Murat Ülker'den iş dünyasına yapay zeka uyarısı

Murat Ülker, kişisel internet sitesinde yayımladığı yeni yazısında, Harvard Business Review'ın 2025 yılı için hazırladığı yapay zekâ derleme kitabına atıfta bulunarak teknolojinin iş dünyasına etkileri üzerine değerlendirmelerde bulundu.

Murat Ülker'in yazısı şu şekilde;

Dünya Kupası maçlarına daha önce de tanıklık etmişliğim var. Fasılalı yapılan maçların müsaade ettiği araya birçok aktivite sığdırmışlığım da var. Hani bana daha fazla değiyor gibi geliyor, verimlilik diyoruz ya!

Bu sefer de öyle yaptım. Arkadaşlarla Batı Yakasında maçları izlemeye gitmişken Silikon Vadisi’ne de uzanıverdik, işin uzmanları eşliğinde; konu tabii ki YAPAY ZEKA idi. Maçları yazmayacağım, zaten yeteri kadar konuşuldu. Goya da doğal alışkanlığımız zaten; fakat Stanford Üniversitesine 44 yıl aradan sonra yaptığım ziyaretimi ve vadideki şirketleri ziyaretimden intibalarımı aktarma gayreti içinde olacağım. Ama rahmetli Mahmut Bayram hocamın anlatınızı mutlaka bir kaynağa, bilhassa kitaba bağlayın tembihini takiple yapay zeka konusunda çok iyi bir derleme olan Harvard Business Review’ın 2025 yılı için hazırladığı kitaptan istifade ile aktaracağım.

Bu teknoloji derlemesi dünyayı insan ve makinenin bir arada çalıştığı bir düzenin içine yerleştiriyor. Teknoloji hep gelişiyordu, bugün geldiğimiz noktada insanlar ve sistemler arasındaki ilişkinin yeni bir biçim almadığını gözlemliyoruz. Bence hayır. Lakin mevcut meseleleri ve gündemleri gerçekten sağlam bir yapıda derlediğini ve enine boyuna tartıştığını söylemek doğru olacaktır.

İşletmeleri, iş yapış biçimimizi, tüketicimizi dönüştüren teknolojik gelişmelere uzak kalmamız mümkün değil; bu konuda çok kereler yazdım. (https://muratulker.com/kategori/yapay-zeka/ https://muratulker.com/ses-espiyonaji-istihbarat-endustrisi/ https://muratulker.com/mahremiyetimiz-kalmadi-ozet-vidyo/ https://muratulker.com/fijital-kusak-icin-surukleyici-pazarlama/). Erken uyarı sinyallerini atlamamak gerek, zamanın hızlı aktığı hayatımızda yeni “entegre” olmuş bir uygulama ile karşılaşmak olağan; birkaç zaman sonra ise artık “yeni bir iş akışı” oluşturulmuş oluyor. 2025’e geldiğimizde, yanımızda iş birliği yapan, diyalogda olduğumuz, henüz anlamlandıramasa bile gayet iyi anlayan ve karar süreçlerinde rol alan “yetenekli bir yardımcı” gibi ama henüz insan eline ve sezgisine sahip olamamış ama bizimle konuşan, bizden öğrenen ve bize öğreten; bizimle çalışan yazılım sistemleri var. Mekansal bilişim teknolojilerinde yaşanan gelişmelerle “ekran” kavramını yeniden düşünmemiz gerek; Apple Vision Pro gibi araçlar, dokunabildiğimiz fiziksel dünyanın üzerine dijital bir katman ekleyerek yeni bir çalışma alanı yaratıyor. Bu teknolojiyi deneyen şirketler, müşteriye ürün sunumundan tasarım süreçlerine kadar birçok adımı yeniden kurguluyor. Göz hareketleriyle verilen komutlar ya da jestlerle yönlendirilen arayüzler, teknolojiyle ilişkimizi farklı bir boyuta taşıyor. İşin güzel yanı şudur ki, tüm bu yeniliklerin merkezinde hala insan deneyimi yer alıyor. Teknolojinin bize bu kadar yaklaştığı günümüzde, insanın ne hissettiği ve nasıl öğrendiği daha da kritik hale geliyor.

Kitapta şirketlerde yönetişim, karar vermek gibi süreçlerde yapay zekânın hangi kararlara ne ölçüde dahil olması gerektiği, oluşan sorumluluk alanlarını nasıl değiştirdiği ve olası risklerin nasıl yönetileceği üzerine ciddi tartışmalar var. Özellikle OpenAI örneği üzerinden yürüyen kurumsal yönetişim değerlendirmesi, hızla olgunlaşan teknolojilerin şirketlere fırsatların yanında, çok çeşitli riskler de getirdiğini ortaya koyuyor. Burada kritik olan nokta bireysel ve kurumsal düzeyde muhakemenin devrede tutulması. Teknoloji, karar mekanizmasının bir parçası olsa bile kararın kendisi hala insanın yükümlülüğünde, uzun bir süre de böyle olacak gibi görünüyor. Bu tartışmaların yanında, iş gücünün nasıl dönüşeceğine dair yapıcı bir çerçeve de sunuluyor. İnsan ve makine ortaklığında görevler artık yeniden tanımlanıyor. Bazı işler tamamen değişiyor veya genişliyor veya teknolojiyle paylaşılıyor. Örnekler, çalışanların yeni becerilere duyduğu ihtiyacı açıkça gösteriyor. Büyük şirketlerde kurulan dijital eğitim akademileri, çalışanların hem yeni araçlara hâkim olmasını hem de deneyimlerini dönüştürmesini sağlıyor.

