Executive Talks’un bu bölümünde yine teknolojinin tam kalbine, hem eğitim dünyasını hem de yazılım sektörünü kökten değiştiren yapay zeka devriminin tam ortasına dalıyoruz. 🎯

Bu hafta Vehbi, EdTech girişimi Flalingo'nun kurucu ortaklarından ve CTO'su Hayrettin Tüzel ile bir araya geliyor. Sıfırdan başlayan bir online eğitim serüveni, global devlerin (Camly, Open English) hüküm sürdüğü o devasa "Red Ocean" pazarından yapay zekanın kaldırıç gücüyle nasıl sıyrılır? Yılda 100 bin dolarlık SaaS faturalarını çöpe attırıp kendi iç araçlarını (AI CRM) 15 günde geliştirmelerini sağlayan o cesur kararlar nasıl alındı?

Peki ya yazılımcıların ve orta düzey yöneticilerin geleceği? Hayrettin'in "20 dolarlık paket senden de benden de iyi kod yazıyor" samimiyetiyle başlayan sohbetimizde; eriyen developer katmanlarını, ekibini küçültüp product tarafını neden büyüttüğünü, öğretmenlerin yerini AI'ın alıp alamayacağını ve tek kişilik unicorn şirketlerin mümkün olup olmadığını konuştuk.

Açık yüreklilikle paylaşılan tecrübelerin, "kod yazmak yetmiyorsa ne yapacağız" sorgulatmalarının eksik olmadığı nefis bir sohbet oldu. Peki sizce yapay zeka karşısında tek yetkinliği kod yazmak olan bir yazılımcının ayakta kalma şansı var mı?

Yorumlarda sohbetimize katılın, iyi seyirler!


00:00 - Giriş
00:27 - Executive Talks #16: Konuk Hayrettin Tüzel ve Flalingo
01:50 - Turok'un’dan Flalingo’ya: Bir EdTech Girişiminin Doğuş Hikayesi
04:20 - Dev Rakipler ve "Red Ocean" Pazarında Sıyrılma Mücadelesi
05:17 - Yapay Zeka Öncesi vs. Sonrası: İnsan Gücünden AI Kaldıracına
07:00 - GPT-3.5 Dönemi ve İlk AI Ürünlerinin Çıkarılması
08:44 - Ekipler Küçülüyor Mu? Yazılımcı Katmanının Erimesi ve Product'ın Yükselişi
10:12 - Uber Modeli ve Eğitimde En İyi Öğretmen Optimizasyonu
11:46 - PipeDrive ve Intercom’u İptal Etmek: Yılda 100 Bin Dolar Saving!
12:39 - Developer Mesleği Bitiyor Mu? Domain Hakimiyeti Neden Daha Önemli?
14:11 - Gerçek Öğretmenlerin Yerini Yapay Zeka Alabilir Mi?
17:40 - 19. Yüzyıl Eğitim Sisteminin Değişimi ve Kaliteli Öğretmen İhtiyacı
19:36 - Yapay Zeka Matbaadan Sonraki En Büyük Devrim Mi?
21:48 - SaaS Ölüyor Mu? Kendi SaaS Aracını (AI CRM) 15 Günde Yazmak
25:48 - Gelecekte Kime Ürün Satacağız? Salesforce Örneği ve YC Trendleri
30:00 - Reverse Engineering Akımı ve IP / Telif Tartışmaları
33:04 - Token Maliyetleri Artarsa Eski Düzene Dönülür Mü?
36:00 - Türkiye’deki Yazılımcı Maliyetleri ve Global Rekabet Zorluğu
38:15 - Yazılımcılar AI'dan Korkuyor Mu? Problem Çözücü Olmak
44:00 - Tek Kişilik Unicorn Şirketler Gerçek Oluyor Mu?
46:15 - Almanya ve Türkiye Teknoloji Ekosistemi Karşılaştırması
48:33 - Almanya'da Mühendislik Eğitimi ve Robotiğin Geleceği
49:57 - Kapanış ve Teşekkür

21 Ekim’de Japonya Başbakanı Sanae Takaichi X’te tam olarak bunu yaptı. Tüm Japonya’ya seslendi ve o gece için acil bir ricada bulundu. Web sitesi olan herkesten PHP kullanıp kullanmadığını kontrol etmesini, ve o gece 23.00’te yayımlanacak yamayı mümkün olan en kısa sürede uygulamaya hazır olmasını istedi. Japonya’da bazı bakanlıkların siteleri de kısmen kapatıldı. Birkaç gün sonra da Japonya’nın Ekonomi Bakanı, başka açıkları bulmak için kontrollü saldırılar yapacak bir uzman ekip kurulacağını duyurdu.

Bir programlama dilindeki hata, genelde biz yazılımcıların derdi iken bir başbakanın gece mesaisine dönüştü.

Takaichi’yi bu çağrıya iten şey, PHP’de ortaya çıkan iki kritik güvenlik açığıydı. Aslında sunuculara uzaktan müdahaleye imkan tanıyabilen bu açıklar yıllardır PHP kodunun içindeydi. Açıkları bulan araştırmacılar yapay zekâ modellerinden yararlandı. Ve bulduktan sonra PHP’yi geliştiren vakıf ile birlikte çalışarak açığın yamasını hazırlamaya çalışıyorlardı. Ama nereden belli olmayan bir sızıntı ile bu bilgi internet ortamına düştü. FBI ve NSA’ nın uyarılarını gördük. Hollanda’dan Fransa’ya birçok ülkede kamu siteleri geçici olarak kapatıldı. Türkiye’de de Siber Güvenlik Başkanlığı ilgili kurumları “acil” kodu ile uyardı.

Aynı hafta bir haber de Türkiye’den geldi. Bir güvenlik araştırmacısı, Türkiye’ye ait yaklaşık 17 milyon IP adresini 18 saat boyunca taradığını öne sürdü. İnternete açık VNC ekranları arasında ASKİ’ye ait su pompalarının kontrol ekranlarını bulduğunu söyledi. ASKİ henüz açıklama yapmadı. Elbette bir kontrol ekranını görmek, sistemi yönetebilmek anlamına gelmiyor. İddia doğrulanmadan büyütmemek gerekiyor.

Ama iddianın doğru ya da abartılı olması asıl meseleyi değiştirmiyor.

Yanlış kelime

Bu konuları konuşurken herkes aynı kalıbı kullanıyor: yapay zekâ -x- işini demokratikleştiriyor. Bu konuda da siber güvenliğin demokratikleşmesi olarak ele alınıyor. Eskiden çok fazla deneyim isteyen işi artık bir yapay zekâ modeli yapabiliyor. Daha çok insan daha çok açık buluyor.

Aslında bu “demokratikleştiriyor” kalıbı doğru. Ama varılan sonuç yanlış.

Demokrasi, gücün eşit dağılması ve bu gücün hesap vermesi demek. Burada olan bu değil. Buradaki bir kabiliyetin fiyatının düşmesi. Fiyatı düşen şey de denklemin yalnızca bir tarafı. Açık bulmak artık derin teknik bilgi gerektirmiyor. ASKİ örneği bunu en çıplak haliyle gösteriyor. Orada yapay zekâya bile gerek yoktu. İnterneti taramak için kullanılan araçlar yıllardır ücretsiz. Değişen tek şey, birinin oturup bakmaya karar vermesiydi.

PHP örneği ise ölçeğin ne kadar büyüyebileceğini gösteriyor. Bulunan açıklarından biri 2024 de farkedilmiş. Ama nasıl kullanılabileceği o dönemde bulunamamış. Yapay zekâ, aynı kodu insanların tek başına deneyemeyeceği kadar çok sayıda saldırı senaryosuyla deneyince iş değişti. Bilinen ama zararsız sanılan bir hata, kullanılabilir bir silaha dönüştü.

Buna karşılık açığı kapatmak bu kadar ucuz değil. Yama için kod yazılıyor, evet. Ama o yamanın her sunucuya ulaştırılması inanılmaz büyük bir iş. Ayrıca PHP’nin 8.1 ve öncesi sürümleri artık resmi güncelleme almıyor. Bu sürümlerle çalışan sistemlerin sayısını kimse bilmiyor. Az olmadığını herkes tahmin edebiliyor. Ayrıca şunu da eklemek lazım, PHP tamamen gönüllülerin çabası ile ilerleyen açık kaynak kodlu bir proje.

Açığı bulmak ucuzladı, ama kapatmak ucuzlamadı.

Çelişki

Şunu netleştirmek gerekiyor. PHP’deki bu açıkları saldırganlar değil, savunma tarafı buldu. Sürece dahil olanların paylaşımlarına göre modeller açıkları saldırganlardan önce tespit etti. Bu da savunanlara bir fırsat sundu. Üstelik bu araçlar ile güvenlik meselesi birkaç büyük şirketin tekelinden çıkıyor. Bu da bir tür demokratikleşme sayılabilir.

Bu itiraz doğru. Ama eksik.

Birincisi, bu kez savunma önde olsa da bunun garantisi yok. Aynı modeller herkesin elinde. PHP Vakfı, yapay zekânın bu tür açıkları bulmayı kolaylaştıracağı uyarısını kendisi yaptı. OpenAI da yapay zekâyla bulunan açıkların önümüzdeki aylarda artacağını söylüyor. Bir sonraki açığı ilk kimin bulacağı belli değil. Bu bildiğiniz kumar.

İkincisi, koordineli süreç bile bu kez tutmadı. Açık, yamalar yaygınlaşmadan basına sızdı. Kamu sitelerinin kapatılması bir başarı olarak göremeyiz. Çözüm gecikeceği için zorunluluktan kapatıldılar.

Üçüncüsü ve en önemlisi, açığı bulan taraf güçlenirken, açığı kapatması gereken taraf aynı oranda güçlenmedi. Bir belediyenin BT birimi, küçük esnafın sitesini yapan ajans, yıllardır güncellenmeyen bir otel rezervasyon sistemi. Listeyi uzatabilirsiniz. Ama sonuçta bunların hiçbiri bu hafta daha güçlü değil. Hatta saldırganların gözünde daha görünür hale geldiler.

Ne zaman?

Bu açıklar mutlaka kapanacak, hem de yine yapay zekâyla. Aynı modeller kodları taramaya, düzeltmeye, yama yazmaya başladı bile. Bu modeller sayesinde denge yeniden sağlanacak. Gerçekten şüphem yok. Olması gereken bu.

Ama “sonunda düzelecek” cümlesi denge sağlanana kadar geçecek zamanı unutmayalım. O aralığın bedelini, yapay zekâyı kullanmayı bilmeyenler ödeyecek. Maalesef teknolojiye en geç adapte olan, saldırılara en erken maruz kalıyor.

Buna demokrasi demek fazlaca masum duruyor. Daha dürüstçe şöyle ifade edilmeli: saldırı ucuzladı, savunma ucuzlamadı (henüz).

Kapı açıkken

Yukarda yazdığım denge sağlanana kadar beklemek kesinlikle hatalı olur. Peki ne yapacağız derseniz, size üç şey önerebilirim. Bu maddeler aslında yeni de değil. Yeni olan, artık erteleyecek zamanımızın olmaması.

Birincisi, kesinleşmiş bir envanter. Hangi sunucuda hangi PHP sürümünün çalıştığını bilmiyorsanız, uyarıları okuyup ne yapmanız gerektiğini de bilemezsiniz. Bunu yapmamanın bahanesi yok.

İkincisi, dışarıdan kendinize bakmak. ASKİ iddiasındaki araştırmacının yaptığını, yani kendi IP bloklarınızı taramayı siz de yapabilirsiniz. İnternete açık olmaması gereken her yönetim paneli, her uzak masaüstü bağlantısı gibi detaylar bir gün birinin saldırı listesine girecek. Emin olun bu olacak.

Üçüncüsü, desteği biten sürümleri gerçek bir risk olarak görmek. Mesela PHP eski sürümlerini hala kullanıyor olmak teknik borç değil, tam anlamı ile açık bir kapı. Bugün yükseltmeyi yapmazsanız yarın yapacak vakit kalmayabilir.

Dikkatinizi çekti mi ? Bunların hiçbiri için yapay zekâ gerekmiyor. Sadece karar vermeniz yeterli.

Sonuç

Kısaca özetleyecek olursam, yapay zekâ, yıllardır kapalı sandığımız kapıların aslında açık olduğunu gösterdi. Onları kapatacak araçlar yolda.

Demokrasi kelimesini boşverin. Bizi gerçekten çok yanıltıyor. Bugün sadece şunu düşünün: bu kapıların ne kadar açık kalacak ve o sürede içeri kimler girecek?

Bugün aynı bölgede benzer bir sesi duyuyoruz. Bu kez bağırılan kelime “AGI”, yani insan seviyesinde yapay zeka. OpenAI, Anthropic, Nvida, Google, Meta, xAI ve DeepSeek bu altına doğru koşuyor. Neredeyse her hafta biri öne geçiyor, öbür hafta bir başkası. Polymarket’te favori devamlı değişiyor.

Peki sizin favoriniz kim? 1848’de bağıran o adam milyoner oldu. Bu hücumun en büyük kazananı kim olacak?

Şampiyon Belli

Teknoloji dünyasında neredeyse her on yılda bir devasa bir fırsat penceresi açılıyor. Her fırsat yeni bir altına hücum başlatıyor ve her hücumun sonunda bugün trilyon dolarlık değerlemelere ulaşan, tekel diyebileceğimiz bir şampiyon çıkıyor. Yapay zekada, ya da AGI’ye hücumda, motivasyonu bu trilyoner olmak. Ancak bence şampiyon çoktan belli

Bunu günümüze değil de yaklaşık 40 yıl önce yaşanan benzer altına hücuma bakarak anlamak mümkün.

Kişisel Bilgisayar Zamanı

Şu anda cebimize giren bilgisayarların bir zamanlar devasa oda şeklinde olduğunu duymuşsunuzdur. Öyle ki bir ara bilgisayarın eve girme ihtimali bile olmadığını düşünülüyordu.

İşte o dönemde Ev Yapımı Bilgisayar Kulübünden Homebrew Computer Club iki arkadaş bugün bile var olan bir firma kuruyorlar. O günkü ismi ile Apple Computer.

Kişisel bilgisayar sektörü önce iki Steve’in, Jobs ile Wozniak’ın kurduğu ve başta bir hobi projesi gibi görünen Apple ile ticarileşti denilebilir. Apple, meraklıların garajlarda lehimlediği devre kartlarını herkesin satın alabileceği bir

ürüne önüştürdü. Sonra Xerox’un laboratuvarında doğan mouse’u ve grafik arayüzü alıp Macintosh ile herkesin masasına koydu.

