2026-09-02
Yapay Zekâ İstekleri Ne Zaman Farklı Modellere Yönlendirilmeli?
Birden fazla yapay zekâ modeli kullanıldığında sabit kural, akıllı yönlendirme, kademeli geçiş ve yedek yol seçeneklerinden hangisi ne zaman anlamlıdır?
Oku →7 dk
Yapay Zeka
AI, işletmeyi değiştirdiğinde anlamlıdır
AI, gerçek bir işletmenin ekonomisini veya operasyonunu değiştirdiğinde anlamlıdır: insanların yaptığı işi, aldığı kararları, kullanabildiği bilgiyi ya da bir sürecin harcadığı zamanı. Bu yazılar o sonuçtan başlar; ardından AI'ın doğru müdahale olup olmadığını inceler.
Konulara göre göz at
2026(29)
2026-09-02
Normalde üşenip yapmayacağım işi AI ile bir saatte bitirdim
Bir kenarda duran PeşinTaksit dört container ile gereğinden fazla bakım istiyordu. AI desteğiyle yapıyı yaklaşık bir saatte Cloudflare Workers'a taşıdım.
Oku →3 dk
2026-09-01
Tek Bir Yapay Zekâ Modeli Ne Zaman Yeterli?
Bir yapay zekâ sistemi ne zaman tek modelle başlamalı, ikinci model hangi kalite, maliyet veya risk farkını kanıtladığında mimariye girmeli?
Oku →6 dk
2026-09-01
Soru Sormaktan İşi Devretmeye: Codex Araştırması Ne Gösteriyor?
OpenAI'nin Codex araştırması, yapay zekâyı soru-cevap aracından çok adımlı bir çalışma sistemine dönüştüren iş akışlarını ve ölçüm sorununu gösteriyor.
Oku →9 dk
2026-08-31
AI Verimlilik Kazancı Kimin Cebine Giriyor?
AI çalışanı ve hizmet sağlayıcıyı daha verimli yaparken ekonomik kazanç neden onlara kalmayabilir? Maaş, saatlik ücret ve rekabet üzerinden bir analiz.
Oku →9 dk
2026-08-31
Veriniz Yapay Zekâya Hazır mı? Önce Hangi Karar İçin Olduğunu Söyleyin
Model seçmeden önce, belirli bir karar için gereken bilginin yeterli, güncel, yetkili ve ekonomik olarak hazırlanabilir olup olmadığını ele alıyorum.
Oku →9 dk
2026-08-31
Yapay Zekâ Sisteminiz Gerçekten Sonuç Üretiyor mu?
Bir yapay zekâ sisteminin iyi cevap vermesi, işi tamamlaması ve işletmede sonuç üretmesi farklı şeylerdir. Her biri nasıl ölçülür?
Oku →6 dk
2026-08-30
Yapay Zekâya Ne Kadar Yetki Vermeliyiz?
Bir yapay zekâ sistemi ne zaman öneri hazırlamalı, ne zaman gerçek işlem yapabilmeli? Yetki, insan onayı ve işlem doğrulama sınırları.
Oku →5 dk
2026-08-29
Kurumsal Yapay Zekâda RAG Ne Zaman Gerekir?
RAG hangi bilgi problemini çözer? Doğrudan belge, veritabanı, API, kurumsal arama ve yetkilendirilmiş bilgi erişimi arasından doğru yolu nasıl seçersiniz?
Oku →5 dk
2026-08-28
AI Agent Ne Zaman Gerekli?
AI agent nedir ve bir otomasyon ne zaman agent'a ihtiyaç duyar? Müşteri destek süreci, workflow ile agent arasındaki farkı somutlaştırıyor.
Oku →5 dk
2026-08-28
Kuruma Özel Yapay Zekâ İçin Fine-Tuning Şart mı?
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.
Oku →6 dk
2026-08-28
Bir Süreci Otomatikleştirirken Yapay Zekâ Ne Zaman Gerekli?
Bir süreci otomatikleştirirken yapay zekâ ne zaman gerekir? Vanity, REDAR ve banka entegrasyonu örnekleri üzerinden AI ile klasik yazılım arasındaki sınır.
Oku →4 dk
2026-08-27
AI Projesine Model Seçerek Başlamayın
Bir AI projesinde model seçimi neden ilk karar olmamalı? İş sonucu, aksiyon sınırı ve ölçüm belirlenmeden yapılan model karşılaştırmasının eksik tarafı.
Oku →5 dk
2026-08-27
Yapay Zekâ ile API Geliştirirken Kaliteyi Korumak
AI ile REST API geliştirirken kaynak modeli, HTTP davranışı, hata, yetki, güvenlik ve sözleşme kararlarını prompt ve review aşamasında korumanın kısa rehberi.
Oku →7 dk
2026-08-24
Teknoloji Yönetimi ile Dijital Dönüşüm Aynı Şey Değil
IT operasyonlarının süreklilik sorumluluğu ile teknolojiyi kullanarak işi dönüştürme sorumluluğu neden aynı ekipten beklenmemeli?
Oku →4 dk
2026-08-24
Müşteri Memnun Olduğunu Unutur, Hatırlatmak Gerek!
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.
Oku →5 dk
2026-08-23
AI Görünürlük Araçları Gerçekten İşe Yarıyor mu?
AI görünürlük araçları gerçekten işe yarıyor mu? Seçilmiş prompt çıktılarını ve trendleri izler, fakat gerçek kullanıcı görünürlüğünü tek başına ölçemez.
