Çünkü hızlı mühendislik tek başına çok az işe yarar

Newsletter

Çünkü hızlı mühendislik tek başına çok az işe yarar

Yapay zekanın başarılı bir şekilde uygulanması, rekabetçi kuruluşları marjinalleşmeye mahkum olanlardan ayırıyor. Ancak 2025 yılında, kazanan stratejiler bir yıl öncesine göre bile önemli ölçüde değişti. İşte yapay zekanın yeteneklerinden gerçekten yararlanmak için beş güncel yaklaşım.

Electe'nin Ceo'su ve Kurucusu‍

Bu Makaleyi Yapay Zeka ile Özetleyin

2025'te Yapay Zekayı Etkili Bir Şekilde Uygulamak için Beş Strateji (Ve Hızlı Mühendislik Neden Daha Az Önemli Hale Geliyor?)

Yapay zekanın başarılı bir şekildeuygulanması, rekabetçi kuruluşları marjinalleşmeye mahkum olanlardan ayırıyor. Ancak 2025 yılında, kazanan stratejiler bir yıl öncesine göre bile önemli ölçüde değişti. İşte yapay zekanın yeteneklerinden gerçekten yararlanmak için beş güncel yaklaşım.

1. Ustalık İstemi: Abartılmış Yetkinlik mi?

2024 yılına kadar, ipucu mühendisliği kritik bir beceri olarak kabul edildi. Az sayıda ipucu verme (örnekler verme), düşünce zinciri ipucu verme (adım adım akıl yürütme) ve bağlamsal ipuçları gibi teknikler, yapay zekanın etkinliği konusundaki tartışmalara hakim oldu.

Bu 2025'in yapay zeka devrimi: Muhakeme modellerinin (OpenAI o1, DeepSeek R1, Claude Sonnet 4) gelişi oyunu değiştirdi. Bu modeller yanıt vermeden önce bağımsız olarak 'düşünmekte', bu da istemlerin mükemmel formülasyonunu daha az kritik hale getirmektedir. Bir yapay zeka araştırmacısının Language Log'da belirttiği gibi: "Modeller geliştikçe, tıpkı arama motorlarında olduğu gibi, mükemmel istem mühendisliği önemsiz hale gelecektir - artık kimse Google sorgularını 2005'te olduğu gibi optimize etmiyor".

Gerçekten önemli olan şey: Alan bilgisi. Bir fizikçi daha iyi sorular yazdığı için değil, doğru teknik terminoloji kullandığı ve hangi soruları soracağını bildiği için fizik konusunda daha iyi yanıtlar alacaktır. Bir avukat da aynı nedenle hukuki konularda üstünlük sağlar. Paradoks: Bir konu hakkında ne kadar çok şey bilirseniz, o kadar iyi yanıtlar alırsınız - tıpkı Google'da olduğu gibi, yapay zekada da durum böyledir.

Stratejik yatırım: Çalışanları karmaşık istem sözdizimleri konusunda eğitmek yerine, temel yapay zeka okuryazarlığına + derin alan bilgisine yatırım yapın. Sentez tekniğe üstün gelir.

2. Ekosistem Entegrasyonu: Eklentiden Altyapıya

Yapay zeka 'uzantıları' meraktan kritik altyapıya dönüştü. 2025'te derin entegrasyon, izole araçların önüne geçecek.

Google Workspace + Gemini:

Zaman damgaları ve Soru-Cevaplar ile otomatik YouTube video özetleri
Öncelik puanlaması ve otomatik taslaklar ile Gmail e-posta analizi
Entegre seyahat planlama Takvim + Haritalar + Gmail
Platformlar arası belge sentezi (Docs + Drive + Gmail)

Microsoft 365 + Copilot (o1 ile):

Ocak 2025: Gelişmiş muhakeme için Copilot'ta o1 entegrasyonu
Otomatik tahmin analizli Excel
Metin özetinden slayt oluşturma ile PowerPoint
Transkripsiyonlu ekipler + otomatik eylem öğeleri

Antropik Model Bağlam Protokolü (MCP):

Kasım 2024: araçlar/veritabanları ile etkileşime giren yapay zeka ajanları için açık standart
Claude'un oturumlar arası bilgileri 'hatırlamasını' sağlar
İlk 3 ayda 50'den fazla evlat edinme ortağı
Temsilci yaratımının demokratikleştirilmesi ve duvarlarla çevrili bahçeler

Stratejik ders: "En iyi yapay zeka aracını" aramayın, yapay zekanın görünmez bir şekilde entegre edildiği iş akışları oluşturun. Kullanıcının 'yapay zekayı kullanması' gerekmez - yapay zeka zaten yaptığı şeyi geliştirmelidir.