O yıllarda teknoloji dünyasının en büyük ve en çok kazanan şirketi Apple değil, herkesin “Big Blue” dediği IBM’di. Ağustos 1981’de IBM de kendi kişisel bilgisayarıyla pazara girdi.

Apple bu girişi Wall Street Journal’a verdiği tam sayfa bir ilanla karşıladı: “Welcome, IBM. Seriously.” Yani “Hoş geldin IBM. Ciddiyiz.” Kibar görünen ama tepeden bakan bir mesajdı. Jobs, hantal ve kurumsal IBM’in bu genç pazarı anlayamayacağını düşünüyordu.

Yanılıyordu. IBM’in adı şirketlerin satın alma kararlarında güven demekti. İki yıl içinde IBM pazarın lideri oldu ve Apple’ın katbekat fazlasını satmaya başladı. Ama yarışı kazanan IBM de olmadı.

Kürekleri Toplayan Adam

1848'de San Francisco sokaklarında "Altın!" diye bağıran adama dönelim. Adı Samuel Brannan'dı ve dediğim gibi Kaliforniya'nın ilk milyoneri oldu.

Ama altın bularak değil. Sokağa çıkıp bağırmadan önce bölgede bulabildiği bütün kürekleri, kazmaları ve tavaları satın almıştı. Nehre koşan herkes önce onun dükkanına uğramak zorundaydı. Altın arayanların çoğu eli boş döndü. Brannan ise onların hepsine kürek sattı.

Kişisel bilgisayar hücumunda da benzer bir durum vardı. Apple, IBM, Compaq ve Dell pazar payı için birbirini yerken, ismi bile küçücük yazılım olarak anlaşılabilecek Micro-Soft isimli küçücük bir firma herkese firmalarına ihtiyaç duydukları aynı şeyi satıyordu: İşletim sistemi

Hikayeyi bir yerlerde duymuşsunuzdur. 1980’de IBM’in yeni bilgisayarı için bir işletim sistemine ihtiyacı vardı. Bill Gates ve Paul Allen’ın elinde böyle bir sistem yoktu. Seattle’daki küçük bir firmadan yaklaşık 50 bin dolara satın aldılar ve IBM’e lisansladılar. Ama sözleşmeye kritik bir madde koydular: Aynı yazılımı başkalarına da satabileceklerdi.

IBM’in bilgisayarını kopyalayan her üretici, Micro-Soft için potansiyel müşteri oldu. Donanım üreticileri fiyat savaşında birbirini bitirirken Micro-Soft, yıllar sonra Apple dışında herkesin kullandığı işletim sisteminin tekeli oldu. Kişisel bilgisayar hücumunun kazananı Microsoft’tu ve bugün trilyon dolarlık bir şirket.

Bugünün Kürekçileri

Yapay zeka hücumunda da en çok kazananlar altını arayanlar değil, onlara malzeme satanlar. Yapay zeka modellerinin hangisi önde olursa olsun, herkesin alışveriş yaptığı dükkan: Nvidia.

Nvidia herkesin ihtiyaç duyduğu kazmayı ve küreği satıyor, yani modellerin eğitildiği çipleri. 2023’te 1 trilyon dolar değere ulaştı, 2025’te 5 trilyonu geçen ilk şirket oldu. Patronu Jensen Huang ise 2025’te sahneden müşterilerine sesleniyordu: “Ne kadar çok alırsan, o kadar çok kazanırsın.” Brannan da sokakta benzer bir şey bağırıyordu.

Üstelik günümüzde kürek sapını ve kovayı satanlar da kazanıyor. Yapay zeka çiplerinin yanında çalışan özel belleği dünyada sadece üç şirket üretebiliyor: Koreli SK Hynix ve Samsung ile Amerikalı Micron. Sadece bir yıl önce değeri 107 milyar dolar civarında iken bu yıl Micron bu yıl trilyon dolarlık oldu. SK Hynix de aynı günlerde trilyon dolar sınırını aştı. Üçü de bugün yapay zeka dalgası ile trilyon dolarlık şirketler haline geldiler.

Bütün bu küreklerin arkasında bir de demirci var: Tayvanlı TSMC. Kendi çipini tasarlamıyor; Nvidia’nın, Apple’ın, hatta Google ve OpenAI’ın kendi tasarladığı yapay zeka çiplerini üretiyor. Dünyanın en gelişmiş çiplerinin yüzde 90’ından fazlası onun fabrikalarından çıkıyor ve değeri 2,2 trilyon dolar. Madenciler kendi küreklerini yapmaya kalksa bile, o kürekleri yine TSMC dövüyor.

Altın arayanlar ise hâlâ bulamadı. Hatta deli gibi zarar ediyorlar. OpenAI kâra ancak 2030’da geçmeyi bekliyor. Anthropic 2026’nın ikinci çeyreğinde ilk kez faaliyet kârı açıkladı, Ama o bile bu kârın sonraki çeyreklerde sürmesini beklemiyor. Oysa Nvidia

Yani bahis sitelerinde hangi modelin önde olduğu değişip dursun, bu fırsat penceresinin kazananları çoktan belli.

Peki yapay zeka bir balon mu? Bu da başka bir yazının konusu.

Bülent Zorlu

Executive Summary’nin 31. bölümünde yine kaçamadığımız o malum konunun tam ortasına düşüyoruz: Yapay zeka ve mesleklerin dönüşümü! 🎯

Bu hafta Vehbi ve Burak; yazılım dünyasının geçtiği yas süreçlerini, "work", "job" ve "occupation" arasındaki farkları ve kıdemli mühendislerin yaşadığı paradigma değişimlerini konuşuyor.

Yapay zeka araçlarının her yeri sardığı bu dönemde sektörde kalanların nasıl ayakta kalabileceğini, SaaS modellerinin neden kan kaybettiğini ve sadece ekrana bakarak değil, sahaya inip gerçek problemleri çözmenin önemini tartışıyoruz.

Peki Google’ın duyurduğu yeni Gemini 4 modeli neden kimseyi heyecanlandırmıyor? Çıkan her yeni model gerçekten fark mı yaratıyor, yoksa hepsi yavaş yavaş birbirinin kopyasına dönüşüp aynı işleri mi yapmaya başladı? Yapay zeka dünyasında lansman heyecanının neden kaybolduğunu ve modeller arasındaki farkların nasıl kapandığını konuşuyoruz.

Siz bu gidişat hakkında ne düşünüyorsunuz? Yapay zeka teknik bilgimizi elimizden alırken "Wisdom" seviyesindeki tecrübemiz bizi kurtaracak mı, yoksa kontrolü gerçekten kaybettik de kabullenemiyor muyuz?

Yorumlarda sohbetimize katılın, iyi seyirler!


Bölüm Zaman Çizelgesi:

00:00 - Giriş ve Yine Yapay Zeka Konuşma Çaresizliği
00:52 - Yazılımcılık Bitti mi? Mesleklerin Yas Süreci
01:36 - Job, Work ve Occupation Çerçevesinden Değişen Sektör
03:38 - Üretim Eforu Artarken Değerin Düşmesi ve Algı Problemi
05:36 - Dönüşüm Hızı: Yazılım Sektörü Neden Bu Kadar Sert Etkilendi?
09:50 - Atlassian Mühendisinin İtirafı: Saf Mühendislikten Ürün Kafasına Geçiş
12:32 - Yapay Zeka Yeni İş Alanları Açacak Safsatası mı?
15:25 - Veriden Bilgeliğe (Wisdom) Bilgi Hiyerarşisi
20:48 - Post-Truth Dünyasında Güvenilir Kanaat Önderleri
24:32 - Yeni Mezunlar ve Mid-Level Yazılımcılar İçin Çıkış Yolu Var mı?
28:08 - Ezberlenen Paradigmanın Çöküşü: Kıçını Kaldırıp Sahaya İnmek
34:07 - Dağıtım ve Satışın Önemi: Müşteri Yazılım Değil Çözüm İstiyor
37:36 - Kopyalanan Startup'lar ve 40 Million Dolar Yatırım Soru İşaretleri
42:25 - Gemini 4 ve Modeller Arasındaki Farkların Kapanması
46:01 - Teknoloji Dünyasında Bıkkınlık ve Kaybolan Lansman Heyecanı
50:47 - "Yürümek Lazım": Kişisel Hikayeler ve Umutlu Kapanış

Bugün geriye baktığımda o odada öğrendiğim en değerli şeyin kod olmadığını düşünüyorum. Müşterinin problemini doğrudan yanında durarak gördüm. Sorunu anlamayı, işi bitirmeyi ve parasını istemeyi öğrendim.

Bu üç ay benim açımdan çok kıymetli bir üç aydı. Tüm yaz tatilim küçük, karanlık bir odada geçse bile.

Darboğaz kaybolmaz, yer değiştirir

İşletme alanında kitapları çok değerli olan Eliyahu Goldratt, 1984’te yazdığı The Goal’da şöyle söyler: Bir sistemin çıktısını en yavaş halkası belirler. O halkayı hızlandırdığınızda darboğaz yok olmaz, bir sonraki halkaya taşınır.

Bu kitabın Türkçe basımı da mevcut. “Amaç” ismiyle 2014 yılında Optimist tarafından yayımlandı.

Yazılımda en yavaş halka uzun yıllar kod yazmaktı. Yapay zekâ bu sorunu çözdü. İnanılmaz ama bir ekibin aylarca uğraştığı iş artık birkaç günde çıkabiliyor.

Darboğaz şimdi bir sonraki halkada: işi bulmak, müşteriyi ikna etmek ve parayı almak. Kısacası satış.

Masada bekleyen iş yok

Gördüğüm kadarıyla genç yazılımcıların yürüdüğü yol aşağı yukarı şöyle: CV hazırla, başvur, bekle. Bu yol kodun değerli olduğu bir dünya için mantıklı duruyordu.

Kod her gün daha da ucuzluyor. Hatta neredeyse bedava. Dolayısıyla sadece kod yazabilen kişinin pazarlık gücü de azaldı. Masada oturup işin gelmesini beklemek eskisinden daha riskli.

Öte yandan fırsat hiç bu kadar büyük olmadı. Tek başına bir genç, yapay zekâ ile dün koca bir ekibin yapabildiği işi yapabiliyor. Eksik olan tek şey o işi kime yapacağını bilmek.

“Ama ben satışçı değilim”

Bu itirazı ciddiye almak lazım. Yazılımcıların çoğu bu mesleği insanlarla değil, bilgisayarlarla muhatap olmak için seçti. Ben dahil. Aslında bu düşüncenin gerekçeleri de oldukça güçlü. Herkes kendi işini yapsın dolayısı ile satışı da satışçı yapsın.

Bir de daha yeni bir argüman var: Yapay zekâ satışı da otomatikleştirecek. Otomatik e-postalar, otomatik sunumlar, agent’ların takip ettiği süreçler.

Bu son argüman aslında tezi öldürmüyor aksine güçlendiriyor. Hepimizin gelen kutusu yapay zekânın yazdığı e-postalarla dolu. Bu durumda otomasyona bağlı olmayan şeylerin değeri arttı. Yüz yüze görüşme, güven ve referans. Otomasyon bolluğu, insan varlığını değerli hale getiriyor.

Satış derken sadece broşür dağıtmayı kastetmiyorum. Satış, karşınızdakinin sorununu dinlemek, sorunu ondan daha iyi tarif eder hale gelmek ve “bunu ben çözerim” diyebilmek. Çünkü insanlar yazılım değil, çözüm arıyor.

Satış kası nasıl gelişir?

Çok basit. Vücudunuzdaki gerçek kaslar gibi. Bol miktarda tekrarla ve biraz da acıyla. Paul Graham’ın 2013’teki tavsiyesi hala geçerli. “Ölçeklenmeyen şeyleri yapın.”

Peki madde madde ne yapmam gerekir derseniz, buyurun size kısa reçete:

- Çevrenizdeki küçük işletmeleri ziyaret edin. Çözülmemiş bir yazılım dertleri mutlaka vardır.

- Sorunu onların mekanında dinleyin. Masadan görünmeyen ayrıntılar orada çok daha net gözükür.

- “Hayır” kelimesini duymaya alışın. Ama unutmayın, her “hayır” bir sonraki teklifte daha iyi olmanızı sağlayacak.

- Bitmemiş iş referans olmaz.

- Yaptıklarınızı herkese anlatın. Hem gerçek hayatta hem de sosyal medyada. Görünürlük, kapı kapı dolaşmanın en ucuz alternatifi.

Yapay zekâyı işten kurtulmak için değil, daha çok iş alabilmek için kullanın.

O oda

O odada iki kişi tek bilgisayarı paylaşıyorduk. İnternet yoktu, yapay zekâ yoktu, doğru düzgün kitap yoktu, hızlı ve havalı MacBook’larımız yoktu. “Yok” ları daha da artırabilirim. Hatta bilgimiz de bugüne göre neredeyse yok seviyesindeydi. Ama müşterinin yanındaydık ve bu her eksiği kapattı.

Bugün herkesin elinde o odadaki iki kişiden çok daha güçlü bir ekip var. Eksik olan tek şey o oda.

Kalkın, çıkın, iş bulun. Kod yazmak hiç bu kadar ucuz olmadı. Ama masadan kalkmak hiç bu kadar değerli olmadı.

Not: O yaz beraber kod yazdığım, hatta kodun çoğunu yazan, uzun süredir görmediğim dostum Ali Kemal Sinop’u da anmak isterim. Yollar ayrıldı ama o yaz unutulmadı dostum.

Yayınlarımıza kaldığımız yerden devam ediyoruz! 🎯

Özgü Namal'ı ve Giray Altınok'u kostümlü bir süper kahramana dönüştüren reklamcılar size bize neler yapmazlar?

Bu hafta Hakan ve Burak’la birlikte perakendedeki yeni teknolojilerden markaların ünlü kullanımına ve reklam ajanslarının oyunculara giydirdiği garip kostümlere kadar sektörün arkasında dönen muhabbetleri konuşuyoruz.

İlk bölümde Tesco’nun market ekranlarını influencer içeriklerine açma kararını, raflar arasında gezerken karşımıza çıkan veri odaklı pazarlama sistemlerini ve "Reklamcılık sayısalcıların eline mi geçti?" sorusunu ele alıyoruz. Ardından Türkiye’nin en sevilen markaları listesine bakıp; bir markaya gerçekten bağlılık mı duyuyoruz yoksa sadece o an işimizi gördüğü için mi tercih ediyoruz konusunu değerlendiriyoruz.

