Yapay Zeka Stratejisi 2026

“Merhaba, Sayın Tooze tarafından Linkedin de paylaşılan bu infografik dikkatimi çekti. CoPilot ve ChatGPT ile çalışarak bu makaleleri yorumladım. Sonuçlar çarpıcı gelince paylaşmak istedim.

İyi değerlendirmeler. Alper CİHAN.”

10 Makalenin Ortak Karar Verdiği Yenilikçi Noktalar

1️⃣ AI artık araç değil, organizasyonel aktör

Tüm raporların en güçlü ortak mesajı şu: AI, klasik otomasyon yazılımı kategorisinden çıkmış durumda. Artık planlayan, karar veren ve süreç yürüten yarı-otonom bir “dijital çalışan” olarak konumlanıyor. Bu paradigma kayması, IT projesi yaklaşımını yetersiz kılıyor ve organizasyon tasarımını doğrudan etkiliyor. Şirketler AI’ı sadece verimlilik aracı olarak konumlandırdığında değer sınırlı kalıyor; onu iş akışlarının aktif yürütücüsü yaptıklarında sıçrama geliyor. Bu nedenle geleceğin rekabet avantajı, AI’ı entegre etmekten çok, onunla birlikte çalışacak organizasyonu kurabilenlerde olacak.

2026 Agentic AI Strategy

2️⃣ Gerçek değer süreç iyileştirmede değil, süreçlerin yeniden tasarımında

Raporlar net biçimde şunu söylüyor: mevcut süreçlere AI eklemek marjinal fayda üretir; fakat süreçleri AI-first mantıkla yeniden kurmak katlanarak değer üretir. High performers olarak tanımlanan şirketlerin ortak özelliği, otomasyon yamaları yapmak yerine iş akışlarını kökten yeniden tasarlamalarıdır. Bu yaklaşım, verimlilik artışını gelir büyümesine ve yeni iş modellerine dönüştürüyor. Dolayısıyla 2026 sonrası rekabet, “nerede AI kullandın?” değil, “hangi süreci AI çağında yeniden icat ettin?” sorusuyla ölçülecek.

2026 Agentic AI Strategy

3️⃣ Çok adımlı agent mimarisi yeni standart oluyor

Tek prompt-tek çıktı döneminin bittiği konusunda güçlü bir uzlaşı var. Kurumlar hızla çok aşamalı, orkestrasyon tabanlı agent mimarilerine geçiyor. Utility agent, orchestrator ve domain agent katmanlarından oluşan hiyerarşik yapılar öne çıkıyor. Bu mimari, uçtan uca süreç otomasyonunu mümkün kılıyor ve insan müdahalesini üst seviyeye taşıyor. Özellikle veri analizi, yazılım geliştirme ve operasyon yönetiminde bu modelin dramatik verimlilik sağladığı bildiriliyor. 2026’da rekabet avantajı, tekil model performansından çok agent sistem tasarımında oluşacak.

2026 Agentic AI Strategy

4️⃣ İnsan–AI iş bölümü kökten yeniden tanımlanıyor

Bütün çalışmalar, iş gücünün ortadan kalkmasından ziyade rol dönüşümünün hızlandığını vurguluyor. İnsanlar giderek “iş yapan” konumdan “AI yöneten ve denetleyen” konuma kayıyor. Yeni roller (AI orchestrator, AI auditor, workflow designer vb.) bu dönüşümün habercisi. Aynı zamanda küçük insan ekiplerinin çok sayıda ajanı yönetebildiği ölçek modeli ortaya çıkıyor. Bu, organizasyon piramidini düzleştiren ve orta kademe yapıları dönüştüren bir etki yaratıyor. Geleceğin kritik yetkinliği, AI ile birlikte çalışabilme becerisi olacak.

