İş Dünyası

Web Sitelerinde Geliştiriciler ve Yapay Zeka: Zorluklar, Araçlar ve En İyi Uygulamalar: Uluslararası Bir Perspektif

İtalya'da yapay zekanın benimsenme oranı yüzde 8,2'de kalırken (AB ortalaması yüzde 13,5), küresel olarak şirketlerin yüzde 40'ı yapay zekayı operasyonel olarak kullanıyor ve rakamlar aradaki farkın neden ölümcül olduğunu gösteriyor: Amtrak'ın chatbotu yüzde 800 yatırım getirisi sağlıyor, GrandStay taleplerin yüzde 72'sini otonom olarak ele alarak yılda 2,1 milyon dolar tasarruf sağlıyor, Telenor gelirlerini yüzde 15 artırıyor. Bu rapor, web sitelerinde yapay zeka uygulamasını pratik örneklerle (ihaleler için Lutech Brain, öneriler için Netflix, e-postaya kıyasla 27 kat etkileşim sağlayan L'Oréal Beauty Gifter) araştırıyor ve gerçek teknik zorlukları ele alıyor: veri kalitesi, algoritmik önyargı, eski sistemlerle entegrasyon, gerçek zamanlı işleme. Gecikmeyi azaltmak için uç bilişim, modüler mimariler, önyargı karşıtı stratejiler gibi çözümlerden etik konulara (gizlilik, filtre balonları, engelli kullanıcılar için erişilebilirlik) ve hükümet vakalarına (çok dilli yapay zeka çevirisi ile Helsinki) kadar, web geliştiricilerinin kodlayıcılardan kullanıcı deneyimi stratejistlerine nasıl geçtiğini ve bugün bu evrimi yönlendirenlerin neden yarın web'e hakim olacağını keşfedin.

Giriş

Yapayzeka (AI), küresel olarak web sitelerinin geliştirilmesi ve yönetiminde devrim yaratıyor. Bu teknoloji sadece geçici bir trend değil, kullanıcı deneyimini geliştiren, performansı optimize eden ve çeşitli sektörlerde yeniliği teşvik eden dönüştürücü bir değişimi temsil ediyor. Bu raporda, İtalya'daki duruma özel olarak odaklanarak ve pratik, gerçek dünya örnekleri de dahil olmak üzere uluslararası bir bakış açısıyla, web sitelerinde yapay zeka uygulamasının mevcut durumunu inceleyeceğiz.

Yapay Zeka Tabanlı Web Sitelerinde Güncel Teknoloji Trendleri

1. Yapay Zekaya Dayalı Web Sitelerinin ve İçerik Yönetiminin Geliştirilmesi

Yapay zeka, ön uç tasarımından arka uç işlevselliğine kadar web geliştirmenin çeşitli yönlerini otomatikleştiriyor. YZ işlevleri, iş akışlarını optimize etmek, site görünümünü iyileştirmek ve güvenliği artırmak için içerik yönetim sistemlerine (CMS) dahil ediliyor.

Pratik Örnek: Bir İtalyan şirketi olan Lutech Group, kurumsal bilgi yönetimini geliştiren ve satış süreçlerini optimize eden bir GenAI çözümü olan 'Lutech Brain'i piyasaya sürdü. Bu çözüm aynı zamanda kamu ihaleleri ve İK süreçleri için bilgi yönetimine de yardımcı olmaktadır1

2. Üretken Yapay Zeka

Üretken yapay zeka, metin, görüntü ve hatta müzik gibi yeni içeriklerin oluşturulmasına olanak tanır.

‍Pratik Örnek: Netflix, izleme verilerini analiz etmek ve kullanıcılara içerik önermek için makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak kullanıcı katılımını ve memnuniyetini artırıyor 2

3. Doğal Dil İşleme (NLP)

NLP, bilgisayarların insan dilini anlamasını ve yanıt vermesini sağlayarak akıllı asistanlara ve sohbet robotlarına güç verir.

‍Pratik Örnek: Brezilyalı bir banka olan Bradesco, müşteri bekleme süresini 10 dakikadan birkaç saniyeye indirerek müşteri memnuniyetini ve sadakatini artıran bir yapay zeka sohbet robotu uyguladı 3

4. Yapay zeka odaklı özelleştirme

Yapay zeka, web sitelerinde özelleştirilmiş kullanıcı deneyimleri oluşturmak için kullanılır.

