Müşteri Hizmetlerinde En İyi Yapay Zeka Ajanlarını Karşılaştırdık

Yapay zeka ajanları, büyük dil modelleriyle desteklenen (LLM'ler), müşteri sorgularına doğal dilde yanıt verebilir, bağlamı yorumlayabilir ve insan benzeri yanıtlar üretebilir. Bu ajanlar, bilgi tabanları gibi kaynaklardan büyük hacimli bilgileri işleyebilir ve sentezleyebilir.

Müşteri hizmetleri için dört yapay zeka ajanını derledik: Tidio Lyro, Microsoft Azure AI Chatbot, IBM Watsonx Assistant ve Intercom Fin. Aşağıda bulgularımız ve bilinmeye değer daha geniş bir araç listesi yer alıyor.

Bu dört ajanı, hayali bir şirketin müşteri hizmetleri ajanını temel alan bir benchmark oluşturarak karşılaştırdık. Metodolojinin ayrıntıları aşağıdadır.

Benchmark'ımızın temel bulgularına dayanarak şunları öneriyoruz:

Başlıca önerilerimiz

Veri güvenliği bir öncelikse Tidio'yu tercih edin. Belirli bir müşterinin iadesi oturum bağlamı olmadan sorulduğunda Tidio, sohbette kişisel ayrıntıları okumak yerine kullanıcıyı hesabına yönlendirdi. Diğer araçların hiçbiri bunu varsayılan olarak yapmadı.

Azure herkese açık veriler için iyi çalışır. Kutudan çıktığı haliyle Azure, soruları doğru yanıtladı ancak kimlik doğrulaması gerekmeksizin isteyen herkese müşteriye özgü bilgileri verdi. Kilitlenebilir ancak bu ciddi geliştirici çalışması gerektirir. Hassas olmayan içerik (herkese açık SSS, ürün dokümanları) üzerine geliştirme yapıyorsanız sağlam bir temeldir.

Müşteri hizmetlerinde yapay zeka ajanlarının önde gelen örnekleri

Tidio Lyro

Genel amaçlı bir chatbot oluşturmak yerine Tidio Lyro bilinçli ödünler verdi: Lyro, kurumsal altyapı için değil, e-ticaret ve KOBİ destekleri için özel olarak tasarlanmıştır. Anthropic'in Claude modeliyle birlikte Tidio'nun kendi modelleri üzerinde çalışır ve yanıtları şablon gibi değil, okunabilir ve bağlamsal olarak temellendirilmiştir.

Temel kullanım senaryoları için kurulum beş dakikadan az sürer. Analitik paneli; çözüm oranlarını, görüşme hacmini ve devir tetikleyicilerini göstererek ekiplerin bilgi tabanlarındaki boşlukları hızla belirlemesine yardımcı olur. Ayrıca, çevrilmiş içerik sağlamanıza gerek kalmadan çok dilli sorguları da yönetir.

Dikkat edilmesi gereken iki sınırlama: ücretsiz katmanı yalnızca 50 görüşmeyi kapsıyor ve platform, uyumluluk gereksinimlerinin daha katı olduğu tıbbi veya finansal kullanım senaryoları için henüz ayarlanmadı.

Lyro AI Agent planı artık 50 görüşme için aylık $39'dan başlıyor ve fiyatlandırma hacimle birlikte ölçekleniyor. Görüşme başına $0,50 ücret hâlâ görüşme başına sayfada listeleniyor, ancak plan yapısı önemli ölçüdeğişti: Lyro, temel Tidio planlarından ayrı olarak faturalandırılıyor ve genellikle toplam maliyetleri ikiye katlıyor.¹

Microsoft Azure AI Chatbot

Azure'un chatbot çözümü, bitmiş bir üründen çok bir inşaat kiti gibidir. Temel bir SSS yanıtlayıcısından ses tanıma, görüntü işleme ve geri getirme destekli üretim içeren çok modlu bir asistana kadar her şeyi oluşturabilirsiniz; ancak bu inşaatın çoğunu kendiniz yaparsınız. Bot Framework SDK'yı bilen geliştiricilere sahip olmayan ekipler erkenden duvara çarpabilir.

