Yapay zekâ zamanında bunu söyleyebilmek oldukça riskli. Günlük, hatta saatlik "hype"larla uğraşıyoruz. Bir süre bilgisayara ya da telefona bakmayıp geri döndüğünüzde yeni çıkan araçları, modelleri, kavramları görünce neler hissediyorsunuz? Benim gibi FOMO (Fear of Missing Out - bir şeyleri kaçırma korkusu) durumu sizde de var mı?
Yapay zekânın genel anlamda teknolojik işleri yemeye başladığını, hatta bitirmek üzere olduğunu defalarca konuştuk. Kodlama, görsel veya işitsel materyal üretimi, hatta video üretimi... Artık hepsini çok az maliyetle, kabul edilebilir kalitede yapabiliyor. Peki verimliliğimize katkısı ne oldu?
Görünen o ki, günün sonunda neredeyse sıfıra yakınsıyor. Evet, sıfır demek haksızlık olur. Ama çoğumuz için belirli bir periyotta ürettiğimiz çıktı değişmedi. Buna saatlik ya da günlük olarak bakmayıp biraz daha geniş bir zaman diliminde (mesela aylık) bakmak gerekiyor.
Para Su Gibi Akıyor
Geçtiğimiz hafta tüm dünya liderlerinin katıldığı Davos Ekonomik Forumu toplantısında, Trump’ın yarattığı yeni dünyadan sonra en önemli konu yapay zekâ idi. Biz de Davos’taki teknolojik konuları özetledik. Okumamışsanız, sizi şuraya alalım. Özetin özeti gibi olacak ama bu işin balon olmadığı artık herkes tarafından kabul edildi. 2025’te küresel risk sermayesi (VC) yatırımlarının yaklaşık %50’si yapay zekâ odaklı girişimlere gitti. Yani sadece 2025’te neredeyse 250 milyar dolarlık bir sermaye bu alana kaydı. Tek bir takvim yılında alınmış bu kadarlık yatırımın karşılığı bizim hayatımızda ne değişti? Verimlilik anlamında dişe dokunur bir şey yok.
2025’in ortasında yapılmış bir araştırma enteresan sonuçlar vermiş. Bir grup geliştiriciyle yapılan araştırmaya göre, bu geliştiriciler yapay zekâ araçlarını kullandıklarında görevleri tamamlamalarının %19 daha uzun sürdüğü fark edildi. Bu gerçekten şaşırtıcı. Ama asıl sürpriz şu ki: aynı geliştiricilere sözel olarak yapay zekânın kendilerini ne kadar hızlandırdığı sorulduğunda, bunun onları %20 hızlandırdığını söylediler. Aslında konu çok basit: üretken olmak ile üretken hissetmek farklı şeyler.
Kusursuz Yapay Zekâ
Yapay zekâ araçlarının gerçekten tam anlamıyla kusursuz olduğunu sanıyoruz. Oysa hâlâ tam olgun diyemiyoruz. Hala son noktada insan kontrolüne ihtiyaçları var. Özellikle kompleks iş ve projelerde tüm sorumluluğu yapay zekâya bırakmak çok riskli. Bu tür durumlarda en son arkasını toplamaya harcanan vakit, işin tamamen bir insan tarafından yapılmasına yakın oluyor.
Kodlama alanında hâlâ popüler olan “vibe coding” aslında tam da buna örnek. Herkes konuşur gibi ihtiyacımızı ve isteklerimizi anlattığımız bir yapay zekâ aracının sonuçta kusursuz iş çıkaracağını sanıyor. Maalesef defalarca bu konuda yardım talep edildi. Evet, yapay zekâ bunu yapabilir ama eğer siz onun ne yaptığını anlamıyorsanız, sonrası tam bir bataklık. Çırpındıkça daha çok batacaksınız.
Bundan sonrası biraz kişisel olacak. Kendime olan uyarılarım olarak düşünebiliriz.Sosyal medyada ciddi bir karmaşa var. Herkes yeni bir aracın ya da yaklaşımın reklamını yapıyor. Aslında çoğu sadece etkileşim amacıyla bunu yapıyor. Sonuç olarak biz de bu popülariteye kanarak hepsini kullanmaya çalışıyoruz. İhtiyacımız olmayan, sadece bize vakit kaybettirecek onlarca araç ve yaklaşım. Lokalde çalışan LLM modellerinden tutun Ralph döngüsüne, komut satırında çalışan agent’lardan bilgisayarınızı yönetebilen kişisel asistanlara...
