ConAI Compass Sayı 2

Merhaba sevgili okurumuz,

Bu hafta gerçekleşen gelişmelerden sizler için derleyerek oluşturduğumuz başlıca analiz konuları şu şekilde;

Yapay zekanın yetenekleri konusunda hepimiz hemfikiriz. Hatta birçoğumuz gün gelecek yapay zeka destekli uygulamalar işimizi elimizden alacak diye korkuyoruz bile. Ancak galiba buna biraz daha vakit var:

Scale AI ve Center for AI Safety (CAIS) tarafından gerçekleştirilen ve bu hafta içi yayımlanan yeni bir araştırma, yapay zekâ modellerinin freelancer görevlerinde insan performansına ne kadar yaklaşabildiğini ölçtü. Sonuçlar, AI uygulamalarının otomasyon vaadinin mevcut durumda oldukça abartılı olduğunu gösterdi: Test edilen yapay zeka modelleri, verilen görevlerin ancak %3’ünü profesyonel bir insan serbest çalışan (freelancer) standardında gerçekleştirebildi.

Araştırmacılar, Remote Labor Index (RLI) adını verdikleri yeni kıyaslama sistemiyle, Upwork gibi platformlarda yapılan 240 gerçek proje üzerinde altı yapay zekâ modelini test etti. Bu görevler oyun geliştirmeden veri analizine kadar 23 farklı iş kategorisini kapsadı.

En yüksek performansı, Çin merkezli Manus adlı girişimin geliştirdiği model gösterdi; ancak bu modelin bile profesyonel düzeyde kabul edilebilir çıktı üretme oranı sadece %2,5’te kaldı. Elon Musk’ın Grok 4 ve Anthropic’in “en güçlü ajan modeli” olarak tanımladığı Claude Sonnet 4.5 ise %2,1 ile ikinci sırayı paylaştı. OpenAI’nin “PhD seviyesinde zekâ” iddiasıyla tanıttığı GPT-5 modeli %1,7 oranında kaldı. İlginç biçimde, OpenAI’nin kendi ChatGPT Agent ürünü yalnızca %1,3 başarı elde ederken, en zayıf performans Google’ın Gemini 2.5 Pro modelinden geldi (%0,8).

Test edilen altı model, toplam kazancı 143.991 dolar eden projelerden yalnızca 1.810 dolar kazanabildi. Görevlerin %97’si ise kalite, bütünlük veya dosya hataları nedeniyle başarısız sayıldı. Yapay zekâ, yalnızca logo tasarımı, ses miksajı ve basit grafik üretimi gibi dar kapsamlı görevlerde kabul edilebilir sonuçlar verdi.

Araştırmanın ortak yürütücülerinden CAIS’in Direktörü Dan Hendrycks, “Bu sonuçların, yapay zekâ kabiliyetleri hakkında çok daha gerçekçi bir tablo sunduğunu düşünüyorum.” dedi. Hendrycks’e göre, modeller hâlâ uzun vadeli bellekten yoksun, deneyimden öğrenemiyor ve insan gibi iş başında beceri kazanamıyor.

Scale AI araştırma direktörü Bing Lie ise, “Yapay zekâ ve iş gücü ilişkisini yıllardır tartışıyoruz ama bu, ilk kez hipotezlerin ötesine geçen bir veri seti sunuyor” değerlendirmesinde bulundu.

Sonuçlar, AI şirketlerinin üretkenlik artışı beklentileriyle işten çıkarmalara yöneldiği bir dönemde, otomasyonun henüz beklenen verimliliği sağlayamadığını ortaya koyuyor. MIT’nin geçtiğimiz yıl yayımladığı bir çalışma da benzer bir tablo çizmişti: Yapay zekâ denemesi yapan şirketlerin %95’i gelirlerinde anlamlı bir artış görmedi. Ayrıca, AI araçlarının üretim süreçlerine dahil edilmesi, çoğu zaman düşük kaliteli “iş yığını” (workslop) üretimine ve ekip içinde gerilime yol açtı.

Yapay zekâ sistemlerinin hızla geliştiği doğru, ancak Remote Labor Index sonuçları, insan emeğinin hâlâ üretkenliğin temel taşı olduğunu bir kez daha hatırlatıyor.