‍Pratik Örnek: L'Oréal, Facebook Messenger'da Beauty Gifter sohbet robotunu uygulayarak kullanıcı tercihlerine göre kişiselleştirilmiş ürün önerileri sundu. Bu, e-postadan 27 kat daha fazla etkileşim ve %82 olumlu kullanıcı deneyimi ile sonuçlandı4

İtalya'da Web Sitelerinde Yapay Zekanın Uygulanması

İtalya'da Yapay Zekaya Güncel Bakış

  1. Benimseme ve Büyüme: İtalyan şirketlerinde yapay zeka tabanlı teknolojilerin benimsenmesi 2023'te %5,0'ten 2024'te %8,2'ye yükselmiştir, ancak bu oran hala AB27 ortalaması olan %13,5'in altındadır1.
  1. Teknolojik Gelişmeler: İtalyan şirketleri makine öğrenimi algoritmalarına, ses ve görüntü tanımaya ve süreç otomasyonuna odaklanıyor.

Pratik Örnek: Önde gelen bir İtalyan bankası olan UniCredit, operasyonel verimliliği ve yaratıcılığı artırmak için yapay zekayı kullanıyor. Yapay zeka, süreçleri hızlandırmak ve müşteri hizmetlerini iyileştirmek için kullanılıyor 1

  1. Siber Güvenlik ve Altyapı: İtalyan şirketlerinin %32,2'si birden fazla siber güvenlik aracını uygulamaya koymuştur ve yüksek hızlı geniş bant kullanımı şirketler arasında %88,8'e yükselmiştir1.

Web Sitelerinde Yapay Zekanın Benimsenmesine İlişkin Uluslararası Perspektif

Yapay Zekanın Benimsenmesinde Küresel Eğilimler

  1. Yapay zekanın genel olarak benimsenmesi: 2024 yılına kadar küresel şirketlerin yüzde 40'ı iş operasyonlarında yapay zeka kullanacağını iddia ediyor 1.
  1. Üretken Yapay Zeka: Üretken yapay zeka, özellikle pazarlama ve müşteri hizmetleri gibi alanlarda popüler olan ana akım bir iş teknolojisi haline geliyor.

Pratik Örnek: Amazon, müşterilerin tarama geçmişini ve satın alma modellerini analiz ederek kişiselleştirilmiş ürün önerileri için yapay zeka kullanmaktadır. Bu sistem Amazon'un satışlarının yaklaşık %35'inden sorumludur5

Bölgesel Analizler

  1. Asya-Pasifik: Üretken yapay zekanın benimsenmesi, genellikle 'Yapay Zeka Kuşağı' olarak adlandırılan genç çalışanlar ve öğrenciler tarafından yönlendirilmektedir.

Pratik Örnek: Alibaba, kişiselleştirilmiş alışveriş önerileri sunmak ve müşteri sorularına yardımcı olmak için yapay zeka destekli sanal asistan AliMe'yi kullanarak müşteri memnuniyetini ve bağlılığını artırıyor 6

  1. Avrupa: Avrupa, Avrupa Birliği'nin kapsamlı YZ yasaları çıkarmasıyla birlikte YZ'nin düzenlenmesinde proaktif olmuştur.
  1. Orta Doğu: Körfez İşbirliği Konseyi (GCC) ülkelerinde, kuruluşların yüzde 62'si en az bir iş fonksiyonunda yapay zeka kullanıyor 1.
  1. Kuzey Amerika: ABD'de şirketlerin %33'ü yapay zeka kullanıyor ve büyük şirketlerin yapay zeka teknolojilerini uygulama olasılığı daha yüksek 1.

Teknik Zorluklar ve Yenilikçi Çözümler

Karmaşık Zorluklar

  1. Veri Kalitesi ve Kullanılabilirliği: Veri kalitesi, yapay zeka sistemlerinin etkili bir şekilde çalışması için çok önemlidir.
  1. Algoritmik Önyargı: YZ algoritmaları, eğitim verilerindeki önyargıları istemeden devam ettirebilir veya güçlendirebilir.
  1. Mevcut Sistemlerle Entegrasyon: Yapay zeka teknolojilerinin mevcut web altyapısı ile entegrasyonu karmaşık olabilir.
  1. Gerçek Zamanlı İşleme: Yapay zeka tabanlı web siteleri, özelleştirilmiş deneyimler sunmak için genellikle gerçek zamanlı veri işleme gerektirir.

Yenilikçi Çözümler

  1. Gelişmiş Veri Yönetimi Teknikleri: Geliştiriciler veri temizleme, normalleştirme ve artırma dahil olmak üzere gelişmiş veri yönetimi teknikleri kullanmaktadır.
  1. Önyargı Azaltma Stratejileri: Farklı eğitim veri kümelerinin kullanımı da dahil olmak üzere önyargı tespit ve azaltma stratejileri uygulanmaktadır.
  1. Modüler YZ Mimarileri: Geliştiriciler, YZ bileşenlerinin tüm sistemi bozmadan eklenmesine veya çıkarılmasına olanak tanıyan modüler YZ mimarilerini benimsiyor.
  1. Bilişim: Uç bilişim, gerçek zamanlı işleme yeteneklerini geliştirmek, gecikmeyi azaltmak ve yapay zeka tabanlı web sitelerinin yanıt verebilirliğini artırmak için kullanılır.

