Yapay zekâ artık yalnızca teknoloji şirketlerinin, yazılımcıların veya mühendislerin ilgilendiği teknik bir alan değil. Ekonomiden eğitime, sağlıktan tarıma, kamu yönetiminden savunmaya, sanayiden dış politikaya kadar devletlerin gelecekteki güç kapasitesini belirleyecek temel unsurlardan biri hâline geliyor. Bu nedenle ülkeler arasındaki yeni rekabetin yalnızca “Kim daha iyi yapay zekâ kullanıyor?” sorusu üzerinden yürümeyeceği açık. Asıl mücadele; yapay zekâyı kimin geliştirdiği, verinin kimde olduğu, hesaplama altyapısının kimin kontrolünde bulunduğu, nitelikli insan kaynağının nerede toplandığı, modellerin kim tarafından üretildiği ve nihayet bu teknolojinin kurallarını kimin belirlediği üzerinden şekillenecek. Türkiye Yapay Zekâ Eylem Planı 2026–2030 tam da bu geniş perspektiften hareket ediyor. Planın özünü tek cümlede ifade etmek mümkün: Türkiye önce yapay zekâyı anlayacak, sonra ondan istifade edecek, ardından kendi teknolojisini üretecek ve nihayet güvenli biçimde yöneterek dünyaya açacak. Plan bu yaklaşımı “Fark Et – İstifade Et – Üret – Yönet” şeklinde dört temel eksene ve toplam 16 öncelikli eyleme dönüştürüyor. Bu yaklaşımın en önemli tarafı, yapay zekâyı tek başına bir yazılım meselesi olarak görmemesidir. Çünkü güçlü bir yapay zekâ ekosistemi kurmak için yalnızca iyi yazılımcılara sahip olmak yeterli değildir. Elektrik, hesaplama donanımı, veri merkezleri, veri, modeller ve uygulamalar birbirini tamamlamak zorundadır. Bunların tamamını ise insan kaynağı, finansman ve düzenleyici çerçeve beslemektedir. Planın mimarisi de enerji, hesaplama donanımı, altyapı, modeller/veri ve uygulamalardan oluşan bu katmanlı yapı üzerine kurulmuştur. Başka bir ifadeyle Türkiye yalnızca yabancı ülkelerde geliştirilen yapay zekâ uygulamalarını kullanan büyük bir pazar olmak istemiyor. Elektriğinden veri merkezine, uzmanından GPU kapasitesine, verisinden temel modeline, finansmanından robotik üretimine ve nihayet ihracatına kadar uzanan bütün bir değer zincirini kurmayı hedefliyor. Önce fark etmek gerekiyor Planın ilk ekseni “Fark Et” başlığını taşıyor. Yapay zekâ dönüşümünün teknoloji kadar bir insan meselesi olduğu kabul ediliyor. Toplum teknolojiyi anlamıyorsa, çalışanlar onu kullanamıyorsa ve karar vericiler sunduğu fırsatlarla taşıdığı riskleri ayırt edemiyorsa dünyanın en güçlü bilgisayar altyapısına sahip olmak tek başına yeterli olmayacaktır. Bu nedenle ilk dört eylem; Yapay Zekâ Okuryazarlığı, Ulusal Yapay Zekâ Yetenek Programı, Veri Ekosistemi ve Hukuki-Etik Çerçeve üzerine kuruluyor. İlk hedef toplum genelinde yapay zekâ okuryazarlığını yükseltmek. İnsanların yapay zekânın ne olduğunu, neleri yapabileceğini, hangi durumlarda hata verebileceğini, ürettiği bilgilerin neden sorgulanması gerektiğini ve kişisel verilerin nasıl korunacağını bilmesi gerekiyor. Plan bu noktada oldukça dikkat çekici bir adım öngörüyor: Vatandaşların e-Devlet üzerinden kendi yapay zekâ yetkinliklerini ölçebilecekleri ve sonuçlarına göre kişiselleştirilmiş gelişim yolculuklarına yönlendirilecekleri ulusal bir değerlendirme altyapısı kurulması hedefleniyor. Ancak milyonlarca insanın temel düzeyde yapay zekâ kullanabilmesi tek başına yeterli değil. Türkiye'nin bu teknolojiyi geliştirecek çekirdek bir uzman