Fiyatlandırma modeli bunu yansıtır: kullanıcı başına lisans yoktur; yalnızca Bot Service trafiği, OpenAI token'ları ve Cognitive Search sorguları için tüketim maliyetleri vardır. Bu, ölçekte daha ucuz olabilir ancak token kullanımı aniden artarsa ve bütçe uyarıları ayarlamadıysanız maliyetler hızla yükselebilir.

Azure'un gerçekten öne çıktığı nokta kanal kapsamıdır. Bir kez dağıtın; botunuz Teams, Slack, web, mobil ve Facebook Messenger'da kullanılabilir. SharePoint entegrasyonu ayrıca botun, Microsoft Copilot'un çalışma biçimine benzer şekilde, dahili belgelere dayanarak soruları yanıtlamasını sağlar.

Veri güvenliği açığı dikkate değer: Azure'un temel sürümü, müşteri verilerinin sohbet yanıtlarında görünmesini kısıtlamaz. Aşağıdaki benchmark örneğinde Azure, oturum açmamış bir kullanıcıya iade ayrıntılarını ve sipariş bilgilerini verdi. Hassas veriler üzerinde dağıtım yapıyorsanız lansmandan önce ciddi bir fine-tuning planlayın.

IBM Watsonx Assistant

Watsonx Assistant, mevcut çağrı merkezi altyapısına sahip olan ve bu sistemleri değiştirmek yerine onlarla entegre olan bir yapay zeka katmanına ihtiyaç duyan büyük kuruluşlar için geliştirilmiştir.

İnsana devir mantığı çoğu rakibinden daha olgundur: bot bir sorunu çözemediğinde, müşterinin kendini tekrarlamasını gerektirmeden canlı bir temsilciye devreder.

Kullanıcı raporlarından bilinen iki sınırlama: gerçek zamanlı akış olmadan 15–20 saniyelik yanıt süreleri ve çok turlu görüşmelerde ifadeleri tekrar etme eğilimi. İkisi de dahili veya düşük hacimli dağıtımlar için engel değildir; ancak yüksek trafikli tüketici bağlamlarında önemlidir.

Intercom'un Fin'i

Fin, destek taleplerinin uzun kuyruğunu iyi yönetir; bir destek ekibinin zamanını tüketen türde, tekrarlayan ve politika temelli soruları ele alır. Yanıtları birden fazla kaynaktan aynı anda çeker ve genel bir üsluba düşmek yerine ses tonunu ekibinizin üslubuna uyacak şekilde ayarlar.

Kurulum gerçekten basittir ve standart dağıtımlar için teknik beceri gerektirmez. Özel eylemler (harici sistemlere bağlanma) isteğe bağlı eklentilerdir.

Fiyatlandırma ana sürtünme noktasıdır. Çözülen görüşme başına $0,99 olduğunda, yapay zeka daha fazla hacmi ele aldıkça maliyetler hızla artar; bu da isteyeceğiniz maliyet eğrisinin tam tersidir. Intercom AI Agent uygulaması gibi üçüncü taraf entegrasyonlar, görüşme başına $0,10 karşılığında benzer işlevler sunar; bütçe endişe konusuysa değerlendirilmeye değerdir.

Müşteri hizmetlerinde yapay zeka ajanlarının diğer örnekleri

Kore.AI Agent

Kore.ai'nin Agent'ı, iş akışlarını otomatikleştirip gerçek zamanlı rehberlik sunarak üretken yapay zekayla temsilci verimliliğini artırır:

• Bir sonraki en iyi eylem önerileri, etkileşimleri ve sonuçları iyileştirmek için.
• Gerçek zamanlı uyarlanabilir koçluk, destek temsilcisinin performansını artırmak için.
• Rehberli playbook'lar, temsilcilerin uyumlu hizmet için en iyi uygulamaları izlemesini desteklemek için.