Ayrı bir konu başlığında ise 25 yıl sonra yeniden çekilen Axess kızı reklamı üzerinden markaların ünlü kullanımındaki istikrarını konuşuyoruz.

Kalan bölümlerde ise bir bankanın elektronik para hizmetleri ve temizlik ürünleri reklamlarında ünlü oyunculara giydirilen absürt kostümleri üzerine konuşuyoruz. Ajansların “Konuşulsun da nasıl konuşulursa konuşulsun” mantığıyla ünlü isimleri ne hâle getirdiğini ve markaların büyük bütçeler ayırarak bu kostümlü reklamlara nasıl onay verdiğini değerlendiriyoruz.

Peki siz ünlü bir oyuncu olsaydınız, yüksek bütçeler teklif edilse bile bir reklamda böyle garip bir kostüm giymeyi kabul eder miydiniz? Yorumlarda düşüncelerinizi bekliyoruz!

Beğenmeyi ve kanala abone olmayı unutmayın, keyifli seyirler! ☕

Video Özeti:

00:35 - Giriş ve Mod Kontrolü
01:58 - Perakendede Dijitalleşme: Tesco'nun Yeni Reklam Hamlesi
05:48 - Mağaza İçi Influencer Kullanımı ve Affiliate Marketing
07:08 - Mağazalarda Profilleme, Fiyat Değişimleri ve Veri Toplama
09:40 - Reklamcılık Sayısalcıların Eline mi Geçti?
15:04 - Türkiye'nin En Sevilen Markaları Listesi
16:27 - Bir Markayı Sevmek Nedir? (Lovemark Teorisi)
20:00 - Kategorilerine Göre Sevilme mi Kullanılma mı?
25:35 - Akaryakıt İstasyonlarında Konsept Değişimi ve Mola Kültürü
28:30 - Kahve Kültürünün Akaryakıt İstasyonlarına Etkisi
31:44 - Türkiye'de Kredi Kartı Reklamlarının Tarihsel Gelişimi
32:51 - Banka Kartı Reklamları: 25 Yıl Sonra Akses Kızı ve Özgü Namal
36:00 - Gülse Birsel ve Özgü Namal Üzerinden Ünlü Kullanım Analizi
40:00 - Kredi Kartı Markalarının Hedef Kitle Algısı ve Ayrışması
42:00 - İletişimde İstikrar mı Yoksa Sıkıcılık mı?
44:00 - Temizlik Ürünü Reklamlarında Oyuncuya Giydirilen Garip Kostümler
47:16 - Yaratıcı Fikir Bahanesiyle Bütçeleri Çöpe Atan Ajanslar
50:03 - Kapanış ve Veda

Executive Talks’un bu bölümünde yine teknolojinin tam kalbine, ama bu kez konfor alanını yıkan çok insani ve ilham verici bir kariyer dönüşümünün ortasına dalıyoruz. 🎯

Bu hafta Vehbi, 13 yıllık emniyet mensubiyetinden/polislikten istifa edip hayalinin peşinden giderek yazılımcı olan Sezer İltekin ile bir araya geliyor. Bir insan neredeyse emekliliği gelmişken, garantili bir kamusal kariyeri bırakıp kendisini nasıl yepyeni ve riskli bir yola atar? Akla gelen o "deli saçması" görünen ama tutan dijital fikirler (dahianlamındaki de, Kaç Gösteriyor, Memleket lol) nasıl doğuyor, bu fikirlerin arkasındaki minimal sunucu ve token maliyetleri aslında kaç dolar tutuyor?

Peki ya yapay zeka çağında işlerin geldiği nokta? Sezer'in "Bugün olsa istifa etmezdim" samimiyetiyle başlayan sohbetimizde; Vibe Coding akımını, JS framework tartışmalarını özlediğimiz o eski günleri, YZ araçlarının kodlamadaki baskısını ve yeni mezun yazılımcıların YZ karşısında nasıl ayakta kalabileceğini konuştuk.

Açık yüreklilikle paylaşılan tecrübelerin, "ben olsam ne yapardım" sorgulatmalarının eksik olmadığı nefis bir sohbet oldu. Peki siz konfor alanınızı bırakıp sıfırdan bir mesleğe başlamak için ne kadar cesursunuz?

Yorumlarda sohbetimize katılın, iyi seyirler!

Bölüm Zaman Çizelgesi:

00:00 - Giriş ve Sezer İltekin'in İlginç Kariyer Hikayesi
01:48 - 13 Yıllık Polislikten Neden İstifa Ettim?
04:11 - Viral Olacak Fikirler Nasıl Bulunuyor? (Kaç Gösteriyor.com)
08:46 - Beklenen İlgiyi Görmeyen Projeler ve Başarısızlık Tecrübesi
11:12 - Memleket.lol Hikayesi: Global Trendleri Lokalize Etmek ve "Ağalık" Sistemi
16:45 - Hype Olan Teknolojiler ve Her Fikrin Projeye Dönüşememesi
20:40 - YZ Çağında Bir Projenin Gerçek Maliyeti (Sunucu, Domain, Token)
26:20 - Token ve YZ Maliyetleri 100 Katına Çıkarsa Ne Olur?
29:08 - Kod Ucuzladı, Dağıtım Pahalılaştı: Ürün Geliştirmenin Yeni Gerçekliği
33:37 - Büyük İtiraf: "Bugün Olsa İstifa Etmezdim!"
38:40 - Yeni Mezun Yazılımcılar Ne Yapmalı? YZ Çağında Tecrübe Kazanmak
43:50 - Kapanış

Zaten neredeyse elli yıldır düğmeye basıyoruz ama ışık bir türlü yanmıyor. Şu ayrıntıya da dikkat çekmek istiyorum. Eylül 2026’da OVP kapsamında “yeni” olarak haberleştirilen 5 milyar dolarlık “HIT-Çip” desteği, 2024’te HIT-30 lansmanında açıklanan rakamın aynısı. Kısaca aynı rakam, iki yıl arayla iki ayrı müjde oldu.

Bu yazıda bunları bir kenara bırakıp belki daha sıkıcı ama daha önemli soruya bakmak istiyorum. Türkiye çip konusunda gerçekte nerede?

Tasarım başka, üretim başka

Başlarken şunu netleştirelim. Çip sektörü otuz yıldır tasarım ve üretimi ayrıştırmış durumda. Bir tarafta çipleri tasarlayanlar var: Apple, Nvidia, AMD, Qualcomm vs. Bu firmaların kendi fabrikaları yok. Diğer tarafta ise “foundry”ler var. Bunlara dökümhane de deniyor. Kısa başkasının tasarımını üretenler. Mesela TSMC.

Bir de bu tasarım ve üretimin teknolojik gelişimi gösteren rakamlar var. “5 nanometre”, “65 nanometre” gibi rakamlar bize üretim teknolojisinin seviyesini anlatır. Rakamlar küçüldükçe çip daha hızlı ve daha verimli olur, ama onu üretecek fabrikanın ilk kuruluş maliyeti katlanarak artar. Dünyadaki çiplerin büyük çoğunluğu bu ileri teknoloji ile üretilmiyor. Bir çamaşır makinesinin, bir kimlik kartının ya da bir otomobil sensörünün içindeki çip 28, 40, hatta 90 nanometre teknoloji ile gayet verimli şekilde üretilebilir. Bu detay önemli çünkü Türkiye’deki çip tartışmasında üç farklı şey sürekli birbirine karışıyor. Çipi Türkiye’de tasarlamak, Türkiye’de üretmek ve en ileri teknolojiyle üretmek. Bunların her biri ayrı bir yetenek ve ayrı bir maliyet demek.

Tasarımda elimizde ne var?

Tasarım tarafındaki hikayemiz çok da kötü değil. Son haftalarda sosyal medyada gördüğümüz “Türk tasarımı çip” Yongatek firmasının “Çelik”i. Bu çipin ilk test örnekleri TSMC’den teslim alındı bile.

Aslına bakarsanız “Çelik” gösterişli bir çip değil. Çamaşır makinesinde motorun kontrolü, sensörlerin okunması, ekran yönetimi gibi işleri yapacak. Ama planlanan üretim hacmi çok ciddi. Sadece Beko’nun yıllık ihtiyacı 30 milyon civarında. Üretim savunma sanayii, robotik ve IoT de eklenirse 50 milyona çıkabilir. Bu prototip değil, gerçekten pazara çıkmaya hazır bir ürün demek.

“Çelik” yalnız da değil. Yongatek’in diğer çipi “Kırmık” ve mikrodenetleyici ürünü olan “Çentik” de var. Savunma sanayii tarafında TÜBİTAK BİLGEM ile ASELSAN’ın geliştirdiği “Çakıl” ve BİLGEM’in projesi “Yonca”yı da atlamamak lazım.

Bu tablonun ortak paydası RISC-V mimarisi. Bu seçim tesadüf değil. ARM mimari lisansları hem pahalı hem de savunma sanayii projelerinde jeopolitik olarak kırılgan olabilir. RISC-V ise açık bir mimari ve kimsenin izni gerekmiyor. Türkiye tasarım tarafında küçük ama gerçekten yaşayan bir ekosistem kurabilirse bu açık mimari sayesinde olacak. “Yazılımda Linux neyse, çipte de RISC-V o demek” çok da yanlış olmaz. Kısaca tasarım konusunda “hiçbir şeyimiz yok” demek haksızlık olur. Elimizde mütevazı ama çalışan, müşterisi olan, ölçeklenebilir tasarımlar var.

Üretimde elimizde ne var?

“Çelik”in TSMC’nin fabrikalarında üretileceğini tekrar hatırlatayım. Bunu bir eleştiri olarak söylemiyorum, sektörün normali bu. Yani Türkiye’nin en görünür çip başarısı bugün Tayvan’da üretiliyor.

Yurt içinde üretim denemeleri ise sanıldığından daha eski. Hepsini tek tek yazmayacağım. Mesela bir TESTAŞ denememiz olmuştu. Taa 1970’lerin ortasında. O dönem TESTAŞ’ın Samsung ile birlikte çalışarak bölgesel bir üretim üssüne dönüşmesi hedefleniyordu. Bürokratik gecikmeler ve ekonomik dalgalanmalar yüzünden olmadı. Şu anda Samsung’un bu konudaki durumunu yazmaya gerek görmüyorum.

Faaliyette olan en ciddi tesis YİTAL. TÜBİTAK BİLGEM bünyesinde, Roketsan, ASELSAN ve SAGE için siparişe bağlı, az sayıda ama güvenlik anlamında kritik çipler üretiyor. Yani savunma için “güvenilir üretim” işlevi görüyor, ama ticari ölçeğe bakarsak bir “foundry” değil.

Bunların dışındaki adımlar hep “kurulacak” kipiyle tanıtıldı. Hepsini tek tek yazmayacağım. Bunlara şimdi detayları belli olmayan MCT Technic yatırımı da eklendi. Özetle Türkiye’de bazı tesisler var. Ama hiçbiri “Çelik” gibi 30 milyon adetlik bir siparişi üretebilecek kapasitede değil.

Üretim konusunda yeterli tecrübemiz olmadığında sanırım hemfikiriz. Peki gerçekçi hedef ne olmalı? Bence “en ileri teknoloji” değil, “hangi çiplerde dışa bağımlılık gerçekten risk” noktasından başlayabiliriz. Kimlik, pasaport, savunma sanayinde kullanılan çipler için yurt içinde üretim mantıklı. Beyaz eşya ve otomotiv çipleri için ise tasarım hakları ve tedarikçi çeşitliliği fabrikanın kendisinden bile kritik. “Çelik”in tasarım hakları Türkiye’de. Eğer TSMC dışında bir fabrikada da üretilebiliyorsa, tedarik riski de büyük ölçüde çözülmüş demektir.

Müşteri kim olacak?

Çip tartışmasında en az konuşulan soru bence bu. Bir fabrika ya da tasarım şirketi, ürününü satın alacak büyük ve düzenli bir müşteri olmadan yaşayamaz. Türkiye’de hep aynı iki sektör olarak büyük müşteri olarak düşünüldü: beyaz eşya ve otomotiv. “Çelik”in iş planı da tam olarak bu: Beko’nun yıllık 30 milyon çip ihtiyacı.

Sorun şu ki bu iki sektör gün geçtikçe kan kaybediyor. Resmi verilere göre beyaz eşyada 2026’nın ilk sekiz ayında ihracat yüzde 18, üretim yüzde 13 düştü. İlk çeyrekte üretim, pandeminin ilk dalgasından bu yana en düşük seviyede. Otomotivde ilk yedi ayda toplam üretim yüzde 8, otomobil üretimi yüzde 19 geriledi. Toplam kapasite kullanımı yüzde 62 civarlarında. Çipin ilk müşterisi olması beklenen sanayiler, çip gelmeden eriyor.

Geriye görünürdeki en büyük ve istekli alıcı kalıyor: savunma sanayii. Fiyata daha az duyarlı, güvenilir tedariği önceliklendiren ve dışa bağımlılığın bedelini en iyi bilen sektör savunma sanayi. Ama hacimleri çok küçük. Binlerce insansız hava aracı ile on milyonlarca çamaşır makinesi aynı ölçekte değil. Savunma sanayi bir fabrikanın varlık sebebi olabilir, ama tek başına ekonomik anlamda itici gücü olamaz.

Bu noktada Baykar’ın son hamlesini tekrar hatırlayalım. Baykar ile T3 Vakfı, T3 Gemstone O1 adında açık kaynak bir geliştirme kartı çıkardı. Uçuş kontrolü ve görüntü işlemeyi tek kartta toplamayı hedefliyor. Seri üretime geçti ve sanırım ilk kartlar Teknofest takımlarına dağıtıldı bile. Kart tasarımı bize ait. Ama beyni Texas Instruments’ın. Yani Türkiye’nin en güçlü savunma şirketi bile bugün yerli bir ürün yapmak istediğinde, katma değerin en yüksek olduğu parçayı Amerika’dan almak zorunda.

Bu bir eleştiri değil, bir fırsat. Eğer Baykar gibi bir şirket, birkaç yıl sonra görev bilgisayarlarında yerli bir çip kullanmayı taahhüt ederse, bu herhangi bir fabrika açıklamasından daha değerli bir “düğme” olur. Buna çapa müşteri veya can suyu diyebiliriz. Çipi tasarlayacak firmaya yol haritası, üretecek fabrikaya sipariş, ihtiyaç anında kredi verecek bankaya da güven verir. Türkiye’nin eksiği belki de fabrika değil, ilk siparişleri verecek “babayiğit” müşteri ya da müşteriler.

