Türkiye'nin Yapay Zeka'ya ihtiyacı var ama onun bize ihtiyacı yok!

Aranan her bilgiye hızlı ulaşmak ve araştırma yükünün neredeyse bütünüyle ortadan kalkması kulağa hoş geliyor ama organik beyinden vazgeçmemize değer mi, orada büyük bir soru işareti var. Vazgeçtiğimizde bir noktadan diğerine giderken yol bulmak ya da basit bir aritmetik işlemi için bizim olmayan bir zekaya ihtiyaç duymak kulağa korku filmi senaryosu gibi geliyor...

Hakan Türkkuşu

Dünyaya “Artificial Intelligence” olarak lanse edilen, kısaca AI olarak anılan ve Türkçe’de de “talihsizlik eseri” olarak Yapay Zeka çevirisi ile genel kabul gören bir kavram herkesin gündeminde. Sözcük anlamı ağırlıklı olarak “istihbarat” yani bilgi edinme veya derleme odaklı. Bilgilenmeye odaklı başka kavramlar seçilebilirdi, bu benim düşüncem tabii. Bu konudaki önerim ise Yapay Bilinç yönünde...

Teknolojinin pek çok alanında olduğu gibi derinlemesine incelemek yerine, yüzeysel olarak alıp kabul etme eğilimi burada da söz konusu. Oysa YZ hakkında, ülke ölçeğinde başta iş dünyası olmak üzere siyasi erkler, üniversiteler, bakanlıklar, ticaret ve sanayi odaları, meslek kuruluşları ve odalar, sivil toplum örgütleri gibi “belirleyici” rolü olan her kesimin kafa yorması ve payına düşeni yapması gerekiyor. Ancak görülen o ki teknoloji editörlerinin sayılı çalışmalarından öte geçmeyen bir genel durum söz konusu.

Yatıyoruz Yapay Zeka, kalkıyoruz Yapay Zeka...

Gözden kaçırdıklarım mutlaka vardır ama rastladığım en kapsamlı çalışma; kısa adı TRAI olan Türkiye Yapay Zeka İnisiyatifi tarafından yayınlanan “Karar vericiler için 2026 Yapay Zeka Trendleri” başlıklı rapor dikkatimi çekti. Ücretsiz olarak https://turkiye.ai/yapay-zeka-trendleri-2026/ linkinden edinmek mümkün. Rapor’ın başında, YZ’nın kurumlar için artık bir teknoloji vitrininden ibaret olmadığına özellikle işaret ediyor...

Bu açıdan bakıldığında; web konusu gündeme geldiğinde sayısız firmanın bu teknolojinin derinliklerini anlamaktan ziyade mevcut faaliyet raporunun dijitale geçirilmesinden ibaret sanılmasına benzer bir durum söz konusu! O, büyük bir yanılgıydı. Aradan geçen onlarca yılda yaşanan değişimin ne kadar yeterli olduğu ya da olmadığı ortada...

Web teknolojisinin yaratıcısı Sir Tim Berners-Lee’nin 1980’lerin sonlarına doğru geliştirdiği bu yapı çok önemli bir çözüm olmasına karşın bugün, ne yazık ki, hala pek çok firma tarafından “prestij” unsuru olarak görülüyor. İş dünyası ile web arasında uyum yakalayanlardan daha fazla yakalayamayan var.

Benzer bir durum YZ için de söz konusu!

YZ da varoluş gerekçesi tam olarak anlaşılamayan bir teknoloji olarak işyerlerinde ve evlerde baş köşeyi işgal ediyor. Komik komik dans eden küçük çocuklar, yan yana getirilen iki fotoğraftaki kişilerin öpüşmeleri, akıl almaz trafik kazalarını kameraya görüntüsü gibi sunan sayısız ıvır zıvır, YZ nimati kabul ediliyor. Bunların hiçbirinin üretime veya ekonomiye, topluma ya da kişisel gelişime katkısı yok!

Bilgi araştırmayı hızlandıracak bu yapı, şimdilik bakmaya üşendiğimiz konuları avucumuzdaki ekrana getirmekten ibaret bir kolaylaştırıcı olma niteliği aşıyor. Oysa doğru adresi karmaşık konularda önceliklendirme, yatırım kararlarını analizler ile yeniden oluşturma, yönetişim ve risk yönetimi başlıkları ile iş yaşamının kalbinde olmalıydı...

YZ çıktılarına bakıldığında ağırlıklı olarak bir eğlence aracı olarak kullanıldığı, yaş ayrımı olmaksızın oyuncak sanıldığı, modaya uymak algısı içine tıkıldığını görmek mümkün. Rapor da bu durumun bir “deneme alanı” olmaktan çıkarıp, ölçülebilir değer üreten kurumsal bir yetkinlik olarak ele almak isteyenler için hazırlandığının altı çiziliyor. Üstü örtülü olarak bunun bir oyuncak olmadığına dikkat çekiliyor.

