Bülent Tekmen’in Türkiye’nin dünyanın ilk 10 yapay zeka ekonomisinden biri olabileceği yönündeki makalesinden yola çıkarak, Türkiye’nin fintek alanındaki birikiminin bu yarışta nasıl bir avantaja dönüşebileceğine bakalım.
Bülent Tekmen’in Türkiye’nin dünyanın ilk 10 yapay zeka ekonomisinden biri olabileceğini savunduğu yazısı, ilk bakışta iddialı bir gelecek öngörüsü gibi görünüyor. Ancak yazıda benim asıl dikkatimi çeken, Türkiye’nin avantajını yalnızca model, çip veya veri merkezi kapasitesinde değil; yıllar içinde sektörlerde biriken ve kolayca kopyalanamayan bilgi ve deneyimde araması oldu. Ben de bu yaklaşımı finansal teknolojiler tarafından düşünmeye başladım. Türkiye’nin bankacılık ve ödeme sistemlerinde oluşan uzun yıllara dayalı deneyim, yapay zeka çağında gerçekten küresel bir rekabet avantajına dönüşebilir mi? Bu yazıda “ilk 10” sıralamasından çok, elimizdeki bilgi birikimini ekonomik değere dönüştürme ihtimalinin peşine düşmek istiyorum.
Bülent Tekmen’in Türkiye’nin dünyanın en büyük 10 yapay zeka ekonomisinden biri olabileceğini savunduğu makalesini okurken aklımda başka bir soru oluştu. Türkiye’nin yapay zeka yarışındaki avantajını gerçekten yalnızca geliştireceğimiz modeller, sahip olduğumuz GPU kapasitesi ya da kuracağımız veri merkezleri üzerinden mi değerlendirmeliyiz? Yoksa yıllar boyunca belirli sektörlerde biriktirdiğimiz, kolayca kopyalanamayan deneyim de bu yarışın önemli bir parçası olabilir mi? Finansal teknolojiler açısından bakınca ikinci ihtimal bana üzerinde düşünmeye değer görünüyor.
Bülent Tekmen’in Makalesi Bana Neyi Düşündürdü?
Colendi Kurucu Ortağı Bülent Tekmen, “Türkiye Will Be a Top-Ten AI Economy” başlıklı makalesinde oldukça iddialı bir öngörü ortaya koyuyor: Türkiye dünyanın önde gelen 10 yapay zeka ekonomisinden biri olabilir.
Bu görüşün merkezinde ise yalnızca yapay zeka teknolojisini geliştirme kapasitesi bulunmuyor. Tekmen’in özellikle üzerinde durduğu kavram “tacit knowledge”, yani örtük ya da zımni bilgi. Bunu en basit haliyle, yıllar içinde çalışarak öğrendiğimiz fakat bir dokümana, veri tabanına veya kullanım kılavuzuna bütünüyle aktaramadığımız bilgi olarak düşünebiliriz.
Bir üretim tesisinin yöneticisinin makinenin çıkardığı küçük bir sesten yaklaşan sorunu anlaması, bir bankacının onlarca veri noktası arasında hangisinin gerçekten risk işareti olduğunu sezmesi ya da bir girişimcinin bir ürünün neden bir pazarda çalışıp diğerinde çalışmayacağını yılların deneyimiyle öngörebilmesi buna örnek olabilir.
Tekmen’in temel argümanı da burada başlıyor. Yapay zeka modelleri geliştikçe ve “zeka” giderek daha erişilebilir hale geldikçe uzmanlığın önemi ortadan kalkmayabilir. Tam tersine, modeli hangi problem üzerinde çalıştıracağınızı, hangi verinin önemli olduğunu ve ürettiği cevabın doğru olup olmadığını anlayanların sahip olduğu bilgi daha değerli hale gelebilir.
Türkiye’nin fabrikalarda, finans kuruluşlarında, şirketlerde ve yurt dışına satış yapan girişimlerde onlarca yıldır biriktirdiği deneyimin bu nedenle önemli bir ekonomik değer yaratabileceğini savunuyor. Aynı zamanda ilk 10 hedefinin kolay olmadığını; yapay zekadan yaratılan ekonomik değerin çoğunlukla ülkelerin ekonomik büyüklüğüyle bağlantılı ilerlediğini ve Türkiye’nin kendi ağırlığının üzerinde üretim yapması gerektiğini de açıkça söylüyor.
Ben de makaleyi bitirdiğimde tam burada durdum ve meseleyi fintek tarafından düşünmeye başladım.
Türkiye’nin Fintek Hafızası Bir Avantaj Olabilir Mi?
Türkiye’nin yapay zeka yarışında bütün sektörler için aynı ölçüde güçlü olduğunu söylemek bana fazla iddialı gelir. Finansal teknolojiler söz konusu olduğunda ise tablo biraz değişiyor.
