Herkes aynı soruyu soruyor: “Biz de yapay zekâ alanında bir unicorn çıkarabilir miyiz?” Bence mesele kahraman yaratmak değil, birbirine sıkıca bağlanan halkalardan sağlam bir zincir kurmak.
Son günlerde pek çok ülke baş döndürücü bir hızla yayılan yapay zekâya dair yarışta ne yapması gerektiğini tartışıyor. ABD ve Çin’in önde götürdüğü bu yarışın çıktıları kaygıyla izleniyor. Güvenlik, istihdam, egemenlik, kalkınma ve teknoloji politikası başta olmak üzere birçok konu etrafında ülkeler pozisyon almaya başladı.
Bu yazının amacı, ekonomik gelişme özelinde Türkiye’nin hangi çözümlere odaklanmasının ticari açıdan anlamlı olacağını tartışmak: Türkiye bir OpenAI ya da Anthropic mi çıkarmaya odaklanmalı, yoksa daha farklı çözümlere mi yönelmeli?
Öncelikle yapay zekâ ile ilgili pek çok konu dile getirilse de “doğru konumlanmaya” dair bir tartışmanın yeterince yürütülmediğini söylemeliyim. Konuyla ilgili çok sayıda rapor yayımlanıyor; birçok kişi ve kurum görüşünü paylaşıyor. Bu dokümanların istikamet çizme ve dinamizm yaratma açısından son derece önemli olduğuna da inanıyorum. Ancak dile getirilen önerilerin; ekonomimizin ve sanayimizin güçlü ve zayıf tarafları, uluslararası ekonomi ve siyasetin gidişatı gibi makro gerçeklerle yeterince etkileşerek konumlanma sorusuna doyurucu bir cevap verdiğini iddia etmek zor.
Strateji geliştirme çalışmalarında öncelikle ilgili organizasyonun veya ülkenin güçlü ve zayıf yanları irdelenir; bunlar fırsat ve tehditlerle eşleştirilerek o yapıya özgü stratejiler geliştirilir. (“Ferman Padişahınsa Dağlar Bizimdir” başlıklı yazımda genel anlamda teknoloji ticarileştirmeyle ilgili bu minvalde bazı önerilerde bulunmuştum). Bugüne kadar ortaya atılmış önerilerin ise çoğunlukla yapay zekâyla ilgili genel ihtiyaçlardan yola çıkarak belirlendiğini görüyoruz.
Oysa ülkeleri başarılı kılacak olan şey, genel geçer yöntemleri uygulamak değil; kendine has, birbirine bağlanmış güçlü halkalardan oluşan bir ekosistem zinciri kurmaktır. Bu sebeple bir ülke önce elindeki halkalardan hangisinin güçlü, hangisinin zayıf olduğunu iyi bilmeli.
Zayıf ve Güçlü Taraflarımız
O zaman ilk etapta elimizde ne var ne yok, ona bakalım. Türkiye mevcut durumda büyük veri merkezlerine yatırım yapma konusunda zorlanıyor. Risk sermayesi ekosistemimiz, ABD ve Çin gibi ülkelerle rekabet edecek büyük ölçekli çözümler geliştirmek için gereken desteği sağlamıyor. 2025’teki yıllık girişim sermayesi hacmimizin sadece 0,6 milyar dolar civarında olması ve bu rakamın sadece 50 milyon dolarının yapay zekâ ve deeptech sektörlerine tahsis edilmesi bu tabloyu özetliyor (Kaynak: Startups.watch 2025 Yıllık Rapor). Türkiye’deki toplam tutar ABD’de tek bir Seri B/C yatırım turunda konuşulabiliyor.
Son tüketiciye ulaşacak (B2C) dijital ürünlerin uluslararası sahada pazarlanması konusunda yeteneklerimizin ve tecrübemizin kısıtlı olduğu da bir gerçek. Bu sebeple dünya çapında nihai tüketiciyi hedefleyen çözümlere harcayacağımız eforun önemli kısmı boşa gitme riski taşıyor.
Buna karşılık, bu teknolojileri geliştirme ve uygulama konusunda yetenekli ve donanımlı bir insan kaynağı havuzuna sahibiz. Teknoparklarda, büyük işletmelerde ve üniversitelerde bu alanda ustalaşmış, azımsanmayacak sayıda uzmanımız bulunuyor. Uzmanlığın yanında yeni girişim kurma ve ürün çıkarma hevesi bakımından çok güçlü bir kültürel motivasyona sahip oluşumuzu ise güçlü taraflarımızın ilk sırasına bile yazabilirim.
