fbpx

Şirketler için Yapay Zeka Dönüşüm Rehberi

Şirketler için Yapay Zeka Dönüşüm Rehberi2018-12-23T22:55:01+03:00

Bu yazının çevirisi Open Zeka ekibinden Kerem Bayar tarafından yapılmıştır.

Günümüzde AI (Yapay Zeka) Q teknolojisi, aynı elektriğin 100 yıl önce yaptığı gibi, her endüstriyi dönüştürmek için hazırlanıyor. 2018 – 2030 arasında, GSYİH’de tahmini 13 trilyon büyüme yaratacak. Google, Baidu, Microsoft ve Facebook gibi önde gelen teknoloji şirketlerinde çok büyük bir değer yaratmış olsa da, ek değer yaratma dalgalarının çoğu yazılım sektörünün ötesine geçecektir.

Bu AI Dönüşüm Rehberi, hem Google hem de Baidu’yu harika AI şirketlerine dönüştürmede lider rol oynayan Google Brain ekibine ve Baidu AI Grubuna liderlik eden analizlere dayanmaktadır. Herhangi bir işletmenin bu Rehber’i takip etmesi ve güçlü bir AI şirketi haline gelmesi mümkün olsa da, bu öneriler öncelikli olarak 500 milyon ABD Doları’ndan 500 milyar dolara kadar piyasa değeri / büyüklüğü olan büyük kuruluşlar için uyarlanmıştır.

Bunlar, kuruluşunuzu AI ile dönüştürmek için önerdiğim adımlar. Bu rehberde açıklayacağım adımlar:

  1. Momentum kazanmak için pilot projeler yürütmek
  2. Kurum içi bir AI ekibi kurmak
  3. Geniş AI eğitimi sağlayın
  4. Bir AI stratejisi geliştirmek
  5. İç ve dış iletişimi geliştirmek

1. Momentum kazanmak için pilot projeler yürütmek

İlk birkaç AI projenizin en değerli AI projeleri olmaktan çok başarılı olması daha önemlidir. İlk başarıların, şirketinizin AI ile aşinalık kazanmasına yardımcı olacak ve aynı zamanda diğer AI projelerine yatırım yapmak için şirketteki diğer kişileri ikna etmeye yardımcı olacak kadar anlamlı olmalıdır. Başkalarının bunu önemsiz görecekleri kadar küçük olmamalılar. Önemli olan, ilk itkiyi vermek ve böylece AI ekibinizin hız kazanabilmesidir.

İlk birkaç AI projesi için önerilen özellikler:

  1. Yeni veya harici bir AI ekibinin (işinizle ilgili derin bir alan bilgisine sahip olmayabilir) iç ekibinizle (derin alan bilgisine sahip) ortaklık kurması ve 6-12 ay içinde çekişmeye başlayacak AI çözümleri oluşturması mümkün olmalıdır.
  2. Proje teknik olarak mümkün olmalıdır. Günümüzün AI teknolojisini kullanarak çok fazla sayıda şirket hala imkansız olan projelere başlıyor; güvenilen AI mühendisleri, başlamadan önce bir projede gerekli özeni göstererek fizibilitesinde kanaatinizi artıracaktır.
  3. İş değeri yaratan açıkça tanımlanmış ve ölçülebilir bir hedefe sahip olun.

Google Brain ekibine liderlik ettiğimde, Google’da (ve daha geniş anlamda, dünya genelinde) derin öğrenme teknolojisinde kayda değer ölçüde şüphecilik vardı. Ekibin hız kazanmasına yardımcı olmak için Google Speech ekibini ilk iç müşterim olarak seçtim ve Google Konuşma tanıma özelliğini daha doğru hale getirmek için onlarla yakın bir şekilde çalıştık. Konuşma tanıma, Google’ın içinde önemli bir projedir, ancak en önemli olanı değil. Örneğin, AI’ı web aramasına veya reklamcılığa uygulamasından ziyade, şirket taban çizgisinde daha az önemlidir. Ancak Konuşma ekibini derin öğrenmeyi kullanarak daha başarılı hale getirerek, diğer takımlar bize inanmaya başladı ve bu da Google Brain ekibinin hız kazanmasına olanak sağladı.

