Üretken yapay zekâ finans sektöründe yazılım geliştirmede hız eşiğini geçti

Türkiye Bilişim Vakfı'nın (TBV) platformu Başlangıç Noktası platformu tarafından yürütülen Be Node Research projesi kapsamında DefineX tarafından hazırlanan “Kodun Ötesinde: Üretken Yapay Zekânın Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsüne Stratejik Etkisi” raporu yayınlandı.
 
TBV'nin Be Node Research programı kapsamında, İTÜ Bilgisayar Mühendisliği Öğretim Üyesi Doç. Dr. Ayşe Tosun Kühn'ün akademik liderliğinde, DefineX ekibinden Beltan Tönük ve Efe Can Örkiz'in katkılarıyla hazırlanan “Kodun Ötesinde: Üretken Yapay Zekânın Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsüne Stratejik Etkisi” raporu yayımlandı.

Araştırma, üretken yapay zekânın yazılım ekiplerinde günlük rutine girdiğini ancak kurumsal etkiye dönüşümünün hâlâ sınırlı ve parçalı kaldığını ortaya koyuyor.
 
Araştırma, Türkiye, Birleşik Krallık ve Orta Doğu'dan bankalar, fintechler ve sigorta şirketlerinde görev yapan 641 yazılım profesyoneli ile 71 yöneticiyle yürütüldü. Bulgular; kullanım yaygınlığı, kurumsal destek, risk ve kalite yönetimi, fayda/etki, zorluklar ve gelecek beklentileri başlıklarında analiz edildi. Bu yönüyle rapor, üretken yapay zekânın finans sektöründeki yazılım geliştirme pratiklerine etkisini çok boyutlu biçimde inceleyen ilk çalışmalardan biri olma özelliğini taşıyor.
 
Araştırmada Öne Çıkan Bulgular
● Günlük kullanım yaygın: Türkiye'de katılımcıların yüzde 70'inden fazlası üretken yapay zekâyı her gün kullanıyor; Birleşik Krallık ve Orta Doğu'da bu oran yaklaşık yüzde 50 seviyesinde.

● Somut zaman kazancı: Haftalık iş yükünde yaklaşık yüzde 10 (4 saat) tasarruf bildiriliyor.

● Etki algısı yüksek, beklenti kısmen karşılanıyor: Katılımcıların yüzde 91'i süreçlerinde olumlu etki görüyor; yalnızca yüzde 53'ü beklentilerinin tam karşılandığını söylüyor.

● Kurumsal eşiği aşmanın yolu: Etkiyi ölçeklemek için dört alan öne çıkıyor: teknoloji, yetenek, yönetişim, ölçüm.
 
Etkiyi Ölçeklemenin Dört Alanı
1. Teknoloji - Araçlardan Platforma: Birçok finansal kurum “lisans ve eğitim” yaklaşımıyla ilerliyor. Bu bireysel verimi artırsa da kurumsal değer yaratmak için yeterli değil. Uluslararası örneklerde üretken yapay zekâ, platforma doğrudan entegre edilerek süreçlerin ayrılmaz bir parçası haline getiriliyor. Böylece bireysel kazanımlar, tekrarlanabilir ve ölçülebilir kurumsal çıktılara dönüşüyor.

2. Yetenek - Roller Yeniden Tanımlanıyor: Üretken yapay zekâ, geliştiricilerden iş analistlerine kadar birçok rolü yeniden şekillendiriyor. Kodlama ve dokümantasyon hızlandıkça “çıraklık” dönemi kısalıyor. Roller, doğrulama, entegrasyon ve orkestrasyona kayıyor. Bu durumda da yeniden becerilendirme kritik önem kazanıyor.

3. Yönetişim - Güven Olmadan Ölçek Olmaz: Türkiye'de denetim ve doğrulama çoğunlukla bireysel inisiyatife bırakılmış durumda. Bu, hız kazandırsa da kurumsal güven ve sürdürülebilirlik açısından yeterli değil. Takım bazlı denetim, açıklanabilirlik ve güvenlik standartlarının kurumsal kültüre yerleşmesi, üretken yapay zekânın ölçekli şekilde benimsenmesi için ön koşul.

4. Ölçüm - Görünmeyeni Görünür Kılmak: Türkiye'de geliştiriciler üretken yapay zekâ sayesinde haftada ortalama dört saat kazanıyor. Bu, çalışma haftasının onda biri. Ancak bu kazanım çoğu kurumda metriklere yansımıyor. Etkinin gerçekten anlaşılabilmesi için hızın ötesine geçip üretkenlik, kalite, benimseme ve kullanım yaygınlığı gibi ölçütlerin de sisteme dâhil edilmesi gerekiyor.
 
Sonuç: Kazananı Disiplin Belirleyecek
Raporun ortaya koyduğu tablo net: Üretken yapay zekâ artık finans sektöründeki yazılım ekiplerinin ayrılmaz bir parçası. Farkı yaratacak olan hız değil, disiplinli entegrasyon. Teknolojiyi platformla entegre eden, yetenek modelini yeniden tasarlayan, yönetişim çerçevesini güçlendiren ve etkisini ölçümle görünür kılan kurumlar; yalnızca daha verimli değil, aynı zamanda daha güvenilir, ölçeklenebilir ve sürdürülebilir yazılım geliştirme süreçlerine sahip olacak.
 
İTÜ Bilgisayar Mühendisliği Öğretim Üyesi Doç. Dr. Ayşe Tosun Kühn, “Üretken yapay zekâ yazılım geliştirmenin her aşamasına dokunuyor. Etkiyi ölçeklemek için araç kullanımının ötesine geçip ölçüm, yönetişim ve kültürü birlikte ele almak gerekiyor” dedi.
 
DefineX Teknoloji Danışmanlığı Alan Lideri Efe Can Örkiz, “Bugün yapay zekaya kodu yazdırmak kolay. Farkı yaratan doğru test etmek, güvenli biçimde yayınlamak ve kurum genelinde öğrenen sistemler kurmak” ifadelerini kullandı.

Başlangıç Noktası Lideri Cem Leon Menase ise şunları söyledi: “Üretken yapay zekâ, kapasite artırımı için çok önemli bir teknoloji. Bu süreç, insanın sezgi becerisi ve bilginin sorumluluğunu üstlenme özelliğiyle, yapay zekânın analiz hızını bir araya getirmek için atılmış değerli bir adım.”