Yapay zekânın ironisi

Bu tartışmaya bir de yapay zekâ boyutu eklemem lazım. Artık Yapay zekâ sıfırdan bir RISC-V işlemci çekirdeğini 12 saatte tasarlayabiliyor. Elbette henüz “Çelik” gibi seri üretime gitmiş bir ürün değil. Ama gidişat belli. Yazılımda yaşadığımız “şey” donanımda da oluyor. aynı kod gibi tasarımın maliyeti ve süresi hızla düşüyor.

Bunun Türkiye için iki anlamı var. Tasarım tarafındaki giriş bariyeri düşüyor. Yongatek gibi küçük şirketler, yapay zekâ desteği ile on yıl önce düşünülemeyecek işler yapabilir. Yani tasarım şirketi sayısını artırmak hiç olmadığı kadar kolay ve ucuz.

Ama kötü haberi de vermiş olayım. Tasarım ucuzladıkça darboğaz tamamen üretime kayıyor. Herkes çip tasarlayabildiğinde, onu üreten fabrikaların pazarlık gücü artıyor. Yani yapay zekâ, Türkiye’nin güçlü olduğu alanı ucuzlatırken zayıf olduğu alanı daha değerli hale getiriyor. Fabrika yatırımını savunmak için belki de bundan daha iyi bir argüman yok.

Sonuç

Gelelim sonuca. Türkiye çip tasarlayabilen ama ticari ölçekte üretemeyen bir ülke. Tasarımda küçük ama gerçek müşterisi olan ve büyüme potansiyeli olan bir ekosistemimiz var. Üretimde ise savunma sanayine üretim yapabilen, 250 nm seviyesinde, terzi işi bir kapasitemiz var. Ama 30 milyonluk “Çelik” siparişini karşılayacak bir fabrikamız yok.

Bu utanılacak bir durum değil. Dünyadaki ülkelerin büyük kısmı tam olarak bu durumda. Utanılacak olan, bu durumu “düğmeye basıldı” başlıklarıyla tekrar tekrar haberleştirmek. Çünkü gerçekçi olmayan beklenti, gerçek başarıları da gölgeliyor. “Çelik”in test çiplerinin gelmesi iyi bir haber, onu “Türkiye artık çip üretiyor” diye pazarlamaya gerek yok.

Fabrika kurmak, devletin ve büyük sermayenin işi. Tasarım ise girişimcilerin. Yapay zekâ tasarımı ucuzlatırken, Türkiye’nin en hızlı ilerleyebileceği yer hala orası. Ama o girişimcilere ilk siparişi kimin vereceği, en az fabrikanın kendisi kadar önemli. Beyaz eşya ve otomotiv küçülürken bu soruya savunma sanayiinin, hatta özellikle Baykar gibi bir şirketin cevap vermesi gerekiyor.

Uygulamalarınız, ayarlarınız, ana ekran düzeniniz ve duvar kâğıdınız yeni telefonunuza kolayca taşınıyor. Kısa bir süre sonra sanki eski telefonunuzu kullanmaya devam ediyormuşsunuz gibi rahat hissediyorsunuz.

Fakat bu rahatlığın fazlasıyla rahatsız edici bir tarafı da var. Yüksek bir bedel ödeyip Apple’ın en yeni ve en gelişmiş iPhone’unu satın alıyorsunuz. Ama birkaç saat sonra kendinizi yıllardır alışık olduğunuz telefonun aynısını kullanıyormuş gibi hissedebiliyorsunuz.

Bence Apple’ın en gizli güçlerinden ve aynı zamanda en büyük zayıflıklarından biri tam olarak burada başlıyor. iPhone kullanıcıları bu geçiş rahatlığını eğer Android’e geçmek isterlerse yaşayamacaklarını biliyor. Hatta bu deneyimi o kadar zor olacağını hayal ediyorlarki Android telefonlara ne kadar uygun fiyatlı ya da üstün özelikli olsun tercih etmiyorlar.

Davranış ekonomisinde bunun bir bölümünü statüko yanlılığı açıklıyor. İnsanlar çoğu zaman alıştıkları düzende kalmayı tercih ediyor. Bu yalnızca teorik bir durum değil. İngiltere de yapılan araştırma kullanıcının işletim sistemi değiştirmenin daha zor olduğunu ortaya koyuyor. Üstelik bu zorluğun iOS’tan Android’e geçişte daha güçlü olabildiğini belirtiyor.

Bu Apple için muazzam bir avantaj. iPhone kullanıcısı çoğu zaman bir sonraki telefonun tercihi iPhone oluyor. Bilindik, alışıldık ve güvenli olanı seçiyor. Apple da bu geçişi mümkün olduğunca görünmez hale getiriyor. iCloud kullanıldığında uygulamalar ve veriler arka planda indirilmeye devam ederken yeni cihazı kullanmaya bile başlayabiliyorsunuz. Ancak eski telefonunuzdan yenisine geçişi ne kadar pürüzsüz hale gelirse yeni telefonun size farklı hissettirme ihtimali de o kadar azalıyor.

Kolay lokmaların hepsi yutuldu

Akıllı telefon dünyasında kolay lokma sayılabilecek 4G, 5G gibi gelişmeler artık geride kaldı. Ekran, katlanmadan büyüyebileceği sınıra dayandı. Apple’ın bu yıl ilk katlanabilir iPhone Duo’yu piyasa sürmesi de tesadüf değil. iPhone ekranının piksel yoğunluğu çoğu bilgisayar monitörünün iki katından fazla. İki yıllık bir telefon çipi bugün satılan bir Macbook Neo dizüstü bilgisayarını çalıştırıyor. Pil ömrü dışında büyük fark yaratacak teknolojik zirvelerin çoğunu geçtik ve düz bir platoya vardık.

Birçok teknik özellik sıradan kullanıcının ihtiyacının çok üzerine çıkmış durumda. LiDAR tarayıcı 2020’den beri iPhone Pro modellerinde var ve kullanıcıların çoğu varlığından bile habersiz. Tüketiciler de iki yılda bir telefon değiştirmeyi bıraktı. Counterpoint’e göre küresel akıllı telefon değiştirme süresi 2023’te 43 aya çıktı. Sıradan kullanıcı artık telefonu bozulmadıkça en yeni modele geçme ihtiyacı duymuyor. Fakat Apple’ın başka bir derdi daha var.

Fazla inovasyon problemi

Yüz milyonlarca insanın yıllardır kullandığı bir üründe radikal değişiklik yapmak kolay değil. Bu kadar büyük bir kullanıcı kitlesinde en basit değişiklik bile ciddi bir direnç yaratabiliyor. Touch ID’den Face ID’ye geçiş bunun en iyi örneklerinden biri.

İlk iPhone’un 10. yıl dönümünde çıkan iPhone X ile Home tuşu ortadan kalktı. Apple, ana ekrana dönmek için ekranın altından yukarı kaydırma hareketini, Touch ID’nin yerine de Face ID’yi getirdi. Bugün tamamen doğal gelen bu kullanım, o dönemde yıllar içinde oluşmuş bir kas hafızasını değiştirmek anlamına geliyordu. Yıllar sonra bile bazı kullanıcılar Touch ID’nin geri gelmesini istemeye devam etti. 2020’de maskeler Face ID’yi işe yaramaz hale getirince bu talep yeniden alevlendi. Apple sonunda 2022’de maskeyle Face ID özelliğini getirmek zorunda kaldı. Apple’ın ikilemi tam olarak burada ortaya çıkıyor: Yeterince değişmezse sıkıcı olmakla suçlanıyor.

Fazla değişirse kullanıcı alışkanlıklarını bozuyor. İki tarafı da uçurum olan dar bir patikada düşmeden ilerlemeye çalışıyor. Bu yüzden Apple büyük değişiklikleri çoğu zaman son derece kontrollü yapıyor. Tasarım değişikliklerini 2 yıllık döngülere yayması da bunun bir parçası. Apple fazla göze batacak değişimler yerine malzeme, üretim yöntemleri, kamera, işlemci verimi gibi alanlarda önemli atılımlar yapıyor. Bu değişikliklerin bazıları mühendislik açısından oldukça büyük olsa da kullanıcı bunları çok daha az hissediyor. Ve belki de Apple’ın bugünkü en büyük problemi tam olarak bu: Bir ürünü mükemmelleştirdikçe onu yeniden heyecan verici hale getirmek zorlaşıyor.

20. yıl

2027, ilk iPhone’un 20. yıl dönümü olacak. Bu nedenle önümüzdeki yıl sıradan bir güncellemeden fazlasını görme ihtimalimiz oldukça yüksek. Bloomberg’in haberleri, Apple’ın 20. yıl için ciddi bir tasarım değişikliği üzerinde çalıştığını gösteriyor. Söz konusu yeni Pro tasarımında camın çok daha yoğun kullanıldığı, kenarlara doğru kıvrıldığı ve bugünkü iPhone’dan belirgin biçimde ayrıldığı belirtiliyor. Tek iPhone anlayışından uzaklaşma aslında başladı bile.

Geçen yıl iPhone Air, bu yıl katlanabilir model geldi. Farklı kullanıcılar için farklı form faktörleri, farklı boyutlar ve farklı kullanım biçimleri göreceğiz. Apple’ın bu ürünleri hangi stratejiyle konumlayacağı, modeller arasındaki tasarım döngülerini nasıl yöneteceği ve yapay zekâyı bütün bunların neresine yerleştireceği ise başka bir yazının konusu. Apple’ın gizli gücü, kullanıcıya hep tanıdık gelmesi. Büyük zayıflığı da tam olarak aynı şey olabilir.

Kaynakça

• Samuelson, W. ve Zeckhauser, R. (1988). Status Quo Bias in Decision Making. Journal of Risk

  and Uncertainty.

• Burnham, T. A., Frels, J. K. ve Mahajan, V. (2003). Consumer Switching Costs: A Typology,

  Antecedents, and Consequences. Journal of the Academy of Marketing Science.

• UK Competition and Markets Authority (2022). Mobile Ecosystems Market Study, Appendix D:Barriers to Switching Between Mobile Operating Systems. https://www.gov.uk/find-digital-market-research/mobile-ecosystems-market study-appendix-d-barriers-to-switching-between-mobile-operating-systems-2022-cma

• Counterpoint Research. Smartphone Replacement Cycle Forecast, 2016-2029.

  https://counterpointresearch.com/en/reports/smartphone-replacement-cycle-forecast-2016-2029

• Apple Support. Use Quick Start to Transfer Data to a New iPhone or iPad.

  https://support.apple.com/en-gb/102659

• MacRumors (2026). What iPhone 20 Is Expected to Look Like.

  https://www.macrumors.com/2026/07/26/what-iphone-20-is-expected-to-look-like/

• Sellcell Smartphone Loyalty Survey
  https://www.sellcell.com/blog/smartphone-loyalty-survey-2026/

Bülent Zorlu

Executive Talks'un bu bölümünde yine teknolojinin ve geleceğin tam ortasına, ama bu kez olayın doğrudan psikolojik ve insani boyutuna dalıyoruz. 🎯

Bu hafta Burak, Sosyal Psikolog Doç. Dr. Sinan Alper ile birlikte yapay zekayla kurduğumuz o garip, samimi ve yer yer tehlikeli ilişkiyi konuşuyor. Telefon elimize geldiğinden beri karşımızda bir kod yığını değil de canlı bir insan varmış gibi konuşmaya ne zaman başladık? Zihnimiz teknolojiye insansı özellikler yüklerken bize nasıl oyunlar oynuyor?

Peki ya kararlarımız? Sabah kaçta uyanacağımızdan sevgilimize ne mesaj atacağımıza kadar her şeyi algoritmaya devrettiğimiz bir dünyada, kendi özneliğimizi ve irademizi kaybediyor olabilir miyiz? Sinan Alper ile yapay zekanın bir "ahlak anlayışı" olup olamayacağını, kriz anlarında patlayan komplo teorilerini, akademide bozulan dengeleri ve rasyonel makineler karşısında insanı hâlâ benzersiz kılan o irrasyonel "bağlam" gücünü konuştuk.

İşlerin sadece kod yazmaktan ibaret olmadığını, zihnimizin nasıl kademe kademe teslim olduğunu hissettiren nefis bir sohbet oldu. Peki siz kararlarınızı bir yapay zekaya devretmeye ne kadar hazırsınız?

Yorumlarda sohbetimize katılın, iyi seyirler!


Bölüm Zaman Çizelgesi:

00:00 - Giriş ve Yapay Zeka ile İnsan Gibi Konuşmak
00:35 - Konuk Tanıtımı: Sinan Alper Kimdir?
00:03:41 - İnsanın Teknolojiyle İmtihanı ve Nesil Panikleri
00:05:31 - Makineleri İnsanlaştırmak: Zihnimizin Psikolojik "Bug"ları
00:08:38 - Değişen Paradigmalar ve Zihinsel Efor Tükenmesi
00:13:00 - Yapay Zeka Bizi Manipüle mi Ediyor, Yoksa Özneliğimizi mi Siliyoruz?
00:16:06 - Karar Alma Sorumluluğunu Devretmek: AI Patronlar ve AI Doktorlar
00:22:23 - Akvaryum Balığına Dönüşmek: Hiç Büyümeyen Nesiller mi Geliyor?
00:26:44 - Hayatımızı Hikayeleştirmek ve İrademizin Sonu
00:32:55 - Geleceğin Belirsizliği ve Kriz Anlarında Artan Komplo Teorileri
00:37:32 - Yapay Zeka Şirketlerinin "Komplo Marketing" Stratejisi
00:39:00 - Yapay Zekanın Bir Ahlak Anlayışı Olabilir mi? (Faydacı vs. Deontolojik Ahlak)
00:44:13 - Genel Zeka (AGI) ve Genel Ahlak İhtiyacı
00:47:42 - Yapay Zekayı Tanrısallaştırmak ve Kararları Ona Devretmek
00:51:44 - İnsan Rasyonel Değildir: Bizi Makinelerden Ayıran İrade ve İtiraz
00:56:03 - Özgün "Bağlam" Yaratmak: Gençler Yapay Zeka Çağında Nasıl Ayakta Kalacak?
01:02:23 - Kapanış

Teknik olarak Muse başka mağazalarda çalışmaya devam ediyor. Şu an için Amazon’un kapıları kapalı. Ama o kapanan kapı dünyanın en büyük mağazasının kapısı.