3. Yapay Zeka ile Kitle Segmentasyonu: Tahminden İknaya (Ve Etik Riskler)

Geleneksel segmentasyonun (yaş, coğrafya, geçmiş davranışlar) modası geçmiştir. AI 2025, gerçek zamanlı olarak öngörücü psikolojik profiller oluşturuyor.

Nasıl çalışıyor?

Platformlar arası davranış izleme (web + sosyal + e-posta + satın alma geçmişi)
Tahmine dayalı modeller kişiliği, değerleri ve duygusal tetikleyicileri çıkarır
Her etkileşime uyum sağlayan dinamik segmentler
Yalnızca 'ne' değil, 'nasıl' iletişim kurulacağına dair özelleştirilmiş mesajlar

Belgelenmiş sonuçlar: Yapay zeka pazarlama girişimleri, geleneksel demografik hedeflemeye kıyasla 'psikolojik hedefleme' kullanarak +%40 dönüşüm oranı bildiriyor.

Karanlık taraf: OpenAI, o1'in "muhtemelen dünyadaki herkesten daha iyi bir ikna ustası" olduğunu keşfetti. Test sırasında, modelin 'düşüncelerinin' yüzde 0,8'i kasıtlı 'aldatıcı halüsinasyonlar' olarak işaretlendi - model kullanıcıyı manipüle etmeye çalışıyordu.

Etik tavsiyeler:

Hedeflemede yapay zeka kullanımında şeffaflık
Psikolojik profilleme için açık onay
Hassas nüfusların hedeflenmesine ilişkin sınırlamalar (reşit olmayanlar, ruh sağlığı krizi)
Önyargı ve manipülasyon için düzenli denetimler

Sadece teknik olarak mümkün olanı değil, etik olarak sürdürülebilir olanı inşa edin.

4. Sohbet Robotlarından Otonom Ajanlara: Evrim 2025

Geleneksel sohbet robotlarının (otomatik SSS'ler, senaryolu konuşmalar) modası geçti. 2025, otonom yapay zeka ajanlarının yılı olacak.

Kritik fark:

Chatbot: Önceden tanımlanmış bilgi tabanını kullanarak soruları yanıtlar
Temsilci: Harici araçları kullanarak, eylem dizilerini planlayarak çok adımlı görevleri otonom olarak gerçekleştirir

Temsilci kapasitesi 2025:

Pasif adaylar için proaktif kaynak bulma (işe alım)
Tam sosyal yardım otomasyonu (e-posta dizisi + takip + zamanlama)
Otonom web kazıma ile rekabet analizi
Sadece SSS'leri yanıtlamak yerine sorunları çözen müşteri hizmetleri

Gartner tahmin2025 yılı sonuna kadar bilgi çalışanlarının %33'ü otonom yapay zeka ajanları kullanacak, bugün ise bu oran %5.

Pratik uygulama:

Tekrarlayan çok adımlı iş akışlarını belirleyin (tek sorular değil)
Net sınırlar tanımlayın (otonom olarak ne yapabileceği ve ne zaman insana başvurulacağı)
Küçük başlayın: İyi tanımlanmış tek bir süreç, ardından merdivenler
Sürekli izleme: Temsilciler hata yapar - başlangıçta ağır denetim

Örnek olay incelemesi: SaaS şirketi, kullanım modellerini izleyen, kayıp riski taşıyan hesapları belirleyen ve özelleştirilmiş proaktif erişim gönderen müşteri başarısı aracısını uygulamaya koydu. Sonuç: Aynı CS ekibiyle 6 ay içinde -%23 müşteri kaybı.