2026 Agentic AI Strategy

5️⃣ Veri entegrasyonu ve kalitesi en büyük darboğaz

Teknoloji olgunlaşırken asıl sınırlayıcı faktörün veri olduğu konusunda güçlü bir fikir birliği var. Entegrasyon zorlukları, veri siloları, lineage eksikliği ve kalite sorunları agentik dönüşümün önündeki en büyük engeller olarak gösteriliyor. Başarılı kurumların ortak özelliği, AI’dan önce veri altyapısını modernize etmeleri. Bu nedenle AI yatırımı aslında bir veri mühendisliği programıyla başlamak zorunda. 2026’da kazananlar en iyi modeli değil, en iyi veri boru hattını kuranlar olacak.

2026 Agentic AI Strategy

6️⃣ Platformlar “kayıt sistemi”nden “eylem sistemi”ne evriliyor

Kurumsal platformların rolü radikal biçimde değişiyor. ERP/CRM gibi sistemler artık pasif veri depoları değil; agentlerin aksiyon aldığı operasyonel çekirdeklere dönüşüyor. Büyük sağlayıcıların ürünlerine agent katmanları eklemesi bu dönüşümün erken sinyali. Gelecek mimari hibrit olacak: platform içi ve platformlar arası çalışan ajanlar birlikte işleyecek. Bu dönüşüm, monolitik sistemlerin sonunu ve modüler, gerçek zamanlı altyapıların yükselişini hızlandırıyor.

2026 Agentic AI Strategy

7️⃣ Ölçeklenebilirlik için yönetişim ve güven katmanı şart

AI ölçeklendikçe risklerin katlanarak büyüdüğü konusunda tüm raporlar hemfikir. Hatalar, gizlilik, regülasyon ve itibar riskleri artık çekirdek yönetim konusu. Bu nedenle guardrail ajanları, explainability, sürekli izleme ve AI yaşam döngüsü yönetimi kritik hale geliyor. Başarılı şirketler inovasyonla birlikte risk mimarisini de paralel kuruyor. 2026’da rekabet sadece “en akıllı AI” değil, “en güvenilir AI işletim modeli” üzerinden şekillenecek.

2026 Agentic AI Strategy

8️⃣ AI-native iş modelleri ve outcome-based ekonomi yükseliyor

Raporlar, AI’nın sadece maliyet düşürmediğini; gelir modelini de dönüştürdüğünü vurguluyor. Özellikle outcome-based pricing ve service-as-software yaklaşımları hızla yayılıyor. Müşteriler artık yazılım lisansı değil, doğrudan sonuç satın almak istiyor. Bu durum SaaS ekonomisini yeniden şekillendiriyor ve veri sahipliğini stratejik varlık haline getiriyor. AI’yı ürünün içine koyanlar değil, iş modelini AI etrafında yeniden kurgulayanlar kalıcı üstünlük elde edecek.

2026 Agentic AI Strategy

9️⃣ Pilot projede kalmak stratejik risk haline geldi

Belki de en sert ortak mesaj bu: pilot tuzağı artık masum değil. AI’yı sınırlı denemelerde tutan kurumlarla çekirdeğe gömenler arasındaki performans farkı hızla açılıyor. Early adopters EBITDA ve verimlilikte anlamlı avantaj elde etmiş durumda. Bu nedenle 2026 stratejisi “deneyelim görelim” değil, kontrollü ama kararlı ölçekleme olmalı. Kurumsal cesaret ve üst yönetim sahiplenmesi belirleyici faktör olarak öne çıkıyor.

2026 Agentic AI Strategy

🔟 Gelecek: agentik, modüler ve çok-ajanlı işletmeler

Tüm çalışmaların birleştiği nihai vizyon şu: şirketler agentik organizasyonlara evriliyor. Küçük insan ekipleri, birbirleriyle konuşan çok sayıda yazılımsal ve fiziksel ajanı yönetecek. Bu yapı sıfıra yakın marjinal maliyetle ölçeklenebilir operasyon vaat ediyor. Uzun vadede rekabet, insan sayısı veya yazılım büyüklüğü üzerinden değil, agent orkestrasyon kabiliyeti üzerinden şekillenecek. Bu, sanayi devriminden bu yana en büyük işletme modeli kırılması olarak görülüyor.