Diğer ekipler Google Talk’un Google Brain ile çalışmasının başarısını görmeye başladığında, daha fazla dahili müşteri edinebildik. Ekibin ikinci büyük dahili müşterisi, harita verilerinin kalitesini iyileştirmek için derin öğrenmeyi kullanan Google Haritalar’dı. İki başarı ile reklam ekibiyle konuşmaya başladım. Gelişme ivmesi giderek daha başarılı AI projelerine yol açtı. Bu süreç, şirketinizde kullanabileceğiniz tekrarlanabilir bir modeldir.

2. Kurum içi bir AI ekibi kurmak

Derin teknik AI uzmanlığı olan dış kaynaklardan yararlanılan ortaklar, bu başlangıç momentumunu daha hızlı kazanmanıza yardımcı olabilirken, uzun vadede, kurum içi AI ekibiyle bazı projeleri yürütmek daha verimli olacaktır. Dahası, şirket içinde bazı projeleri daha eşsiz bir rekabet avantajı oluşturmak için tutmak isteyeceksiniz.

Bu iç takımı oluşturmak için C-suite’den buy-in’e sahip olmanız önemlidir. İnternetin yükselişi sırasında, bir CIO’yu işe almak, birçok şirketin interneti kullanmak için uyumlu bir stratejiye sahip olması açısından bir dönüm noktasıydı. Buna karşılık, dijital pazarlamadan veri bilimi deneylerine ve yeni web sitesi tanıtımlarına kadar birçok bağımsız deneyi yürüten şirketler -bu küçük pilot projeler şirketin geri kalanını dönüştürmek için ölçeklenmemişse- internet yeteneklerinden yararlanamadı.

AI döneminde, birçok şirket için önemli bir an yine tüm şirkete yardımcı olabilecek merkezi bir AI ekibinin kurulması olacaktır. Bu AI ekibi, doğru yetenekleri varsa, CTO, CIO veya CDO (Baş Veri Sorumlusu veya Baş Dijital Görevlisi) işlevinin altında oturabilir. Ayrıca özel bir CAIO (Chief AI Officer) tarafından yönetilebilir. AI biriminin temel sorumlulukları şunlardır:

  1. Tüm şirketi desteklemek için bir AI yeteneği oluşturun.
  2. AI projeleri ile farklı bölümleri / iş birimleri desteklemek için bir dizi çapraz fonksiyonel proje yürütmek.
  3. İlk projeleri tamamladıktan sonra, sürekli bir dizi değerli AI projesini sunmak için tekrarlanan süreçler oluşturun.
  4. İşe alma ve elde tutma için tutarlı standartlar geliştirin.
  5. Birden çok bölüm / iş birimine faydalı şirket çapında platformlar geliştirin ve bireysel bir bölüm tarafından geliştirilmeleri olası değildir. Örneğin, birleşik veri ambarı standartlarını geliştirmek için CTO / CIO / CDO ile çalışmayı düşünün.

Birçok şirket CEO’ya rapor veren çok sayıda iş birimi ile organize edilmektedir. Yeni bir AI birimi ile, AI yetenek içinde matrisler arası işlevsel projeleri yürütmek için farklı bölümlere geçebileceksiniz.

Zaman içinde yeni iş tanımları ve yeni takım organizasyonları ortaya çıkacak. Ekiplerimin çalışmalarını bir Makine Öğrenim Mühendisi, Veri Mühendisi, Veri Bilimcisi ve AI Ürün Yöneticisi gibi rollerde organize etmenin yolu, önceki yapay zeka döneminden farklıdır. İyi bir AI lideri, doğru süreçleri kurmak için size tavsiyede bulunacaktır. Şu anda AI yetenekleri için bir savaş var ve maalesef çoğu şirket bir Stanford AI doktora öğrencisi (veya belki de bir Stanford AI lisans öğrencisini) işe almakta zorlanacak . Yetenek savaşı kısa vadede büyük ölçüde kazançsız olduğundan, bir AI ekibi kurmanıza yardımcı olabilecek bir işe alım ortağı ile çalışmak size önemsiz bir avantaj sağlayacaktır. Bununla birlikte, mevcut ekibinize eğitim vermek, kurum içi çok sayıda yeni yetenek yaratmanın iyi bir yolu olabilir.