Kitabın dikkat çekici bir diğer tarafı, teknolojik gelişmeleri sürdürülebilirlik açısından da yeniden düşünmekgerektiğini söylemesidir. Sorumlu bilişim kavramı, veriden altyapıya, yazılımdan su tüketimine kadar geniş bir ekosistemi kapsıyor. Teknolojik gelişmelerin çevresel ve toplumsal etkilerini anlamadan atılan adımlar, iyi niyetli olsa bile beklenmedik sonuçlar yaratabilir. Veri işleme süreçlerinin, sunucu altyapılarının ve yazılım tasarımının etkisi performansın yanı sıra, gezegenin ve toplumun sağlığı üzerinden de değerlendirilmeli. Bu da işi teknolojiye dokunan her yöneticinin, “Bunu yapabilir miyiz? Hakkımız var mı? sorusuyla birlikte “Bunu nasıl daha iyi ve daha adil yapabiliriz?” sorusunu da düşünmesini gerektiriyor.

Kitaba katkı sağlayan isimlerin listesi bir hayli uzun; teknoloji, yönetim ve organizasyon alanlarında farklı bakış açıları sunan güçlü bir ekip var. İsimlerin bazılarını tanımakta fayda var. Maryam Alavi, Georgia Tech’te uzun yıllardır bilgi teknolojileri ve yönetim alanında çalışan, organizasyonlara insan ve makine ortaklığının nasıl şekillendiğini anlatan önemli bir akademisyen. Amy Webb, Future Today Institute’un kurucusu, kurumlara, hükümetlere stratejik öngörü konusunda rehberlik eden bir fütürist. George Westerman, MIT Sloan’daki çalışmalarıyla dijital dönüşümün organizasyonel sonuçlarını berraklaştıran bir araştırmacı. Cathy Hackl, mekânsal bilişim ve yeni teknolojiler üzerine küresel ölçekte söz sahibi bir uzman olarak sahadaki dönüşümü yakından izleyenlerden. Rashik Parmar ise British Computer Society’nin CEO’su ve sorumlu bilişim tartışmalarına yön veren kişilerden biri.

Yapay Zeka Olmadan Yaşamak Mümkün mü?

Dönüşümün hızını kestirmek kolay değil, iş yerlerinde insan ve yapay zeka birlikteliği giderek daha görünür olacak ve bu birlikteliğin nasıl yönetileceği, değerlendirileceği ve nasıl büyütüleceği daima gündemde olacak. The Year in Tech 2025, bize bu süreci anlatıyor.

Hizmet Deneyimi

Hizmet deneyiminde müşterinin aklında kalan, karşısındaki ile yaşadığı ilk temas, deneyimin nasıl şekilleneceği konusunda belirleyicidir. Bugün burada robotlar yer alıyor; otel lobilerinde, alışveriş esnasında… Bu dönüşüm henüz ülkemizde ölçeklenmiş ve yaygın olmasa bile, yurtdışında çok çeşitli örneklerle karşılaşmamız mümkün. Bu değişimi anlamak için önce müşterinin ne yaşadığını, ardından robotun bu deneyime nasıl dahil olduğunu anlamamız gerekiyor.

Pandemi döneminde temassız hizmet ihtiyacı robotlarının yayılmasını kolaylaştırdı. Günlük yaşamın ve dolayısı ile iş akışlarının doğal birer parçası haline geldiler. Bugün geriye dönüp baktığımızda, bu teknolojilerin yalnızca geçici çözümler sunmakla kalmadığını, aynı zamanda hizmet robotlarına yönelik bir “aşinalık zemini” hazırladığını görüyoruz. HBR, insanların bu yeni çalışanlarla kurduğu ilk temasları, hizmet ortamlarının geleceğini şekillendirecek bir başlangıç noktası olarak tanımlıyor. Müşteriler robotları sadece işlevleri üzerinden değerlendirmiyor. Onlara bir miktar duygu atfetme eğilimi, memnuniyet düzeyini belirgin bir biçimde etkiliyor. Robota dair küçük bir hikaye, yakasına iliştirilen bir isim etiketi gibi… İnsan robotu yeni bir çalışana benzer değerlendiriyor. Bu noktada insan zihninin karşısındakiyle bir ilişki kurmaya eğilimli olduğunu belirteyim. Muhatabın nesne, araç ya da makine olması bunu değiştirmez, biçimini farklılaştırır. Bir makine ile etkileşime geçerken bile alışkanlıklarımız, duygularımız ve ilişki biçimimiz devreye girer. Müşteri robotdan hisli olmasını bekliyor; hizmet sırasında yaşanan küçük aksaklıkların daha hoşgörülü karşılanması bununla ilişkili…

Bir robotun sevimli veya yenilikçi olmasının yanında işlevsel olması ve öngörülebilir bir performansa sahip olması müşteri için gerçekten önemlidir. Teknoloji yaygınlaşırken süreç kullanıcıyı hala yoruyorsa haliyle memnuniyet de azalıyor.