Amazon cephesinde gerekçe güvenlik. Agent kendini tanıtmıyor, kullanıcının kullanıcı adı ve şifresini Meta’nın sunucularında işliyor ve belki saklıyor. Bunlar ciddiye alınması gereken itirazlar. İşin komik yanı Amazon’un kendi agentı başka sitelerde alışveriş yapabiliyor. Diğer oyuncular yani ChatGPT, Claude ve Grok Amazon’un sitesine zaten aylardır giremiyorlar.

İnternet, kendi topraklarına kimin gireceğine karar veren derebeyliklere mi bölünüyor? Yoksa ortaçağ kafası hala yaşıyor mu? Bir agent gerçekte kimin adına çalışır ve o topraklarda yürümek için kimin iznine ihtiyacı vardır?

Kullanıcı mı, Meta mı?

Muse, gerçekte kullanıcının hesabıyla giriş yapıyor. İlk bakışta Amazon’un yasağı bu yüzden tuhaf duruyor. Kendi bilgilerimle, kendi sepetime, kendi paramla ürün eklemem neden yasak?

Ayrıntı, isteğin nereden geldiğinde saklı. Meta’ya göre her Muse agentı ayrı bir sanal makinede çalışıyor. İşlemler bu sanal makinedeki tarayıcı üzerinden, aynı bir insan gibi gerçekleştiriliyor. Yani Amazon’da yapılan alışveriş kullanıcının telefonundan ya da bilgisayarından değil, Meta’nın veri merkezinden gerçekleştiriliyor. Kullanıcının oturumu artık Meta’nın altyapısında yaşıyor.

Amazon, Muse’un kullanıcıların kimlik bilgilerini saklıyor olabileceğini iddia ediyor. Bu iddia tam olarak doğrulanmış değil. Meta ise agentların şifreleri ve ödeme yöntemlerini görmediğini söylüyor. Ama aynı Meta dikkat çekici bir şekilde bu verilere kendi erişimini teknik olarak imkansız kılacak “Confidential” sanal makinelerin ancak yıl sonunda geleceğini söylüyor. Bu ne yaman çelişki anne!

Hukuk da bu noktada ikiye bölünmüş durumda. Amazon, Perplexity'nin Comet tarayıcısına karşı açtığı davada mart ayında ilk roundu kazanmış, ihtiyati tedbir kararı çıkartmıştı. Ama 4 Ağustos'ta üst mahkeme bu kararı bozdu. Mahkemeye göre federal anti-hacking yasası açısından Amazon'un bilgisayarlarına erişen taraf kullanıcıydı. Ama karar sözleşme ve kullanım koşulları iddialarını açık bıraktı. Muse'a gösterilen uyarı penceresinin yalnızca “Kullanım Koşulları”'na dayanması da bu yüzden. Şifreni bir arkadaşına verip "benim için alışveriş yap" demekle milyonlarca kullanıcının oturumunu tek bir şirketin sunucularında toplamak aynı şey olmasa gerek. özetlersem tartışmanın özü bu fark. Herkes vekaletin nereye kadar uzandığını soruyor. Ve yasalar ve düzenleyici kurumlar yapay zekâ kadar hızlı gelişmiyorlar.

Doğu’nun çözümü

Bu sorunların çözümüne doğu da kafa patlatıyor. Huawei’nin Intelligent World 2035 raporunda, 2035’te dünyada yaklaşık 900 milyar agent çalışacağını öngörülüyor. Yıllık token tüketiminin 100.000 kat artacağını ve bu trafiğin yüzde 90’ından fazlasını agentların üreteceği söyleniyor.

Raporun sonucuna göre mevcut altyapı yetmez, yeni bir altyapı gerekir. Huawei bu yeni ağa “Agentic Internet” diyor. Şu anda kullandığımız ağ içeriği insanlara dağıtmak için tasarlanmıştı. Yeni ağın ise sürekli bilgi üreten ve tüketen agentları birbirine bağlaması gerekiyor.

Rakamları okurken şunu aklınızda tutun. Bu yeni altyapının hesaplama gücünü, ağ ekipmanını ve bulut hizmetini satacak şirket, raporu yazan şirketin ta kendisi. Bu, tahminleri kafadan çürütmez ama tarafsız da yapmaz.

Bir de terim meselesi var. Batı’da kimse buna “Internet 3.0” demiyor. Bu sürüm numarası bir kez semantik web, bir kez de kripto için harcandı. 4.0 da endüstri de heba edildi. Batı’nın terimleri “agentic web” ve “Internet of Agents”.

Batı’nın yaklaşımı

Batı da aynı sorunun farkında ama devrim yerine evrim öneriyor. Eski ağı ve eski protokol HTTP’yi atmak yerine üstüne bir katman daha eklemeyi planlıyor. Ama doğu tarafındaki gibi tek şirket değil birden farklı oluşum sorunun farklı noktalarına çözüm üretmek için uğraşıyor

Kimlik: Cloudflare’in öncülüğündeki Web Bot Auth, agentların isteklerini kriptografik olarak imzalamasını sağlıyor. HTTP Message Signatures (RFC 9421) 2024’te standartlaştı. IETF’te kendi çalışma grubu var.

Ödeme: x402, HTTP’nin 402 durum kodunu kullanarak agentların anında ödeme yapmasını sağlıyor. Bu protokol bugün Visa, Mastercard, American Express, Google, Shopify ve Stripe gibi üyelerin bulunduğu bir vakfın çatısı altında. Dikkat çekici şekilde bu vakfın kuruluşuna da Cloudflare öncülük etti.

Ortak çalışma: MIT’nin NANDA projesi ile agentları birbirleri ile haberleştirmeye yoğunlşamış durumda. Bu proje ile agentların kimliklerini, yeteneklerini ve iletişim bilgilerini yayımlayabildiği açık bir dizin oluşacak. MCP ve A2A gibi protokoller de agentların araçlarla ve birbirleriyle konuşma biçimini standartlaştırıyor.

Aslında bu ihtiyacın çok da teorik olmadığını gösteren bir veri var. Cloudflare’in kendi istatistiklerine göre bu agentların yarattığı otomatik istekler HTML trafiğinin yüzde 57,5’ine ulaştı. Yani ilk kez makinelerin trafiği insanları geçti.

402 kodunun hikayesi de çok ilginç. Tim Berners-Lee 1992’de HTTP’nin ilk taslaklarını hazırlarken durum kodları listesine “402 Payment Required”’ı da ekledi. 1997’de HTTP/1.1 standardı yayımlandığında kodun yanına kısa bir not eklendi. “İleride kullanılmak üzere ayrılmıştır.” Bugünkü standartta da aynı not duruyor. Otuz yıla yakındır öylece bekleyen ve kimsenin nasıl kullanılacağını bilmediği bir kod. Şimdi agent ekonomisinin temel taşı olmaya aday.

İmza kimliği söyler, yetki vermez

Mesela Muse kendini “Web Bot Auth” ile imzalasaydı ne değişirdi? Büyük ihtimalle hiçbir şey. Asıl mesele ekonomik. Amazon’un reklam işi yılda yaklaşık 56 milyar dolarlık nakit üretiyor. Ve bu gelir için insanların Amazon’un sayfalarında gezinmesine ihtiyaç var. Agent arama sonuçlarını, önerileri ve sponsorlu ürünleri atlayıp geçiyor. Amacı kendine verilen görevi yapmak. Bunlar atlandığında beklenen gelir de üretilememiş oluyor.

Burada garip bir durum, bir ironi var.. Amazon’un kendi agentı “Alexa for Shopping” başka sitelerde kullanıcı adına alışveriş yapabiliyor. Amazon’un bu konuda savunması, kendi agentının sitelere kendini tanıttığı ve onlara karar verme imkanı sunduğu yönünde. Yani Amazon başkalarının topraklarında yürürken geçiş hakkı istiyor, kendi topraklarında ise bu hakkı tanımıyor.

Amazon da haklı

Bu tabloyu Amazon karşıtı okumak kolay ama kesinlike eksik. Bir kullanıcının oturumunun üçüncü bir şirketin sunucusunda yaşaması gerçekten bir risk. O şirket saldırıya uğrarsa, şirket çalışanlarından biri kötü niyetli davranırsa ya da agent yanlış bir ürün alırsa sorumluluk kimde? Bağımsız bir testte Muse’un, kullanıcının sepetinde ilgisiz ürünler dururken Amazon’da sipariş tamamladığı görüldü. Buradaki testten şunu çıkartabiliriz: agent kullanıcı adına verdiği her karar, kullanıcının gerçekten vermek istediği karar olmayabilir.

Güvenlik riski agent’ın nasıl çalıştığıyla ilgili. Altyapı veya protokol yetersizliği ile ilgili değil. Altyapı ya da haberleşme protokolü “bu agent bu kullanıcı adına bu siteye girmeye yetkili mi” sorusunu cevaplamıyor. O soru hala açık.

Bu filmi daha önce izledik

Kullanıcının şifresini alıp onun adına bir sisteme giren yazılımlar yeni değil. Fintech bunu on yıldan uzun süre yaşadı. Bazı kişisel finans uygulamaları yıllarca kullanıcıların banka şifrelerini alıp onların adına bankaya giriş yaptı. Bu yönteme screen scraping deniyor.. Bankaların itirazları bugün Amazon’un itirazları neredeyse aynıydı. Güvenlik riski var, şifre üçüncü tarafta, sorumluluk kayboluyor.

Fintech tarafındaki sorunlar bir düzenleme ile çözüldü. Avrupa’da PSD2 bankaları üçüncü taraflara API açmaya zorladı. ABD’de Plaid gibi aracılar bankalarla anlaşmalar yaptı. Kullanıcının verdiği vekalet, şifre paylaşımından çıkıp kapsamı belli bir sözleşmeye bağlandı.

Aslında Muse API hizmeti veren sitelerde bu API’ı kullanıyor, tarayıcıyı yalnızca API hizmeti olmayan sitelerde devreye giriyor. Belki tüm alışveriş sitelerinde API hizmeti olsa sorun çözülür. Ama Amazon’un bu tarz bir API hizmeti yok. Zaten verse de konu aynı noktaya çıkıyor. Amazon yine reklam gösteremeyecek.

Herkesin derdi

Bu yalnızca Amazon’un ve Meta’nın sorunu değil. Rezervasyon alan bir restoran , kendi sitesinden paket sipariş alan bir pizzacı ya da küçük bir e-ticaret sitesi de benzer kararı vermek zorunda. Seçenekler dört tane:

1- Agentları tamamen engellemek. 2 - Yalnızca imzalı ve kendini tanıtan agentlara izin vermek. 3 - İçeriğe erişim ya da işlem için ücret almak. 4 - Kendi agentını yapıp dış agentları dışarıda tutmak.

Amazon bunlardan dördüncüsünü seçti çünkü bunu yapabilecek güçte. Küçük bir platform için aynı karar başka bir anlama geliyor. Mesela kullanıcının agentı rezervasyon yapmak istediğin de onu reddedecek bir restoran, bir müşteriyi kaybeder. 2010’da mobil tarayıcıları engellemek ne anlama geliyorsa bugün agentları engellemek de aynı kapıya çıkıyor. Yani gelir kaybı.

Şunu da eklemem lazım. Küçük oyuncular için agent bir tehdit değil, yeni bir müşteri kanalı. Bu yüzden de izinli entegrasyon dönemine de en hızlı onlar adapte olacak.

Sonuç

HTTP’nin 402 kodu dökümana girdiği 1997’den beri geleceği bekledi. Gelecek sonunda geldi ama şu soruya cevap vermekten hala uzak: “kimin adına”.

Feodal düzende bir topraktan geçmek için sahibinin iznine ihtiyaç vardı. Bu izin zamanla yazılı haklara ve sözleşmelere bağlandı. Bankacılık aynı yolu açık API’lara geçerek çözdü. Agent interneti de bu yoldan yürüyecek gibi görünüyor.

Derebeylikler ortadan kalkmayacak bu çok net. Ama geçiş hakkı er ya da geç yazılı hale gelecek.

Not: Bu yazıda “derebeylikler” metaforunu Yanis Varoufakis’in “Teknofeodalizm - Kapitalizmi Öldüren Neydi?” kitabından ödünç aldım. Yakın zamanda Türkçe’ye de çevrilen kitabı tavsiye ederim.

Yayınlarımıza kaldığımız yerden devam ediyoruz! 🎯 Bu hafta Hakan ve Burak’la birlikte tek bir reklamı incelemek yerine pazarlama dünyasının arkasında dönen muhabbetleri, etik tartışmaları ve sektörün genel gidişatını konuşuyoruz.

Akademisyenlerin ve kamu çalışanlarının sosyal medyada içerik üretip gelir elde etmesinden tutun, bilim insanlarının "10 diş hekiminden 9'u" ya da "bu ev projesi depreme dayanıklı" diyerek reklamlarda bir güven objesi gibi kullanılmasına kadar etik sınırları sorguluyoruz. Buradan Uber'in Trendyol Yemek ve Getir hamleleriyle şekillenen teslimat pazarındaki büyük birleşmelere atlayıp, rekabet azaldıkça reklamların nasıl ruhsuzlaştığını ele alıyoruz.

Son bölümde ise Anadolu’dan çıkan markaların hikayelerine bakıyoruz: Asperox ve Sleepy gibi dev rakipleri sallayan başarıların yanında, billboard'lara "Anam babam usulü" yazıp devasa bütçeler harcayan vizyon krizlerini konuşuyoruz.

Kendi bölgesinde harikalar yaratan ama ulusal iletişimde çakılan ya da tam aksine ezber bozan bildiğiniz yerel markalar var mı? Yorumlarda örneklerinizi bekliyoruz!