3. Geniş AI eğitimi sağlayın

Bugün hiçbir şirket yeterli AI yeteneğine sahip değil. Yüksek maaşlı maaşların basında yer aldığına dair abartılmış haberler varken (basında alıntılanan rakamlar aykırı olma eğilimindedir), AI yeteneğinin bulunması zor. Neyse ki, Coursera, e-kitaplar ve YouTube videoları gibi MOOC’leri (büyük açık çevrimiçi kurslar) içeren dijital içeriğin yükselmesiyle, AI gibi yeni becerilerde çok sayıda çalışanı eğitmek her zamankinden daha uygun maliyetlidir. Akıllı CLO (Şef Öğrenme Görevlisi), işlerinin içerik yaratmaktan ziyade küratörlük yapmak olduğunu ve daha sonra çalışanların öğrenme deneyimlerini tamamlamalarını sağlamak için süreçler oluşturduğunu bilir.

On yıl önce, çalışan eğitimi, ders vermek üzere ofisinize gelmek için danışmanlar almak anlamına geliyordu. Fakat bu verimsizdi ve ROI belirsizdi. Aksine, dijital içerik çok daha uygun maliyetlidir ve çalışanlara daha kişiselleştirilmiş bir deneyim sunar. Danışman işe alacak bütçeniz yoksa, bireysel içerik, online içeriğe çevrilmelidir. (Bu, “tersine çevrilmiş sınıf” pedagojisi olarak adlandırılır.Bu doğru uygulanıldığında, bu daha hızlı öğrenme ve daha keyifli bir öğrenme deneyimi ile sonuçlandığı görülmüştür.Örneğin, Stanford Üniversitesi’nde, on-campus derin öğrenme dersi bu pedagoji biçimi ile öğretilir.) Bazı şahsi içeriklere sahip olmak için birkaç AI uzmanı işe almak da çalışanlarınızın bu AI tekniklerini öğrenmeleri için çalışanların motive olmasına yardımcı olabilir.

AI birçok farklı işi değiştirecek. AI döneminde yeni rollerine adapte olması için gereken bilgiyi herkese vermelisiniz. Bir uzmana danışmak, ekibiniz için özelleştirilmiş bir müfredat geliştirmenizi sağlayacaktır. Bir eğitim planı şöyle olabilir:

Yöneticiler ve üst düzey iş liderleri: (4 saatten fazla eğitim)
Hedef: İşletmeniz için AI’ın neler yapabileceğini anlamak, AI stratejisi geliştirmeye başlamak, uygun kaynak tahsis kararlarını vermek ve değerli AI projelerini destekleyen bir AI ekibi ile sorunsuz bir şekilde işbirliği yapmak için yöneticileri etkinleştirmek. Eğitim içeriği:

  • Temel teknoloji, veri ve AI’ın neleri yapıp yapamayacağı da dahil olmak üzere temel iş anlayışı.
  • AI’ın kurumsal strateji üzerindeki etkisini anlamak.
  • Yan sanayilere veya spesifik endüstrinize AI uygulamaları üzerine vaka çalışmaları.

AI projelerini yürüten bölümlerin liderleri: (12 saatten fazla eğitim)
Hedef: Bölüm liderleri, AI projeleri için yön belirleyebilmeli, kaynakları tahsis edebilmeli, ilerlemeyi izleyebilmeli ve takip etmeli ve başarılı proje teslimini sağlamak için gereken düzeltmeleri yapabilmelidir. Eğitim içeriği:

  • Temel teknoloji, veri ve AI’ın neleri yapıp yapamayacağı da dahil olmak üzere temel iş anlayışı.
  • Temel algoritma sınıfları ve gereksinimleri de dahil olmak üzere AI’ın temel teknik anlayışı.
  • AI projelerinin iş akışı ve süreçlerinin temel anlayışı, AI ekiplerindeki rol ve sorumluluklar ve AI ekibinin yönetimi.

AI mühendis adayları: (100 saatten fazla eğitim)
Hedef: Yeni eğitilmiş AI mühendisleri veri toplayabilmeli, AI modellerini eğitebilmeli ve belirli AI projeleri sunabilmelidir. Eğitim içeriği:

  • Makine öğrenimi ve derin öğrenmenin derin teknik anlayışı; Diğer AI araçlarının temel anlayışı.
  • AI ve veri sistemleri oluşturmak için mevcut (açık kaynaklı ve diğer 3. taraf) araçların anlaşılması.
  • AI takımlarının iş akışını ve süreçlerini uygulayabilme.
    Ayrıca: Gelişen AI teknolojisi ile güncel tutmak için sürekli eğitim.

