2.5 senedir yazılarıma ara vermiştim. Bu arada çocuklarım büyüdü. Büyük kızım NewYork’da üniversiteden sonra çalışmaya başlamıştı. Küçük kızım da Amsterdam’da üniversiteye başladı. Ben de tam o sırada bana gelen bir kurumsal teklifi değerlendirdim. Tekrar kurumsal hayata döndüm.
Öğrenmeye olan tutkumu bilmeyen kalmamıştır.
Şirketimizde yaptığımız diğer işlerin yanı sıra bir öğrenme modeli de oluşturduk. Takım olarak öğrenmeyi kültüre dönüştürmek hedefimiz. Bu ara en önemli konumuz da Yapay Zeka.
Yapay Zeka’yı bu kadar araştırırken, bir de benden duyun istedim.
Yapay zekayı, çok sayıda örnek, data ve deneme üzerinden öğrenen ve benzer durumlarda bu kuralları uygulayabilen sistemler ailesi olarak düşünebiliriz.
Aslında en basit haliyle 2 yaşındaki bir çocuğun öğrenmesi gibi öğreniyor. Çocuk çevresindeki tüm bilgiyi, datayı gözlemliyor, beyninde biriktiriyor ve deneme yanılma yöntemiyle öğreniyor. Gözlemliyor, deniyor, yanılıyor, tekrar deniyor; zamanla doğruyu buluyor.
Yapay zekadan önce bilgisayara komutlar, kodlar ile öğretiyorduk. Kısaca bilgisayara adım adım “şunu yap, bunu yap” diye kodlar yazardık; hızlı bir şekilde yerine getirirdi. Hız makinede, akıl insandaydı. Şimdi makineye bir sürü örnek veriyor, ilişkiyi onun bulmasını istiyoruz. Zeka kısmı burada devreye giriyor.
Peki Yapay Zeka ile ne değişti?
İşte, toplantıyı kaydediyorsak, artık kimsenin not tutmasına gerek kalmadı. Yapay zeka tüm toplantının özetini alıyor, aksiyon planını ve kimin ne yapacağını bile çıkarıyor. Hatta toplantılarda kimin ne kadar konuştuğunun bir istatistiği tablo olarak karşımızda. Bu yüzden yazı taslağı, toplantı özeti, tablo düzenleme gibi tekrarlı işler ciddi anlamda hızlandı.
Kafamızda sorular:
İşler bitecek mi, insanlığın sonu mu, kültürel değişim nasıl olacak, yapay zeka bizi ele geçirecek mi hatta biz Yapay Zeka’yı yarattık, ya biz de yaratılan bir Yapay Zekaysak? (Benim aklımdaki sorulardan biri de bu, itiraf ediyorum)
Bu konuda çok fazla video seyrediyorum. Hatta akademik olarak da yapay zeka ile ilgili çalışmalar yapmaya çalışıyorum.
Bunu da okuyunca yakında benim yerime yazılarımı yazan, araştırmayı yaparak raporları sunan biri illaki çıkar diyor insan.
Yapay zeka konusunda konuşanlar bunu sanayi devrimine benzetiyorlar. Elektriğin ilk bulunmasından sonra ortaya çıkan ilerlemeye. Benzer bir kırılmayı elektrik de yaşatmıştı: İlk çıktığında “gerek yok” diyenler, “gaz lambası yeter” diye direnenler varmış. Aslında düğmeye basılınca sadece ışık değil, şehirler, iş ve ev hayatı değişti. Elektrik bir buluş değil, bir sistemdi. Sistem değişti.
Yapay zeka da öyle: giderek her iş akışının içine gömülen bir altyapı haline geliyor.
Ben bu alanı merakla takip ediyorum; öğreniyor ve uyguluyorum. Günlük hayat örnekleri çok somut:
Annem diyet listesi soruyor.
Bir arkadaşım, kira kontratını “avukata sorar gibi” soruyor ve cevabını alıyor.
Biz seyahate çıkarken bütçe, lokasyon, rota önerilerini saniyede alıyoruz.
Kaymakamlıkta sıradayken yanımdaki 6-7 yaşındaki çocuğunun elinde sohbet ettiği Chatgpt.
Gençler kız arkadaşları için randevu fikirleri alıyorlar.
