay zeka sadece "dili" değil, aynı zamanda "içeriği" de tanır.
Müşterilerinizin adlarını, faturalarınızın nasıl yapılandırıldığını ve hangi alanların mevcut olduğunu bilir. Bu nedenle gFM-Business, hem ChatGPT veya Claude gibi bilinen bulut sistemlerini hem de bir fare tıklamasıyla doğrudan gFM-Business'den başlatılabilen yerel dil modellerini destekleyecektir.
gFM yapay zeka asistanı: bir chatbottan daha fazlası
Bu gFM-Business için ne anlama geliyor? Doğrudan kullanıcı arayüzüne entegre edilmiş akıllı bir asistan üzerinde çalışıyoruz. Bu asistan gFM-Business'deki mevcut yardım sisteminin yerini alacak ve:
- Soruları yanıtlar operasyon için ("Nasıl yeni bir müşteri oluşturabilirim?")
- Fonksiyonları açıklar ("Bu alan ne anlama geliyor?")
- Veri analizleri ("Bana en yüksek ihtar seviyesine sahip müşterileri gösterin")
- eylem için tavsiyelerde bulunur ("Bir müşteri ödeme yapmazsa ne yapabilirim?")
- dokümantasyonda arama yapabilir ("Seri faturalar için bir kılavuz var mı?")
Ve en iyisi de şu: Sistem ne kadar uzun süre kullanılırsa o kadar çok şey öğreniyor, çünkü aynı zamanda bir Qdrant vektör veritabanı merkezi bir hafıza olarak. Neyin önemli olduğunu, nerede sorun yaşandığını ve neyin başarılı olduğunu hatırlar. Bu "hafıza" Google gibi bir veri koleksiyonu değil, sizin kontrol ettiğiniz yerel olarak depolanmış bir bilgi yapısıdır.
Excel yerine bilgi grafiği: Yapay zeka yapıları nasıl anlıyor?
Bu gelişme için merkezi bir terim "Bilgi grafiği". Tek tek alanları ("Müşteri adı", "Tutar") ayrı ayrı görmek yerine, grafik bu bilgileri birbirine bağlar:
- Bir müşteri var Faturalar
- Bir fatura atıfta bulunulan bir teklife
- Bir teklif oluşturuldu bir çalışandan
- Bir çalışan içinde çalışır bir departman
Bir bilgi grafiği bu tür ilişkileri tasvir edebilir ve bir yapay zeka sistemi bunlar arasında gezinebilir. Bu, aşağıdaki gibi sorguları mümkün kılar:
- "Hangi projeler artık şirkette olmayan çalışanlar tarafından yönetildi?"
- "Hangi müşteriler şikayetten sonraki 30 gün içinde tekrar sipariş verdi?"
Daha önce yalnızca çok sayıda SQL veya Excel komut dosyası ile yanıtlanabilen sorular artık doğal dilde sorulabilir ve kesin, anlaşılır yanıtlar alınabilir.
[su_posts template="templates/default-loop.php" post_type="docs" taxonomy=10 posts_per_page="4″]
gFM-Business, bilgi grafiği ve yerel yapay zeka ile neler mümkün
gFM-Business'yi yerel bir dil modeli ve grafik tabanlı bir bilgi ağı (örneğin Neo4j aracılığıyla) ile bağlayarak, uygulamada çok sayıda yeni kullanım durumu ortaya çıkmaktadır:
- Bağlam tabanlı müşteri tavsiyesi ve satış desteği
"Son bültenden bu yana hangi müşteriler sipariş vermedi?"
"Önceki satın alımlarına dayanarak hangi müşterilerim X ürünüyle ilgilenebilir?"
"Fiyat artışına olumsuz tepki veren ve bir daha iletişime geçilmemesi gereken son kişi kimdi?" - Otomatik destek ve bilgi veritabanı sorguları
Çalışanlar doğal dilde sorular sorabilir: "Adres mektup birleştirmeyi nasıl oluşturabilirim?", "Modül X hangi dışa aktarma formatlarını destekliyor?" veya "Bir banka içe aktarımını nasıl ayarlayabilirim?" Yapay zeka mevcut belgelere, SSS'lere, video eğitimlerine ve dahili süreç açıklamalarına erişir ve doğru zamanda hedefe yönelik yardım sağlar. - Satış yönetimi ve süreç optimizasyonu
"Hangi teklifler oluşturuldu ancak 30 gün içinde takip edilmedi?"
