ConAI Compass Sayı 7

Merhaba sevgili okurumuz,

Bu hafta yapay zekâ gündemine baktığımızda, birbirinden uzak gibi duran birkaç haberin aslında aynı noktada buluştuğunu fark ettik. Sanki AI dünyası, hem şirketlerin altyapısına hem de insanların bilgiyle kurduğu ilişkiye aynı anda dokunmaya başladı.

Bir yanda Anthropic’in MCP’yi açık bir standarda dönüştürmesi var; kurumların AI’yı sisteme “nasıl bağlayacağı” artık daha ortak bir dile kavuşuyor. Diğer yanda LinkedIn’in Green Skills raporu, yatırımlar arttıkça iş gücünün hem teknolojiye hem sürdürülebilirliğe aynı anda uyum sağlaması gerektiğini gösteriyor. Duolingo’nun “AI-first” yaklaşımı, yapay zekânın bir ürünü değil, tüm iş akışını nasıl dönüştürebildiğinin canlı örneği. Google’ın kullanıcılara haber özetlerinin AI çıktılarını gösterme denemesi ise bilgiye ulaşmanın bile model aracılığıyla şekillendiği yeni bir dönemin kapıda olduğunu hissettiriyor.

Kısacası bu hafta, AI’ın tek bir alana değil; altyapıdan yetenek yönetimine, iş modelinden içerik tüketimine kadar çok farklı yüzeylere aynı anda nüfuz ettiğini gösteren bir hafta oldu.

Keyifli okumalar dileriz.

Bu bülteni okuyan her yeni kişi, yapay zekâyı daha sağlıklı tartışan bir iş dünyasına küçük bir katkı demek.

Eğer siz de faydalı bulduysanız, aşağıdaki linki çevrenizle paylaşabilirsiniz.

Özellikle şirketlerde, yapay zekayı sadece bir chatbot olarak kullanma dönemini geride bırakalı çok oluyor. Pek çok şirket, yapay zekânın iş akışlarına ‘gerçekten’ dokunmasını istiyor: rapor oluştursun, kayıt güncellesin, veri çeksin, süreçleri hızlandırsın… Ancak iş uygulamalarıyla konuşabilen, onlardan veri alıp işlem yapabilen bir yapay zekâ altyapısı inşa etmek göründüğü kadar kolay değil. Her sistemin farklı dili, farklı güvenliği ve farklı kuralları var. Bu da her entegrasyonu zor, maliyetli ve riskli hale getiriyor.

Ancak 2025’in başından itibaren geliştirilmeye başlanan ve şu anda özellikle agent yapıları için vazgeçilmez hale gelen Model Context Protocol (MCP) bu dağınıklığı ortadan kaldırmak için ortaya çıktı; yapay zekâ ve kurumsal sistemler arasında ortak bir altyapı oluşturdu.

Basitçe anlatacak olursak; MCP’yi şirketinizdeki tüm uygulamaları yapay zekânın anlayacağı tek bir biçime çeviren bir “ortak adaptör” olarak düşünebilirisiniz. AI, bağlandığı her sistemi sıfırdan anlamaya çalışmak yerine, MCP sayesinde bir ERP’den veri çekmeyi de, bir CRM kaydı güncellemeyi de, bir doküman deposundan bilgi almayı da aynı standart üzerinden gerçekleştiriyor. Bu da entegrasyon maliyetlerini düşürüyor, güvenliği güçlendiriyor ve AI projelerini daha öngörülebilir hale getiriyor.

Ne kadar da yönetici dostu bir inovasyon, değil mi? MCP’nin yarattığı fark özellikle yöneticiler için önemli. Daha önce, bir yapay zekânın örneğin beş farklı sistemle konuşması için beş ayrı proje ve beş ayrı entegrasyon mantığı gerekiyordu. Yorucu, karmaşık ve maliyetli. MCP ile bu yapı çok daha sade bir hale geliyor. Şirket içindeki uygulamalar (ERP, CRM, dosya sistemleri, insan kaynakları araçları vb.) MCP sunucuları üzerinden yapay zekâya “ben neler yapabilirim, hangi verilere erişebilirim, hangi işlemleri uygulayabilirsin?” bilgisini kendisi sunuyor. Yapay zekâ da bu özellikleri otomatik olarak keşfedip kullanıyor.