İlk bakışta yapay zekâyla doğrudan ilgili görünmese de listenin başına yazacağımız bir avantajımız daha var: Farklı sektörlerde ciddi hacme ulaşmış şirketlerimizin varlığı. Tarım, turizm, finans, sağlık gibi sektörlerde ve imalat sanayisinin birçok alt kolunda kapasite ve çeşitlilik açısından epeyce avantajlıyız. Hatta bu ekonomik çeşitliliğe sahip olma bakımından dünyada bir elin parmaklarını geçmeyecek sayıdaki ülkeden biriyiz. TÜSİAD için TEPAV tarafından hazırlanan “Rekabetin Yeni Dinamiği: Sanayide Teknolojik Dönüşüm” Raporunda yer alan aşağıdaki grafikte bunu net bir şekilde görebiliyoruz.
Önümüzdeki Fırsat: Sektörel Nişler
Bu zayıf ve güçlü taraflar, önümüzdeki fırsat penceresinin çerçevesini kendiliğinden çiziyor: Sektörel nişler. Üretken yapay zekânın yayılmaya başladığı 2022-2023’ten itibaren bu çözümlerin, yaklaşık yetmiş yıldır beklenen yapay genel zekâ (AGI) olup olmadığı tartışıldı. Son birkaç yıl, en azından bugünkü haliyle üretken yapay zekânın bu sıfatı taşımaktan uzak olduğunu gösterdi. Dolayısıyla modellerin güçlenmesi, dikey çözümlere duyulan gereksinimi ortadan kaldırmayacak gibi görünüyor: Bir sektörün verisi, mevzuatı ve iş akışı, modelin içinde değil, sahada duruyor. Yani üretken yapay zekâ merkezli çözümlerin her uygulama sahasına özelleşeceği bir süreç bizi bekliyor. İçinden geçtiğimiz dönemi anlamak için internetin ve akıllı telefonların çıkışından sonra bu teknolojileri merkeze alan çözümlerin geliştirilme sürecini hatırlamak yeterli.
Yukarıda sözünü ettiğimiz sektörel çeşitlilik özelliğimiz tam bu noktada önemli bir avantaja dönüşebilir. Dikey yapay zekâ çözümlerinin, ilk uygulayıcıya (piyasada kullanılan kavramla POC’ye) ihtiyacı var. Yapay zekâ çözümlerinin faydasına inanmış ve bu alana kaynak ve zaman ayırmaya hazır olan endüstriyel kuruluşlarımız geliştiricilere tesislerini ve iş süreçlerini açarak bu uygulamaların geliştirilmesinin kapısını aralayabilecek. 1-2 senelik bir süreçten sonra uygulamalar Türkiye’de birkaç firmada daha kullanılıp olgunlaştıktan sonra yurt dışının yolunu tutabilir.
Konumlanma konusunda Almanya’nın tecrübesinden ders çıkarabiliriz. 90’ların ve 2000’lerin yazılım yarışında Almanya bir IBM, Microsoft ya da Apple çıkarmaya uğraşmadı. Bunun yerine güçlü endüstriyel firmalarına yaslanarak SAP’yi ERP sahasında küresel lider konuma taşıdı. 1972’de IBM’in Almanya’daki ofisinde Xerox projesinin istendiği gibi yürümemesi üzerine işten çıkartılan 5 mühendisin kurduğu SAP’nin ilk müşterisi Almanya’nın en güçlü olduğu sektörlerden biri olan kimya devi Imperial Chemicals Industry idi ve yazılım ilk burada doğdu. SAP 2025 itibariyle yıllık 35 milyar Euro ciroya ulaştı.
Aynı şekilde mühendislik ve otomasyon birikiminden hareketle endüstriyel yazılımlarda önemli bir aktör oldu; Siemens’in Simatic ve TIA Portal hattı, Beckhoff’un TwinCAT’i ve FVA Workbench bu birikimin ürünleri. Tabii bugün Almanya’nın yazılımdaki dinamizminin sürmemesinin başka sebepleri var; bunu daha önce Almanya üzerine yazımda genel hatlarıyla ele almıştım.
Evet, devasa dil modelleri ve evrensel kullanıcıya hitap eden ürünler yerine sektörel nişlere odaklandığımızda Türkiye’den yirmi tane unicorn çıkaramayabiliriz. Ancak decacorn ya da hectocornların nüfuz etmekle ilgilenmeyeceği, sektöre veya bölgeye özgü (daha çok B2B) çözümler geliştiren, değerlemesi 100 milyon–1 milyar dolar bandında kalan yüzlerce şirket çıkarabiliriz.
Dil modelleri konusunda da benzer nişlere odaklanmanın faydalı olacağını düşünüyorum. Eğitim sistemimizde kullanılabilecek şekilde kültürel mirasımızı merkeze alan bir dil modeli ya da başta savunma sanayisi olmak üzere stratejik sektörlerde kullanılabilecek, ihtiyaca özgü -sektörel nişlerdeki uygulamalarımıza yetecek kadar- küçük ve orta büyüklükte dil modelleri; hem güvenliği hem yapay zekâ egemenliğini göz ardı etmeden yol almamızı sağlayabilir. Küçük modellerin GPU ve enerji gereksiniminin az olması da veri merkezi kapasitesindeki zayıflığımızın bağlayıcılığını azaltıyor.