Raporda yer alan YZ trendleri de popülerite yerine iş değeri, ölçeklenebilirlik, risk ve yönetişim kriterlerine göre listeleniyor. Rapor kapsamındaki her trend, üç temel soruya net yanıt vermeyi amaçlıyor;

• Nedir?
• Neden önemli?
• Kurumlar ne yapmalı?

Bu soruların yanıtları karar verme aşamasında daha doğru karar zemini oluşturmaya katkı sağlıyor.

Türkiye’de iki büyük ve ciddi sıkıntı söz konusu

Her yeniliğe karşı çıkma konusunda yeri dünya zirvesinde olan Türkiye’de, YZ söz konusu olduğunda da durum değişmiyor. İlki ve temel dinamiği “herkes bir şeyler yapıyor, aman ben eksik kalmayayım” dürtüsü. Batı dünyasında da var olan bu anlayışa kısaca FOMO deniliyor; “fear of missing out”, yani “kaçırma korkusu”. Diğeri ise hemen hemen her alanda sorun olan ekonomideki belirsizlikler. Bunlara bir de yetersizlikler eklenince durum içinde çıkılması daha da güç bir hale geliyor. Bu saptamalar; araştırmaya katılan 120’yi aşkın kuruluşun yanıtlarında...

İlk bölümde YZ konusunun ülkemizdeki mevcut durumu ele alınıyor. Bu konudaki soruya beklediğimin üzerinde bir “olumlu yanıt” verilmesi hem şaşırtıcı hem de sevindirici. Araştırmaya katılan kuruluşların yüzde 37,6’sı “var, onaylandı, uygulamada” seçeneğini işaret etmiş!

Projelerde kullanılan YZ ürünleri sayısında da beklenenden daha yüksek bir skor karşımıza çıkıyor. “10’dan fazla” seçeneğin işaretleyenlerin oranı yüzde 19,2 yani beşte bir 10’dan fazla YZ ile birlikte çalışıyor.

Bu kapsamda öne çıkan konular;

• Verimlilik ve operasyonel mükemmellik. Neredeyse tüm stratejilerde yapay zekanın operasyonel verimlilik artırma, maliyet düşürme ve karar destek sistemlerini güçlendirme amacıyla kullanıldığı görülüyor.
• Etik, güvenli ve sorumlu YZ. Birçok kurum, “güvenli”, “etik”, “şeffaf” ve “uyumlu” yapay zeka ilkelerini stratejisinin merkezine yerleştiriyor.
• Üretken YZ (GenAI) ve agent yaklaşımı. Son dönemde üretken yapay zeka , agent tabanlı sistemler, Copilot ve RAG entegrasyonları çok sık dile getirilmiş. Bu, kurumların artık klasik makine öğrenmesinden temsilci tabanlı (agentic) yapılara geçtiğini gösteriyor.
• İnsan ve kültür dönüşümü. YZ farkındalığını artırmak, çalışanları eğitmek, “AI-ready workforce” oluşturmak ve kültürel adaptasyon sıkça vurgulanıyor.
• Değer odaklılık ve iş sonuçlarına hizmet. Kurumlar YZ stratejilerini “iş hedeflerine hizmet eden”, “ciroyu artıran”, “müşteri deneyimini iyileştiren” çerçeveler içinde tanımlıyor. Yani teknoloji değil, iş değeri odaklı stratejiler ön planda.

YZ tarafından harmanlanan bilgide deneyim yok!

Geleneksel YZ denildiğinde “hız” için denecek bir şey yok ama vurgulanması gerekenlerin başında “deneyim” eksikliği geliyor. Hele “geleneksel YZ projelerinin nasıl yapılıyor?” sorusuna yüzde 46,3 oranında “kurum içi” yanıtının verilmesi son derece düşündürücü. Burada eko-sistem içinde yapılan-yapılacak çalışmaların verimliliği katlayacağını ortada. Bu konudaki oran ise yüzde 5,8 ile sınırlı, neyse ki hibrit diyenler de var.

Bu türden programlarda “nasıl yapıyorsunuz?” sorusuna verilen yanıtlar, en az “ne yapıyorsunuz?” sorusuna verilen yanıtlar hatta daha fazlası öneme sahip. Devreye metodoloji girince; 5N1K (Ne, Nerede, Ne zaman, Neden, Nasıl ve Kim) soruları arasında “nasıl” sorusu, diğerleri arasından sıyrılıp öne çıkıyor.

