ConAI Compass Sayı 6

Merhaba sevgili okurumuz,

Bu hafta yapay zekâ gündeminde öne çıkan gelişmeler, dönüşümün artık modellerden çok kurumların çalışma biçimine dokunduğunu gösteriyor. Bir yandan Copilot gibi araçlar özellikle şirketlerdeki çalışma düzlemini yeniden şekillendirirken; OpenAI’ın reklam altyapısını test etmeye başlaması, AI asistanlarının yeni bir ticari mecra hâline geleceğinin sinyallerini veriyor. MIT’nin Iceberg Index raporu ise iş gücündeki değişimi somut rakamlarla ortaya koyarak, ileride asıl farkı yaratacak unsurun teknolojiden çok bu teknolojiyi kullanabilen çalışanlar olduğunu hatırlatıyor. Sürdürülebilirlik tarafında ise AI’ın doğru yöntemlerle kullanıldığında ESG süreçlerini belirgin biçimde hızlandırdığını görüyoruz.

Bu sayıda tüm bu gelişmeleri ConAIs’in kurumsal perspektifiyle ele alarak, yapay zekânın hem operasyonları hem iş modellerini hem de sürdürülebilirlik çalışmalarını nasıl dönüştürdüğünü aktarıyoruz.

Keyifli okumalar dileriz.

Kurumlarda yapay zekâ konuşurken konu çoğu zaman “hangi aracı kullanalım?” düzeyinde kalıyor. Oysa asıl dönüşüm, çalışanların her gün temas ettiği iş katmanının değişmesinde yaşanıyor. Microsoft Copilot ve diğer AI yardımcıları tam da bu noktada karşımıza, tek başına bir ürün değil, kurumsal çalışmanın yeni arayüzü olarak çıkıyor.

ConAI Compass olarak biz Copilot’a bir lisans, eklenti ya da “verimlilik artırıcı” gözüyle bakmıyoruz. Bizim için Copilot, kurumsal yapay zekâ mimarisinin kullanıcıya dokunan, en görünür katmanı. Dolayısıyla arkasında veri, yönetişim, güvenlik ve operasyon tasarımı olmayan bir Copilot kurulumu, kısa süre içinde “birkaç kişinin denediği ama kimsenin alışkanlığa çevirmediği” bir araç olmanın ötesine geçemeyecektir.

Copilot’un bugünkü rolü, bilgi sağlayan bir asistan olmanın yanında “ikinci bir çalışma yüzeyi” oluşturmak. Copilot bizlere Outlook, Teams, Word, Excel ve diğer uygulamalar içinde toplantı notlarını özetleyebilen, doküman hazırlıklarını hızlandıran, e-posta akışını düzenleyen ve dağınık bilgi yığınını anlamlı parçalara çeviren bir katman sunuyor. Bu sayede çalışanlar tek tek dosya aramak yerine, günlük dil ile isteklerini tarif ederek sonuç alabiliyor.

Ancak burada kritik ayrım şu: Copilot’un ürettiği çıktının kalitesi ancak kurumun veri kalitesi kadar iyi olabilir. Dağınık SharePoint yapıları, çelişkili dokümanlar, belirsiz izinler ve sahibi belli olmayan içeriklerle dolu bir ortamda Copilot, bu karmaşayı biraz daha hızlı işleyen bir motor olmanın ötesine geçemeyecektir.

ConAIs’de edindiğimiz deneyimler bize hep şunu gösterdi: Copilot yatırımlarının beklenen etkiyi yaratmamasının nedeni çoğu zaman aracın kendisi değil, hazırlık aşamasındaki eksikliklerdi. Veri kalitesi ve erişim kuralları net değilse, seçilen kullanım senaryoları gündelik akışa dokunmuyorsa ve çalışanlara yeni çalışma biçimini benimsetecek bir çerçeve sunulmuyorsa, Copilot “olmasa da olur” kategorisinde takılı kalıyor.

