Turkcell Direktörü Anlattı: Yapay Zekayla Değer Üretmek Gerçekten Mümkün mü?

Son birkaç yılda hayatımızın her alanına hızla giren yapay zeka teknolojileri, artık mobil uygulamalardan kurumsal süreçlere kadar geniş bir alanda aktif olarak kullanılıyor. Turkcell Yapay Zeka ve Analitik Çözümler Direktörü Yusuf Yiğit, 23 Mayıs sabahı Ankara’da düzenlenen AITS 2025 Zirvesi’nde yapay zekanın bugün yarattığı değeri, yaşanan dönüşümleri ve gelecek potansiyellerini ayrıntılarıyla anlattı.

“Yapay zekayla bugün zaten değer üretiyoruz. Önemli olan bu değeri daha etkili ve insan odaklı hale getirebilmek.”

Yiğit, özellikle son bir yılın üretken yapay zeka alanında yaşanan devrim niteliğinde gelişmelere sahne olduğunu vurgulayarak, teknolojinin demokratikleştiğine ve modellerin artık daha küçük boyutlarda çok daha büyük işler başardığına dikkat çekti.

Üretken Yapay Zeka Çağı: Model Demokratikleşmesi ve Düşünen Yapay Zekalar

Son dönemde yapay zeka dünyasında iki önemli paradigma değişikliği yaşandı: Model demokratikleşmesi ve düşünme yeteneğine sahip modellerin ortaya çıkışı. Yusuf Yiğit, bu dönemi şöyle özetliyor:

“Geçmişte verilerimizi manuel olarak modelleri eğitmek için kullanırken, bugün modeller kendi kendilerine öğrenip gelişmeye başladı. Yapay zekalar artık düşünüyor.”

Geçmişte büyük veri setleriyle beslenen dev modeller, günümüzde çok daha kompakt yapılarla daha yüksek performans gösteriyor. Özellikle farklı ülkelerden çıkan açık ve kapalı kaynaklı modeller rekabet ortamını daha da kızıştırıyor ve teknoloji, herkesin erişebileceği bir noktaya geliyor.

Ekonomik Gerçeklik: Tüm bu Yapay Zeka Çabalarına Değer mi?

Üretken yapay zekanın yarattığı heyecan, ekonomik çıktılarda ne kadar karşılık buluyor? Bu sorunun cevabı şaşırtıcı şekilde net değil. Yusuf Yiğit, Goldman Sachs’ın raporlarına ve McKinsey’nin yönetici araştırmalarına dikkat çekiyor.

“Bir trilyon dolarlık yatırım yapılmasına rağmen yöneticilerin %80’i üretken yapay zekanın karlılık üzerinde sınırlı bir etkiye sahip olduğunu söylüyor. Bu bir çelişki.”

Burada görülen temel sorun, üretken yapay zekanın etkisini sadece model geliştirme ile sınırlı görüp gerçek kullanım senaryolarına yeterince entegre edememekten kaynaklanıyor.

Başarı Hikayeleri: Yapay Zekanın Gerçek Etki Alanları

Yiğit’e göre Yapay zekanın gerçek anlamda değer yarattığı üç temel alan var:

Yazılım Mühendisliği: Bugün yazılan kodların yaklaşık %25’i artık yapay zekalar tarafından oluşturuluyor. Bu, geliştiricilerin hızını ve verimliliğini önemli ölçüde artırıyor.

Sohbet Arayüzleri (Chatbotlar): ChatGPT gibi araçlar günlük hayatımızda temel bir yardımcıya dönüşmüş durumda. Yapay zekalar artık hayatımızın vazgeçilmez parçalarından biri.

İçerik Üretimi ve Analizi: Pazarlamadan hukuk metinlerine, ödevden makale analizlerine kadar geniş bir yelpazede insanın ihtiyaç duyduğu tüm içerikler yapay zekayla daha kolay ve hızlı hale geliyor.