Oku →7 dk
2026-08-23
Mesele llms.txt Değil Yeğen!
llms.txt etrafında oluşan AI Visibility heyecanını, kurduğum bilgi mimarisi deneyi ve sağlayıcıların güncel dokümanları üzerinden yeniden düşünmek.
Oku →6 dk
2026-08-22
Şirketinizin AI Bağımlılığının Farkında mısınız?
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?
Oku →9 dk
2026-08-20
AI Hep Bu Kadar İyi Değildi. Biz Çok Hızlı Alıştık
AI, ekip kapasitesini ve yazılım ekonomisini hızla değiştiriyor. Geçmişi adil, bugünün beklentilerini ise yeni araçlarla değerlendirmek gerekiyor.
Oku →4 dk
2026-08-18
Yapay Zeka Kod Yazmayı Ucuzlattı, Doğrulamayı Değil
Yapay zeka bir uygulamayı saatler içinde üretebilir. Ancak yazan kişi kararları açıklayamıyorsa mühendislik maliyeti ortadan kalkmaz; kodu inceleyen kişiye taşınır.
Oku →7 dk
2026-06-28
Eşik Düştü: ProductLog’un Bana Gösterdiği Build in Public Riski
ProductLog üzerinden, AI çağında build in public yapmanın getirdiği kişisel çelişkiyi ve neyi paylaşacağımıza nasıl karar vermek gerektiğini ele alan bir yazı.
Oku →3 dk
2026-06-28
AI Çağında Build in Public: Neyi Paylaşmalı, Neyi Saklamalı?
Build in public, susmakla rakibin önüne ayrıntılı bir kullanım kılavuzu koymak arasında bir seçim değildir. Asıl soru şu: Paylaşacağınız bilgi karşılığında alacağınız geri bildirim, güven veya bağ, o bilgiyi herkese açmanın yaratacağı riske değer mi?
Oku →4 dk
2026-06-28
Yapay Zeka Görünürlüğü Aramadan Önce Düştü: Google Verileri Teorimi Nasıl Değiştirdi?
Google'ın Generative AI raporu, canlı getirme teorimi değiştirdi. Gözlenen erken düşüş korundu; ancak veriler ayrı bir yapay zeka dizinini kanıtlamıyor.
Oku →7 dk
2026-06-27
“Önceki Vibe Coder” Dönemi Başlıyor: Temiz Kodun Görünmezliği ve Yapay Zekanın Teknik Borç Faturası
Yapay zekayla kod yazmanın sahte hızını, DRY ihlallerini ve görünmez kalitenin değersizleşmesini inceliyorum.
Oku →6 dk
2026-06-25
Yapay zekâ işten çıkarmadan iş sayısını azaltıyor
İşten çıkarmalar sayılır. Ekibin hiç açmadığı rol sayılmaz. AI'ın işe alım kararını veriye görünmeden önce nasıl değiştirebildiğine dair bir CTO ve kurucu gözlemi.
Oku →8 dk
2026-06-23
Anlama Borcu: Fatura Tek Başına Gelir
Neredeyse her gün yapay zeka kodlama araçlarıyla çalışıyorum. Asıl risk, sistemin yaptıklarıyla benim hâlâ açıklayabildiğim, hata ayıklayabildiğim ve güvenle değiştirebildiğim kısım arasındaki fark.
Oku →8 dk
2026-06-22
WordPress’ten Nuxt’a: Yapay Zekâ Destekli İçerik Akışı Kurmak
WordPress’ten Nuxt ve Cloudflare Pages tabanlı yapıya geçerken, yapay zekâyla yayın işini nasıl sadeleştirdiğimi ve editoryal kontrolü nasıl koruduğumu anlatıyorum.
Oku →4 dk
2026-06-22
Yapay Zeka Görünürlüğü Yanılsaması: Bing'in Citation Share Verileri Gerçekte Ne Söylüyor?
AI Visibility araçları seçilmiş bir sorgu kümesini modelliyor. Bing'in birinci taraf Citation Share verisi, bu modeli yönettiğim sitelerde gördüğüm sonuçlarla karşılaştırmamı sağladı.
Oku →8 dk
2025(4)
2025-11-20
Yazılımcılığın Sonu mu Geldi? Yapay zeka ile bir rönesans yaşanıyor.
Yapay zeka junior geliştiricinin öğrendiği rutin işleri azaltabilir. Asıl soru, şirketlerin pratik, geri bildirim ve kıdemli mühendisliğe giden yolu nasıl koruyacağı.
Oku →5 dk
2025-11-14
Yapay Zeka Çağında Çocuk Yetiştirmek
Sosyal medyada genelde teknik ya da işsel konular paylaşıyorum. Ancak sosyal medyada görülen bu yüzün arkasında, 9 yaşında bir oğlu olan bir aile babası…
Oku →7 dk
2025-07-13
Chatbot geliştirmek sanıldığı kadar basit değil: gerçek bir deneyimden öğrendiklerim
VaniBot'u bir yıl çalıştırırken konuşmayı insana aktarma, kurum içi API'ler, çoklu kanal entegrasyonu ve sürekli sahiplik hakkında öğrendiklerimiz.
Oku →5 dk
2025-06-05
camiler.org: Google Maps ve OpenAI ile Bir Programatik SEO Deneyi
camiler.org'u Diyanet verileri, Google Haritalar ve OpenAI ile nasıl geliştirdiğimi, otomasyonun neden insan onayına dayalı bir sisteme dönüştüğünü anlatıyorum.
Oku →5 dk