Bu, kurumlar için kritik bir dönüşümü beraberinde getiriyor: Geleneksel yapay zekâ yalnızca sorulara yanıt verirken, MCP destekli yapay zekâ artık iş yapabiliyor. Örneğin bir ERP’den canlı veri çekip rapor hazırlayabiliyor, bir müşteri kaydını güncelleyebiliyor, bir doküman havuzundan politika maddesi bulabiliyor, bir destek kaydı açabiliyor. Yani yalnızca karar süreçlerine değil, operasyonun kendisine temas eden bir yardımcıya dönüşüyor.

Elbette yetenek arttıkça kontrol ihtiyacı da artıyor. MCP güvenliği şirketlerin kendi kurallarına bırakıyor: hangi kullanıcının hangi işlemi yapabileceğini tanımlamak, riskli aksiyonları izole etmek, her isteği doğrulamak ve yapılan işlemleri kayıt altına almak kurumlara düşüyor. Bu esneklik, güçlü bir güvenlik katmanının üzerine inşa edildiğinde MCP’yi son derece güvenilir bir altyapıya dönüştürüyor.

Bugün AWS, Microsoft, GitHub, Slack ve Notion gibi büyük oyuncular MCP’yi destekleyen yapılar geliştiriyor. ChatGPT, Copilot, Gemini, VS Code ve Cursor gibi platformlarda MCP desteklenmeye başlandı. Ayrıca bu hafta, MCP ekosistemi açısından önemli bir gelişme de yaşandı: Anthropic, MCP’yi Linux Foundation çatısı altında kurulan Agentic AI Foundation’a resmen bağışladı. Bu da MCP’nin sektörde bir trend değil, yükselen bir standart haline geldiğini gösteriyor. Önümüzdeki dönemde birçok şirketin AI entegrasyonlarını bu ortak yüzey üzerinden kurgulaması bekleniyor.

ConAIs olarak, şirketlerin MCP tabanlı mimarileri kurmasına, güvenlik politika setlerini oluşturmalarına ve iş akışlarını bu yeni standartla uyumlu hale getirmelerine destek veriyoruz. Amacımız, yapay zekânın “deneysel bir teknoloji” olmaktan çıkıp gerçek iş çıktıları üreten bir yapı haline gelmesini sağlamak.

MCP’nin teknik yönlerini ve daha kapsamlı detaylarını incelemek isterseniz, bu haftaki blog yazımızı İngilizce olarak ConAIs Blog’da bulabilirsiniz. Burada ise karar vericiler için en önemli mesajı özetledik: MCP, şirketlerde yapay zekâya gerçek iş yaptırmanın en sağlam ve sürdürülebilir yolu olmaya doğru ilerliyor.

Son birkaç yıldır iş dünyasında iki konu sürekli gündemde: yapay zekâ ve sürdürülebilirlik. Aynı toplantılarda anılıyorlar, aynı strateji sunumlarında yer buluyorlar, ancak çoğu zaman iki ayrı başlıkmış gibi ele alınıyorlar. Oysa 2025 LinkedIn Global Green Skills Report'a baktığınızda, bu iki dönüşümün aslında uzun zamandır aynı yöne aktığını görmek mümkün. Rapor, bu ilişkiyi ilk kez bu kadar net ve sayısal bir çerçeveyle karşımıza çıkarıyor.

Örneğin teknoloji sektörüne bakalım. 2021–2025 arasında yeşil işe alımın en hızlı arttığı sektör olması (%11,3), yüzeyde “teknoloji şirketleri çevreye daha duyarlı hale geliyor” gibi okunabilir. Ama altında daha sade bir gerçek yatıyor: AI ve dijital altyapı büyüdükçe enerji ihtiyacı, verimlilik baskısı ve operasyonel sürdürülebilirlik öncelikleri de büyüyor. Yani teknoloji yatırımı arttığında, yeşil beceri talebi kendiliğinden artıyor.

