Sanıldığının aksine, Türkiye yapay zekâ kullanımında lider ülkeler arasında yer almıyor. Aksine, gelişmeleri takip eden ülkelerden biriyiz ve bunu ne kadar iyi yaptığımız da tartışılır. Dünya genelindeki yapay zekâ araştırmacılarının %60’ı ABD’de çalışırken, Çin %11 ile ikinci sırada geliyor. ChatGPT gibi büyük dil modellerinin kullanımında ABD %13 ile başı çekerken, Türkiye %1 kullanım oranıyla 98’inci sırada. Üstelik yapay zekâ girişim ekosistemimiz, tamamen yabancı modellerin gölgesinde kalmış durumda. Öne çıkabilmek için çok daha fazlasını yapmamız gerekiyor.
Özetle: Eğer yapay zekâda güçlü olmak istiyorsak, tek çıkış yolu var: Eğitim ve bilinçli kullanım. Ancak bu sadece öğrencilere değil, yöneticilere ve liderlere de dokunan bir süreç olmalı.
Eğitimde Kalitenin Önemi
Türkiye’de yapay zekâ eğitimi veren sadece sekiz üniversite var ve buralarda 1.446 öğrenci öğrenim görüyor. 2023 yılı itibariyle bu bölümlerden yalnızca 13 mezun verilmiş. Her 10 bin üniversite öğrencisinden sadece 4’ü yapay zekâ bölümlerinde okuyor. Bu oran ABD’de bile her 10 bin öğrencide 20 civarında. Ancak farkı yaratan öğrenci sayısı değil, eğitim kalitesi.
ABD, 177 milyar dolarlık yapay zekâ pazarının %51’ini elinde tutuyor. Türkiye’nin ise bu pastada neredeyse hiçbir payı yok. İş dünyasında da tablo aynı: ABD’deki yapay zekâ şirketleri dünya çapında bilinirken, Türkiye’de bu seviyede bir şirketimiz yok. PwC’nin raporuna göre yapay zekânın ekonomilere katkısı ABD ve Kanada’da %15’e ulaşacakken, Türkiye için bu oran %5 — üstelik bu tahmin bile iyimser.
Bilinç Eksikliği: Liderler ve Yöneticiler Nerede?
Şirketlerin yapay zekâ çözümlerine geçiş yapmasındaki önemli engellerden biri de liderler ve yöneticilerdeki farkındalık eksikliği. Kurumsal müşterilerle yaptığımız görüşmelerde şunu fark ediyoruz: Yöneticiler yapay zekâya ya ilgisiz ya da bilinç düzeyleri çok düşük. Üzerine katıldığım seminerlerde üzülerek şunu gözlemliyorum: Kimse ChatGPT’nin ücretli versiyonunu kullanmıyor.
Bu, çok önemli bir gösterge. Ücretli versiyonu kullanmayan bir lider, yapay zekâyı hayatına nasıl entegre edecek? Günlük yaşamına bile dahil etmediği bir teknolojiyi, iş süreçlerine uygulamakta zorlanacak. Üst yönetimde yapay zekâ bilinci oluşmadan, organizasyonların bu alanda rekabetçi olması mümkün değil.
Tepeden aşağıya inen bir farkındalık şart. Ancak yöneticiler ve liderler yapay zekâ konusunda bilgi sahibi olursa, bu bilinç şirketin tüm kademelerine yayılabilir. Bu farkındalık eksikliği yüzünden birçok şirket rekabette geri kalıyor. Yapay zekânın geleceği şekillendireceği bir dünyada, ilgisiz kalmak büyük bir risk.
Token Maliyetleri: Gizli Bir Tehdit
Diyelim ki bir yapay zekâ projesi geliştirdiniz ve yayına çıkmaya hazırsınız. Buraya kadar her şey harika. Ancak işin bir de görünmeyen tarafı var: Token maliyetleri.
Yapay zekâ modelleri her işlemde token harcar ve bu maliyetler, kullanım arttıkça ciddi şekilde yükselir. İşin zorluğu ise bu maliyetleri öngörmenin neredeyse imkânsız olması. Başta küçük görünen maliyetler, kullanım büyüdükçe kontrolden çıkabilir ve bütçeleri zorlayabilir. Türkiye’de girişim ekosisteminin büyümesinin önündeki engellerden biri de bu.
Token maliyetleri, projelerin sürdürülebilirliğini zorlaştırırken bütçe planlamasını da sekteye uğratır. Küçük ölçekli kullanımda sorun çıkmazken, müşteri sayısı arttıkça maliyetleri yönetmek daha karmaşık hale gelir. Bu nedenle yerli çözümler geliştirmek veya optimizasyon yöntemleri ile maliyetleri kontrol altına almak şart. Aksi takdirde, yabancı modellerin maliyet yükü altında ezilen projelerle karşılaşırız.
Yapay Zekâ Eğitiminin Olmazsa Olmazları
Yapay zekâ eğitimi sadece teknik becerilere değil, aynı zamanda felsefe, biyoloji, psikoloji ve dilbilim gibi disiplinlere de odaklanmalı. İşte yapay zekâ eğitimi için kritik başlıklar:
- Felsefe: Yapay zekânın tarihsel ve düşünsel temellerini bilmek şart.
- Biyoloji: Yapay zekâ algoritmalarının çoğu biyolojik sistemlerden ilham alır.
- Psikoloji: Yapay zekânın insan davranışlarını anlaması için psikolojiyle iç içe olması gerekir.
- Dilbilim: NLP’nin ötesine geçerek dilin derin yapısını anlamak kritik.
- Epistemoloji: Bilginin doğası ve sınırlarını bilmeden güçlü yapay zekâ geliştirilemez.
- Kodlama: Temel seviyede kodlama bilgisi yeterli olabilir.
- Matematik: Ayrık matematik ve istatistik gibi konular, yapay zekânın temel taşıdır.
Sonuç: Takipçi Olmak Yerine Yaratıcı Olmalıyız
Türkiye’nin yapay zekâda lider ülke olması, sadece eğitimle değil, liderlerin farkındalığı ve bilinçli kullanım alışkanlığıyla mümkün. Üst yönetim yapay zekâyı anlamaz ve kullanmazsa, organizasyonun diğer birimlerinin bu dönüşümü gerçekleştirmesi de zorlaşır.
Token maliyetleri gibi operasyonel zorluklara hazırlıklı olmak da hayati önem taşıyor. Başta kolay gibi görünen maliyetlerin zamanla yük haline gelmesi, birçok projenin sonunu getirebilir.
Sonuç olarak, Türkiye’nin yapay zekâda sadece takipçi değil, yaratıcı bir ülke olması için tüm paydaşların bilinçlenmesi gerekiyor. Eğitimi dönüştürmek, liderleri bu sürece dahil etmek ve yerli çözümler üretmek, bu yolculuğun olmazsa olmazları. Şirketler olarak bu dönüşümü kaçırırsak, gelecekte rekabet yarışına çoktan geç kalmış olabiliriz.
Unutmayın: Takipçi kalmak bir seçenek olabilir ama liderlik yolunda yaratıcı olmak, zorunluluktur.