Süper (Yapay) Zekanın Sadece Kullanıcısı Olmayın: Uludağ Üniversitesi'nden Notlar

19 Ekim 2026'da Bursa Uludağ Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi'nde, İktisat Topluluğu'nun 14. İKG etkinliğinin konuğuydum. Bordo Salon iktisat ve işletme öğrencileriyle doluydu ve konu kariyer ile iş dünyasıydı. Bu yazıda konuşmanın özünü, sahnede kullandığım verileri ve öğrencilere bıraktığım yol haritasını bir araya getirdim.

Konuşmadan kısa bir kesit

Salondaki Asıl Soru: Mezun Olunca İş Bulabilecek miyim?

Salonda en çok hissettiğim şey heyecan değil, kaygıydı. Bugün bir üniversite öğrencisinin aklındaki ilk soru "süper (yapay) zeka nedir" değil, "mezun olunca iş bulabilecek miyim". Bu kaygı haksız değil.

Stanford'un "Canaries in the Coal Mine" (Kömür Madenindeki Kanaryalar) çalışmasının ilk sürümü, süper (yapay) zekaya en açık mesleklerde 22-25 yaş arası çalışanların istihdamında yüzde 13'lük göreli bir düşüş buldu. Aynı mesleklerdeki deneyimli çalışanlarda böyle bir düşüş görülmedi. Düşüş işten çıkarmalardan değil, daha az işe alımdan geliyor. Yani kapının en çok daraldığı yer, kariyerin ilk basamağı.

Tablonun öbür yüzü de var ve ben buna acemi paradoksu diyorum. 5.000'den fazla müşteri temsilcisi üzerinde yapılan bir çalışmada (Brynjolfsson, Li ve Raymond) süper (yapay) zeka verimliliği ortalama yüzde 14, yeni başlayanlarda ise yüzde 34 artırdı. Yani süper (yapay) zeka acemiyi en çok güçlendiren araç, ama şirketler aynı anda acemi alımını azaltıyor. New York Fed'in analizi de genç mezun işsizliğindeki artışın büyük kısmını başka sebeplere bağlıyor. Kesin hüküm vermek için erken, ama yön belli.

Şirketler size eskiden "gel, iki yılda öğretiriz" diyordu. Artık o iki yılı süper (yapay) zeka yapıyor ve şirket şunu soruyor: "Sen ne getiriyorsun?" Cevabınız diploma değil, portföy olmalı.

Zekanın Fiyatı Düştü, Şimdi Kıt Olan Ne?

Konuşmayı iktisadın en temel sorularından biri üzerine kurdum: Bir girdinin fiyatı çökünce ne olur?

Stanford AI Index 2025'e göre GPT-3.5 seviyesindeki bir modeli çalıştırmanın maliyeti Kasım 2022 ile Ekim 2024 arasında 280 kat düştü. Elektrik faturanızın iki yılda 280'de birine düştüğünü düşünün. Yazmak, özetlemek, tahmin etmek, kod üretmek gibi bilişsel işlerin fiyatı çöküyor.

İktisat 101 bunun ne anlama geldiğini zaten söylüyor: Bir malın fiyatı düşünce ikameleri değer kaybeder, tamamlayıcıları değer kazanır. Süper (yapay) zeka "ilk taslağı" ucuzlattı. Değer kazananlar ise onun tamamlayıcıları:

• Neyin sorulacağına karar vermek
• Sonucu doğrulamak ve sorumluluğunu üstlenmek
• Müşteriye ulaşmak ve güven kurmak
• Bir sektörü, mevzuatı, pazarı derinlemesine bilmek

Bu dört şeyin hiçbiri mühendislik dersi değil. Tam olarak iktisat ve işletme öğrencisinin alanı.

Firmanın Optimal Büyüklüğü Küçülüyor

Ronald Coase 1937'de şirketlerin neden var olduğunu sordu: Çünkü piyasada her işi tek tek satın almak pahalı. Süper (yapay) zeka bu işlem maliyetini düşürüyor ve sonuç olarak şirketin optimal büyüklüğü küçülüyor. Sunum aracı Gamma, şirket beyanına göre yaklaşık 50 kişiyle 100 milyon dolar yıllık gelire ulaştı. İsrailli Base44, kurulduktan altı ay sonra, hiç yatırım almadan ve sekiz kişilik bir ekiple Wix'e 80 milyon dolara satıldı.

Eskiden bir fikri hayata geçirmek için ekip, sermaye ve aylar gerekiyordu. Bugün tek bir kişi süper (yapay) zekayla pazar araştırmasını yapabiliyor, ürününün ilk halini kurabiliyor, içeriğini üretebiliyor ve müşterisine ulaşabiliyor. İş aramak artık tek seçenek değil. İşi kendiniz kurabilirsiniz.

