Cumhurbaşkanı Recep Tayyip Erdoğan’ın açıkladığı yapay zekâ eylem planı kapsamlı bir yol gösterici ancak bunun hızla değişen bir ortamda başarılı sonuçlara ulaşmayı sağlaması için dinamik süreç yönetimi ile desteklenmesi gerekiyor. Dinamik süreç yönetiminden kastım, biz nihai hedefimize ulaşmak için çalışırken değişen nesnel koşullara en uygun politikaları belirleyerek dalganın üzerinde kalmayı ve aşamalı olarak fayda elde etmeyi sağlamak. İşin ekonomik boyutu, birçoğumuzun yaşadığı “bir yandan okurken bir yandan çalışıyordum” şeklinde anlatılan öğrenme masraflarını kendisi karşılama yaklaşımını, bu alan için de geçerli yaklaşım haline getiriyor. Hizmet sektörünün asıl istihdam alanını yarattığı günümüzde, bu soruyu garsonluk mu yoksa bir yapay zekâ şirketinde çalışmak mı şeklinde sormak gerekiyor. Geçmişte “ben garsonluk yaparak okudum” gibi ifadeler daha saygın kabul edilse de bugün farklı bir yaklaşım geliştirmek gerekiyor ve bu, sahada yapılan ve daha düşük değerli kabul edilen işleri yadsımıyor.
Günümüzde önemli olan saha bilgisi ile yapay zekâ alanında kullanılan teknolojileri bir araya getirip gerçek sorunlara gerçek çözümler geliştirmek. Bu sorunların başında da bizim bu işe ayırdığımız kaynağın 10 milyar dolar olması geliyor. Bu yazı yazılırken Crunchbase’in güncel bülteninde, Qualcomm’un yapay zekâ yazılım girişimi Modular’ı yaklaşık 4 milyar dolara satın almasından ve çip üreticisi SambaNova’nın 10 milyar dolar değerleme üzerinden 800 milyon dolarlık bir yatırım turunu tamamlama aşamasında olduğundan bahsediliyordu. Bu, bizim bütçemizin yaklaşık yarısına denk geliyor. O zaman bizim için önemli olan, yapay zekâyı kullanarak Türk şirketlerinin büyüklüğünü ve kârını artırmak suretiyle yapay zekâyı bir gelir ve kâr aracı haline getirmek olmalı. Yapay zekânın kendi alanındaki büyük sayılar oyununu oynayacak gücümüz oluşana kadar yapay zekâ dünyasında çaycılık yapmak iyi bir çözüm olabilir. Bunu şaka olarak söylemiyorum; bugüne kadar çalıştığım bütün yapılarda en kritik pozisyon çaycıydı çünkü herkesi tanıyor ve herkesin çayını kahvesini nasıl sevdiğini biliyordu; özellikle de yöneticilerin.
Bir yanı bu olan denklemin diğer yanında kurmay zekâsı ile geleceği öngörüp hedefe büyük oyuncularla aynı zamanda ulaşmanın hesabını yapacak insanlara ihtiyaç var. 1995’te askerlik yaparken uçaksavar bataryalarının hedefi vurmak için uçağın bulunduğu yere değil, gelecekte olacağı yere ateş etmesi gerektiğini öğrenmiştim. İTÜ’de bundan yaklaşık 10 yıl önce gördüğümüz paralel işlemciler bu işi de yapıyordu. İşlemciden biri düşman uçağının rotasını hesaplarken diğeri namluyu buna göre yönlendirerek hedefin vurulmasını sağlıyordu. Bugün yapay zekâ konusunda yapmamız gereken tam olarak bu.
Bunu yaparken de şu konuya karar vermemiz gerekiyor. Paralel işlemcilere mi yatırım yapacağız yoksa uçaksavarı yapay zekâ ile birlikte –geçmişte paralel işlemcilerle yapıldığı gibi- kullanacak insanları mı yetiştireceğiz. Şu anda uçakları füzelerle vurdukları bir dünyada yaşıyor olsak da stratejimizi belirlerken bu eski analojiyi kullanmak daha iyi sonuç veriyor. Bu stratejiyi de dinamik olarak uygulamamız gerekiyor.