kadrosuna da ihtiyacı bulunuyor. Bu nedenle plan 10 bin ileri düzey yapay zekâ uzmanı ve 100 bin yapay zekâ uygulama profesyoneli yetiştirmeyi hedefliyor. Buradaki ayrım önemli. Uygulama profesyonelleri sağlıkta, kamuda, finans sektöründe, sanayide veya başka alanlarda mevcut yapay zekâ teknolojilerini iş süreçlerine entegre edecek kişiler olurken; ileri düzey uzmanlardan veri mühendisliği, model geliştirme, uygulama entegrasyonu, model işletimi ve güvenilir yapay zekâ gibi alanlarda doğrudan teknoloji üretmeleri bekleniyor. Özellikle mühendislik fakültelerinin üçüncü ve dördüncü sınıf öğrencileriyle genç mühendisler için proje tabanlı hızlandırma programlarının öngörülmesi bu bakımdan değerli. Üstelik katılımcıların gerçek veri kümelerine ve hesaplama kaynaklarına erişerek projeler geliştirmeleri planlanıyor. Bu noktada nicelik kadar niteliğin de önemli olduğunu unutmamak gerekiyor. Başarı, kaç kişiye sertifika verildiğiyle değil; bu insanların kaçının gerçek bir model geliştirdiği, şirket kurduğu, patent ürettiği, kamu veya özel sektörde verimlilik sağladığı ve küresel ölçekte rekabet edebilen ürünler ortaya çıkardığıyla ölçülmelidir. Yapay zekânın yakıtı: Veri Planın üçüncü eylemi veri ekosistemine ayrılıyor. Bunun nedeni son derece açık: Veri olmadan yapay zekâ olmaz. Türkiye'nin tarım konusunda güçlü bir yapay zekâ sistemi geliştirmek istediğini düşünelim. Bunun için toprak yapısından meteorolojik verilere, geçmiş yılların üretim rakamlarından hastalık verilerine, uydu görüntülerinden sulama bilgilerine kadar çok büyük miktarda kaliteli veriye ihtiyaç vardır. Aynı durum sağlık, enerji, sanayi, ulaşım, eğitim ve kamu hizmetleri için de geçerlidir. Sorun çoğu zaman verinin hiç bulunmaması değil, farklı kamu kurumlarında, üniversitelerde ve özel şirketlerde dağınık halde bulunmasıdır. Plan bu nedenle veri erişimini, paylaşımını ve sektörel veri çalışmalarını ayrı bir stratejik eylem olarak ele alıyor. Burada amaç bütün verilerin kontrolsüz biçimde tek yerde toplanması değildir. Şirketlerin ve kamu kurumlarının ortak kurallar, güvenli çalışma ortamları ve standart lisanslar altında verilerini kontrollü biçimde paylaşabildiği veri alanları oluşturulması öngörülüyor. Böylece kişisel verilerin ve ticari sırların korunmasıyla yapay zekâ geliştirmek için gerekli veri erişimi arasında bir denge kurulmaya çalışılıyor. Türkiye açısından bu alan belki de GPU yatırımından bile daha kritik olabilir. GPU satın alınabilir, veri merkezi inşa edilebilir; fakat kamu verileri kaliteli, güncel, standartlaştırılmış ve hukuken kullanılabilir hale getirilemezse güçlü modeller geliştirmek oldukça zorlaşacaktır. Teknoloji olacak ama kuralsız olmayacak Dördüncü eylem hukuki ve etik çerçeveyi oluşturuyor. Çünkü yapay zekâ sağlık, eğitim, istihdam, sosyal yardım, kredi değerlendirmesi, biyometrik tanıma, kolluk ve adalet gibi alanlara girdikçe teknoloji meselesi doğrudan temel haklar meselesine dönüşmektedir. Plan da bu alanları insanların sağlığını, güvenliğini, temel haklarını veya toplumsal refahını doğrudan etkileyebilecek yüksek etkili sistemler arasında değerlendiriyor. Bir yapay zekâ sistemi vatandaşın kredi başvurusunu reddediyorsa neden reddettiği sorgulanabilmelidir. İşe alım sisteminin kadınlara