40 Yaşından Sonra Yapay Zeka Rönesansı: Deneyim, Yapay Zekâ ve Hayat Görmüş Zihinler
“Teknoloji Genç İşidir” Sözü Artık Mittir
Yapay zekâ devrimi, iş dünyasının kurallarını sessizce yeniden yazarken en büyük yanılgılardan birini de ortadan kaldırıyor: “teknoloji genç işidir.” Uzun yıllar boyunca teknoloji; hız, refleks ve gençlik üzerinden okundu. Oysa bugün geldiğimiz noktada, bu denklem kökten değişmiş durumda. Yapay zekâ artık kodlama bilgisi gerektirmiyor. Bugün dünya genelinde haftalık 900 milyon aktif kullanıcı, tek bir satır kod yazmadan ChatGPT gibi araçlarla çalışıyor. Bu paradigma değişimini en iyi özetleyenlerden biri, “Prompt Mühendisliğinin Babası” olarak anılan Richard Socher’in şu tespiti: “Prompt mühendisliği, Microsoft Office kullanmak kadar temel bir işyeri becerisi haline geliyor.” Eğer kırk yaşın üzerindeyseniz ve içinizden “benim için çok geç” diye geçiriyorsanız, yalnız değilsiniz. Ancak bu endişe, teknolojinin eski kurallarına dayanıyor. Bugünün yapay zekâ çağında geçerli olan şey hız değil; neyi, ne zaman ve hangi bağlamda soracağını bilmek. Ve bu beceri, gençlikten çok deneyimle ilişkili.
1. Deneyimin Rönesansı: Neden Yapay Zekânın En Çok Size İhtiyacı Var?
Benim için 2022 yılı, yapay zekâ ile fiilen temas ettiğim yıl oldu. Aslında bu alanı daha önceden de merak ediyordum; ancak o yıl, karşıma çıkan şeyin yalnızca teknik bir yenilik olmadığını fark ettim. Yapay zekâ, bir araçtan çok, düşünmenin yeni bir yüzü gibi duruyordu. Soru sormayı merkeze alan, cevabı mutlaklaştırmayan, düşünceyi hızlandırırken onu yüzeyselleştirmeyen bir yapı. Bu ilk temas, yapay zekâya bakışımı hız, verimlilik ya da otomasyon gibi başlıkların ötesine taşıdı. Çünkü karşımdaki şey, hazır cevaplar sunan bir makineden çok; doğru sorularla anlam kazanan bir aynaydı. Ne düşündüğümü, nasıl düşündüğümü ve nerelerde eksik kaldığımı görünür kılan bir ayna. Yapay zekâ çağında kırk yaş üstü profesyonellerin en büyük avantajı da tam burada ortaya çıkıyor: Deneyim. Yapay zekâ veriyi işler, örüntüleri bulur, olasılıkları sıralar; ancak bağlamı ve bilgeliği sizden öğrenir. Kurumsal araştırmalar, bir organizasyonun bilgisinin büyük bölümünün raporlarda değil, insanların zihninde bulunduğunu gösteriyor. Yıllar içinde oluşan bu örtük bilgi, yapay zekâya neyin sorulacağını belirleyen asıl yakıttır.
2. “Yaşlı Beyin Öğrenemez” Safsatası: Bilim Ne Diyor?
