26 Aralık 2025

187

Doruk Ölçmener

Yapay Zekâ Dönüşümünde Yapılan En Büyük Hata: Çürük Temeller Üzerine Teknoloji İnşa Etmek

Elinizde 19. yüzyıldan kalma, ahşap tekerlekli, mükemmel kondisyonda bir at arabası olduğunu hayal edin. Amacınız daha hızlı gitmek. Mühendislerinizi çağırıyorsunuz ve onlara şu emri veriyorsunuz: "Bu arabaya son model bir jet motoru takın."

Sonuç ne olur? Araba muhtemelen ilk kilometrede parçalanır.

Figür 1: Jet Motorlu At Arabası

Bugün pek çok şirket, Generative AI ve Agent teknolojilerini benimserken tam olarak bunu yapıyor. Yıllanmış, hantal ve belki de artık gereksiz hale gelmiş legacy iş süreçlerine yapay zekâyı entegre etmeye çalışıyorlar.

Oysa Henry Ford, inovasyonun altın kuralını yıllar önce söylemişti:

"Pek çok insan, aslında hiç yapılmaması gereken şeyleri yapmanın daha iyi yollarını bulmakla meşgul. Gereksiz bir şeyi daha iyi yapmanın bir yolu yoktur, bu ilerleme değildir."

Eğer bir süreci AI ile otomatize etmeye çalışıyorsanız, önce şu soruyu sormalısınız: Bu sürece gerçekten ihtiyacımız var mı, yoksa bunu tamamen ortadan kaldırıp sistemi "AI Native" (Yapay Zekâ Yerlisi) olarak baştan mı yaratmalıyız?

"The Great Rebuild": Büyük Yeniden İnşa

Deloitte’un Tech Trends 2026 raporu, bu sorunu çözmek için "The Great Rebuild" (Büyük Yeniden İnşa) kavramını ortaya koyuyor. Peki, bu ne anlama geliyor? The Great Rebuild, eski sistemlere yapay zekâ eklemekten çok daha fazlasını ifade ediyor. Bu yaklaşım, iş modellerinin AI-Native olarak sıfırdan tasarlamasını öngörüyor.

Rapora göre, her 10 şirketten sadece 1'i, AI Agent'larını devreye alım aşamasına (production) geçirebilmiş durumda. Gartner ise uyarıyor: Eski altyapılarını ve süreçlerini yenilemeden agent projelerini hayata geçirmeye çalışan şirketler büyük risk altında. Legacy sistemler yüzünden bu projelerin %40’ı 2027’ye kadar başarısız olacak.

McKinsey’nin State of AI in 2025 veriler de bunu doğruluyor: Başarılı olan şirketler, rakiplerine göre 3 kat daha fazla oranda iş modellerini sıfırdan tasarlama eğiliminde. Yani, "Bu formu AI nasıl doldurur?" diye sormuyorlar. "Yapay zekâ çağında bu forma gerçekten ihtiyacımız var mı?" diye soruyorlar.

Figür 2: High Performers vs Others - Kaynak: McKinsey & Company. (2025), State of AI in 2025,

https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-a Türkçeye uyarlanmıştır.

Çözüm net: Yapay zekâyı eski sistemlere bağlamak değil, organizasyonu temelden yeniden inşa etmek. Bu, süreçlerin, teknolojilerin ve kültürün AI-Native bir yapıya göre yeniden tasarlanması anlamına geliyor.

Peki Nereden Başlamalı? Trafik Işıklarını Takip Edin

Sistemi sıfırdan, AI native olarak kurgulamaya karar verdiniz. Peki hangi süreçleri Agent'lara devredeceksiniz, hangilerini insanda tutacaksınız? Burada devreye

Stanford Üniversitesi'nin SALT Lab tarafından hazırlanan "Future of Work with AI Agents" raporu giriyor.

Stanford araştırmacıları, işleri ve görevleri WORKBank veritabanı üzerinden analiz ederek muazzam bir yol haritası çıkardılar. Projelerinizi şu bölgelere göre önceliklendirmelisiniz:

Figür 3: Agentic önceliklendirme bölgeleri - Kaynak: Stanford SALT Lab,

https://futureofwork.saltlab.stanford.edu/  Türkçeye uyarlanmıştır.

  1. Automation "Green Light" Zone (Yeşil Işık Bölgesi): Hem çalışanların otomasyonu arzuladığı hem de teknolojinin hazır olduğu alanlar.
  • Strateji: Buraya hemen yatırım yapın. Bu süreçleri insansız çalışacak autonomous agent'lar ile yeniden inşa edin.
  1. Automation "Red Light" Zone (Kırmızı Işık Bölgesi): Teknoloji yapabilir, ama insanlar bunu istemiyor.
  • Strateji: Burada "zorla otomasyon" yaparsanız direnişle karşılaşırsınız. Burası insan yetkinliğinin korunması gereken alandır.
  1. R&D Opportunity Zone (Ar-Ge Fırsat Bölgesi): Çalışanlar "Lütfen bunu benden alın" diyor (Yüksek Arzu), ama teknoloji henüz mükemmel değil (Düşük Kapasite).
  • Strateji: Burası inovasyonun kalbidir. Geleceğin unicorn girişimleri buradan çıkacak. Eğer teknoloji şirketiyseniz, buraya odaklanın.

İnsan ve Agent: Yeni Bir Ortaklık Dili (HAS)

Stanford raporu bize yeni bir metrik daha hediye ediyor: Human Agency Scale (HAS). Otomasyonu sadece "yap ya da yapma" (0 ya da 1) olarak görmemek gerekiyor.

Figür 4: Agent otomasyon seviyeleri - Kaynak: Stanford SALT Lab,

https://futureofwork.saltlab.stanford.edu/  Türkçeye uyarlanmıştır.

Çalışanların büyük çoğunluğu (%45.2'si), H3 seviyesini (Eşit Ortaklık) tercih ediyor. Yani Agent'ın bir "köle" ya da "patron" olduğu değil, bir "takım arkadaşı" olduğu senaryolar.

Örneğin, McKinsey raporunda high performer şirketlerin en belirgin özelliklerinden biri "Human in the loop" (Döngüde İnsan) süreçlerini net tanımlamış olmalarıdır (%65 oranında). Bu, Stanford'un H3 ve H4 seviyeleriyle birebir örtüşüyor.

Sonuç: Kaosu Hızlandırmayın, Verimliliği Tasarlayın

Hangi süreçte yapay zekânın pilot, hangisinde yardımcı pilot olacağını belirleyin ve organizasyonunuzu bu dinamik denge üzerine inşa etmeye başlayın.

 Çözüm yol haritası belli:

  1. Sorgula: "Bu sürece gerçekten ihtiyacımız var mı?"
  2. Analiz Et: Trafik ışığı modeline göre işleri sınıflandır.
  3. Ayarla: Her görev kümesi için en uygun Human Agency Scale (HAS) seviyesini (H1-H6) belirle.

Şimdi karar sizin: Çürük temeller üzerine yapay zekâ entegre etmeye devam mı edeceksiniz, yoksa yıkıp yeniden inşa etme cesaretini mi göstereceksiniz?

— Doruk Ölçmener · Digital Transformation Engineer ·in/dorukolcmener/

REFERANSLAR