Öne çıkan diğer konular;

• Tahminleme (Forecasting, Prediction) Satış, talep, stok, kredi, arıza, fiyat, hasar, değer, dönüşüm, müşteri kaybı gibi çok çeşitli alanlarda uygulanıyor.
• Optimizasyon. Rota optimizasyonu, alokasyon, stok dağıtımı, fiyat optimizasyonu, vardiya planlama, debi optimizasyonu gibi pek çok alt başlık örneği var.
• Kalite ve görüntü işleme. Kalite kontrol, defo tespiti, video analitik, görüntü işleme, kamera analizi gibi ilgilenilen konular sıralanıyor.
• Kestirimci bakım. Üretim makineleri, uçak bakımı, enerji sistemleri gibi alanlarda verimlilik ve arıza önleme odaklı çalışmalar söz konusu.
• Finansal ve risk analitiği. Burada kredi riski tahmini başta olmak üzere limit modelleri, katkı payı optimizasyonu ve diğer hesaplama modelleri öne çıkıyor.
• Diğer konular. Stok yönetimi ve talep planlama, ses ve metin analizi (çağrı merkezi, belge sınıflandırma), kullanıcı davranış analitiği ve öneri sistemleri ile sağlıkta görüntü destekli teşhisi listenin ilk sıralarını alıyor.

Üretken YZ ile açılan yeni kapı, girilen yeni dünya

Üretken YZ, GenAI olarak tanımlanıyor. Son iki yılda hem iş dünyasında hem de toplumda devrim niteliğinde bir dönüşüm başlattığını söylemek mümkün. ChatGPT ile başlayan furya, sadece teknik veriler üzerinden karar verenlerin değil, seviyesi ne olursa olsun her kademeden yöneticinin, kurum kültürüne bağlı olarak kimi durumlarda her çalışanın ve hatta şu ya da bu ölçüde her bireyin gündemine girdi. Bu alan, metin üretiminden görsel tasarıma, kod yazmaktan analizlere ve makale, tez ya da haber tadında metin üretimine kadar yapılan işin doğasını kökten değiştiriyor. Ancak bu büyük fırsat, beraberinde veri güvenliği, doğruluk, fikrî mülkiyet ve etik sınırlar gibi önemli zorlukları da beraberinde getiriyor.

İlk sıradakiler;

• Chatbotlar ve kurumsal asistanlar. En yaygın kullanım alanlarını oluşturuyorlar. Kurum içi iletişim, IT destek, HR, satış, müşteri ilişkileri, hukuk ve eğitim gibi alanlarda kullanılıyorlar.
• Ajan temelli yapılar ve AI Agent’lar. Belirli görevleri otomatikleştiren, süreçleri yöneten akıllı ajanlar arasında HR Agent, IT Agent, Finans Agent, Eğitim Agent gibi örnekler sıklıkla görülüyor.
• Co-pilotlar ve kodlama asistanları. Yazılım geliştirme, raporlama, karar destek, teklif karşılaştırma ve otomasyon süreçlerinde yaygın kullanılıyor. En fazla Copilot, Cursor AI, Gemini, Siemens GPT, NesGPT gibi örnekler ilgi görüyor.
• İçerik üretimi, özetleme ve görsel üretimi. Eğitim, pazarlama, kurumsal iletişim gibi alanlarda metin, sunum, görsel, video üretiminde faydalanılıyor. Listenin başında Synthesia, Canva, text-to-image ve video üretim araçları yer alıyor.
• Sektörel uygulamalar ve RAG tabanlı çözümler. Sigorta, otomotiv, üretim, perakende gibi sektörler içinözel sistemler geliştiriliyor. AI Hukuk Asistanı, Boom Guru, Dealer Bot, Maintenance GPT bunlara tipik örnekleri oluşturuyor.

Ajan tabanlı YZ bize ne sunuyor?

Müşteri hizmetleri, iç destek, bilgi yönetimi, IT destek, satış öneri sistemleri veya süreç otomasyonu gibi alanlarda görülüyor. Bu uygulamalar, kurumlara ciddi bir verimlilik artışı ve insan desteği gerektiren rutin süreçlerde övgüye değer otomasyon çözümleri sunuyor. Zaman içinde bu potansiyelin gelişeceğine de kesin gözüyle bakılıyor.