4. Bir AI stratejisi geliştirmek

Bir AI stratejisi, şirketinizi değer yaratmaya yönlendirirken aynı zamanda şirketiniz için savunulabilir bir kale inşa etmenizi sağlayacaktır. Ekipler, başlangıç AI projelerinin başarısını görmeye ve AI’ın daha derin bir anlayışını oluşturmaya başladıktan sonra, AI’ın bu alanlarda en fazla değer yaratabileceği ve kaynaklara odaklanabileceği yerleri tanımlayabileceksiniz.

Bazı yöneticiler, bir AI stratejisinin geliştirilmesinin ilk adım olması gerektiğini düşüneceklerdir. Tecrübelerime göre, çoğu şirket, AI ile bazı temel deneyimlere sahip olana kadar düşünceli bir AI stratejisi geliştiremeyecektir; siz, izlenecek bu birkaç adımı vereceğim.

Savunabilir kaleler inşa etme biçiminiz de AI ile gelişmektedir. Göz önünde bulundurulması gereken bazı yaklaşımlar şunlardır:

Uyumlu bir strateji ile geniş ölçekli ayarlanmış birkaç zor AI varlığını oluşturun: AI, şirketlerin yeni yollarla benzersiz rekabet avantajları oluşturmasını sağlıyor. Michael Porter’ın iş stratejisi hakkındaki yazdığı yazılar, korunabilir bir iş kurmanın bir yolunun, tutarlı bir strateji ile geniş bir şekilde uyumlu birkaç zor varlığın oluşturulması olduğunu gösteriyor. Bu nedenle, bir rakibin tüm bu varlıkların aynı anda kopyasını yapması zorlaşır.

Endüstri sektörünüze özel bir avantaj yaratmak için AI’ı kullanın: AI gibi “genel olarak” Google gibi önde gelen teknoloji şirketleriyle rekabet etmeye çalışmak yerine, sektörünüzün önde gelen bir AI şirketi olmalarını öneriyorum; burada benzersiz AI yeteneklerini geliştirmek, rekabet avantajı elde etmenizi sağlayacak. AI, şirketinizin stratejisini nasıl etkilerse endüstri ve duruma özgüdür.

“AI Verimlilik Döngüsü” pozitif geri besleme döngüsü ile uyumlu tasarım stratejileri: Birçok sektörde, savunulabilir bir işe giden veri birikimini göreceğiz:

Örneğin Google, Baidu, Bing ve Yandex gibi önde gelen web arama motorları, kullanıcıların farklı arama sorgularından sonra hangi bağlantıya tıkladıklarını gösteren büyük bir veri varlığına sahiptir. Bu veriler, şirketlerin daha doğru bir arama motoru ürünü (A) oluşturmasına yardımcı olur. Bu da daha fazla kullanıcı elde etmelerine yardımcı olur (B), bu da daha fazla kullanıcı verisine sahip olmalarına neden olur (C). Bu olumlu geri bildirim döngüsü, rakiplerin kırılması için zordur.

Veri, AI sistemleri için kilit noktadır. Böylece, birçok büyük AI şirketi de karmaşık bir veri stratejisine sahiptir. Veri stratejinizin temel ögeleri şunları içerebilir:

Stratejik veri toplama: Faydalı AI sistemleri 100 veri noktasından (“küçük veri”) 100.000.000 veri noktasına (“büyük veri”) kadar her yerde kurulabilir. Daha fazla veri sahibi olmak neredeyse hiçbir problem teşkil etmiyor. AI ekipleri veri elde etmek için çok sofistike, çok yıllı stratejiler ve endüstri ve duruma özgü spesifik veri toplama stratejileri  kullanıyor. Örneğin, Google ve Baidu’nın her ikisi de para kazanmayan ancak başka yerlerde para kazanılabilen veri elde etmelerini sağlayan çok sayıda ücretsiz ürüne sahiptir.

Birleşik veri ambarları: Eğer 50 farklı VP veya bölümün kontrolü altında 50 farklı veri tabanına sahipseniz, bir mühendis veya AI yazılımı için bu verilere erişim ve “noktaları birleştirin” neredeyse imkansız olacaktır. Verilerinizi bir veya en az sayıda veri ambarına dönüştürün.

Hangi verilerin değerli olduğunu ve neyin olmadığını öğrenin: Bir AI ekibinin birkaç terabayt veriye sahip olması, otomatik olarak bu verilerden değer yaratabileceği anlamına gelmemektedir. Büyük bir veri kümesinden sihirli bir şekilde değer yaratmak için bir AI ekibinden beklenti duymak, başarısızlık olasılığının yüksek olduğu bir formüldür. Trajik bir şekilde, CEO’ların düşük değerli veri toplamaya aşırı yatırım yaptığını ve hatta yalnızca veri için bile bir şirket aldığını gördüm. Bu hatayı önlemek için bir AI ekibinden, veri edinme sürecinin erken dönemlerinde, hangi veri türlerinin edinilip kaydedileceğine öncelik verilmesi gerektiği hakkında yardım isteyin.

Ağ etkisi ve platform avantajları yaratın: Son olarak, AI daha geleneksel taklitler inşa etmek için de kullanılabilir. Örneğin, ağ efektli platformlar yüksek oranda korunabilir işletmelerdir. Genellikle, şirketleri ya hızla büyümeye ya da ölmeye zorlayan doğal bir “kazanan her şeyi alır” dinamiğine sahipler. Eğer AI, rakiplerinizden daha hızlı kullanıcı almanıza izin veriyorsa, platform dinamikleriyle, deyim yerindeyse, savunulabilir bir kale inşa etmek için kullanılabilir. Daha geniş kapsamlı olarak, AI’ı düşük maliyetli stratejinin, yüksek değerin veya diğer iş stratejilerinin önemli bir bileşeni olarak da kullanabilirsiniz.

5. İç ve dış iletişimi geliştirmek

AI işinizi önemli ölçüde etkileyecektir. Kilit paydaşlarınızı etkilediği ölçüde, işbirliği sağlamak için bir iletişim programı çalıştırmalısınız. Her bir kitle için göz önünde bulundurmanız gerekenler:

Yatırımcı İlişkileri: Google ve Baidu gibi lider AI şirketleri artık AI yetenekleri sebebiyle artık çok daha değerli şirketler. Şirketinizdeki AI için bir değer oluşturma vizyonu, artan AI yeteneklerine ve nihayetinde düşünceli bir AI stratejisine sahip olması, yatırımcıların şirketinize uygun şekilde değer vermesine yardımcı olacaktır.

Devlet İlişkileri: Yüksek derecede düzenlenmiş sektörlerdeki şirketler (kendi kendine giden arabalar, sağlık hizmetleri) devletle uyumlu kalmak için benzersiz zorluklarla karşı karşıyadır. Projenizin bir endüstriye ya da topluma sağlayabileceği değer ve faydaları açıklayan güvenilir, cazip bir AI hikayesi geliştirmek, güven ve iyi niyet oluşturmanın önemli bir adımıdır. Bu, projenizi başlatırken, doğrudan iletişim ve düzenleyicilerle devam eden diyalogla birleştirilmelidir.

Müşteri / Kullanıcı Eğitimi: AI, müşterilerinize önemli faydalar sağlayacaktır, bu yüzden uygun pazarlama ve ürün yol haritası iletilerinin yayıldığından emin olun.

Yetenek / İşe Alım: AI yeteneğinin azlığı nedeniyle, güçlü işveren markalarının bu yetenekleri çekme ve elde tutma becerileriniz üzerinde önemli bir etkisi olacaktır. AI mühendisleri, heyecan verici ve anlamlı projeler üzerinde çalışmak ister. İlk başarılarınızı sergilemek için mütevazi bir çaba size uzun bir yol kat ettirebilir.

İç İletişim: Bugün AI hala iyi anlaşılmamış ve özellikle Yapay Genel Zeka abartılmış olduğundan, korku, belirsizlik ve şüphe vardır. Pek çok çalışan, işlerinin AI tarafından otomasyonize edilmesinden de endişe duymaktadır; ancak bu, kültür tarafından büyük ölçüde değişse de (örneğin, ABD’de bu korku Japonya’da olduğundan çok daha fazla görülmektedir). Hem AI’ı açıklamak hem de bu tür çalışanların endişelerini gidermek için dahili iletişimleri temizlemek, AI’ı benimsemeye yönelik iç isteksizliği azaltacaktır.

