Yapay Zeka Tek İşte Harika, Uzun İşte Neden Tökezliyor?

Kısa cevap: Yapay zeka tek bir işi (bir özet, bir mail, bir çeviri) tek seferde çok iyi yapar; ama o işleri arka arkaya dizip “baştan sona kendin hallet” dediğinde tökezler. Sebep basit: her adımdaki küçük hata bir sonraki adıma taşınır ve zincir uzadıkça çarpılarak büyür. Adım başına yüzde 95 başarı kulağa harika gelir, ama on adımlık bir işte uçtan uca başarı yüzde 59’a iner. Yani sorun modelin “aptallığı” değil; işi ne kadar uzun bir zincire bağladığın.

Ben aylardır işlerimin çoğunu yapay zekaya böldürüyorum ve en net dersim bu oldu. Tek bir şey istediğimde, mesela “şu ürünün açıklamasını yaz” ya da “şu maili düzelt”, sonuç neredeyse her zaman iyi çıkıyor. Ama “şu siparişi al, stoğu kontrol et, müşteriye dön, sonra muhasebeye işle” gibi zincirleme bir işi tek komutla devrettiğimde, arada bir yerde sessizce yanlış yapıyor. Üstelik hatayı gürültüyle değil, kibarca yapıyor. Her şey yolundaymış gibi görünen bir cevap dönüyor, ama bir adım atlanmış oluyor. Gözünle kontrol etmezsen fark etmiyorsun bile.

Bunu en iyi anlatan isimlerden biri Andrej Karpathy. Tesla’da yapay zeka ekibini yönetmiş, OpenAI’ın kurucu ekibinde olmuş biri. 17 Ekim 2025’te Dwarkesh Patel’in podcastinde şöyle dedi: “Bir demo yüzde 90 çalıştığında, bu daha ilk dokuz.” Sonra ikinci dokuz geliyor (yüzde 99), üçüncü dokuz (yüzde 99,9), derken. Ve ekliyor: “Her bir dokuz aynı miktarda emek ister.” Aynı konuşmada bu yüzden bugünlere “ajanların yılı” değil, “ajanların on yılı” dedi. Yani bu iş, herkesin sandığından daha yavaş oturacak. Buna “dokuzların yürüyüşü” deniyor: son yüzde 10’u kapatmak, ilk yüzde 90’ı yapmaktan kat kat zor.

Küçük hatalar neden büyüyor?

Matematiği kaba ama acımasız. Bir işi arka arkaya adımlara bölersen ve her adım tek başına yüzde 95 doğru çalışırsa, uçtan uca başarı bu oranın adım sayısı kadar çarpımı olur. Beş adımda yaklaşık yüzde 77’ye, on adımda yüzde 59’a, yirmi adımda ise yüzde 35’e kadar iniyor. Yani “adımlarım gayet iyi” dediğin bir sistem, biraz uzayınca üç seferden birinde patlıyor. Adımları yüzde 90’a düşür; on adımlık iş yüzde 35’e kadar çöker. İşin iyi tarafı da var: her adımı yüzde 99’a çıkarabilirsen on adım yüzde 90 kalıyor. Ama Karpathy’nin dediği gibi, o fazladan dokuzların her biri ayrı bir emek. Bedava gelmiyor.

Sahadaki veri de tam bu tarafı gösteriyor. Yakın zamanda ChatSee adlı ekip 10 binden fazla yapay zeka arızasını inceledi ve ilginç bir şey buldu: arızaların yüzde 10’undan azı klasik “uydurma”, yani hallüsinasyon yüzünden. En büyük küme, yüzde 31’le, işin doğru kişiye devredilememesi ya da sonuçlandırılamaması. Yürütme ve eylem hataları ise 2024’e göre yüzde 62 artmış. Hata türü değişti. Kısacası modeller yanlış bilgi uydurmayı azaltırken, “işi baştan sona doğru yürütmek” yeni darboğaz oldu. Firmalar sohbet botundan işi kendi yapan ajanlara geçtikçe, sorun modelin bilgisinden çıkıp sürecin güvenilirliğine kaydı.

Küçük işletme bunu nasıl kurmalı?

Bende oturan birkaç kural var; hiçbiri karmaşık değil.

Bir: Zinciri kısa tut. Bir yapay zekaya on adımlık işi tek nefeste devretme. İki-üç adımlık parçalara böl, her parçanın çıktısını gör, sonra devam et. Uzun zincir, gözünle görmediğin sessiz bir hata yuvası demek.

İki: Kritik yere kontrol noktası koy. Para, stok, müşteriye giden mesaj, muhasebe. Bunlarda “yap ve gönder” değil, “hazırla, ben onaylayınca gönder” kur. Bir çalışana da körü körüne imza yetkisi vermezsin. Zaten üretileni kimin kontrol edeceği meselesini daha önce doğrulama darboğazı yazısında konuşmuştuk; burası onun devamı.

Üç: İşi zorluğuna ve riskine göre ayır. Sonucu yanlış çıksa “boşver”le geçilecek işleri gönül rahatlığıyla devret. Yanlışı pahalıya patlayacak işlerdeyse adım sayısını iyice azalt ve insanı mutlaka döngüde tut.

Dört: Sık yaptığın işi modele bir kez düzgün öğret. Her adımın kişisel güvenilirliğini artırmanın en ucuz yolu, işini yapış şeklini yazılı kural olarak vermek. Bunu kendi işini yapay zekaya öğretmek yazısında anlatmıştım; jenerik model yerine senin sürecini bilen bir model, adım başına daha az hata yapar.

Neden bu kadar üstünde duruyorum? Çünkü rakamlar ürkütücü. Deloitte’un kurumsal araştırmasına göre yapay zeka kullananların yüzde 47’si, en az bir önemli iş kararını sonradan yanlış çıkan bir yapay zeka çıktısına dayanarak vermiş. McKinsey’e göre kullanan şirketlerin yüzde 51’i en az bir olumsuz sonuç yaşamış. Bunlar “yapay zeka kötü” demiyor. “Yapay zekayı kontrolsüz bir uzun zincire bağlarsan bunun bir bedeli var” diyor.

Benim çıkardığım özet şu: Yapay zeka tek işte usta bir çırak gibi. Ona küçük ve net görevler ver, arada işine bak, kritik kararı kendine sakla. “Her şeyi sen hallet” deyip uzun bir zincirin ucunu bırakırsan, dokuzların yürüyüşüne farkında olmadan kendini de dahil edersin. Usta, işi bölerek ilerler; acemi, hepsini tek hamlede bitirmeye çalışır.