Proje İçeriği

Boyner, 130'u aşkın mağazası, IT organizaysonuyla 24 çevik ekibi ve 9 direktörlüğüyle Türkiye'nin önde gelen omnichannel moda perakendecisidir. 2024 sonunda önümüzde net bir sorun vardı: dijital ve yapay zekâ yatırımlarının kurumu nereye taşıdığını objektif olarak ölçemiyorduk. Her direktörlük kendi önceliğini savunuyor, yatırım kararları sezgiyle alınıyor, yapay zekâ projeleri hazırlık kontrolünden geçmeden bütçe için yarışıyordu. Piyasadaki hazır olgunluk çerçeveleri (ITScore, McKinsey DMI, Capgemini DMI) yapay zekâyı dijitalin alt başlığı olarak ele alıyor, perakendeye özgü KPI içermiyor ve canlı sistemlerden kopuk, danışman anlık görüntüsü üretiyordu.

Bu boşluğu kapatmak için DAIMI'yi (Digital and AI Maturity Index — Dijital ve Yapay Zekâ Olgunluk Endeksi) tamamen kurum içinde geliştirdik ve dönüşümün işletim modeli hâline getirdik. DAIMI dört katmandan oluşur:

• Ölçüm katmanı: Müşteri, Operasyon, İnovasyon, İnsan, Yönetişim ve Teknoloji olmak üzere 6 boyut; her boyutun altında 1–5 ölçekli kalibre rubriklerle puanlanan 120'den fazla alt kriter. Dijital olgunluk (DMI) ve yapay zekâ olgunluğu (AIMI) ayrı ölçülür; DAIMI = 0,80 × DMI + 0,20 × AIMI.
• Veri katmanı: Her KPI canlı bir kaynak sisteme bağlıdır — Jira (portföy ve sprint), GitLab (kod kalitesi ve güvenlik), ServiceCore (talep hattı), ITAM, İK öğrenme platformu, Insider (müşteri analitiği) ve Baymard (UX benchmark). Skor, danışman görüşü değil, sistem verisiyle oluşur ve her çeyrek 18 sektörle kıyaslanır.
• Teslimat katmanı: Dönüşüm projelendirilerek iş + BT'den oluşan 24 çapraz fonksiyonlu çevik poda dağıtıldı. 9 direktörlük OKR'ı ve 239 bireysel KR, doğrudan DAIMI boyutlarındaki açıklara bağlandı. Her ekip DGP (Dijital Yönetişim Platformu) üzerinde KPI, strateji, sprint ve proje portföyünü tek ekranda görür.
• Yönetişim katmanı: Fikirden canlıya zinciri 'Talepten Canlıya Yönetişim Hattı' üzerinden yönetilir. Yapay zekâ ajanları risk sınıflı Zone modeliyle (Zone-1 kişisel, Zone-2 takım, Zone-3 kurumsal) devreye alınır; her AI girişimi fonlanmadan önce AIMI olgunluk kapısından geçer. Her çeyrek tek bir atölyede portföy DAIMI açıklarına göre yeniden önceliklendirilir.

Sonuç, kapalı bir döngüdür: açığı tespit et → portföyü yeniden önceliklendir → çevik sprintlerle teslim et → sonucu ölç → skoru güncelle. Dönüşüm bir proje olmaktan çıkmış, ölçülen ve her çeyrek kendini düzelten bir işletim modeline dönüşmüştür.

Projenin Amacı

Her ikisi de.

İyileştirilen süreç: Dijital ve yapay zekâ yatırım kararlarının alınma biçimi. Önceden direktörlükler arası haftalarca süren tartışmalarla ve sezgiyle verilen önceliklendirme kararları, artık tek bir DAIMI skoru etrafında, çeyrekte bir atölyede ve veriyle alınıyor. Yapay zekâ projeleri hazırlık kontrolü olmadan canlıya çıkamıyor; hata katsayısı bu kapıyla daraltıldı.

