Bir Yapay Zeka Projesine Başlatmadan Önce Bilinmesi Gereken 5 Faydalı Gerçek

Günümüz iş dünyasında neredeyse her yönetici ve stratejist yapay zekadan bahsediyor. Ancak bu popüler konuyu somut bir iş değerine dönüştürme yolculuğu, çoğu zaman bir labirenti andırıyor. "Nereden başlamalı?", "Hangi teknoloji doğru?", "Bu kadar yatırımın geri dönüşü ne olacak?" gibi sorular, en kararlı liderlerin bile adımlarını yavaşlatabiliyor. Bu belirsizlik, birçok projenin heyecanla başlayıp potansiyeline ulaşamadan pilot aşamada kalmasına neden oluyor. Yakın zamanda düzenlenen "HPE AI Roadshow with NVIDIA" etkinliğinde aldığım bu notlarda, özellikle, kurumsal yapay zeka projelerinin pilot aşamada takılıp kalmasını engelleyecek ve onları gerçek iş değerine dönüştürecek pratik ve stratejik içgörüleri öne çıkarmaya çalıştım,

By Hakan Arıbaş Last updated Jan 9, 2026

1. NVIDIA Bir Donanım Şirketi Değil, Bir Yazılım Devi

Yapay zeka denince akla ilk gelen, şüphesiz NVIDIA’nın meşhur GPU’ları. Ancak bu algı, resmin sadece küçük bir parçasını oluşturuyor. Etkinlikte ortaya konan en şaşırtıcı gerçeklerden biri, NVIDIA’nın özünde bir donanım değil, bir yazılım şirketi olduğuydu. Bu iddiayı destekleyen veriler oldukça çarpıcı:

NVIDIA’nın yaklaşık 40.000 çalışanının %90’ı mühendis.
Bu mühendislerin yarısından fazlası ise yazılım mühendisi.

Bu durumun pratik anlamı şu: NVIDIA’nın asıl gücü, sadece yüksek performanslı çipler üretmekten değil, o donanımı en verimli şekilde çalıştıracak ve yapay zeka geliştirmeyi kökten basitleştirecek devasa bir yazılım ekosistemi yaratmaktan geliyor. Bu, NVIDIA’nın rekabet avantajının artık sadece silikonda değil, o silikonun potansiyelini sonuna kadar açan ve binlerce geliştiricinin üzerine inşa edebileceği yazılım katmanlarında yattığını gösteriyor. Yapay zeka yatırımı yaparken, donanım kadar yazılım ekosistemini de değerlendirmek bu yüzden oldukça kritik.

2. Tekerleği Yeniden İcat Etmeyin: LEGO Metaforu ve NIM’lerin Gücü

Yapay zeka projesine başlamanın iki temel yolu var. NVIDIA’dan Oğuzhan Oğuz bunu kullandığı güçlü LEGO analojisiyle mükemmel bir şekilde özetledi. Birinci yol, etrafa dağılmış binlerce LEGO parçasını (sayısız open source aracı) toplayıp, ne yapacağınızı tam bilmeden bir şeyler inşa etmeye çalışmaktır. Bu yol, genellikle zaman, kaynak ve motivasyon kaybıyla sonuçlanır.

İkinci yol ise, içinde ihtiyacınız olan tüm parçaların, doğru renk ve sayıda bulunduğu ve size adım adım ne yapmanız gerektiğini gösteren 200 sayfalık bir talimat kitapçığıyla gelen hazır bir LEGO kiti (NVIDIA’nın kurumsal çözümleri) kullanmak.

İşte “NVIDIA NIM” (Inference Microservices) tam olarak bu ikinci yolu temsil ediyor. NIM’ler, en popüler yapay zeka modellerinin (Llama gibi) alınıp NVIDIA tarafından önceden optimize edilmiş, konteyner haline getirilmiş ve kullanıma hazır hale getirilmiş versiyonları.