Robotların bir işletmeye kabulü ve süreçlere entegre olması, insanlarda bazen rahatlama, bazen de tedirginlik yaratabiliyor. Bu nedenle yöneticilerin robotun amacı konusunda net olması ekip içi uyumu güçlendiriyor. Bir robotun çalışanları olumsuz müşteri davranışlarından koruyabilmesi ya da monoton işleri üstlenebilmesi de bu uyumu destekleyen etkenler arasında olmuş.

Biyometrik Doğrulamalar ve Gündelik Yaşam

Son yıllarda dijital hizmetlerin ne kadar hızlandığını ve kolaylaştığını hepimiz kendi yaşamlarımızdan biliyoruz. Bankacılık işlemlerimizi telefondan yapıyor, market alışverişimizi birkaç dokunuşla hallediyor, yemek siparişi veriyor ve daha birçok günlük ihtiyacımızı uygulamaları kullanarak kolayca çözüyoruz. Bu akışta güvenli giriş için artık biyometrik doğrulama teknolojisi başarıyla kullanılıyor.

Biyometrik teknolojileri, eğer veriler toplumun tamamını temsil etmiyorsa, bazı grupların süreçten dışlanması ya da yanlış eşleştirmeler yapılması mümkün; teknolojinin kullanımı da kritik. Dijital kanalların birincil temas noktası olduğu bir dönemde, insanların hız ve güven talep etmesi doğal ama kimlik verilerinin nerede saklandığı, nasıl işlendiği ve kullanıcıya ne kadar kontrol bırakıldığı etik ve pratik açıdan tartışılan konuların başında.

Apple Vision Pro ve Fijital Gerçeklikler

Philip Kotler’in Pazarlama 6.0 kitabını ve Fijital (Dijital + Fiziksel) Kuşağı kaleme aldığım yazımı hatırlayanlarınız olacaktır. Sürükleyici pazarlamayı açıkladığım bir bölümde, Apple Vision Pro ile ilgili deneyimlerime yer vermiştim. Oldukça keyifli bir deneyim; havada yaptığınız hareketler belki karşıdakilere garip gelebiliyor ama yaygınlaşması sizi çevrenizden izole etmeden ihtiyaç gidermesine bağlı. Pazarlamanın geleceği, interaktif ve sürükleyici deneyimler sunmakta yatıyor. Markalar, Z Kuşağı ve Alpha Kuşağı’nın dikkatini çekmek ve onların beklentilerini karşılamak için dijital ve fiziksel dünyaları birleştiren yenilikçi yaklaşımlar benimsemelidir. Gelecekte gerçek ve sanal ortamları birbirlerinden ayıran keskin çizgiler giderek belirginliğini kaybedecek. Burayı iyi anlamak ve doğru pozisyon alabilmek çok önemlidir.

Mekansal bilişim kavramı ilk Apple’ın Vision Pro ile görünür oldu. Mekansal bilişim, fiziksel dünyanın üzerine dijital bir katman ekleyerek çalışan bir yaklaşım; artırılmış gerçeklik, yapay zeka, bilgisayar görüşü, hareket sensörleri ve diğer teknolojiler bir araya geldiğinde, kullanıcı hem fiziksel hem dijital dünyayı aynı anda deneyimleyebiliyor; bilgisayar kullanımı artık ekrana hapis değil, mekana yayılmış; Tony Stark’ın, Iron Man çalışma masasını gözünüzde canlandırın mesela…

Şirketlerin Vision Pro’ya yönelik ilgisi farklı motivasyonlarla şekilleniyor; kimisi müşteriye daha iyi bir tasarım deneyimi, kimisi daha kapsayıcı görsellik kullanımını sunmak istiyor, kimisi karar verme sürecini üç boyutlu somut bir zemine taşıyor. Kitapta detayda ilginç ve heyecanlandırıcı örnekler var.

Yapay Zeka, Kurumsal Yönetişim ve Henüz Cevabı Olmayan Sorular

Yapay zekânın nasıl şekilleneceği, hangi sınırlar içinde gelişeceği ve bu gelişimin kim tarafından yönlendirileceği mesela… Devletler düzenlemeler üzerinde çalışıyor, kamuoyu riskleri tartışıyor; fakat bütün bu süreç işlerken, asıl teknolojiyi geliştiren, işin sahibi özel şirketlerin yönetim kurulları, yatırımcıları, CEO’ları gibi karar verme mekanizmaları için özel sektörün kuralları geçerli; mesela OpenAI’ın arkasındaki yasal yapıda yapay zekânın tüm insanlık için yararlı olması hedeflenmiş ve bu misyonun yatırımcı çıkarlarının önünde tutulması şirket tüzüğüne yazılmıştı; teoride, toplumsal fayda önceliklendirilecekti. Altman’ın görevden alınması ve iadesinde yaşananlar ise bu görüşlerin pratikte nereye kadar esneyebildiğini gösterdi.

HBR 2025 bu bölümde, “Yapay zekanın geleceğiyle ilgili kritik kararlar, nasıl bir yönetişim düzeninin içinde ele alınıyor?” sorusu üzerinde düşünüyor.

Başka şirketler de benzer biçimde sosyal faydayı merkeze alan modeller deniyor; bağımsız vakıfların yönetimde söz sahibi olması ya da zamanla karar gücünün farklı bir yapıya devredilmesi gibi, mesela Anthropic. Lakin finansman bulmanın zorluğu ve piyasanın dinamikleri karşısında bu girişimlerin ne kadar sürdürülebilir olacağı veya rekabet yetilerini ne ölçüde koruyabilecekleri belirsiz!

Bu tartışmalar bizi “uyum” meselesine getiriyor. Yapay zeka teknolojisi insani değerlerle ne kadar uyumlu olacak? Kurumsal yönetişimde uyum, yatırımcı beklentileriyle yönetimin kararlarının nasıl örtüştüğüdür; halbuki şirketlerde alınan kararlar da insan davranışları gibi bir sözleşmeye sığmayacak kadar karmaşıktır. Bu nedenle yönetişim sistemleri, yöneticileri “doğru yönde karar almaya” teşvik eden araçlarla kurulur, mesela yapay zekâ geliştiren şirketlerde güvenlik unsurunun şirket için ekonomik bir avantaj haline gelmesi, uyumun en güçlü motivasyon kaynağı olabilir.

Yapay Zeka Ne Zaman?

Yapay zeka alanında çalışan uzmanlarla geleneksel şirket yöneticilerinin dünyaya bakışları, risk algıları ve zaman ufukları aynı değil. Kimi uzmanlar insan seviyesinde yapay zekanın yakın olduğunu savunurken, iş dünyasındaki bazı yöneticiler bu ihtimali oldukça uzak buluyor. Bu aynı düzlemde tartışmayı zorlaştırıyor. Bunun gibi ama daha önemli riskler var; mesela veri ihlalleri, yanlış bilgilendirme, iş gücü üzerindeki etkiler gibi, bunlar şirket içi politikalarla yönetilebilir. Ancak yapay zekanın kontrol edilemez hale gelmesi gibi düşük olasılıklı ama yüksek etkili riskler için aynı şey geçerli değil. Bu tür senaryolar, tıpkı nükleer teknoloji ya da biyogüvenlik gibi alanlarda olduğu gibi, devletlerin ve uluslararası düzenlemelerin bir şekilde devreye girmesini gerektiriyor. Kurumsal yönetişim bu alanda bir hazırlık sağlayabilir; ancak nihai olarak pek de yeterli olamaz.

Pratik bir yaklaşımla piyasa örnekleri üzerinden baktığımızda, Amazon Davası, Platformun Gücü ve Piyasa Dengeleri açısından güçlü bir örnek!

Teknoloji şirketleri insanların hayatını kolaylaştıran dev sistemler kuruyorlar, fevkalade güçleri var. Bu güç nasıl sınırlandırılabilecek? Son dönemde açılan bir antitröst davası var.

HBR, Amazon örneği üzerinden ilerlemiş: Davanın en çok konuşulan iddialarından biri, Prime rozeti ile FBA (Fulfillment by Amazon) hizmetinin geçmişte neredeyse birbirine bağlı biçimde çalışmasıydı. Prime rozeti kullanıcıya hızlı ve güvenilir teslimat sözü veriyor; dolayısıyla satıcıların da bu rozeti almak istemesi oldukça doğal. Amazon’un uzun süre bu rozeti almak için satıcıları FBA’ya yönlendirmesi, FTC Federal Trade Komisyonu’nun “zorunlu bir paket” olarak yorumladığı bir davranışa dönüşüyor. Amazon ise bunun sebebini, kaliteyi kontrol etmenin en etkin yolunun lojistiği kendi içinde yürütmek olduğunu söyleyerek açıklıyor. Burada tartışmanın özü şu: Bir platform, kendi markasını korumak için kalite standardı koyduğunda nerede durmalı? Bir satıcı kendi teslimat sistemini kullanmak istiyorsa ama platform bunu güvenli bulmuyorsa, kimin kararı daha ağır basmalı? Bugün SFP (Seller-Fulfilled Prime) tekrar açıldığı için bu iddia kısmen etkisini yitirmiş görünüyor, fakat uzun süre kapalı kalması sistemsel bir tartışma yaratmış.

Bir diğer iddia fiyat paritesi konusu: Amazon’un geçmişte satıcıların kendi web sitelerinde daha düşük fiyat sunmasını engelleyen açık kurallar koyduğu biliniyor. Resmi kural 2019’da kaldırıldı; FTC ise Amazon’ın fiyat paritesini bu kez “dolaylı yollarla” uyguladığını savunuyor. Örneğin bir satıcı kendi sitesinde fiyatı düşürdüğünde, Amazon’da müşterinin pek de ziyaret etmediği, gözünün görmediği sayfalara itilmesi gibi. Bu noktada mesele yine çok katmanlı. Satıcının her yerde aynı fiyatı sunmak zorunda kalması rekabeti sınırlayabilir. Öte yandan Amazon, bu uygulamaların arkasındaki motivasyonu “müşterinin güvenini korumak” olarak açıklıyor. Bir müşteri aynı ürünü başka bir yerde daha ucuza görürse, platformun sunduğu hizmetten hoşnutsuz olabiliyor. Net bir veri olmadığı için kimin argümanının daha güçlü olduğu net değil; fakat bu nevi platformlardaki ticari faaliyetlerin mesela görünürlüğün nasıl bir güç aracı haline geldiğini bu tartışmalar açıkça gösteriyor.