veya belirli toplumsal gruplara karşı sistematik bir önyargı üretip üretmediği incelenebilmelidir. Bir sağlık algoritmasının verdiği yanlış tavsiyenin sorumluluğunun kimde olduğu belirlenmelidir. Kişisel verilerin korunması, fikrî mülkiyet, şeffaflık, hesap verebilirlik ve algoritmik ayrımcılık gibi meseleler bu nedenle teknolojik dönüşümün dışında düşünülemez. İkinci aşama: İstifade etmek İlk eksen toplum, insan kaynağı, veri ve kuralları hazırlarken ikinci eksen doğrudan yapay zekânın kullanılmasına odaklanıyor. Buradaki dört eylem Hesaplama Portföyü, Herkes İçin GPU, Kamuda Yapay Zekâ Dönüşümü ve Sektörel Yapay Zekâ Programlarıdır. Yapay zekâ çağının görünmeyen stratejik kaynaklarından biri hesaplama gücüdür. Büyük modellerin eğitilmesi ve çalıştırılması çok güçlü GPU altyapıları ve yüksek enerji kapasitesi gerektiriyor. Bu nedenle planın en iddialı hedeflerinden biri 1 GW veri merkezi kurulu gücüne ulaşmak ve en az 10 milyar dolar özel sektör ağırlıklı yatırım mobilize etmektir. Buradaki yaklaşım tek bir dev kamu veri merkezi kurmak yerine çeşitlendirilmiş bir hesaplama portföyü oluşturmak. Kamu rezerv kapasitesi, yerli veri merkezleri, uluslararası bulut iş birlikleri ve bölgesel kapasite ortaklıkları birlikte değerlendiriliyor. Bu aynı zamanda bir dijital egemenlik meselesidir. Bir ülkenin bütün kritik yapay zekâ kapasitesinin birkaç yabancı teknoloji şirketinin altyapısına bağımlı olması stratejik açıdan ciddi bir kırılganlık yaratabilir. Fakat büyük hesaplama altyapısı kurmak kadar bu altyapıya kimin erişeceği de önemlidir. Bir üniversite araştırmacısının veya küçük teknoloji girişiminin milyonlarca dolarlık GPU yatırımı yapması mümkün değildir. İşte “Herkes İçin GPU” programı burada devreye giriyor. Plan yılda 10 milyon GPU-saat esnek erişim kapasitesi sağlamayı hedefliyor. Bu yaklaşım doğru uygulanırsa yapay zekâ girişimciliğini demokratikleştirebilir. Araştırmacının veya genç girişimcinin kendi süper bilgisayarını satın alması yerine ortak ulusal kapasiteden belirli kurallar çerçevesinde yararlanması mümkün hale gelebilir. Devlet yapay zekânın yalnızca düzenleyicisi değil, kullanıcısı da olacak Planın dikkat çekici taraflarından biri kamu yönetimini dönüşümün dışında bırakmamasıdır. Kamuda benimsenen yöntem “tara-pilotla-ölçekle” şeklinde özetleniyor. Önce kamu kurumlarındaki süreçler taranacak ve yapay zekânın yüksek fayda sağlayabileceği alanlar belirlenecek. Ardından hızlı pilot uygulamalar gerçekleştirilecek. Başarı eşiğini geçen projeler ise 6–12 ay içinde ölçeğe taşınacak. Örneğin yoğun başvuru alan bir kamu kurumunda yapay zekâ gelen başvuruları sınıflandırabilir, benzer geçmiş kararları bulabilir, mevzuat taraması yapabilir, istatistiksel eğilimleri ortaya çıkarabilir ve rapor taslakları oluşturabilir. Ancak vatandaşın hakkını doğrudan etkileyen nihai kararların yapay zekâya bırakılması çok farklı bir meseledir ve burada insan denetimiyle güvenlik mekanizmalarının devreye girmesi gerekir. Kamunun başka bir stratejik işlevi daha var: ilk müşteri olmak. Bir Türk teknoloji şirketinin geliştirdiği yapay zekâ sistemi bir bakanlıkta başarıyla uygulanmış ve ölçülebilir verimlilik sağlamışsa, şirket uluslararası pazara çok güçlü bir referansla çıkabilir. Planın başarılı