İş insanı Murat Ülker, 19 Temmuz 2026 Pazar günü kişisel blogunda yayımladığı “Yapay Zeka Furyası Nereye Evriliyor?” başlıklı yazısında, yapay zeka ve yeni teknolojiler etrafında oluşan yaygın anlatıları değerlendirdi. Ülker, Harvard Business Review’ın 2026 yılına ilişkin tahmin ve tespitleri ile farklı araştırma ve kitaplardan hareketle yapay zeka hakkındaki 10 miti ele aldı.
Teknoloji alanında kullanılan “mit” kavramının yalnızca gerçek dışı inanışları ifade etmediğini belirten Ülker, söz konusu kavramın bir teknoloji etrafında oluşan kolektif, kurucu, vizyoner veya pazarlama odaklı anlatıları da kapsadığını aktardı. Ülker, teknoloji mitlerinin yatırım kararlarından yeteneklerin yönelimine, kullanıcı davranışlarından düzenleyici politikalara kadar geniş bir alanı etkileyebildiğini ifade etti.
Ülker’in yazısında agentic yapay zekadan blokzincire, kişiselleştirilmiş sağlık hizmetlerinden veri mülkiyetine, DeepSeek gibi modellere, enerji tüketimine ve beyaz yakalı çalışanların geleceğine kadar farklı başlıklar yer aldı. Yazıda ayrıca yapay zekayı kullanan çalışanların yanı sıra sistemlerin geliştirilmesi için veri etiketleme, içerik moderasyonu ve veri temizleme gibi alanlarda çalışan görünmeyen iş gücüne de dikkat çekildi.
AGENTIC YAPAY ZEKANIN TAM ÖZERKLİĞE ULAŞMADIĞINI BELİRTTİ
Ülker, ilk mit olarak agentic yapay zekanın kendi kendine çalışabilecek seviyeye yaklaştığı yönündeki anlatıyı ele aldı. Agentic yapay zeka sistemlerinin verilen bir görevi aşamalara ayırabildiğini, alt hedefler oluşturabildiğini ve belirli ölçülerde planlama yapabildiğini kaydeden Ülker, söz konusu sistemlerin bağlamı tamamen kendi başına toplayan ve hatalarını bağımsız biçimde düzelten yapılar olmadığını belirtti.
Görevin kapsamı, karar süreçlerinde kullanılacak parametreler, erişilebilecek kaynaklar ve kabul edilebilir risk düzeyinin insanlar tarafından belirlenmeye devam ettiğini aktaran Ülker, kendi stratejisini ve düzeltme mekanizmasını bağımsız biçimde oluşturan bir yapay zekadan söz etmek için erken olduğunu ifade etti.
BLOKZİNCİRİN GÜVEN SORUNUNU TEK BAŞINA ÇÖZEMEYECEĞİNİ SAVUNDU
Ülker, blokzincirin yapay zekadaki güven ve hesap verebilirlik sorunlarını kusursuz biçimde çözeceği yönündeki yaklaşımı ikinci mit olarak sıraladı. Blokzincirin işlemleri kayıt altına almasının tek başına sorumluluk, denetim ve güven mekanizması oluşturmayacağını belirten Ülker, öncelikle organizasyonel süreçlerin ve insan unsurunun düzenlenmesi gerektiğini kaydetti.
Teknolojinin kurumsal yapı ve süreç tasarımına eşlik etmesi gerektiğini ifade eden Ülker, yapay zeka modellerine ilişkin kararların kayıt altına alınmasının ancak iş akışının doğal bir parçası haline getirilmesi durumunda etkili olabileceğini bildirdi.
SAĞLIKTA HİPER KİŞİSELLEŞTİRMENİN HENÜZ TAMAMLANMADIĞINI AKTARDI
Sağlık sektöründe verinin yaygınlaşmasının kişiselleştirilmiş tedavi dönemini tamamen başlattığı yönündeki yaklaşımı da değerlendiren Ülker, sağlık verilerinin dağınık yapısının ve kurumlar arasındaki veri silolarının uygulamada önemli sorunlar oluşturduğunu belirtti.
Ülker, 2021 ile 2022 yılları arasında incelenen 20 bin vakada hastaların yüzde 70’inin istemeden tekrarlanan testler nedeniyle zaman kaybettiğini aktardı. Elektronik sağlık kayıtları üzerinden sunulan teşhis ve tedavi önerilerinin hastanın sosyal koşulları, eşlik eden hastalıkları, yaşam düzeni ve güncel risk profili gibi değişkenleri her zaman dikkate alamadığını kaydeden Ülker, hiper kişiselleştirmenin yalnızca veri değil, operasyonel dönüşüm sorunu olduğunu ifade etti.