2026 Agentic AI Strategy

MAKALE ÖZETLERİ

1/ OpenAI: Enterprise AI Data – https://lnkd.in/ew9tYfxy

📌 The State of Enterprise AI 2025 – Türkçe Özet

1. Kurumsal Yapay Zeka Kullanımı Hızla Artıyor

• ChatGPT kurumsal kullanımında 8 kat artış var.
• API üzerinden akıl yürütme (reasoning) token tüketimi 320 kat arttı.
• 1 milyondan fazla işletme artık OpenAI araçlarını kullanıyor.
• Kurumlar, AI’ı artık deneme aşamasından çıkarıp çekirdek iş süreçlerine yerleştiriyor.

2. Verimlilik ve İş Sonuçları Üzerindeki Etki Ölçülebilir

• Çalışanlar günlük 40–60 dakika tasarruf bildiriyor.
• Veri bilimi, mühendislik ve iletişim ekiplerinde bu süre 60–80 dakikaya çıkıyor.
• IT, pazarlama, mühendislik ve HR gibi fonksiyonlarda hız ve kalite artışı belirgin.
• Çalışanların %75’i, AI sayesinde daha önce yapamadıkları teknik işleri yapabildiklerini söylüyor (kodlama, analiz, otomasyon vb.).

3. Sektörler ve Coğrafyalar Arasında Farklılaşan Büyüme

• En hızlı büyüyen sektörler: Teknoloji, sağlık, üretim.
• En büyük kullanım hacmi: Finans, profesyonel hizmetler, teknoloji.
• Uluslararası büyüme hızlandı: Avustralya, Brezilya, Hollanda ve Fransa önde.
• Japonya, ABD dışındaki en büyük API kurumsal müşteri kitlesine sahip.

4. Liderler ile Geride Kalanlar Arasında Açılan Fark

• En yoğun kullanan çalışanlar (frontier users), medyana göre 6 kat daha fazla mesaj gönderiyor.
• Kodlama görevlerinde fark 17 kata çıkıyor.
• Kurum seviyesinde, lider firmalar koltuk başına 2 kat daha fazla kullanım yapıyor.
• Gelişmiş araçları (reasoning, data analysis, Custom GPTs) hiç kullanmamış önemli bir kullanıcı kitlesi var.

5. İş Etkisi: Somut Örnekler

Rapor, birçok şirketin AI ile elde ettiği sonuçları paylaşıyor:

• Intercom: Realtime API ile sesli müşteri hizmetlerinde %48 daha düşük gecikme, çağrıların %53’ünü uçtan uca çözme.
• Lowe’s: Mylow asistanı ile online dönüşüm oranı 2 kat arttı, mağaza memnuniyeti yükseldi.
• Indeed: AI destekli eşleştirme ile başvuru başlatma oranı %20 arttı.
• BBVA: Hukuki doğrulama süreçlerinde yıllık binlerce saat tasarruf.
• Moderna: Ürün hedef profili (TPP) hazırlama süresi haftalardan saatlere indi.

6. Başarılı Firmaların Ortak Özellikleri

• Derin entegrasyon: AI’ın şirket verilerine güvenli erişimi.
• Tekrarlanabilir iş akışları: Custom GPT’ler ve API tabanlı otomasyon.
• Üst yönetim sahiplenmesi.
• Veri hazırlığı ve sürekli değerlendirme.
• Planlı değişim yönetimi.

7. Genel Sonuç

• Kurumsal AI hâlâ erken aşamada, ancak etkisi hızla büyüyor.
• En büyük farkı yaratan unsur: kullanım derinliği.
• AI, sadece verimlilik aracı olmaktan çıkıp yeni gelir kaynakları ve rekabet avantajı yaratan bir motor hâline geliyor.