Bu noktada Copilot’u, geçen hafta ele aldığımız Microsoft AI Foundry yaklaşımıyla birlikte düşünmek belki daha da anlamlı olacaktır. Foundry, yapay zekâyı kurumsal bir disipline dönüştüren arka plan zemini sunarken; Copilot’ı ise bu zeminin çalışanla buluştuğu bir ön yüz olarak görebiliriz. Bir kurumda Foundry benzeri bir işletim modeli olmadan Copilot kurmak, zemin hazırlıkları yapılmamış bir arsaya bina dikmeye benzer. Tersi de geçerli: Kullanıcının ön yüzünde Copilot veya benzeri bir ajan olmadan yalnızca arka plan platformuna yatırım yapmak, çalışan nezdinde görünürlüğü düşük bir dönüşüm yaratacaktır.

Bu nedenle Copilot konusuna “hangi özelliklere sahip?” sorusundan çok, “kurum içinde nasıl konumlandırmalıyız?” sorusuyla yaklaşılması gerekiyor. Örneğin:

ConAIs’in perspektifi, Copilot’u bu soruların kesişiminde ele almak: Kurumların mevcut Microsoft 365 altyapılarını, veri modellerini, güvenlik ve yönetişim ihtiyaçlarını okuyup Copilot’u bunun üzerine oturan bir “operasyon katmanı” olarak kurgulamak. Yani Copilot’u konumlandırırken başlangıç noktası teknoloji değil, kurumun iş modeli ve çalışma kültürü olmalı.

Copilot’u bu çerçevede kısaca özetlemiş olalım, daha fazlası bu bültenin çerçevesini aşar. Konuya daha teknik, mimari ve adım adım bir yol haritası perspektifinden bakmak isterseniz, İngilizce olarak kaleme aldığımız “Microsoft Copilot: A Complete Guide for Enterprise Leaders” başlıklı yazımıza ConAIs Blog üzerinden ulaşabilirsiniz.

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.

Bu hafta, sürdürülebilirlik profesyonellerinin AI ile çalışırken çok daha doğru, hızlı ve güvenilir sonuçlar almasını sağlayan dört temel prensibi ele alıyoruz. Bu yöntemler karmaşık prompt teknikleri değil; tam tersine, günlük iş akışında birkaç küçük alışkanlık değişikliğinden ibaret. Etkisi ise oldukça büyük.

Yapay zekâ, zaman zaman yanlış cevapları bile çok ikna edici şekilde verebiliyor. Özellikle regülasyonların hızla değiştiği ESG alanında bu ciddi bir risk.

Bu nedenle yanıtın doğruluk seviyesini modelin kendisine sordurmak, hataları daha oluşmadan tespit etmenizi sağlar.

Kullanım mantığı:
– Cümlelerin doğruluk derecesini ölçtürmek
– Varsayımlar
– Eksik veriler

Bu yöntem, sürdürülebilirlik raporları ve regülasyon yorumlarında gereksiz riskleri ortadan kaldırır.

Örnek prompt:

Birçok profesyonel AI’dan doğrudan cevap ister. Oysa regülasyon analizi, etki değerlendirmesi ve sürdürülebilirlik stratejisi gibi karmaşık işleri yaparken ilk adım doğru soruyu tasarlamaktır.

AI’dan önce sizin için kapsamlı bir prompt oluşturmasını istemek hem zaman kazandırır hem de daha derinlikli çıktılar üretir.

Neden önemli?
– Konu çerçevesi netleşir
– Yapı, kriterler ve varsayımlar baştan tanımlanır
– Yanıtlar tutarlı ve kapsamlı olur

Örnek prompt:

Her AI aracı her işe uygun değildir. Sürdürülebilirlik profesyonelleri, çoğu zaman farklı nitelikte görevlerle çalışır:
– düzenleme analizi
– veri tarama
– risk değerlendirmesi
– teknik özet
– benchmarking

Bu nedenle işe başlamadan önce, hangi modelin o görev için en uygun olduğunu netleştirmek kritik bir adım.

Örnek prompt:

Bu küçük adım, düzeltmesi saatlerce sürebilecek yanlış yönlendirmeleri en başta engeller.

Doğrudan ayrıntılı bir soruyla başlamak çoğu zaman hatalı veya yüzeysel yanıtlar getirir. Bunun yerine, önce geniş çerçevede konuyu ısıtmak, sonra sektöre veya probleme daraltmak çok daha isabetli sonuç verir.