Conais olarak, business case’lerden yola çıkmayan, “architect-in-the-develop + human-in-the-loop” yaklaşımıyla desteklenmeyen yapay zekâ hamlelerinin kısa ve orta vadede negatif sonuçlar doğuracağını düşünüyoruz. Bir “agent”a işi teslim edip gitmek yerine, parametreleri doğru tanımladığımız ve insan liderliğini sürecin merkezinde tuttuğumuz projelerde işletmelerin katma değer üretiminde anlamlı sıçramalar gördük. Çalışma metodolojimizi ve bu yaklaşımla elde ettiğimiz sonuçları dinlemek için bizimle iletişime geçebilirsiniz.

Yukarıda bahsettiğimiz çalışmanın sonuçları bir kenarda dursun, AI devriminin lokomotif şirketleri ürünlerini satha yaymak için harıl harıl çalışmaya devam ediyorlar. Bilindiği üzere, yapay zeka uygulamaları en çok kurumsal şirketlerin iş akışlarına dahil edildiğinde değer yaratıyor. Bu hafta da bu durumu hızlandırabilecek bir gelişmeye şahit olduk:

Yapay zekâ alanında son dönemin dikkat çekici anlaşmalarından biri, Claude dil modelinin geliştiricisi Anthropic ile profesyonel hizmet devi Cognizant arasında imzalandı. Finansal detayları açıklanmayan iş birliği kapsamında Cognizant, Anthropic’in Claude modellerini 350.000 çalışanına sunacak ve aynı zamanda bu modelleri kendi müşterilerine entegre hizmet olarak yeniden satacak.

Anthropic’in Ticari İşlerden Sorumlu Başkanı Paul Smith, ortaklığın amacının “kurumsal müşteriler için AI benimseme sürecini hızlandırmak” olduğunu belirtti. Anthropic’in sahada görev yapan mühendis ekiplerinin sayısının sınırlı olduğunu ifade eden Smith, Cognizant ile yapılan bu anlaşmanın “Fortune 2000 şirketlerinin tamamına ulaşmak için kritik bir ölçek etkisi yaratacağını” söyledi.

Anthropic, OpenAI’ye kıyasla daha kurumsal odaklı bir strateji izliyor. Şirketin gelirlerinin yaklaşık %80’i kurumsal müşterilerden geliyor ve 300.000’in üzerinde işletmeye hizmet veriyor. Son aylarda IBM ve Deloitte gibi devlerle yaptığı anlaşmalar, Claude modellerinin büyük ölçekli kurumsal ortamlarda kullanımını artırdı. Deloitte’in 470.000 çalışanı için gerçekleştirilen entegrasyon, Anthropic’in bugüne kadarki en geniş kurumsal AI dağıtım anlaşması olmuştu. Bunların üzerine şimdi de Cognizant eklenmiş durumda.

Cognizant CEO’su Ravi Kumar S, anlaşmanın şirketin “sistem entegratöründen AI geliştiricisine dönüşüm yolculuğunda” önemli bir aşama olduğunu vurguladı. Kumar’a göre, Claude modellerinin mevcut hizmetlerle birleştirilmesi, Cognizant müşterilerine iş süreçlerini yeniden tasarlama imkânı sunacak. Ortaklığın, özellikle finansal hizmetler, sağlık ve yaşam bilimleri gibi sektörlerde sektör bazlı AI çözümleri geliştirmesi hedefleniyor.

Bu tür anlaşmalar, büyük işletmelerin yapay zekâyı artık deneme aşamasından çıkarıp temel iş yapış biçimlerine entegre etmeye başladığını gösteriyor. Artık yapay zekâ, kurumsal dünyada “geleceğin teknolojisi” değil, bugünün zorunlu altyapısı haline geliyor. Anthropic–Cognizant ortaklığı da bu dönüşümün en somut örneklerinden biri olarak öne çıkıyor.

ConAI olarak, yapay zekâyı profesyonel gelişimin her aşamasına entegre etmenin gücüne inanıyoruz. Mülakat hazırlığı da bu alanlardan biri. Google’ın yapay zekâ destekli aracı NotebookLM, iş görüşmelerine hazırlanma sürecini akıllı, sistematik ve kişisel hale getiriyor. Şirket araştırmasından örnek sorulara, kişiselleştirilmiş video özetlerine kadar tüm süreci tek platformda yürütmenizi sağlıyor. Sizin için hazırladığımız bu kısa rehberde, hayali bir siber güvenlik analisti pozisyonuna hazırlanmak için NotebookLM’i nasıl adım adım kullanabileceğinizi anlatıyoruz.