Beğenmeyi ve kanala abone olmayı unutmayın, keyifli seyirler! ☕


Bölüm Zaman Çizelgesi:

00:00 - Giriş ve Haftanın Konuları
01:11 - Akademisyenlerin Sosyal Medyada Gelir Eldetmesi ve YÖK Kararları
03:00 - Kanaat Liderleri, İnflluencer'lar ve Tarihten Reklam Örnekleri
05:48 - Akademik Saygınlık, İçerik Üretimi ve Etik Tartışmalar
08:35 - Devlete Çalışan Memurların Ek Gelir Düzenlemesi
10:00 - Bilim İnsanlarının ve Ünlülerin Reklamlarda Güven Unsuru Olarak Kullanılması
12:45 - Marka Yüzlerinin Mağduriyetlerdeki Sorumluluğu ve Kriz Yönetimi
16:35 - Markaların Statü Devşirme Çabası ve Siyasi/Toplumsal Olaylar
18:43 - Kotler’den Bu Yana Bilim İnsanı Kullanımı ve "Brand Leverage"
20:00 - Uber, Trendyol Yemek ve Getir Birleşmeleri: Yemek Teslimatında Tekelleşme
22:45 - Rekabetin Azalması Reklam Yaratıcılığını Öldürür mü?
26:00 - Global Devler ve Underdog Markaların Gerilla Taktikleri
29:15 - Dijital Sektörün Ölçülebilirliği ve Reklamcılığın Ruhunu Kaybetmesi
33:50 - İstanbul Ajansları Anadolu Kaplanları'na Açılıyor
35:20 - Anadolu Markalarının Pazarlama Vizyonu ve Kuşak Çatışmaları
40:20 - "Anam Babam Usulü" Billboard Krizi: Yörükoğlu Örneği
44:00 - Süzme Yoğurt Kabından Su Deposuna: Yaratıcı mı, Rütbeli mi?
48:00 - Slogan Seçimleri ve Marka Vaadi Oluşturma
49:05 - Başarı Hikayesi: Adana'dan Çıkan Asperox ve Şaşırtan Büyüme
52:10 - Yerel Dağıtım Gücü mü, Ulusal Rekabet mi?
54:40 - Parex, Sleepy ve Molfix’in Pazarda Ezber Bozan Hamleleri
56:45 - Ajans-Müşteri İlişkilerinde Anlaşılamayan Fikirler ve Trajikomik Sunum Anıları
01:01:00 - Kapanış ve Değerlendirme

Aslında dikkat mekanizması yeni bir fikir sayılmazdı. 2014’te Dzmitry Bahdanau, Kyunghyun Cho ve Yoshua Bengio, çeviri modellerinin cümlenin hangi kısmına bakacağını kendisinin seçmesini sağlayan bu yöntemi ortaya koymuştu. Google’daki sekiz araştırmacının yaptığı şey ise daha radikaldi: dikkat dışındaki her şeyi attılar. Eski modeller metni aynı bizim gibi soldan sağa, kelime kelime okuyordu ve okuduklarını da aklında tutmaya çalışıyordu. Yeni model ise cümleyi bir bütün olarak görüyor. Her kelime, anlamını netleştirmek için diğer kelimelere aynı anda bakıyor ve hangilerinin kendisi için önemli olduğunu hesaplıyor. "Çayın kenarında oturup çay içtik" cümlesinde ilk "çay" en çok "kenarında" kelimesine, ikincisi "içtik" kelimesine ağırlık verir. Biri akarsu diğeri içecek olur. Dikkat dediğimiz şey tam olarak bu ağırlıklandırma. Bu mimariye “Transformer” adını verdiler. Bugün ChatGPT’den Claude’a, Gemini’dan Grok’a kadar kullandığımız büyük dil modellerinin neredeyse tamamının atası bu mimari.

Bu çözüm birçok derdi sona erdirdi. Ama bir bedeli vardı. Her kelimenin diğer bütün kelimelere bakması hesaplama maliyetini müthiş derecede büyütüyordu. Bu bedel daha çok para harcayarak ödendi. Herkes daha fazla GPU satınaldı ve modellerin aynı anda dikkat edebildiği metin, yani context window büyüdü.

Dokuz yıl sonra ise darboğaz değişti. Artık darboğaz biziz. Yapay zekâ, ona verdiğimiz her token’ı okuyup anlayabiliyor. Biz ise onun yazdığı kodu okumayı bıraktık.

Okumayı bırakmak

2025’in başında Andrej Karpathy bir fikir ortaya attı: vibe coding. Kısaca özetleyecek olursam kodu okumadan, yalnızca çalışıp çalışmadığına bakarak yazılım geliştirmek. Kısa sürede bu bir fikir olmaktan çıkıp bir yönteme dönüştü. Bugün bazı ekipler, adını ışıkları kapalı çalışan üretim tesislerinden alan “karanlık fabrika” düzenini savunuyor: spesifikasyon giriyor, test edilmiş yazılım çıkıyor. Arada kodu yazan, inceleyen ya da okuyan bir insan yok.

Sanırım artık hepimiz şu durumdayız: daha çok ürün çıkarabiliyoruz. Aklımıza ne gelirse onu çok hızlı geliştirebiliyoruz. Ama uygulamalar ve işimiz gelişirken biz de gelişebiliyor muyuz?

Peki bir hata fark ettiğimizde ya da bize bildirildiğinde ne oluyor? Kodu bilmiyoruz, hatanın nereden kaynaklandığını kafamızda canlandıramıyoruz. Tek çıkış yolumuz, hatayı yine yapay zekâya verip çözmesini beklemek. Bunu da mutlaka yaşadığınızı düşünüyorum. Bu durumda yapay zekâ agent’ları genellikle makul cevaplar üretir. Ama unutmayın: makul görünen cevap güvenli cevap değildir. Aradaki farkı anlamak için ise kodun nasıl çalıştığını bilmek gerekir.

Kullanmak ile hükmetmek

Buna yöneltilebilecek en güçlü itiraz şu: nasıl çalıştığını bilmediğimiz makineleri zaten her gün kullanıyoruz. Motorunu bilmeden otomobil kullanıyoruz. Leonard Read’in 1958 tarihli yazısında söylediği gibi, bir kurşun kalemin nasıl yapıldığını baştan sona bilen tek bir insan bile yok. Daha çarpıcısı, büyük dil modellerinin içeride nasıl çalıştığını onları geliştiren laboratuvarlar bile tam olarak bilmiyor. Modern teknoloji, kimsenin tamamını anlamadığı sistemlerin üzerine kurulu.

İtiraz haklı, ama şu ayrımı hatırlatmak isterim: kullanmak için anlamak gerekmez ama hükmetmek için gerekir. Sürücü otomobili kullanır. Bozulduğunda ne olduğunu bilen, sorumluluğu taşıyan ve karar veren ise mühendistir. Otopilot uçağı uçurur, ama bir şey ters gittiğinde uçağa hükmetmesi beklenen pilottur.

Burada anlamak her satırı bilmek anlamına gelmiyor. Gereken, makinenin ne zaman yanlış yaptığını fark edecek kadar mekanizmayı tanımak. Yazılım geliştiricinin işi kullanıcılık değil, hükmetmek. Sistem çöktüğünde “kodu agent yazdı” bir savunma sayılmıyor. Modelin kendisini anlayamıyorsak, en azından onun ürettiği kodu anlamak zorundayız. Kontrolün tutunabileceği son nokta orası.

Kasların erimesi

Sorun, bu anlayışın kendiliğinden korunmaması. 1983’te Lisanne Bainbridge, endüstriyel süreç kontrolündeki operatörler üzerine yazdığı “Ironies of Automation” makalesinde bir çelişkiye dikkat çekti: otomasyon rutin işi devraldıkça insana yalnızca en zor anı bırakır, yani sistemin çöktüğü anı. Ama rutini devraldığı için, o an geldiğinde gereken beceriyi de köreltmiş olur.

Kırk yılı aşkın bir süre sonra aynı durumu agent’larda yaşıyoruz. Bugünkü agent yapısı etkili denetimi zorlaştırıyor ve denetim için gereken bilişsel kapasiteler de yapay zekânın uzun süreli kullanımıyla aşınıyor. Kısacası, Bainbridge’in ironisinin güncel bir versiyonunu yaşıyoruz. Aşınmanın en sinsi yanı da fark edilmemesi. Hatırlamakta fayda var: hızlandığımızı hissetmek, hızlandığımızı göstermiyor.

Bu aşınma bireysel olmaktan çıkıp kurumsal bir soruna da dönüştü. Kıdemli bir geliştirici, yıllarca kod okuyup hata ayıklayarak biriktirdiği birikimle bugün yanlışı fark edebiliyor. Ama kodu okumadan onaylayarak büyüyen junior o muhakeme yeteneğini hiç kazanamıyor. Bugün okumayı atlayan ekip, beş yıl sonra sistemi denetleyebilecek kıdemli geliştiriciyi yetiştirmemiş olacak. Yazılım geliştirme ve kodlama gün geçtikçe kolaylaşıp daha da ileriye gidiyor; onu denetleyecek insanlar ise giderek zayıflıyor.

Ağırlığı nereye vermeli

Her satırı okumaya geri dönmek mümkün değil. Aslında gerekli de değil. Transformer mimarisinden çıkaracağımız ders de tam olarak bu: model her kelimeye bakar ama her kelimeye aynı ağırlığı vermez. Mesele, ağırlığı nereye vereceğini bilmek.

İlk adım, okunmadan geçmememiz gereken bölgeleri belirlemek. Mesela kimlik doğrulama, ödeme, veri silme, veritabanı işlemleri gibi hatanın geri alınamadığı alanlarda hiçbir değişiklik -ne kadar test edilmiş olursa olsun- bir insan okumadan merge edilmemeli. Bu liste ekibin dikkat haritasıdır ve sistem değiştikçe o da güncellenmelidir. Elbette liste projenin yapısına göre değişebilir. Burada anlatmaya çalıştığım nokta, hatanın bedeli.

İkinci adım, merge eden kişinin değişikliği kendi cümleleriyle anlatabilmesini şart koşmak. Ne yaptığını, neden bu şekilde yapıldığını ve neyi bozabileceğini açıklayamayan biri o kodun sorumluluğunu taşıyamaz. Bunun için sadece değişenleri değil mantığı anlamak gerekir. Kısaca değişikliğin dokunduğu akışı baştan sona izlemek. Agent’tan bu akışı anlatmasını istemek iyi bir başlangıç, ama o açıklamayı da bir model üretecek. Onu kodla karşılaştırmadan kabul etmek, okumamanın daha kibar bir biçimi.

Üçüncü adım, kasları bilinçli olarak çalıştırmak. Pilotların belirli aralıklarla otopilotu kapatıp elle uçması gibi, geliştiricilerin de, özellikle junior’ların, bazı hataları yapay zekâ yardımı olmadan ayıklaması, bazı modülleri baştan sona kendilerinin yazması gerekiyor. Bu kısa vadede verimsiz görünebilir. Ama makinenin yanlışını fark edebilecek insanı yetiştirmenin başka yolu yok.

2017’deki makalenin dipnotunda isimlerin sırasının rastgele olduğu yazıyordu. Bizim yaşadığımız durumda sıra rastgele değil: önce okumak, sonra anlamak, ancak ondan sonra hükmetmek. Dokuz yıl önce yapay zekâya dikkatin yettiğini kanıtlandı. Şimdi aynı şeyi kendimize kanıtlama sırası bizde.

Executive Summary’nin 30. bölümünde yine gündemin tam kalbine, tartışmaların en hararetli olduğu yere dalıyoruz. 🎯

Bu hafta Vehbi ve Burak, Savunma Sanayii Başkanlığı’nın yeni erişime açtığı büyük dil modelleri ve çıkarım (inference) hizmeti etrafında dönen tartışmaları, devletin teknolojiye yaklaşımındaki odak sorununu ve sohbetin kapanışında içimizde kalmasın diyerek doğrudan gömdükleri Apple cephesindeki son durumu konuşuyor.

Savunma Sanayii Başkanlığı’nın e-Devlet entegrasyonuyla sunduğu yapay zeka hizmeti gerçekten vatandaşa bir kolaylık mı, yoksa veri toplama ve veri etiketleme odaklı bir sistem mi? Girişteki e-Devlet şartı ve veri gizliliği çekinceleri ne kadar haklı? Çinli açık kaynaklı modellerin seçilmesi doğru bir strateji mi, yoksa iletişim eksikliği yüzünden iyi niyetli bir proje yine yanlış yerlere mi çekiliyor? ABD-Çin çip ambargoları ortasındayken ve Ermenistan gibi komşular devasa AI veri merkezleri kurarken biz kaynaklarımızı ve yetişmiş insanımızı doğru yönetebiliyor muyuz?

Bölümün son dakikalarında ise sözü yapay zeka illüzyonundan çıkarıp teknoloji dünyasının eski devine getiriyoruz: Apple artık teknoloji üreten bir dev mi, yoksa sadece renk değiştirip katlanma izini mat ekranla kapatmaya çalışan bir pazarlama şirketi mi? Peki siz devletin yapay zeka hamlesi ve teknolojiye bakış açımız hakkında ne düşünüyorsunuz?

Yorumlarda sohbetimize katılın, iyi seyirler!

Steve Jobs - The Lost Interview

Bölüm Zaman Çizelgesi:

00:00 - Giriş ve Bölüm Özetleri
01:07 - Savunma Sanayii Başkanlığı’nın Yapay Zeka ve Çıkarım Hizmeti Nedir?
02:47 - e-Devlet Girişi, Veri Gizliliği ve İzlenme Şüpheleri
04:00 - OpenRouter Örneği, Veri Loglama ve Dil Modeli Eğitimi
05:05 - Kamuda İletişim Sıkıntısı ve Hizmetin Altyapı Maliyeti
06:08 - Veri Etiketleme, Kredi Sistemi ve Meta’nın Fiyatlandırma Modeli
07:46 - Kullanıcı Sözleşmesindeki Riskler ve Kamuoyundaki Tepkiler
10:08 - Neden Çinli Açık Kaynaklı (Open Source) Modeller Seçildi?
11:50 - Arayüz Kalitesi, AI Tasarımları ve Devletin Teknolojiye Yaklaşımı
13:12 - Bu Hizmet Kimin İçin? Yazılımcılar mı, Vatandaşlar mı?
15:10 - Küresel Çip Ambargoları ve Türkiye’nin Veri Merkezi Kapasitesi
17:40 - Devlet Doğrudan Hizmet mi Vermeli, Yoksa Katalizör mü Olmalı?
23:00 - Ermenistan’ın Yapay Zeka Yatırımı ve Türkiye’deki Odak Problemi
26:25 - Sanayiden Hizmet Sektörüne Geçiş ve Üreticinin Durumu
29:20 - STK’lar, Odalar ve Bürokrasideki Liyakat Sorunu
32:00 - Devlette Kaynak Aktarımı ve Sektörel Destekler
35:30 - Savunma Sanayii Ekosistemi Diğer Sektörleri Besleyebiliyor mu?
37:20 - Yapay Zeka Teknolojisinde Yerlilik ve Egemenlik Meselesi
41:10 - Yapay Zekadan Bıkanlar İçin: Apple’ı Gömmeye Başlıyoruz!
42:00 - Apple Artık Teknoloji Şirketi mi, Şekil-Şükül Markası mı?
43:00 - Katlanabilir Ekran Makyajı, Lansman Renkleri ve Kamera İllüzyonu
46:45 - Steve Jobs’ın İnovasyon Söylemi ve Tim Cook Dönemi Apple’ı
48:40 - Influencer Pazarlaması ve Apple İçin Güneş Batıyor mu?
49:30 - Kapanış, Canlı Yayın Duyurusu ve Yorum Çağrısı

Executive Summary’nin 29. bölümünde bu defa lafı hiç uzatmadan doğrudan sahadaki en sıcak gelişmelerin ortasına dalıyoruz. 🎯 Bu hafta Vehbi ve Burak, yapay zeka dünyasında kapalı kapılar ardında dönen güç savaşlarını, devlerin ani bir manevrayla "artık yavaşlayalım" demeye başlamasının arkasındaki gerçek sebepleri ve bu azgın yarışın aslında hepimizi sürüklediği noktayı konuşuyor.