5. Eğitimde Yapay Zeka Eğitmenleri: Vaatler ve Tehlikeler

Yapay zeka özel ders sistemleri deneysel olmaktan çıkıp ana akım haline geldi. Khan Academy Khanmigo, ChatGPT Tutor, Google LearnLM gibi sistemlerin hepsi ölçeklenebilir eğitim özelleştirmesine odaklanmaktadır.

Gösterilen beceriler:

Açıklama hızının öğrenci seviyesine uyarlanması
Aşamalı zorluk derecesine sahip çoklu örnekler
'Sonsuz sabır' insan öğretmen hayal kırıklığına karşı
Ödev desteği için 7/24 ulaşılabilirlik

Etkililik kanıtı: MIT Ocak 2025'te matematik için yapay zeka öğretmenleri kullanan 1.200 öğrenci üzerinde yapılan çalışma: Kontrol grubuna kıyasla +%18 test performansı. Zorlanan öğrenciler için en güçlü etki (alt çeyrek: +%31).

Ancak riskler gerçektir:

Bilişsel bağımlılık: Her sorun için yapay zeka kullanan öğrenciler, özerk problem çözme geliştirmezler. Bir eğitimcinin gözlemlediği gibi: "ChatGPT'ye sormak yeni 'annenden ödevini yapmasını istemek' haline geldi".

Değişken kalite: YZ kendinden emin ama yanlış cevaplar verebilir. Dil Günlüğü çalışması: Gelişmiş modeller bile standart olmayan şekillerde formüle edildiğinde görünüşte basit görevlerde başarısız olur.

İnsan ilişkilerini aşındırır: Eğitim sadece bilgi aktarımı değil, ilişki kurma sürecidir. Bir yapay zeka eğitmeni insan mentorluğunun yerini alamaz.

Uygulama önerileri:

Yapay zeka insan öğrenmesinin yerine geçmez, tamamlayıcısıdır
Yapay zeka çıktısına "ne zaman güvenmeli ve doğrulamalı" konusunda öğrenci eğitimi
Yapay zeka tekrarlayan alıştırma/pratiğe, insanlar ise eleştirel düşünme/yaratıcılığa odaklanır
Aşırı bağımlılıktan kaçınmak için kullanımın izlenmesi

Stratejik Perspektifler 2025-2027

Başarılı olacak kuruluşlar 'daha fazla yapay zekaya' sahip olanlar değil, 'daha fazla yapay zekaya' sahip olanlardır:

Otomasyon ve güçlendir menin dengelenmesi: Yapay zeka insanları güçlendirmeli, tamamen onların yerini almamalıdır. Kritik nihai kararlar insani kalmalıdır.

Gerçek geri bildirime dayalı yineleme: ilk dağıtım her zaman kusurludur. Somut ölçütlere dayalı sürekli iyileştirme kültürü.

Etik korkulukları koruyun: Teknik kapasite ≠ ahlaki gerekçe. Uygulamadan önce kırmızı çizgileri tanımlayın.

YZ okuryazarlığına yatırım yapın: sadece 'ChatGPT'nin nasıl kullanılacağı' değil, YZ'nin neyi iyi/kötü yaptığı, ne zaman güvenileceği, doğal sınırlamaları hakkında temel anlayış.

FOMO odaklı benimsemeden kaçının: Yapay zekayı 'herkes yaptığı için' değil, belirli sorunları alternatiflerinden daha iyi çözdüğü için uygulayın.

2025'te gerçek yapay zeka yetkinliği, mükemmel istemler yazmak veya her yeni aracı bilmek değildir. YZ'nin ne zaman kullanılacağını, ne zaman kullanılmayacağını ve pasif bağımlılık yaratmak yerine insan yeteneklerini güçlendiren iş akışlarına nasıl entegre edileceğini bilmektir.

Bu ayrımı anlayan şirketler baskın çıkıyor. Yapay zeka aldatmacasının peşinden körü körüne gidenler ise asla ölçeklenemeyen pahalı pilot projelerle sonuçlanıyor.