Hem asistan, hem avukat, hem doktor, hem tur acentası, hem psikolog, hem kanka, hem sırdaş, hem astrolog, hem araştırmacı …..
Webde olan her şeyi size süzerek, sizin doğrunuza göre organize ederek size hap gibi sunuyor.
Soruyorum: Bu bilgi çokluğunda aslında hepimize çok iyi gelmedi mi?
Sistem değişecekse, biz ne yapmalıyız?
Yapay zekayı konuşan, bu konuda öncü kişiler; Mo Gawdat, Steven Koetler, hatta Yuval Noah Harrari bu sistemin geldiğini söylüyorlar. Bazıları daha iyimser, bazıları ise kötümser.
Pek çok kişi de bunu elektriğin buluşuyla dönüşen ve Sanayi Devrimi’ne evrilen döneme benzetiyor.
Şimdi bir bakalım: Elektrik sadece ampulu aydınlatmadı.
Elektriğin yayılması, şehirlere ve sanayiye görünmez bir sinir sistemi kurmak gibiydi.
Elektrik şebekesi, standartlar ve yeni mesleklerle şehir ve sanayiye güvenli, ölçeklenebilir bir güç sistemi kurdu.
Elektrik mühendislerinden hat işçilerine, sayaç okuyan görevlilerden cihaz teknisyenlerine kadar yeni meslek grupları doğdu.
Fabrikalardaki en büyük sıçrama, buharın döndürdüğü tek bir ana mil yerine her makineye ayrı elektrik motorunun bağlanabilmesiydi.
Aydınlatma sayesinde gece vardiyaları ve 24 saat çalışan hatlar mümkün oldu.
Ofis dünyasında da elektrik, asansörlerle yüksek katlı binaları kullanılabilir kıldı.
Sonuç: birim başına maliyetler düştü, çıktı arttı, kalite standardı yükseldi.
Daha geç saatlere kadar çalışıldı.
Elektrik, gecenin anlamını değiştirdi.
Evdeki yangın tehlikesinden kurtulundu.
Evlerde elektrikli ütü, süpürge ve çamaşır makinesi gibi cihazlar, ağır ev işlerini kolaylaştırdı.
İnsanlar geceleri evlerine dönmek zorunda kalmadılar, hayat tarzı değişti.
Soğutma, günlük yaşamın sağlık boyutunda sessiz bir devrim yaptı.
Buzdolapları evlerde gıdaların daha uzun süre güvenle saklanmasını sağlarken, şehirlerde soğuk depolar ve soğutmalı taşıma araçları “soğuk zincir”i oluşturdu.
Süt ve et ürünlerinin bozulma hızı düştü, gıda zehirlenmeleri azaldı, marketlerde ürün çeşitliliği ve tazelik arttı.
Aynı mantık aşılar ve ilaçlar için de geçerliydi: kontrollü sıcaklık, tedaviye erişimi güvenli hale getirdi. Soğuk zincir ve ev tipi soğutma, gıdayı güvenli ve çeşitli kılarak hastalık riskini belirgin biçimde azalttı.
Tramvay, metro ve asansör, şehirleri hem yukarıya büyüttü hem de akşam saatlerinde bile canlı tuttu.
Aydınlık vitrinler, radyo ve sinema perakendeyi ve ulusal kültürü aynı anda dönüştürdü.
Tüm bunların ışığında Yapay Zeka’nın da günlük hayatımızı ve iş hayatımızı dönüştüreceği apaçık ortada.
Elektrik geldiğinde yalnız lamba değil, şehir planı–fabrika düzeni–ev içi iş bölümü değişti; bugün de Yapay Zeka gelince iş tanımları, ekonomi, karar mekanizması, yaşam şekli yeniden şekillenecek.
İşimiz nasıl değişecek; insan dokunuşu neden kıymetli?
Kabul edelim, unvanımız aynı kalsa bile işin ruhu değişecek, yaptığımız işin taslağını makineden alıp, kararı biz vereceğiz.
Müşteri yolculuğunu örnek alırsak, görüşmeden önceki tüm analizi bizim için Yapay zeka 2-3 saniye içinde yapacak; risk analizi, müşterinin bilgisi, detaylar. Elimizde bilgi ile gittikten sonra güveni oluşturan iletişim becerisi insana ait olacak. Kararı veren, ikna eden yine insan olacak. İkna için gerekli bilgiler bize Yapay Zeka tarafından sağlanacak. Aksiyon planı ve kapanış için insan harekete geçecek ve sonrasındaki takip planını Yapay Zeka ile kendimize hatırlatacağız.
