Büyük Dil Modelleri (Large Language Models - LLM), günümüz iş süreçlerine kimi zaman fark edilmeden, kimi zaman ise kökten değişimler yaratarak daha fazla entegre ediliyor. İster kurum içi bir politikayı geliştirmek, ister çalışan geri bildirimlerini analiz etmek, isterse çok dilli içerik hazırlamak olsun, artık bu süreçlerin bir noktasında büyük olasılıkla bir büyük dil modeli devrede.

Peki bu sistemler ne yapıyor? İşletmeler teknik ayrıntılara boğulmadan bu potansiyeli nasıl değerlendirebilir?

Bu yazıda büyük dil modellerinin ne olduğunu, nasıl çalıştıklarını, hangi alanlarda kullanıldıklarını ve nasıl sorumlu ve verimli bir şekilde benimsenebileceklerini açıklıyoruz.

OpenAI, Claude ve n8n ile Adım Adım Rehber

Yapay zekâ ajanları, işletmelerin otomasyon süreçlerine yaklaşımını kökten dönüştürüyor. Gerekçelendirme yapabilen, eyleme geçebilen ve görevleri minimum insan müdahalesiyle tamamlayabilen bu sistemler; toplantı notlarını görevlere dönüştürmekten, e-postaları analiz edip ilgili sistemlere yönlendirmeye kadar pek çok alanda zaman kazandırıyor.

Bu rehberde, OpenAI, Claude ve n8n gibi araçlarla yapay zekâ ajanlarını nasıl adım adım hayata geçirebileceğinizi aktarıyoruz.

Günümüz yapay zekâ dünyasında, sohbet botlarının ötesine geçerek ajan tabanlı sistemler (agentic AI) ön plana çıkmaya başladı. Bu yaklaşımla, yapay zekâ ajanları denen otonom yazılımlar belirli görevleri kendi başlarına yerine getirebiliyor. Örneğin, bir AI ajanı kullanıcı adına ortamını algılayıp veri toplayabiliyor, plan yapıp araçları kullanarak görevleri tamamlayabiliyor. (Bu kavrama yabancıysanız, "Yapay Zeka Ajanları Nedir? Geleceği Şekillendiren Akıllı Sistemler" başlıklı makalemize göz atabilirsiniz.) Ancak bu tür ajanların gerçekten verimli olabilmesi için, sadece kendi eğitim verileriyle sınırlı kalmayıp harici bilgi ve araçlara da erişebilmesi gerekiyor. İşte tam bu noktada MCP devreye giriyor. MCP (Multi-Agent Collaborative Process) veya özgün adıyla Model Context Protocol, yapay zekâ ajanlarının ihtiyaç duyduğu harici bilgi ve araçlara erişimini kolaylaştıran, 2024 sonunda Anthropic tarafından açık kaynak olarak duyurulmuş bir protokoldür​. Geleneksel olarak, bir yapay zekâ modelini harici veri kaynaklarına bağlamak zahmetli ve parçalı bir işti; her bir entegrasyon için ayrı kod veya eklenti geliştiriliyordu​. Anthropic'in MCP ile getirdiği standart sayesinde modeller, veri tabanları, web servisleri veya uygulamalar gibi çeşitli dış sistemlerle tek bir birleşik yöntemle iletişim kurabilir hale geldi​. Kısaca MCP, yapay zekâ ile dış dünya arasında ortak bir dil tanımlayarak, AI ajanlarını "kendi kabuğundan çıkarıp" dünyaya bağlayan bir köprü görevi görüyor.

Yapay zeka teknolojilerindeki hızlı gelişmeler, geleneksel sistemlerin ötesine geçen yeni bir yaklaşımı beraberinde getiriyor: yapay zeka ajanları. Bu otonom yazılım sistemleri, sadece komutlara yanıt vermekle kalmayıp, çevrelerini algılayarak kararlar alabilen ve bu kararları hayata geçirebilen bir yapay zekâ formunu temsil ediyor.

Birleşik Krallık Veri Koruma Otoritesi (ICO: Information Commissioner’s Office), 20 Şubat 2025’te yayınladığı Tech Horizons raporunda önümüzdeki 2–7 yıl içinde hayatımıza dokunması beklenen dört temel teknoloji ile geleceği mercek altına alıyor.

Bu yazıda, teknoloji meraklılarına, veri koruma uzmanlarına ve geliştiricilere yönelik olarak, raporda yer alan veriler ışığında her bir teknolojinin sunduğu fırsatları ve beraberinde getirdiği veri koruma ile gizlilik gibi sorumlulukları detaylı biçimde inceleyeceğiz.

Video oyunlarının gelişimi, teknolojinin her geçen gün ilerlemesiyle hız kazanmaya devam ediyor. Oyun dünyasında senaryo akışını zenginleştiren ve oyuncuya farklı etkileşim seçenekleri sunan en önemli unsurlardan biri, oyuncu tarafından kontrol edilmeyen NPC’lerdir (Non-Player Character). Bu yazıda, NPC kavramının kökeninden günümüzde yapay zekâ ile şekillenmesine kadar geçirdiği evrim ele alınacak.