Dijital ürün kalite güvence süreçlerini yapay zekâ ile otonom hale getiren kayIQ.ai, kurucuları ve Magis Teknoloji tarafından sağlanan 500 bin dolarlık tohum yatırımla faaliyete geçti. Platform, test tasarımından sürüm hazırlığına kadar uzanan kalite süreçlerini Agentic AI mimarisiyle tek bir sistem altında yönetmeyi hedefliyor.
Dijital ürün kalite güvence süreçlerine odaklanan kayIQ.ai, 500 bin dolarlık tohum yatırımla hayata geçti. Yatırım, şirketin kurucuları ile Magis Teknoloji tarafından sağlandı.
Platform, dijital ürün geliştirme süreçlerinde test tasarımı, test üretimi, test yürütme, bakım ve sürüm hazırlığı gibi kalite güvence adımlarını yapay zekâ destekli bir yapı altında bir araya getiriyor.
kayIQ.ai, özellikle finans, sigorta, e-ticaret ve yüksek hacimli dijital platformlarda çalışan ürün ekiplerinin kalite süreçlerindeki operasyonel yükünü azaltmayı ve yeni ürün sürümlerinin daha hızlı yayına alınmasını hedefliyor.
Agentic AI İle Otonom Kalite Süreçleri
Yapay zekâ destekli kod geliştirme araçlarının ve “vibe coding” yaklaşımının yaygınlaşması, dijital ürünlerin geliştirilme hızını artırırken kalite güvence tarafındaki iş yükünü de büyütüyor.
kayIQ.ai bu alanda Agentic AI mimarisinden yararlanıyor. Platform, gereksinimlerden otomatik kalite senaryoları oluşturabiliyor, kullanıcı arayüzlerini keşfedebiliyor, bozulan otomasyon akışlarını iyileştirebiliyor ve sürümlerin yayına hazır olma seviyesini gerçek zamanlı olarak ölçebiliyor.
Böylece kalite kontrol süreci ürün yaşam döngüsünün tamamına yayılan sürekli bir yapıya taşınıyor.
Finans Ve E-Ticaret Öncelikli Alanlar Arasında
kayIQ.ai, ticari operasyonlarda oluşabilecek hataların etkisini azaltmayı ve kalite kaynaklı maliyetleri düşürmeyi amaçlıyor.
Platformun hedeflediği sektörler arasında finans ve sigortanın yanı sıra e-ticaret ve büyük ölçekli dijital platformlar bulunuyor. Özellikle sık sürüm çıkaran ve kullanıcı arayüzlerinde sürekli değişiklik yapan şirketlerde test süreçlerinin otomasyonu önemli bir kullanım alanı oluşturuyor.
Ürün ekiplerinin manuel test senaryosu hazırlama, otomasyon hatalarını düzeltme ve değişen kullanıcı arayüzlerine uyum sağlama süreçlerinde harcadığı zamanın azaltılması da platformun öncelikli hedefleri arasında yer alıyor.
Magis Teknoloji Yatırımcılar Arasında
Magis Teknoloji adına değerlendirmede bulunan İsmet Gökduman, dijital ürün geliştirme süreçlerinde otonom yapay zekâ sistemlerinin giderek daha önemli hale geldiğini belirtti.
Gökduman, kayIQ.ai’ın kalite güvence süreçlerine agentic yapay zekâ yaklaşımı getirdiğini ve yatırımın platformun bu alandaki büyümesini destekleyeceğini ifade etti.
Kalite Sürecinde Karar Zekâsı Yaklaşımı
kayIQ.ai Kurucusu Tolga Özel ise üretken yapay zekâ araçlarının ürün geliştirme hızını artırmasıyla kalite süreçlerinin de aynı ölçüde güçlenmesi gerektiğine dikkat çekti.
Özel, platformun gereksinimlerden kalite senaryoları üretebildiğini, kullanıcı arayüzlerini kendi kendine keşfedebildiğini, bozulan akışları otomatik olarak iyileştirebildiğini ve sürümlerin hazırlık seviyesini gerçek zamanlı ölçebildiğini belirtti.
Şirket, tekrarlayan operasyonel görevlerin yapay zekâ ajanlarına aktarılmasıyla ürün ekiplerinin strateji, ürün deneyimi ve geliştirme önceliklerine daha fazla zaman ayırmasını hedefliyor.
kayIQ.ai yatırımını fintech açısından ilginç kılan nokta, çözümün finans sektöründe giderek büyüyen görünmez bir maliyet alanına odaklanması. Bankalar, ödeme kuruluşları ve dijital finans platformları daha sık ürün güncellemesi yapıyor, daha fazla entegrasyon yönetiyor ve kullanıcı deneyimini sürekli yeniliyor. Her yeni sürüm kalite güvence tarafında ek test yükü yaratıyor.
Agentic AI burada klasik test otomasyonundan daha ileri bir model vadediyor. Test senaryosunu oluşturan, bozulan akışı algılayan ve gerektiğinde kendi sürecini düzelten ajanlar başarılı biçimde ölçeklenebilirse QA operasyonlarının maliyet yapısı önemli ölçüde değişebilir.
500 bin dolarlık tohum yatırım henüz erken aşamaya işaret ediyor. Buna karşılık kayIQ.ai’ın finans ve sigorta gibi hata toleransının düşük olduğu sektörleri hedeflemesi, platformun ürün kalitesi ile operasyonel risk arasında doğrudan bir değer önerisi kurmasını sağlıyor. Önümüzdeki aşamada belirleyici konu, Agentic AI yaklaşımının gerçek kurumsal ortamlarda ne kadar güvenilir ve ölçülebilir sonuç üretebildiği olacak.