Size tavsiyem şimdi, bugün, gecikmeden kendi iş modeliniz üzerinden bu kurguyu yapın. Başkası yapmadan sizin yapmanız ve işinizin nasıl değişeceğini görmeniz önemli.
Size daha çok zaman kalacağını göreceksiniz.
Ortaya her gün yenileri gelse de; ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot, Grok, benim pusulam aynı: Şüpheyle bakmak, şefkatle, insanca kullanmak, şeffafça paylaşmak.
Açıklayayım:
Yapay Zeka’da : Şüphe • Şefkat • Şeffaflık
1) ŞÜPHE — Hızlı kontrol, tek cevaba inanma, karşı görüş al
Yapay Zekaya her zaman Şüphe ile yaklaşacağız.
Çünkü bilgi çok. Bize her sunduğunun doğruluğunu 2 kere kontrol edeceğiz.
Şüphe, reddetmek için değil, kendimizi ve çevremizi korumak için. Her içerik için 60 saniyelik bir filtre yeterli: Kim üretti? Neye dayanıyor? Karşı görüş var mı? Yapay mı üretildi? İlk kaynağı neresiydi?
Bu soruları dijital okuryazarlıkta önerilen SIFT yaklaşımı ile ele almak istedim:
S — Stop (Dur): Paylaşmadan veya güvenmeden önce bir an dur.
I — Investigate the source (Kaynağı incele): Bunu kim yayıyor? Yetkinliği, önyargısı ne?
F — Find better coverage (Daha iyi kapsama bak): Saygın kaynakları veya birbirinden bağımsız birkaç haberi daha ara.
T — Trace to the original (Aslına kadar izle): İddiaları, alıntıları, görsel ve videoları ilk/özgün bağlamına kadar takip et.
(SIFT yöntemi için üniversite kılavuzları ve Mike Caulfield’ın anlatımı.) clark.libguides.com+1
Günlük örnek:
Annemin diyet listesi: “Kaynağın ne, kalori hesabı var mı?” diye sorup ikinci araca da kontrol ettiriyoruz; kesişen öneriler güveni artırıyor.
Kira kontratı: “Bu madde yasal mı, emsal karar var mı?” diye kaynaklı yanıt istiyor, aynı soruyu ikinci araca (Chatgpt ile sorduysak bei de Gemini’ya başvuruyoruz) sorup farklı noktaları not ediyoruz.
Kısa kural:Tek cevap = gerçek değil.
2) ŞEFKAT — Yapay zeka hazırlığı yapsın, insan son dokunuşu ve yorumu
Şefkat de ne alaka dediğinizi duyar gibiyim. Şefkat derken insanca dokunuşu kastediyorum. Üç “Ş” harfini de akılda kalması için yarattık (Yapay Zeka’ya sordum :))
Yapay ve soğuk bir sonuç değil, hedefimiz insanca bakışımızı entegre etmek olsun sonuca. Şefkat aslında sonuca koyduğumuz o insan dokunuşu.
Ağır işi yapay zekaya verin (araştırma, taslak, özet, kategorilere ayırma, maddeleme), ama empati, ton, son karar sizde kalsın.
Örnekler:
Gecikme e-postası: Taslağı o yazsın; siz özrünüzü ve net tarihi sıcak ama profesyonel bir tonla ekleyin.
Aile içi mesaj: Duygusal konuyu Yapay zekaya “özetletin”; fakat gönderirken kendi sesinizle yumuşatın.
Seyahat: Yapay zeka rota ve önerileri çıkarır; siz “dizleri ağrıyor, yokuş az olsun, bütçe kısıtlaması, öğlen gölge olan yerler” gibi insani koşulları ekleyin.
Kısa kural:Yapay zeka hazırlasın, insan sahiplensin.
Yapay zeka ile üretimi gizlemek değil, açıkça belirtmek güveni büyütür. “Bu içerikte Yapay Zeka kullanıldı; son kontrol insanda” ibaresi, kaynak ile birlikte güven inşa eder.
