yapay zeka arşivleri - Ofistekiler

AI Keşfi Yolculuğu: Yapay zeka ile tartıştığınız oldu mu?

Derin Çerkesoğlu — Fri, 26 Sep 2025 04:59:43 +0000

AI keşfi yolculuğuna hoşgeldiniz. Bu yolculukta AI gelişmelerini takip edip, dil modellerini deneyimlerken öğrendiklerimi paylaşacağım.

Ben yapay zeka ile tartışıyorum. İstediğim çıktıları elde edemediğimde, analizim yanlış olduğunda veya yapay zekanın hatalı kaynaklardan beslendiğini hissettiğimde dil modeli ile tartışmaya başlıyorum.

Peki Prompt Engineering gelişmiş dil modelleri ile kurduğum iletişimin temel aracıysa, bu iletişimi nasıl daha etkili hale getirebilirim? Bu yazıda, AI keşfi yolculuğumda en temelde aradığım cevabıinceleyeceğim.

Bu soruya cevap ararken neler fark ettim?

Yapay zeka, isteğim karşısında taradığı kaynaklar arasından aradığım kelimelerin en sık yan yana gelişlerine göre sonuçlar iletiyor. Demek ki yapay zekayı istatistiki tahminleme modeli olarak tanımlayabilirim.
İlk cümlem prompt’umdur, sonrası sadece yönlendirici sufleler 🙂
Bilgi kaynağı risk almayacağım adımdır. Bu yüzden araştıracağı kaynakları (makale, link, ses veya görüntü kaydı) ben sunuyorum.

Yapay zeka ile iletişimimi güçlendirmek için öğrendiğim Prompt Engineering teknikleri;

Örneklerle Yönlendirme (Few Shot Prompting): İstediğim bakış açısına benzer örnekler vererek modelin davranışını yönlendiriyorum. Bu sayede benim bakış açımı tanıyor.
Düşünce Zinciri Yönlendirmesi (Chain of Thought Prompting):Bu yöntemde modelden cevabı adım adım düşünerek vermesini istiyorum. Her adım bilinçli bir mantık zinciri oluşturuyor ve çözüm sürecini şeffaf bir şekilde yapılandırıyor.
Düşünce Ağacı Yöntemi(Tree of Thought Prompting): Modelden birden fazla alternatif düşünce yolu (branch)sunmasını ve tüm alternatifleri birbiri ile kıyaslamasını istiyorum. Bu sayede alternatif senaryolarla çok yönlü düşünce geliştirmesini sağlıyorum. Her alternatif düşüncenin hatalı olduğunu fark ettiğinde süreçten çekilmesini de ekliyorum ki düşünce yollarının eliminasyonla sadeleştirebileyim.
Rol Tabanlı Yönlendirme (Directional Stimulus Prompting):Analizim kapsamında uzman bir karakter yaratıyorum ve bakış açısını, değerlendirme kriterlerini belirliyorum.
Yoğunluk Zinciri (Chain of density prompting):Her adımda daha yoğun bilgiler içeren özete gitmek için kullanıyorum. Bu sayede özet bilgiye ulaşırken bilgi/anlam kaybıyaşamadan metnimi daha da yoğunlaştırıyorum.

Uygulama Zamanı

Bu teknikleri bazen birbiri ile harmanlayarak kullanıyorum. Bahsettiğim 5 tekniği içeren Prompt mühendisliğini ürün yönetimi perspektifiyle birleştirerek çalıştığım bir prompt örneği deneyelim;

Marketplace e-ticaret platformunda kullanıcıların alışveriş deneyimlerinde sepet adımına geldiklerinde sepetten ayrılmayı azaltmak ve kullanıcının hesabına tanımlanmış kişisel kuponların kullanımını arttırmak amacıyla sepette kişisel kuponların görünümünü ve kullanımını sağlayacak ürün modellemesi çalışacağız.

Şimdi adım adım ürün modellemesini tasarlayalım.