Yaratılan yeni hizmetler: DAIMI ölçüm platformu ve DGP, kurum içinde daha önce olmayan bir yönetişim hizmeti sunuyor: 24 ekip kendi performansını gerçek zamanlı görüp aksiyon alıyor, yeni yöneticiler dönüşüm önceliklerini günler içinde kavrıyor. Bu omurganın üzerinde Boyner GPT'nin low-code/no-code altyapısı teknik uzmanlığı olmayan ekiplerin yapay zekâ destekli uygulama geliştirmesini, Zone bazlı ajan yönetişimi ise her ekibin kendi AI ajanını güvenle devreye almasını mümkün kılıyor.

Proje içindeki en büyük inovasyon nedir? (yeni bir teknoloji veya var olan teknolojinin farklı kullanımı gibi. IOT, M2M, AI vb.)

En büyük inovasyon, dijital dönüşümün ölçülebilir ve kendini düzelten bir işletim modeline dönüştürülmesidir. Bunu üç özgün tasarım kararı sağladı:

• Yapay zekâ olgunluğunun ayrı boyut olarak ölçülmesi. DAIMI, perakende sektöründe kurum içi geliştirilmiş ve AI olgunluğunu (AIMI) dijital olgunluğun (DMI) alt başlığı değil, ağırlıklı ayrı bir boyut olarak ele alan ilk çerçevedir. Bu ayrım, 'dijital olarak olgun ama AI'ya hazır değil' durumunu görünür kılar ve AI-öncelikli yatırımı sezgiden çıkarır.
• Canlı sistemlere bağlı olgunluk. Hazır çerçeveler anket ve mülakatla yılda bir anlık görüntü üretir. DAIMI'de 120+ KPI'nın kaynağı Jira, GitLab, ServiceCore, Insider gibi işletme sistemleridir; olgunluk gerçek zamanlı denetlenebilir hâle gelir.
• Ölçümün teslimata bağlanması. Hazır endeksler ölçümde durur. DAIMI, 24 podluk çevik işletim modeli ve AIMI olgunluk kapısıyla her boyut açığını sprint backlog'una, her AI girişimini hazırlık kontrolüne bağlar. Ölçüm ile teslimat arasındaki kopukluk ortadan kalkar.

Yapay zekâ bu tasarımın hem ölçülen nesnesi hem de aracıdır: AIMI boyutu AI olgunluğunu puanlar; Zone modeliyle yönetilen ajan ailesi ve Boyner GPT (47.000'i aşkın kurum içi kullanım) puanı yükselten yetkinliği sahada üretir.

Proje kurum içindeki hangi bölüme fayda sağlamıştır?(satış, pazarlama, finans, İK, IT, Üretim, Planlama, Satın alma, Lojistik Müşteri İlişkileri gibi)

DAIMI'nin tasarım amacı tek bir bölüme değil, dönüşümün tamamına ortak bir ölçek vermektir. Fayda gören birimler: • Üst yönetim ve 9 direktörlük: Yatırım kararı tek skora dayanıyor; direktörlükler arası öncelik tartışması çeyreklik atölyeye indi. • Bilgi Teknolojileri ve 24 çevik pod: Her ekip kendi DAIMI alt kriterlerini sprint çıktısı olarak sahipleniyor; DGP'de performansını gerçek zamanlı görüyor. Teknoloji boyutu KPI'ları GitLab ve Jira'dan otomatik beslendiği için raporlama yükü kalktı. • Yapay zekâ ekibi ve AI Governance Board: AIMI kapısı ve Zone modeli sayesinde ajanlar risk sınıfına göre devreye alınıyor; merkezi ekip darboğaz olmaktan çıktı. • İnsan ve Kültür: İnsan boyutu KPI'ları öğrenme platformuna bağlı; AI eğitimleri ve liderlik programları ölçülebilir olgunluk hedefine dönüştü. Yeni yöneticiler dönüşüm önceliklerini günler içinde kavrıyor. • E-ticaret, mağazacılık ve CRM: Müşteri boyutu Insider ve Baymard verisiyle ölçüldüğü için müşteri deneyimi yatırımları dijital olgunluk açığına göre önceliklendiriliyor. • Finans ve strateji: Bütçe döngüsü DAIMI açıklarıyla hizalandı; yatırımın olgunluğa etkisi çeyreklik olarak izleniyor.

