Yazılım tasarlayarak, inşa ederek ve yayına alarak geçen neredeyse otuz yıl: bir iş fikrinin güvenilir bir çalışma sistemine dönüşüp dönüşemeyeceğini belirleyen mimari kararlar, altyapı ve trade-off'lar.
Bakanlığın 3 Eylül 2026 tarihli yazılı yanıtı, gönüllü erişilebilirlik logosu başvurusu, izleme planı ve kişisel siteler için uygulama ayrıntılarını açıklıyor.
Casey Newton’ın AI destekli bilgi tabanından kendi bloguma: Eski yazılar, araştırma notları ve editoryal kararlar yeni bir yazıya nasıl katkı sağlar?
Şirkete özel yapay zekâ, modelin şirket verileriyle eğitilmesi mi? Veri, kurallar, araçlar, yetkiler ve ölçümün sistemdeki yerini ele alıyorum.
Birden fazla yapay zekâ modeli kullanıldığında sabit kural, akıllı yönlendirme, kademeli geçiş ve yedek yol seçeneklerinden hangisi ne zaman anlamlıdır?
Bir kenarda duran PeşinTaksit dört container ile gereğinden fazla bakım istiyordu. AI desteğiyle yapıyı yaklaşık bir saatte Cloudflare Workers'a taşıdım.
Bir yapay zekâ sistemi ne zaman tek modelle başlamalı, ikinci model hangi kalite, maliyet veya risk farkını kanıtladığında mimariye girmeli?
Bir veri kümesinin yeterliliği, onunla hangi kararın verileceğine, ne kadar güncel olması gerektiğine ve sonucu nasıl doğrulayacağınıza bağlıdır.
Bir yapay zekâ sisteminin iyi cevap vermesi, işi tamamlaması ve işletmede sonuç üretmesi farklı şeylerdir. Her biri nasıl ölçülür?
Bir yapay zekâ sistemi ne zaman öneri hazırlamalı, ne zaman gerçek işlem yapabilmeli? Yetki, insan onayı ve işlem doğrulama sınırları.
RAG hangi bilgi problemini çözer? Doğrudan belge, veritabanı, API, kurumsal arama ve yetkilendirilmiş bilgi erişimi arasından doğru yolu nasıl seçersiniz?
AI agent nedir ve bir otomasyon ne zaman agent'a ihtiyaç duyar? Müşteri destek süreci, workflow ile agent arasındaki farkı somutlaştırıyor.
Belgeyi modele vermek ne zaman yeterli, RAG ne zaman gerekir, fine-tuning hangi durumda gerçekten anlamlı olur? Kararı bilgi, kural ve öğrenilecek örüntü üzerinden ele alıyorum.
Bir AI projesinde model seçimi neden ilk karar olmamalı? İş sonucu, aksiyon sınırı ve ölçüm belirlenmeden yapılan model karşılaştırmasının eksik tarafı.
Tek bir banka API'sini entegre etmek kolay olabilir. Asıl maliyet, farklı erişim modellerini izlemek ve onlarca bağlantıyı sürekli çalışır tutmaktır.
AI ile REST API geliştirirken kaynak modeli, HTTP davranışı, hata, yetki, güvenlik ve sözleşme kararlarını prompt ve review aşamasında korumanın kısa rehberi.
Bir site yenilemesindeki tasarım, CMS, URL, içerik, form ve ölçüm değişikliklerini neden ayırmak gerektiğini; aşamalı yeniden tasarım ve taşıma riski üzerinden düşünüyorum.
IT operasyonlarının süreklilik sorumluluğu ile teknolojiyi kullanarak işi dönüştürme sorumluluğu neden aynı ekipten beklenmemeli?
2005'te bir bitirme projesiyle başlayan PlusValue'da, gizli müşteri operasyonunu çalıştıran ilk gerçek sistemimi nasıl kurduğuma dair bir not.
Olumlu bir müşteri deneyimi, kendiliğinden yoruma ya da tavsiyeye dönüşmez. Küçük bir takip süreci, doğru zamanlama ve AI'ın nerede gerçekten işe yaradığı üzerine bir gözlem.
AI yalnızca insanların yaptığı işi hızlandırmıyor; şirketin daha önce kuramadığı bir kontrol ve karar kapasitesi yaratıyor. Bu kapasite kritik hâle gelmeden önce nasıl dayanıklı tasarlanır?
AI, ekip kapasitesini ve yazılım ekonomisini hızla değiştiriyor. Geçmişi adil, bugünün beklentilerini ise yeni araçlarla değerlendirmek gerekiyor.
Yapay zeka bir uygulamayı saatler içinde üretebilir. Ancak yazan kişi kararları açıklayamıyorsa mühendislik maliyeti ortadan kalkmaz; kodu inceleyen kişiye taşınır.
Global know-how’a erişmek önemli bir avantaj. Fakat kariyerde asıl farkı, hazır bilgiyi uygulamakla yeni iş bilgisi üretmek arasındaki mesafe yaratabiliyor.
ProductLog üzerinden, AI çağında build in public yapmanın getirdiği kişisel çelişkiyi ve neyi paylaşacağımıza nasıl karar vermek gerektiğini ele alan bir yazı.
Yapay zekayla kod yazmanın sahte hızını, DRY ihlallerini ve görünmez kalitenin değersizleşmesini inceliyorum.
Neredeyse her gün yapay zeka kodlama araçlarıyla çalışıyorum. Asıl risk, sistemin yaptıklarıyla benim hâlâ açıklayabildiğim, hata ayıklayabildiğim ve güvenle değiştirebildiğim kısım arasındaki fark.
Yapay zeka junior geliştiricinin öğrendiği rutin işleri azaltabilir. Asıl soru, şirketlerin pratik, geri bildirim ve kıdemli mühendisliğe giden yolu nasıl koruyacağı.
Camiler.org'u tek küçük VPS üzerinde çalıştırırken Docker, Redis ve Cloudflare ile hangi sorunları çözdüğümü ve karşılığında hangi riskleri aldığımı anlatıyorum.
Yılda yaklaşık 100.000 lead’i yöneten manuel akışı; dil, ülke, vardiya ve kapasite kurallarıyla çalışan gerçek zamanlı sağlık turizmi lead yönetimi sistemine nasıl dönüştürdük?