Neden?
– Model konunun kapsamını doğru anlar
– Sektör özelindeki nüanslar daha tutarlı olur
– Yanıtlar daha temiz, daha az gürültülü çıkar

Örnek prompt:

Önce:

Sonra:

Basit ama etkili bir yöntem.

Bu dört prensip, AI’ı gündelik bir araçtan çıkarıp sürdürülebilirlik profesyonelleri için gerçek bir hızlandırıcıya dönüştürme potansiyeline sahip. Herkesin uygulayabileceği basitlikte olmasına özen gösterdiğimiz bu alışkanlıkları benimserseniz, özellikle yoğun raporlama dönemlerinde çalışmalarınızı hem daha hızlı hem daha güvenilir hâle getirebilirsiniz.

Aramızda ChatGPT kullananlar son bir haftadır sohbetin konusuyla ilgisiz görünen “alışveriş önerileri”ni ya da uygulama bağlantılarını fark etmiştir. Son günlerde pek çok kullanıcı da sosyal medyada benzer örnekleri paylaştı. Ayrıca teknoloji kulislerinde OpenAI’ın 2026’da ücretsiz kullanıcıların maliyetini reklamlardan elde edeceği gelirlerle finanse etmeyi planladığına dair sızıntılar da kol geziyor.

OpenAI her ne kadar şimdilik bu iddiaları inkar etse de, görünen köy kılavuz istemezmiş: Reklam altyapısı hazır ve test aşamasına geçilmiş durumda.

Bu gelişmeyi bir şirket haberi gibi okumamak lazım. Çünkü reklam alma kararı yalnızca OpenAI’a özgü veya OpenAI’ı bağlayan bir konu değil. Bu kadar büyük kullanıcı tabanına sahip, maliyeti yüksek modellerin uzun vadede reklama dayalı bir gelir modeline yönelmesi kaçınılmaz görünüyor. Google, Meta, Amazon ve diğer model geliştiren ekosistemlerin de aynı yolu izlemesi an meselesi.

Bu nedenle mesele, “OpenAI reklam mı alıyormuş?” tartışmasından çok daha geniş. Asıl hikâye, yapay zekâ asistanlarının yeni bir reklam kanalı hâline gelmek üzere olması.

Evet, chatbot’lar ve yapay zekâ asistanları, tıpkı arama motorları ve sosyal platformlar gibi yeni bir reklam mecrasına dönüşecek. Kullanıcının niyetini anında yakalayan, bağlam içinde öneri sunabilen bu arayüzler, markalara farklı bir temas noktası sağlayacak. Reklam deneyimi daha kişisel, daha anlık ve daha sohbet odaklı bir yapıya evrilecek.

ConAI Compass olarak özellikle karar verici konumda bulunan okurlarımıza tavsiyemiz net: Bu dönüşümü bugünden ciddiye almak gerekiyor. Reklam deneyimi yalnızca platformlarda değil, iş süreçlerinin tamamında yeniden tanımlanacak. Şirketler müşteri yolculuğunu, içerik stratejilerini, ürün keşfini ve marka görünürlüğünü artık yapay zekâ destekli diyalogların içinde kurgulamak zorunda kalacak. AI asistanlarının bağlamı okuma ve öneri üretme kapasitesi arttıkça, markalar için rekabetin belirleyici noktası “bu sohbetlerde nerede ve nasıl yer alacağınız” olacak.

Erken hazırlanan kurumlar büyük avantaj elde eder. Bu yeni ekosistemi anlamak, reklam modelleri olgunlaşmadan önce deneme yapmaya başlamak, ürün ve pazarlama ekiplerini AI odaklı temas noktalarına uyarlamak şirketlere ciddi bir hız kazandırır.

Kısacası: Yapay zekâ asistanlarına reklam özelliği belki bugün değil, ama çok yakın bir gelecekte eklenecek. Tren kalkıyor; erken binen yol alır.

Şirketinizin bu yeni reklam odaklı AI ekosistemine nasıl uyum sağlayacağını belirlemek veya mevcut yapınızı bu dönüşüme hazır hâle getirmek isterseniz ConAIs ekibiyle iletişime geçebilirsiniz.

