ConAI Compass Sayı 9

Merhaba sevgili okurumuz,

Bu hafta yapay zekâ gündemi, AI’nın artık yalnızca “ne üretebildiğimizle” değil, nasıl kullandığımızla ve nerede durduğumuzla ölçüldüğü bir döneme girdiğini gösteriyor.

Bir yanda AI dönüşümüne dair temel bir hatırlatma var: teknoloji tek başına hiçbir şeyi dönüştürmüyor. Gerçek fark, AI’nın kararların, iş akışlarının ve sorumlulukların içine nasıl yerleştirildiğinde ortaya çıkıyor. Diğer yanda YouTube’un sahte AI fragmanları üreten kanallara yönelik sert müdahalesi, kontrolsüz üretimin ve “hız uğruna güveni feda etmenin” artık tolere edilmediğini net biçimde gösteriyor.

Tüketici tarafında ise tablo daha sakin ama aynı derecede anlamlı. Günlük hayata giren yeni nesil AI araçları, büyük vaatlerden çok küçük sürtünmeleri azaltarak değer üretiyor. Sürdürülebilirlik cephesinde ise doğru prompt yazmanın neden bir teknik detay değil, doğrudan bir uzmanlık becerisi haline geldiğini görüyoruz. AI burada da işi yapan değil, işi doğru yapanı güçlendiren bir rol üstleniyor.

Kısacası bu hafta, yapay zekânın merkezinde şu sorunun yer aldığını görüyoruz:
Daha fazla üretmek mi, daha doğru kullanmak mı?

Yanıtı bulanlar için AI hâlâ güçlü bir kaldıraç.
Diğerleri içinse giderek büyüyen bir risk alanı.

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.

Son birkaç yıldır hemen her kurumda benzer bir sahne yaşanıyor. Yeni AI araçları alınıyor, pilot projeler başlatılıyor, “biz de AI kullanıyoruz” cümlesi rahatlıkla kuruluyor. Ama iş sonuçlarına bakıldığında, beklentiyle gerçek arasındaki mesafe kapanmıyor. AI var, ama dönüşüm yok.

Bu çelişki tesadüf değil. Çünkü çoğu organizasyon, yapay zekâyı bir teknoloji yatırımı olarak ele alıyor; oysa AI dönüşümü başlı başına bir çalışma biçimi değişimi. Araçlar değişiyor ama kararlar hâlâ aynı şekilde alınıyor, işler aynı akışla ilerliyor, sorumluluklar aynı yerlerde duruyor. Böyle olunca AI, işin merkezine değil; kenarına eklenen bir yetenek olarak kalıyor.

Gerçek dönüşüm, “hangi modeli kullanalım?” sorusuyla değil, “bu karar bugün nasıl alınıyor ve AI bu kararı nasıl değiştirmeli?” sorusuyla başlıyor. Yapay zekâ, mevcut süreçlerin üzerine yapıştırıldığında değil; o süreçler yeniden tasarlandığında anlam kazanıyor. Tahmin edebilen, öğrenebilen ve uyumlanabilen sistemler varken hâlâ statik iş akışlarında ısrar etmek, dönüşümün önündeki en büyük engel.

Bu yüzden birçok AI girişimi pilot aşamasında takılıyor. Projeler teknik olarak başarılı olabiliyor, ancak gerçek operasyonla temas ettiğinde dağılıyor. Sahiplik net değil, başarı ölçütleri belirsiz, iş birimleriyle teknoloji ekipleri aynı dili konuşmuyor. En önemlisi, AI hâlâ “IT’nin işi” gibi konumlandığında, organizasyonun geri kalanını değiştirecek güce ulaşamıyor.

Oysa AI dönüşümü, bir IT projesi değil; işletim modelinin evrimi. Başarılı örneklerde yapay zekâ, karar noktalarının içine gömülüyor. İnsanlar hâlâ sorumlu, ama kararlar artık yalnızca sezgiye değil; veri ve öngörüye de dayanıyor. Süreçler sabit değil, bağlama göre şekil değiştiriyor. Değer, raporlarda değil; işin gerçekten nasıl yapıldığında ortaya çıkıyor.