Bu durum yalnızca bulut devleri ya da büyük teknoloji oyuncuları için geçerli değil. Veri merkezlerinin enerji tüketimi, üretim tesislerinde dijitalleşmenin etkisi, elektrikli çözümlerin yaygınlaşması derken enerji yönetimi ve elektrifikasyon 2025’in en hızlı yükselen becerileri haline gelmiş durumda. Sürdürülebilirlik artık sadece çevre ekiplerinin konusu değil; şirketin genel iş yapma biçimini yeniden tanımlayan bir unsur haline geliyor.

Aynı hikâyeyi diğer yönden okuduğumuzda da benzer bir tablo karşımıza çıkıyor. Sürdürülebilirlik hedefleri büyüdükçe, işletmeler bunu manuel süreçlerle yönetemeyeceğini fark ediyor. Tedarik zincirinden enerji takibine, karbon muhasebesinden risk yönetimine kadar her alan, daha hızlı ölçümleyen, daha iyi tahmin eden, daha tutarlı kararlar veren sistemlere ihtiyaç duyuyor. Bu da AI'nın doğal bir iş ortağı haline gelmesine yol açıyor.

Bu yüzden raporda yer alan birkaç bulgu, yöneticiler açısından oldukça anlamlı:

• AI ve sürdürülebilirlik artık birbirini zorunlu kılan iki alana dönüşüyor.
Biri olmadan diğerinin ölçeklenmesi zor. IT, finans, operasyon ve sürdürülebilirlik ekiplerinin aynı masada oturması artık bir “iyi uygulama” değil, ihtiyaç.

• Yeşil beceri açığı büyüyor ve bu açık AI projelerini de etkiliyor.
Yeşil işe alım artışı (%7,7), yeşil beceri gelişim hızının (%4,3) neredeyse iki katı. Bu fark, önümüzdeki dönemde projelerin hızını ve uygulanabilirliğini etkileyebilir.

• Enerji ve verimlilik, AI çağının yeni ortak dili haline geliyor.
Elektrifikasyon, yenilenebilir enerji entegrasyonu, verimli veri merkezi operasyonları… Bunların tamamı büyüme ve maliyet dengesini doğrudan etkiliyor.

Raporun en önemli mesajı aslında son derece sade:
Şirketler yapay zekâya yatırım yaptıkça sürdürülebilirliği; sürdürülebilirlik hedeflerini büyüttükçe yapay zekâyı yanında buluyor. Bu iki alan yan yana değil, iç içe ilerliyor.

Dolayısıyla mesele, “AI mı önce gelir, sürdürülebilirlik mi?” sorusu değil. Asıl soru şu:
Bu iki dönüşümü birleştirecek doğru iş yapma biçimini nasıl kurarsınız?

Cevabı bulan şirketler sadece çevik değil; aynı zamanda dayanıklı, maliyet açısından güçlü ve geleceğin iş gücü için daha cazip bir konuma geliyor. Bu nedenle 2025 Green Skills verileri, önümüzdeki yılların rekabetinin artık tek bir eksende değil, ikiz bir dönüşüm üzerinde şekilleneceğini gösteriyor.

İş dünyasında aslında birçok şirketin çözmeye çalıştığı problem aynı: kullanıcıyı elde tutmak için sürekli yenilik yapmak, maliyetleri düşürürken ürün kalitesini artırmak ve üstelik bunu ölçek büyürken, sürdürülebilir bir şekilde yönetmek.

Bu döngüyü yönetmek her zaman zordu ancak günümüzün hızla dijitalleşen dünyasında çok daha zor hale gelmiş durumda. Özellikle de hizmetinizi bir dijital platform olarak satıyorsanız.