"Düzenli olarak teslimat gecikmeleri yaşayan müşteriler var mı?"
"Hangi satış süreçleri belirli noktalarda göze çarpan sıklıkta bozuluyor?" - Akıllı ihtar sistemi
Yapay zeka risk modellerini tanıyabilir: "Hangi müşteriler düzenli olarak hatırlatıcıların 3. seviyeye kadar çalışmasına izin veriyor, ancak daha sonra borç tahsilatına teslim edilmeden kısa bir süre önce ödeme yapıyor?" Buna dayanarak, ihtar seviyeleri veya ödeme hedefleri hedefli bir şekilde ayarlanabilir. - Personel ve proje yönetimi
"Hangi projeler bütçeye uyulmasına rağmen çok fazla mesai yapılmasına neden oldu?"
"Son 6 ay içinde müşteri geri bildirimlerinde kimler özellikle iyi dereceler aldı?"
"Birkaç başarılı projede yer almış çalışanlar var mı?" - Bağlamsal zeka ile tarihsel analizler
"Şubat 2023'teki fiyat artışından bu yana sipariş hacimleri nasıl gelişti?"
"Hangi kampanyalar (indirimler, bültenler, etkinlikler) satışlarda ölçülebilir değişikliklere yol açtı?" - Tepki önerileri ve otomatik tavsiyeler
"Müşteri XYZ 3 hatırlatma aldı ve yanıt vermedi. Borç tahsilat mektubu için bir şablon oluşturmak ister misiniz?"
"Şikayet oranı yüksek bir müşteri için bir fiyat teklifi oluşturdunuz. Teslimat için bir kontrol listesini etkinleştirmek ister misiniz?"
Bu tür kullanım durumlarının geleneksel ERP sistemleriyle gerçekleştirilmesi zor veya imkansız olabilir. FileMaker esnekliği, grafik tabanlı bağlamlar (Neo4j) ve yerel bir dil modelinin birleşimi, yeni bir süreç zekası boyutu yaratır.
Bu, şirketler için somut olarak ne anlama geliyor?
Küçük ve orta ölçekli işletmeler için bu gelişme şu anlama gelmektedir
- Daha fazla bağımsızlıkAsistan yardımcı olduğu için daha az desteğe ihtiyaç duyarsınız.
- Daha hızlı alışmaYeni çalışanlar yollarını daha çabuk bulurlar.
- Daha iyi kararlarAnalizler ve tavsiyeler hemen kullanılabilir.
- Veri koruma ve kontrolHer şey şirket içinde kalır, bulut zorunluluğu yoktur.
- Gelecekteki güvenlikYazılım şirketle birlikte gelişir.
Hem de devasa bir BT aygıtına ihtiyaç duymadan. Bu, özellikle küçük şirketler için gerçek bir rekabet avantajıdır.
Riskler ve zorluklar
Potansiyel ne kadar büyük olsa da, engeller de var:
- Teknik odakYerel yapay zeka iyi bir donanıma ihtiyaç duyar (RAM, CPU, muhtemelen GPU)
- Veri kalitesi: Temiz olmayan verileri muhafaza ederseniz, kötü cevaplar da alırsınız
- KabullenmeÇalışanlar sisteme güvenmelidir, aksi takdirde sistem göz ardı edilir
- BakımModeller güncellenmeli, kaydedilmeli ve test edilmelidir
Ancak bu riskler, şu anda gFM-Business tarafından sürdürülmekte olan gibi iyi düşünülmüş bir konseptle en aza indirilebilir. Amaç, aşırı güçlü bir süper bilgisayar değil, insanların yerini alan değil, onlara hizmet eden akıllı bir asistan.
gFM-Business 9 devam ediyor, Ekim ayından itibaren yeni satış yapısı
Şu anda yoğun bir çalışma yürütülüyor yaklaşan sürüm 9 gFM-Business'nin ilk sürümüdür. Bu yeni ana sürüm, özellikle yerel dil modellerine bağlantı ve Neo4j ile dinamik, grafik tabanlı şirket bilgisinin geliştirilmesi gibi açıklanan yapay zeka ve otomasyon işlevlerinin çoğunu ilk kez tam olarak entegre edecektir. 2026 yılının başlarında piyasaya sürülmesi bekleniyor.
