Türkiye’nin Yapay Zeka Sınavı: Fırsat Penceresi Kapanmadan Ne Yapmalıyız?

Yapay zeka artık geleceğin konusu değil. Bugünün ekonomi, rekabet ve kalkınma meselesi. Dünyada oyunun kuralları yeniden yazılırken, ülkelerin önünde net bir soru duruyor: Bu dönüşümün izleyicisi mi olacağız, oyuncusu mu?

2030 yılına kadar yapay zekanın küresel ekonomiye 15,7 trilyon dolarlık katkı sağlayacağı tahmin ediliyor. Bu, dünya ekonomisine neredeyse yeni bir Çin eklenmesi kadar büyük bir etki anlamına geliyor. Türkiye açısından kritik mesele, bu dönüşümün neresinde duracağımız. Ne kadar pay alacağımız kadar, nasıl bir kapasite inşa edeceğimiz de belirleyici olacak.

Asıl soru şu: Türkiye, teknolojiyle yeniden şekillenen dünyada kendine nasıl bir konum açacak? Nasıl bir yol haritası oluşturacak, hangi alanlara öncelik verecek? Bu sorular artık teorik değil. Tam tersine, gecikmenin maliyetinin giderek arttığı somut bir politika gündemi haline gelmiş durumda.

Geçtiğimiz günlerde bu soruları daha yakından düşünme fırsatı buldum. Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı koordinasyonunda, farklı kamu kurumlarının katkısıyla yeni eylem planına yönelik değerlendirme ve önerilerin toplandığı toplantı serilerinden birine katıldım. 31 Mart 2026 tarihinde Ankara’da düzenlenen Ulusal Yapay Zeka Eylem Planı Çalıştayı, yapay zeka ve iş dünyası derneklerinin ağırlıklı olarak yer aldığı dikkat çekici bir buluşmaydı.

Bu yazıda çalıştayda ele alınanları, sahada gözlemlenenlerle ilgili kendi notlarımı ve bu konuda yapılmış önemli araştırmaların bulgularını birlikte değerlendireceğim. Odaklanmak istediğim üç ana başlık var: Etik uyumluluk, istihdamın geleceği ve yapay zeka girişimcilik ekosisteminin desteklenmesi. Ama önce bu noktaya nasıl geldiğimize kısaca bakmak gerekiyor.

Türkiye’nin Yapay Zeka Yolculuğu: Stratejiden Eyleme

Türkiye’nin yapay zeka alanındaki kurumsal çıktıları 2021 yılına uzanıyor. Yayımlanan Ulusal Yapay Zeka Stratejisi, Türkiye’yi bölgesel bir teknoloji merkezi olarak konumlandırmayı ve yapay zeka alanında yerli ekosistemi geliştirmeyi hedefliyordu. Strateji, araştırma-geliştirme, insan kaynağı, veri altyapısı, etik ve uluslararası iş birliği gibi temel eksenler üzerine inşa edilmişti. Önemli bir başlangıçtı; ancak yüksek düzeyde kaleme alınmış stratejik belgelerin sık karşılaştığı sorunla yüzleşmek zorunda kaldı: uygulama araçlarının ve kurumlar arası koordinasyonun net olmayışı.

2024 yılında aradan geçen süre içerisinde gündemimize giren üretken yapay zeka araçları ve diğer tüm teknolojik gelişmeler hem de aksiyona geçme konularındaki boşlukları doldurmak amacıyla bir eylem planı yayımlandı. Vizyon belgesini daha operasyonel bir çerçeveye oturtmaya yönelik bu adım, somut hedefler ve sorumluluk dağılımı getirmesi açısından olumlu karşılandı. Bununla birlikte, teknolojinin hareket hızı göz önünde bulundurulduğunda planın daha da dinamik bir yapıya kavuşturulması ihtiyacı kısa sürede belirdi.

Arada TBMM’ne sunulan çalışmalar, kamudaki yapay zeka yapılanması ve açılan çağrılar dışında şu anda 2026–2030 Yapay Zeka Fırsatları Eylem Planı taslağı üstüne çalışılıyor. Bu sürecin belki de en değerli özelliklerinden birisi de Türkiye’nin üç ulusal yapay zeka politika belgesinin de (2021 stratejisi, 2024 eylem planı ve şimdiki taslak) ekosistem paydaşları ile sektör uzmanlarının görüşleri alınarak şekillendirilmesi. 31 Mart çalıştayı bu sürecin parçasıydı; toplam dokuz çalıştaydan biri. Taslak, 10 Nisan’a kadar kamuoyuna açık bir web üzerinden de geri bildirime açıldı. Vizyona dair geri bildirimler https://yapayzekavizyonu.sanayi.gov.tr sayfası üzerinden verilebilmektedir.

Yeni planın çerçevesi üç stratejik hedef üzerine kurulu: temeli güçlendirmek (hesaplama, veri, yetenek, finansman), benimsemeyi yaygınlaştırmak (kamu ve özel sektörde pilot-ölçek hattı), güveni tesis etmek ve küresel açılım (sorumlu YZ, ihracat, düzenleyici öngörülebilirlik). Plan, bu hedefler altında on somut eylem tanımlıyor. Çalıştay katılımcılarının genel değerlendirmesi taslağın doğru soruları adreslemekte başarılı olduğu yönündeydi.

Şimdi biraz bu eylem planının kendi adıma önceliklendirdiğim kısımlarını paylaşmak isterim.

1. Etik Uyumluluk: Farkındalık Yeterli Değil

Çalıştay tartışmalarında en çarpıcı bulgulardan biri şuydu: etik konusunda söylemsel farkındalık yüksek, ama somut uygulama neredeyse yok. UNDP projesi kapsamında yürütülen anketin sonuçlarını paylaşan TOBB ETÜ YZ Bölüm Başkanı Murat Özbayoğlu, etik değerlendirme süreçlerine ilişkin soruya katılımcıların büyük çoğunluğunun verdiği yanıtı tek cümleyle özetledi: “Henüz yürütmüyoruz.” Veri yönetişim süreçlerinin tanımlı olduğunu söyleyen kurumların oranı yalnızca yüzde on sekiz. Burada bahsettiğimiz yüzde onsekizlik oran da toplantı katılımcılarının mutabık olduğu üzere, hali hazırda yapau zeka farkındalığı ve olgunluğu yüksek kurumlardan gelen yanıtlardan oluşuyor.

Bu tablo TÜSİAD/PwC araştırmasıyla da örtüşüyor. Katılımcı şirketlerin yüzde seksen sekizi yapay zeka etiği ve uyumluluk gerekliliklerini takip ettiğini belirtiyor; ancak bu takip büyük ölçüde bilgi edinme düzeyinde kalıyor, iç süreçlere yansımıyor. En yaygın etik adım çalışan eğitimi. Somut uygulamalar ise çoğunlukla planlama aşamasında takılı kalıyor.

Bu salt etik bir sorun değil; stratejik bir sorun. AB Yapay Zeka Yasası’nın yüksek riskli sistemler için tam uygulama kapsamına girmesiyle birlikte, AB pazarına açılmak isteyen Türk yapay zeka ürünleri Algoritmik Etki Değerlendirmesi, bağımsız güvenlik testi ve Model Kartı gerekliliklerini karşılamak zorunda kalacak. Sektörümüz bu kurumsal refleksleri geliştirmeden ihracat hedefleri havada kalır.

Çalıştay tartışmalarında bir katılımcının vurguladığı noktayı not almıştım: “Regülasyon ve performans zaman zaman birbirine rakip unsurlar gibi algılanıyor.” Bu algıyı kırmak gerekiyor. Güvenilir ve belgelendirilmiş bir yapay zeka ürünü, doğru konumlandırıldığında uluslararası müşteri gözünde bir engel değil, rekabet avantajı. Singapur ve AB deneyimleri bunu somut olarak ortaya koyuyor.

Eylem Planı’nın onuncu eylemi bu boşluğu tam olarak görmüş: regülasyon sandbox’ları, Ulusal YZ Etik Kurulu ve Algoritmik Etki Değerlendirmesi zorunluluğu. Ancak bu mekanizmaların hayata geçmesi için planın uygulanma takvimini kararlılıkla tutturmak şart.

2. İstihdamın Geleceği: Dönüşüm Ağrısız Olmayacak

Türkiye’deki araştırmaların ortak bulgusu şu: katılımcıların büyük çoğunluğu yapay zekanın işleri tamamen ortadan kaldırmayacağını, bunun yerine dönüştüreceğini düşünüyor. Dünyada da benzer bir algı var. TÜSİAD araştırmasında bu oran yüzde altmış bir. Tutumlar genel olarak iyimser, kaygı düzeyi görece düşük. Bu iyimserliği paylaşmak istiyorum, ama burada dikkatli olmak gerektiğini de düşünüyorum. Bu değerlendirmelerin öyle olmasını umut etmemizden daha gerçekçi olarak hayatımıza yansıması için bu konuda kamunun önemi büyük.