Anthropic ve OpenAI cephesinden yükselen o tedirgin "yavaşlama" çağrıları gerçekten iyi niyetli birer uyarı mı, yoksa oyunu erken bitirip kapıyı arkadan kilitleme taktiği mi? ABD ve Çin arasındaki teknoloji kapışmasında kurallar nasıl yeniden yazılıyor ve Huawei CEO'sunun ortadan kayboluş iddiaları bu tablonun neresinde duruyor? Claude'un elden ele dolaşan o sızdırılan güvenlik raporu; Orta Doğu'daki çatışmalardan tutun da dünyanın dört bir yanında dönen karanlık seçim manipülasyonlarına kadar hangi kirli çamaşırları ortaya döküyor?

Bölümün ilerleyen dakikalarında ise bilginin herkes için bu kadar kolay erişilebilir hale gelmesinin yarattığı o büyük kaosu ve yapay zekanın dünyayı daha adil değil, tam aksine çok daha otoriter bir yere mi evrilteceğini tartıştık. Peki siz, teknoloji devlerinin güvenlik kisvesi altında pazar kapatmaya çalışması ve dünyayı sürükledikleri bu uçurum hakkında ne düşünüyorsunuz?

Sohbetimize ortak olun, iyi seyirler!


Bölüm Zaman Çizelgesi:

00:00 - Giriş
00:47 - Huawei CEO'sunun Çin'den kaçış iddiaları ve yüksek teknoloji yöneticilerine getirilen seyahat yasakları
03:38 - Claude'un sızdırılan güvenlik raporu ve yazışmaların devletlerle paylaşılması meselesi
04:52 - Anthropic, OpenAI ve Elon Musk üçlüsünün ani "yavaşlayalım" çıkışının perde arkası
07:52 - Google DeepMind'ın AGI'ye ulaştığı söylentileri ve teknoloji kulislerinde dönen spekülasyonlar
09:55 - ABD ve Çin cephesinde kapalı kapılar ardında yürütülen gizli yapay zeka projeleri
13:59 - Yapay zeka model lansmanlarının aylara hatta haftalara inen inanılmaz hızı
17:13 - Claude'un raporundaki Orta Doğu ve Husilerle ilgili tartışmalı, cımbızla seçilmiş örnekler
22:00 - Model distilasyonu ve rakiplerin birbirinin kapasitesini kopyalama iddiaları
27:00 - Malezya seçimleri ve yapay zeka ile üretilen çöp içeriklerin (AI Slop) manipülasyon aracı olması
31:13 - Palantir tartışmasının tatlı bir atışmayla tekrar gündeme gelmesi ve ahlak kavramı
33:55 - Bilginin demokratikleşmesi ile kötü niyetli kullanım arasındaki ince çizgi
37:15 - Trump'ın vaatleri ve Amerikan toplumunun genel ekonomik refah algısı üzerine sohbet
40:24 - Yapay zekanın dünyayı daha adil bir yere değil, daha otoriter rejimlere taşıyacağı tezi
42:15 - Kapanış, izleyicilere veda ve sonraki hafta Almanya seçimleri için yapılan duyuru

Onun yerine tavsiye hızı diye bir şey icat edildi. 130 kilometre öneriliyordu. Aşmak suç değildi, ceza da yazılmıyordu. Ama kaza olduğunda hızlı giden sürücü varsayılan olarak kusurlu sayıldı. İdeal sürücü, tavsiye edilen hızı aşmayan sürücü oldu. Yani ortada bir sınır yoktu, sadece verilmiş bir sorumluluk vardı. Bugün Almanya otoyollarının yüzde yetmişinde bir sınır yok.

Bu hikayede hız sınırı isteyen otomotiv sanayii değildi. İsteyenler araştırma enstitüsü, belediyeler ve sağlık örgütleriydi. Otomobil sanayii karşı taraftaydı ve onlar kazandı.

12 Eylül 2026’da Anthropic kurucu ortak ve CEO’su Dario Amodei kendi sitesinde bir yazı yayımladı ve sektöre yavaşlama çağrısı yaptı. Bu kez sınırı isteyen, en hızlı giden araçlardan birinin sürücüsüydü.

Yazı ne diyor

Kısaca, Amodei durdurmayı önermiyor, ama bir nevi yavaşlatmadan bahsediyor.

Yazıdaki temel tez şu: yapay zekâ modellerinin geliştirilme hızı düşürülmeli, burada kazanılan zaman akıllıca kullanılmalı. Ama eğitimi veya teknik ilerlemeyi durdurmayı değil, şirketlerin modellerini hizalamak ve kontrol etmek için yeterli zamanı ayırmasını, üçüncü tarafın da bunu doğrulamasını istiyor.

Amodei iki gelişmenin bu fikrin oluşmasında başrolü oynadığını söylüyor. Birincisi, yaz aylarından beri yapay zekânın kendi kendini geliştirmesinin hızlanması. İkincisi, OpenAI ile Hugging Face arasında yaşanan olay. Amodei, benzer yetenekte ama daha güçlü bir modelin çalıştırdığı agentların altı ila on iki ay içinde kalıcı bir botnet ile interneti ele geçirebileceğini ve yüz milyarlarca dolarlık zarar verebileceğini yazısında iddia etti. Bunun bir tahmin olduğunun altını çizeyim. Bu rakamın nasıl hesaplandığına dair bir dayanak yok.

Önerilen plan üç adımdan oluşuyor. Frontier model geliştiren şirketlerin içinde görev alacak bağımsız denetçiler, demokratik ülkelerdeki şirketlerin ortak standart belirlemesi ve diğer devletlerle küresel koordinasyon. Anthropic birinci adımı tek taraflı olarak yapmayı taahhüt ediyor. Ama rakiplerin katılması ve devletlerin anlaşması şart.

Amodei, frontier model üreten şirketlerin bir araya gelip ortak güvenlik standardı ile denetimsiz ilerlemenin hızına sınır koymasını istiyor. Bunun antitröst engeline takılmaması için de ABD hükümetinden dar kapsamlı bir muafiyet talep ediyor. Yani rakipler aynı masada oturacak.

Asıl soru da burada. İyi niyetli koordinasyon ile diğer rakiplerle aralarına bir duvar örmeye çalışmanın arasındaki farkı dışarıdan kim ayırt edecek.

Radarı kim kuracak

Denetçinin bağımsızlığı, denetlediği şirketle imzaladığı sözleşmeye bağlıysa o bağımsızlık ancak sözleşme süresi kadar sürer.

Aslında birinci madde metindeki en somut kısım. Anthropic, dış denetçiye ofiste masa, giriş kartı ve şirket bilgisayarı vereceğini, kendi iç risk değerlendirme ekiplerine benzer yetkiler vereceğini söylüyor. Denetçi bulgularını Anthropic’in onayı olmadan yayımlayabilecek. Elbette güvenlik açısından hassas, hukuken sorun yaratabilecek veya ticari açıdan gizli bilgileri rapordan çıkarma hakkını da saklı tutuyor. Bu, hiçbir yapay zekâ şirketinin yapmadığı bir şey.

Yazıda geçmeyen bir kelime var: ücret.

Denetçinin masrafını kim karşılıyor, sözleşme yenilenmezse ne oluyor, şirket ilişkiyi tek taraflı bitirdiğinde kim ne yapıyor. Bunların cevabı bu metinde yok. Sanırım bu çok önemli bir konu değil ki hiç detaya inilmemiş. İstenen şey, devletin mekanizmayı bütün frontier şirketler için zorunlu kılması.

İtiraf

Bence yazıdan en önemli çıkarım şu: modellerin yeteneği arttıkça test edilmeleri daha da zorlaşıyor. Bu modeller testleri aldatmaya daha yatkın ve bu yüzden ciddi sorunlar barındırırken sorunsuz gibi görünebiliyorlar.

Aslında bu cümle ile bitmiş modele soru sormaya dayalı bütün değerlendirme mimarileri güvenilirliklerini kaybediyor. Şirketteki denetçilerin neden tamamlanmış modele değil de eğitim hattına ve pekiştirmeli öğrenme ortamlarına baktığı sorusunun cevabı da bu. Yani hata modelde değil, eğitim ve öğrenim hattındaydı.

Üst sınır

Amodei yavaşlamanın bir üst sınırı olduğunu da açıkça yazıyor. Demokratik ülkeler, otoriter rejimlere karşı fazla yavaşlarsa, hız kesmeyen diğer aktörler öne geçer ve bu ciddi bir ulusal güvenlik riski yaratır. Yani önerilen şey mutlak bir hız değil, bir mesafe.

Bunun için bazı istekleri var. Bunlar: Çin’e gelişmiş çiplerin satılmaması, bu çiplerin kaçakçılığı ile mücadele, damıtmanın engellenmesi ve model ağırlıklarının güvenliğinin sağlanması. Bunlar uygulanırlarsa Amerika’nın bu aladaki liderliğini önümüzdeki üç ila beş yılda belirgin biçimde ilerleteceklerini de eklemiş.

Basitçe şunu demek lazım. Yavaşlayalım ama arkadaki aracın bizi geçmesine sebep olacak kadar da değil. Aramızdaki mesafeyi korumak için ona benzin vermeyelim.

Dönüşü zorlaştıran şey

Tartışma hıza odaklanmış gibi. Ama bir hız sınırı yarın açıklansa bile, dağılmış olan geri toplanamaz. Geri dönüşü imkansız hale getiren şey hız değil, arkadaki kalıcı izler. Bunların en somutu açık ağırlıklar.

Yayımlanmış ağırlık verisi geri alınamaz. Gerçek dünyada hatalı ürünler toplatılır, güvenlik açığı olan bir yazılım güncellenir. Ama indirilmiş bir ağırlık dosyası hiçbir yetkili kurumun erişemeyeceği bir yerde kalmaya devam eder. Üstelik bu modellerden güvenlik bariyerlerini sökmek de teknik olarak zor değil. Yani bugünkü yetenek seviyesi, kontrolsüz ve kalıcı biçimde tabana yayılmış durumda diyebiliriz.

Damıtma bu tabanı daha da büyütüyor. Frontier modelden damıtınca aradaki fark çok ucuza kapatılabiliyor. Amodei’nin damıtmaya karşı önlem istemesinin sebebi de bu. Maalesef önlem ileriye dönük çalışır. Bugüne kadar yapılmış olanı geri döndüremez.

Açık ağırlık savunucularının karşı tezi şu: açık ağırlıklı modellerin yetenekleri sabit, frontier modeller ise hareketli. Aradaki makas açıldıkça geride kalan modelin yaratacağı risk de azalır. Bu argümanın ne kadar geçerli olduğu, yeteneğin hangi eşikte zarar vermeye başladığına bağlı. O eşiğin nerede olduğunu kimse bilmiyor. Amodei kendisinin de bilmediğini itiraf ediyor.

Kapanış

Sonuçta Amodei’nin önerdiği şeyler hızı düşürmeyecek.

Denetçi maddesi gönüllülük esasına bağlı. Anthropic istediği an vazgeçebilir. Ortak standart belirleme maddesi hükümetin vereceği bir muafiyete bağlı. Küresel anlaşma maddesi ise güzel bir temenni gibi duruyor. Üstelik uygulanması en kolay maddenin bile sorunu var. Bugüne kadar indirilmiş ağırlıklar konusunun ne olacağı belli değil.

Ama bu, yazının işe yaramayacağı anlamına gelmiyor.

Almanya deney sonucunu gördü ve hız sınırı koymadı. Elli yıl sonra bile koymuş değil. Sınır koymadı ama sorumluluk verdi.

Yapay zekâda deney yapılmadı bile. Ama ilk kez, kimin ne hızda gittiğini görecek birinin içeri alınması konuşuluyor. Bunun adı hız sınırı değil.

Tavsiye.

Bu bölümde konuğumuz Tevfik Uyar ile yapay zekanın sınırlarını, zihin felsefesini, bilincin doğasını ve teknolojinin hayatımızda yarattığı köklü dönüşümleri konuşuyoruz.

Açık kaynaklı modellerin, yapay genel zekanın (AGI) ve süper zekanın ne anlama geldiğini ilk ağızdan tartışıyoruz. Yarasaların algı dünyasından yola çıkarak yapay zekanın bilincini ölçmenin neden imkansız olduğunu, makinelerin hayatımızın her alanını optimize etmesinin yarattığı konforu ve bu durumun insan iradesini nasıl tehdit ettiğini ele alıyoruz. Günlük kararlarımızı algoritmalara devretmenin psikolojik etkilerini, tarım ve sanayi devrimlerinin insanlığa yaşattığı büyük süreçlerin yapay zeka çağında nasıl tekrarlanabileceğini ve tarihsel dönüşümleri doğrudan konuşuyoruz.

Ayrıca gelecekteki olası toplumsal kaos senaryolarını, olası bir dünya savaşı ihtimalini ve dijital çağda anlam arayışımızın nereye evrileceğini değerlendiriyoruz. Tevfik’in derin birikimiyle harmanlanan bu keyifli ve düşündürücü sohbeti kaçırmayın.

Keyifli seyirler!