Burada kritik fark şurada yatıyor:
AI readiness, kurumu dönüşüme hazırlar.
AI transformation ise bu hazırlığı davranışa dönüştürür.

Hazırlığı atlayanlar ölçekleyemiyor.
Hazırlıkta kalanlar ise asla dönüşemiyor.

Bu nedenle bugün kurumlar için asıl soru “AI kullanıyor muyuz?” değil.
“AI kararlarımızı, iş akışlarımızı ve sorumluluklarımızı gerçekten değiştiriyor mu?”

Bu soruya net bir cevabı olanlar, yapay zekâyı bir deneme alanı olmaktan çıkarıp kalıcı bir rekabet avantajına dönüştürüyor.

Bu konuyu daha derinlemesine ele aldığımız “AI Transformation: Why Technology Alone Will Never Transform Your Organization” başlıklı yazımızda, dönüşümün neden teknolojiyle başlamadığını ve nerede kilitlendiğini ayrıntılı biçimde inceliyoruz.

AI Transformation’ınteknik yönlerini ve daha kapsamlı detaylarını incelemek isterseniz, bu haftaki blog yazımızı İngilizce olarak ConAIs Blog’da bulabilirsiniz.

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.

Sürdürülebilirlik profesyonelleri için yapay zekâ artık “denenebilecek bir araç” değil, günlük işin bir parçası. Regülasyon taraması, standartlar arası karşılaştırma, rapor taslakları, politika metinleri ve sunumlar derken, AI neredeyse her aşamada devrede. Ancak iş yükünü hafifleten bu hız, yeni bir soruyu da beraberinde getiriyor: Üretilen çıktılar ne kadar güvenilir?

Bu riskin somut bir örneği kısa süre önce Avustralya’da yaşandı. Deloitte, kamuya yönelik bir uyum raporunda AI kaynaklı hatalar tespit edilmesi üzerine yaklaşık 440 bin dolar iade etmek zorunda kaldı. Olay doğrudan ESG raporlamasıyla ilgili olmasa da, mekanizma fazlasıyla tanıdık: hatalı referanslar, doğrulanamayan kaynaklar ve izlenebilirliği zayıf analizler. Aynı türden bir hata, CSRD veya ESRS kapsamında hazırlanan bir raporda çok daha ciddi sonuçlar doğurabilir.

Biz de bu noktada, sürdürülebilirlik profesyonelleri için pratik bir mini rehber niteliği taşıyan CLEAAR-R prompting çerçevesini sizlere tanıtmak istedik. Amaç, AI’ı serbest bırakmak değil; doğru sınırlar ve kontrollerle çalıştırmak.

CLEAAR-R, özellikle karmaşık, çok katmanlı ve tekrar tekrar geri dönülen işler için tasarlanmış bir prompt yapısı. Basit görevler için belki biraz detaylı olabilir ancak şu tür işler için oldukça güçlü:

Bu tür işlerde prompt, tek seferlik bir soru değil; üzerine inşa edilen bir çalışma alanı haline gelir.

C – Context (Bağlam)
AI’ın hangi rolde çalıştığını netleştirin.

L – Lens (Bakış Açısı)
Perspektifi daraltın.

E – Expectation (Beklenti)
Çıktının formatını ve kapsamını tanımlayın.

A – Assets (Kaynaklar)
Hangi dokümanların esas alınacağını açıkça yazın.

A – Assist (Analiz Talebi)
Yorum ve karşılaştırma isteyin.

R – Review (Kontrol)
AI’dan kendi çıktısını kontrol etmesini isteyin.

R – Refine (Derinleştirme)
Bir sonraki adımı tanımlayın.

Önemli bir not: CLEAAR-R, uzmanlığı AI’a devretmez. Aksine, uzmanlığın daha sistematik ve denetlenebilir şekilde kullanılmasını sağlar.

Hepsini aynı anda uygulamak zorunda değilsiniz. Bu hafta yalnızca şunu deneyin:

Çoğu ekip için bile bu küçük değişiklik, çıktının kalitesinde ciddi fark yaratıyor.

