"Yapay Zeka çağında Kullanıcı Artık Bir Ajan Orkestratörü"

Marketing Türkiye ve Deloitte iş birliğiyle düzenlenen The TECH Summit’te konuşan Turkcell Yapay Zeka ve Analitik Çözümler Direktörü Yusuf Yiğit, üretken yapay zekanın kullanıcı deneyiminde yarattığı köklü değişimi anlattı. İnsanların yüzde 5 “saçmalama” payını kabul ettiği bu yeni dönemde kurumların “esneklik-keskinlik spektrumunu” iyi ayarlaması gerektiğini vurgulayan Yiğit, geleceğin kullanıcısının birden fazla yapay zeka ajanını yöneten, talimat veren ve çıktıları değerlendiren bir orkestratöre dönüşeceğini belirtti

Marketing Türkiye ve Deloitte iş birliğiyle düzenlenen The TECH Summit’te teknoloji, pazarlama ve iş dünyasının dönüşüm gündemi sahneye taşındı. 58 oturumda 84 konuşmacıyı sahnesine taşıyan The TECH Summit’in ilk gününde Turkcell Yapay Zeka ve Analitik Çözümler Direktörü Yusuf Yiğit, “Üretken Yapay Zeka Çağında Deneyimin Yeni Gerçekleri: Örnekler & Uygulamalar” oturumunda konuştu.

Yiğit, üretken yapay zekanın yalnızca teknolojik bir sıçrama değil, kullanıcı deneyimi ve arayüz tasarımında köklü bir paradigma değişimi yarattığını anlattı. Çıkış noktası olarak ChatGPT, Gemini, Claude gibi araçları veriyor: Milyonlarca kullanıcının çok kısa sürede benimsemesi, “mesajlaşma ekranına benzeyen ama bambaşka davranan” yeni bir arayüz tipini hayatımıza soktu. Bu arayüzler, geleneksel yazılımlardan farklı olarak, yüzde 100 doğruluk yerine yüzde 95 doğruluğu ve yüzde 5 “saçmalama” payını kullanıcıya kabul ettirdi. İnsanlar çocuklarının ödevinde, finansal analizde, günlük yazışmada bu hata payını artık doğal karşılıyor; çünkü bu esnekliğin açtığı imkanlar, klasik uygulamalardaki katı doğruluktan daha cazip hale geliyor.

Yiğit, yeni dönemi “esneklik–keskinlik spektrumu” ile açıklıyor. Muhasebe, fatura, paket tanımlama gibi kritik işlemlerde hala “keskin” (hatasız, deterministik) davranış gerekiyor; buna karşılık, sohbet, yaratıcılık, müşteri memnuniyeti gibi alanlarda esnek, insanvari hata yapabilen sistemler daha doğal bir deneyim sunuyor. Kurumların bundan sonra her senaryo için bu spektrumda doğru noktayı seçmek zorunda olduğunu vurguluyor.

Turkcell örneğinde, mobil uygulamanın klasik arayüzü oldukça “keskin”: Butonlara basınca ne olacağı önceden belli, kullanıcı ile yazılı olmayan net bir kontrat var. Chatbot tarafında ise LLM ve eski tip NLP bir arada kullanılıyor; ChatGPT kadar esnek olmasına izin verilmiyor. Nedeni: Şikayet çözümlerinde veya hat işlemlerinde yüzde 5’lik bir hata payının bile ciddi sorun doğurabilmesi. Buna rağmen hedef, çağrı merkezindeki insan temsilci deneyimini, üretken yapay zeka ile dijital ortama kademeli olarak taşımak; yani insanların sohbet ederken kurduğu esnek diyalogu, kontrollü şekilde arayüzlere yansıtmak.

Yiğit, otonom araçlar üzerinden “insan direksiyon metaforu”nu kullanıyor: Tam otonom sistemler bile hala uzaktan insan operatörlerle veya direksiyonla destekleniyor; aynı şekilde yapay zeka uygulamalarında da “insan kontrolü” kritik. Turkcell’in yeni projelerinde, tasarladıkları her cihaz ve platform için “Bu sistemin direksiyonu nerede, kimde olacak?” sorusunu temel ilke olarak koyduklarını söylüyor. Bu çerçevede yapının dört katmanını tarif ediyor:

1. Pre-training (Dünyanın tüm metin/ görsel ses verisi),

2. Alignment / ahlaki–kültürel hizalama,

3. Bağlam katmanı (Talimatlar, rol, görev tanımı),

4. Yürütme katmanı (Döngüler, akışlar, karar süreçleri).

İlk iki katman geliştiricilerin elinde değil; asıl oynama alanı bağlam ve yürütme katmanları. Kurumsal ürünlerde farkı yaratacak olanın da bu iki katmanın akıllıca tasarımı olduğunu vurguluyor.