Projenin hayata geçirilmesi konusunda üst yönetimin desteğini tam olarak alabildiniz mi?

Evet, en üst düzeyde. Program doğrudan CTO'nun sponsorluğunda başlatıldı ve şirketin stratejik öncelikleri arasında konumlandırıldı. Bu işi sahiplenmek üzere Dijital Dönüşüm ve Governance Müdürlüğü organizasyonel olarak kuruldu; DAIMI'nin tasarımı, ölçümü ve çeyreklik döngüsü bu müdürlük tarafından yürütülmektedir. Destek onay düzeyinde kalmadı. Üst yönetim, yapay zekâyı destekleyici bir araç değil iş yapış biçiminin DNA'sı olarak konumlandırdı ve DAIMI'yi bu vizyonun ölçüm aracı olarak benimsedi. Direktörlük OKR'larının DAIMI boyutlarına bağlanması genel müdür yardımcılarının kendi alanlarındaki açıkları sahiplenmesiyle mümkün oldu; çeyreklik önceliklendirme atölyeleri üst yönetimin katılımıyla yapılıyor. 120 kişilik AI hackathonu ve Dönüşüm Zirvesi ile dönüşüm önceliği şirket geneline taşındı. Bu sahiplenmenin somut sonucu, DAIMI'nin bir BT projesi olarak değil, Boyner'in dijital ve yapay zekâ yatırımlarını yöneten kurumsal işletim modeli olarak kalıcı hâle gelmesidir.

Proje sonunda ortaya çıkan sonuçları analiz edebildiniz mi? Rakamsal verilerle ifade eder misiniz?(ROI, maliyetlerde yüzdesel azalma, üretim süresinde azalma, hata payının düşmesi vs.)

Evet. DAIMI'nin doğası gereği sonuçlar çeyreklik olarak ölçülmekte ve 18 sektörle kıyaslanmaktadır. Projeye ait ölçülen çıktılar:

• Olgunluk skoru 2024–2026 arasında 2,10'dan 3,05'e yükseldi (5 üzerinden); Boyner 18 sektör arasında 3. sıraya çıktı (perakende ortalaması 2,93).
• Direktörlükler arası portföy önceliklendirmesi, haftalar süren tartışmadan çeyrekte tek bir atölyeye indi; 9 direktörlük tek skor etrafında hizalandı.
• 239 bireysel KR ve 9 direktörlük OKR'ı DAIMI boyutlarına bağlandı; dönüşüm hedefleri ilk kez uçtan uca izlenebilir hâle geldi.
• Yapay zekâ girişimleri fonlanmadan önce AIMI olgunluk kapısından geçiyor; hazırlıksız canlıya çıkış riski yapısal olarak kapatıldı.
• Teknoloji boyutunda, DAIMI ile önceliklendirilen modernizasyon programıyla monolitten mikroservise geçiş %90'a ulaştı; teknoloji ekibi 2022'de 94 kişiden 2026'da 200'ü aşan çevik yapıya büyüdü.
• Boyner GPT 47.000'i aşkın kullanıma ulaştı; Zone modeliyle yönetilen AI ajan kataloğu büyümeye devam ediyor.
• Modelin yönetişim omurgası olan 'Talepten Canlıya Yönetişim Hattı', IDC Türkiye CIO Excellence Awards 2026'da En İyi Değişim Yönetimi Projesi birinciliği ile dış doğrulama aldı.

DAIMI ile önceliklendirilen portföy projeleri (mağaza içi kişiselleştirme, pazaryeri, içerik üretici platformu, bulut optimizasyonu) ayrıca kendi iş sonuçlarını üretmiştir; bu sonuçlar ilgili proje başvurularında ayrıca sunulmaktadır.

Projenizde şirket içinden kaç kişi aktif olarak görev almıştır? Ekip birimleri hakkında kısaca bilgi verir misiniz?

