Zekâ patlamasında Türkiye ne yapmalı?

Teknoloji dünyasında doğrusal değil, üstel bir kırılma yaşanıyor. Yapay zekâ artık yalnızca içerik üreten ya da kod yazan bir araç değil; kendi gelişim sürecine katkı sunan bir sistem haline geldi. Daha gelişmiş modeller, bir sonraki neslin tasarımında kullanılıyor. Bu durum klasik Ar-Ge döngüsünü değiştiriyor ve gelişim hızını artırıyor.

Yetenek artışı dikkat çekici. Kısa görevlerden saatler süren çok adımlı süreçlere geçiş kısa sürede gerçekleşti. Bu ivme sürerse, yakın gelecekte haftalar süren projeleri otonom biçimde yöneten sistemler görebiliriz. Bu yalnızca yazılım için değil; veri analitiği, finansal modelleme, üretim planlama ve ürün tasarımı için de geçerli.

Türkiye açısından mesele teknolojik merak değil, rekabet gücüdür. Avrupa’daki ve ABD’deki şirketler yapay zekâyı süreçlerine entegre ederek maliyet düşürüyor ve hız kazanıyor. Türk firmalarının bekleme lüksü yok. Bu dönüşüm yıllara yayılmayabilir; birkaç bütçe döneminde fark yaratabilir.

Atılması gereken ilk adım, soyut bir “yapay zekâ projesi” başlatmak değil; iş akışlarını ayrıştırmaktır. Satıştan muhasebeye, üretimden insan kaynaklarına kadar hangi süreç tekrar eden karar içeriyor? Hangi alanda rapor üretimi zaman kaybettiriyor? Nerede veri var ama iç görü yok? Yapay zekâ entegrasyonu bu sorularla başlamalıdır.

İkinci adım pilot uygulamalardır. Büyük dönüşüm projeleri yerine, üç aylık ölçülebilir denemeler yapılmalı. Örneğin bir ihracat firması teklif hazırlama sürecini model destekli hale getirebilir. Bir üretim şirketi bakım tahminlemesini optimize edebilir. Bir e-ticaret şirketi dinamik fiyatlamayı test edebilir. Somut verimlilik artışı görülürse ölçek büyütülmelidir.

Üçüncü kritik alan veri disiplinidir. Türkiye’de birçok kurumda veri dağınık ve standart dışıdır. Oysa en gelişmiş sistemler bile kaliteli veri olmadan sınırlı kalır. Veri temizliği, merkezi depolama ve standartlaştırma artık teknik bir ayrıntı değil; stratejik önceliktir.

Dördüncü başlık insan kaynağıdır. Yapay zekâ bazı görevleri otomatikleştirirken çalışan profilini dönüştürüyor. Kod yazan değil, modeli yönlendiren; rapor hazırlayan değil, çıktıyı yorumlayan çalışan öne çıkıyor. Şirketler iç eğitim programlarını güncellemeli, çalışanlarına model kullanımı ve çıktı denetimi konusunda yetkinlik kazandırmalıdır.

Beşinci konu yönetişimdir. Model hangi verilere erişecek? Çıktılar kim tarafından onaylanacak? Hata durumunda sorumluluk nasıl tanımlanacak? Özellikle finans, sağlık ve kamu ile çalışan sektörlerde kontrol mekanizması baştan kurulmalıdır.

Türkiye için önemli bir avantaj ise şirketlerin görece esnek yapısıdır. Hızlı karar alabilen orta ölçekli firmalar, doğru entegrasyonla küresel ölçekte rekabet edebilir. Küçük ekipler, model destekli çalışarak büyük organizasyonların üretkenliğine yaklaşabilir. Yazılım ve savunma sanayii gibi alanlarda bunun örnekleri görülmeye başladı.

Ancak en büyük risk zihinsel gecikmedir. Geçmişteki eksik performanslara bakarak bugünkü kapasiteyi küçümsemek yanıltıcıdır. Gelişim hızı geçmiş deneyimle ölçülemeyecek noktadadır. Son altı ayda gelişmiş bir modelle ciddi bir süreç denemesi yapmamış şirketler, muhtemelen rakiplerinden yavaş kalmaktadır.

Yakın gelecekte Ar-Ge ekiplerinde literatür tarayan, finans departmanında senaryo analizi yapan, satışta müşteri davranışı öngören sistemler sıradan hale gelebilir. Bu noktada avantaj, erken adapte olanlarda olacaktır.