Bu alanların ortak özelliği, insan faktörünün halen işin merkezinde olması. İnsan editörlüğü ve yönlendirmesi, bu sistemlerin başarısının kilit noktası olarak öne çıkıyor.

“Başarı hikayelerinin sırrı, yapay zekanın insana hizmet etmesi. İnsan faktörü hala kritik.”

Geçmişin Dersleri: Buhar Makinesinden Elektrik Motoruna

Yusuf Yiğit, yapay zeka devrimini anlamlandırmak için tarihsel bir perspektif sunuyor. 1880’lerde elektrik motorlarının sanayiye girmesi ve etkilerinin ancak 30-40 yıl sonra ortaya çıkması buna örnek olarak veriliyor.

“Elektrik motorunun gücünü anlayamayan şirketler battı. Bugün yapay zekanın sunduğu potansiyeli görmezden gelen şirketler de aynı riski taşıyor.”

Burada en önemli ders, paradigma körlüğünden kurtulup teknolojiyi iş süreçlerine gerçek anlamda entegre etmek. Yapay zeka, mevcut süreçlere eklenen bir modül değil, süreçleri baştan sona değiştiren bir devrim olarak görülmeli.

Yapay Zeka Modellerine Turkcell’in Yaklaşımı

Turkcell, yapay zekayı kendi süreçlerine nasıl entegre ediyor? Yusuf Yiğit, bunu üç katmanlı bir yapı olarak açıklıyor:

Model Katmanı: Yapay zekanın temel yapı taşları. Büyük yatırımlar gerektiriyor.
Platform Katmanı: İş akışlarını yöneten platformlar. Bugün pek çok startup bu alanda inovasyon yapıyor.
Çözüm Katmanı: Turkcell gibi şirketlerin hızlıca uygulama geliştirebildiği alan.

“Herkes model geliştiremez ama çözüm katmanında hızlı ve değer odaklı çözümler üretmek mümkün.”

Bu katmanlı yaklaşım, hem finansal kaynakları hem de insan kaynağını en verimli şekilde kullanmayı sağlıyor.

Prototip Mezarlığından Kurtulmak: Gerçek Faydaya Odaklanmak

Üretken yapay zeka dünyasının en büyük tuzaklarından biri, geliştirilen projelerin gerçek dünyaya çıkamadan “prototip mezarlığı” olarak adlandırılan noktada takılıp kalması. Turkcell Yapay Zeka ve Analitik Çözümler Direktörü Yusuf Yiğit, üretken yapay zeka uygulamalarında prototiplerle gerçek ürünler arasındaki uçurumun, pek çok şirketin ve girişimin değer yaratma potansiyelini ciddi anlamda sınırladığını belirtiyor.

Üretken yapay zekanın en cazip yanlarından biri, heyecan verici fikirlerin ve yenilikçi çözümlerin çok hızlı biçimde hayata geçirilebilmesi. Ancak Yusuf Yiğit, bu hızın yanıltıcı olabileceğini de vurguluyor:

“Üretken yapay zekayla yaptığınız prototipler gerçekten inanılmaz derecede heyecan verici oluyor. Bir öğrenci bile kısa sürede etkileyici bir prototip ortaya çıkarabiliyor. Ama gerçek dünyada kullanıma sunmaya çalıştığınızda, işte orada işler dramatik şekilde karmaşıklaşıyor ve maliyetler katlanarak artıyor.”

Bu durumun temel sebebi, yapay zekanın doğasında bulunan öngörülemeyen problemler ve gerçek hayat senaryolarıyla prototip aşamasında yeterince yüzleşilmemesi. Örneğin, bir yapay zeka asistanının prototip aşamasında verdiği sonuçlar, kontrollü ortamda son derece tutarlı olabilir. Ancak gerçek kullanıcılarla ve gerçek iş süreçleriyle karşı karşıya kaldığında, modelin tahmin edilemeyen davranışları, performans kayıpları ve en önemlisi kullanıcı deneyimi sorunları ortaya çıkabiliyor.