Gerçekten yetişmeye çalışmak kadar verimsiz bir döngü yaşamadım. Onu da yapmalıyım, bunu da denemeliyim derken akıp giden saatler, kızarmış gözler, çoğunlukla kabarmış kredi kartı ekstresi. Evet, bunların birçoğu benim hiçbir işime yaramayacak. Sadece benim değil, dünyadaki birçok kişinin hiçbir işine yaramayacak. Sadece aman geri kalmayayım derken en kıymetli varlığım olan zamanımı tüketiyorum. Hep en önde gidemem. Bunu kabul edersem biraz daha kolay olacak her şey...
Peki Ne Yapalım?
Buradaki önerilerim hem kişisel hem de organizasyonel olarak değerlendirilmeli:
Her ne yapıyorsak, o konuda gerçekten yeterli bilgiye sahip olmalıyız.
Suno ile müzik yapıyorsak sözleri bari kendimiz yazalım. Bunu da ChatGPT’ye bırakmayalım. Kod yazıyorsak, geliştirme yaptığımız ürünün hitap ettiği pazarı mutlaka araştıralım. Agent’ın kodladığı programlama dilini, ne yaptığını anlayacak kadar bilelim.
Hangi yapay zekâ araçlarını kullandığınızı listeleyin
Kişisel ya da ekip için de olabilir. Claude, ChatGPT, GitHub Copilot, Midjourney gibi birçok araca abone olduğunuzu göreceksiniz. Maalesef çoğu kaynak israfı olabilir. Kullanılmayan abonelikleri iptal etmek şart.
Kritik ve deneysel ayrımı yapın.
Tüm yapay zekâ araçları aynı değerde değil. Bazıları iş akışınızın can damarı, bazıları sadece “güzel olur.”
Standartlaşma şart.
Sürekli farklı araç kullanmak hem maliyeti artırır hem de bilgi birikimini dağıtır. Mümkünse tek bir araç seçin.
Verimliliğe odaklanmalıyız.
“Yapay zekâ kullanıyoruz” yetmez. “Yapay zekâ bize ne kazandırdı?” sorusuna cevap verebilmeliyiz. Bu cevaplar ölçülebilir olmalı. Zaman, kalite, maliyet ve inovatif yaklaşım olarak dört başlıkta bu cevapları toplayabilirsiniz:
Zaman: Bir işlem önceden 4 saat sürüyordu, şimdi kaç saat? (Dikkat: %19 yavaşlama olabilir!)
Kalite: Müşteri memnuniyeti, hata oranı değişti mi?
Maliyet: Dış kaynak kullanımı azaldı mı? (örn: freelance tasarımcı ihtiyacı)
İnovasyon: Yapay zekâ sayesinde daha önce yapamadığımız ne yaptık?
Ve şu kısım çok önemli: Sadece pozitif metriklere bakmayın. “Yapay zekâ kullanıyoruz ama performans düştü” durumlarını gerçekçi olarak değerlendirmemiz gerekiyor.
Son Söz
Tuzaklara düşmeyin. Eğer dikkatli ve düzenli kullanılırsa yapay zekâ gerçekten bizlerin üretkenliğini artırıyor. Ama bunun için disiplin, ölçüm ve strateji şart.
Bence siz de bu hafta bunu bir kontrol edin. Yapay zekâ sizin üretiminiz üstüne ne kadar fark yarattı? Daha iyi olabilir miydi? Neyi yanlış yaptım?
Daha da önemlisi: Siz ve ekibiniz toplam kaç yapay zekâ aracı kullanıyor ve bunların toplam maliyeti ne? Bu sorunun cevabını biliyor musunuz?
Fikirlerinizi ve yorumlarınızı bekliyorum.
Kaynakça
CB Insights. (2025). Venture Trends 2025. https://www.cbinsights.com/research/report/venture-trends-2025/
METR. (2025). Early 2025 AI Experienced OS Dev Study. https://metr.org/blog/2025-07-10-early-2025-ai-experienced-os-dev-study/
"AI'a adapte olamazsak yok olacağız" diyorlar? Ne yapalım pes mi edelim?