Benim araştırdığım uluslararası çerçeveler de bunu vurguluyor: OECD Yapay Zeka İlkeleri ve AB AI Yasası şeffaflık, güvenlik, hesap verebilirlik ve insan odaklılığı öne çıkarıyor. (Resmî kaynaklar ve yürürlüğe giriş takvimi.) OECD AI+1
Ben de bu yazıyı bir araya getirirken, kendi notlarım, seyrettiğim videolar ve kaynaklardan yararlandım. Hepsinin konsolide edilmesinde de Yapay Zeka’ya başvurdum.
“Prompt engineering” nedir; Türkçe ne diyebiliriz? Neden önemli?
“Prompt engineering”, modele neyi, nasıl yaptırmak istediğinizi yazılı bir tarife dökme sanatıdır; Türkçe’de “komut tasarımı” ya da “yönerge yazımı” diyebiliriz.
Bunu ne kadar iyi yazarsanız, detaylı, olası problemleri düşünerek, kaynağı isteyerek yazarsanız o kadar iyi sonuç elde edersiniz.
Örnek Yönerge / Prompt yazımı:
Annem için diyet listesi: 77 yaşında sağlıklı bir kadın için yormadan kilo verdirecek günlük diyet listesi, o yaşa uygun hastalıkları göz önüne alarak listeyi güvenli hale getir, kaynaklarını bana ilet.
Elimizdekini kaybedecek miyiz?
Kafamızdaki sorulardan biri de bu. Kariyerimize ne olacak?
Elimizdekini kaybetmemenin ilk yolu bir an önce bunu kullanmaya ve gerekli tüm bilgileri edinmeye başlamak.
Hemen istediğiniz bir LLM (Language Learning Model)’den başlayın. ChatGPT, Gemini, Claude, Grok.… Hangisini isterseniz. Tabii ki en kolayı Open Ai tarafından yapılan ChatGPT. Konuşarak da sorabiliyorsunuz.
Özel hayatınızda böyle.
İş hayatınızda ise hem başlayın, hem de bir an önce bir sonraki aşamaya geçmeye bakın.
Eğer iş hayatınızda Microsoft Copilot içinde yapay zekayı güvenli kullanabiliyorsanız harika. Yoksa bir süre daha iş hayatınıza yapay zekayı güvenlik açısından sokamayacaksınız.
Ama burada da size önerim bu konuda kendinizi geliştirin ve şirketinizde öncü olun. Bu konu nasıl olsa gündeme en yakın zamanda gelecek.
Sizin şirketinizde otomasyon ile kolaylaşacak ne var?
Verimlilik ve zamanı yapay zeka ile nasıl geliştirebilirsiniz?
Şirketinizin dışarıdan kullanabileceği hangi sistemler size uygun?
Orta vadede ise kendinizin rolünüzü güncellemeye hazır olun. Artık sahip olduğunuzu düşündüğünüz unvanı Yapay Zeka yapabilir. Hazır olun.
Yapay zekayı kullanırken mutlaka şeffaf olun. Bu bir ayıp değil. Etik olun. Konuyu siz biliyorsunuz. Yapay zeka size hizmet eden bir asistan, sizin araştırmacınız ve sizin organizatörünüz.
Hangi modeli seçelim; marka kalabalığında nasıl karar verelim? Bu kadar model arasında (ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot, Grok…) nasıl yol bulacağız?
En kolayı “İşe göre araç” kuralını benimseyin.
Önce ihtiyacı yazın: metin mi, toplantı özeti mi, rapor kısaltma mı, video/ses mi? Metin ve stratejide genel amaçlı büyük modeller ChatGPT, Gemini, Claude, ofis entegrasyonlarında Copilot türü yardımcılar, kurumsal gizlilikte politikaları güçlü çözümler Copilot, Claude; video/seste ise izin, etik, gizlilik hattı belirgin araçlar öne çıkmalıdır. Ben ChatGPT ve Copilot ile ilerliyorum. Gemini‘ın Google altyapısı yüzünden araştırmada çok başarılı olduğunu, Claude,’ın ise akademik altyapısı olduğunu, B2B işlerde şirketlere yapay zeka sistemleri önerdiğini duydum. Grok daha yeni çıktı, o da tabi ki X / Eski Twitter alt yapısı ile piyasada. Karar sizin.