Bu yaklaşımın somut faydası ise NATO için geliştirilen bir projede net bir şekilde görülmüş. HP Services, bir rakibinin aynı modelin standart açık kaynak versiyonuyla yarıştığı bir NATO projesini, modelin NIM versiyonunu kullanarak kazanmış ve 2.7 kat daha fazla performans elde etmiş. Bu sadece bir rakam değil; bu daha fazla “hız”, daha kısa “pazara çıkış süresi” ve daha yüksek “doğruluk” anlamına geliyor.

🛞 Tekerleği baştan icat etmiyoruz.

Ancak hazır modeller bile doğru “yakıt” olmadan çalışamaz. Bu da bizi yapay zeka projelerindeki en temel ve genellikle gözden kaçan zorluğa getiriyor: veri.

3. En Büyük Zorluk Model Değil, Veri: Hibrit Dünyada Veri Yönetimi

Yapay zeka projelerinde odak noktası genellikle modeller olsa da, gerçek ve temel zorluk veriye erişim ve yönetimdir. Özellikle Çin, ABD ve Avrupa gibi farklı veri regülasyonlarına sahip ülkelerde operasyon gösteren küresel şirketler için bu durum kritik bir engel teşkil eder. Verinin nerede olduğu, nasıl erişileceği ve yasalara nasıl uyum sağlanacağı, projelerin kaderini belirler.

Bu karmaşık soruna etkinlikte sunulan çözüm “HPE Data Fabric” teknolojisiydi. Bu teknoloji, verilerinizin fiziksel olarak nerede (farklı bulut sağlayıcılarda veya kendi veri merkezinizde) bulunduğundan bağımsız olarak, onlara tek bir “global namespace” üzerinden güvenli ve kontrollü bir şekilde erişmenizi sağlar. Bunu, şirketinizin dünya üzerindeki tüm veri ambarlarının, nerede olduklarına bakılmaksızın, tek bir devasa kütüphanenin katalog sistemine bağlı olması gibi düşünebilirsiniz. Bir araştırmacı, Pekin’deki bir veriye de Teksas’taki bir veriye de aynı katalogdan, belirlenmiş kurallar dahilinde erişebilir.

Bu konseptin ne kadar güçlü olduğunu anlamak için BMW’nin dünya çapındaki test sürüşü projesine bakmak yeterli.

Her bir test aracı günde yaklaşık 60 terabayt veri üretiyor.
Toplamda 250 petabaytlık devasa bir veri hacmi, bu altyapı üzerinde yönetiliyor.

HPE Data Fabric sayesinde BMW, örneğin Çin’deki verilerin ülke dışına çıkarılamaması gibi katı yasal kısıtlamalara tam uyum sağlarken, aynı zamanda araştırmacılarının dünyanın her yerindeki veriye merkezi olarak erişmesine olanak tanıyor. Yapay zeka, ancak veri akışı sağlandığında akıllı olabilir.

4. Farkında Olmadığınız Gizli Güç: Satın Aldığınız GPU ile Gelen Ücretsiz Kurumsal Yazılım ve Destek

Eğer şirketiniz yakın zamanda H100 veya H200 gibi PCI tabanlı NVIDIA GPU’ları satın aldıysa, muhtemelen çok değerli bir varlığa sahip olduğunuzun farkında değilsiniz. Birçok firma, bu donanımlarla birlikte “NVIDIA AI Enterprise” adlı son derece güçlü bir kurumsal yazılım lisansının da ücretsiz olarak geldiğini bilmiyor.

Ancak bu lisans sadece bir yazılım paketinden ibaret değil. Asıl ezber bozan kısım, içerdiği destek hizmeti. Bu, bildiğiniz standart bir “IT desteği” değil. Yapay zeka geliştiricileriniz veya veri bilimcileriniz, bir model üzerinde çalışırken teknik bir sorunla karşılaştıklarında, bir çağrı merkeziyle değil, doğrudan NVIDIA’nın kendi yapay zeka uzmanlarıyla konuşup yardım alabiliyorlar.