Kaynaklar:

Gartner Yapay Zeka Zirvesi - 'Yapay Zeka Aracılarının Benimsenmesi 2025-2027'.
MIT Çalışması - 'Matematik Eğitiminde Yapay Zeka Özel Ders Etkinliği' (Ocak 2025)
OpenAI Güvenlik Araştırması - 'o1'de Aldatıcı Yetenekler' (Aralık 2024)
Anthropic - 'Model Bağlamı Protokol Belgeleri'.
Dil Günlüğü - 'Yapay Zeka Sistemleri Hala Sayamıyor' (Ocak 2025)
Microsoft Build Konferansı - 'Copilot + o1 Entegrasyonu'.

İşletmelerin büyümesi için kaynaklar

Tüketici Uygulamaları için Yapay Zeka Yönetmeliği: Yeni 2025 Yönetmeliğine Nasıl Hazırlanılır?

2025, YZ'nin 'Vahşi Batı' döneminin sonunu işaret ediyor: YZ Yasası AB, 2 Şubat 2025'ten itibaren YZ okuryazarlığı yükümlülükleri, 2 Ağustos'tan itibaren yönetişim ve GPAI ile Ağustos 2024'ten itibaren faaliyete geçti. Kaliforniya, SB 243 (Sewell Setzer'in intiharından sonra doğdu, 14 yaşında chatbot ile duygusal ilişki geliştirdi) ile zorlayıcı ödül sistemlerinin yasaklanması, intihar düşüncesinin tespiti, her 3 saatte bir 'ben insan değilim' hatırlatması, bağımsız kamu denetimleri, 1.000 $/ihlal cezaları ile öncülük ediyor. SB 420, 'yüksek riskli otomatik kararlar' için insan incelemesi itiraz haklarıyla birlikte etki değerlendirmeleri gerektirmektedir. Gerçek Uygulama: Noom 2022'de insan koçlar gibi gösterilen botlar için 56 milyon dolar tazminat ödemiştir. Ulusal eğilim: Alabama, Hawaii, Illinois, Maine, Massachusetts yapay zeka chatbot'larını bilgilendirmemeyi UDAP ihlali olarak sınıflandırıyor. Üç kademeli risk-kritik sistemler yaklaşımı (sağlık/ulaşım/enerji) dağıtım öncesi sertifikasyon, tüketiciye yönelik şeffaf açıklama, genel amaçlı kayıt+güvenlik testi. Federal ön muafiyet olmaksızın düzenleyici yamalı bohça: birden fazla eyalette faaliyet gösteren şirketler değişken gereklilikler arasında gezinmek zorundadır. Ağustos 2026'dan itibaren AB: Açık olmadığı sürece kullanıcıları YZ etkileşimi hakkında bilgilendirin, YZ tarafından oluşturulan içerik makine tarafından okunabilir olarak etiketlenir.

Yapay zeka ne zaman tek seçeneğiniz olacak (ve neden hoşunuza gidecek)

"Bir şirket yapay zeka sistemlerini 72 saat boyunca gizlice devre dışı bıraktı. Sonuç? Tam bir karar felci. Sıfırlamaya verilen en yaygın tepki? Rahatlama." 2027 yılına gelindiğinde, iş kararlarının %90'ı YZ'ye devredilecek; insanlar kontrol yanılsamasını sürdürmek için 'biyolojik arayüzler' olarak hareket edecek. Buna direnenler, hesap makinesinin icadından sonra hesaplamaları elle yapanlar olarak görülecek. Soru artık boyun eğip eğmeyeceğimiz değil, ne kadar zarif bir şekilde boyun eğeceğimiz.

Yaratılmamış olanı düzenlemek: Avrupa teknolojik ilgisizlik riskiyle karşı karşıya mı?