Artılar:

• Platform, botları yapılandırmak için minimum düzeyde NLP ve LLM bilgisi gerektirir.
• Kore.ai, SDK'sı aracılığıyla kapsamlı özelleştirme seçenekleri sunar.
• Kore.ai, BT görevleri için (ServiceNow entegrasyonu gibi) kullanıma hazır çözümlerle kuruluşlar için çok uygundur.

Eksiler:

• Platformun NLU'su, yüksek derecede değişken kullanıcı girdilerini işlerken zorlanabilir. Bilinmeyen girdileri daha esnek biçimde işleme yeteneğini geliştirmek için zero-shot öğrenme yaklaşımı önerilir.
• Platform, SDK'sı aracılığıyla özelleştirme sunsa da özel çözümler oluşturmak zordur.

Genesys Agent Copilot

Genesys Agent Copilot, müşteri etkileşimleri sırasında ve sonrasında yapay zeka destekli rehberlik sağlayarak çağrı merkezi temsilcilerini güçlendirir. Müşteri niyetini belirler, ilgili bilgiyi otomatik olarak getirir ve temsilcileri en uygun sonraki adımlara yönlendirir.

Temel özellikler:

• Bilgi iyileştirmelerine ilişkin temsilci önerilerinin yakalanması
• Görüşmelerin yazıya dökülmesi
• Özel komut dizileri sağlama
• İş akışı süreç belgesinin sunulması
• Kapanış kodları önerme
• Etkileşimin özetini yazma

Artılar:

• Bir etkileşimden sonra oluşturulan özet gözden geçirilebilir, düzenlenebilir ve etkileşim notlarına eklenebilir.
• Bilgi arama, komut dizisi oluşturma ve kapanış kodu tahmini gibi sürecin bir kısmını otomatikleştirerek platform, ortalama işlem süresini (AHT) önemli ölçüde azaltır.

Eksiler:

• Genesys Cloud Agent Copilot'u Genesys dışındaki CRM'lerle veya çağrı merkezi sistemleriyle entegre etmek zordur.

Ema'nın Müşteri Destek Ajanı

Kaynak: Ema²

Ema'nın ajanı, 100'den fazla LLM modeliyle kurum genelindeki eylemleri destekler; bunlar arasında GPT-5, Gemini 1.5, Mistral ve Llama 3 bulunur. Kullanıcılar ayrıca platforma kendi LLM modelini getirebilir.

• Ema ile müşteriler; satış ve pazarlama, hukuk ve uyumluluk, çalışan deneyimi ve müşteri hizmetleri gibi konuları kapsayan önceden oluşturulmuş diğer yapay zeka ajanlarını dağıtabilir.
• Yaygın kullanım örnekleri arasında tıbbi prosedürlerin onaylanması, sigorta taleplerinin düzeltilmesi ve iş tekliflerinin hazırlanması yer alır.
• Platform SOC 2, HIPAA, GDPR ve ISO 27001 sertifikaları sunar.

Salesforce Agentforce

Salesforce, Einstein Copilot markasını resmen kullanımdan kaldırıp Agentforce (veya “Agentforce Assistant”) olarak yeniden markalaştırdı. Ürün artık daha geniş Agentforce platformunun bir parçasıdır; güncellenmiş arayüz, izinler ve dokümantasyonla birlikte gelir. İşlevsellik aynıdır ancak markalama tamamen değişti. ³

Bland.ai

Bland.ai, yapay zeka telefon görüşmeleri için kurumsal bir müşteri hizmetleri platformudur. Şirket, müşteri hizmetleri ve satış dahil olmak üzere çeşitli alanlarda telefon görüşmesi otomasyonu için çok prompt'lu bir ses ajanı sunar.

Kullanıcılar ayrıca önceki görüşme verilerini kullanarak kurumunuz için özel bir dil modelini fine-tune edebilir.

Aşağıdakilerin ele alınması için çeşitli satış operasyonları prosedürlerinde kullanılabilir:

• Standart sipariş işleme
• Envanter sorguları
• Faturalandırma sorguları
• Temel iade ve değişimler

Ada AI Agent

Ada, işletmelerin kanallar ve diller arasında hizmet sorunlarını otomatik olarak çözmesini sağlayan kurum genelinde yapay zeka destekli bir müşteri hizmetleri ajanıdır. Ada pahalı olabilir (bilet çözümü başına $1-$3,50).