1.Adım: Kullanıcının sepette tanımlı kuponları görüntüleyip sepet ürünlerine uygun olanı seçip uyguladığı uçtan uca bir kupon kullanım akışı tasarla. Akış, flowchart prensiplerine uygun ve kullanıcı deneyimini sade, sezgisel, kesintisiz kılacak şekilde yapılandırılsın. Süreç adımlarını oluşturduğun akışı, akış diyagramı kurallarına uygun olarak ilet. Örneğin; flowchart kuralları gereği Karar adımlarından sonra Evet/Hayır şeklinde iki yola ayrılanlar gösterim uygula (FewShot)

2.Adım: İş akışındaki her bir süreci iki farklı e-ticaret kullanıcısı için kullanıcı deneyimi odaklı olarak değerlendir.

Kullanıcı-1: Zaman odaklı, sepet adımında uzun süre beklemeden ödeme adımına geçmek isteyen, kupon kullanım eğilimi olmayan, sepet sayfasını detaylı incelemeyen
Kullanıcı-2: Sepet adımından ayrılarak ürün incelemeye dönme eğilimi olan, kişisel kuponlarını inceleyen, kupon kullanım şartlarını anlamak isteyen

İki e-ticaret kullanıcısı için sepette kişisel kuponlarını görüntülemek ve sepetindeki ürünlere uygulama deneyimini değerlendirme sürecini dallandır. Her bir süreç adımının artılarını ve eksilerini karşılaştır. (Tree of Thought)

3.Adım: Bu karşılaştırmadan sonra her bir adımda en iyi alternatif sonuç ile ilerleyelim ve diğer alternatif elensin. Seçilen kararın nedenlerini ayrıntılı şekilde açıkla. (Chain of Thought)

4.Adım: Listelediğim uzmanların bakış açısı ile sepet sayfasında benchmark gerçekleştir ve sonuçlarını benimle paylaş.

UX Uzmanı bakış açısı ile kullanıcıya sepet sayfasında hesabına tanımlı kuponların nasıl sunulacağını dair UX bileşenlerini öner: metin tonu, renk, yerleşim, zamanlama.
Product Manager bakış açısı ile sepet sayfasında kupon gösterimi sağlandığında kullanıcı deneyimi akışını değerlendir. (Directional Stimulus)

5.Adım: Tüm bakış açılarını analiz ederek aşağıdaki maddeler kapsamında yoğunlaştırılmış öneri listesi sun:

Sepet sayfasında hangi dijital üründen sonra kupon gösterimi konumlandırılmalı.
Aynı anda kullanıcıya kaç kupon gösterimi sunulmalı
Sepetindeki ürünler için uygulanması geçerli olmayan kuponlar da görünür olmalı mı? (Chain of Density)

Bu prompt’u paylaştıktan sonra yapay zeka analizini inceledim, ürün modelleme sürecimde kullanıcı deneyimi açısından kesintisiz bir akış yaratmak için istediğim analizi elde etmiş oldum. Son olarak tüm analizi içeren bir mockup tasarımı yaratmasını istedim. Benim için sıfırdan yaratılmış ilk mockup çalışması için harika bir önizlenim sundu. Sonuçta ürün modelleme sürecinin en mutlu anlarından biri mockup anını görmektir 🙂

AI Keşfi Yolculuğu: Yapay zeka ile tartıştığınız oldu mu? yazısı ilk önce Ofistekiler üzerinde ortaya çıktı.

Görüyorum Ama Müdahale Etmiyorum (!)

Serap Gür — Sun, 27 Apr 2025 19:18:46 +0000

Cursor’lar uçuşuyor, LLM’ler gün aşırı versiyon atlıyor, Midjourney neredeyse Picasso’yu emekli etmeye geldi. Artık birkaç kelimeyle rapor yazılıyor, kreatif kampanya yaratılıyor, analiz çıkarılıyor. Yani teknoloji sadece destek olmuyor; yer yer sahnenin başrolüne oynuyor. Hatta öyle bir hale geldi ki kendi meslek grubumuz özelinde oyuncak kutularımızı başlangıç kitlerimizi bile mizahi bir dil ile bize sunuyor : )

Peki biz bu tabloda neredeyiz?

Eskiden ajanslar “yaratıcılık insana ait, duygular AI’la olmaz” diyordu. Bugün aynı ajanslar “AI Uzmanı” arıyor. İronik mi? Fazlasıyla. Ama bir o kadar da gerçek.