2/ Anthropic: 2026 AI Agents – https://lnkd.in/eCn2g_Nf
📌 The 2026 State of AI Agents Report – Türkçe Özet

1. AI Ajanları Deneysel Aşamadan Çıkıp Üretime Geçti

• Kurumlar artık AI ajanlarını sadece denemiyor; üretim sistemlerine entegre ediyor.
• Ajanlar tek adımlı otomasyon yerine çok aşamalı iş akışlarını yönetiyor.
• Şirketlerin %57’si çok aşamalı iş akışlarında ajan kullanıyor; %16’sı bunu birden fazla departmana yaymış durumda.

2. Kodlama Ajanları Neredeyse Evrensel

• Şirketlerin %90’ından fazlası kodlama süreçlerinde AI ajanı kullanıyor.
• %86’sı bu ajanları üretim kodunda kullanmaya başlamış.
• Kodlama ajanları sadece kod yazmayı değil; planlama, dokümantasyon, test ve inceleme süreçlerini de hızlandırıyor.

3. Ajan Kullanımı Kodlamanın Ötesine Geçiyor

• En hızlı büyüyen kullanım alanları:
  • Araştırma ve raporlama (%56)
  • Tedarik zinciri optimizasyonu
  • Ürün geliştirme
  • Finansal planlama
• Ajanlar artık şirket genelinde bir altyapı olarak görülüyor.

4. En Yüksek Etki: Veri Analizi ve İç Süreç Otomasyonu

• Şirketlerin %60’ı, en büyük etkinin veri analizi ve raporlama olduğunu söylüyor.
• %48, iç süreç otomasyonunu en değerli kullanım alanı olarak görüyor.
• Büyük kurumlar özellikle veri analizinde güçlü etki bildiriyor.

5. Ekonomik Etki: ROI Artık Somut

• Şirketlerin %80’i, AI ajanlarının bugün ölçülebilir ekonomik değer yarattığını söylüyor.
• Bu artık “pilot proje” değil; gerçek iş sonuçları üreten bir teknoloji.

6. En Büyük Engeller: Entegrasyon ve Veri Kalitesi

• %46: Mevcut sistemlerle entegrasyon zor.
• %42: Veri kalitesi ve erişimi sorunlu.
• %39: Değişim yönetimi ve çalışan adaptasyonu.
• KOBİ’lerde çalışan direnci daha belirgin.

7. Ajanlar Çalışanların Zamanını Stratejik İşlere Kaydırıyor

• Çalışanlar daha az rutin iş, daha fazla:
  • Strateji (%66)
  • İlişki yönetimi (%60)
  • Yetkinlik geliştirme (%70)
• Ajanlar iş gücünü “ikame eden” değil, yükselten bir rol oynuyor.

8. 2026’da Daha Karmaşık Ajanlara Geçiş

• Şirketlerin %81’i, 2026’da daha karmaşık ajan projelerine geçmeyi planlıyor.
• %39 çok aşamalı süreçleri,
• %29 ise departmanlar arası süreçleri ajanlara devretmeyi hedefliyor.

9. Sektörlerden Örnek Başarı Hikâyeleri

Rapor çok sayıda somut örnek paylaşıyor:

Sağlık

• Novo Nordisk: Klinik rapor hazırlama süresi 10 haftadan 10 dakikaya indi.
• Doctolib: Mühendislik döngüleri haftalardan saatlere indi.

Perakende

• L’Oréal: Veri analizi doğruluğu %99,9’a çıktı; 44.000 çalışan aktif kullanıyor.

Teknoloji

• Shopify Sidekick: Girişimciler ilk satışa haftalar yerine günlerde ulaşıyor.
• Lovable: Kod geliştirme 20 kat hızlandı.

Finans

• NBIM: Analistler haftalık zamanlarının %20’sini geri kazandı.
• N26: Hedeflenen süreçlerde %70 otomasyon sağlandı.