İktisat Dersinde Gördüğünüz Kavramlar Bugün Milyar Dolarlık Kararları Açıklıyor

Jevons Paradoksu

1865'te kömür kullanımı verimlileşince toplam kömür tüketimi azalmadı, arttı. Çünkü ucuzlayan kömürle yeni işler yapılır oldu. Aynı mantık mesleklere de uygulanır: Muhasebe analizi ucuzlarsa, daha önce danışmanlık alamayan binlerce KOBİ de analiz almaya başlar. Bir hizmet 10 kat ucuzlarsa onu ilk kez kim satın alır? İşte o sizin müşteriniz.

Karşılaştırmalı Üstünlük

Ricardo'ya göre bir taraf her şeyde daha iyi olsa bile ticaretten iki taraf da kazanır. Süper (yapay) zeka birçok görevde sizden hızlı olabilir, ama sizin karşılaştırmalı üstünlüğünüz başka yerde: yerel bilgi, Türkçe ve Türkiye mevzuatı, güven ilişkisi, sahada bulunmak. Yerli bir KOBİ süper (yapay) zeka ürününü değil, onu kendi işine uyarlayan insanı satın alır.

Bilgi Asimetrisi

Akerlof'un "limon piyasası"nda satıcı kaliteyi bilir, alıcı bilmez; güven kurulamazsa piyasa çöker. Süper (yapay) zeka çıktısının kalitesini dışarıdan anlamak zor, model bazen hatayı kendinden emin söyler. Deloitte, Avustralya hükümetine hazırladığı ve hatalı süper (yapay) zeka içeriği barındıran bir rapor için ücretin bir kısmını iade etmeyi kabul etti. Bu yüzden doğrulama ve güven yeni bir değer kaynağı. Süper (yapay) zekanın ürettiği bir raporun altına imzayı atan kişi, piyasanın en değerli insanı.

Elle Yapmak Ayıp Değil, Elle Yaptığınızı Süper (Yapay) Zeka Diye Satmak Ayıp

Girişimcilik tarafını yalnızca başarı hikayeleriyle anlatmak eksik olurdu. Öğrencilerle dört uyarı hikayesini de paylaştım:

• Builder.ai: Yaklaşık 450 milyon dolar yatırım almış şirket 2025'te çöktü. "Süper (yapay) zeka" platformunun arkasında yüzlerce mühendisin elle kod yazdığı iddiaları gündeme geldi; soruşturmalar sürüyor.
• Klarna: Müşteri hizmetini süper (yapay) zekaya devretti, kalite düştü ve yeniden insan almaya başladı. Maliyet düşürmek ile değer yaratmak aynı şey değil.
• Air Canada: Şirketin chatbot'u bir yolcuya yanlış iade politikası söyledi, mahkeme şirketi sorumlu tuttu. Hukuki sorumluluk devredilemez.
• Humane: Yaklaşık 230 milyon dolar toplayan şirketin 700 dolarlık süper (yapay) zeka rozeti bir yıl içinde rafa kalktı, cihazlar çalışmaz oldu. Teknoloji etkileyici olsa bile müşteri sorununu çözmüyorsa ürün yoktur.

Builder.ai ile Base44 arasındaki fark tam olarak bu: Biri dürüst olmayan bir etiketle büyüdü, diğeri küçük bir ekiple gerçek bir problemi çözdü.

Düşünce ile Davranış Arasındaki Durak: Duygu

Asıl mesele teknoloji değil, insan. Düşünce ile davranış arasında bir durak var: duygu. Mezuniyet kaygısını yönetemeyen biri en iyi fikri bile çekmecede bırakıyor. Reddedilme korkusu müşteriye ilk mesajı attırmıyor, mükemmeliyetçilik ilk sürümü yayınlatmıyor.

Bu yüzden duygusal zekayı yumuşak bir kişilik özelliği olarak değil, bir beceri olarak görmenizi istedim. Kaygıyı fark etmek, adını koymak ve ona rağmen harekete geçmek çalışılarak gelişir. Süper (yapay) zeka çağında araçlara herkes aynı anda erişiyor; farkı, o araçla harekete geçmeyi başaranlar yaratıyor.

Öğrencilere Önerdiğim Dört Adım

1. Bir problem seçin. Tanıdığınız bir sektörde canınızı sıkan bir problemi bulun ve 10 kişiyle konuşun. Gelecekte ne yapacaklarını değil, geçmişte ne yaptıklarını sorun.
2. İlk müşterilere elle çözün. Ürün yapmayın, hizmet verin. Süper (yapay) zeka sizi 10 kişilik bir ekip kadar hızlı yapar.
3. Para isteyin. "Güzel fikir" ile "kartımı vereyim" arasındaki fark, tek gerçek doğrulamadır.
4. Ancak sonra otomatikleştirin. Tekrarlayan kısmı yazılıma dönüştürün. Lovable, n8n veya Zapier gibi araçlarla bunu kod bilmeden yapabilirsiniz.

Herkesin erişebildiği bir modelin üstüne ince bir arayüz koymak bir iş modeli değil. Kalıcı avantaj dağıtımdan, kullandıkça biriken özel veriden, müşterinin günlük iş akışına gömülmekten, güvenden ve yerel uzmanlıktan gelir.

30 Günlük Meydan Okuma

Konuşmayı bir ödevle kapattım ve bu kez süper (yapay) zekayla yapmalarına izin verdim:

• 1. hafta: Ailenizin, bir yakınınızın veya kampüs çevresindeki bir işletmenin problemini bulun, 5 kişiyle konuşun. Çıktı: bir paragraflık problem tanımı.
• 2. hafta: Problemi süper (yapay) zeka araçlarıyla elle çözün, ne kadar süre kazandırdığını ölçün. Çıktı: önce/sonra karşılaştırması.
• 3. hafta: Çözümü basit bir prototipe veya otomasyona dönüştürün. Çıktı: çalışan bir bağlantı veya akış.
• 4. hafta: LinkedIn'de "ne yaptım, ne öğrendim, ne ölçtüm" yazısı paylaşın. Çıktı: portföyünüze giren ilk parça.

Süper (yapay) zekayla çözülmüş gerçek bir problem, özgeçmişteki "MS Office bilgisi" satırından çok daha değerlidir.

Başlamak İçin Destekler

• TÜBİTAK 2209-A / 2209-B: Lisans öğrencilerinin araştırma projelerine destek. 2026 çağrısında başvurular 11 Kasım 2026'ya kadar açık. Profilinize ekleyebileceğiniz, kabul görmüş bir program.
• TÜBİTAK 1812 BiGG: Teknoloji odaklı girişimlere tohum öncesi yatırım. 2026 ikinci çağrısı kapandı, bir sonrakini takip edin.
• KOSGEB Girişimci Destek Programı: İş kurma ve iş geliştirme destekleri.
• Üniversite kuluçka merkezleri ve teknoparklar: Ofis, mentorluk ve yatırımcı ağı.

Destek tutarları sık değiştiği için başvurmadan önce programın resmi sayfasını kontrol edin.

Sık Sorulan Sorular

Süper (yapay) zeka benim işimi alacak mı?

İşinizi değil, işinizin içindeki görevleri alacak. Riskli olan, süper (yapay) zekanın yapabildiği bir işi süper (yapay) zekadan daha yavaş yapan çalışan olmak.

Kodlama bilmeden süper (yapay) zeka girişimi kurulur mu?

Kurulur ve giderek daha kolay. Asıl engel hiçbir zaman kod olmadı, müşteri bulmak oldu. İşletme öğrencisi bu konuda mühendisten avantajlı başlar.

Sermayem yok, nasıl başlarım?

Bugün bir süper (yapay) zeka girişiminin ilk aşaması birkaç aylık araç aboneliğiyle kurulabiliyor. Önce hizmet olarak satın, gelirle büyüyün; sermayeyi doğrulanmış bir problem için arayın.

Bu bir balon mu?

İki şey aynı anda doğru olabilir. Sermayede bir yoğunlaşma var ve değerlemeler düzelebilir. Öte yandan maliyet gerçekten düşüyor ve kullanım artıyor. 2000'deki internet balonu da patladı, ama internet kalmadı mı? Değerlemeler değişir, beceri kalıcıdır.

İktisat okumanın bir anlamı kaldı mı?

Hiç olmadığı kadar var. Süper (yapay) zeka çağının en büyük soruları iktisat soruları: Verimlilik kazancı kime gidecek, istihdam nasıl değişecek, rekabet nasıl düzenlenecek? Teknolojiyi anlayan iktisatçı, bu tartışmanın en kıt insanı.

Son Söz

Süper (yapay) zeka çağında iş bulamayanlar değil, işini kendisi yaratanlar öne çıkacak. Topluluğun sloganı "Gelecek büyük düşünenlerindir" diyor; ben de şunu ekledim: Büyük düşünmenin maliyeti tarihte hiç bu kadar düşük olmamıştı. Bedava olan şeyi kullanmamak ise en pahalı hata.

Bu güzel organizasyon için İktisat Topluluğu ekibine teşekkür ederim.

Kaynaklar

• Stanford HAI, AI Index 2025
• Brynjolfsson, Chandar ve Chen, "Canaries in the Coal Mine", Stanford Digital Economy Lab, 2025
• Brynjolfsson, Li ve Raymond, "Generative AI at Work", Quarterly Journal of Economics, 2025
• Coase, "The Nature of the Firm", 1937 · Rob Fitzpatrick, "The Mom Test", 2013
• Base44 / Wix (TechCrunch)
• TÜBİTAK 2209 ve 1812 BiGG çağrıları