Öncelikle NotebookLM’e giriş yapın ve “New Notebook” seçeneğini seçin. Defterinize örneğin “Deloitte Cybersecurity Analyst Interview Prep” adını verin. Ardından “Discover Sources” adımına geçin ve şu komutu yazın:

NotebookLM, şirketin ürün tasarım yaklaşımı, kullanıcı deneyimi ilkeleri ve pozisyonun gerektirdiği yetkinlikler hakkında kaynakları otomatik olarak önünüze getirecektir.

“Configure Coach” sekmesinde mülakat tarzınıza uygun bir yapay zekâ koçu oluşturun:

Bu promptlar sayesinde yapay zekâ; tasarım odaklı düşünme, portföy sunumu ve kullanıcı araştırması gibi konularda size özel yönlendirmeler sunacaktır.

Koçunuzu ayarladıktan sonra şu soruyu yazın:

NotebookLM, hem teknik hem davranışsal açıdan örnek sorular üretir. “Save to Note” seçeneğiyle bu soruları defterinize ekleyin, ardından üç nokta menüsünden “Convert to Source” diyerek kaynaklarınıza dönüştürün. Bu adım, ileride hazırlık sürecinizi düzenli tutmanıza yardımcı olur.

Son adımda “Video Overview” kısmına tıklayın ve açıklama alanına şunu yazın:

“Generate” butonuna bastığınızda NotebookLM, kişisel bir video rehber hazırlar. Bu video; kendi yanıtlarınızı nasıl yapılandırmanız gerektiğini, hangi noktalara vurgu yapmanın önemli olduğunu örneklerle gösterir.

Hazırlık sürecinizi güçlendirmek için videodaki örnek cevapları kendi deneyimlerinizle kıyaslayın. Portföyünüzdeki projeleri bu sorular üzerinden tekrar gözden geçirin. Farklı senaryoları karşılaştırmak, problem çözme ve tasarım düşünme reflekslerinizi güçlendirecektir.

NotebookLM, yalnızca bireysel hazırlık aracı değil; yapay zekânın öğrenme, değerlendirme ve geri bildirim süreçlerine nasıl entegre edilebileceğini gösteren güçlü bir örnek.

ConAIs olarak, bu tür yapay zekâ tabanlı koçluk sistemlerini kurumların kendi eğitim, işe alım veya yetenek geliştirme süreçlerine entegre etmelerine yardımcı oluyoruz.

Eğer siz de benzer bir “AI Interview Coach” agent’ı tasarlamak, ya da iş akışlarınıza akıllı öğrenme modülleri eklemek istiyorsanız, ConAIs ekibi sizinle bu dönüşümü hayata geçirebilir.

Bİrçoğumuzun günlük hayattaki vazgeçilmezlerinden olan Canva, geçtiğimiz hafta bir yapay zeka atağına kalktı ve “Creative Operating System” adını verdiği yeni platformunu tanıtarak yapay zekâ destekli tasarım araçlarını tek bir ekosistemde birleştirdi. Şirket, bu adımı bilgi çağından “hayal gücü çağına” geçiş olarak tanımlıyor: teknolojinin artık üretimi hızlandıran değil, yaratıcılığı destekleyen bir araç haline geldiği bir dönem.

Yeni sistemin merkezinde, tamamen yeniden tasarlanan Visual Suite bulunuyor. Bu paket; geliştirilmiş video düzenleme aracı Video 2.0, web formları oluşturmayı kolaylaştıran Canva Forms, veri bağlantıları, e-posta tasarımı ve 3D içerik üretimi gibi özellikler içeriyor. Kullanıcılar, örneğin birkaç kısa komutla sosyal medyaya hazır videolar ya da marka kimliğiyle uyumlu e-posta kampanyaları oluşturabiliyor.

Platformun en dikkat çekici yeniliği, Canva’nın kendi geliştirdiği Design Model. Bu yapay zekâ modeli, bir tasarımın yalnızca görsel öğelerini değil, düzen, hiyerarşi ve marka dili gibi unsurlarını da anlayarak tamamen düzenlenebilir tasarımlar üretebiliyor. Model, ChatGPT, Claude ve yakın zamanda Gemini gibi platformlarla da entegre çalışacak.

Yeni özellikler arasında yer alan Ask @Canva, kullanıcıların tasarım üzerinde çalışırken doğrudan yapay zekâdan geri bildirim almasını sağlıyor. Grow isimli pazarlama modülü ise ekiplerin reklam içeriklerini üretme, yayınlama ve performansını izleme süreçlerini tek bir yerde topluyor.