Şimdi katılan herkes sadece cazip koşulları güvence altına almakla kalmıyor, aynı zamanda bir sonraki nesle sürekli bir yükseltme yolu ve böylece Almanca konuşulan dünyadaki belki de en esnek yapay zeka destekli ERP çözümüne erken erişim sağlıyor.
Görünüm: ERP daha teknik değil, daha insani hale geliyor
Bu gelişmeyi sonuna kadar düşünürsek, ERP yazılımının daha insani hale geldiğini söyleyebiliriz. Dile yanıt veriyor, bağlamsal düşünüyor, ilişkileri açıklıyor, öğreniyor ve kararları destekliyor. Ve bir platform olarak FileMaker buna ideal olarak uygundur: görsel yapısı, açık mimarisi, güçlü topluluğu ve verileri, düzenleri ve mantığı tek bir ortamda birbirine bağlama yeteneği sayesinde.
Bugün başlamak istiyorsanız, en başından itibaren birlikte düşünme fırsatına sahipsiniz: verileri düzgün bir şekilde muhafaza edin, süreçleri belgeleyin, yapıları adlandırın, soruları formüle edin. Çünkü sonuçta yarının ERP sistemi artık sadece bir program olmayacak. Kulakları, aklı ve hafızası olan bir ortak olacak. Ve gFM-Business bu değişime öncülük etme yolunda ilerliyor.
Sıkça sorulan sorular
- gFM-Business tam olarak nedir ve diğer ERP sistemlerinden farkı nedir?
gFM-Business, FileMaker platformunu temel alan modüler bir ERP yazılımıdır. Geleneksel ERP sistemlerinin aksine, tamamen özelleştirilebilir, platformlar arasında (macOS, Windows, iOS) çalışır ve büyük bir BT departmanı olmayan küçük şirketler tarafından da çalıştırılabilir. FileMaker ile görsel geliştirme sayesinde, özellikle hızlı bir şekilde genişletilebilir ve artık modern yapay zeka entegrasyonuna da açıktır. - FileMaker neden yapay zeka ve ERP için uygun bir platform?
FileMaker veritabanı, kullanıcı arayüzü ve iş mantığını tek bir geliştirme ortamında birleştirir. Bu, harici arayüzler veya ek araçlar kullanmak zorunda kalmadan yapay zeka işlevlerini doğrudan formlara, değerlendirmelere ve diyaloglara entegre etmeyi mümkün kılar. Bu yakın entegrasyon, yapay zeka kullanımı için büyük bir avantajdır. - Dil modeli nedir ve neden yerel olarak çalıştırılmalıdır?
GPT-4 gibi bir dil modeli, doğal dili anlayan ve işleyen bir yapay zekadır. Böyle bir model yerel olarak, yani doğrudan şirket bilgisayarında veya sunucusunda çalışırsa, tüm veriler şirket içinde kalır. Bu, özellikle harici bulut hizmetlerine bağımlı olmak istemeyen şirketler için veri koruma, bağımsızlık ve performans açısından belirleyici bir avantajdır. - "Bilgi grafiği" nedir ve ne işe yarar?
Bir bilgi grafiği verileri doğrusal olarak (bir tablo gibi) değil, anlamlar ve ilişkiler ağı olarak birbirine bağlar. Örneğin gFM-Business'de bu, hangi müşterilerin hangi projelerle, çalışanlarla, belgelerle veya ürünlerle bağlantılı olduğunu görmeyi mümkün kılar. Yapay zeka sadece tek tek alanları değil, ilişkileri de anladığı için çok daha kesin yanıtlar verebilir. - gFM-Business'deki yeni yapay zeka entegrasyonu ile hangi özel avantajlara sahibim?
Sistemle doğal dilde iletişim kurabilir, bağlamla ilgili yardım, akıllı analizler, otomatik öneriler ve uyarlanabilir asistanlar alabilirsiniz. Yazılım kendi kendine düşünür - genel internet bilgisine değil, gerçek şirket verilerinize dayanır. - Verilerimin yapay zeka tarafından "sızdırılmasından" korkmalı mıyım?