“Yaşlı beyinler yeni teknoloji öğrenemez” düşüncesi, modern nörobilim tarafından çoktan çürütülmüş bir mittir. Bilimsel veriler, beynin yaşam boyu öğrenme kapasitesini koruduğunu açıkça ortaya koyuyor. KU Leuven Üniversitesi’nin araştırmaları, yetişkinlerde öğrenmeye bağlı beyin esnekliğinin sürdüğünü; hatta bazı nörolojik göstergelerin ileri yaşlarda daha belirgin hâle geldiğini gösteriyor. Harvard Tıp Fakültesi ve Mayo Clinic gibi kurumların çalışmaları da beynin yeni bağlantılar kurarak adapte olma yeteneğinin yaşam boyunca devam ettiğini doğruluyor. Buna rağmen, dürüst olmak gerekirse, ben bile bazı zamanlar “acaba” diyorum. Bilim ne söylerse söylesin, insanın kendi zihniyle kurduğu ilişki her zaman rasyonel ilerlemiyor. Bazen yeni bir kavramla karşılaştığımda, anlamakta zorlandığımda ya da aynı şeyi ikinci kez okumam gerektiğinde, bu eski safsata usulca kapıyı aralıyor. Tam da bu noktada fark ediyorum: sorun zihnin kapasitesi değil, beklentilerimiz. Çünkü gençlikte öğrenme, hızla özdeşleştiriliyor. Oysa yıllar geçtikçe öğrenme biçimi değişiyor; yavaşlıyor belki, ama derinleşiyor. Anlamak, ezberlemekten daha fazla zaman alıyor; fakat yerleştiğinde daha kalıcı oluyor. Bu yüzden yaş ilerledikçe öğrenme zorlaşmıyor, sabır istiyor. Daha da çarpıcı olan ise teknoloji kullanımının bilişsel sağlığa etkisi. Geniş katılımlı meta-analizler, teknolojinin zihni köreltmek yerine desteklediğini gösteriyor. Yapılandırılmış öğrenme programlarına katılan ileri yaş gruplarında, kısa süre içinde bellek ve bilişsel performansta anlamlı artışlar gözlemleniyor. Burada asıl belirleyici olan yaş değil; öğrenmeye nasıl yaklaşıldığı. Sorun beyin değil, çoğu zaman insanın kendisiyle yaptığı sessiz pazarlıktadır.
3. Yeni Kariyer Fırsatları: Rakamlarla Prompt Mühendisliği
Prompt mühendisliği, yapay zekâ sistemlerine doğru soruları sorma ve onlara etkili talimatlar verme becerisidir. İlk bakışta kulağa teknik bir uzmanlık alanı gibi gelse de, işin özü düşündüğümüzden çok daha insani bir yerde durur. Burada belirleyici olan şey kod yazmak değil; ne istediğini bilmek, bağlam kurmak ve sonucu tartabilmektir. “Mühendislik” kelimesi çoğu zaman insanı ürkütür. Zihinde hemen matematik, formüller, karmaşık sistemler canlanır. Oysa burada kastedilen şey klasik anlamda bir mühendislik değildir. Prompt mühendisliği, bir makineyi inşa etmekten çok, onunla doğru iletişim kurma uzmanlığıdır. Yani teknik bir altyapıdan ziyade düşünme biçimi, ifade netliği ve muhakeme becerisi gerektirir. Bu yüzden prompt mühendisliği, yalnızca entelektüel bir merak alanı olarak kalmadı; kısa sürede somut bir ekonomik karşılık da üretmeye başladı. Küresel ölçekte bakıldığında, bu becerinin hızla talep gördüğü açıkça görülüyor. ABD’de yıllık maaşlar 99.000 ila 163.000 dolar aralığına yerleşmiş durumda. Avrupa’da da benzer bir tablo var. Bu rakamlar, henüz çok erken bir aşamada olan bir alan için dikkat çekicidir. Beni asıl düşündüren ise bu rakamların kendisinden çok, neyi ödüllendirdiğidir. Çünkü burada para kazandıran şey saf teknik bilgi değil; doğru soruyu sorma yeteneği. Yani yıllar içinde oluşan muhakeme, bağlam bilgisi ve eleştirel düşünme becerisi. Bu noktada ister istemez şu soruyu soruyorum: Yıllardır karar veren, rapor yazan, kriz yöneten insanlar için bu alan gerçekten “yeni” mi, yoksa zaten yaptıkları işin yeni bir dili mi?