kamu uygulamalarına dijital rozet verilmesi ve bunların performans göstergeleriyle birlikte ihracat sunum paketlerine dönüştürülmesi fikri tam da bunu hedefliyor. Aynı yaklaşım sağlık, enerji, üretim ve KOBİ'lere yönelik sektörel programlarla özel sektöre taşınıyor. Hastanelerde görüntü analizinden fabrikalarda kalite kontrolüne, tarımda hastalık tespitinden enerji tüketiminin optimizasyonuna kadar çok geniş bir uygulama alanı ortaya çıkabilir. Asıl kırılma noktası: Üreten Türkiye Planın üçüncü ekseni bence stratejik açıdan en kritik aşamadır. Çünkü burada Türkiye artık yalnızca yapay zekâyı kullanan değil, yapay zekâ teknolojisi üreten ve ihraç eden ülke olmayı hedefliyor. Bu eksenin dört temel ayağı Yapay Zekâ Büyüme Bölgeleri, Yapay Zekâ Finansman Merdiveni, Temel Model Geliştirme ve İhracat ile Fiziksel Yapay Zekâ ve Robotik programlarıdır. Yapay Zekâ Büyüme Bölgelerinin mantığı, teknoloji şirketlerinin ihtiyaç duyduğu enerji, hızlı bağlantı, hesaplama gücü, veri, test ortamı, teknik destek, araştırmacı ve yatırımcıları belirli merkezlerde buluşturmaktır. Plan ilk 12 ay içerisinde ilk bölgenin ilanını ve ankraj yatırımcıların seçimini; 2027 sonuna kadar en az bir bölgenin faaliyete geçmesini; 2028 sonuna kadar ise en az beş Yapay Zekâ Büyüme Bölgesinin ilan edilmesini, bunlardan en az üçünün faaliyete geçmesini, en az üç Bölgesel Mükemmeliyet Merkezi ve altı erişim noktasının kurulmasını hedefliyor. Teknolojinin diğer vazgeçilmez unsuru finansmandır. Bir araştırma projesinin ihtiyacıyla küresel pazara açılmaya çalışan bir şirketin sermaye ihtiyacı aynı değildir. Bu nedenle plan tek bir destek programı yerine iki basamaklı Yapay Zekâ Finansman Merdiveni kuruyor. İlk basamakta Ulusal Yapay Zekâ Araştırma Fonu temel araştırmaları ve erken aşama projeleri destekleyecek. İkinci basamakta Yapay Zekâ Büyüme Fonu ürün-pazar uyumunu yakalayan girişimlerin Seri A/B ve ölçeklenme süreçlerine destek sağlayacak. Hedefler burada da somut: Araştırma Fonu üzerinden en az 10 milyar TL, Yapay Zekâ Büyüme Fonu üzerinden 15 milyar TL büyüklüğünde kaynak; desteklenen araştırma projelerinin en az yüzde 40'ının pilot veya prototip aşamasına ulaşması; en az 20 girişimin Seri A/B veya ölçeklenme yatırımına katkı sağlanması ve kamu kaynaklarının her bir birimine karşılık en az iki birim özel sermayenin harekete geçirilmesi öngörülüyor. Bu son yaklaşım özellikle değerlidir. Devlet bütün yatırımı kendi yapmaya çalışmak yerine özel sermayeyi harekete geçiren bir katalizör işlevi üstlenmektedir. Türkiye kendi yapay zekâ modellerini ihraç edebilir mi? Planın en iddialı hedeflerinden biri de budur. Ancak yaklaşım, her alanda dünyanın en büyük genel amaçlı modelini geliştirmeye çalışmak yerine Türkiye'nin veri, üretim altyapısı ve uzmanlık avantajına sahip olduğu sektörlere yoğunlaşmaktır. Sağlık, yeni ilaç keşfi, genom araştırmaları, afet yönetimi, enerji, tarım ve yeni malzemeler öncelikli alanlar arasında sayılıyor. Robotik ve fiziksel yapay zekâ da Türkiye'nin savunma sanayii ve üretim kapasitesi nedeniyle özellikle öne çıkarılıyor. Bunun yanında Türkçe büyük dil modeli çalışmalarının sürdürülmesi öngörülüyor. Bu strateji gerçekçi bir fırsat barındırıyor. Türkiye dünyanın en büyük genel amaçlı yapay zekâ modelini geliştirmese bile Akdeniz tarımı, afet yönetimi, belirli üretim süreçleri veya Türkçe gibi alanlarda dünyanın en başarılı dikey modellerinden bazılarını geliştirebilir. Üstelik amaç modeli geliştirmekle bitmiyor. Güvenlik testleri, performans belgeleri, hukuki uyum ve çevresel etki gibi gerekliliklerin standart bir “ihraca hazır paket” içinde sunulması planlanıyor. Böylece klasik yazılım ihracatının ötesine geçerek model ve yapay zekâ ürünü ihracatı hedefleniyor.   