Yapay zekâ ile işe alımda gerçek değer nerede

• ChatGPT ve LLM’lerin iş dünyasındaki yeri sorgulanıyor.
• 2025’e yaklaşırken yapay zekâ trendleri daha özel çözümler üzerine odaklanıyor.
• Kurumsal AI asistanları ve çoklu yapay zekâ uygulamaları öne çıkıyor.
• Yapay zekâ yatırımlarında veri kaynakları ve süreç tasarımı kritik öneme sahip.
• Rekabet avantajı, AI’nın entegrasyon ve iş modeline uyumu ile sağlanacak.

ChatGPT ve benzeri büyük dil modelleri, 2023–2024 döneminde iş dünyasında bir tür “evrensel çözüm” algısı yarattı. Pek çok şirket, henüz net bir iş senaryosu olmadan “Biz de bir ChatGPT projesi yapalım” yaklaşımıyla POC’ler (proof-of-concept) başlattı. Washington Post’taki yazı da tam bu noktaya dikkat çekiyor:

• ChatGPT, genel amaçlı bir araç; ama iş dünyası özel amaçlı çözümler istiyor.
• Tek başına bir LLM, uçtan uca bir iş problemi çözmek için yetersiz.
• Sektör ve süreç odaklı yapay zekâ sistemleri, çoğu zaman daha ölçülebilir ROI sağlıyor.
• “Her işe yarar” gibi sunulan çözümler, şirketlerde beklenti-fayda makası oluşturuyor.

Son iki yılda yaşadığımız dalga, birinci fazdı:

1. Faz 1 – Keşif dönemi (2022–2023):
   • Herkes LLM’lerle tanıştı.
   • Şirketler, ChatGPT gibi araçları denemeye, prompt yazmayı öğrenmeye başladı.
   • Üretken yapay zekâ, daha çok “oyuncak” ve “demo” seviyesinde kaldı.
2. Faz 2 – Araçlaşma dönemi (2024–2025):
   • LLM’ler API ve eklentilerle kurumsal sistemlere entegre edilmeye başladı.
   • Farklı işlevler için mikro-araçlar (agent’ler) ortaya çıktı.
   • “Tek devasa model” yerine görev odaklı yapay zekâ ajanları gündeme geldi.
3. Faz 3 – Altyapı ve iş süreçleri dönemi (2025 →):
   • AI, arayüzden çok altyapının parçası haline geliyor.
   • CRM, ERP, tedarik zinciri, finans, insan kaynakları gibi temel sistemlere gömülü hale geliyor.
   • Odak noktası: Verimlilik, maliyet düşürme, risk yönetimi ve büyüme.

Yani 2025 yapay zekâ trendleri, bizi sohbet botu merkezli algıdan; iş süreci merkezli yapay zekâ mimarisine taşıyor.

İş dünyasında pratik olan, genellikle şu kombinasyon:

• Orta veya büyük ölçekli bir LLM (örneğin GPT-türevleri, Claude, Llama vb.)
• Üzerine inşa edilen özelleşmiş ajanlar
• Şirketin iç verisiyle entegre RAG (Retrieval-Augmented Generation) altyapısı
• Kurumsal uygulamalara entegre iş akışı mantığı

Bu mimarinin avantajları:

1. Daha yüksek doğruluk: Genel bilgi yerine, sektörünüze ve veri tabanınıza özgü cevaplar üretebilir.
2. Güvenlik ve gizlilik: Kurum içi veri havuzları ve erişim yetkileri AI tasarımına gömülebilir.
3. Performans ve maliyet optimizasyonu: Her görev için devasa model kullanmak yerine; bazı işler için daha ufak, verimli modeller seçilebilir.
4. Ölçülebilir iş çıktıları: “Güzel bir metin yazdı” seviyesinden “Arama süresini %40 kısalttı”, “Müşteri memnuniyetini 7,8’den 8,6’ya çıkardı” seviyesine geçilir.

Bu nedenle, “ChatGPT abartılıyor” tartışması, bir bakıma “tek araçla her sorunu çözemeyiz” hatırlatmasıdır.

Aşağıda, iş insanları ve girişimciler için en kritik hale gelen yapay zekâ trendlerini başlıklar halinde özetleyelim.

1. Kurumsal AI Asistanları: Chatbot’tan Çok Daha Fazlası

2. Yapay Zekâ Destekli Karar Sistemleri ve Veri Odaklı Yönetim

3. LLM+Araç Entegrasyonu: “Sadece Konuşan” Değil, “İş Yapan” Yapay Zekâ

4. Çok Modlu (Multimodal) Yapay Zekâ: Metin + Görsel + Ses + Video

5. Küçük Ama Özel Modeller: “Her Şey İçin Dev Model” Devri Bitiyor

Washington Post yazısı, “ChatGPT abartılıyor” derken aslında şunu vurguluyor: Önemli olan hangi aracı kullandığınız değil, hangi iş problemini çözdüğünüz.