Oğzuhan Bey bunun “dünyada başka kimsenin sunmadığı” benzersiz bir avantaj olduğunu paylaştı. Söz konusu olan sadece bir maliyet avantajı değil, aynı zamanda projenizin en karmaşık anlarında dünyanın en iyi uzmanlarına doğrudan erişim sağlayarak riski azaltan stratejik bir güvencedir. Bu lisansı aktive etmemek, elinizdeki en değerli kozlardan birini oynamamak anlamına gelir.

5. Projeler Neden Pilot Aşamada Kalıyor? Gerçek Bir Bankacılık Deneyimi

İstatistikler acımasız: Yapay zeka projelerinin sadece %10’u pilot aşamadan üretime geçebiliyor. Başarının sadece doğru teknolojiye sahip olmakla ilgili olmadığı çok açık. Peki, gerçek dünyadaki engeller neler? Dünya Katılım Bankası CIO’su Rıfat Deregözü’nün etkinlikteki paylaşımları, bu soruya net yanıtlar verdi:

Regülasyonlar: Finans gibi sıkı regüle edilen sektörlerde, verilerin Türkiye sınırları içinde kalma zorunluluğu, yurt dışı tabanlı bulut servislerinin kullanımını neredeyse imkansız kılıyor. Bu durum, şirketleri kendi “on-premise” çözümlerini kurmaya itiyor.
Bilgi Güvenliği: Bankacılık sırrı ve müşteri verisi gibi hassas bilgilerle çalışmak, en üst düzeyde güvenlik protokolleri gerektiriyor. Bu da her adımın dikkatle planlanmasını zorunlu kılıyor.
Organizasyonel Strateji: En kritik nokta belki de bu. Yapay zeka projeleri sadece bir IT projesi olarak görülürse başarısızlığa mahkumdur. Dünya Katılım Bankası’nın yaptığı gibi, İK’dan iş birimlerine kadar tüm üst düzey yöneticilerin dahil olduğu bir “Yapay Zeka Yönlendirme Komitesi” kurmak, projenin tüm kurum tarafından sahiplenilmesini sağlıyor.

Dünya Katılım Bankası’nın HPE Private Cloud AI gibi hazır bir platformu tercih etmesinin altında yatan strateji de buydu: Dağınık LEGO parçalarıyla (tuğlalarla) kendi altyapılarını kurmaya çalışmak yerine, enerjilerini bankacılık süreçlerine odaklayabilmelerini sağlayan anahtar teslim bir “AI Fabrikası”nı devreye almak.

6. Sonuç: Tuğlalar mı, Yoksa Anahtar Teslim Fabrika mı?

Etkinlikten çıktıktan sonra aklımda kalan yukarıdaki beş başlık, bana tek bir ana fikri işaret etti: Yapay zekada başarı, dağınık teknoloji tuğlalarını birleştirmeye çalışmaktan değil; veri, yazılım, donanım ve stratejiyi uyum içinde bir araya getiren bütünsel bir “AI Fabrikası” yaklaşımını benimsemekten geçiyor.

Yapay zeka çağında pazar liderliği, en zeki algoritmalara sahip olanlardan değil, bu algoritmaları en hızlı ve en güvenilir şekilde değere dönüştüren “fabrikaları” kurabilenlerden gelecek.

Peki, sizin kurumunuz yapay zeka yolculuğunda tuğlaları tek tek mi topluyor, yoksa anahtar teslim bir çözümle mi ilerlemeyi hedefliyor?

7. Bonus İçerik: Podcast

Etkinliğe birlikte katılan iki arkadaşın, sonrasında bir kahve eşliğinde etkinliği değerlendirdikleri keyifli sohbeti podcast formatına dönüştürdüm. Dinlemek isteyenler için linki aşağıya bırakıyorum: