Blog

Bir teknoloji satıcısından ürününe garanti vermesi beklenir. Müşterisi ödeme yapamazsa zararın bir bölümünü de üstlenmesi, daha pahalı bir iddiadır. 26 Ekim 2026’da Bank of America, Citi, Morgan Stanley ve Blackstone, Anthropic’in kullanacağı Broadcom donanımı için 63 milyar dolarlık bir finansman yapısı açıkladı. Kurulacak özel amaçlı şirket ekipmanları satın alıp Anthropic’e kiralayacak. Teslimatların 2027’de başlaması bekleniyor. İşlemin büyüklüğünden daha ilginç bir ayrın

Yapay zekâ, daha önce yapamadığımız işleri yapmamızı sağlıyor. Fakat bir işi yapabilmekle, yapılan işin doğruluğunu değerlendirebilmek arasındaki mesafe giderek açılıyor. İş dünyasının yeni sorunu tam da burada başlıyor. Bir şirketin yönetim kuruluna kapsamlı bir yatırım raporu geliyor. Finansal projeksiyonlar hazırlanmış, sektör analizleri tamamlanmış, riskler sınıflandırılmış. Grafikler yerli yerinde, hesaplamalar tutarlı görünüyor. Eskiden günler süren bu çalışma artık bir

Bankalar yapay zekâ yatırımlarının finansmanını büyütmeye hazırlanıyor. Ancak çoğu, bu yatırımların kendine özgü risklerini ölçmek için henüz ayrı kriterler geliştirmiş değil. Bir bankanın en pahalı yanılgısı, yanlış hesap yapmak olmayabilir. Neyi ölçmediğini bilmemek daha büyük bir sorun yaratabilir. 27 Ekim’de Avrupa Merkez Bankası’nın (ECB) açıkladığı kredi anketinde pek dikkat çekmeyen bir ayrıntı vardı. Bankalar, yapay zekâ yatırımlarının, özellikle veri merkezlerinin fi

İnternet, dikkatimizi paraya çevirdi. Yapay zekâ ise bize zamanımızı geri satmaya hazırlanıyor. Yeni ekonominin kazananlarını belirleyecek fark burada olabilir. Bir dakikanın iki farklı fiyatı var. İlki, o dakikada dikkatimizi çekmek isteyen reklamverenin ödediği para. İkincisi, bir işimizi o dakikayı harcamadan tamamlayabilmek için bizim ödemeye razı olduğumuz bedel. İnternet ekonomisinin büyük bir bölümü birinci fiyat üzerinden büyüdü. Sosyal medya, video platformları ve di

Anthropic 80 milyar dolar zarar açıklıyor, Meta milyarlarca dolar kâr ederken yeni sermaye arıyor. İki şirketin finansal kararları, büyümenin bedelini kimin ödediği kadar, kararları kimin verdiğini de tartışmaya açıyor. Bir şirketin %1’ini satın almak, kararlarında %1 söz sahibi olmak anlamına gelmiyor. 26 Ekim’de Anthropic ve Meta’dan gelen açıklamaların en ilginç tarafı da bu. Yapay zekâ yarışının büyüklüğü artık yalnızca geliştirilen modellerle değil, onları finanse etmek

Türkiye’de bir hayat kurmanın maliyeti neden bu kadar yükseldi? Yirmi yılın muhasebesi ve önümüzdeki yirmi yılın imkânları.