Çünkü işler değişti. Yaratıcılık artık sadece içgörüyle değil, veriye oturtulmuş yaratıcı sistemlerle geliyor. Ve evet, bazen bir prompt, onlarca beyin fırtınasının önüne geçebiliyor. Bu kötü mü? Hayır. Ama doğru kullanılırsa.

Kurumsal dünyada da tablo aynı:Yeni biri alınacaksa, artık sadece “analitik mi, yaratıcı mı?” değil;

“AI’a dokunmuş mu, elini biraz kirletmiş mi?”diye de bakılıyor.

Kendi alanımdan örnek vereyim.Bir İş Analizi Müdürü olarak hem teknik hem stratejik işler yürütüyoruz. Ama son 1 yıldır gördüğüm şey şu:Artık ekip arkadaşlarımızın prompt yazma merakı, Excel formülünden daha değerli hale gelmeye başladı.Çünkü üretken yapay zekâ sadece hız değil, bambaşka bir düşünme biçimi sunuyor.Ama bu hız aynı zamanda büyük bir riski de beraberinde getiriyor:

Her şeye yetişmeye çalışırken hiçbir şeye yetememek.

O yüzden fark ettim ki mesele; yapay zekâya “yetişmek” değil, onunla nasıl ilerleyeceğimiz.

Geçenlerde Black Mirror’un son sezonunu izledim (bu noktadan sonrası küçük bir spoiler olabilir ama durma, hayatın ta kendisi spoiler zaten).

İlk bölümde beyin çipi “ilerleme” diye sunuluyor ama sonuç: distopya. İkinci bölümde kuantum bilgisayar, evrenler arası geçişi sağlıyor ama sonunda gerçeklik bile griye bulanıyor.

Yani soru netleşiyor:

Teknoloji bizi ileri mi taşıyor, yoksa biz sadece yeni bir versiyona mı yükleniyoruz?

O zaman ne yapacağız peki?

AI’a entegre olmalı, ama teslim olmamalı.
Otomasyonu kullanmalı, ama özgünlüğü kaybetmemeli.
AI’dan destek almalı, ama yaratıcılığın iplerini bırakmamalı.

Çünkü AI bir araç, ama biz yönünü belirleyen elleriz. Ve bence asıl mesele şu ki;

Yapay zekâyı herkes kullanacak.Ama onunla kendi sesini kaybetmeden üretmeye devam edenler, fark yaratacak.

Bir sonraki yazıya kadar,

Serap.

Görüyorum Ama Müdahale Etmiyorum (!) yazısı ilk önce Ofistekiler üzerinde ortaya çıktı.

Futbol Sahasında Product Owner Olmak

Serap Gür — Thu, 21 Nov 2024 19:24:55 +0000

Küme Düşme Tehlikesine Karşı İlk Adımlar

Futbol Sahasında Product Owner Olmak

Bir futbol takımını küme düşme hattından çekip çıkarmak, yalnızca taktikler veya transferlerle başarılamaz. Aynı zamanda, bir ürün geliştirme sürecindeki gibi doğru bir sistem kurmak ve bu sistemi sürekli iyileştirmek gerekir. Süper Lig’de küme düşme riskiyle karşı karşıya olan bir takımın Product Owner’ı olarak sahaya indiğimde, futbolu bir organizasyonel proje olarak ele alıyorum.

1. Durum Analizi: “Takımın Röntgenini Çekmek”

Her şeyden önce elimde bir gerçeklik haritası olması gerekiyor. Takımı ayağa kaldırmak için nerede olduğumuzu bilmeliyim. Bu yüzden:

Performans ve Rakip Analizi: Oyuncuların fiziksel ve zihinsel durumlarını, takım dinamiklerini ve rakiplerin güçlü/zayıf yönlerini anlamak için veriye dayalı bir analiz yaparım.
Sorunların Net Tanımı: Neredeyiz ve nereye gitmek istiyoruz? Bu sorunun cevabını almak için takım içi anketler, birebir görüşmeler ve hatta taraftar geri bildirimlerini bir araya getiririm.

2. Backlog Oluşturma: Problemleri Görünür Kılmak

Bir Product Owner’ın en önemli araçlarından biri backlog’dur. Futbol sahasında da bu böyle. Her problemi ve hedefi bir backlog maddesi gibi ele alıyorum.