Reklam konusu ise platform iş modelinin geldiği noktayı iyi özetliyor: Ürün aramalarında giderek daha fazla sponsorlu sonuç görmek hepimizin deneyimlediği bir durum. FTC (Federal Trade Commission) bunu satıcılar üzerinde baskı unsuru olarak tanımlıyor; çünkü görünür olmak istiyorsan reklam vermen gerekiyor. Reklamın kendisi elbette kötü değil. Hatta yeni bir satıcının ya da yeni bir ürünün keşfedilebilmesi için işlevsel bir araç bile sayılabilir. Ancak reklamın aşırıya kaçması, daha iyi ürünlerin geri planda kalmasına sebep oluyorsa, bu durum tüketicinin aleyhinde çalışır. Burada yine net bir cevap yok; çünkü reklamın tüketici kararını nasıl etkilediğini incelemek için detaylı verilere ihtiyaç var. Bu veriler Amazon’un elinde, paylaşmaya da pek gönüllü değil.

Son iddia, Amazon’ın kendi ürünlerini üçüncü taraf satıcılara göre bazen öne çıkardığı yönündeki şikayetler. Self-preferencing olarak bilinen bu davranış, teoride haksız rekabet yaratabilir. Fakat uygulamada bunu ölçmek oldukça güç. Amazon bir ürünü yukarı taşıdığında bunu fiyat, iade oranı, tıklanma davranışı gibi veriler üzerinden yaptığını söylüyor. Ürün sıralama algoritmalarının nasıl çalıştığını dışarıdan incelemek neredeyse imkansız olduğu için, bir ürünün neden üst sıralarda yer aldığını anlamak da kolay değil.

Mesele, dev platformların sahip olduğu veri avantajının bir asimetri yarattığı; gücün dengelenmesi gerekiyor, ancak bu kolay değil. Platform gücü sınırlanınca bu gücün yarattığı avantajlar nasıl korunacak?

İnşaat Sektöründe Dönüşüm ve Teknolojinin Sınırları

İnşaat sektörü yeniliklere açık mı; inşaat sektörü temkinli, yavaş ilerleyen bir dönüşüm yaşıyor. Sektör değişime dirençli, işçiler yeni makinelerden çekiniyor, ustalar tanımadıkları araçları benimsemiyorlar. Lakin yapılan araştırmalar, işçilerin büyük bölümünün işlerini kolaylaştıran araçlara açık olduğunu gösteriyor; işin gerçeği bu. Asıl mesele genellikle alışkanlıkların ve işin doğasının ne kadar değişmesine izin verildiğiyle ilgili.

Tüm bu gelişmelere rağmen, HBR inşaat sektörünün tamamen mekanize bir yapıya dönüşmesi ihtimalinin pek mümkün olmadığını söylüyor. İnşaat sahaları gerçekten dağınık ve beklenmedik şeylerin olabildiği yerler, yakın gelecekte bu alanda büyük sıçramalar beklemeyin, küçük adımlarla ilerleme devam edecek.

Sorumlu Bilişim Yaklaşımı

Teknolojiyle ilgili sohbetlerde yeniliklerden, verimlilikten ya da hızdan bahsediyoruz. HBR’nin bu bölümde ele aldığı mesele ise biraz farklı bir tınıda. Şirketlerin yalnızca güçlü sistemler kurmanın yanında, bu sistemlerin yarattığı etkilerle de ilgilenmesi gerektiğinin altını çiziyor. CTO’larla yapılan görüşmelerde öne çıkan temel endişe tam da bu. Teknolojinin performansı arttıkça, toplumsal beklentiler de aynı ölçüde yükseliyor. Bir yandan güvenlik riskleri, diğer yandan enerji tüketimi, veri gizliliği, algoritmaların adaleti, çalışanların ve müşterilerin teknolojiye yaklaşımı… Bunların hepsi birbiriyle bağlantılı konular baktığınızda.

Sorumlu bilişim yaklaşımı, bu karmaşık yapıyı altı başlık üzerinden anlamayı öneriyor. İlki, veri merkezlerinin kendisi;son yıllarda veri merkezlerinin kapasitesi ciddi şekilde arttı. Acaba ne kadar verimli kullanılıyor; kullanılan enerji kaynakları ve toplam su tüketiminin önemi büyük; enerji kaynağının ne kadar temiz olduğu, atık ısının nasıl değerlendirildiği, suyun nasıl geri dönüştürüldüğü gibi sorular, veri merkezi yönetiminin önemli parçaları haline gelmiş durumda.

Bir diğer başlık, altyapının kendisi. Yani şirketlerin kullandığı tüm donanım, yazılım ve ağ yapıları. Buradaki meselemiz, bu cihazların yaşam döngüsü boyunca ne kadar karbon açığa çıkardığı; üretim aşamasından operasyon dönemine, kullanım ömrünün sonuna kadar geçen süreçte toplam etkiyi ölçmek gerekiyor. E-atık konusu burada karşımıza çıkıyor. Donanımların atılmak yerine yenilenmesi, geri dönüştürülmesi ya da yeniden kullanılması hem maliyet hem çevresel etki açısından kritik görülüyor.