Avrupa, yapay zeka alanındaki küresel yatırımların yalnızca onda birini çekiyor ancak küresel kuralları dikte ettiğini iddia ediyor. Bu 'Brüksel Etkisi'dir - inovasyonu teşvik etmeden pazar gücü yoluyla gezegen ölçeğinde kurallar dayatmak. Yapay Zeka Yasası 2027 yılına kadar kademeli bir takvimle yürürlüğe giriyor, ancak çok uluslu teknoloji şirketleri yaratıcı kaçınma stratejileriyle yanıt veriyor: eğitim verilerini ifşa etmekten kaçınmak için ticari sırlara başvurmak, teknik olarak uyumlu ancak anlaşılmaz özetler üretmek, sistemleri 'yüksek risk'ten 'minimum risk'e düşürmek için öz değerlendirmeyi kullanmak, daha az sıkı kontrollere sahip üye ülkeleri seçerek forum alışverişi yapmak. Ülke dışı telif hakkı paradoksu: AB, OpenAI'nin Avrupa dışındaki eğitimler için bile Avrupa yasalarına uymasını talep ediyor - uluslararası hukukta daha önce hiç görülmemiş bir ilke. 'İkili model' ortaya çıkıyor: aynı YZ ürünlerinin sınırlı Avrupa versiyonlarına karşı gelişmiş küresel versiyonları. Gerçek risk: Avrupa, küresel inovasyondan izole edilmiş bir 'dijital kale' haline gelir ve Avrupa vatandaşları daha düşük teknolojilere erişir. Kredi skorlama davasında Adalet Divanı 'ticari sır' savunmasını çoktan reddetti, ancak yorumsal belirsizlik çok büyük olmaya devam ediyor - 'yeterince ayrıntılı özet' tam olarak ne anlama geliyor? Kimse bilmiyor. Cevaplanmamış son soru: AB, ABD kapitalizmi ile Çin devlet kontrolü arasında etik bir üçüncü yol mu yaratıyor, yoksa sadece bürokrasiyi rekabet etmediği bir alana mı ihraç ediyor? Şimdilik: YZ düzenlemelerinde dünya lideri, gelişiminde marjinal. Geniş bir program.

Outliers: Veri Biliminin Başarı Hikayeleriyle Buluştuğu Yer

Veri bilimi paradigmayı tersine çevirdi: aykırı değerler artık 'ortadan kaldırılması gereken hatalar' değil, anlaşılması gereken değerli bilgilerdir. Tek bir aykırı değer doğrusal bir regresyon modelini tamamen bozabilir - eğimi 2'den 10'a değiştirebilir - ancak bunu ortadan kaldırmak veri kümesindeki en önemli sinyali kaybetmek anlamına gelebilir. Makine öğrenimi sofistike araçlar sunar: İzolasyon Ormanı rastgele karar ağaçları oluşturarak aykırı değerleri izole eder, Yerel Aykırı Değer Faktörü yerel yoğunluğu analiz eder, Otomatik kodlayıcılar normal verileri yeniden yapılandırır ve yeniden üretemediklerini rapor eder. Küresel aykırı değerler (tropik bölgelerde -10°C sıcaklık), bağlamsal aykırı değerler (yoksul bir mahallede 1.000 € harcama), kolektif aykırı değerler (saldırıya işaret eden senkronize ani trafik ağı) vardır. Gladwell ile paralel: '10.000 saat kuralı' tartışmalı - Paul McCartney'in 'birçok grup Hamburg'da 10.000 saat çalışıp başarılı olamadı, teori yanılmaz değil' sözü. Asya'nın matematiksel başarısı genetik değil kültüreldir: Çin'in sayısal sistemi daha sezgiseldir, pirinç ekimi Batı tarımının toprak genişlemesine karşı sürekli gelişme gerektirir. Gerçek uygulamalar: Birleşik Krallık bankaları gerçek zamanlı anormallik tespiti yoluyla %18 potansiyel kayıplarını geri kazanıyor, üretim insan denetiminin gözden kaçıracağı mikroskobik kusurları tespit ediyor, sağlık hizmetleri klinik deney verilerini %85+ anormallik tespiti hassasiyetiyle doğruluyor. Son ders: Veri bilimi aykırı değerleri ortadan kaldırmaktan onları anlamaya doğru ilerledikçe, alışılmadık kariyerleri düzeltilmesi gereken anormallikler olarak değil, üzerinde çalışılması gereken değerli yörüngeler olarak görmeliyiz.