Backlog’un temelleri: Kondisyon eksiklikleri, düşük motivasyon veya takım içi iletişim problemleri.
- Oyuncu bazlı sorunlar: Kondisyon eksiklikleri, motivasyon problemleri.
- Teknik ekip ihtiyaçları: Strateji geliştirme, veri analizi, taktik hazırlık.
- Taraftar hedefleri: Maç günü atmosferi, sosyal medya etkileşimi.
Önceliklendirme (Prioritization): En yüksek puan getirme potansiyeline sahip alanlara odaklanıyorum. Örneğin, savunmadaki açıkları kapatmak, hücum organizasyonundan önce gelebilir. Backlog, yalnızca benim rehberim değil, takımın tüm üyelerinin de görebileceği bir yol haritası olacak.

Bu backlog, sadece benim yol haritam değil, tüm takımın gözünün önünde duran bir rehber olacak. Her hafta güncellenecek ve hangi soruna odaklanmamız gerektiği netleşecek.

3. Scrum Takımını Güçlendirme: “Takım Ruhu ile Verimliliği Artırmak”

Futbol dünyasında başarı, bireysel performanstan çok takım oyunu ile gelir. Scrum takımını bu ruha uygun hale getirmek için birkaç önemli adım atarım:

Daily Stand-up: Her antrenman öncesi mini toplantılar düzenleyerek takımın o günkü hedeflerini belirlerim. Oyuncular bu toplantılarda kendi hedeflerini ve ihtiyaçlarını paylaşır.
Sprint Retrospective: Maçlardan sonra, “Neyi iyi yaptık? Neyi geliştirebiliriz?” sorularını sorarız. Bu retrospektifler, sadece sahada değil, soyunma odasında da dönüşüm yaratır.
Scrum Master ve takım içi liderlik: Teknik ekip içinden bir Scrum Master seçerek (örneğin yardımcı antrenör), tüm süreçlerin tıkır tıkır işlemesini sağlarım.

4. Küçük Zaferler için Sprint Planlaması: “Adım Adım Yükselmek”

Başarı, küçük adımlarla inşa edilir. Her maçı bir sprint olarak ele alır ve hedefleri bu doğrultuda belirlerim.

Hedefler: Bir sonraki 3 maçta kaç puan alacağımıza, hangi oyuncuların performansına odaklanacağımıza karar veririz.
Ölçülebilir Sonuçlar (KPI’lar): Gol atma yüzdesi, pas isabet oranı, koşu mesafesi gibi ölçülebilir hedeflerle her sprintin sonucunu değerlendirebilirim.

5. Taraftarı Oyuna Dahil Etmek: “12. Adamın Gücü”

Bir ürünün kullanıcıları ne kadar bağlıysa, başarı o kadar hızlı gelir. Aynı şekilde taraftarın enerjisini takıma yansıtmak çok önemli:

Sosyal medya üzerinden doğrudan iletişim kurarak takım ruhunu güçlendiririm.
Taraftarların maçlarda etkili olabilmesi için özel etkinlikler ve motivasyon kampanyaları düzenlerim.

6. Sürekli İyileştirme: “Agile ve Kaizen Yaklaşımı”

Her hafta, her maç bir öğrenme fırsatı. Geri bildirim kültürü ile her sprintten sonra iyileştirme önerilerini backlog’a eklerim. Bu döngü, takımın gelişimini sürdürülebilir hale getirir.

Bu noktada futbol artık sadece bir oyun değil, takımın bir “ürün” gibi ele alındığı, kullanıcıların yani taraftarların memnuniyetinin artırıldığı bir dönüşüm sürecidir. Backlog’umuz, Scrum prensiplerimiz ve sürekli iyileştirme odağımızla hedefe adım adım ilerleriz. Çünkü her problem bir backlog maddesi, her maç ise yeni bir sprint. Sezon sonu geldiğinde, sadece ligde kalmış değil, büyümek için sağlam bir sistem kurmuş bir takım olmayı hedefliyoruz.

Ne dersin, takımın ritmini yakalayabilir miyiz? 😊

Futbol Sahasında Product Owner Olmak
Futbol Sahasında Product Owner Olmak

Futbol Sahasında Product Owner Olmak yazısı ilk önce Ofistekiler üzerinde ortaya çıktı.