Yazılımın kendisi de çevre açısından büyük etkiye sahip; bir yazılımın verimsiz olması, her işlemde gereksiz enerji tüketimine yol açıyor. Bu nedenle şirketlerin yazılım mimarisini, ölçeklenebilirliğini, güvenlik açıklarını ve bakım ihtiyaçlarını değerlendirmesi gerekiyor. Kod yazarken tüketilen elektrik, yapılan istek sayıları, hata oranları gibi pariteler verimlilik ölçümü açısından yazılımcıların sorumluluk alanına dahil edilmeye başlanmış durumda.

Üzerinde durulan bir diğer konu, verinin yönetimi: verinin nasıl toplandığı, saklandığı, paylaşıldığı ve hangi riskleri barındırdığı artık yalnızca hukuki bir mesele değil, kurumların veri envanterlerini bilmesi, veri koruma süreçlerini açıkça tanımlaması ve sorumluluğu kimin üstlendiğini netleştirmesi gerekiyor. HBR’nin önerdiği olgunluk modeli, bu süreçlerin ne kadar farkında olunduğunu ve nerelerde boşluklar olduğunu görmeyi sağlıyor. Model, şirketin veriyi nasıl yönettiğini bütün hatlarıyla ortaya seriyor. Veri envanterinin ne kadar net olduğu, kurum içindeki sorumlulukların ne kadar açık tanımlandığı, hangi risklerin farkında olunduğu ve bir veri ihlali yaşandığında kurumun ne hızla tepki verebildiği gibi konular tek tek inceleniyor.

Sistemlerin bütününe baktığımızda ise adalet, hesap verebilirlik ve şeffaflık öne çıkıyor. Bir algoritmanın bazı grupları sistematik olarak dışarıda bırakıp bırakmadığını anlamak için sonuçların düzenli analiz edilmesi gerekiyor. Yanlışların sorumluluğunu kimin taşıdığı, bir hatanın nasıl telafi edildiği ve sistem çıktılarının ne kadar açıklanabilir olduğu, yöneticilerin yanıtlaması gereken önemli sorular arasında.

Bilgi İşinde Yapay Zeka ile Çalışmayı Öğrenmek

İşinin ucu bir yerden “bilgiye” dokunan herkesin ortak bir noktası var. Gün içinde okunan e-postalar, raporlar, mesajlar, toplantı notları derken zihnin bir yerinde hep ertelenmiş işler birikiyor. Araştırmacıların “dijital borç” diye tanımladığı his esasında bu. Tam bitiremediğiniz, sonra dönerim dediğiniz ama dönemedikçe ağırlığını hissettiğiniz işler…

Bilgi işlerken, bir yanda takvimi düzenlemek, özet çıkarmak, toplantı notlarını derlemek gibi belli işler var; diğer yanda doğru soruyu tespit etmek, fikri şekillendirmek, soyut bir konuyu anlaşılır bir hale getirmek gibi soyut, esnek alanlar duruyor. HBR’nin vurguladığı nokta, üretken yapay zekanın bu iki uç arasında yeni bir iş bölümü yaratmaya başladığı. Bazı adımlar yapay zekaya devredildikçe, insanın dikkatini gerçekten değer üreten kısımlara kaydırmak mümkün oluyor. Mesela bir modelle, hukuki metinlerin ilk taslaklarını ve basit tarama işlerini hızlandırmış. Böylece avukatların zamanının daha büyük kısmı, yorum ve strateji gerektiren alanlara kaymış. Benzer şekilde finans kurumlarında, uzun raporların ya da toplantı dökümlerinin üretken yapay zekâ ile özetlenmesi, bilgiye erişimi kolaylaştırmış. İnsan zekasının kullanılacağı alan burada, gereksiz tekrarları ve “angarya” olarak tanımlanabilecek işleri azaltan her adım, şirket içerisinde verilen kararların niteliğine doğrudan veya dolaylı katkıda bulunuyor.

Strateji ve yaratıcılık tarafında da durum benzer, araştırmalar, yöneticilerin çalışırken yapay zeka ile iş bölümü yaparak özellikle fikir geliştirmek ve anlatı kurmak süreçlerinde daha fazla alternatif üretebildiğini, farklı senaryoları gözden geçirebildiğini gösteriyor. Üretken yapay zekâ bir tür iş arkadaşı, danışman gibi çalışıyor; soyut bir fikri somut örneklemek, bir sunum akışı hazırlamak, farklı bakış açılarını görmek açısından pratik bir araç.

Kurum içindeki bilgi birikimi çoğunlukla bilgi, raporlar, rehberler, eski e-postalar ve bireysel notlar şeklinde dağınık haldedir. Morgan Stanley’in kendi iç dokümanları üzerinde eğittiği model, güzel bir örnek. Danışmanlar, müşteriye yanıt hazırlamak için kurum içindeki en güncel ve ilgili içeriğe tek bir arayüz üzerinden ulaşabiliyor. Hız, tutarlılık için bir standart oluşturulabiliyor. Öğrenim süreçleri de değişiyor. Yeni işe giren ya da yeni bir role geçen çalışanlar, genellikle deneyimli birinin gözetimine ihtiyaç duyar. Yapay zeka sayesinde müşteri görüşmeleri esnasında gerçek zamanlı öneriler sunan bir sistem kullanılmaya başlanmış, verim ve müşteri memnuniyeti artmış. Özellikle deneyimi kısıtlı olan çalışanların, bu tür araçlarla çok daha hızlı yol alabildiği görülmüş.

Tüm bunların riskleri de var. Kurum içi verilerin hangi modellerle, hangi sınırlar içinde paylaşıldığı, üretilen çıktının ne kadar doğrulandığı, çalışanların bu araçlara ne ölçüde güvendiği önemli sorular. Burada şirketlere düşen iki temel görev var: Birincisi, çalışanların bu araçları denemesine, kendi iş akışlarına uyarlamasına alan açmak. İkincisi, ortaya çıkan iyi örnekleri ve hatalardan alınan dersleri görünür kılmak. Bir musibet, bin nasihatten evladır. Tabii sonrasını her kurumun ekibinin kendi pratikleri ve yetkinlikleri belirleyecektir.

Yaratıcı İşlerde Yapay Zeka

Yaratıcı işlerin teknolojiyle kurduğu ilişki bir süredir perde arkasında tartışılıyordu. Şimdi ise yapay zeka ile üretilen reklamların somut örneklerini görüyor, hatta tasarlatıyoruz. Yeni teknolojiler, geçmişte de üretkenliği destekliyordu. Bu teknolojiler sayesinde sanatçılar daha geniş kitlelere ulaşabiliyor, müzik ve görsel sanatlar daha erişilebilir hale geliyordu.İnternetin ilk dönemlerinde bilgi geniş kitlelerin istifadesine açılarak daha fazla özgürlük sunmuştu ama sanatçıların eserlerini koruması güçleşmişti. İçerikler dolaşıma karıştıkça izini sürmek neredeyse imkansız hale geldi. Daha sonra içerik akışını yöneten, dağıtımı kontrol eden ve ekonomik değeri belirleyen güçlü platformlar ortaya çıktı.

Şimdi ise artık yaratıcı işlerin ekonomik tarafı daha şeffaf ve takip edilebilir bir halde; bir eser üretildiğinde kime ait olduğu zincire işleniyor, hak takibi kolaylaşıyor. Sanatçının bilhassa dijital eseri üzerinde daha fazla takip ve kontrol imkanı oluyor; satıştan sonraki işlemlerde de gelir elde edebiliyor. Bu gelir akışının otomatik olarak tanımlanması ve güvenli biçimde yönetilmesinin yaratıcı işler piyasasına müspet katkı sağlayacağı aşikar.

Yapay zekânın bu alanı nasıl etkileyeceği ise ayrı bir tartışma, yapay zeka kimi zaman ekibin bir üyesi, kimi zaman bir rakip gibi algılanıyor. Bir senaryonun ilk taslağını çıkarırken fayda sağlayabilir. Yeni fikir üretilirken senaryo taslağı için hızlıca alternatif yaratabilir. Fakat aynı zamanda bazı yaratıcı mesleklerin değerinde bir aşınmaya da yol açabilir. Bir yapımcı için daha ucuz, daha hızlı ve izleyicinin hoşuna gidecek bir çözüm daima daha caziptir ama yaratıcı emeğin hakkı nasıl korunacak? HBR, Cezanne’ın “Duyguyla başlamayan eser sanat değildir.” sözüne kitabında yer vermiş. Buna rağmen bazı stüdyoların maliyet odaklı bakış açısıyla AI’ı daha geniş alanlara yaymak istediğini görüyoruz.

Sanatçıların karşılaştığı güç dengesizliği yalnızca üretimle sınırlı değil. Eserleri kim, ne kadar izliyor, platforma mahsus performansının ne olduğu bir muamma; izlenme verileri şeffaf olmalı ki, yaratıcı emek karşılığını alabilsin.

Artık eserin kim tarafından üretildiğini, kullanıldığını, paylaşıldığını ve hangi başka işlemlere konu olduğunu bir zincir üzerinde görmek mümkün. Üstelik bu sistem oyun stüdyolarına, bağımsız yazarlara, müzisyenlere ve kolektif üretim yapan topluluklara kadar geniş bir alanı kapsayabiliyor.

Dijital Akademiler ve Kurum İçi Dönüşüm

Dijital dönüşüm, her kurumun ortak meselesi; bugün şirketlerin teknolojiye erişimden ziyade, teknolojiyi kullanacak insanları yetiştirmekle sınandığını görüyoruz. Dijital yetkinliklerin her yıl büyüdüğü bir dünyada, çalışanların bu ritme ayak uydurması kolay değil. Biz bu konuda öncü olduk ve Yıldız Yapay Zeka Akademisini kurduk.

Kurumların kendi kültürüne göre tasarlanan bu dijital akademi gibi yapılar, klasik eğitim modellerinden farklı, çünkü çalışanların teknolojiyi kendi iş akışlarında nasıl anlamlandırdığı, hangi sorunlara nasıl uyguladığı ve ekip içinde nasıl yaydığı bu sürecin doğrudan bir parçası oldu. Bir kurumun kültürünü dönüştürmek istiyorsanız bunun için mezunların birbirinden öğrenebildiği topluluklar, mentorluk yapıları ve düzenli geribildirim döngüleri ile desteklenen sürdürülebilir bir zemin gerekiyor. Çoğu zaman kurulan bu ağ sistemleri dijitalleşmenin etkisini artırıyor.