Türkiye özelinde tablo biraz daha karmaşık ama aynı zamanda daha umut verici. Deneyimli yapay zekâ uzmanları için oluşan maaş primi oldukça yüksek. Prompt mühendisliği için henüz net bir piyasa standardı oluşmamış olsa da, yapay zekâ yetkinliklerine sahip çalışanların aynı pozisyondaki meslektaşlarına kıyasla ciddi bir avantaj elde ettiği görülüyor. Bu da bize şunu söylüyor: piyasa henüz doymamıştır, roller ise henüz kesinleşmiş değildir. İşveren tarafındaki tablo da bu durumu destekliyor. Yapay zekâ becerisi artık “olsa iyi olur” kategorisinden çıkmış durumda. Birçok kurum için bu, doğrudan bir tercih kriterine dönüşmeye başlamıştır. Bu noktada mesele yalnızca yeni bir kariyere yönelmek değil; mevcut kariyeri geçerliliğini yitirmeden ileriye taşımaktır. Bazen şunu düşünüyorum: Bu alana dair çekincelerin önemli bir kısmı, “yeni bir meslek öğrenme” fikrinden değil, “yeniden tanımlanma” korkusundan kaynaklanıyor. Oysa prompt mühendisliği, kimliği sıfırlayan bir alan değil. Aksine, yıllar içinde oluşmuş zihinsel birikimi görünür ve işe yarar hâle getiren bir çerçeve sunmaktadır. Bu yüzden rakamlar kadar önemli olan bir gerçek daha var: Prompt mühendisliği, yalnızca yeni bir iş kapısı değil; uzmanlığın, deneyimin ve muhakemenin yeni bir adıdır.
Elbette bu alanın teknik bir yönü de vardır. Yapay zekânın nasıl çalıştığını, sınırlarının nerede başladığını, hangi tür çıktılarda hata yapmaya meyilli olduğunu bilmek kişiyi daha güçlü kılar. Ancak burada söz konusu olan, derin bir mühendislik eğitimi değil; tekniğin mantığını kavramaktır. Bu mantık anlaşıldığında, deneyimle birleşen uzmanlık yalnızca daha etkili değil, aynı zamanda daha güvenilir hâle gelir.
Türkiye özelinde tablo biraz daha karmaşık ama aynı zamanda daha umut verici. Deneyimli yapay zekâ uzmanları için oluşan maaş primi oldukça yüksek. Prompt mühendisliği için henüz net bir piyasa standardı oluşmamış olsa da, yapay zekâ yetkinliklerine sahip çalışanların aynı pozisyondaki meslektaşlarına kıyasla ciddi bir avantaj elde ettiği görülüyor. Bu da bize şunu söylüyor: piyasa henüz doymamıştır, roller ise henüz kesinleşmiş değildir. İşveren tarafındaki tablo da bu durumu destekliyor. Yapay zekâ becerisi artık “olsa iyi olur” kategorisinden çıkmış durumda. Birçok kurum için bu, doğrudan bir tercih kriterine dönüşmeye başlamıştır. Bu noktada mesele yalnızca yeni bir kariyere yönelmek değil; mevcut kariyeri geçerliliğini yitirmeden ileriye taşımaktır. Bazen şunu düşünüyorum: Bu alana dair çekincelerin önemli bir kısmı, “yeni bir meslek öğrenme” fikrinden değil, “yeniden tanımlanma” korkusundan kaynaklanıyor. Oysa prompt mühendisliği, kimliği sıfırlayan bir alan değil. Aksine, yıllar içinde oluşmuş zihinsel birikimi görünür ve işe yarar hâle getiren bir çerçeve sunmaktadır. Bu yüzden rakamlar kadar önemli olan bir gerçek daha var: Prompt mühendisliği, yalnızca yeni bir iş kapısı değil; uzmanlığın, deneyimin ve muhakemenin yeni bir adıdır.
Elbette bu alanın teknik bir yönü de vardır. Yapay zekânın nasıl çalıştığını, sınırlarının nerede başladığını, hangi tür çıktılarda hata yapmaya meyilli olduğunu bilmek kişiyi daha güçlü kılar. Ancak burada söz konusu olan, derin bir mühendislik eğitimi değil; tekniğin mantığını kavramaktır. Bu mantık anlaşıldığında, deneyimle birleşen uzmanlık yalnızca daha etkili değil, aynı zamanda daha güvenilir hâle gelir.