Fırsatı Değerlendirmek İçin Ödevler
Bu amaca ulaşmak için atmamız gereken birçok adım var; ancak öncelik belirleyip odaklanarak ilerlemenin daha sağlıklı olacağını düşünüyorum. İki temel alanı öncelikli hedef olarak belirleyebiliriz.
Birincisi: Sektörel firmalarla yapay zekâ geliştiricileri arasında iş birliği kültürünü geliştirmek ve güvene dayalı iş birliği mekanizmaları kurmak. Kültür konusunda henüz parlak bir noktada değiliz; yine de özellikle TÜBİTAK destekleriyle (ör. 1707 ve 1711 programları) kurulmaya çalışılan mekanizmalar var. Bunların çok önemli adımlar olduğunu teslim etmekle beraber, henüz arzulanan etkiyi yaratamadığını da kabul etmemiz gerekiyor. Bürokratik süreçler ve tereddütleri giderecek ara çözümlerin eksikliği gibi dinamikler burada geciktirici bir rol oynuyor.
Devlet teşviklerinin bugüne kadar Türkiye’deki Ar-Ge faaliyetlerinin oluşumunda büyük rol oynadığı açık. Teknoparklar, Ar-Ge merkezleri ve TÜBİTAK projeleri; kuruluşları Ar-Ge yapmaya yönelten tetikleyici bir işlev gördü. Bu mekanizmaların, Türkiye’nin bugünkü kapasitesinin oluşumundaki etkisi inkâr edilemez.
Ancak bu sefer kültürel engellerin ve risklerin ürettiği daha kompleks bir durumla karşı karşıyayız. Bu bariyeri aşmak için kamunun ve arayüz kurumların daha fazla müdahil olması, kapasite inşa edici rollerle kılcal damarlara daha derin nüfuz etmesi bir gereklilik olarak karşımıza çıkıyor. arayüz kurumlarının kadrolarının güçlendirilerek süreçlerin içine daha fazla girmesi, sahadaki gerçeklerin analiz edilip alternatif modeller özelinde rehberlik edilmesi, veri anonimleştirme ve federatif öğrenme gibi, kurumların veriyi paylaşmadan model geliştirmesini mümkün kılan tekniklerin yaygınlaştırılması, gerekli hukuki düzenlemelerin yapılması, destek programlarının işleyişinin hızlandırılması gibi adımlar önemli bir ivme sağlayacaktır.
İkincisi: Bu iş birliğinden çıkacak çözümlerin ürünleştirilmesi ve yurt dışında ticarileştirilmesi için beşerî sermaye kapasitesini güçlendirmek. Dijital ürünlerin ticarileştirilmesi mevcut insan kaynağımızın yetersiz kaldığı bir alan. Yine de B2B satış, B2C’den farklı olarak marka ve pazarlama bütçesinden çok referansla, sektör bilgisiyle ve saha ilişkisiyle yürüyor; içeride görece güçlü olduğumuz taraf da burası. İçerideki tecrübeyi yurt dışına da yaymak için sahada tecrübeli olan diasporadaki Türklerden ve uluslararası iş gücünden yararlanmamız gerektiğini düşünüyorum. Bu, eğitimlerle ya da firmaların kendi başlarına deneyerek öğrenmesiyle hızla edinilebilecek bir yetkinlik değil.
Beşerî sermayeyi güçlendirmenin bir yolu da elimizdeki az sayıda deneyimli alan uzmanının danışmanlık faaliyetlerine yönelmesiyle etki alanını genişletmesi. Başta teknoparklar olmak üzere arayüz kurumların, bu uzmanlıkları yapay zekâ firmalarıyla eşleştirme işlevi bu aşamada bir gereklilik olarak öne çıkıyor.
Zincir Politikasına Doğru
Saydığım gerekçelerle, iş birliği ve ticarileştirmede uzman insan kaynağına odaklanarak zincirin eksik halkalarını tamamlayabileceğimize inanıyorum. Politika geliştirmek de büyük ölçüde bu demek: Zincirin eksik halkalarını tamamlamak. Önemli olan hangi halkalara sahip olduğumuzu iyi tespit etmek ve bu halkaların bir zincir oluşturması için hangi yeni halkaların ekleneceğini, hangilerinin güçlendirileceğini belirlemek.
Önümüzde büyük bir fırsat duruyor. “Zincirleri kırmaktan” bahsetmeyi seven bir milletiz; ayak bağı olan zincirleri kırdıktan sonra amaca hizmet eden zincirleri kurmak da gerekiyor. Bakalım bu sefer doğru halkalarla istikbale uzanan zinciri kurabilecek miyiz?