Eğitimlerin şekli üzerine de düşünülmüş. Blok halinde yoğun programlar çalışanların günlük iş yükü ile çakışıyor, saatler geniş bir zaman aralığına yayılmalı, şirket kendi içeriklerini hazırlamalı ve örnekleri kendinden seçmelidir. Teknoloji hızla gelişirken, kurumların bu hıza yetişmesi çalışanlarının gelişimine bağlı.

Yapay Zeka ile Şekillenen Bir Geleceğe Hazırlanmak

Net ifade edersek, işin özü, “yapay zeka insanın yerini ne kadar hızlı ve ne miktarda alacak” sorusudur. Goldman Sachs, önümüzdeki on yıl içinde yüz milyonlarca işin ya tamamen ortadan kalkacağını ya da ciddi ölçüde dönüşeceğini öngören bir rapor yayınladı. “Prompt engineer” diye tanımlanan yeni işlerde çok yüksek maaşlar konuşuluyor. GPT-4’ün baro sınavını geçmesi, Walmart’ın tedarikçileriyle sözleşme pazarlığı için yapay zekâ denemesi, tıp alanında radyoloji raporları yazmaya aday modeller… Tüm bu örnekler, karar vericilerin aklında benzer bir tabloyu canlandırıyor. Yakın gelecekte bilişsel işlerin önemli bir kısmını bu sistemlerin üstleneceği ve şirketlerin çok daha az insanla, benzer çıktıları üretebileceği bir düzenden bahsediyoruz.

Kitaba katkı yapan yazarlardan Webb ise bu beklentinin iki açıdan sorunlu olduğunu söylüyor. İlki, işin teknik tarafı eksik, generatif yapay zeka, bu alanın küçük bir kısmı ve üstelik henüz emekleme safhasında. Bir modelin bir görevi yapabilmesi tek başına yetmiyor. Çıktının güvenilir olması, mevcut iş akışlarına entegre edilebilmesi, regülasyonlara uyum ve risk yönetimi gibi karmaşık katmanlar da var. İkincisi, şirketlerin odağının ne olacağı. Yapay zeka geliştikçe, değer zinciri yeniden tanımlanacak. Tıpkı internetin ilk yıllarında olduğu gibi, başta “eğlenmek için” görülen, internette sörf yapmak gibi tanımlamalar ile anılan web tarayıcılarının, seçimlerden perakendeye kadar hayatın her alanını nasıl dönüştüreceğini kimse öngörememişti.

Bu yüzden ilk öneri, “ben bu sistemden bunu bekliyorum” şeklindeki kesin kanıları tanımlamak için bu kadar aceleci olmamak. Yapay zekanın kısa tarihine baktığımızda, yüksek vaatlerin ardından gelen hayal kırıklığı dönemlerini defalarca görüyoruz. Bugün kullandığımız generatif modeller çok daha güçlü, ama yine de insanın yerini alması, onun gibi düşünmesi, ince ilişkiler kurabilmesi için daha alınacak epey bir yol var.

Şirketlerin Somut Olarak Ne Yapmalı?

Generatif yapay zekanın bugün hangi süreçlere anlamlı katkı sağlayabileceğini tespit etmeli yani teknoloji ile ilgili kehanetlerde bulunmaktansa, bugünkü işleyişe dokunan somut bir yardımcı olarak görmeli. Sonra eldeki veriyi ciddiye almalı yani kendi ekosistemine bağlanan yapay zeka ile paylaştığı verisinin önemini, kıymetini müdrik, verisinin, hangi platformlarla, hangi sınırlar içinde paylaşıldığını bilmeli ve karar vermeli. Nihayet, insan ve yapay zekanın birlikte çalıştığı bir düzende bu bizim için ne ifade ediyor, hangi süreçlerimizi değiştirecek ve hangi alanlarda bizi daha dayanıklı kılacak, çalışanların neyi, ne kadar delege edebileceğini bilmesi.

Şirketler yapay zekanın furyasına kapılmamalı, ama yakından takip etmeli; ihtiyaç duyulanları, işleri kolaylaştıranları hemen işe adapte etmeliler. Bunun dengeli bir yaklaşım olduğunu düşünüyorum.

HBR’nin 2025 yılının teknolojik gelişmelerini derlediği raporu kısaca gözden geçirdik. Umarım bir yıl sonra konuşulanlar ile gerçekte yaşananlar arasındaki ilişki hakkında bir kanaatiniz oluştu.

Ekim 2025’te yayınlanan HBR, The Year in Tech 2026 kitabı ile yazımda belirttiğim noktaların uyumu sevindirici. HBR tarafından “The Year in Tech, 2026 kitabı da yayınlandı. 2026 yılı için yazılıp çizilenler, benim bu yazımda altını çizdiğim noktalar ile epey uyumlu. 2026 kitabında anlatılanları detaylı olarak tartışmak içinse, yılın sonunu beklemenin doğru olacağını düşünüyorum. Çünkü yaşayarak görmeden, pratikte karşılaşarak deneyimlemeden yargılarda bulunmak, bireyi ve kurumları kolayca hataya sürükleyebilir. Haftaya yapay zeka konusuna devam edeceğim…

Murat Ülker'den Rubik Küp rekoruna dikkat çeken yorum: Kahve yapabiliyorsa robottur

Murat Ülker 'Tırışkadan İşler' kitabını analiz etti: Yaptığınız iş yarın yok sayılsa fark eden olur mu?

Murat Ülker yazdı: Bırakalım dikkatimiz dağınık kalsın