Yapay zekâ bilgiye ulaşmayı kolaylaştırırken, dünyanın en büyük şirketleri neden bazı bilgilere erişebilmek için milyarlarca dolar ödüyor? Bir kredi sözleşmesindeki en pahalı bilgi, yapay zekânın yanlış yorumladığı madde olmayabilir. Hiç görmediği maddedir. Çünkü dünyanın en gelişmiş modeli bile erişemediği bir sözleşmenin gerçek koşullarını bilemez. Bilmediği halde son derece ikna edici bir değerlendirme yapabilmesi ise sorunu daha da büyütür. 22 Ekim’de London Stock Exchang

Yapay zekâ yazılım geliştirmeyi kolaylaştırdı, piyasaya çıkan ürünlerin sayısı hızla arttı. Fakat teknoloji dünyasında ilginç bir çelişki yaşanıyor: Ürün üretmek kolaylaşırken kullanıcı kazanmak ve onu elde tutmak giderek zorlaşıyor. Yeni bir uygulamanın en güçlü rakibi bazen başka bir uygulama değildir. Kullanıcının zaten değiştirmeye gerek duymadığı alışkanlığıdır. Yıllardır kullandığımız not uygulaması, işimizi gördüğümüz finans yazılımı, akşamları zaman geçirdiğimiz sosya

Bir zamanlar bankalara meydan okuyan finans teknolojileri, şimdi muhasebeden yapay zekâya kadar bambaşka alanlarda kendine yer açıyor. Sektör gerçekten küçülüyor mu, yoksa bildiğimiz sınırlar mı ortadan kalkıyor? Bir zamanlar bankaların ağır hareket ettiği alanlara girerek büyüyen finteklerin başına ilginç bir şey geldi: Başardıkları yenilikler sıradanlaştı. Telefondan para göndermek, dakikalar içinde hesap açmak veya dijital ödeme almak artık başlı başına bir teknoloji devri

Bir fabrikanın değerini düşürmek için fabrikada bir şeylerin kötüye gitmesi gerekmiyor. Makineleri aynı, siparişleri aynı, faaliyet kârı aynı olabilir. Altı ay önce makul bulunan satın alma fiyatı bugün pahalı gelebilir. Fabrikada değişen hiçbir şey yoktur. Değişen, o fabrikayı satın almak için gereken paranın fiyatıdır. Geçen hafta yayımlanan iki merkez bankası metni, bu hikâyeye beklenmedik bir aktör ekledi: Yapay zekâ. Fed’in 7 Ekim’de yayımladığı toplantı tutanaklarında,

Bir kararın maliyeti düşebilir. Yanlış kararın maliyeti ise aynı anda yükselebilir. Son günlerde peş peşe gelen iki gelişme, tam da bunu düşündürüyor. Bir tarafta büyük teknoloji şirketleri, kurumsal hayatta yalnızca cevap veren değil, iş yapan yapay zekâ ajanlarını öne çıkarıyor. Artık kendi erişim yetkisi olan, dosya açan, veri tarayan, rapor hazırlayan, takvim yöneten, hatta başka görevleri tetikleyen sistemlerden söz ediyoruz. Başka bir deyişle, yapay zekâ şirket içinde “

Bir şirketin kendisi hakkında verdiği yanlış bilgi, yapay zekâ sayesinde daha hızlı üretildiğinde daha mı az yanlış olur? 8 Ekim’de Google, kurumsal sistemlere bağlanabilen, işleri planlayan, farklı araçları kullanabilen ve sonuç üretebilen yeni Gemini ajanını duyurdu. Aynı gün Avrupa Komisyonu, İrlandalı yapı malzemeleri üreticisi Kingspan’e 40 milyon avro ceza verdi. Gerekçe, Slovenyalı Trimo’nun satın alınmasına yönelik birleşme incelemesi sırasında yanlış ve yanıltıcı bil

Bir teknolojiye ne kadar inandığınızı, ona ne kadar para harcadığınız değil; para pahalılaştığında neyi hâlâ finanse etmeye razı olduğunuz gösterir. Yapay zekâda artık tam bu noktadayız. Reuters’ın Anthropic’in halka arz belgelerinden aktardığına göre Broadcom, Anthropic’e 42 milyar dolara kadar finansman sağlayabilecek. Finansmanın arkasında çok daha büyük bir altyapı taahhüdü var: Anthropic’in yıllara yayılan devasa TPU kapasitesi ihtiyacı. Üstelik Broadcom yalnızca teknolo

