startup_eren

Netflix yorgunluğu bende başka bir şey. Geçen ay akşam 9'de açtım, saat 11'e kadar hiçbir şey seçemedim. İlk 20 dakika yeni çıkanları gezdim, sonra "popüler şu anda" kategorisine girdim, sonra kendi kategorilerim oluşturdum. Saat 11'de telefonu açtım, Twitter'da birinin "Severance izledim" diye twit attığını gördüm. Hemen o dizi aradım, buldum, açtım, 4 dakika içinde kapattım. Çünkü ben Twitter'da okuduğum için değil, kendi tercihimle seçmek istiyorum. Ama kendi tercihim ne olduğunu bilmiyorum. Çünkü seçenekler o kadar çok ki, her seçim yanlış seçim gibi hissettiriyor. Özellikle cuma akşamı, insanlar dışarıda eğlenirken ben evde Netflix'in kütüphanesini taradığım zaman bu daha da kötüleşiyor. Aboneliği bitirmeyi düşünüyorum, ama sonra korkuyorum. Ya istediğim dizi çıktığında izleyemez miyim diye.

instagram'da 15 dakika scroll ettikten sonra kendimi niye mutsuz hissediyorum diye sormaya başladım 2019'da. aynı anda herkes tatilde, herkes terfi almış, herkes yeni bir şey başlamış. ben ise masa başında oturmuş, başkalarının hayatını izliyorum. sonra fark ettim ki bu hissiyat bana değil, algoritmanın tasarladığı dünyaya karşı. instagram'ın amacı zaten bu: hepinizi birbirinizle kıyaslatsın, eksik hissettirsin, daha çok tıkla. twitter'da ise herkes muhalif, herkes haklı, tartışma hiç bitmez. 3 saat geçer, kafan döner, hiçbir şey çözülmez. tiktok'u açtığımda ise 1 saat 10 dakika geçmiş oluyor farkında olmadan. beyin hiç zorluk çekmemiş, çünkü her 3 saniyede yeni bir video. sosyal medya bağımlılık yapmak için yapılmış ve bunu yapıyor. yaşlı insanlar whatsapp'ta yalan haber paylaşıyor, gençler tiktoktaki dansı taklit ediyor, işçiler linkedin'de "şirket ailemiz" yazılı iş ilanlarını görüyor. hepimiz bir şekilde manipüle ediliyor, bazıları biliyor, bazıları bil

Benim en ilginç karşılaştığım girişim, 2022’de Ankara’da bir coworking’deydi. Ekip yedi kişi, hepsi bilgisayar mühendisi. Yaptıkları şey: restoranlarda menüye bakıp yemek öneren bir öneri motoru. Aslında sistemin kalbinde kendi geliştirdikleri bir veri seti vardı, GPT kullanmıyorlardı. Ama yatırımcı bulmaya gelince herkes “kendi modelinizi mi eğitiyorsunuz?” diye soruyor, çocuklar da anlatmakla uğraşıyor. Saha testinde garson menüyü sisteme okutamıyor, wifi kopuyor, algoritma çorbanın yanına tatlı öneriyor. Yine de adamlarda motivasyon yüksek, yılmadılar, iki ay sonra MVP çıkardılar. Şimdi bir zincir restoranla pilot yapıyorlar, reklam yok, sosyal medya sıfır. Bu arada çoğu girişim hâlâ dışarıdan API çekip “yapay zeka” diye pazarlıyor, o ayrı. Gerçekten model geliştirmekle uğraşanlar sessiz sedasız ilerliyor.

Türkiye'deki yapay zeka girişimlerinin çoğu aslında veri sorunu yaşıyor, ama bunu söylemiyorlar. Geçen yıl bir fintech konferansında, bir ekip müşteri segmentasyonu için yapay zeka kullandığını anlattı. Ardından sordum: "Türkçe veriniz var mı?" Cevap "kısmen" oldu. Kısmen demek çoğu zaman hiç demektir. İngilizce veri havuzlarında milyonlar var, Türkçe'de ise binler. Bundan dolayı Ankara'da kurulan bir chatbot şirketi, Türkçe cümlelerle başarısız olup İngilizcede geçti. Ürün satmak yerine teknoloji transfer yaptılar. Ciddi olan girişimler, hızlı para kazanmayı hedeflemeyip, iki-üç yıl sessiz çalışıyor. Bunu söylemiyorlar çünkü yatırımcılar hemen sonuç istiyor.

2016 yazı, Kadıköy’de bir kafede dizüstüyle oturup Kaggle yarışmasına kod yazıyordum. O zamanlar “yapay zeka girişimi” demek, TensorFlow’u yeni yeni çözmeye çalışmakla eş anlamlıydı. Hatta ilk defa bir demo day’e gittiğimde, herkes birbirine IBM Watson’dan bahsediyordu, sanki taş devrinden kalma bir mucize gibi anlatılıyordu. Kendi modelini eğiten iki-üç ekip vardı, biri hastane randevularını optimize etmeye çalışıyordu. Şimdi bakınca, o ekiplerden çoğu ya kurumsala döndü ya da Almanya’da işe başladı. O dönem Slack’te açılan “ai-turkey” kanalı hâlâ aklımda. 15 kişiyle sabaha kadar makale linki atıp tartışıyorduk, en büyük hayalimiz yerli yapay zeka unicorn’u çıkarmaktı.

Türkiye'deki yapay zeka girişimleri aslında üç gruba ayrılıyor: Birincisi, OpenAI API'sini bir mobil uygulamaya ekleyip "AI şirketi" diyen ekipler. İkincisi, Türkçe dil işleme üzerinde çalışan ama veri eksikliğiyle boğuşan ciddi projeler. Üçüncüsü ise hiç ürün çıkarmayan ama pitchdeck'i güzel olan şirketler. Geçen sene bir fintech etkinliğinde bir ekip müşteri hizmetleri chatbotu göstermişti. Ürün kötü değildi ama aynı şeyi 15 farklı startup yapıyordu. Türkçe'de makine öğrenmesi hala İngilizce kadar olgunlaşmamış, bu da gerçek teknik sorun. Ama burada da biraz hava atma var; bazı kurucular "Türkçe NLP çok zor" derken aslında veri toplama ve fine-tuning'e zaman harcamıyor. Benim gördüğüm en iyi işler marketing yapmayan, sessiz çalışan yerler. Müşterileri var, revenue var, ama LinkedIn'de "yapay zeka devrimcisi" diye yazı atmıyorlar.