Canva’nın 2024’te satın aldığı profesyonel tasarım aracı Affinity de bu ekosisteme dahil edilerek ücretsiz bir yaratıcı uygulama olarak yeniden sunuluyor. Artık Affinity ve Canva birlikte çalışabiliyor; kullanıcılar Affinity’de ürettikleri içerikleri doğrudan Canva üzerinden düzenleyip paylaşabiliyor.

Bizim bu iyileştimelerden anladığımız şu oldu; Canva’nın hedefini tasarımı herkes için erişilebilir kılmanın ötesine geçip, üretim, iş birliği ve marka yönetimini tek bir yapay zekâ destekli ortamda toplamak.

Sürdürülebilirlik, tıpkı yapay zekâ gibi, dünyayı yeniden şekillendiren bir paradigma değişiminin merkezinde yer alıyor. Artan kamuoyu baskısı, sıkılaşan regülasyonlar ve yatırımcı beklentileri; devletleri, şirketleri ve bireyleri somut adımlar atmaya zorluyor. Artık yalnızca “neden” değil, “nasıl” sorusu da net bir yanıt gerektiriyor.

ConAIs olarak biz, sürdürülebilirliğin yapay zekâ ile birlikte çok daha hızlı ve etkili biçimde ilerleyebileceğine inanıyoruz. Bu bölümde, AI destekli sürdürülebilirlik çözümlerini, pratik uygulamaları ve dünya genelinden örnekleri paylaşarak bu dönüşümün gerçek yüzünü göstermeyi amaçlıyoruz.

GHG (sera gazı) denetimleri çoğu sürdürülebilirlik profesyoneli için stresli geçer. Belgeler dağınık, veriler farklı kaynaklarda, teslim tarihi yakındır. Ancak artık bu süreci büyük ölçüde otomatikleştirmek mümkün. Google’ın NotebookLM ve Microsoft’un Copilot Notebook araçları, denetim öncesi hazırlık, belge yönetimi ve raporlama adımlarında yapay zekâyı aktif bir asistana dönüştürüyor. Aşağıdaki beş adım, bir denetimi daha az stresle ve çok daha verimli biçimde yürütmek için pratik bir yol sunuyor.

AI’den en iyi sonucu almak için işe doğru belgelerle başlamak gerekiyor. Tüm klasörleri yüklemek yerine, denetiminizi gerçekten tanımlayan dokümanları seçin: GHG metodolojileri, ISO 14001 el kitabı, önceki denetim raporları, emisyon faktörleri, yakıt faturaları, QA/QC listeleri...

Bu belgeler yapay zekânın bilgi tabanını oluşturur. Ne kadar odaklı ve temiz bir veri seti sunarsanız, yanıtlar da o kadar isabetli olur.

Gerçek denetimden önce bir “prova” yapın. Notebook’a şu tür sorular yöneltebilirsiniz:

AI, eksikleri veya çelişkileri kolayca fark eder, siz de bunları denetimden önce tamamlayabilirsiniz. Bu basit adım, stresin büyük kısmını ortadan kaldırır.

Toplantı notları, konuşma özetleri, gözlemler… Bunların hepsi zamanla kurumsal bir “denetim hafızası”na dönüşür.

Denetim sırasında yapay zekâyı aktif tutarak söylediklerinizi veya gelen soruları kaydedin. Böylece ileride benzer denetimlere hazırlanırken, önceki süreci saniyeler içinde hatırlayabilirsiniz.

Bir belge aramak için klasörler arasında dolaşmak yerine doğrudan sorun:

AI, belgeleri anında getirir. Dakikalar süren aramalar saniyelere iner, siz de toplantı akışını hiç bozmadan devam edersiniz.

Denetim bittikten sonra yapay zekâyı devre dışı bırakmayın.

Son raporu, alınan notları ve gereken aksiyonları Notebook’a ekleyin. AI’den özet bir değerlendirme, yönetim sunumu veya takip planı hazırlamasını isteyin. Bu sayede denetim yalnızca tamamlanmış bir görev değil, geleceğe hazır bir dijital varlığa dönüşür.

Yapay zekâ, GHG denetimlerinde denetçilerin yerini almak için değil, süreci sadeleştirmek için var.

Doğru şekilde kullanıldığında denetimler daha şeffaf, izlenebilir ve öğretici hale geliyor.