Yapay zekâ ekrandan çıkıp fabrikaya girdiğinde Fiziksel Yapay Zekâ ve Robotik Programı da Türkiye açısından özel önem taşıyor. Çünkü yapay zekânın ekonomik etkisi yalnızca sohbet robotlarından ibaret olmayacak. Teknoloji robotlara, otonom araçlara, üretim sistemlerine, tarım makinelerine ve endüstriyel otomasyona girdikçe fiziksel ekonominin bir parçası haline gelecek. Türkiye'nin burada önemli bir avantajı bulunuyor: savunma sanayii deneyimi, otomotiv sektörü ve makine imalatı kapasitesi. Plan bu birikimi otonom sistemler, robotik, akıllı üretim, uç hesaplama ve endüstriyel otomasyon alanlarında küresel rekabet avantajına dönüştürmeyi amaçlıyor. Dolayısıyla mesele yalnızca Türkçe konuşan bir yapay zekâ geliştirmek değildir. Tarlada çalışan tarım robotundan fabrikadaki otonom sisteme, afet bölgesine girebilen robottan akıllı üretim hatlarına kadar geniş bir fiziksel yapay zekâ sanayisinin oluşturulması söz konusudur. Son aşama: Yönetmek ve dünyaya açılmak Dördüncü eksen “Yönet” başlığını taşıyor. Burada Türkiye'nin hedefi iç kapasite oluşturmanın ötesine geçerek küresel yatırım çekmek, yapay zekâ diplomasisi yürütmek, bölgesel kapasite oluşturmak ve teknolojinin güvenliğini sağlayacak mekanizmaları kurmaktır. Bu kapsamda Küresel Yapay Zekâ Yatırım Çekimi, Uluslararası İş Birliği, Bölgesel Yapay Zekâ Kapasitesi ile Yapay Zekâ Güvenliği ve Deney Ortamları eylemleri bulunuyor. Türkiye'nin uluslararası yatırımcıları ve büyük bulut şirketlerini veri merkezi, yapay zekâ laboratuvarı veya bölgesel merkez yatırımları için ülkeye çekmesi yalnızca sermaye anlamına gelmez. Böyle yatırımlar teknoloji transferi, nitelikli istihdam, tedarik zinciri, araştırma kapasitesi ve bilgi birikimi de yaratabilir. Ancak teknolojik egemenlik kadar kural koyma kapasitesi de önemlidir. Yapay zekânın uluslararası standartları önümüzdeki yıllarda büyük ölçüde şekillenecek. Bu standartların yalnızca uygulayıcısı olmakla onların oluşturulduğu masada yer almak arasında ciddi fark vardır. Türkiye'nin OECD, Türk Devletleri Teşkilatı ve diğer uluslararası platformlarda ortak standartlar ve anlaşmalar geliştirmeyi hedeflemesi bu açıdan stratejik bir tercihtir.   Yapay zekâ aynı zamanda bir jeopolitik araçtır Planın belki de en az konuşulan fakat en önemli boyutlarından biri bölgesel yapay zekâ kapasitesidir. Türkiye yalnızca kendi teknolojik kapasitesini geliştirmeyi değil, çevresindeki ülkeler açısından bir yapay zekâ merkezi olmayı da hedefliyor. Özellikle Türk Devletleri Teşkilatı ekseninde Türki diller için ortak büyük dil modeli geliştirilmesi ve bölgesel kapasite oluşturulması dikkat çekicidir. Türkçe, Azerbaycanca, Kazakça, Kırgızca, Özbekçe ve diğer Türki diller etrafında ortak veri havuzlarının ve modellerin geliştirilmesi yalnızca teknolojik