29 Eylül’de İstanbul Ticaret Odası’ndaki “Veriden Geleceğe: Yapay Zekâ, Kurumlar ve Girişimcilik” isimli etkinlikte ben de konuşmacıyım. Yapay zekânın kurumlar ve girişimler için ne anlama geldiğini konuşacağız. Salı günü saat 13.00–17.00 arası düzenlenecek etkinliğe yorumlardaki linkten kayıt olabilirsiniz. cc: @itokurumsal

Bültenin son sayısında geliştiricilerin okumasını naçizane önereceğim çok güzel kaynaklar var, ilgili bölümü aşağıda bulabilirsiniz, linkler de biraz daha aşağıda :) Kişisel bir konuyla başlayayım; eski bir yazılım geliştirici ve bilgisayar mühendisiyim. E-bültenin başlangıç yıllarındaki okuyucu kitlesi de büyük oranda geliştiricilerdi ama hem zaman içinde benim profesyonel görevlerim mühendislikten uzaklaştı hem de e-bülten kitlesinde geliştiricilerin oranı azaldı. Öyle olunca da bu başlığı çok uzatmak istemedim ama bu konular üzerinde ayrıca konuşmak, düşünmek ve çalışmak gerekiyor. Bizzat ne yaptım, bu bölümü önden 3 geliştirici arkadaşıma gönderdim, “önce siz okuyun, sonra üzerine sohbet edelim” dedim. :) Uber, Şubat-Ağustos arasında aynı bütçeyle agentic request sayısını 10 kart arttırmış. Yanıt tek kelime ile; mühendislik. Altyapı ve sistemlerini yeniden tasarlayan Uber, binin üzerinde MCP kullanıyor. Mühendislikte AI verimliliği çok daha fazla öne çıkacak gibi. Detaylarına girmedim ama Uber ve Shopify hikayeleri çok ilgi çekici. Bu başlıkta bahsetmek istediğim bir diğer konu da girişteki AI ekonomisi ile bir hayli ilgili. The Pragmatic Engineer e-bültenindeki şirketlerin açık modellere taşınmasına bir göz atın derim. Son konum da Graph Engineering. #206’da Loop Engineering’ten bahsetmiştim. En kısa özetiyle tek bir metriği ve görevi optimize etmek için geri besleme döngüleri… Sorun şu ki loop, kendisine verilen metriği iyileştirirken, aslında yanlış sonucu optimize edebilir. Örneğin destek agent’ı çözüm oranı için optimize edilirse müşterini sorununu çözmek yerine ticket’ı kapatmayı öğrenebilir. Graph Engineering ise bu loop’un yanına onu kontrol eden, veto edebilen veya farklı sinyallere bakan başka düğümler eklemek demek. Evet, siz söylemeden ben söylemek isterim, bu kavram da bilgisayar bilimlerinde yeni değil: workflow graph’ler. Ama Graph Engineering’de workflow’u da LLM oluşturuyor. Örneğin Claude Code’daki dinamik workflow’larda LLM, agent’ların nasıl dallanacağını, nasıl beraber çalışacağını ve nerede başa döneceğini belirliyor, bu bilgilerle context window’un dolmamasını da sağlıyor.

EY, “insani becerileri” ödüllendirmek için 100 milyon dolar bonus bütçesi ayırdı. Soft Commitment #211'de ala aldığım bu konuyu, 10 bin teknoloji profesyoneliyle aynı anda okumak için aşağıdaki linkten abone olabilirsiniz, haberin detayları da aşağıda. EY, ABD’de çalışanlarına yeni yıl için $100m “insan becerileri” bonus bütçesi ayırmış. Çalışanların, 500 dolardan 25 bin dolara kadar bonus alabilmeleri için; AI tarafından ikame edilemeyen muhakeme, adaptasyon, yaratıcılık ve inovasyon gibi alanlarda fark yaratmaları bekleniyor. Diğer big-4 şirketlerinden KPMG ve PwC ise empati ve yaratıcılık gibi konuları kendi eğitim programlarının içine yerleştirmeye başlamış.