AI destekli denetim sistemleri, sürdürülebilirlik ekipleri için yalnızca zaman kazandırmakla kalmıyor, kurumsal hafızayı güçlendiriyor. ConAIs, NotebookLM ve Copilot tabanlı çözümleri kurumların iç veri akışlarına entegre ederek, bu dönüşümün ilk adımını atmak isteyen ekiplerle birlikte çalışıyor. Buradan iletişime geçebilirsiniz.

Elon Musk, küresel ısınmayı “Güneş’ten gelen enerjiyi ayarlayarak” durdurmayı hedefleyen yeni bir fikirle gündemde. Musk, X hesabından yaptığı paylaşımda, “Güneş enerjisi ile çalışan yapay zekâ uydularından oluşan geniş bir takımyıldızın, Dünya’ya ulaşan güneş ışığına çok küçük oranlarda yön vererek küresel ısınmayı önleyebileceğini” düşündüğünü açıkladı.

Halihazırda yörüngede yaklaşık 9.000 Starlink uydusu bulunan SpaceX’in bu planı, bir anlamda “yapay zekâ destekli iklim kontrolü” fikrini gündeme taşıdı. Musk, takipçilerinden gelen “Bu kadar hassas bir sistem iklim dengesini bozmaz mı?” sorusuna yalnızca “Evet” yanıtını verdi. Ardından, “Küçük ayarlamalarla küresel ısınmayı veya küresel soğumayı önlemek mümkün. Dünya geçmişte defalarca buz çağı yaşamıştı” ifadelerini kullandı.

Bilim dünyasında bu yaklaşım, “güneş jeomühendisliği” veya “güneş radyasyonu düzenlemesi” olarak biliniyor. Temel fikir, Güneş’ten gelen ışığın bir kısmını yansıtarak gezegenin ısınmasını sınırlamak. Ancak yöntem, yüksek riskleri nedeniyle oldukça tartışmalı. Küresel iklim sistemi karmaşık olduğu için, bu tür müdahalelerin öngörülemeyen yan etkiler yaratma olasılığı yüksek.

Bugüne kadar öne çıkan fikirler arasında “bulut parlatma” (bulutlara yansıtıcılığı artıracak aerosoller eklemek) ve “stratosferik aerosol enjeksiyonu” (Güneş ışığını yansıtan partikülleri atmosfere salmak) yer alıyor. Musk’ın önerdiği gibi gezegenin etrafını yapay zekâlı uydularla çevreleyerek Güneş ışığını yönetmekse, bu alandaki mevcut araştırmalardan çok daha ileri bir düzeyde bir fikir.

Musk, bu fikrin aynı zamanda “Kardashev Tip II uygarlığına” — yani Güneş’in tüm enerjisini kullanabilen teorik bir uygarlığa — giden yolda “mantıklı bir adım” olduğunu da savundu. Henüz insanlık bu seviyeye yaklaşmaktan uzak olsa da, Musk bu tür vizyonları “işin doğası gereği” olarak tanımlıyor.

Bu hafta da ConAI Compass’ın sonuna geldik. Yapay zekânın kurumlara, profesyonellere ve sürdürülebilirlik hedeflerine nasıl somut değer kattığını birlikte inceledik.

ConAIs olarak, teknolojiyi sadece bir araç değil, stratejik büyümenin ve dönüşümün katalizörü olarak görüyoruz. Eğer kurumunuzda yapay zekâyı yapılandırmak, iş süreçlerinize entegre etmek veya sürdürülebilirlik hedeflerinizle uyumlu hale getirmek istiyorsanız, aşağıdaki alanlarda size destek olabiliriz:

🔹 AI Stratejisi ve Dönüşüm Danışmanlığı – İş birimlerine özel yapay zekâ yol haritaları, veri altyapısı planlaması ve pilot uygulama tasarımı.

🔹 AI Uygulamaları ve Otomasyon Geliştirme – Üretken yapay zekâ destekli iç süreç otomasyonları, müşteri etkileşim sistemleri ve karar destek araçları.

🔹 Sürdürülebilirlik ve AI Çözümleri – Scope 3 veri takibi, enerji verimliliği analitiği ve karbon azaltım stratejilerini destekleyen yapay zekâ modelleri.

🔹 Eğitim ve Kapasite Geliştirme – Kurum içi ekiplerin yapay zekâyı etkin kullanması için atölye, uygulamalı eğitim ve yöneticiye özel oryantasyon programları.

ConAIs ile tanışın; birlikte daha akıllı, daha sürdürülebilir ve daha verimli bir gelecek inşa edelim.