Yapay Zeka ile Şifa Arayışı: İnsanlığa Yeni Bir Dokunuş

Serap Gür — Sat, 16 Nov 2024 10:56:29 +0000

Bizim zamanımızda diyerek başladığım bir cümlenin olacağı yaşlara gelmiş olmak ne kadar can sıkıcı olsa da, bugün yazacağım konu benim için oldukça önemli bir alan üzerine.

Lisans eğitimimi mühendislik üzerine almış biri olarak, çocukluğumda doktor olmayı ve birçok hastayı kurtarmayı hedefleyen bir amaçla büyüdüm. Küçük deneyler yaparak hayallerimi beslesem de asıl amacım iyi bir doktor olmaktı. Ancak sınav sistemi mağdurlarından biri olarak, hayallerimi başka seçimlerle yeni bir rota hesaplamaya mecbur kaldım.

Yıllar geçti, 2014-2015 yıllarında yakınlarımın zorlayıcı bir tedavi sürecine şahit oldum. O zamanlar yapay zeka henüz hayatımızda yoktu; her şeyi tek tek araştırmak, kelimelerin hangi alanlarda ne anlama geldiğini öğrenmek ve sayısız makale taramak gerekiyordu. Bu süreç zorlayıcı ama aynı zamanda öğreticiydi.

Bugün başka bir yakınımın tedavi sürecinde yine yoğun araştırmalar yapıyorum. Ancak bu sefer Gen AI desteğini göz ardı edemem. Filmler, raporlar, tıbbi görüntüler… Hepsini yorumlayan, makaleler öneren ve bunları okuyarak en azından konu hakkında fikir sahibi olmamı sağlayan bir yardımcı var elimde. En kıymetlisi de bu fikir sahibi olmak için aylarca uğraşmıyor oluşum.

Elbette yapay zeka hayatımıza muazzam bir aydınlık ya da şifa sunmuyor. Zaten tüm uygulamaların ana teması, sen onu nasıl kullanırsan onun da sana öyle karşılık verecek olması, değil mi? Körü körüne bağlanmak mı, yoksa kendine ek bir kaynak sağlayacak bir asistan tutmak mı?

Bu konuyu Can Tosun a anlattığımda bana , Çin’de yeni açılacak bir yapay zeka hastanesinden bahsetti. Biraz araştırdım; gerçekten şahane bir sistem kurgulamışlar. Hatta iki yılda bir doktorun bakabileceği hasta sayısını birkaç haftada karşılayabileceklerini iddia eden bir makale bile var. ilgli habere aşağıdaki linkten ulaşabilirsiniz.

https://www.webtekno.com/cin-yapay-zeka-hastanesi-h150460.html

Aslında Gen AI hayatımıza geçen yıl girmedi. Makine öğrenimi, istatistiksel analizler, robotik süreçler gibi pek çok teknoloji zaten deneniyordu. Dijital ortamda bilginin çokluğu ve bu kolaylaştırıcı AI ajanlarını kullanmayı öğrendikçe yeni alanların keşfi hız kazandı. Ancak bu noktada birkaç tedirginliğimi belirtmeden geçemeyeceğim:

Sistemlerin ve tedavi yöntemlerinin güncelliği çok kritik. Yapay zekanın getirdiği bu konfor alanı, yeniyi deneme heyecanını ve üretme isteğini köreltebilir.
Bazı ameliyatlar var ki yalnızca bilgiyle değil, el işçiliği ve o an alınan kararlarla başka bir boyuta taşınabiliyor. Ameliyat sırasında bu muhakeme gücünü bir robota nasıl öğreteceğiz?
Beslenmeyen bir ekmek hamuru nasıl mayalanmazsa, araştırmalar desteklenmezse yenilikler de üretemez. Araştırmaları teşvik etmek için neler yapılacak?

Gün geçtikçe sağlık sektörünün zorlukları ve bu mesleğin değerlerinin azalması, bu alanın robotlarla doldurulması fikrini kimi zaman heyecan verici gösterse de, insanın anlık küçük dokunuşlarla büyük hayatlar kurtardığını unutmamalıyız. Bu yüzden işleri kolaylaştıracak bir sistem kurgularken, aynı zamanda bu ateşi harlayacak araştırma ve deneyleri de sürdürmek gerekir.

Siz bu konu hakkında ne düşünüyorsunuz? Yorumlarda buluşalım.