“YAŞAYAN ZEKA” VİZYONUNUN SINIRLARINA DİKKAT ÇEKTİ
Ülker, sensörler, akıllı cihazlar ve çevresel verilerle beslenen sistemlerin kendi kendine öğrenen ve amaçlarını bağımsız biçimde belirleyen yapılara dönüştüğü yönündeki anlatıyı da mitler arasında gösterdi.
“Living Intelligence” olarak adlandırılan yaşayan zeka yaklaşımının güçlü bir gelecek vizyonu olduğunu belirten Ülker, mevcut sistemlerin önemli bölümünün birbirinden kopuk çalıştığını ve şirketler arasındaki uyumun sınırlı kaldığını aktardı. Sistemlerin otonomi sınırlarının, davranış koşullarının ve risklere karşı korunma yöntemlerinin halen insanlar tarafından belirlendiğini kaydetti.
BÜYÜK TEKNOLOJİ ŞİRKETLERİNDE SİSTEMİK RİSK UYARISI
Büyük teknoloji sağlayıcılarının kusursuz olduğu ve geniş çaplı sistem çöküşlerinin yaşanamayacağı yönündeki yaklaşımı değerlendiren Ülker, bulut hizmetleri, güvenlik araçları ve altyapı sağlayıcılarında meydana gelen kesintilerin kurumsal süreçleri doğrudan etkileyebildiğini bildirdi.
Microsoft Azure’da yaşanan geniş çaplı kesintiyi örnek gösteren Ülker, şirketlerin hizmet sağlayıcılarına bağımlılıklarını, kesinti halinde hangi süreçlerin duracağını ve toparlanma sürelerini bütüncül biçimde değerlendiremediklerini belirtti. Ülker, sektörün sistemik riskleri tam kapsamlı biçimde analiz edecek modellere ihtiyaç duyduğunu kaydetti.
VERİ MÜLKİYETİNDE ÇALIŞAN VE VATANDAŞ VURGUSU
Ülker, verinin yalnızca şirketlere ait olduğu, çalışanların veya vatandaşların kullanım koşulları üzerinde söz sahibi olamayacağı yönündeki anlayışı da yapay zeka mitleri arasında sıraladı.
Yapay zeka modellerinin güncel kalabilmesi için çalışanların e-postaları, kullanıcı içerikleri ve dijital davranışlar dahil olmak üzere sürekli veri akışına ihtiyaç duyduğunu belirten Ülker, verinin tek taraflı sahip olunan bir kaynak yerine karşılıklı ilişki olarak değerlendirilmesi gerektiğini ifade etti.
Veri sendikaları, veri kooperatifleri ve çalışan odaklı veri protokollerinin söz konusu dönüşümün sonucu olduğunu aktaran Ülker, bireylerin verilerinin hangi amaçlarla kullanılacağı, model eğitimine dahil edilip edilmeyeceği ve veri katkısının maddi karşılığının bulunup bulunmayacağı gibi konularda söz hakkı talep ettiğini kaydetti.
DEEPSEEK İLE YAPAY ZEKA YARIŞININ BİTMEDİĞİNİ BELİRTTİ
DeepSeek ve benzeri modellerin Batı dünyasının yapay zekadaki üstünlüğünü sona erdirdiği ve model geliştirmenin artık ucuz ve kolay olduğu yönündeki değerlendirmeleri ele alan Ülker, DeepSeek R1’in yeni bir dönemin başlangıcına işaret ettiğini bildirdi.
Örüntü eşleştirme ağırlıklı modellerden akıl yürütme, ara adım oluşturma ve problem çözme kabiliyeti gelişmiş modellere geçildiğini kaydeden Ülker, pekiştirmeli öğrenmenin yapay zeka çalışmalarındaki ağırlığının arttığını belirtti.
DeepSeek R1’in geliştirme maliyetinin 5,5 milyon dolar olduğu yönündeki açıklamaların yalnızca tek bir eğitim çalıştırmasını kapsadığını ifade eden Ülker, mühendislik, veri hazırlığı, donanım ve operasyon giderlerinin söz konusu rakama dahil olmadığını kaydetti. Açık ve kapalı modellerin aynı ekosistemin parçası haline geldiğini belirten Ülker, yarışın sona ermediğini ve çok aktörlü bir pazar yapısının oluştuğunu aktardı.
YAPAY ZEKANIN ÇEVRESEL AYAK İZİNİ GÜNDEME GETİRDİ
Ülker, yapay zeka modellerinin daha verimli hale gelmesi nedeniyle çevresel ayak izinin önemini kaybettiği yönündeki yaklaşımın gerçeği yansıtmadığını belirtti.