Birçoğumuzun yakından tanıdığı dil öğrenme uygulaması Duolingo da yıllarca bu zorlukları yaşayan ve büyümesini ölçeklendirmekte sorunlar yaşayan bir şirketti. Ancak özellikle 2025 yılının Duolingo açısından çok parlak geçtiğini belki sizler de medyadan takip etmişsinizdir.

Bizim Duolingo ile bu kadar yakından ilgilenmemizin sebebi ise basit: Duolingo bu büyüme atağını, yapay zekayı tüm iş altyapısına entegre ederek yakaladı da ondan.

Yıllarca oyunlaştırma (gamification) yani dili bir oyun gibi kurgulayarak ilerleyen Duolingo, uzun süre birtakım verimsizlik problemleriyle boğuştu ve düzenli olarak zarar etti. Şirket bu döngüyü yapay zekâyı şirketin tamamına yayılan bir altyapıya dönüştürerek kırdı. Bugün platform yalnızca dil öğreten bir uygulama değil; her etkileşimden öğrenen, milyonlarca kullanıcının ritmine göre kendini ayarlayan bir öğrenme sistemi.

Aslında şirketin dönüşümü, kendi uyarlamalı öğrenme modeli Birdbrain’i devreye almasıyla başladı. Yüz milyonlarca kullanıcı verisini işleyen bu model, her kişiye “tam doğru seviyede” bir zorluk sundu. Bu yenilik, küçük bir teknik iyileştirme gibi görünse de kullanıcı davranışlarını kökten değiştirdi: kullanıcıların uygulamada kalma oranı yıllar içinde anlamlı biçimde arttı, churn oranı %47’den %37’ye geriledi. Duolingo, milyonlarca insanın günlük alışkanlıklarına ince ayar yapan görünmez bir algoritma tasarlamıştı.

Ardından gelen GPT-4 tabanlı Roleplay, Explain My Answer ve Video Call with Lily gibi özellikler, kullanıcıların uygulamayla tek yönlü değil, akıcı bir sohbet akışı içinde etkileşim kurmasını sağladı. Bir barista, bir iş görüşmesi partneri veya bir yol tarifi isteyen turist… Duolingo’nun sunduğu karakterler, gerçek hayattaki pratik ihtiyacını simüle ederek dil öğrenimini dijital bir diyalog deneyimine çevirdi.

Asıl kırılma ise içerik üretim sürecinde yaşandı. Duolingo’nun sadece 2025’te 148 yeni kurs yayınlaması, EdTech sektöründe alışılmış rakamların çok üzerinde bir üretkenlik demek. Daha önce aylar süren kurs geliştirme süreçleri, yapay zekâ destekli bir içerik hattıyla günler içinde tamamlanabilir hale geldi. Bu sayede Duolingo, hem maliyet yapısını hafifletti hem de küresel ölçekte büyümenin önündeki en büyük engellerden birini ortadan kaldırmış oldu.

Tüm bu yapı şirketin finansallarında belirgin bir sıçrama yarattı. Şirket 2024’te gelirini %40’ın üzerinde artırdı, zarar ettiği bir yıldan yalnızca 12 ay sonra 62,5 milyon dolar kâr açıkladı ve 73% brüt kârlılığa ulaştı. Günlük 40 milyonun üzerindeki aktif kullanıcının oluşturduğu veri akışı, Birdbrain’i her gün daha isabetli hale getirirken, daha iyi bir deneyim daha fazla ücretli kullanıcıyı beraberinde getirdi. Bugün 10,9 milyon kişinin ücretli abone olması, bu döngünün ne kadar güçlü işlediğinin somut göstergesi.

Duolingo’nun hikâyesi EdTech sınırlarını aşan bir ders içeriyor. Şirket, yapay zekâyı tek bir özellik olarak eklemek yerine, karar alma süreçlerinden içerik üretimine kadar tüm iş akışına işleyen bir omurga haline getirdi. Bu sayede ürün daha iyi hale gelmekle kalmadı; operasyon hızlandı, maliyet düştü, büyüme çok daha öngörülebilir bir yapıya kavuştu.