Başarılı Yapay Zeka Uygulamalarına Pratik Örnekler

  1. Telenor (Telekomünikasyon):
    • Telenor'un yapay zekalı sohbet robotu Telmi, müşteri memnuniyetini %20, gelirleri ise %15 oranında artırdı7.
  1. GrandStay Hotels (Otelcilik):
    • Yapay zeka sohbet robotlarının uygulanması, ortalama çağrı işleme süresinde %28'lik bir azalma, çağrı terk oranlarında %55'lik bir düşüş ve ilk çağrı çözümünde %15'lik bir iyileşme sağladı. Sohbet robotları, taleplerin %72'sini temsilci yardımı olmadan ele alarak yılda 13.000'den fazla temsilci saatinden tasarruf sağladı ve müşteri hizmetleri maliyetlerini yılda 2,1 milyon dolar azalttı 8.
  1. Amtrak (Ulaşım):
    • Amtrak'ın sohbet robotu Julie, rezervasyonları %25 artırdı ve rezervasyon başına %30 daha fazla gelir elde etti. Sohbet robotu Amtrak 8 için %800 yatırım getirisi sağladı.
  1. Cover Girl (Perakende):
    • Kik platformundaki sohbet robotu, gönderi başına 14 kat daha fazla yorum, kuponlara %51 tıklama oranı ve %91 olumlu duygu 9 ile sonuçlandı.

Kamu Web Sitelerinde IA Erişilebilirliği

  1. Dilbilimsel Çeviri:
    • Pratik Örnek: Helsinki Belediyesi web sitesi, vatandaşların katılımını teşvik etmek ve kullanıcı deneyimini iyileştirmek amacıyla İngilizce, Fince ve İsveççe dahil olmak üzere dil seçenekleri sunmak için yapay zeka kullanmaktadır 10.
  1. Yapay zeka sohbet robotu:
    • Yapay zeka sohbet robotları, 7/24 destek sağlamak, sık sorulan soruları yanıtlamak ve karmaşık süreçlerde kullanıcılara yardımcı olmak için devlet web sitelerinde yaygın olarak kullanılmaktadır11.
  1. Metinden Sese ve Ses Tanıma:
    • Görme engelli veya sesli navigasyonu tercih eden kullanıcılara yardımcı olmak için metinden konuşmaya (TTS) ve ses tanıma gibi yapay zeka teknolojileri uygulanmaktadır12.
  1. Otomatik Belge Erişilebilirliği:
    • Yapay zeka, görüntüler için alternatif metin oluşturma ve ekran okuyucular için doğru etiketlemeyi sağlama dahil olmak üzere belgeleri erişilebilir hale getirme sürecini otomatikleştirmek için kullanılır 13.