4. Onlar Yaptıysa, Siz de Yapabilirsiniz: Gerçek Başarı Hikâyeleri
Yapay zekâ alanında başarı hikâyeleri anlatılırken genellikle tek bir profil öne çıkarılır: genç, teknik geçmişi olan, “doğuştan dijital” bireyler. Oysa sahadaki tablo giderek bunun tersini gösteriyor. Kodlama ya da mühendislik geçmişi olmadan, bambaşka disiplinlerden gelip yapay zekâ alanında değer üreten profesyonellerin sayısı hızla artıyor.
Bunun somut örneklerinden biri Allison Harbin. Kendisi bir sanat tarihçisi ve akademik kariyerini bu alanda sürdürmüş bir isim. Yapay zekâya geçişi bir yazılımcı gibi “model eğiterek” değil; dil, bağlam ve anlam üzerine çalışarak gerçekleşti. Google’ın Gemini ekosistemiyle bağlantılı projelerde, yapay zekâ sistemlerinin verdiği yanıtların insani, bağlamsal ve tutarlı olması üzerine görev aldı. Bugün bir sağlık teknolojisi şirketinde yapay zekâ analisti olarak çalışıyor. Kendi ifadesiyle bu alanda belirleyici olan şey kod bilgisi değil; “neyin sorulacağını ve çıkan cevabın ne anlama geldiğini tartabilmek.”
Bir diğer örnek Kelly Daniel. Yıllarca CNN ve NBC gibi büyük medya kuruluşlarında gazetecilik yaptı. Daha sonra Meta’da çalıştı, ancak işten çıkarılma süreciyle birlikte kariyerini yeniden düşünmek zorunda kaldı. Teknik bir geçmişi yoktu. Yapay zekâya geçişi, içerik üretimi ve bağlam tasarımı üzerinden oldu. Bugün bir yapay zekâ şirketinde “Prompt Director” unvanıyla çalışıyor; görevi, büyük dil modellerinin nasıl sorularla yönlendirileceğini ve hangi çerçevede cevap üretmesi gerektiğini belirlemek. Bu rol, doğrudan gazetecilikte kazandığı sorgulama ve anlamlandırma becerilerine dayanıyor.
Bu örneklerde ortak olan nokta çok net: Hiçbiri kariyerine sıfırdan başlamadı. Kimliklerini terk etmediler. Aksine, yıllar içinde kazandıkları düşünme biçimini yeni bir teknolojik bağlama taşıdılar. Yapay zekâ burada bir “kaçış yolu” değil; var olan uzmanlığı taşıyan ve büyüten bir araç olarak işlev gördü. Bunu destekleyen veriler de var. Amerikan Ekonomik Araştırma Enstitüsü’nün çalışmaları, kırk beş yaşından sonra kariyerinde anlamlı bir yön değişikliği yapanların büyük çoğunluğunun bu geçişi başarılı biçimde tamamladığını gösteriyor. Buradaki başarı, tamamen farklı bir mesleğe geçmekten çok, mevcut deneyimi yeni bir zeminde yeniden konumlandırabilmekle ilgili.
Bu yüzden bu hikâyeleri “ilham verici” oldukları için değil, tekrarlanabilir oldukları için ciddiye almak gerekiyor. Ortada bir mucize yok. Genetik bir üstünlük yok. Sadece doğru zamanda, doğru aracı, doğru yerden tutabilmiş insanlar var. Ve bu tutuş biçimi, yaşla değil; farkındalık ve muhakemeyle ilgilidir.
Türkiye’de yapay zekâ dönüşümü, dünyadaki örneklerde olduğu gibi bireysel “yıldız hikâyeleri” üzerinden değil; daha çok kurum içi ve mesleki rol dönüşümleri üzerinden ilerlemektedir. Kamu tarafında raporlama, denetim ve strateji birimlerinde görev yapan deneyimli personel, yapay zekâyı karar verici olarak değil; taslak üreten, alternatif senaryolar sunan bir yardımcı olarak konumlandırıyor ve bu araçları en bilinçli kullananların genellikle mevzuatın ruhunu bilen, uzun yıllar sahada kalmış kişiler olduğu görülüyor. Eğitim alanında, sınıf deneyimi yüksek öğretmenler yapay zekâyı içerik üretmekten çok uyarlama ve kişiselleştirme için kullanırken; sağlık sektöründe klinik tecrübesi yüksek hekimler bu sistemleri tanı koyan bir otorite olarak değil, veri ayıklayan ve belge yükünü azaltan bir destek olarak değerlendiriyor. Özel sektörde ise orta ve üst düzey yöneticiler yapay zekâyı sunum, senaryo ve karar öncesi analiz üretiminde bir kaldıraç olarak kullanıyor. Türkiye’deki bu örneklerin ortak noktası net: Kimse kariyerini sıfırlamıyor, yeni bir meslek icat etmiyor; yıllar içinde oluşmuş uzmanlık, yapay zekâ ile sessizce ama etkili biçimde güçleniyor.