bir proje değildir. Bunun dil, kültür, ekonomi ve jeopolitik etki boyutları bulunmaktadır. Yapay zekâ çağında bir dilin dijital dünyada ne ölçüde temsil edildiği, o dilin gelecekteki kültürel ve ekonomik gücünü de etkileyebilir. Güvenli olmayan yapay zekâ güçlü yapay zekâ değildir Planın son eylemlerinden biri yapay zekâ güvenliği ve düzenleyici deney alanlarına ayrılıyor. Buradaki “sandbox” yaklaşımı, yeniliği yasaklamadan güvenliği sağlama düşüncesine dayanıyor. Örneğin bir şirket hastanelerde kullanılacak yeni bir yapay zekâ sistemi geliştirdiğinde sistemin doğrudan ülke çapında kullanılması yerine kontrollü bir ortamda denenmesi mümkün olacak. Performansı, veri güvenliği, ayrımcılık riski, siber dayanıklılığı ve mevzuata uygunluğu değerlendirilecek. Başarılı sistemlerin daha geniş kullanıma geçmesine izin verilecek. Plan en az beş öncelikli sektörde düzenleyici deney alanlarının oluşturulmasını hedefliyor. Etik rehberlik için Ulusal Yapay Zekâ Etik Kurulu öngörülürken teknik güvenlik değerlendirmesinin Siber Güvenlik Başkanlığı koordinasyonunda ve TÜBİTAK Yapay Zekâ Enstitüsü iş birliğiyle güçlendirilmesi planlanıyor. Özellikle yüksek etkili sistemlerin kullanıma alınmadan önce ve büyük sürüm güncellemelerinde teknik güvenlik ve performans değerlendirmesine tabi tutulması öngörülüyor. Bu yaklaşımın temel ilkesi doğru: Yenilik ile insan hakları ve güvenlik birbirinin alternatifi olmamalıdır. Güvenlik, teknolojiyi durduran bir duvar değil, güvenilir teknolojinin ölçeklenmesini sağlayan bir kalite altyapısı haline getirilmelidir.   Peki bütün bu devasa dönüşümü kim yönetecek? Bu ölçekte bir programın en büyük problemi teknolojiden çok kurumsal koordinasyon olabilir. Çünkü bakanlıklardan TÜBİTAK'a, üniversitelerden KOSGEB'e, özel sektörden yatırımcılara, veri merkezi işletmecilerinden uluslararası kuruluşlara kadar çok sayıda aktörün aynı hedef doğrultusunda hareket etmesi gerekiyor. Plan bu nedenle her eylem için sorumlu, hesap verebilir, danışılacak ve bilgilendirilecek kurumları belirleyen bir görev dağılımı matrisi oluşturulmasını öngörüyor. Karar alma, uygulama, teknik değerlendirme, etik rehberlik, mevzuat uyumu, bütçe tahsisi ve izleme rollerinin ayrı ayrı tanımlanması amaçlanıyor. Bu, kâğıt üzerinde teknik bir ayrıntı gibi görünebilir fakat planın başarı veya başarısızlığını belirleyebilecek temel unsurlardan biridir. Çünkü büyük stratejiler çoğu zaman hedeflerin yanlışlığından değil, sorumluluğun dağılmasından, kurumlar arasındaki yetki çatışmalarından ve hesap verebilirliğin belirsizleşmesinden dolayı başarısız olur.   Planın karnesini vatandaş da görebilmeli Eylem planının önemli yeniliklerinden biri de Ulusal Yapay Zekâ İlerleme ve Şeffaflık Portalı düşüncesidir. Bu portalın her eylem için sorumlu kurumu, alt görevleri, takvimi, bütçe ve gerçekleşme durumunu, hedef ve göstergeleri kamuya açık biçimde göstermesi; ilerlemenin yeşil, sarı ve kırmızı durum renkleriyle izlenebilmesi öngörülüyor. Kişisel veriler ve ticari sırlar ise bu açıklığın dışında tutulacak. Bu sistem gerçekten kurulup güncel tutulursa Türkiye'deki strateji belgelerinin klasik sorunlarından birine önemli ölçüde çözüm getirebilir. Çünkü bir planı açıklamak kolaydır; asıl mesele iki veya üç yıl sonra