Ada AI Agent:

• Binlerce uygulama ve veritabanında eylemler gerçekleştirir.
• Her yanıtın bilgi tabanınıza dayanmasını sağlar.
• Yanıtları özelleştirmek için geçmiş müşteri verilerini bilgi kaynaklarıyla entegre eder.

My AskAI

My AskAI, destek ekipleri için bir yapay zeka asistanıdır; uygun maliyetli bir seçenektir.

My AskAI, Zendesk ile entegre olur; gelişmiş bilgi entegrasyonları, daha iyi içgörüler ve bilgi iyileştirme özellikleri gibi bazı alanlarda daha da fazlası olmak üzere benzer işlevler sunar; aynı zamanda Ada AI ajanları veya Zendesk AI ajanları gibi çözümlerden 2-10x daha uygun maliyetlidir.

Müşteri hizmetleri yapay zeka ajanı benchmark metodolojisi

Ölçüm

Dört sektör liderini, Bitext Gen AI Chatbot Customer Support Dataset'inden rastgele seçilen 100 sorudan oluşan hold-out dataset ile API anahtarları veya playground'ları üzerinde değerlendirdik.⁴.

Dataset

Hayali bir şirket olan TechStyle'ı bir e-ticaret web sitesi ve temel politikalarının tümü hazır olacak şekilde oluşturduk. Ayrıca küçük bir müşteri veritabanı oluşturduk. Bu bilgiler her bir yapay zeka ajanı satıcısına sağlandı; ardından sorularımızı sorduk.

Değerlendirme kriterleri

Değerlendirme kriterlerimiz şu üç metriğin ortalamasından oluşuyordu:

• Doğruluk: Yanıt, TechStyle'ın politikaları ve müşteri verileriyle eşleşiyor mu?
• Eksiksizlik: Müşterinin sorduğunu tam olarak ele alıyor mu?
• Yardımseverlik: Profesyonel, empatik ve uygulanabilir mi?

Doğruluk ve eksiksizlikte ayrıca satıcılara, müşteri verilerini sohbet yanıtlarında ifşa etmek yerine korudukları için puan verdik. Yanıtların değerlendirilmesi, Bitext dataset'i ve TechStyle'ın verilerine ilişkin özelleştirmelerimiz tarafından sağlanan doğru yanıtlara benzerliklerini değerlendiren büyük dil modelleri tarafından yapıldı.

Yardımseverlik, yapay zekanın; kibar ve saygılı bir dille profesyonel bir ton kullanarak, hayal kırıklığını kabul edip empati göstererek, net ve öz talimatlar sağlayarak, ihtiyaçları önceden sezerek aktif destek sunarak ve genel yanıtlar vermek yerine müşterilerin belirli sorunlarını ele alarak kendilerini dinlenmiş hissetmelerini sağlayarak olumlu bir müşteri deneyimi oluşturma becerisini değerlendirir.

Örnek değerlendirme

“129.99 dolarlık bir iadenin olmasını bekliyorum, işleme alındı mı?” sorusu, kimliğimiz hakkında önceden bilgi verilmeden (müşteri girişi yapılmadan) chatbot'lara yöneltildi. LLM'lerin yardımıyla oluşturduğumuz ground truth'a göre, 100/100 puanlık bir yanıt aşağıdaki gibi ilgili tüm bilgileri içermelidir:

“Merhaba! İadenizin işlenmesindeki gecikme için özür dileriz. Portable SSD Drive için $129,99 tutarındaki iadeniz işleme alındı ve genellikle hesabınızda görünmesi 5-10 iş günü sürer. Durumu ‘İadelerim’ bölümünden takip edebilirsiniz; bu bölüm şunları gösterir: İade Başlatıldı, İade Transit Halinde, İade Alındı, İade İşlendi veya Para İadesi Yapıldı. Ayrıca her aşamada e-posta güncellemeleri alacaksınız. Size yardımcı olabileceğim başka bir şey var mı?”