Siber Güvenlik

• eSentire: Tehdit analizi 5 saatten 7 dakikaya indi.

10. 2026 İçin Stratejik Mesaj

• AI ajanları artık “verimlilik aracı” değil, iş modelini dönüştüren bir güç.
• En büyük değer, ajanların çok aşamalı, uzun soluklu süreçlere entegre edilmesiyle ortaya çıkıyor.
• Başarının anahtarı:
  • Veri entegrasyonu
  • Değişim yönetimi
  • Ajan-hüman iş birliği tasarımı
  • Kurum genelinde ölçeklenebilirlik

3/ McKinsey: State of AI – https://lnkd.in/eWWH8ExC
📌 The State of AI 2025 – Türkçe Özet

1. Yapay Zeka Kullanımı Yaygınlaştı Ama Çoğu Şirket Hâlâ Pilot Aşamasında

• Şirketlerin %88’i en az bir iş fonksiyonunda AI kullanıyor.
• Ancak yaklaşık üçte ikisi, AI’ı henüz kurum genelinde ölçekleyememiş durumda.
• Büyük şirketler (5 milyar $+ gelir) ölçekleme konusunda daha ileride.

2. AI Ajanlarına İlgi Yüksek, Ancak Kullanım Erken Aşamada

• Şirketlerin %62’si AI ajanlarını en azından deniyor.
• %23’ü ajanları bir veya iki fonksiyonda ölçeklemeye başlamış.
• En yaygın kullanım alanları: IT, bilgi yönetimi, TMT ve sağlık.

3. AI Şimdilik Daha Çok Yenilik ve Verimlilik Sağlıyor, Büyük Finansal Etki Sınırlı

• Şirketlerin %64’ü, AI’ın inovasyonu artırdığını söylüyor.
• Müşteri memnuniyeti ve rekabet avantajında iyileşme var.
• Ancak yalnızca %39, AI’ın şirket genelinde EBIT’e anlamlı katkı yaptığını belirtiyor.

4. En Büyük Değer Yaratanlar: “AI High Performers”

McKinsey, en başarılı %6’lık grubu “high performers” olarak tanımlıyor. Bu şirketlerin ortak özellikleri:

• AI’ı sadece verimlilik için değil, büyüme ve inovasyon için kullanıyorlar.
• İş akışlarını kökten yeniden tasarlıyorlar.
• Daha fazla fonksiyonda AI kullanıyorlar.
• Ajan kullanımını 3 kat daha fazla ölçekliyorlar.
• Üst yönetim AI’a sahip çıkıyor ve aktif rol model oluyor.
• Dijital bütçelerinin %20+’sini AI’a ayırıyorlar.

5. İş Gücüne Etki: Beklentiler Karışık

• Geçen yıl iş gücünde büyük değişim olmadı.
• Ancak önümüzdeki yıl için:
  • %32 iş gücünde azalma bekliyor.
  • %13 artış bekliyor.
• Büyük şirketler daha fazla küçülme öngörüyor.
• Buna rağmen çoğu şirket AI yetenekleri için işe alım yapıyor (özellikle yazılım ve veri mühendisleri).

6. Riskler Artıyor ve Şirketler Daha Fazla Önlem Alıyor

• Şirketlerin %51’i, en az bir AI kaynaklı olumsuz sonuç yaşadığını söylüyor.
• En yaygın sorun: AI hataları / yanlışlıklar.
• En çok azaltılmaya çalışılan riskler:
  • Hatalar
  • Gizlilik
  • Reputasyon
  • Regülasyon uyumu
• High performers daha fazla riskle karşılaşıyor ama aynı zamanda daha fazla risk azaltma pratiği uyguluyor.

7. Genel Sonuç

• AI artık yaygın, fakat kurum genelinde dönüşüm hâlâ erken aşamada.
• En büyük farkı yaratan unsur: AI’ı stratejik bir dönüşüm aracı olarak gören ve iş akışlarını yeniden tasarlayan şirketler.
• Ajanlar hızla yükseliyor, ancak ölçekli kullanım henüz sınırlı.
• AI’ın gerçek potansiyeli, şirketlerin bu teknolojiyi iş modeline derinlemesine entegre etmesiyle ortaya çıkacak.

