Türkiye'de özel yazılım geliştirme: maliyet, süre ve doğru partner nasıl seçilir?

Hazır SaaS ürünleri çoğu ekip için hızlı başlangıç sağlar; ancak iş akışınız benzersizse, entegrasyonlarınız karmaşıksa veya ürününüz veri/AI katmanında rekabet avantajı yaratıyorsa özel yazılım kaçınılmaz hale gelir. Türkiye'de özellikle lojistik, perakende, üretim ve B2B SaaS ekipleri, Excel + WhatsApp + legacy ERP kombinasyonundan çıkmak için özel platform yatırımı yapar.

Karar anında üç soru net olmalı: (1) Hangi kullanıcı akışı para kazandırıyor? (2) Hangi sistemlerle konuşmak zorundayız? (3) 12 ay sonra ölçek baskısı nereden gelecek? Bu sorulara cevap yoksa proje kapsamı şişer ve teslimat gecikir.

Figtures olarak özel yazılımı "feature listesi" olarak değil, ürün hipotezi olarak ele alırız. Discovery haftasında kullanıcı yolculuğu, veri modeli ve release sırası netleşmeden kod yazmaya başlamayız.

2026 itibarıyla Türkiye'de özel yazılım MVP bütçeleri geniş bir aralıkta seyreder: odaklı bir internal tool için 4–8 haftalık sprintler, çoklu entegrasyonlu B2B platformlar için 12–20+ hafta. Fiyatı belirleyen asıl faktör ekran sayısı değil; domain karmaşıklığı, güvenlik gereksinimleri, ödeme/ERP entegrasyonları ve AI katmanıdır.

Sağlıklı bir teklif şunları açıkça listeler: kapsam dışı maddeler, varsayımlar, değişiklik talebi süreci, SLA ve bakım modeli. "Sabit fiyat, sınırsız revizyon" vaadi genelde gizli teknik borç üretir.

Teklifte kullanıcı problemi yerine sadece teknoloji listesi varsa, ekip ürün düşünmüyor olabilir. Discovery olmadan kesin teslim tarihi verilmesi, kapsam riskinin size yüklendiğini gösterir. Referans case study yoksa veya case study'de metrik yoksa, teslimat kalitesi doğrulanamaz.

İyi bir product studio; mimari kararları, trade-off'ları ve "yapmayacağımız şeyleri" yazılı olarak sunar. Kodun size ait olduğu, dokümantasyonun teslim edildiği ve post-launch destek modelinin net olduğu teklifler güven verir.

Discovery sprint ile başlarız: problem tanımı, kullanıcı segmentleri, başarı metrikleri ve release dilimleri. Ardından UX akışları ve veri modeli onaylanır; production kodu bu çerçevede yazılır. Haftalık demo ritmi sayesinde sürpriz teslimat olmaz.

Türkiye ve global müşterilerle remote/async çalışırız; İstanbul saat diliminde overlap pencereleri planlarız. Ekip içi İngilizce/Türkçe dokümantasyon ve async karar kayıtları (ADR) standarttır.

Launch sonrası kalite sprintleri: performans, güvenlik sertleştirme, analytics ve operasyon runbook. Amaç "canlıya aldık bitti" değil; ürününüzün ölçeklenebilir kalmasıdır.

Türkiye'de birçok teklif hâlâ "en yeni framework" etrafında dönüyor. Biz seçimi şu sırayla yaparız: ekip yetkinliği → entegrasyon gereksinimleri → ölçek profili → bakım maliyeti. React/Node, Python servisleri, PostgreSQL ve bulut-native dağıtım çoğu B2B ürünü için yeterlidir.

AI katmanı gerekiyorsa, model seçimini ürün metriklerine bağlarız: doğruluk, gecikme, maliyet/istek ve fallback davranışı. PoC'yi production guardrail'leri olmadan canlıya almayız.

Türkiye'de KVKK uyumu ve sözleşme disiplini proje başarısını doğrudan etkiler. Kişisel veri işleyen ürünlerde veri minimizasyonu, saklama süresi ve erişim logları tasarımın parçası olmalıdır. Figtures projelerinde güvenlik; auth, yetkilendirme, audit log ve secrets yönetimi ile başlar.

In-house ekip uzun vadeli ürün sahipliği için idealdir; ancak hiring cycle ve senior mühendis bulma süresi MVP hızını yavaşlatır. Outsourced product studio modeli, discovery’dan launch’a kadar hazır bir ritim sunar ve launch sonrası in-house’a devredilebilir.

Hibrit model sık görülür: Figtures core MVP’yi teslim eder, sizin ekibiniz feature backlog’u devralır. Bu modelde dokümantasyon, ADR ve kod kalitesi devralma maliyetini düşürür.

Teklifleri puanlarken beş alan kullanın: (1) discovery derinliği, (2) mimari açıklık, (3) benzer case study kanıtı, (4) güvenlik/KVKK yaklaşımı, (5) launch sonrası plan. En düşük fiyat yerine en düşük toplam riski seçin.

Figtures tekliflerinde kapsam dışı liste, varsayımlar ve haftalık demo takvimi standarttır. Bu şeffaflık, proje ortasında sürpriz maliyet riskini azaltır.

Türkiye’de özel yazılım projelerinin yüzde artan kısmı AI-assisted workflow veya veri pipeline içeriyor. Bu, sadece chatbot eklemek değil; karar noktalarına güvenilir öneri ve otomasyon katmanı eklemektir.

ERP, CRM, ödeme ve lojistik entegrasyonları proje süresinin önemli bölümünü oluşturur. API-first mimari ve idempotent webhook tasarımı erken aşamada planlanmalıdır.