Sürdürülebilirlik ve yapay zekânın kesişiminde yeni “yeşil beceriler” artık yalnızca teknik araçları bilmek değil; doğru soruyu, doğru yapı içinde sormak. CLEAAR-R, bu beceriyi sistematik hale getirmek için güçlü ama uygulanabilir bir başlangıç sunuyor.

Yapay zekâ artık hayatın her yerinde. ChatGPT, Copilot ya da klasik üretken AI araçları birçok kişi için gündelik hale geldi. Bu yüzden burada “herkesin bildiği” çözümleri tekrar etmek yerine, daha az konuşulan ama günlük hayatta gerçek karşılığı olan bazı araçlara odaklanıyoruz.

Aşağıdaki seçkide, muhtemelen bir kısmını zaten duymuş olabilirsiniz. Amacımız, bildiklerinizi onaylamak değil; belki gözünüzden kaçmış olanlara pencere açmak.

Video üretmeyi kolaylaştıran birçok AI aracı mevcut ancak Luma AI, özellikle “hiç kurgu bilmiyorum” diyenler için öne çıkan bir araç. Kısa bir metinle sinematik sahneler üretebilmesi, onu sosyal medya içerikleri, basit tanıtımlar ya da deneme amaçlı projeler için cazip kılıyor.

Eğer video üretimini hep ertelediyseniz, burası iyi bir başlangıç noktası olabilir.

Notlar, PDF’ler, makaleler… Bilgi çok ama dağınık. NotebookLM, genel arama yerine sizin yüklediğiniz içerikleri anlayarak çalışıyor. Özetler çıkarıyor, açıklamalar yapıyor, hatta çalışma rehberleri oluşturabiliyor.

Br konuyu öğrenmesi gerekenler, araştırma yapanlar ya da “okuduklarımı toparlayamıyorum” diyenler için güçlü bir yardımcı.

Excel ve benzeri tablolar çok güçlü ama çoğu kullanıcı için zahmetli araçlar. Arcwise AI, Google Sheets içinde çalışıyor ve teknik formüller yerine düz cümlelerle ilerlemenizi sağlıyor.

Bütçe takibi, küçük iş hesapları ya da kişisel projelerde “şunu bir düzene sokayım” diyenler için ciddi bir bariyer düşürücü.

Müzik üretimi denince çoğu kişinin aklına karmaşık yazılımlar geliyor. Riffusion, bu algıyı kırıyor. Kısa bir tarifle anında müzik üretmek mümkün.

Profesyonel olmak zorunda değilsiniz; arka plan müziği, sosyal medya ya da sadece denemek için fazlasıyla yeterli.

Slayt hazırlamak çoğu kişi için zaman kaybı olarak görülür ama iş hayatının da olmazsa olmazıdır. Gamma, birkaç cümlelik yönlendirmeyle modern ve düzenli sunumlar üretiyor.

PowerPoint ya da Canva’da saatler harcamadan “temiz iş” çıkarmak isteyenler için güçlü bir alternatif.

Klasik arama motorları işleri bazen gereğinden çok karmaşıklaştırabiliyor. Perplexity, doğrudan yanıt ve kaynak gösterimiyle bu süreci sadeleştiren, önemli bir AI aracı.

Hızlı araştırma yapan, “gerçekten doğru mu?” diye sorgulayan kullanıcılar için güven hissi yaratan bir deneyim sunuyor.

Yukarıda Perplexity dedik ama AI kullanırken herkes aynı rahatlıkta olmayabilir, gizlilik de önemli. DuckDuckGo tarafından sunulan DuckAssist, aramalarınızı takip ve profilleme olmadan yapabilmenize imkan tanıyor.

Gün içinde onlarca sekme, doküman ve konuşma arasında kaybolmak çok olası. Rewind.ai, ekranınızdaki her şeyi yerel olarak kaydedip aranabilir hâle getiriyor.
Bilgiyle yoğun çalışanlar için kişisel bir dijital hafıza gibi çalışıyor.

Bu araçların tamamını kullanmak zorunda değilsiniz. Hatta büyük ihtimalle kullanmayacaksınız.

Ama aralarından bir tanesinin bile günlük hayatınızda küçük bir sürtünmeyi azaltması, yapay zekânın asıl gücünü gösteriyor.