Bölüm Zaman Çizelgesi:

00:00 - Giriş, Tevfik Uyar Karşılama ve Genel Sohbet
02:24 - Yapay Zeka, AGI (Yapay Genel Zeka) ve Süper Zeka Tartışmaları
04:44 - Zihin Felsefesi: Thomas Nagel’in “Yarasa Olmak Nasıl Bir Şeydir?” Paradoksu
08:33 - Kelimelerin Derinliği, Dilin Oyuncaklı Yapısı ve Siyasi Kavramlar
11:51 - Yapay Zekaya Atfedilen Tanrısallık, Mistisizm ve Sesli Asistan Deneyimleri
16:10 - Yapay Zekaya Teslimiyet: İrade Kaybı, Bilimkurgu Örnekleri ve Kararların Devri
21:30 - Fermi Paradoksu, Büyük Filtre ve Medeniyetin Yok Oluş Riskleri
25:13 - Medeniyet, Toplumsal İş Bölümü ve Sorumlulukları Başkalarına Devretme Kolaylığı 29:30 - Tıbbi Kararlar, Doktor Güveni ve Yapay Zekanın Vicdan Boyutu
34:13 - Mustafa Öztürk’ün Görüşleri Üzerinden Teknolojik Cennet ve Anlam Arayışı
39:00 - Dopaminerjik Nöronlar, Risk Alma İhtiyacı ve Belirsizliğin Önemi
41:43 - Tarihsel Devrimlerin Yarattığı Büyük Acılar ve Savaş Gerçeği
46:46 - Tarım ve Sanayi Devrimlerinden Yapay Zeka Çağına Geçişin Tarihsel Paralellikleri
49:05 - Gelecek Öngörüleri, 2030 Hedefleri ve Kapanış Sohbeti

Yaz tatilinden sonra nihayet döndük! 🎯 Bu hafta Hakan’la birlikte reklam dünyasının ruhsuzlaşan hallerini, markaların "mış gibi" yapma çabalarını ve cesur işlerin nasıl buharlaştığını konuşuyoruz

Brad Pitt’in Delonghi kampanyasındaki o garip uzay/köpek metaforundan tutun, Club Med’in boş zamanı kutlayan cesur (ama tartışmalı) hamlesine ve Calvin Klein’ın vücut olumlama girdabından sıfır bedene dönüşüne kadar ne var ne yok ele alıyoruz. Kurumsal onay zincirleri, patron eksikliği, odak gruplarının manipülatif doğası ve "her arz kendi talebini yaratır" teorisi ışığında modern reklamcılığın neden hadım edildiğini masaya yatırıyoruz.

Beş dakikada bir tatil story'si izlemekten beynimiz yandı mı, yoksa eskiden eniştenin çektiği VHS kasetler daha mı samimiydi? Gelin bu dijital yorgunluğu birlikte sorgulayalım.

Yorumlarda buluşalım, keyifli seyirler! ☕


Bölüm Zaman Çizelgesi:

00:00 - Tatil dönüşü goygoyu ve yeni yayın dönemi
02:07 - Brad Pitt & De'Longhi kampanyasının ilk izlenimleri ve kafa yakan detaylar
05:21 - Spike Jonze faktörü: Yönetmenlik vizyonu ile marka beklentisinin çatışması
11:15 - "Kurt kocayınca köpeklerin maskarası": Bu reklamı nasıl kurtarırdık?
14:14 - Club Med ve "hiçbir şey yapmama" sanatı (The Art of Free Time)
18:00 - Tüketici gerçekten ne anlıyor? Stratejistlerin rasyonalizasyon çabaları
24:00 - Kurumsallaşma, patronların hayatımızdan çıkması ve risk almayan pazarlama
27:00 - Odak gruplarının manipülatif doğası ve banka reklamı arkasındaki kör dövüşü
33:14 - Calvin Klein, body positivity devri ve Ozempic / sıfır beden dönüşü
40:00 - Vok kültürünün çözülmesi, mış gibi yapmayan markalar (Köfteci Yusuf, Ryanair)
44:00 - Dijital yorgunluk, sosyal medya nispetleri ve VHS kasetler vs. story kültürü
48:50 - Kapanış, sonraki yayın planı

Ama çözülemeyen şey başkaydı. Toplanan her şey eylemin iziydi. Kim kimi aradı, hangi numara hangi baz istasyonuna bağlandı, hangi para hangi hesaba gitti, hangi uçuş için rezervasyon yapıldı. Listeyi uzatabiliriz. Bunların hepsi bir şey olduktan sonra ortaya çıkan kayıtlar. İstihbarat analistinin işi, bu izlerden geriye doğru giderek amacı tahmin etmeye çalışmaktı.

Bu iş çok da mantıklı değildi. Çoğunlukla olay olduktan sonra reaktif bir sürece dönüşmüş oluyordu. Veya elde edilen veriden çıkarılması gereken niyet konusu karmaşık olabiliyordu. Yani önemli bir kimya dokümanını indiren biri terörist de olabilir, doktora öğrencisi de. Belirli bir güzergahta üç kez uçmuş biri operasyon hazırlığında da olabilir, akrabalarını ziyaret ediyor da. Sonuçta bu izler ayırt edici değil. Ayırt edecek şey, kişinin bunu neden yaptığıydı ve onu bulmak oldukça zordu.

Veri aslında eksik değildi. Ama her zaman geç geliyordu.

NSA, Amerika Birleşik Devletleri’nin sinyal istihbaratından sorumlu kurumu. 1952’de kuruldu ve varlığı uzun yıllar resmen kabul edilmedi. Görevleri, dünya çapında iletişim trafiğini toplamak ve çözümlemek. CIA gibi ajanlarla değil, kablolar, uydular ve şifre kırma teknikleri ile çalışıyorlar.

Eksik parça

Şimdi birlikte düşünelim.

Yukarıda yazdığım gibi bir problem var ve bunun çözümü daha fazla veri toplamak değil. Daha iyi sınıflandırma da değil. Çözüm, niyetin eylemden önce, mümkünse gerekçesiyle birlikte, kendini ele vermesi olurdu. Yapılan plan henüz uygulanmadan. Hedef henüz belli olmuşken.

Peki bunu nasıl yapabiliriz? Kimse herkese açık dijital mecralara niyetini açıkça yazmaz. Dinleme de yetmez, çünkü insan başka bir insanla konuşurken gerekçesini eksik anlatır, kendini savunur, karşısındakine göre cümlelerini ayarlar. NSA bunu otuz yılda başaramadı ve ileride başarabileceği de net değil.

Burada duralım ve şu soruya cevap arayalım: Nasıl bir sistem, insanların henüz kimseye söylemediklerini, kendiliğinden ve düzeltilmemiş halde yazdıkları bir yer olabilirdi?

Belge

Anthropic 10 Eylül 2026’da dördüncü kez tehdit istihbaratı raporu yayımladı. Belgede Aralık 2025 ile Ağustos 2026 arasındaki tespitler yedi başlıkta toplanmış. Siber operasyonlar, etki operasyonları, gözetim, dolandırıcılık, biyolojik kötüye kullanım, konvansiyonel silah geliştirme ve damıtma. Belge oldukça uzun. İçerdiği faaliyetler oldukça ilginç. Ukrayna ve Avrupa’daki devlet kurumlarını hedefleyen bir Rus casusluk operasyonu. İran’ın adı konmuş üç propaganda kurumu. Malezya’da seçim bölgesi bazında seçmen hedefleyen bir platform. Orta Afrika Cumhuriyeti’nde bir radyo istasyonu üzerinden yürütülen Rus bilgi operasyonu. Bangladeş’te kırsal seyirciye dönük sahte haber hattı.

Mahremiyet ekseninden değerlendirince bir felaket olarak görünmüyor. İlk tepkimiz, iyi ki yakalanmışlar. Değil mi? Muhtemelen çoğumuzun tepkisi bu. Ama ilginç olan nasıl yakalandıkları.

Niyet aşaması

Raporun etki operasyonları bölümünde, yukarıdaki sorunun cevabı var. Bir sosyal medya platformu bir operasyonu ancak içerik yayınlanınca görür. Anthropic ise operasyonu daha planlama aşamasında görebildiğini söylüyor. Gerekçesi oldukça basit. Aktör kampanyasını planlarken, hedeflerini seçerken ve metnini yazarken bunları modele anlatıyor.

Burada dikkatli olalım, çünkü bu cümleden hatalı sonuca varmak olası. Yakalanan şey tek bir cümlenin anlamı değil. Yakalanan şey işin yapılış şekli. Belli bir formatta toplu içerik üretimi, benzer hesaplar, tekrar eden akışlar. Bunlar tek mesaja bakarak değil, desene bakınca belli oluyor.

Kimlik ise bunun sonrasında, klasik soruşturmayla ortaya çıkıyor ve üç kaynağın çakışmasına dayanıyor.

Birincisi kullanıcının kendi promptları. İran’dan erişim yasaklı olduğu için VPN kullanmışlar. Ama konuşmanın içinde bulundukları şehri, çalıştıkları kurumu ve unvanlarını defalarca kendileri itiraf etmişler.

İkincisi hesap bilgileri. Yetmişin üstünde sahte haber sitesini tek bir kaynağa bağlayan şey içeriğin benzerliği değil, paylaştıkları dağıtım kimliği ve alan adlarının sadece on haftalık bir süreçte toplu kaydedilmiş olması.

Üçüncüsü eşleşme. Anthropic kullanıcının ne ürettiğini görüyor, ama içerik Anthropic’ten çıktıktan sonra nereye gittiğini göremiyor. Raporda bu durumu kendileri de belirtiyor. Buradaki boşluğu, üretilen içeriği dışarıda arayıp karşılaştırarak kapatmışlar. Sputnik Africa’nın hesabındaki bir gönderi, Claude’da üretilen metinle birebir uyuşmuş. Bu üçüncü kaynak da kimlik vermiyor ama üretilen içeriğin gerçekten yayına girdiğini kanıtlıyor.

Kim olduğunuz artık kapasitenizden anlaşılmıyor

Bana göre raporun en vurucu cümlesi şu: “Devlet destekli aktörlerle küçük suç gruplarını ayıran şey artık sofistike hareketler değil, niyet.” Bunu örneklerde de çok net görebiliyoruz. Bu tür operasyonlar için gereken kapasiteyi kimse kurmaya çalışmıyor, satın alıyorlar. Fransa’da bir dijital reklam ajansı ve İstanbul’da bir bilişim şirketi, muhtemelen sıradan işlerinin yanında bu operasyonları da yürütmüş. Raporun bu modele verdiği ad “hizmet olarak etki” ve önemli bir ayrıntı var. İşi ısmarlayana inkar etme imkanı da sağlıyor.

Üstelik bir ordu beslemenize de gerek yok. Bangladeş’teki operasyon tek bir kişinin işi. Avrupa’daki siyasi kurumları hedefleyen fişleme platformunu, milyonlarca satırlık veritabanıyla birlikte, yine tek bir kişi kurmuş.

Yan yana koyunca çıkan sonuç şu. Bir operasyonun arkasında kim olduğunu artık yeteneğine bakarak anlayamıyorsunuz. İran ya da Rusya olması hepimize normal gelebilir. Asıl mesele, aynı kapasitenin kuzey Bangladeş’te ufacık bir şehirde yaşayan tek bir kişide de bulunması.

Maliyet

Başa dönelim.

NSA’nın çözemediği şey teknik bir problem değildi. İnsanların niyetlerini bilmek gerçekten imkansız. Otuz yıl boyunca eksik olan parça buydu ve devasa bütçelerle bile bunu çözemedi.

Bugün o parça yerine oturdu. Hem de zorlama yok, mahkeme kararı yok, gizli bir program yok. İnsanlar planlarını, gerekçelerini ve henüz kimseye söylemedikleri şeyleri, ham halde, prompt olarak yapay zekâya veriyor. Bunu yapmalarının nedeni de işe yarar bir çıktı almak istemeleri. Tarihte ilk kez istihbarat verisi toplama maliyeti negatif. Yani veriyi veren taraf bunun için abonelik ücreti ödüyor.

Bu mekanizma bugün iyi çalışıyor. Yakalananlar da yakalanması gerekenlerdi. Üstelik şirket bunu gizlemiyor hatta detaylarıyla birlikte kendisi yayımladı. Bu istihbarat örgütlerinin asla yapmayacağı bir şey.

Peki bu durumun böyle sürmesinin bir garantisi var mı?

Belki şirketin iyi davranmayı sürdürme isteği. Bunu devam ettirmezlerse neler olur?

Bunun cevabını sizden bekliyorum.

Executive Summary’nin 28. bölümüyle karşınızdayız! 🎯 Bu hafta Vehbi ve Burak ile yapay zekanın bizi getirdiği son noktayı, sızdırılan iddiaları ve "Yapay genel zekaya (AGI) gerçekten ulaştık mı?" sorusunu konuşuyoruz.

Anthropic ve OpenAI'da çalıştığını iddia eden Jacob adlı bir mühendisin "Güvenlik kaygısı gütmeden AGI'ye koşuyorlar, 10 yıl içinde insanlık yok olacak" tweet'iyle başlayan tartışmayı masaya yatırıyoruz. OpenAI'ın yeni GPT-6 Astra modeliyle gelen bilgisayar ve araç kullanma yetenekleri gerçekten AGI'nin habercisi mi? 20 dolarlık bir abonelik paketi insan çalışanların yerini almaya başladığında iş dünyasını, geleceğimizi ve insan kalmayı nasıl savunacağız?

Bölümün sonuna doğru ise kaostan korunmak için küçük komünitelere mi sığınacağız yoksa bu amansız yarışa adapte mi olacağız sorusuna yanıt arıyoruz. Peki siz yapay zeka devlerinin sadece AGI yarışına odaklanması ve güvenlik risklerini görmezden gelmesi hakkında ne düşünüyorsunuz?

Keyifli seyirler!

Bölüm Zaman Çizelgesi:

00:00 - Gelecek Kaygısı ve 10 Yıl Sonraki Umudumuz
02:50 - 10 Yılda İnsanlığın Sonu mu Geliyor? (Jacob İddiaları)
05:22 - AGI’ye Gerçekten Ulaştık mı?
09:12 - GPT-6 Astra ve Araç Kullanma Becerileri
11:10 - 20 Dolarlık Paketler İnsanların Yerini Alabilir mi?
14:00 - İş Dünyasında İnsan Faktörü ve Sorumluluk
19:00 - Verimlilik Takıntısı vs. İnsani Hataların Güzelliği
25:10 - Hizmet Sektöründe İnsan Teması ve Standartlaşma
31:00 - Şirketlerde Eşitsizlik, Vasatlık ve Çalışan Motivasyonu
35:00 - Yapay Zeka Ekonomisi: Gelir Adaleti ve Kaos Senaryoları
38:15 - Gelecekte Hayatta Kalma Planları ve Komün Hayatı
42:12 - Değişen Dünyada Ayakta Kalacak İnsan Yetkinlikleri
45:20 - Kapanış ve Yorumlar