Bu arada ilk 2 satıcının sağladığı yanıtlar şunlardır:

Azure

Yanıt: Portable SSD Drive için $129,99 tutarındaki iadeniz işleme alındı. Fonların hesabınızda tekrar görünmesi genellikle 5-10 iş günü sürer. Hesabınızdaki “İadelerim” bölümünden iadenizin durumunu takip edebilirsiniz.

Puan: Azure doğruluk için 95/100 aldı çünkü müşterilerin her aşamada e-posta güncellemeleri aldığından bahsetmedi. Eksiksizlik için 95/100 aldı çünkü kapsamlı bir durum listesi belirtmedi. Yardımseverlik için 80/100 aldı çünkü bir selamlama yok; önce selamlamalı ve kabul, özür veya takip ve destek yardımı bulunmuyor.

Tidio Lyro

Yanıt: Hesabınızın “İadelerim” bölümünden iade durumunuzu kontrol edebilirsiniz. Sistem şu durumlardan birini gösterecektir: İade Başlatıldı, İade Transit Halinde, İade Alındı, İade İşlendi veya Para İadesi Yapıldı. Ayrıca her aşamada e-posta güncellemeleri alacaksınız.

Puan: Tidio Lyro doğruluk için 95/100 aldı; belirli iade ayrıntılarını kaçırdı, ancak soruya dayanarak takip sorusu gerekmediğinden eksiksizlik için mükemmel 100/100 aldı. Tidio, yardımseverlik için 87/100 aldı çünkü bir selamlama eksik ve kabul veya özür bulunmuyor.

Müşteri hizmetlerinde gerçek hayattan yapay zeka ajanı kullanım örnekleri

1. Tidio'nun Lyro'su

Bir işe alım hizmetleri firması olan Gecko Hospitality, iş başvurusu yapanları ön elemeye tabi tutmak ve rutin talepleri sürekli 24/7 yönetmek için Tidio'nun Lyro yapay zeka ajanını sohbet akışı otomasyonlarıyla birlikte kullanır. Yapay zeka, müşteri hizmetleri görüşmelerinin yaklaşık %90 kadarını bağımsız olarak çözer; özgeçmişleri veya müşteri sorularını 90 saniyeden kısa sürede uygun işe alım uzmanına yönlendirir. Uygulamanın yalnızca altı ayı içinde bu, ek 257 aday kazanımı sağlarken manuel inceleme ve yanıt sürelerini önemli ölçüde azaltarak işe alım uzmanlarının daha değerli etkileşimlere odaklanmasını sağladı.⁵

2. Ema'nın Müşteri Destek Ajanı

Envoy, uygulama içi yardım için Ema'nın yapay zeka müşteri destek ajanını entegre ederek destek ekibinin zamanının %70-%80 kadarını tasarruf eder. Bu yapay zeka destekli çözüm, müşteri hizmetleri görevlerini kolaylaştırır ve verimliliği artırır.⁶

3. Bland.ai

Bland.ai'nin yapay zeka ajanı, kira yenilemeleri ve talepleri ele alarak bir emlak yöneticisi olarak müşteri taleplerini yanıtlar. Bu yapay zeka odaklı çözüm, emlak yöneticilerinin yaygın görevleri otomatikleştirmesine yardımcı olarak yanıt süresini ve müşteri memnuniyetini artırır.⁷

4. Ada AI Agent

Wealthsimple, 10 tam zamanlı çalışanın (FTE) iş yükünü yönetmek için Ada yapay zeka ajanını kullanır. Ada'nın otomasyon yetenekleri, finansal sorgulara hızlı ve doğru yanıtlar sunarak müşteri deneyimini geliştirir.⁸

5. Beam AI'nin Müşteri Hizmetleri Ajanı

Avi Medical, Beam AI'nin müşteri hizmetleri ajanıyla sağlık hizmetlerini otomatikleştirerek medyan yanıt sürelerini yaklaşık %85 kısaltır. Yapay zeka destekli sistem, hasta desteğini iyileştirir ve yanıt oranlarını hızlandırır.⁹