Bunun somut örneklerinden biri Allison Harbin. Kendisi bir sanat tarihçisi ve akademik kariyerini bu alanda sürdürmüş bir isim. Yapay zekâya geçişi bir yazılımcı gibi “model eğiterek” değil; dil, bağlam ve anlam üzerine çalışarak gerçekleşti. Google’ın Gemini ekosistemiyle bağlantılı projelerde, yapay zekâ sistemlerinin verdiği yanıtların insani, bağlamsal ve tutarlı olması üzerine görev aldı. Bugün bir sağlık teknolojisi şirketinde yapay zekâ analisti olarak çalışıyor. Kendi ifadesiyle bu alanda belirleyici olan şey kod bilgisi değil; “neyin sorulacağını ve çıkan cevabın ne anlama geldiğini tartabilmek.”
Bir diğer örnek Kelly Daniel. Yıllarca CNN ve NBC gibi büyük medya kuruluşlarında gazetecilik yaptı. Daha sonra Meta’da çalıştı, ancak işten çıkarılma süreciyle birlikte kariyerini yeniden düşünmek zorunda kaldı. Teknik bir geçmişi yoktu. Yapay zekâya geçişi, içerik üretimi ve bağlam tasarımı üzerinden oldu. Bugün bir yapay zekâ şirketinde “Prompt Director” unvanıyla çalışıyor; görevi, büyük dil modellerinin nasıl sorularla yönlendirileceğini ve hangi çerçevede cevap üretmesi gerektiğini belirlemek. Bu rol, doğrudan gazetecilikte kazandığı sorgulama ve anlamlandırma becerilerine dayanıyor.
Bu örneklerde ortak olan nokta çok net: Hiçbiri kariyerine sıfırdan başlamadı. Kimliklerini terk etmediler. Aksine, yıllar içinde kazandıkları düşünme biçimini yeni bir teknolojik bağlama taşıdılar. Yapay zekâ burada bir “kaçış yolu” değil; var olan uzmanlığı taşıyan ve büyüten bir araç olarak işlev gördü. Bunu destekleyen veriler de var. Amerikan Ekonomik Araştırma Enstitüsü’nün çalışmaları, kırk beş yaşından sonra kariyerinde anlamlı bir yön değişikliği yapanların büyük çoğunluğunun bu geçişi başarılı biçimde tamamladığını gösteriyor. Buradaki başarı, tamamen farklı bir mesleğe geçmekten çok, mevcut deneyimi yeni bir zeminde yeniden konumlandırabilmekle ilgili.
Bu yüzden bu hikâyeleri “ilham verici” oldukları için değil, tekrarlanabilir oldukları için ciddiye almak gerekiyor. Ortada bir mucize yok. Genetik bir üstünlük yok. Sadece doğru zamanda, doğru aracı, doğru yerden tutabilmiş insanlar var. Ve bu tutuş biçimi, yaşla değil; farkındalık ve muhakemeyle ilgilidir.
Türkiye’de yapay zekâ dönüşümü, dünyadaki örneklerde olduğu gibi bireysel “yıldız hikâyeleri” üzerinden değil; daha çok kurum içi ve mesleki rol dönüşümleri üzerinden ilerlemektedir. Kamu tarafında raporlama, denetim ve strateji birimlerinde görev yapan deneyimli personel, yapay zekâyı karar verici olarak değil; taslak üreten, alternatif senaryolar sunan bir yardımcı olarak konumlandırıyor ve bu araçları en bilinçli kullananların genellikle mevzuatın ruhunu bilen, uzun yıllar sahada kalmış kişiler olduğu görülüyor. Eğitim alanında, sınıf deneyimi yüksek öğretmenler yapay zekâyı içerik üretmekten çok uyarlama ve kişiselleştirme için kullanırken; sağlık sektöründe klinik tecrübesi yüksek hekimler bu sistemleri tanı koyan bir otorite olarak değil, veri ayıklayan ve belge yükünü azaltan bir destek olarak değerlendiriyor. Özel sektörde ise orta ve üst düzey yöneticiler yapay zekâyı sunum, senaryo ve karar öncesi analiz üretiminde bir kaldıraç olarak kullanıyor. Türkiye’deki bu örneklerin ortak noktası net: Kimse kariyerini sıfırlamıyor, yeni bir meslek icat etmiyor; yıllar içinde oluşmuş uzmanlık, yapay zekâ ile sessizce ama etkili biçimde güçleniyor.
5. Mevcut Kariyerinizi Güçlendirin: Sektörlerden Örnekler
Yapay zekâ ile kurulan ilişki, her zaman yeni bir kariyer başlatmak zorunda değildir. Çoğu zaman daha etkili olan yol, mevcut kariyeri güçlendirmekten geçmektedir. Çünkü yapay zekâ, uzmanlığı ikame eden bir araçtan çok, onu daha görünür ve sürdürülebilir kılan bir çarpan gibi çalışıyor.
Hukuk alanında bu durum açıkça görülüyor. Yapay zekâ, dilekçe taslakları hazırlayabiliyor, içtihat taraması yapabiliyor, metinleri sadeleştirebiliyor. Ancak hangi argümanın mahkeme nezdinde karşılık bulacağını, hangi ifadenin riskli olduğunu ya da hangi davada hangi stratejinin izlenmesi gerektiğini hâlâ deneyimli hukukçular belirliyor. Yapay zekâ burada hız kazandırıyor; hukuki muhakemenin yerini almıyor.
Sağlık sektöründe de benzer bir denge söz konusu. Yapay zekâ sistemleri semptom verilerini işleyebiliyor, geçmiş vakalarla karşılaştırmalar yapabiliyor, belge yükünü azaltabiliyor. Ancak hastanın ses tonundaki tereddüdü, aile öyküsündeki kritik bir detayı ya da standart verilerin dışında kalan bir riski fark eden yine hekimin klinik sezgisi oluyor. Deneyim, burada teknolojinin sınırlarını çiziyor.
Eğitim alanında yapay zekâ, ders planı, sınav ve çalışma kâğıdı üretimini kolaylaştırıyor. Fakat bir öğrencinin neden zorlandığını, hangi yöntemin ona daha uygun olduğunu ya da motivasyonunun neden düştüğünü anlayan şey algoritma değil; öğretmenin sınıf içi gözlemi. Yapay zekâ öğretmeni ikame etmiyor, ona zaman kazandırıyor.
Kamu ve kurumsal yapılarda ise yapay zekâ daha çok taslak üretimi, raporlama ve senaryo oluşturma alanlarında öne çıkıyor. Yönetmelik metinleri hazırlanabiliyor, alternatif politika seçenekleri listelenebiliyor. Ancak bu metinlerin hangi sosyal, siyasi veya kurumsal hassasiyetlere dokunacağını öngörmek, hâlâ deneyimli yöneticilerin sorumluluğunda. Yapay zekâ seçenek sunuyor; karar yine insana aittir.
Bu örneklerin tamamındaki ortak nokta, Yapay zekâ, mesleği elinden almıyor; mesleğin yükünü hafifletiyor. Böylece uzmanlık daha stratejik bir yerde konumlanıyor. Günlük işlerin içinde kaybolmak yerine, asıl katma değer üreten karar, değerlendirme ve yönlendirme alanları öne çıkıyor.
6. Türkiye’nin Yapay Zekâ Vizyonu ve Size Özel Fırsatlar
Türkiye’de yapay zekâ konusu çoğu zaman gecikme, yetişememe ya da geriden gelme duygusuyla ele alınmaktadır. Oysa bu bakış, meselenin yalnızca hız boyutuna odaklanıyor. Halbuki yapay zekâ çağında asıl belirleyici olan hız değil; nereden ve nasıl konumlandığınız. Türkiye, bu konuda yalnızca izleyen bir ülke olmaktan çıkıp, kendi yol haritasını çizmeye çalışan bir noktaya gelmiş durumdadır. 2021–2025 dönemini kapsayan Ulusal Yapay Zekâ Stratejisi ile yapay zekâ ilk kez dağınık girişimlerin ötesine taşınarak bütüncül bir çerçeveye oturtuldu. Bu çerçeve, yapay zekâyı yalnızca teknik bir Ar-Ge konusu olarak değil; ekonomik büyümeden istihdama, kamu yönetiminden eğitime kadar uzanan yapısal bir dönüşüm alanı olarak ele alıyor. Hedeflenen şey birkaç uzman yetiştirmekten çok, yapay zekâyı doğru yerde ve doğru kararla kullanabilecek insan kaynağını genişletmektir.
Bu yaklaşımın önemli bir tarafı var: Yapay zekâ, genç ve teknik profillere özgü bir alan olarak tanımlanmıyor. Aksine, karar süreçlerini destekleyen bir araç olarak konumlandırılıyor. Yani algoritmalar hesaplıyor, seçenek üretiyor, senaryolar sunuyor; ancak bu seçeneklerin hangisinin uygulanabilir, hangisinin riskli, hangisinin zamansız olduğunu tartacak olan yine insan. Bu noktada deneyim, teknik bilginin önüne geçiyor.
Bu stratejik çerçeve kâğıt üzerinde kalan bir niyet beyanı olarak da kalmadı. Kamu ve özel sektörü kapsayan eylem planlarıyla birlikte, yapay zekâ uzmanlığı eğitimi, veri erişimi altyapısı, hukuki düzenlemeler ve etik sınırlar gibi başlıklar eş zamanlı biçimde ele alınmaya başlandı. Bu da Türkiye’de yapay zekânın yalnızca “gelecekte olacak” bir konu değil, bugün işleyen bir süreç hâline geldiğini gösteriyor.
Eğitim tarafında da benzer bir yönelim dikkat çekiyor. Ücretsiz ve erişilebilir platformlar üzerinden verilen yapay zekâ ve veri okuryazarlığı eğitimleri, bu alanın belirli bir zümreye ait olmadığını açıkça ortaya koyuyor. Amaç herkesi yazılımcı yapmak değil; yapay zekânın nasıl çalıştığını, nerede yanılabileceğini ve hangi durumlarda insan muhakemesine ihtiyaç duyduğunu bilen bir kitle oluşturmak. Bu noktada sessiz ama önemli bir gerçek var: Bu eğitimlere ilgi gösterenlerin önemli bir bölümü, kariyerinin ortasında ya da ikinci yarısında olan kişilerden oluşuyor.
Özel sektörde ise henüz doygunluğa ulaşmamış bir tablo söz konusu. Birçok kurum yapay zekânın potansiyelini fark etmiş durumda; ancak bu potansiyeli nasıl yöneteceği, hangi süreçlere entegre edeceği ve en önemlisi kimlerle çalışacağı konusunda hâlâ net değil. Bu belirsizlik, deneyimli profesyoneller için ciddi bir fırsat alanı yaratıyor. Çünkü sorun teknik bir boşluktan çok, yönlendirme ve bağlam eksikliği.
Türkiye’de yapay zekâ dönüşümünün belirgin bir özelliği var: Bu dönüşüm gürültülü değil. Büyük manşetler, parlak bireysel hikâyeler ya da “bir gecede değişen hayatlar” yok. Ama iş yapma biçimleri yavaş yavaş değişiyor. Raporlar daha hızlı hazırlanıyor, senaryolar daha görünür hâle geliyor, karar öncesi alternatifler daha sağlıklı tartışılıyor. Ve bu değişimin merkezinde çoğu zaman gençler değil; hayatın içinden geçmiş, sorumluluk almış, karar vermiş insanlar yer alıyor. Türkiye’de yapay zekâ meselesi bir yarış problemi ya da bir hız yarışı değildir; bu bir yer seçimi meselesidir. Hız artık herkes için erişilebilir. Asıl farkı yaratan, bu hızı hangi yönde ve hangi sınırlar içinde kullanacağını bilenlerdir. Yapay zekâ hesaplıyor, öneriyor, seçenek üretiyor. Ama yön hâlâ insandan bekleniyor. En önemlisi ise bu çağın, ancak yön verebilen zihinlerle tamamlanmasıdır.