Çip mimarileri, soğutma teknolojileri ve model eğitim yöntemlerinde verimlilik artışı sağlandığını aktaran Ülker, kullanım alanlarının genişlemesiyle toplam enerji tüketiminin de büyüdüğünü bildirdi. Ülker, sistemlerin kazandığı verimliliğin artan talep ve kullanım nedeniyle daha yüksek toplam tüketimle sonuçlanabildiğini ifade etti.
UZUN VADELİ TEKNOLOJİ STRATEJİSİ ÇAĞRISI
Yavaş gelişen teknolojilerin ya kısa sürede yaygınlaşacağı ya da tamamen ortadan kalkacağı yönündeki yaklaşımı değerlendiren Ülker, LiDAR, GPS, 5G, sensör teknolojileri ve yapay zekanın farklı hızlarda olgunlaştığını kaydetti.
Tam otonom sürüş gibi projelerin birden fazla teknolojinin aynı anda uygun maliyet ve kalite seviyesine ulaşmasını gerektirdiğini belirten Ülker, şirketlerin “teknoloji ucuzladığında değerlendiririz” yaklaşımının stratejik körlüğe yol açabileceğini ifade etti.
BEYAZ YAKALI İŞLERİN TAMAMININ ORTADAN KALKMAYACAĞINI SAVUNDU
Ülker, yapay zekanın beyaz yakalı işlerin çoğunu ortadan kaldıracağı yönündeki öngörülerin iş gücü dönüşümünü aşırı basitleştirdiğini belirtti. Teknolojik imkanların yanı sıra ekonomik koşullar, yatırım tercihleri, düzenlemeler, kurumsal yapılanma ve çalışan politikalarının dönüşümün yönünü belirlediğini kaydetti.
Bazı görevlerin otomasyonla kolaylaşacağını, bazılarının yeniden tanımlanacağını ve yeni görevlerin farklı beceriler gerektireceğini aktaran Ülker, dönüşüm hızının sektörlere, kurumlara ve ülkelere göre değişeceğini ifade etti.
Ülker, farklı bir görüş olarak Microsoft yöneticisi Mustafa Süleyman’ın gelecek 12 ila 18 ay içinde hukuk, muhasebe, proje yönetimi ve pazarlama gibi alanlardaki beyaz yakalı görevlerin yapay zekadan önemli ölçüde etkilenebileceği yönündeki değerlendirmesine de yazısında yer verdi.
“ÇALIŞAN DEĞİL, SİSTEM HIZLANMALI”
Ülker, yapay zeka çağında çalışanların mı yoksa sistemlerin mi hızlanması gerektiği sorusunu yazısının temel başlıklarından biri olarak ele aldı. Cerebrum Technologies Yönetim Kurulu Başkanı R. Erdem Erkul’un yazılım geliştirme süreçlerindeki değişime ilişkin değerlendirmelerini aktaran Ülker, mühendislerin yalnızca kod yazan kişiler olmaktan çıkarak sistemi tasarlayan, doğru soruyu soran ve yapay zeka tarafından üretilen çıktıyı denetleyen kişiler haline geldiğini kaydetti.
Yazılım geliştirme sürecinin “kod, test ve devreye alma” aşamalarından “niyet, komut, denetim ve ölçekleme” aşamalarına dönüştüğünü aktaran Ülker, dönüşümün yalnızca hız değil, zihinsel yük ve sorumluluk değişimi anlamına geldiğini belirtti.
Harvard Business Review’da Aruna Ranganathan ve Xingqi Maggie Ye tarafından yayımlanan araştırmaya değinen Ülker, üretken yapay zekanın çalışanların iş yükünü azaltmak yerine işin kapsamını genişletebildiğini aktardı.
Yaklaşık 200 çalışanı bulunan ABD merkezli bir teknoloji şirketinde sekiz ay boyunca yürütülen ve 40’tan fazla derinlemesine mülakatı kapsayan araştırmada, çalışanların yapay zekanın imkanlarını gördükçe daha fazla görev üstlendiği, daha çok süreç yürüttüğü ve daha uzun süre çalıştığı sonucuna ulaşıldığını bildirdi.
Ülker, çalışanlarda oluşan “yapabiliyorum” hissinin zaman içinde “yapmalıyım” baskısına dönüşebildiğini belirterek, yapay zekadan sağlanan üretkenlik artışının çalışanlara daha fazla iş yükü olarak aktarılmaması gerektiğini ifade etti.