Avrupa’da şirketler yapay zekâ yatırımını nasıl finanse edeceklerini konuşuyor. Özkaynak mı? Banka kredisi mi? Sermaye piyasası mı? Okurken insanın aklına istemeden Türkiye geliyor. Bizde kaç şirket bugün gerçekten “AI yatırımını hangi finansman modeliyle yapalım?” aşamasında? Çünkü burada birçok şirketin masasında çok daha eski, çok daha tanıdık bir dosya açık: Tahsilat. Kredi. Stok. Kur. Maliyet. Ay sonu. Bir tarafta şirketler üç yıl sonrasının verimlilik yatırımını tartışı

Çünkü alışveriş yolculuğunu giderek müşterinin kendisi değil, onun adına hareket eden yapay zekâ ajanı yürütebilir. Yıllardır dijital ticarette aynı yolculuğu optimize ediyoruz. Müşteri Google’da arayacak. Reklamı görecek. Siteye girecek. Ürünü inceleyecek. Fiyat karşılaştıracak. Sepete ekleyecek. Form dolduracak. Ödeme yapacak. SEO’dan kullanıcı deneyimine, çağrı merkezinden pazar yerlerine kadar büyük bir ekonomi bu varsayımın üzerine kuruldu: Ekranın karşısında insan var.

Kurumsal AI dönüşümünün asıl meselesi daha fazla model kullanmak değil; modelin nerede gerçekten işe yaradığını bilmek olabilir. Bir şirketin yapay zekâyı ne kadar ileri kullandığını ölçmek istesek, ilk akla gelen şey muhtemelen model sayısı olurdu. Kaç çalışan ChatGPT kullanıyor? Kaç agent devrede? Kaç süreçte yapay zekâ var? Şirket hangi büyük dil modelini seçti? Fakat Zapier’in 2026 ikinci çeyrek verilerinde dikkat çekici bir sonuç var: Yapay zekâyı en yoğun kullanan şirke

Finansta neredeyse her şeyin bir fiyatı var. Paranın faizi var. Dövizin kuru var. Hissenin fiyatı, tahvilin getirisi, şirketin çarpanı, ülkenin risk primi var. Bir şirketi satın alırken gelecekteki nakit akımlarını bugüne getirmek için kullandığımız iskonto oranının bile hesabı var. Bir şey hariç: Güven. Onun ne Bloomberg ekranında ayrı bir kodu var ne bilançoda bir satırı. Bir şirketin mali tablolarını açtığınızda “güven stoku” diye bir varlık görmüyorsunuz. Kaybolduğunda da

Bir kar topunu yamaçtan aşağı yuvarladığınızı düşünün.

Yıllarca unvanlar, en azından kabaca, bir insanın organizasyondaki yerini ve hangi işi üstlendiğini anlatıyordu. Mühendislik, tasarım, analiz, ürün, satış… Sınırlar hiçbir zaman kusursuz değildi ama okunabiliyordu. Bir kartvizite bakar, karşınızdaki kişinin şirkette neye yakın durduğunu az çok anlardınız. Şimdi o sınırlar bulanıklaşıyor. Çünkü yapay zekâ mesleklerin tamamını ortadan kaldırmıyor; ama onları tanımlayan görevlerin giderek daha büyük bir bölümünü üstleniyor. Kod

Bir konser salonu düşünün. İki piyanist sahneye çıkıyor. Aynı kuyruklu piyano, aynı akort, önlerinde aynı nota. Birincisi çalıyor. Teknik olarak kusursuz. Tek bir yanlış tuş yok. Salon alkışlıyor. Sonra ikincisi oturuyor. Aynı notalar. Ama bu kez salon nefesini tutuyor. Fark piyanoda değildi. Notada da değildi. Fark, insanın enstrümanla ne yaptığıydı. Yapay zekâ meselesi bugün biraz burada. Birkaç yıl önce güçlü bir modele erişmek başlı başına avantaj sayılabilirdi. Şimdi kur