hangi hedefin ne ölçüde gerçekleştiğini kamuoyuna gösterebilmektir. Başarı formülü aslında çok açık Türkiye'nin yapay zekâ denkleminde birbirinden bağımsız unsurlar yoktur. İnsan kaynağı vardır ama GPU yoksa model geliştirilemez. GPU vardır ama kaliteli veri yoksa hesaplama kapasitesi verimli kullanılamaz. İnsan, veri ve GPU vardır ama finansman yoksa şirket ölçeklenemez. Bunların tamamı vardır ama hukuki güven oluşmamışsa toplum teknolojiye güvenmez. İç pazar oluşmuş fakat ihracat kanalları açılmamışsa küresel şirketler çıkarmak zorlaşır. Bu nedenle planın temel formülü şöyle özetlenebilir: İnsan + Veri + Enerji + GPU + Finansman + Kurallar + Pazar = Yapay Zekâ Gücü. Bu zincirin herhangi bir halkasındaki ciddi zayıflık diğer alanlardaki yatırımların etkisini de azaltacaktır. Kâğıttaki hedeflerden teknolojik güce Türkiye Yapay Zekâ Eylem Planı'nın güçlü tarafı, meseleyi “biraz daha fazla yazılımcı yetiştirelim” veya “yerli bir sohbet robotu geliştirelim” seviyesinde ele almamasıdır. Plan; insan kaynağından enerjiye, GPU kapasitesinden veriye, kamu talebinden girişim finansmanına, temel modellerden robotik üretime, etik ve güvenlikten uluslararası diplomasiye kadar bütüncül bir ekosistem kurmaya çalışıyor. Üstelik birçok hedef ölçülebilir nitelikte: 10 bin ileri düzey uzman, 100 bin uygulama profesyoneli, 1 GW veri merkezi kapasitesi, yılda 10 milyon GPU-saat erişim, en az 10 milyar dolar özel yatırım, en az 10 milyar TL Araştırma Fonu ve 15 milyar TL Büyüme Fonu gibi hedefler planın performansının ilerleyen yıllarda somut biçimde sorgulanmasına imkân veriyor. Ancak tam da burada kritik mesele ortaya çıkıyor: Bu planın başarısını teknoloji satın almak değil, uygulama kapasitesi belirleyecektir. Türkiye veri merkezini kurabilir, GPU satın alabilir ve fon oluşturabilir. Fakat kamu verileri kullanıma uygun hale getirilemez, kurumlar arasında veri paylaşımı sağlanamaz, yetiştirilen uzmanlar ülkede tutulamaz, kamu alımları yenilikçi şirketlerin önünü açamaz, araştırma projeleri ürüne dönüşemez ve kurumlar arasında koordinasyon sağlanamazsa büyük rakamlar tek başına teknolojik egemenlik üretmez. Bu nedenle ilk iki yıl hayati önemdedir. On altı eylemin stratejik ağırlığı aynı değildir. Özellikle veri ekosistemi, hesaplama/GPU kapasitesi, nitelikli insan kaynağı, kamuda yapay zekâ dönüşümü ve güvenilir yapay zekâ yönetişimi diğer hedeflerin üzerinde yükseleceği temel sütunlardır. Bu sütunlar sağlam kurulmadan model ihracatı, küresel yatırım merkezi olma ve bölgesel liderlik hedefleri istenilen seviyeye ulaşamayacaktır. Sonuçta önümüzdeki yarışın temel sorusu, Türkiye'nin yapay zekâyı kullanıp kullanmayacağı değildir. Türkiye zaten kullanacaktır. Asıl soru şudur: Türkiye başkalarının geliştirdiği yapay zekânın büyük tüketicilerinden biri mi olacak, yoksa kendi verisini yöneten, kendi hesaplama altyapısını kuran, kendi insan kaynağını yetiştiren, kendi modellerini ve robotlarını geliştiren, bunları dünyaya satan ve yapay zekânın küresel kurallarının oluşturulduğu masada söz sahibi olan bir ülkeye mi dönüşecek? 2026–2030 Eylem Planı ikinci yolu tarif ediyor. Şimdi belirleyici olan, planın ne kadar iddialı yazıldığı değil; 2028'e gelindiğinde kaç hedefin gerçekten hayata geçirildiği olacaktır.