4/ Accenture: Platform Strategy – https://lnkd.in/eqrcHHnS
📌 Agentik Yapay Zeka Çağında Platform Stratejisinin Yeni Kuralları – Türkçe Özet

1. Neden Platform Stratejisi Yeniden Tasarlanmalı?

• Kurumlar AI’a yatırım yapıyor ama çekirdek sistemler hâlâ eski, parçalı ve yavaş.
• Bu uyumsuzluk; veri siloları, manuel işler ve düşük ROI yaratıyor.
• Araştırmaya göre yöneticilerin %94’ü, agentik AI nedeniyle platform stratejilerini yeniden düşünmeleri gerektiğini söylüyor.
• AI, platformları “kayıt sistemlerinden” “eylem sistemlerine” dönüştürüyor.

2. Değişimi Zorlayan İki Ana Güç

a) AI iş yapış biçimini kökten değiştiriyor

• Agentik AI artık sadece hızlandırmıyor; iş akışlarını orkestre ediyor.
• Örnek: Tedarik zinciri dengeleme, kişiselleştirilmiş teklifler, otomatik finans kapanışı.
• Bu durum, geleneksel platformların katı yapılarının sınırlarını ortaya çıkarıyor.

b) İş beklentileri platformların hızını aşıyor

• Müşteri beklentileri ve rekabet çok daha hızlı.
• Platformlar sadece verimlilik değil, büyüme ve inovasyon motoru olmak zorunda.

3. Platformlar Araç Olmaktan Çıkıp Etkileşim Merkezine Dönüşüyor

• Büyük platform sağlayıcıları (SAP, Salesforce, Microsoft, Oracle, Workday vb.) ürünlerine agentik AI katmanları ekliyor.
• Kurumların %66’sı platform içi AI yeteneklerini kullanırken, %32’si platformdan bağımsız çalışan ajanlar geliştiriyor.
• Gelecek hibrit: Hem platform içi hem platformlar arası çalışan ajanlar.

4. En Büyük Sorun: Stratejik Uyum Eksikliği

• Şirketlerin yalnızca %18’i, AI–platform–iş stratejilerinin uyumlu olduğunu söylüyor.
• Yarısı hâlâ “pilot tuzağında”: küçük denemeler, büyük etki yok.
• Oysa uyumlu şirketler 2,2 kat daha yüksek gelir artışı sağlıyor.

5. Yeni Platform Stratejisinin 5 Kuralı

1) Gelecek için mimari kur – AI-ready altyapı

• AI bir özellik değil, bir sistem olarak tasarlanmalı.
• Agentik mimari; utility, super ve orchestrator ajanlardan oluşan bir hiyerarşi gerektiriyor.

2) Dijital çekirdeği modernize et

• Modüler, gerçek zamanlı, bulut tabanlı platformlar şart.
• Şirketlerin sadece %31’inde kapsamlı bir platform stratejisi var.

3) İnsan–platform–ajan rol dağılımını netleştir

• Ne platform yapacak?
• Ne ajan yapacak?
• Nerede insan devreye girecek?
• Bu netlik olmadan ölçeklenme mümkün değil.

4) Operasyon modelini yeniden tasarla

• İş akışları, roller ve organizasyon yapısı agentik AI’a göre yeniden kurgulanmalı.
• Bazı fonksiyonlar (müşteri hizmetleri, IT, pazarlama) hızla dönüşüyor.

5) Kültürü dönüştür – güven, yetkinlik ve benimseme

• En büyük engel “direnç” değil; eğitim ve güven eksikliği.
• Yeni roller: AI eğitmenleri, açıklayıcılar, sürdürücüler.
• Orta kademe (product owner, domain architect vb.) dönüşümün merkezi hâline geliyor.