Yiğit’e göre bu sorunu aşmanın yolu, işin en başında prototip aşamasına bile geçmeden önce gerçek kullanım senaryolarına odaklanmak. Yani ilk etapta üretilen çözüm, kağıt üzerinde ya da kapalı ortamlarda heyecan verici bir sonuç verse bile, şu soruların net cevaplarını içermeli:

Bu prototip gerçek dünyada hangi sorunu çözüyor?
Hangi kullanıcı ihtiyaçlarına somut cevaplar veriyor?
Üretim ölçeğinde kullanılmak üzere hangi ek teknolojik, ekonomik ve insani kaynakları gerektirecek?
Kullanıcıların gerçek davranışları, sistemin performansını nasıl etkileyecek?

Yusuf Yiğit, bu sürecin göz ardı edilmemesi gerektiğinin altını çiziyor:

“Prototip mezarlıklarına düşmemek için işin başında gerçek kullanım senaryolarına odaklanmak şart. Bir prototip heyecan verici olabilir ama gerçek dünyadaki başarı, kullanıcı deneyiminde ve ürünün sağladığı değerde yatar.”

Yapay zeka projelerini gerçek kullanıcılarla erken aşamada test etmek, kullanıcı geri bildirimlerini sürekli değerlendirmek ve gerçek sorunlar üzerinde erken dönem aksiyonlar almak, prototiplerin gerçek ürünlere dönüşmesindeki başarı oranını önemli ölçüde artırıyor. Bu bağlamda, prototip aşamasının sadece teknik bir deneyden ibaret olmadığı, iş stratejisinin ve kullanıcı ihtiyaçlarının merkeze alındığı kritik bir aşama olduğu unutulmamalı.

Ayrıca Yiğit, “Prototip aşamasında insan faktörünün önemini hiç göz ardı etmemeliyiz,” diyor ve ekliyor:

“Yapay zeka teknolojisinin en başarılı örneklerinde ortak bir nokta var: İnsan, döngünün merkezinde. Prototipleri insanlar için tasarlamak ve insanların gerçek ihtiyaçlarına cevap vermek, başarıyı getiriyor.”

Bu da gösteriyor ki, prototip mezarlığından kaçınmanın yolu teknolojik heyecana kapılmadan önce, yapay zeka çözümlerinin gerçek dünya problemlerine nasıl cevap vereceğini sistematik bir şekilde ele almak.

Türkçe Yapay Zeka Ne Durumda?

Yapay zekanın küresel gelişimi büyük bir ivme kazanırken, dil bariyeri teknolojik uçurumun kritik unsurlarından biri haline geldi. Bugün İngilizce başta olmak üzere bazı diller yapay zeka modellerinde yoğun olarak temsil edilirken, tıpkı Türkçemiz gibi dünya üzerinde önemli nüfuslar tarafından konuşulan pek çok dil yeterince temsil edilmiyor.

Yusuf Yiğit, Türkçe’nin yapay zeka alanındaki eksik temsilinin Türkiye’nin dijital geleceği açısından stratejik bir tehdit oluşturduğunu belirtiyor ve şunları söylüyor:

“Türkçe dilini yapay zekada temsil etmek, Türkiye’nin dijital geleceği için hayati öneme sahip. Yapay zekanın ekonomik ve sosyal etkisini ülkemizde tam anlamıyla görebilmek için Türkçe dil modellerini oluşturmak ve geliştirmek zorundayız.”

Türkçe’nin yapay zeka modellerindeki eksikliği, günlük hayatta kullanılan ürünlerin kalitesini, yapay zeka temelli hizmetlerin kapsamını ve kullanıcı deneyimini doğrudan etkiliyor. Örneğin, İngilizce temelli modellerle yapılan tercümeler, sohbet robotları ve sesli asistanlar, Türkçe dilindeki dilbilgisel ve kültürel farklılıklar nedeniyle tatmin edici bir deneyim sunamayabiliyor.