Çünkü burada yalnızca yeni kurulmuş birkaç girişimden söz etmiyoruz. Bankacılık teknolojilerinden ödeme sistemlerine, kart altyapılarından dolandırıcılıkla mücadeleye, dijital müşteri ediniminden mobil bankacılığa, kredi değerlendirmeden para transferlerine kadar yıllar içinde oluşmuş ciddi bir operasyonel tecrübe var.
Üstelik bu bilginin tamamı kod satırlarının içinde bulunmuyor. Bir işlemin neden riskli göründüğünü anlayan ekipte, bir ödeme ürününün tüketici tarafından neden benimsenmediğini bilen ürün yöneticisinde, bir bankacılık uygulamasında müşterinin nerede vazgeçeceğini yılların deneyimiyle anlayan tasarımcıda ve regülasyon değiştiğinde ürünün hangi noktasının yeniden tasarlanması gerektiğini bilen ekiplerde de bulunuyor.
İşte yapay zeka açısından ilginç olan bölüm bence burası. Çünkü modeller dünyanın farklı ülkelerindeki şirketler tarafından geliştirilebilir ve zamanla birbirine yakın yeteneklere ulaşabilir. Ancak modelin üzerine oturduğu bağlam herkes için aynı değil.
Belki De Yarış En Büyük Modeli Yapmak Değildir
Yapay zeka tartışmalarında ülkeleri karşılaştırırken ilk refleksimiz genellikle benzer oluyor. Kimin daha büyük model geliştirdiğine, daha fazla çipe sahip olduğuna, daha büyük veri merkezi kurduğuna ya da yapay zekaya daha fazla yatırım yaptığına bakıyoruz. Bunların hepsi elbette önemli.
Ancak Bülent Tekmen’in makalesinde ilgimi çeken taraf, yarışa farklı bir yerden bakması oldu. Belki de ülkelerin uzun vadeli avantajlarından biri yalnızca yapay zekayı üretmek değil, yapay zekaya aktarabilecekleri benzersiz bilgiye sahip olmak.
Fintek bunun test edilebileceği en iyi alanlardan biri olabilir. Bir genel amaçlı yapay zeka modeli dünyanın herhangi bir yerinde geliştirilebilir. Fakat Türkiye’deki bankacılık davranışlarını, ödeme alışkanlıklarını, regülasyon ortamını, dolandırıcılık modellerini, KOBİ’lerin finansmana erişim problemlerini veya bölgesel ticaret dinamiklerini anlayan finansal yapay zeka ürünlerinin geliştirilmesi başka bir bilgi katmanı gerektiriyor.
Ve bu bilgi bir gecede satın alınamıyor.
Yapay Zeka Ajanları Gelirken Bu Birikim Daha Da Önemli
Son aylarda Fundalina’da yapay zeka ajanlarının finans dünyasına girişini özellikle yakından takip ediyorum.
Daha önce “Yapay Zeka Bizim Adımıza Ödeme Yapmaya Hazır Peki Biz Hazır Mıyız?” yazısında teknolojinin ödeme yapabilecek noktaya gelmesine rağmen tüketicinin kontrolü AI’a devretme konusunda aynı hızda ilerlemediğini konuşmuştuk. Ardından GITEX AI Türkiye değerlendirmemde chatbotlardan iş yapan AI ajanlarına geçişin giderek görünür hale geldiğini yazmıştım.
Bu gelişmeleri Tekmen’in yaklaşımıyla yan yana koyduğumda başka bir nokta daha belirginleşiyor. Bir AI ajanının ödeme yapabilmesi için yalnızca güçlü bir modele ihtiyacımız yok; hangi işlemi yapabileceğini, ne kadar para harcayabileceğini ve hangi durumda durması gerektiğini de bilmesi gerekiyor. Şüpheli işlemleri tanıması, regülasyon sınırlarını anlaması, kullanıcı tercihlerini öğrenmesi ve hata yaptığında hangi sürecin devreye gireceğini bilmesi gerekiyor.
Yani finansal yapay zekanın ihtiyacı yalnızca zeka değil, bağlam.
İşte Türkiye’nin yıllar içinde biriktirdiği finansal teknoloji bilgisi burada gerçek bir rekabet avantajına dönüşebilir. Ancak bu avantajın kendiliğinden ekonomik değere dönüşmeyeceğini de unutmamak gerekiyor.
Örtük Bilgi Kasada Durursa Değer Yaratmaz
Bence Tekmen’in tezini tartışırken kritik bir ayrım yapmak gerekiyor. Bir ülkede çok fazla deneyimin bulunması, o deneyimin otomatik olarak yapay zeka ekonomisine dönüşeceği anlamına gelmiyor. Hatta asıl zor bölüm burada başlayabilir.