Bu örnek, yöneticilere net bir gerçeği hatırlatıyor: Yapay zekâ doğru konumlandığında yalnızca ürünün üstüne serpiştirilen bir katman değil, şirketin gelecekteki değerini belirleyen yeni altyapı oluyor. Duolingo’nun bugün ulaştığı noktayı mümkün kılan da tam olarak bu bütünsel yaklaşım.

Google geçtiğimiz günlerde, bazı büyük haber yayıncılarıyla birlikte yeni bir pilot program başlattığını duyurdu. Programın özü basit: Kullanıcı bir haberi okumadan önce, sayfanın üst kısmında AI tarafından oluşturulmuş kısa bir özet görüyor. Yani Google, haberi sunmadan önce onu kendi kelimeleriyle anlatıyor. Bu özetler şimdilik sadece programa katılan yayıncıların Google News sayfalarında yer alıyor; arama sonuçlarında veya genel haber akışında görünmüyor. Google ayrıca yayıncılara, bu uygulamanın olası tıklanma kayıplarını telafi etmek için ödeme yapmayı da kabul etmiş durumda.

Görünürde bu, haber okuma deneyimini sadeleştiren bir yenilik. Fakat bu küçük rötuşun işaret ettiği daha geniş bir gerçeklik var: Kullanıcı ile içerik arasına artık sistematik biçimde bir yapay zekâ katmanı yerleşiyor. Bir haberi tıklamadan önce neyle karşılaşacağımızı Google’ın AI’ı belirliyor; hangi bilginin öne çıkarılacağına, hangi detayın özetleneceğine model karar veriyor. Bu, bilgiye ulaşma anının sessizce yeniden tanımlandığı bir eşik.

Bu değişimi sadece haber özelinde düşünmek eksik olur. Çünkü kullanıcı davranışı bir kez değiştiğinde, bu davranışın iş dünyasının her köşesine yayıldığını çok defa gördük. Bir noktadan sonra insanlar yalnızca haberlerde değil; ürün sayfalarında, hizmet açıklamalarında, teknik dokümanlarda, hatta iç iletişimde bile “tıklamadan önce bağlam görmeye” alışacak. İçeriğin ilk teması artık insanla değil, o içeriği gençleştirip özetleyen bir modelle olacak.

Bu da kurumlar için yeni bir soruyu gündeme getiriyor:
“Ürettiğimiz içerik, bir yapay zekâ tarafından aracılığa uğradığında nasıl görünüyor?”

Bu soru kulağa yeni bir SEO tartışması gibi gelebilir, ancak konu bundan daha derin. Çünkü Google’ın yaptığı bu deneme, arama ve keşif dediğimiz o temel davranışın yön değiştirdiğini gösteriyor. İnsanlar artık önce algoritmanın yorumunu görüyor, sonra isterlerse detayına gidiyor. Bu da içeriğin algoritma tarafından nasıl okunduğunu, nasıl sınıflandırıldığını ve nasıl temsil edildiğini stratejik bir meseleye dönüştürüyor.

Bugün başlayan AI özetleri, yarın kurumların blog yazılarında, ürün dokümanlarında, eğitim içeriklerinde, müşteri destek sayfalarında karşımıza çıkabilir. Kullanıcının zihnindeki ilk izlenimi sayfa değil, yapay zekânın oluşturduğu bağlam belirler hâle gelebilir. Kurumlar için bu, içerik üretiminin artık yalnızca insanlar için değil, modeller için de doğru kurgulanması gerektiği anlamına geliyor.

Google’ın bu pilotu belki küçük bir adım; ama içerikle kurduğumuz ilişkinin geleceğine dair önemli bir işaret taşıyor.
Bilgi akışında yeni bir dönem başlıyor:
Önce AI okuyor, sonra biz okuyoruz.

Bu düzenin ne kadar hızlı yayılacağını bilmiyoruz. Ama şimdiden görünen bir şey var: İçerik stratejisi, dijital görünürlük ve kullanıcıyla kurulan ilk temas, önümüzdeki yıllarda bu yeni ara katmanın kurallarına göre şekillenecek.

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.