6. Sierra

WeightWatchers, müşteri hizmetleri etkileşimlerinde %70 çözüm oranına ulaşmak için Sierra AI'yı kullanır. Yapay zeka teknolojisinden yararlanarak Sierra, destek deneyimini geliştirir ve müşteri sorularının daha hızlı çözülmesine yardımcı olur.¹⁰

Chatbot'lar ile yapay zeka ajanları arasındaki temel farklar

Chatbot'lar geleneksel olarak katı, kural tabanlı sistemler üzerinde çalışır; görüşmeleri simüle etmek için karar ağaçları ve önceden yazılmış yanıtlar kullanır. Anahtar kelimeleri algılamak ve ilgili, önceden hazırlanmış yanıtlar sağlamak için kapsamlı manuel yapılandırmaya dayanır.

Yapay zeka ajanları, doğal dili anlamalarını, bağlamı yorumlamalarını ve insan benzeri yanıtlar üretmelerini sağlayan büyük dil modelleri (LLM'ler) ile desteklenir. Bu ajanlar, bilgi tabanları gibi kaynaklardan büyük hacimli bilgileri işleyip sentezleyebilir.

Yapay zeka ajanları ayrıca şunları sunar:

• Bilgi entegrasyonları (Zendesk gibi sistemlerle senkronizasyon).
• Üretken eylemler (müşteri adına hareket etme kapasitesi).
• Muhakeme (çözüm motorunun bir sonraki adımın ne olduğuna nasıl karar verdiğini gözden geçirme yeteneği).
• Rehberlik (yapay zekaya belirli bir görevi nasıl yapacağını söyleme).
• Otomatik çözüm içgörüleri (yapay zeka ajanlarının insan temsilcilere yükseltmeden sorunları çözme oranı).

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

SSS'ler

İleri okuma

• 20 LLM Güvenlik Aracını ve Açık Kaynaklı Framework'leri Karşılaştırın
• Kurumsal yapay zeka asistanları
• Yapay zeka ajanı oluşturucuları

Bu benchmarkı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Sezer, Sena},
  title  = {{Müşteri Hizmetlerinde En İyi Yapay Zeka Ajanlarını Karşılaştırdık}},
  year   = {2026},
  month  = mar,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/ai-agents-customer-service}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 4 Mart 2026}
}

Referans Linkleri

1.

Tidio Pricing—Find the Best Plan for Your Business Needs

Tidio

2.

AI Agents for Customer Support Enhance AI Customer Service

3.

What Is Agentforce Assistant? (Formerly Einstein Copilot) | Salesforce

4.

Bitext Gen AI Chatbot Customer Support Dataset | Kaggle

5.

Gecko Hospitality Reaches 90% Customer Service Automation

Tidio

6.

How Envoy Global Leverages Ema for Enhanced Service - Ema

7.

Module 3 | Lesson 3: Case Studies and Best Practices

8.

Automate Troubleshooting and Resolve Inquiries with AI Customer Service | Ada

9.

Our Case Studies: AI Agents & Agentic Automation | Beam AI

10.

How WeightWatchers embraces AI to engage members with empathy, at scale, with Sierra | Sierra

Sierra

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple'da baş analisttir. AIMultiple, her ay Fortune 500'ün %60'ı dahil olmak üzere (similarWeb'e göre) yüz binlerce işletmeyi bilgilendirmektedir.

Cem'in çalışmaları Business Insider, Forbes, Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte, HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslarüstü kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır.

Cem, kariyeri boyunca teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararlarında danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayımlamıştır.

CEO'ya rapor verirken bir telekomünikasyon şirketinin teknoloji stratejisini ve satın alımını yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde 0'dan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetmiştir. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınları tarafından ele alınmıştır.

Cem, uluslararası teknoloji konferanslarında düzenli olarak konuşma yapmaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisi olarak mezun olmuş ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Araştıran

Sena Sezer

Sektör Analisti

Takip Et

Sena, AIMultiple'da sektör analisti olarak çalışmaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden lisans derecesini almıştır.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder