Türkiye Yapay Zeka Platformu
20.000'i aşkın kişiye ulaşan ağıyla Türkiye'deki yapay zeka paydaşlarını en geniş ölçekte bir araya getiren yapıdır. KOBİ'lerden büyük işletmelere kadar uzanan dönüşüm projeleriyle sektörel derinliği ve erişim kapasitesi oldukça yüksektir.
- Geniş paydaş ağı (100+ STK)
- Sektörel dikey çalışma grupları
- Uygulamalı dönüşüm projeleri

Türkiye Yapay Zeka Platformu, akademik tasarım denetiminde 52/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (99) ve görsel kararlılık (92); görece geliştirilebilir alanları marka kimliği (35) ve içerik (45).
Türkiye Yapay Zeka Platformu, tarafından tasarlanan bu Açık Kaynak AI platformu olarak 52/100 skorla "Gelişime Açık" kategorisinde yer almaktadır. kullanıcıların bakış açısından genel kullanıcı deneyimini kısıtlayan çeşitli tasarım kararları gözlemlenmiştir. Hasler-Süsstrunk renk metriği alt sınırlarda seyrederken Fitts Yasası etkileşim verimliliği yetersiz bulunmuştur; hedefli bir UX dönüşümüyle önemli kazanımlar elde edilebilir.
Tasarım Denetimi
Hasler-Süsstrunk renk teorisi, Gestalt ilkeleri ve Fitts Yasası ile hesaplamalı analiz.
Mavi güvenilirlik, otorite ve sakinliği kodlar. B2B ve kurumsal kimlikte dünya genelinde en yaygın tercih edilen tonlamadır; bilinçsiz güven oluşturma gücü yüksektir. (Birren, 1969)
WordPress CMS üzerine kurulu. Plugin ve tema ekosistemiyle geliştirilmiş.
"Dengeli soğuk tonlar profesyonellik ve güvenilirlik mesajı iletiyor; kurumsal algı başarılı."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Açık Kaynak AI
Türkiye Yapay Zeka Platformu bu kategoride 3 puan üzerinde — sektör ortalaması 49/100. En iyi %57 dilimindedir.
Benzer Skorlu Siteler
Ölçüm ortamı hakkında: Teknik performans için öncelik CrUX (Chrome User Experience Report — gerçek kullanıcıların canlı saha verisi); CrUX verisi yoksa Lighthouse(kontrollü lab/test ortamı) kullanılır. Bu iki ortam farklı koşullarda ölçtüğü için bazı metrikler birbirinden ayrışabilir — örneğin sunucu yanıtı (TTFB) lab'da hızlı görünürken, gerçek kullanıcıların içerik boyaması (LCP) ağ ve cihaz koşulları nedeniyle daha yavaş çıkabilir. Her iki değer de doğrudur; yalnızca farklı pencerelerden bakar.