Yusuf Yiğit’e göre bu eksikliği kapatmak için stratejik bir yol haritası gerekiyor:

Türkçe için kapsamlı veri setleri oluşturulmalı ve açık kaynak olarak paylaşılmalı.
Büyük dil modellerinin (LLM) Türkçe dilinde eğitilmesi ve optimize edilmesi için akademik çevreler, özel sektör, girişimler ve kamu kurumları arasında güçlü iş birlikleri kurulmalı.
Türkçe dil modellerinin eğitimi ve geliştirilmesi için yerli ve uluslararası finansman kaynakları harekete geçirilmeli.

Yiğit, tüm paydaşların ortak bir vizyonda buluşmasının kritik önem taşıdığını vurguluyor:

“Tüm paydaşlarla birlikte hareket ederek, Türkiye’nin büyük veri setlerini ve altyapı kaynaklarını birleştirmeliyiz. Bu, Türkiye’nin dijital dönüşümünde yapay zekayı etkin bir şekilde kullanmasının en temel adımı olacak.”

Türkçe büyük dil modellerinin geliştirilmesi, yapay zekanın tüm potansiyelinden yararlanmak için kaçınılmaz bir adım. Bu adımın atılması, sadece teknolojik gelişim açısından değil, aynı zamanda ekonomik ve sosyal açıdan da büyük bir katma değer yaratacak.

Türkçe dilinin yapay zeka modellerinde daha güçlü temsil edilmesi, sadece Türkiye’nin değil, Türkçe konuşulan geniş coğrafyaların dijital geleceği için de stratejik bir dönüm noktası olacak. Bu doğrultuda, veri toplama, veri işleme ve model eğitimi süreçlerinde ülke çapında ortak bir hareket başlatılması gerekiyor. Yiğit’e göre bu hamle, Türkiye’nin yapay zeka alanında küresel çapta etkili bir aktör olmasının önünü açacak ve uluslararası rekabette önemli avantajlar sağlayacak.

Sonuç olarak Yusuf Yiğit, Türkçe’nin yapay zekada güçlü temsiliyetinin, dijital teknolojilerde bağımsız ve güçlü bir Türkiye’nin anahtarı olduğunu belirtiyor ve ekliyor:

“Bu, bir lüks değil. Bir zorunluluk. Yapay zekanın Türkiye’de gerçek anlamda değer üretmesi için Türkçe dilinde güçlü ve açık kaynaklı büyük dil modellerine yatırım yapmalıyız.”

Turkcell’in Yapay Zeka Prensipleri: İnsan, Güven, Değer ve Sürekli Öğrenme

Turkcell, yapay zekayı kullanırken dört temel prensibi merkeze alıyor:

İnsan Odaklılık
Güvenli ve Etik Yapay Zeka
Değer Odaklı İnovasyon
Sürekli Öğrenme

Bu prensipler, Turkcell’in yapay zeka stratejisinin omurgasını oluşturuyor.

“Yapay zekayı kullanırken temel prensiplerimiz insan, güven ve sürekli öğrenme. Bu prensiplerden ödün vermememiz gerekiyor.”

Bitirirken: Yapay Zeka Değil, İnsan Odaklı Bir Gelecek

Yapay zeka, insanlığın karşısına çıkan son büyük devrim olarak nitelendirilebilir. Ancak bu devrim, sadece teknolojiyle değil, insanı merkeze alan yaklaşımla başarılı olacaktır.

“Yapay zeka teknolojisi, insanı güçlendirmek için var. Turkcell olarak insana değer katan çözümler üretmeye devam edeceğiz.”

Bu anlayış, Turkcell’in yapay zeka ile geleceğe dair vizyonunu net olarak ortaya koyuyor.