Yazılım geliştirme dünyasını bu dönüşümün “ilk laboratuvarı” olarak konumlandırıyor. Çünkü, doğru dokümantasyon ve veri hazır; iş akışları planlı ve adım adım; çıktılar ölçülebilir ve hatalar net.

Bu sayede Cursor gibi araçlar, yazılımcıların alışık olduğu IDE arayüzünü tamamen bozmadan, sağ tarafa üretken yapay zekayı “yan asistan” olarak ekliyor; en kritik fark, modelin hangi adımlarla sonuca gittiğinin izlenebilmesi. Yani sistem hata yapsa bile, adımlar görülebiliyor, geri sarılıp düzeltilebiliyor. Yiğit’e göre yeni dönemin en önemli UX sırrı: Modelin karar yolunu görünür ve düzeltilebilir kılmak.

Gelecekte “sadece son kullanıcı vs. kurumsal kullanıcı” ayrımının ötesine geçilerek, “insanın birden fazla yapay zeka ajanını koordine ettiği” yeni bir kullanıcı tipi ortaya çıkacağını anlatıyor. Bu yeni rolde insan, tek bir AI ile sohbet eden kullanıcı değil; birçok ajanı yöneten, talimat veren, çıktıları değerlendiren bir orkestratör olacak.

Stratejik çıkarımlar:

Esneklik–keskinlik spektrumu yeni tasarım ekseni: Üretken yapay zeka çağında her ürün, doğruluk ile esneklik arasında bir noktaya oturmak zorunda; kritik işlemler “keskin”, yaratıcı/sohbet alanları daha “esnek” tasarlanmalı.
Kullanıcılar yüzde 5 hata payını tolere ediyor: Tam doğruluk beklentisi yerini, hızlı, yaratıcı ve esnek çözümler uğruna belirli hata oranını kabul eden bir deneyim kültürüne bıraktı.
Kurumsal chatbot’lar için tam esneklik riskli: Şikayet, paket tanımlama, fatura gibi süreçlerde ChatGPT benzeri sınırsız serbestlik, yanlış işlem ve güven kaybına yol açabileceğinden, kontrollü ve hibrit mimari şart.
İnsan “direksiyon” rolünden çıkmıyor: Otonom araç metaforunda olduğu gibi, üretken yapay zeka sistemlerinde de insan; kontrol, denetim ve kritik kenar senaryolar için devreden çıkarılmamalı.
Yazılım geliştirme alanı “ilk dönüşen laboratuvar”: Doğru dokümantasyon, ölçülebilirlik ve adım adım süreçler sayesinde, yazılım araçlarında üretken yapay zeka entegrasyonu çok hızlı ve derin gerçekleşiyor.
İzlenebilir ve düzeltilebilir UX kritik: Modelin hangi adımlarla sonuca vardığını görmeye ve geri sarıp düzeltmeye izin veren arayüzler, hataları tolere edilebilir kılıyor ve kullanıcı güvenini artırıyor.
Yeni kullanıcı tipi: ajan orkestratörü insan: Gelecekte kullanıcı, tek ajanla sohbet eden kişi değil; birçok yapay zeka ajanını yöneten, görev dağıtan, çıktılarını değerlendiren “koordinatör” rolüne evrilecek.
AI deneyiminde kritik anlarda “keskin flow” gerekir: Ödeme, sözleşme, kart bilgisi gibi hayatı doğrudan etkileyen anlarda sohbet arayüzü tek başına yeterli değil; yapılandırılmış, deterministik akışlar zorunlu.
Reklam ve monetizasyon henüz çözülmemiş denklem: Yapay zeka yanıtlarının tarafsızlık algısını bozmadan reklam yerleştirmek, önümüzdeki dönemin en büyük tasarım ve etik problemlerinden biri olacak.