Başarınız için önemli olan tarihi bir not

İnternetin dönüştürdüğü endüstrinin, AI’ın yükselişini takip etmek için nasıl yararlı olduğunu anlamak gerek. Pek çok işletmenin, internetin yükselişini takip ederken yaptığı bir yanlışlık var ki, AI’ın yükselişini seyrederken de bundan kaçınmanızı umuyoruz.
İnternet döneminde öğrendik ki:

Alışveriş Merkezi + Web Sitesi ≠ internet şirketi

Bir alışveriş merkezi bir web sitesi oluşturmuş ve bir web sitesinde bir şeyler satmış olsa bile, kendi başına alışveriş merkezini gerçek bir internet şirketine dönüştürmemiştir. Gerçek bir internet şirketini tanımlayan şey bu soruda gizlidir: İnternet’in gerçekten iyi yapabilmenizi sağlayan şeyleri yapmak için şirketinizi organize ettiniz mi?

Örneğin, internet şirketleri, bir web sitesinin iki versiyonunu rutin olarak başlattığımız ve daha iyi çalışan bir ölçüm gerçekleştirdiğimiz yaygın A / B testine girmektedir. Bir internet şirketi, aynı zamanda yüzlerce deneyi yürütüyor olabilir; Bunu fiziksel bir alışveriş merkezi ile yapmak çok zordur. İnternet şirketleri de her hafta yeni bir ürün gönderiyor ve bu sayede tasarımını çeyrek başına sadece bir kez güncelleyebilecek bir alışveriş merkezinden daha hızlı öğreniyorlar. İnternet şirketleri, ürün yöneticisi ve yazılım mühendisi gibi roller için benzersiz iş tanımlarına sahiptir ve bu işlerin birlikte nasıl çalıştıklarıyla ilgili benzersiz iş akışları ve süreçleri vardır.

AI’ın en hızlı büyüyen alanlarından biri olan derin öğrenme, internetin yükselişine paralellik gösteriyor. Bugün bunu bulduk:

Herhangi bir tipik şirket + Derin Öğrenme teknolojisi ≠ AI şirketi

Firmanızın AI’da mükemmel olması için, şirketinizi AI’ın, gerçekten iyi yapmanıza izin verdiği şeyleri yapmak için organize etmeniz gerekecektir.

Firmanızın AI’da mükemmel olması için şunlara sahip olmalısınız:

  • Birden fazla değerli AI projelerinde sistematik olarak yürütülecek kaynaklar: AI şirketleri, şirkete doğrudan değer sağlayan çoklu AI projelerinde sistematik olarak yürütmek için dışarıdan temin edilen ve / veya şirket içi teknolojiye ve yeteneğe sahiptir.
  • AI’ın yeterli düzeyde anlaşılması: Çalışmak için değerli AI projelerinin sistematik olarak tanımlanması ve seçilmesi için uygun süreçlerle, AI’ın genel olarak anlaşılması gerekmektedir.
  • Stratejik yön: Firmanın stratejisi, AI destekli bir gelecekte başarılı olmak için geniş bir şekilde planlanmıştır.

Büyük şirketinizi mükemmel bir AI şirketine dönüştürmek zor ama büyük ortakların desteğiyle mümkün. Landing AI ekibim, ortaklarına AI dönüşümleri konusunda yardımcı olmaya adamıştır ve bunun yanı sıra ben de en iyi uygulamaları paylaşmaya devam edeceğim.

Bir AI Dönüşüm programı 2-3 yıl sürebilir, ancak ilk somut sonuçları 6-12 ay içinde görmeyi beklemeniz gerekir. Bir AI dönüşümüne yatırım yaparak, şirketinizi önemli ölçüde ilerletmek için rakiplerinizin önüne geçecek ve AI yeteneklerinden yararlanacaksınız.

Bu makaledeki geri bildiriminizi transformation@landing.ai adresinden memnuniyetle karşılıyorum.

Andrew Ng
Başkan ve CEO, Landing AI

Kaynak: Landing AI

İletişim Bilgileri

Bilkent CYBERPARK, Üniversiteler Mah., 1605. Cad. No:3/1-Z04 06800 Çankaya/Ankara

Phone: +90 312 266 2055

Mobile: +90 507 184 45 53

Web: www.openzeka.com

This website uses cookies and third party services. Ok