İlk başlayanlar için ChatGPT diye düşünüyorum. Yanında da Gemini.
Videolara gelince o başlı başına başka bir konu. Başka bir yazıyı hak ediyor.
Ben ChatGPT kullanıyorum. İş hayatımda ise Copilot altında ChatGPT.
Bunlar hep dil modelleri üzerine gelişmiş modeller. Siz kullandıkça onlar da sizi ve isteklerinizi tanıyor. Aslında sizin 2 yaşındaki çocuğunuz gibi, ne verirseniz onu alıyorlar.
Görsel tasarımlarda ise 10 seneden fazladır Canva ile çalışıyorum. Benim için inanılmaz bir program. Yapay Zeka’yı da sistemine entegre etti. hemen bugün eğer kullanmıyorsanız, login olun ve kullanmaya başlayın.
Mutlaka Hemen Bugün Başlayın
Adım 1 – Hemen Bugün Kullanmaya Başlayın
Yarın çok geç olabilir. Tren kalktı çoktan. Korkmamak için öğrenin.
Adım 2 – Her sorudan sonra aldığın cevaplarda kendinizi güvende hissetmek için aşağıdakileri yapın.
Yapay Zeka’ya soruyu sorarken mutlaka kaynaklarını da yazmasını söyleyin.
Kaynakları tek tek aç ve kontrol edin.
Bir yerde paylaşacaksanız şeffaf olun. Konu sizin konunuz, Google’da araştırma yaptığınızda yetkinliğinizi kimse sorgulamıyordu. Burada neden sorgulasınlar?
“Evet ama çok soğuk yazıyor, benim tarzım değil.” dediğinizi duyar gibiyim. Bunlar sadece birer araç. Sizin tarzınızı da öğrenebilirler. Kendi yazılarınızı yükleyin, kaynak olarak gösterin ve sizin gibi yazan bir asistana kavuşun.
Adım 3 – İşinizde tekrarlanan bir konuda kendinize proje yaratın
HR, Finans, İletişim, Pazarlama veya Satış. İşin ne olursa olsun, biraz Yapay Zeka’yı kullandıktan sonra kendi konunuzda ne yapabileceğinizi düşünün.
Elektriğin sistemi dönüştürücü gücünden ilham alın. Yapay Zeka’nın neleri dönüştürebileceğini hayal edin.
Hangi datayı kullanarak, hangi sistemi daha kolaylaştırabilirsiniz?
Adım 4 – Öğrenmeyi bir yaşam tarzı haline getirin
Dönem öğrenen ve dönüşenlerin devri olacak.
İnsan bilmediği şeyden korkar, ona daha çok anlam yükler.
Her gün 30 dakika boş vaktinizde yapay zeka ile ilgili kaynakları gözden geçirin.
Sertifika almayı beklemeyin. Kimse bize i-phone verdiğinde nasıl kullanılacağını öğretmedi. Ama hepimiz öğrendik sonunda. Açın bir tane Yapay Zeka uygulamasını ve kullanmaya başlayın. Direksiyon sizin elinizde olsun.
40+ kuşağı olarak çok değişim gördük; bir tane daha başarırız. Yeter ki kıyıda beklemeyelim: Dalgayı görelim, üstüne çıkalım.
Bahar Uner Anahmias, The AI & Digital transformer
Kaynaklar
SIFT yöntemi — Mike Caulfield’ın dört adımlı doğrulama yaklaşımı. clark.libguides.com
Goodfellow, Bengio, Courville — Deep Learning (MIT Press, çevrimiçi). deeplearningbook.org
Quoc V. Le dğr. (2012) — Unsupervised feature learning from YouTube frames: yüz/kedi algılayıcıları. research.google.com
OECD AI Principles — Güvenilir yapay zeka ilkeleri (2019, 2024 güncellemesi). OECD AI
EU AI Act — 1 Ağustos 2024’te yürürlüğe giriş, uygulama takvimi. Digital Strategy
Dijital Marka Stratejisti - DIGIBRANDING, Eğitimin Geleceği danışmanı, yazar, öğrenmeye ve öğrendiklerini paylaşmaya aşık, 2 güzel genç kızın ve 1 4 ayaklının annesi, 1 yakışıklının da eşi.