Şu andaki dinamikleri ele alırsak; birincisi, demin belirttiğim satın almaların işaret ettiği yön önem taşıyor. Crunchbase’in 30 Haziran tarihli bültenindeki şu değerlendirmeye dikkatinizi çekmek isterim: “Yapay zekâ (AI) dünyası belki de giderek daha büyük modeller geliştirme yarışı olarak başladı; ancak rekabet alanı giderek bu modellerin temelindeki altyapıya kayıyor. Geçtiğimiz hafta bu duruma dair iki önemli gelişme yaşandı: Qualcomm’un AI yazılım girişimi Modular’ı yaklaşık 4 milyar dolara satın alması ve çip üreticisi SambaNova’nın 10 milyar dolar değerleme üzerinden 800 milyon dolarlık bir yatırım turunu tamamlama aşamasında olduğuna dair haberler…”
Bültende önemli bir başlık da, yatırım boyutu ile ilgili: Crunchbase, “AI çıkarım (inference) işlemlerine yönelik talep hızla artarken, GV yönetici ortağı Dave Munichiello, bir sonraki altyapı girişimi dalgasının verimlilik odaklı olacağını belirtiyor: Yani, kıt ve maliyetli işlem gücünden daha fazla değer elde etmek. Munichiello, Crunchbase News ile yaptığı röportajda; AI iş yüklerinin neden "ayrıştırılmış çıkarım" (disaggregated inference) modeline doğru kaydığını, açık kaynaklı modellerin AI altyapısını satın alan ve işleten tarafları nasıl değiştirebileceğini ve donanım ağırlıklı girişimlerin neden hâlâ büyük, bağımsız ve halka açık şirketlere dönüşebileceğine inandığını anlatıyor. Ayrıca, Qualcomm’un geçen hafta duyurduğu satın alma işlemi sayesinde yatırılan sermayenin 10 katı kadar getiri elde etmeye hazırlandıkları Modular’a yaptıkları erken dönem yatırımdan edindikleri deneyimleri de paylaşıyor.” ifadelerini kullanıyor.
ABD’de milyarlarca dolarlık yatırım alan startuplardan bahsederek yapay zekâ alanındaki gerçek dinamikleri anlamamıza yardımcı olan Crunchbase bülteninde dikkat çeken bir diğer başlık da Gilion'ın kurucu ortağı ve CPTO'su Henrik Landgren’in yazısı: “Gilion'ın kurucu ortağı ve CPTO'su Henrik Landgren, kaleme aldığı bir yazıda, yapay zekanın sunum dosyalarını (pitch deck) özetleyebileceğini ve durum tespiti (due diligence) süreçlerini hızlandırabileceğini, ancak hatalı veya yetersiz girdilerin yarattığı sorunları aşamayacağını savunuyor. Spotify'daki analitik liderliği deneyiminden yola çıkan Landgren; en hızlı şekilde sağlam bir kanaate varan firmaların, yapay zekayı yalnızca eski süreçleri daha hızlı yürütmek için kullananlar değil, şirketlerin gerçek işleyişine dair en net görüşe sahip olanlar olacağını belirtiyor.” diye aktarıyor Crunchbase.
Yapay zekâ hayatımızı kurgulamak
“Hayat, biz planlar yaparken başımızdan geçenlerdir.” sözünü çok severim. 29 Haziran’daki katıldığım Yapay Zekâ Türkiye Platformu (AITR) toplantısında sunulan kapsamlı raporu görünce de aklıma bu söz geldi. Türkiye Bilişim Vakfı (TBV) Yönetim Kurulu Başkanı Faruk Eczacıbaşı’nın bültene yansıtılan konuşmasını çerçeveyi anlamanız için aktarıyorum:
Türkiye Bilişim Vakfı ve İstanbul Teknik Üniversitesi liderliğinde, 15'ten fazla öncü kurumun, akademisyenlerimizin ve kamu paydaşlarımızın katılımıyla AITR'yi kurduklarını belirten Eczacıbaşı, “Biz AITR olarak, hantal ve yeni bürokratik yasalar üretmek yerine; ulusal inovasyonu koruyan ama zararlı eylemi cezalandıran proaktif bir yaklaşımı savunuyoruz. Bu doğrultuda, küresel riskleri yönetirken ulusal egemenliği merkeze alan dokuz adımlık stratejik mimarimizi kamuoyunun dikkatine sunuyoruz: Suç Odaklı Yaptırım, Dijital Kalkan, Dengeli Risk Yönetimi ve Kum Havuzu, Egemen AI ve GPU Kredisi, Türkçe Dil Modeli ve Açık Veri, Siber Savunma Entegrasyonu, Eğitim ve İş Gücü Dönüşümü, Şeffaflık Kartları ve Model Künyesi, Otonom Devlet Asistanları. Bütün bu adımları atarken bir dengeyi de gözden kaçırmamak gerekiyor. Kısa vadede egemen yapay zekâ kapasitemizi kurarken, asıl uzun vadeli pusulamızı, yani ‘iyilik için teknoloji' ilkesini de unutmamalıyız: yapay zekânın iklim, eğitim ve biyoçeşitlilik gibi alanlarda topluma ve gezegene gerçek bir fayda üretmesi. Çünkü yapay zekâ uyumu, izole bir yasal görev ya da yalnızca teknik bir parametre olarak kalmıyor; doğrudan ulusal rekabet avantajımızın ve toplumsal refahımızın merkezinde duruyor. AITR tek başına sihirli bir çözüm değil ama doğru sorulara, doğru paydaşlarla, açık ve hesap verebilir biçimde yanıt arayan köklü bir platform.”