Şirketlerin içindeki bilginin ne kadarının kayıt altında olduğu, yıllardır aynı işi yapan uzmanların bildiklerinin ne ölçüde kurumsallaştırıldığı ve bu bilginin yapay zeka sistemlerinin kullanabileceği hale getirilip getirilemediği önem kazanıyor. Aynı şekilde verilerin ne kadar temiz ve erişilebilir olduğu, şirketlerin kendi bağlamlarını modellerden bağımsız biçimde koruyup koruyamadıkları da belirleyici olacak.
Belki bundan sonraki büyük yarışın sorularından biri de bu olacak. “Kim en büyük modele sahip?” sorusu önemini korurken, “Kim kendi bilgisini yapay zekanın kullanabileceği bir sermayeye dönüştürebiliyor?” sorusu giderek daha fazla öne çıkabilir.
Türkiye İlk 10’a Girer Mi?
Bunun cevabını bugün bildiğimi söylemem mümkün değil. Hatta “ilk 10” ifadesinden önce nasıl bir yapay zeka ekonomisini ölçtüğümüzü de tartışmamız gerekiyor. Model kapasitesini mi esas alacağız, yatırım büyüklüğünü mü? Yapay zekanın gayrisafi yurt içi hasılaya katkısına mı, kurulan şirketlerin değerine mi, ihracata mı yoksa yapay zekanın mevcut sektörlerde yarattığı verimliliğe mi bakacağız? Kullanacağımız ölçüt değiştiğinde sıralamanın kendisi de değişebilir.
Fakat Bülent Tekmen’in yazısının bende bıraktığı asıl soru sıralamadan daha önemli: Türkiye yapay zeka çağında elindeki mevcut bilgi birikimini ekonomik değere dönüştürebilir mi?
Fintek açısından baktığımda buna tamamen uzak olduğumuzu düşünmüyorum. Hatta belki de avantajımız, dünyanın en büyük yapay zeka modelini geliştirmekten önce başka bir yerde bulunuyor.
Türkiye’nin bankacılık, ödeme sistemleri, dijital kullanıcı davranışları, yüksek işlem hacimleri ve regülasyonla birlikte ürün geliştirme konusunda uzun yıllara yayılan bir deneyimi var. Zor ekonomik koşullarda teknoloji üretmeyi, değişen kullanıcı alışkanlıklarına uyum sağlamayı ve bölgedeki farklı pazarlarla çalışmayı da öğreniyoruz.
Şimdi bütün bu deneyimin üzerine yapay zekayı koyabiliyorsak, ortaya yalnızca Türkiye’de kullanılan finansal teknoloji ürünleri değil, başka pazarlara satılabilecek yeni bir teknoloji katmanı çıkabilir.
Fundalina’dan Bir Not
Teknoloji dünyasını uzun süredir takip ederken yeni bir gelişme ortaya çıktığında tartışmanın çoğu zaman aynı yerden başladığını görüyorum. Önce o teknolojiyi üretip üretemeyeceğimize bakıyoruz. Yapay zeka döneminde ise bunun tek başına yeterli olmadığını düşünüyorum. Asıl değer, yalnızca teknolojiye sahip olmakta değil, o teknolojiye başkalarının kolayca kopyalayamayacağı bir bilgi ve deneyim katabilmekte olabilir.
Türkiye’nin yapay zeka yarışındaki güçlü taraflarından biri de burada ortaya çıkabilir. Teknoloji satın alınabilir, model kiralanabilir, hesaplama gücü artırılabilir. Buna karşılık bir sektörün içinde 20–30 yılda oluşan deneyimi kısa sürede satın almak ya da dışarıdan taşımak mümkün değil.
Türkiye’nin ilk 10 yapay zeka ekonomisinden biri olup olmayacağını bugün bilmiyorum. Ancak fintek tarafında önemli bir başlangıç noktamız olduğunu düşünüyorum. Bankacılık, ödeme sistemleri, regülasyon, kullanıcı davranışları ve yüksek işlem hacimleri konusunda yıllar içinde oluşan deneyim, doğru şekilde yapay zeka ile birleşirse yalnızca yerel pazarda değil, farklı ülkelere taşınabilecek ürünlerin de temelini oluşturabilir.
Benim için tartışmanın en önemli tarafı da burada başlıyor. Elimizde güçlü bir bilgi birikimi var. Bundan sonraki mesele, bu birikimi yapay zekanın kullanabileceği, ölçeklenebilir ve ekonomik değere dönüşebilecek bir avantaja çevirebilmek.
Siz ne düşünüyorsunuz? Türkiye’nin yapay zeka yarışındaki en büyük avantajı teknoloji geliştirme kapasitesi mi, yıllar içinde oluşmuş sektörel bilgi birikimi mi? Ve daha da önemlisi, Türkiye’nin gerçekten dünyanın ilk 10 yapay zeka ekonomisi arasına girebileceğini düşünüyor musunuz?