Belki sizde de vardır ya da denk gelmişsinizdir, yapay zekâ konusunda insanlarda en sık rastladığımız kaygı, “ böyle giderse AI işimizi elimizden alacak” endişesi. Buna da genelde “işinizi elinizden AI değil, AI’yı sizden daha kullanan başka bir insan alacak“ cevabı verilir. Ancak bu cevabın şu haliyle içimizi rahatlatmaya pek de yetmediği açık. Biraz daha somut olunmalı, değil mi?

İşte geçen hafta, dünyanın önde gelen üniversitelerinden MIT’nin yayımladığı kapsamlı Iceberg Index çalışması bu tartışmayı daha somut bir zemine taşımak açısından ilaç gibi geldi. Araştırmanın bulguları bir yandan mevcut AI sistemlerinin şu anda insanların mesleklerinden hangi işlevleri devralabileceğini gösterirken, diğer yandan asıl riskin “iş kaybı” değil “beceri farkı” olduğunu vurguluyor.

MIT bu raporu hazırlarken bir takım simülasyonlar gerçekleştirmiş. Bu simülasyonlar, bugün kullanılan yapay zekânın ABD’deki iş gücünün %11,7’sinin yaptığı görevleri teknik olarak yerine getirebildiğini ortaya koyuyor. Bu oran; finans, sağlık, hukuk, muhasebe, operasyon yönetimi ve ofis destek fonksiyonları gibi geniş bir yelpazeye yayılan 1,2 trilyon dolarlık bir ücrete tekabül etmekte. Üstelik risk, yalnızca teknoloji merkezlerinde veya teknik rollerde yoğunlaşmıyor. Çalışma, kırsal bölgelerde yaygın iş kollarında bile otomasyona açık iş kümelerinin bulunduğunu ortaya koymuş.

Ancak araştırma bu tabloyu bir felaket senaryosu olarak sunmuyor. Aksine, kritik ayrım şu:

AI’ın yerini aldığı şey “insan” değil, “insanın yaptığı belirli görevler”.

Bir rolün tamamı değil, o rolün içindeki tekrar eden, veri ağırlıklı, prosedürel ve karar mantığı net görevler AI tarafından üstlenmeye hazır durumda. Bu da şu demek: tehdit “iş kaybı”ndan çok “beceri güncelliği kaybı”na yönelik.

MIT raporunun en çarpıcı bulgusu şu:

Bu da gelecek 5 yılın gerçek rekabetinin şu noktada yaşanacağını gösteriyor:
Aynı pozisyondaki iki çalışandan biri AI ile güçlendirilmiş bir iş akışı kullanıyor, diğeri kullanmıyorsa, AI kullanabilen işine devam eder, diğeriyle yollar ayrılır.

Bu nedenle kurum içi dönüşümde kritik soru “AI bizi işimizden edecek mi?” değil;
“AI ile birlikte çalışmayı öğrenen ekipleri ne kadar hızlı yetiştirebiliriz?” olmalı.

Iceberg Index’in politika simülasyonları da aynı noktaya işaret ediyor:

Doğru becerilerle donatılmış bir ekip, aynı pozisyonu birkaç kat daha verimli ve hatasız icra edebilir. AI kullanmayan bir çalışan geri değil; artık eksik kalmış sayılıyor.

Bu nedenle ConAI Compass olarak kurumlara önerimiz:
AI yetkinliğini bireysel bir meraktan ziyade, kurumsal bir beceri seti olarak konumlandırmak. Ekiplerin yalnızca araçları değil, bu araçların iş süreçlerini nasıl yeniden tanımladığını anlaması gerekiyor.

Her şirketin sektörü, iş yapış biçimi, veri olgunluğu ve kurum kültürü farklı olduğundan, yapay zekâ etkisi de her organizasyonda aynı şekilde ortaya çıkmıyor. Bu nedenle AI’ın yarattığı beceri farkını kapatmanın tek yolu hem bireysel hem kurumsal düzeyde sistemli bir eğitim süreci.

Bu dönüşüme hazırlanmak isteyen kurumlar için ConAIs, farklı sektör ve ihtiyaçlara göre uyarlanmış yapay zekâ eğitimleri ve yetkinlik programları sunuyor.

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.