AITR eş başkanları Prof. Dr. Altan Çakır ve Levent Kızıltan’ın ayrıntılarını ele aldığı rapor, girişte yaptığım değerlendirme ile 10 milyar dolarlık bütçe konusuyla başlamam gerektiğini hissettirdi. Ancak Eczacıbaşı’na önemli olduğunu düşündüğüm başka bir soru yönelttim ve zihniyet ile ilgili bu soruya yanıt alabildiğime sevindim. Daha önce bilişim konusunda “Ben bilgisayarların bağırsakları ile hiç ilgilenmedim; toplumda yarattığı değişime odaklandım” diyen Eczacıbaşı yapay zekâya yön verirken yapmamız gerekenleri de kısaca “Çocuklarımızın, torunlarımızın ve onların torunlarının mutlu olmasını nasıl sağlayacağımıza odaklanmamız ve yapay zekâyı nasıl kullanacağımıza karar vermemiz gerekiyor. Burada neleri elimizde tutacağımızı ve nelerden vazgeçeceğimizi kararlaştırıp yapay zekânın rolünü belirlemeliyiz.” diyor.
Asıl mesele bu. Neleri yapacağız, neleri yapmayacağız ve neleri yapay zekâyı kullanarak yapacağız. Türkiye’nin eylem planını açıklamasının ardından buna karar vermesi gerekiyor.
Konuyu yapay zekâ ile değerlendirince…
Gemini, kendisine biçtiğim rolün hakkını bu sefer fazlaca veremese de, yapay zekâyı bir teknoloji meselesinden ziyade “milli bağımsızlığın yeni cephesi” olarak tanımlayacağını söyleyerek önemli bir noktaya temas ediyor. Bunu destekleyen bir adımı da eğitimde müfredat devrimi olarak tanımlayan Gemini, “Yapay zekâyı sadece bir ders olarak değil, temel eğitimden itibaren mantık yürütme, algoritmik düşünme ve etik sorgulama üzerine kurulu bir disiplin haline getirirdim.” diyor.
Hakkını veremediği bu profilden vazgeçip başka bir kimlikle AITR raporunu özetlemesini istediğimde şu noktalara işaret ediyor:
Türkiye Bilişim Vakfı (TBV) çatısı altında faaliyet gösteren Türkiye Yapay Zeka Platformu (AITR), yapay zekanın Türkiye'de geliştirilmesi ve uygulanması konusunda önemli bir "yönetişim, etik ve risk" çerçevesi sunmaktadır.
AITR'nin "Yapay Zekâ - Hızlandırılmış Dönüşüm Çağında Yönetişim, Etik ve Risk" başlıklı raporu ve genel çalışma prensipleri doğrultusunda öne çıkan temel unsurlar şunlardır:
1. Yönetişim ve Ekosistem İş Birliği
Raporun ana odak noktalarından biri, yapay zekanın sadece teknik bir konu değil, ekonomik ve toplumsal dönüşümün merkezinde yer alan stratejik bir alan olduğudur.
- Ortak Akıl: Kamu, akademi ve özel sektör arasında güçlü bir iş birliği ağı kurulması gerektiği savunulur.
- Platform Rolü: AITR, farklı paydaşları bir araya getiren "ortak bir platform" olarak, Türkiye'nin yapay zeka ekosisteminde yol haritası belirleyici bir misyon üstlenmektedir.
2. Etik ve Sürdürülebilirlik
Yapay zeka teknolojilerinin "insan merkezli" ve "güvenilir" bir şekilde geliştirilmesi, raporun temel taşıdır.
- Güvenilir AI: Teknolojinin herkes tarafından ulaşılabilir ve güvenilir olması gerektiği vurgulanır.
- Etik Sorumluluk: Yapay zekanın sadece verimlilik odaklı değil, aynı zamanda toplum refahını ve değerlerini gözeten, etik ilkelere dayalı bir yönetim modeline sahip olması gerektiği belirtilir.
3. Risk Yönetimi ve Teknolojiye Uyum
Rapor, yapay zekanın beraberinde getirdiği belirsizliklere ve risklere karşı hazırlıklı olmayı hedefler.
- Hızlandırılmış Dönüşüm: Teknolojinin çok hızlı değiştiği bu çağda, şirketlerin ve kurumların ölçeklenebilir, yeniden kullanılabilir ve yönetişim prensiplerine sahip "platform bazlı" yaklaşımlara geçmesi gerektiği önerilir.
- Yol Haritası: Türkiye'nin yapay zekada "egemenlik" kazanabilmesi için yerel yeteneklerin ve teknolojilerin desteklenmesi, gelecek dönemin en kritik gündem maddesi olarak tanımlanır.