SSS

  1. S: Yapay zeka geleneksel web geliştiricilerinin rolünü nasıl değiştiriyor? C: Yapay zeka, web geliştiricilerinin rolünü basit kodlayıcılardan stratejistlere ve kullanıcı deneyimi mimarlarına dönüştürüyor. Geliştiriciler artık bir web sitesinin her yönünü manuel olarak kodlamak yerine yapay zeka sistemleri tasarlamaya, verileri yorumlamaya ve yenilikçi kullanıcı deneyimleri oluşturmaya daha fazla odaklanmak zorunda. Bu değişim, sürekli eğitim ve yeni yapay zeka teknolojilerine adaptasyon gerektiriyor.
  1. S: Web sitelerinde yapay zekanın toplama ve analiz için kullanılmasının etik sonuçları nelerdir?ANALİZ kullanıcı verilerinin? C: Web sitelerinde yapay zeka kullanımı, veri gizliliği, bilgilendirilmiş rıza ve algoritmik şeffaflık ile ilgili önemli etik sorunları gündeme getirmektedir. Şirketlerin kişiselleştirme arzusunu kullanıcı gizliliğine saygı ile dengelemesi gerekiyor. Dahası, kullanıcıların farklı perspektiflere maruz kalmasını sınırlayan 'filtre balonları' oluşturma riski vardır. Bu etik zorlukların ele alınması, sorumlu YZ yönetişimi ve kullanıcılarla şeffaf iletişim gerektirmektedir.
  1. S: Yapay zeka, engelli kullanıcılar için web sitelerinin erişilebilirliğini nasıl etkiliyor? C: Yapay zeka, web sitelerinin erişilebilirliğinin iyileştirilmesinde çok önemli bir rol oynuyor. Gelişmiş konuşma tanıma, otomatik görüntü tanımlama ve dinamik kullanıcı arayüzü uyarlaması gibi teknolojiler, web sitelerini farklı engelleri olan kullanıcılar için daha erişilebilir hale getiriyor. Bununla birlikte, YZ algoritmalarının kendilerinin yeni engeller veya kasıtsız ayrımcılık getirmediğinden emin olmak önemlidir.
  1. S: Yapay zekanın web sitesi güvenliği üzerindeki etkisi nedir ve siber güvenlik yaklaşımını nasıl değiştiriyor? C: Yapay zeka, gelişmiş tehdit tespiti, davranış analizi ve otomatik olay müdahalesi yoluyla web sitesi güvenliğinde devrim yaratıyor. Bununla birlikte, yapay zeka sistemlerini aldatmayı amaçlayan düşmanca saldırılar gibi yeni güvenlik açıklarını da beraberinde getiriyor. Bu durum, siber güvenliğe yönelik daha proaktif ve uyarlanabilir bir yaklaşıma yol açıyor; burada yapay zeka tabanlı savunma sistemlerinin ortaya çıkan tehditlere karşı koymak için sürekli olarak gelişmesi gerekiyor.
  1. S: Yapay zeka web sitelerinin yerelleştirilmesini ve uluslararasılaştırılmasını nasıl etkiliyor? C: Yapay zeka, web sitelerinin yerelleştirilmesi ve uluslararasılaştırılması sürecini dönüştürüyor. Gelişmiş makine çevirisi ve kültürel analiz sayesinde yapay zeka, içerik, tasarım ve işlevselliğin kullanıcının coğrafi konumu ve kültürel bağlamına göre dinamik olarak uyarlanmasına olanak tanıyor. Bu, basit çevirinin ötesine geçerek görüntülerin, renklerin ve düzenlerin farklı kültürlerde yankı uyandıracak şekilde uyarlanmasını da içeriyor ve genel kullanıcı deneyimini önemli ölçüde geliştiriyor.

Sonuç

Yapay zekanın web sitesi geliştirmeye entegrasyonu, dijital ortamı küresel olarak yeniden şekillendiriyor. Geliştirme süreçlerinin otomatikleştirilmesinden özelleştirme ve optimizasyon yoluyla kullanıcı deneyimlerinin iyileştirilmesine kadar, yapay zeka web teknolojilerininevriminin arkasındaki itici güçtür.

İtalya'da, başlangıçtaki gecikmeye rağmen, veri güvenliği ve beceri geliştirmeye odaklanılarak bu teknolojilerin benimsenmesi ve bunlara olan ilgi artmaktadır. Uluslararası alanda, benimseme önemli ölçüde farklılık göstermekte, bazı bölgeler inovasyonu teşvik ederken, diğerleri düzenleyici ve altyapısal zorluklarla karşılaşmaktadır. Telenor'dan Cover Girl'e kadar sunulan pratik örnekler, yapay zekanın operasyonel verimliliği, müşteri katılımını ve finansal performansı iyileştirmedeki dönüştürücü potansiyelini göstermektedir.

Aynı zamanda, devlet web sitelerinde yapay zekanın uygulanması, tüm vatandaşlar için erişilebilirliği ve kapsayıcılığı artırmaktadır.YZ ilerlemeye devam ettikçe, dijital dünyada yenilik ve verimlilik için yeni fırsatlar sunarak web sitelerinin oluşturulma ve yönetilme şeklini daha da dönüştürecektir. Bununla birlikte, bu dönüşüm, geliştiriciler, şirketler ve düzenleyiciler tarafından dikkatli bir değerlendirme ve sorumlu bir yaklaşım gerektiren etik, gizlilik ve erişilebilirlik sorunları da dahil olmak üzere önemli zorlukları beraberinde getirmektedir. Web geliştirmenin geleceği, insan yaratıcılığı ve yapay zeka arasında giderek daha yakın bir sinerji ile karakterize edilecek ve kullanıcı deneyimi ve operasyonel verimlilikte yeni sınırlar açacaktır.

Bu evrimi başarıyla yöneten şirketler ve geliştiriciler, web'in geleceğini şekillendirmede yapay zekanın potansiyelinden tam olarak yararlanmak için ayrıcalıklı bir konumda olacaklar.

İşletmelerin büyümesi için kaynaklar

9 Kasım 2025

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.
9 Kasım 2025

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.
9 Kasım 2025

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.