Çekirdek ekip — Dijital Dönüşüm ve Governance Müdürlüğü (AI ekibi dahil): 12 kişi. DAIMI çerçevesinin tasarımı, rubriklerin kalibrasyonu, 18 sektör benchmark veri setinin oluşturulması, DAIMI/DGP platformlarının kurum içi geliştirilmesi (React 18, .NET 8, PostgreSQL, Azure), kaynak sistem entegrasyonları, çeyreklik ölçüm ve önceliklendirme atölyelerinin yürütülmesi. Yapay zekâ ekibi ve AI Governance Board: AIMI boyutunun tasarımı, Zone modeli, ajan kataloğu ve olgunluk kapısının işletilmesi. Uygulayıcı yapı — 24 çapraz fonksiyonlu çevik pod: 200'ü aşkın teknoloji çalışanı ve iş birimi temsilcileri; DAIMI alt kriterlerini sprint çıktısı olarak sahiplenen ekipler. Sahiplenen yönetim: 9 direktörlük yöneticisi (OKR sahipleri) ve CTO.

Projenizde (varsa)işbirliği kurduğunuz veya destek aldığınız bilişim şirketlerini belirtiniz.

DAIMI'nin fikri mülkiyeti — KPI rubrikleri, 18 sektörlük benchmark veri seti, 5 seviyeli olgunluk ölçeği (Başlangıç → AI-First), yönetişim mantığı ve çevik işletim modeli tasarımı — tamamen Boyner'e aittir ve kurum içinde geliştirilmiştir. Dış danışmanlık kullanılmamıştır. Altyapı ve veri kaynağı düzeyinde çalışılan teknoloji sağlayıcıları: • Microsoft Azure (AKS, Azure AI Foundry, Azure OpenAI) — platform barındırma ve kurumsal AI altyapısı; Microsoft Türkiye ve EMEA AI Global Black Belt ekipleriyle iş birliği • GitLab — CI/CD ve güvenlik skor kartı verisi • Atlassian Jira — portföy ve sprint verisi • ServiceCore — ITSM talep hattı verisi • Insider — müşteri analitiği verisi • Baymard Institute — UX benchmark verisi • Microsoft Power BI / Dataverse — raporlama • Oracle — Exadata veri altyapısı

Proje sırasında kullandığınız ve spesifik önemi olan markaları (varsa) belirtiniz. (Yazılım veya donanım markaları)

Marka / Teknoloji: Microsoft Azure (AKS, Azure AI Foundry, Azure OpenAI). Kullanım Amacı: DAIMI platformunun barındırılması, AI ajanlarının ve Boyner GPT'nin çalışma ortamı. Katkı Alanı: Bulut altyapısı, ölçeklenebilirlik, kurumsal AI. Marka / Teknoloji: .NET 8 + EF Core + PostgreSQL. Kullanım Amacı: DAIMI ve DGP arka uç ve veri katmanı. Katkı Alanı: Kurum içi geliştirme, performans. Marka / TeknolojiReact 18 + TypeScript + Vite + Tailwind. Kullanım Amacı: DAIMI/DGP kullanıcı arayüzü. Katkı Alanı: Tek ekran yönetişim deneyimi. Marka / Teknoloji: GitLab. Kullanım Amacı: CI/CD, kod kalitesi ve güvenlik skor kartı (Teknoloji boyutu KPI kaynağı). Katkı Alanı: DevOps standardizasyonu. Marka / Teknoloji: Atlassian Jira. Kullanım Amacı: Portföy, sprint ve KR takibi (Operasyon boyutu KPI kaynağı). Katkı Alanı: Çevik teslimat görünürlüğü. Marka / Teknoloji: ServiceCore. Kullanım Amacı: ITSM talep hattı verisi (Yönetişim boyutu KPI kaynağı). Katkı Alanı: Talepten canlıya ölçüm. Marka / Teknoloji: Insider. Kullanım Amacı: Müşteri analitiği (Müşteri boyutu KPI kaynağı). Katkı Alanı: Müşteri deneyimi olgunluğu. Marka / Teknoloji: Baymard Institute. Kullanım Amacı: UX benchmark verisi. Katkı Alanı: Dış kıyaslama. Marka / Teknoloji: Microsoft Power BI / Dataverse. Kullanım Amacı: Yönetim raporlaması ve veri modeli. Katkı Alanı: Karar destek. Marka / Teknoloji: Oracle Exadata. Kullanım Amacı: Kurumsal veri kaynağı. Katkı Alanı: Veri entegrasyonu.