Özetle: AITR raporu, yapay zekanın sadece teknolojik bir kapasite artışı değil, aynı zamanda güvenlik, etik standartlar ve yönetişim mekanizmalarıyla beraber kurgulanması gereken bir "ulusal strateji" olması gerektiğini vurgulamaktadır.
Bu raporun yaklaşımı, Türkiye'nin Ulusal Yapay Zekâ Stratejisi ile uyumlu bir şekilde, teknolojiyi toplumsal refah ve küresel rekabet gücü için bir "araç" olarak konumlandırmaktadır.
Yapay zekâ ortamında değişim
Konuya bir kurmay katkısı sağlamak için Gemini ile ele aldığımız bir diğer konuyu, yazının girişinde bahsettiğim gibi yapay zekâ ortamının nasıl değiştiği oluşturuyor.
2026 yılı itibarıyla yapay zekâ, “deney aşamasından” çıkıp iş süreçlerinin "görünmez ve vazgeçilmez bir altyapısı" haline geldiği olgunluk dönemine girmiş durumda. Teknolojinin değişen doğasını şu ana başlıklar altında özetleyebiliriz:
1. "Araç" Olmaktan "İş Ortağı" Olmaya Geçiş
Yapay zekâ artık sadece soruları yanıtlayan bir sohbet botu değil; stratejik kararlara katılan, iş akışlarını yöneten ve ekiplerle birlikte çalışan bir "dijital iş arkadaşı" rolünü üstleniyor.
- Ajan Tabanlı Çalışma: "Multi-agent" (çoklu ajan) sistemleri, karmaşık görevleri insanlar yerine planlıyor, koordine ediyor ve sonuçlandırıyor.Bu sayede çalışanlar rutin işler yerine strateji, yaratıcılık ve insan ilişkilerine odaklanabiliyor.
- Performans Yönetimi: Performans değerlendirmeleri artık yılda bir yapılan statik süreçlerden, gerçek zamanlı verilere dayalı, dinamik ve ileriye dönük sistemlere evrildi.
2. Altyapıda "Verimlilik" Dönemi
Yapay zekânın büyümesi, artık sadece "daha fazla veri merkezi" inşa etmek anlamına gelmiyor; eldeki bilişim gücünü en verimli şekilde kullanma dönemine girildi.
- Yapay Zeka "Süper Fabrikaları": Bilişim gücünün dünyanın dört bir yanına yayılmış, dinamik ve birbirine bağlı sistemler ("AI superfactories") üzerinden dağıtıldığı bir model benimseniyor.
- Hibrit Sistemler: Kuantum hesaplama, süper bilgisayarlar ve yapay zekânın birlikte çalıştığı hibrit yapılar, özellikle bilimsel araştırmalarda (ilaç geliştirme, malzeme bilimi) yeni bir çağ açıyor.
3. Stratejik ve Ekonomik Odak: "Deney Değil, Sonuç"
İş dünyasında yapay zekâya dair abartılı beklentilerin yerini, somut ve ölçülebilir getiri beklentisi aldı.
- Maliyet ve Değer: Şirketler, sonsuz pilot projelerden vazgeçip, yapay zekâ yatırımlarının yatırım getirisini (ROI) ve doğrudan iş sonuçlarına etkisini kanıtlamaya odaklanıyor.
- Veri Kalitesi: AI modelleri ne kadar gelişirse gelişsin, "kötü veri" girdisiyle başarının imkansız olduğu anlaşıldığı için, artık verinin temizliği ve doğruluğu en kritik stratejik varlık haline geldi.
4. Yeni Paradigma: "Güven ve Özgünlük"
Yapay zekâ üretimi içeriklerin yaygınlaşmasıyla birlikte, "insan dokunuşu" ve "marka gerçeği" eskisinden daha değerli hale geldi.
- Güvenilirlik Oyunu: Arama motorları artık bir "anahtar kelime" yarışı değil, "güvenilirlik ve doğruluk" oyununa dönüştü.
- Etik Sınırlar: Şirketler, yapay zekayı insan bağlantısının yerini alacak bir araç olarak değil, onu güçlendirecek bir destek unsuru olarak konumlandırıyor.
Özetle, 2026 yılı yapay zekanın "heyecandan pragmatizme" geçiş yaptığı, teknolojinin bir "teknoloji konusu" olmaktan çıkıp her sektörün operasyonel kalbine yerleştiği bir yıl olarak öne çıkıyor.
Aklın yolu bir: Gemini, benim girişte önerdiğim yapay zekâ ile reel sektörü ve reel sorunlaru çözmeye odaklanma yaklaşımını yazının sonunda bana öneriyor. Ben de bu modeli bir kere daha vurguluyorum.