Bu yaklaşımın önemli bir tarafı var: Yapay zekâ, genç ve teknik profillere özgü bir alan olarak tanımlanmıyor. Aksine, karar süreçlerini destekleyen bir araç olarak konumlandırılıyor. Yani algoritmalar hesaplıyor, seçenek üretiyor, senaryolar sunuyor; ancak bu seçeneklerin hangisinin uygulanabilir, hangisinin riskli, hangisinin zamansız olduğunu tartacak olan yine insan. Bu noktada deneyim, teknik bilginin önüne geçiyor.
Bu stratejik çerçeve kâğıt üzerinde kalan bir niyet beyanı olarak da kalmadı. Kamu ve özel sektörü kapsayan eylem planlarıyla birlikte, yapay zekâ uzmanlığı eğitimi, veri erişimi altyapısı, hukuki düzenlemeler ve etik sınırlar gibi başlıklar eş zamanlı biçimde ele alınmaya başlandı. Bu da Türkiye’de yapay zekânın yalnızca “gelecekte olacak” bir konu değil, bugün işleyen bir süreç hâline geldiğini gösteriyor.
Eğitim tarafında da benzer bir yönelim dikkat çekiyor. Ücretsiz ve erişilebilir platformlar üzerinden verilen yapay zekâ ve veri okuryazarlığı eğitimleri, bu alanın belirli bir zümreye ait olmadığını açıkça ortaya koyuyor. Amaç herkesi yazılımcı yapmak değil; yapay zekânın nasıl çalıştığını, nerede yanılabileceğini ve hangi durumlarda insan muhakemesine ihtiyaç duyduğunu bilen bir kitle oluşturmak. Bu noktada sessiz ama önemli bir gerçek var: Bu eğitimlere ilgi gösterenlerin önemli bir bölümü, kariyerinin ortasında ya da ikinci yarısında olan kişilerden oluşuyor.
Özel sektörde ise henüz doygunluğa ulaşmamış bir tablo söz konusu. Birçok kurum yapay zekânın potansiyelini fark etmiş durumda; ancak bu potansiyeli nasıl yöneteceği, hangi süreçlere entegre edeceği ve en önemlisi kimlerle çalışacağı konusunda hâlâ net değil. Bu belirsizlik, deneyimli profesyoneller için ciddi bir fırsat alanı yaratıyor. Çünkü sorun teknik bir boşluktan çok, yönlendirme ve bağlam eksikliği.
Türkiye’de yapay zekâ dönüşümünün belirgin bir özelliği var: Bu dönüşüm gürültülü değil. Büyük manşetler, parlak bireysel hikâyeler ya da “bir gecede değişen hayatlar” yok. Ama iş yapma biçimleri yavaş yavaş değişiyor. Raporlar daha hızlı hazırlanıyor, senaryolar daha görünür hâle geliyor, karar öncesi alternatifler daha sağlıklı tartışılıyor. Ve bu değişimin merkezinde çoğu zaman gençler değil; hayatın içinden geçmiş, sorumluluk almış, karar vermiş insanlar yer alıyor. Türkiye’de yapay zekâ meselesi bir yarış problemi ya da bir hız yarışı değildir; bu bir yer seçimi meselesidir. Hız artık herkes için erişilebilir. Asıl farkı yaratan, bu hızı hangi yönde ve hangi sınırlar içinde kullanacağını bilenlerdir. Yapay zekâ hesaplıyor, öneriyor, seçenek üretiyor. Ama yön hâlâ insandan bekleniyor. En önemlisi ise bu çağın, ancak yön verebilen zihinlerle tamamlanmasıdır.
Yorumlar
Yorum Gönder