(Yazıdaki görseller Chatgpt’nın yapay zeka görsel oluşturucusu kullanılarak üretilmiştir.)

Yapay Zeka ile Şifa Arayışı: İnsanlığa Yeni Bir Dokunuş
Yapay Zeka ile Şifa Arayışı: İnsanlığa Yeni Bir Dokunuş

Yapay Zeka ile Şifa Arayışı: İnsanlığa Yeni Bir Dokunuş yazısı ilk önce Ofistekiler üzerinde ortaya çıktı.

Yapay Zeka Dünyasında Bir Gün: Hangi Agent En İyi? CoPilot mı, ChatGPT mi, Yoksa Gemini mi?

Serap Gür — Sat, 26 Oct 2024 21:08:40 +0000

Geçen hafta Microsoft’un #microsoftAITour etkinliğine katılma fırsatım oldu. Co Pilot ın son gelen güncellemelerinede bir case ile göstermeleri şahane olmuştu. Neredeyse kobi olan tüm firmaların ne istediklerini doğru bir şekilde yazmalarına bile gerek kalmaksızın internet sitesi kurulumunu, frontend backend yazılımlarını, hatta pazarlama planını bile tek başına halledebiliyor.

İnanılmaz dediğinizi duyar gibiyim. Peki bunu nasıl yapıyor. Açıkcası nasıl yaptığını bilmiyorum ama tahminim arkasında iyi bir eğitim ve titizlikle çalışılmış bir dökümante sistemleri mevcut. Kulağa ürkütücü gelebilir, hatta yapay zeka işimizi elimizden alıyor işte bu da kanıtıda diyebilirsiniz.

Bence işler öyle ilerlemiyor çünkü yüzyıllardır dijitale yüklediğimiz bir çok veriden sonra eğer yeni bir şey üretmeyip ortaya yeni bir keşif bilgi çıkarmazsak yapay zekada bize artık ilginç gelmeyecek. Kısıtlı kapasitede kısıtlı içerik çıkar öyle değil mi?

Etkinlikten sonra aklıma komik hatta bazılarına göre saçma bir deneme yapma fikri geldi. Şuan popüler olan tüm yapay zeka agentlarına “En iyi yapay zeka agentı hangisidir tarafsız olarak yorum yapar mısın?” sorusunu sordum. Ve sırayla aşağıda paylaşıyorum dönüşlerini 😊

Co pilot en iyilerinin birinci sırasında kendisini sonra google apple siri yi ve amazon Alexa yı eklemiş. Neden Chatgpt yok merak konusu

2. Sırada en popüleri CahtGpt yi ekliyorum. Chatgpt nin listesi co pilot a göre daha kalabalık ama dikkat çeken bir durumda google gemini ismi ile güncellediği bert ismini düzeltmemiş kendi alt yapısında. Bu da bir düşündürdü yani tek seferlik mi bu bilgilerin içeri alınması ?

3. Son günlerde popülerliğine popülerlik katan Anthropic in claude si ise hiç duymadığım agentlardan bahsetti. Özellikle açıp baktım baya faydalı olabilecek popüler olanlardan daha çok çıktı veren uygulamalar olarak görünüyorlar. Fırsatınız olunca sizinde bakmanızı öneririm.

4. Ve sona sakladığım Gemini yada eski adı ile bard 😊 gemini bu konuda çok bir firma sunmasada kendisi bile güncel adını değilde eski adını yazarak öneriyorsa dahada bir şey demem. Birileri bu arkadaşların database nin güncellemesi gerektiğini söylemeli 😊

Bende yapay zeka agent ları gibi şöyle bitiriyorum.

Sonuç: Agentlar dijitale yüklenen her ne var ise yeni bir veri olarak bu sistemleri besliyor. Her yeni gün insan ihtiyacına yönelik yeni bir keşifte bu yapay zeka aletlerinide değiştirecek o yüzden hangi alanda hangi asistana ihtiyacınız varsa en verimli olana odaklanmakta fayda var bir sonraki yazıya kadar…

Yapay Zeka Dünyasında Bir Gün: Hangi Agent En İyi? CoPilot mı, ChatGPT mi, Yoksa Gemini mi? yazısı ilk önce Ofistekiler üzerinde ortaya çıktı.