Daron Acemoğlu’nun bu konudaki uyarıları, Türkiye’nin yapay zeka politikasını tasarlayanlar için özellikle değerli. Acemoğlu, Simon Johnson ile birlikte kaleme aldığı Power and Progress kitabında ve sonraki çalışmalarında şu temel argümanı işliyor: Teknolojinin faydaları otomatik olarak geniş kitlelere yayılmaz; bilinçli bir yönlendirme yapılmadığı takdirde bu faydalar ağırlıklı olarak sermayeye akar. Dahası, Acemoğlu “vasat otomasyon” (so-so automation) kavramını ortaya koyuyor: işçileri devre dışı bırakan ama üretkenliği yeterince artırmayan, dolayısıyla kaybedilen işlerin yerine yeni istihdam yaratmayan yapay zeka uygulamaları. Bu da aslında istihdamın geleceği konusunun çok daha derinlemesine düşünülmesi, üstüne çalışılması gereken bir noktada olduğunun kanıtı gibi geliyor.

Eylem Planı’nın şu halinde bu konuda yeterli bir güvence mekanizması yok. Çalıştay tartışmalarında da işgücü adil geçiş mekanizması açıkça talep edildi: otomasyon nedeniyle pozisyonu değişen ya da kaybeden çalışanlar için yeniden beceri kazanım programları, sosyal güvence çerçevesi ve sektörel geçiş destekleri. Bu boşluğu kapatmak, plan sadece büyüme hikayesi anlatmak yerine kapsayıcı bir dönüşüm programı olarak konumlanmak istiyorsa zorunlu.

3. Girişimcilik Ekosistemi: Fikirden Ürüne Giden Yolun Tıkandığı Noktalar

Türkiye’nin yapay zeka alanında rekabet edebileceğine dair belki de en güçlü argüman şu: coğrafi konum, genç nüfus ve ciddi teknik birikim bir araya geldiğinde ortaya güçlü bir başlangıç potansiyeli çıkıyor. Teknofest kültürünün olgunlaştığı, üniversite-teknopark-sanayi konsorsiyumlarının yavaş da olsa güçlendiği bir dönemdeyiz.

Ama çalıştay tartışmaları, girişimcilik ekosisteminin önündeki engelleri de netleştirdi. Bu engeller üç katmanda toplanıyor:

Altyapı erişimi: Anket bulgularına göre katılımcıların yüzde otuz biri hesaplama kapasitesini yetersiz buluyor. Küçük girişimler için GPU erişimi hem pahalı hem belirsiz. Eylem Planı’nın “Herkes için GPU” programı bu soruna doğru adresi gösteriyor; yılda on milyon GPU-saat hedefiyle girişimler, KOBİ’ler ve araştırmacılar için erişimi demokratikleştirmeyi amaçlıyor. Ancak bu kapasitenin nasıl tahsis edileceği, başvuru süreçlerinin şeffaflığı ve akreditasyon kriterleri uygulamada belirleyici olacak.

Finansman merdiveni: Türkiye’de yapay zeka girişimciliği desteklerinin büyük bölümü hala erken aşamada takılı kalıyor. Proof-of-concept aşamasından ticari ölçeğe geçişi finanse edebilecek bir köprü mekanizması eksik. Eylem Planı’nın altıncı eylemdeki YZ Büyüme Fonu bu boşluğu kapatmayı hedefliyor; eş-yatırım kolu, fon-içi-fon yapısı ve kamu garantisi mekanizmaları birlikte tasarlanmış. İyi tasarlanmış bir kurguysa da planın bölgesel denge ve kapsayıcılık ilkelerini gerçekten hayata geçirmesi kritik. İstanbul ve Ankara dışındaki ekosisteme akacak kaynağın somut bir kota mekanizmasına bağlanması bu açıdan önemli.

Pazar erişimi ve kamu alımları: Girişimciler açısından en kritik sorunlardan biri büyük müşteriye ulaşmak. Kamu alımlarının pazar şekillendirici bir araç olarak kullanılması — her bakanlık bütçesinde YZ projeleri için en az yüzde bir pay ayrılması — bu açıdan doğru bir mekanizma. Ancak kamu referans portalının ve teknogirişim katılım puanlamasının nasıl işleyeceği detayları kritik. Geliştirilen teşvik mekanizmalarının, sadece büyük oyuncular için değil; küçük girişimciler için de fayda sağlayacak şekilde tasarlanması çok önemli.

 

Sonuç olarak fırsat penceresi açık. Ama yapay zeka alanında zaman hem hızlı işliyor hem de affetmiyor.