Problem → Çözüm
Problem
Çevre bilinci yüksek müşteriler hızlı teslimatın karbon maliyetinden rahatsız ama ne kadar olduğunu bilmiyor. Getir’in elektrikli filo yatırımı da müşteri tarafında görünmez kalıyor.
Çözüm
Karbon Karnesi her siparişin CO₂ ayak izini araç tipi, mesafe, soğutma ve ambalaja göre hesaplar. Müşteri biraz daha uzun süreli e-bisiklet teslimatını seçebilir, siparişlerini birleştirebilir ya da küçük bir tutarla sertifikalı karbon dengeleme projesine katkı verebilir.
Temel özellikler
Yapay zeka nerede devreye giriyor?
Emisyon hesabı deterministik faktörlerle yapılır; ML modeli e-bisiklet ile teslim edilebilir siparişleri ve ek süreyi tahmin eder.
- GHG Protocol faktörleri: benzinli moped 68 g/km, e-moped 18 g/km, e-bisiklet ~5 g/km; depo enerji payı sipariş başına
- LightGBM ile “yeşil teslimata uygun mu ve kaç dk ekler” tahmini (mesafe, eğim, hava, kurye müsaitliği)
- Kişiselleştirilmiş yeşil nudge’lar için kontekstüel bandit (sipariş birleştirme önerisi zamanlaması)
Nasıl çalışır?
Stack
Arayüz
Backend
AI / ML
Veri
Altyapı & DevOps
Pazarlama & lansman
Başarı metrikleri (hedef)
MVP yol haritası
Bir fikri production’a taşırken ilk sorum şu: ölçülebilir mi ve mevcut sistemi bozmadan nasıl açılır? Yaklaşık 4 yıl, ayda yüz milyonlarca CDN isteği alan bir embed script üzerinde çalıştım. Kademeli geçiş ve gerçek test kapsamı benim için vazgeçilmez. Remote çalışmaya hazırım.