Belli başlı kullanım alanları;

• Kurumsal asistanlar ve destek botları. En yaygın alan. IT, HR, bakım, finans, eğitim gibi departmanlarda HR Bot, IT Asistan, İnternal Helpdesk Agent, Oryantasyon Botu, Eğitim Botu gibi isimlerle anılan asistan veya bot olarak görev yapan ajanlar geliştiriliyor.
• Satış ve CRM odaklı ajanlar. Bayi yönetimi, satış tahminleme, müşteri ilişkileri ve CRM kayıt otomasyonu öne çıkıyor. Otomotiv Bayi Koçu, Satış Koçu, CRM Agent, Dealer Bot bu konuda dikkat çekiyor.
• İş süreçleri ve operasyon yönetimi. Planlama, talep yönetimi, faturalama, worklog girişi ve süreç analizi (Process Mining) gibi operasyonel alanlarda agent kullanımı artıyor. SAP Planlama Agent, Talep Agent, ERP Agent, Worklog Agent gibi çözümler öne çıkıyor.
• Doküman ve bilgi yönetimi ajanları. Kurum içi bilgiye erişim, doküman anlama, mevzuat desteği, sözleşme yönetimi gibi alanlarda kullanılıyor. Doküman Anlama, Mevzuat Bilgi Sistemi, Sözleşme Botu akla ilk gelen örnekler.
• Sektörel ve uzmanlaşmış ajanlar. İhtisas gerektiren özel alanlarda geliştirilen Doctor Agent (sağlık), Mali Tahlil Agent (finans), Hotel Reservation Agent (turizm), Siber Güvenlik Agent (IT) gibi çözümler söz konusu.

Bu yolculuk hiç de kolay değil...

YZ dönüşümü, sadece teknolojik bir yenilik değil; köklü bir kurumsal değişim sürecidir. Deyim yerindeyse yeni bir Endüstri Devrimi! Bu nedenle, teknik bilgi ve bütçenin ötesinde; insan, kültür, liderlik ve strateji bileşenlerinin tümü bu yolculukta gelinen noktayı belirleyecektir.

Karşılaşılan zorluklar ortak paydasında en büyük engelin insan faktörü olduğunu araştırmaya katılanlarca son derece açık bir şekilde ortaya konuldu. Bu alanda uzmanlaşmak, organizasyon içinde YZ okur-yazarlığını artırmak bundan sonraki gündemleri işgal edecek şüphesiz.

Düşünme süreçlerini birtakım ajanlara ya da botlara devretmenin beynin en önemli gereksinimiz olan “derin öğrenme” becerisini baltalayacağını da göz önünde bulundurmak gerek. Nedir bunlar; otomatiklik, şema oluşturmak ve tahmin hatalarıdır. İnsan bu kadar vahim bir durum için daha karmaşık hatta sofistike bir tespit bekliyor ama bu kadar basit bir durum söz konusu.

Otomatikleştirme; bu cümleyi okumak gibi, bilinçli düşünmeden bir beceriyi gerçekleştirme yeteneği, yalnızca tekrardan gelir. Temel hesaplamaları veya hatırlamayı dış kaynaklara devrettiğinizde, çalışan ama öğrenemeyen insan profili giderek belirginleşir.

Şemalaştırma; bilgileri düzenleyen zihinsel bir çerçevedir. Nörolojik olarak bakıldığında beyinde iyi organize edilmiş bir dosyalama sistemi olduğu ve verimli bir model oluşturduğu düşünülür. Uzman ile acemiyi ayıran da budur. Bir şeyi aramak size bir dosya verirken derin öğrenme ise o arşivin tamamını kapsar.

Dikkat, beynimiz kısa devre yapabilir!

Tahmin hataları ise beynin şaşırması, daha farklı bir ifade ile beklenti ve sonuç arasındaki uyumsuzluk olarak ortaya çıkar, tespit edildiğinde en iyi öğrenme yöntemidir. Ancak başlangıçta öngörü ya da tahmin varsa işe yarar. Söz gelişi 2x20 işlemi için hesap makinesine ya da YZ’ya güveniyorsanız ve küçük bir yazım hatası bile size 40 yerine 400 sonucunu verirse, beyniniz hiçbir tahmin yapmadığı için o hatayı fark etmez!

Bilgiler de benzer biçimlerde heba olabilir ya da mantık süzgeci olmadığı için işler daha da karışabilir...

Bu bilişsel gerileme geleceği bir ölçüde bulanıklaştırma tehdidini beraberinde getiriyor. Kimilerine göre bu bir gerileme değil. Onlar yeni bir zeka türüne geçiş olduğunu savunuyorlar. Oysa insanlığın onbinlerce yıllık düşünme sisteminin çökmesi gibi çok ciddi bir tehdit oluşturduğu da ortada...

İnsanın gelişim sürecinde en önemli rol oynayan “yaratıcılık”, öğrenilen bilgiler ile bir araya gelmenin sonucudur. Bu temel olmadan, yapay zekâ iş birliği basit bir emir verme-alma haline gelir. İnsanın bilgisini pekiştiren “deneyim” yapay zekada yoktur!