Dolayısıyla, “ChatGPT yerine ne kullanmalıyım?” sorusunu şöyle yeniden çerçeveleyebilirsiniz:

1. Problem tanımı:
   • Müşteri hizmetlerinde bekleme sürelerini mi kısaltmak istiyorsunuz?
   • Satış ekibinin daha iyi teklif hazırlamasını mı?
   • Finans departmanının ay sonu kapanış süresini mi hızlandırmak istiyorsunuz?
2. Veri kaynakları:
   • Hangi sistemler devreye girecek? (CRM, ERP, biletleme sistemi, e-posta, doküman arşivi vb.)
   • Veri kalitesi ne durumda?
3. Çıktı tipi:
   • Özet rapor mu istiyorsunuz?
   • Öneri mi?
   • Otomatik aksiyon mu? (örn. müşteri kaydı açma, e-posta yanıtlama)
4. Güvenlik ve regülasyon:
   • Veriler ülke dışına çıkabilir mi?
   • Sektör regülasyonları (finans, sağlık, kamu vb.) ne diyor?

Bu sorulara yanıt verdikten sonra, teknoloji katmanı daha netleşiyor:

• Genel amaçlı LLM + şirket verisi + entegrasyonlar
• Küçük özelleştirilmiş modeller
• Açık kaynak modeller (Llama, Mistral vb.) + kurum içi barındırma
• Tamamen kapalı kutu SaaS çözümler (destek, transkripsiyon, analitik vb. için)

Yapay zekâ trendleri 2025’te somutlaştırmak için, farklı fonksiyonlar bazında potansiyel kullanım senaryolarını aşağıda derliyorum.

Satış ve Pazarlama

Müşteri Hizmetleri ve Deneyimi

Operasyon ve Tedarik Zinciri

İnsan Kaynakları

Finans ve Hukuk

Yapay zekâ trendleri 2025’i sadece izleyen değil, aktif kullanan şirketlerden olmak istiyorsanız, şu stratejik adımlar kritik:

1. “Önce süreç, sonra model” prensibi: Model seçimi, teknoloji seçimi ilk adım değil, üçüncü veya dördüncü adımdır.
2. Küçük başlayın, hızlı öğrenin, ölçekleyin: 2–3 aylık, net hedefli POC projeleri tasarlayın.
3. Değişim yönetimini hafife almayın: Yapay zekâ projeleri sadece teknoloji değil, insan projesidir.
4. Veri yönetişimi ve güvenlik çerçevesi oluşturun: Hangi veri hangi sistemlere gider, kim erişir, ne kadar süre saklanır?
5. “Tek seferlik proje” değil, “sürekli iyileşen ürün” gibi yönetin: Başarılı şirketler AI’ı böyle konumlandırıyor.

Yapay zekâ trendleri 2025 perspektifinden bakarak, şirketiniz için hızlı bir “hazırlık skoru” çıkarabilirsiniz. Kendinize şu soruları sorun:

1. Strateji:
   • AI kullanımı için net iş hedeflerimiz var mı? (gelir artışı, maliyet düşüşü, risk azaltma vb.)
   • Yönetim ekibi bu hedeflerde mutabık mı?
2. Veri:
   • Verilerimiz düzenli, erişilebilir, temiz mi?
   • Kritik sistemler (CRM, ERP, destek, üretim, finans) entegre mi?
3. Teknoloji:
   • Halihazırda kullandığımız SaaS araçlarında AI özellikleri var mı ve kullanıyor muyuz?
   • Kurum içi ya da dışı bir AI uzman/partner ekibiyle çalışıyor muyuz?
4. İnsan:
   • Çalışanlar temel seviyede AI okuryazarlığına sahip mi?
   • Kritik ekipler (IT, hukuk, İK, güvenlik) sürecin içinde mi?
5. Yönetişim:
   • AI kullanımına dair etik, güvenlik ve uyum (compliance) ilkelerimiz var mı?
   • Hassas verilerin AI sistemlerine aktarımı konusunda politika belirledik mi?

“ChatGPT abartılıyor” söylemi, yüzeyde provokatif görünse de, iş dünyası için değerli bir hatırlatma içeriyor:

• Mesele, belirli bir araca (ChatGPT, Claude, Gemini, Llama vb.) sahip olmak değil,
• Bu araçları şirketinizin süreçleri, verileri ve hedefleriyle akıllıca birleştiren mimariyi kurmak.

2025 ve sonrasında rekabet avantajı:

• AI’ı erken deneyenlerde değil,
• Onu iş modeline, kültüre ve süreçlere derinlemesine entegre edebilenlerde olacak.

Yani, odak noktanız “Hangi modeli kullanayım?” sorusundan çok, şu olmalı:

“Şirketimin bugün ve yarın çözmesi gereken en kritik problemler neler ve yapay zekâ trendleri 2025 ışığında bu problemleri hangi akıllı mimariyle çözebilirim?”

Bu soruyu net yanıtlayabildiğiniz anda, ChatGPT’nin abartılı olup olmaması sizin için ikincil bir detay haline gelecek; çünkü siz, teknolojiyi değil, iş değerini merkeze almış olacaksınız.

ChatGPT abartılıyor mu?

Evet, birçok uzman, iş dünyasında asıl ihtiyacın daha özelleşmiş yapay zekâ çözümleri olduğunu vurguluyor.

2025’te yapay zekâ trendleri nelerdir?

Kurumsal AI asistanları, veri odaklı karar sistemleri ve çok modlu yapay zekâ gibi çözümler önem kazanacak.

Yapay zekâ yatırımlarında hangi unsurlara dikkat edilmeli?

Veri kaynakları, süreç tasarımı ve güvenlik konuları kritik öneme sahip.