AI’nın yaygınlaşmasını hızlandıran şey büyük vaatler değil; bu tür küçük ama işe yarayan kullanım senaryoları. ConAI Compass olarak bu yüzden tüketici seviyesindeki araçları özellikle takip ediyoruz.

Son aylarda interneti biraz dikkatli kullanan herkes aynı hissi yaşamıştır: içerik var, ama anlam yok. Görsel var, ama emek yok. Video var, ama güven yok. Yapay zekâ sayesinde üretmek hiç olmadığı kadar kolaylaştı; ama tam da bu yüzden, dijital platformlar “AI slop” diye adlandırılan yeni bir içerik seliyle karşı karşıya kaldı.

Bu hafta YouTube’un attığı adım, bu gidişata dair önemli bir kırılma noktası olabilir. Platform, milyonlarca abonesi ve milyarlarca izlenmesi olan iki büyük kanalı – Screen Culture ve KH Studio – tamamen kapattı. Gerekçe netti: Yapay zekâ kullanılarak üretilmiş, gerçek film fragmanı gibi sunulan ama izleyiciyi yanıltan içerikler.

Aslında bu kanalların yaptığı şey teknik olarak karmaşık değil. Gerçek film görüntülerini, AI ile üretilmiş sahnelerle birleştiriyor; henüz yayınlanmamış filmler için “gerçek fragman” izlenimi yaratıyorlardı. Üstelik bunu sistematik biçimde, algoritmayı çok iyi anlayarak yapıyorlardı. Erken yükleme, çok sayıda varyasyon, yüksek etkileşim… Kısa vadede tüm metrikler çalışıyordu.

Benzer bir tabloyu TikTok tarafında da görmek mümkün. Yapay zekâ ile üretilmiş “sevimli” ya da “tuhaf” görsellerin animasyonlaştırıldığı, hiçbir gerçek değeri olmayan ama algoritmaya uygun videolar hızla yayılıyor.

Ancak YouTube’un müdahalesi şunu gösterdi: Platformlar artık yalnızca “çok izleniyor mu?” sorusuna bakmıyor. Yanıltıcı üretim, hangi teknolojiyle yapılırsa yapılsın, tolere edilmemeye başlanıyor.

Gelişme, yalnızca içerik üreticilerini değil; AI’yı iş süreçlerine entegre eden kurumları da doğrudan ilgilendiriyor.

Bugün birçok organizasyonda yapay zekâ, üretim kapasitesini artıran bir araç olarak konumlanıyor. Daha fazla içerik, daha hızlı çıktı, daha fazla varyasyon… Ancak YouTube örneği, hacmin tek başına yeterli olmadığını açıkça gösteriyor. Kontrol, bağlam ve doğrulama mekanizmaları devreye girmediğinde, AI üretimi bir avantajdan çok riske dönüşebiliyor.

İşletmeler açısından buradan çıkarılabilecek birkaç net ders var:

Birincisi, AI ile üretilmiş olmak artık başlı başına bir değer önermesi değil. Aksine, içeriğin doğruluğu, amacı ve bağlamı daha fazla sorgulanıyor.

İkincisi, kısa vadeli metriklerle uzun vadeli güven arasındaki denge her zamankinden daha kritik. İzlenme, tıklama ya da hacim artışı; güven kaybını telafi etmiyor.

Üçüncüsü, yapay zekâ kullanan iş akışlarında yönetişim ve insan kontrolü opsiyonel değil. Ne üretileceği kadar, neyin üretilmeyeceğinin de net tanımlanması gerekiyor.

YouTube’un aldığı bu kararı “AI içeriklere savaş açıldı” şeklinde okumak yanlış olur. Aksine, yapay zekânın üretimde kalıcı olacağını; ancak sınırları, sorumluluğu ve denetimi olan bir şekilde kullanılmasının beklendiğini gösteriyor.

Bugün işletmeler için asıl soru şu:
“AI ile ne kadar hızlı üretiyoruz?” değil,
“AI’nın ürettiği çıktının sorumluluğunu gerçekten alabiliyor muyuz?”

Bu soruya net cevabı olanlar, yapay zekâyı geçici bir verimlilik aracı değil, sürdürülebilir bir iş kabiliyeti hâline getirebilecek.

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.