Hayır. gFM-Business'nin yapay zeka entegrasyonu yerel bir yaklaşıma dayanmaktadır. Bu, dil modelinin kendi bilgisayarınızda veya sunucunuzda çalıştığı anlamına gelir. Otomatik bulut erişimi, üçüncü taraflara veri aktarımı ve gizli yükleme yoktur - her şey sistemde ve sizin kontrolünüz altında kalır. - Yerel yapay zekayı kullanmak için hangi teknik gereksinimlere ihtiyacım var?
En az 16 GB RAM'e sahip modern bir bilgisayar basit YZ işlevleri için yeterlidir. Daha sofistike dil modelleri veya karmaşık bilgi grafikleri için ek bilgi işlem gücü (örneğin iyi bir GPU) faydalı olabilir. Ancak, orta düzey donanımlarda bile sağlam performans sağlamak için çalışıyoruz. - Yapay zeka mevcut gFM-Business sistemlerine otomatik olarak entegre edilecek mi?
Hayır. Yapay zeka entegrasyonu, 2026'nın başlarında yayınlanması planlanan 9. sürümün bir parçasıdır. Ancak, şu anda mevcut bir sürümle çalışan herkes sorunsuz bir geçiş yolunu dört gözle bekleyebilir. Erken satın alanlar ayrıca daha uygun koşullardan ve devam eden geliştirmelerden yararlanmaktadır. - Yapay zeka yerel olarak çalıştığında gerçekte nasıl "öğreniyor"?
Yapay zeka, şirketinizde hangi veri yapılarının, süreçlerin ve modellerin sıklıkla meydana geldiğini analiz eder. Bu bilgi yerel olarak "bilgi grafiği" olarak depolanır. Sonuç, şirketinizin zaman içinde daha iyi hale gelen dahili bir modelidir - dışarıya herhangi bir veri gönderilmesine gerek kalmadan. - Daha küçük şirketler de bu yapay zeka işlevlerini iyi bir şekilde kullanabilir mi?
Evet, özellikle de öyle! Özellikle küçük ekipler genellikle eğitim, analiz veya dokümantasyon için zaman bulamazlar. Örneğin, bir teklifin nasıl doğru bir şekilde oluşturulacağını veya bir ihtar işleminin nasıl başlatılacağını gösteren akıllı bir asistan, muazzam miktarda zaman kazandırır ve tipik hataları önler. FileMaker ile giriş engeli oldukça düşüktür. - gFM-Business ürününün şu anki fiyatı nedir ve eski fiyatı ne kadar süreyle geçerli olacak?
gFM-Business, 30 Eylül 2025 tarihine kadar mevcut gofilemaker online mağazasından bilinen fiyatlarla satın alınabilir. 1 Ekim 2025 tarihinden itibaren yazılım, revize edilmiş koşullara sahip yeni bir satış yapısı üzerinden sunulacaktır. Şimdi satın alanlar mevcut müşteri koşullarından yararlanacaktır. - Yapay zeka için kendi istemlerinizi veya komutlarınızı tanımlamak mümkün olacak mı?
Evet, planlanan 9. sürümde kendi sorgularınızı, iş akışlarınızı ve sesli komutlarınızı hem metin istemi olarak hem de görsel yardım işlevleri aracılığıyla saklamak mümkün olmalıdır. Bu, her şirketin programlama yapmadan yapay zekayı özelleştirebileceği anlamına gelir. - Neo4j bu sistemde nasıl bir rol oynuyor?
Neo4j, veri setleri arasındaki karmaşık ilişkileri haritalamak için mükemmel olan profesyonel bir grafik veritabanıdır. gFM-Business'de, yapay zeka için bir bilgi tabanı olarak kullanılır: Müşteriler, siparişler, ürünler, iletişim, hizmet vakaları - tüm bunlar yapay zekanın kullanabileceği dinamik bir ilişkiler ağında yakalanır. - Yeni AI işlevlerinin bir test seçeneği veya demo sürümü var mı?
Yapay zeka işlevlerine sahip Sürüm 9 şu anda (Eylül 2025 itibariyle) hala geliştirilme aşamasındadır. Bununla birlikte, 2026'nın başından itibaren açık bir test aşaması ve muhtemelen eşlik eden bir web semineri serisi olacaktır. İlgilenen taraflar, bir deneme sürümünü indirerek gofilemaker bülteni aracılığıyla veya erişim sağlamak için web sitesi aracılığıyla erken kayıt yaptırabilirler.