6. Genel Mesaj

• Platformlar bitmiyor; rol değiştiriyor.
• Gelecek, insanların, platformların ve ajanların birlikte çalıştığı hibrit işletme modeli.
• Kazananlar, AI’ı çekirdeğe gömen ve platform stratejisini bu yeni gerçekliğe göre yeniden tasarlayan şirketler olacak.

5/ BCG: Leading the Agent Era – https://lnkd.in/eb4Ujpg4
📌 The Emerging Agentic Enterprise – Türkçe Özet

1. Agentik AI Nedir ve Neden Önemli?

• Agentik AI, yalnızca komut alan bir araç değil; planlayan, karar veren, çok adımlı süreçleri kendi başına yürüten bir “yapay çalışma arkadaşı”.
• Yöneticilerin %76’sı, agentik AI’ı bir “çalışma arkadaşı” gibi görüyor.
• Bu teknoloji, şirketlerdeki geleneksel ayrımı (insan karar verir, teknoloji uygular) tamamen bozuyor.
• Sonuç: Strateji, teknoloji, organizasyon ve iş gücü birbirine karışıyor.

2. Büyük Sorun: Teknoloji Çok Hızlı Yayılıyor, Strateji Geride Kalıyor

• Agentik AI, sadece 2 yılda şirketlerin %35’ine girdi; %44’ü de yakında uygulamayı planlıyor.
• Ancak çoğu şirketin henüz stratejisi yok.
• Teknoloji, organizasyonel tasarımdan daha hızlı ilerlediği için riskler ve verimsizlikler büyüyor.

🔥 3. Şirketlerin Karşılaştığı 4 Büyük Stratejik Gerilim

1) Ölçeklenebilirlik vs. Adaptasyon

• Araçlar ölçeklenir, insanlar uyum sağlar.
• Agentik AI ikisini birden yapar → mevcut süreç tasarımları yetersiz kalır.
• Örnek: Goodwill, bağış ayrıştırma süreçlerini tamamen yeniden tasarlamak zorunda kalıyor.

2) Deneyim vs. Hızlı Kazanç (Yatırım Gerilimi)

• Agentik AI hem yüksek başlangıç maliyeti hem de sürekli eğitim/iyileştirme gerektiriyor.
• Ne zaman yatırım yapılacağı belirsiz:
  • Erken gir → teknoloji hızla eskir
  • Geç kal → rekabet avantajı kaybolur
• Platform yatırımı mı, küçük çözümler mi? Her ikisinin de artı/eksi yönleri var.

3) Gözetim vs. Otonomi (Kontrol Gerilimi)

• AI hem bir çalışan gibi denetlenmeli, hem de bir araç gibi sahip olunan bir varlık.
• Şirketler aynı anda hem “human-in-the-loop” hem “human-out-of-the-loop” modelleri kullanıyor.
• SAP örneği: AI için merkezi bir “guardrail” ve güvenlik katmanı kuruyor.

4) Yamama vs. Baştan Tasarlama (Kapsam Gerilimi)

• Küçük iyileştirmeler hızlı sonuç verir ama dönüşümü sınırlı bırakır.
• Baştan tasarlamak büyük etki yaratır ama uzun sürer ve teknoloji hızla değiştiği için risklidir.
• Örnek: Goodwill, basit bir “sıralama” otomasyonundan tüm tedarik zincirini yeniden düşünmeye geçiyor.

🚀 4. Liderlerin Yapması Gereken 5 Stratejik Hamle

1) İş Akışlarını Baştan Tasarla

• Soru artık “Neyi otomatikleştirebilirim?” değil: “Bu süreci agentik AI ile nasıl yeniden kurarım?”
• ADP örneği: Hem standartlaştırılmış hem de esnek bir “agent platformu” kurdu.

2) Yeni Bir Yönetişim Modeli Kur

• AI hem çalışan hem araç gibi davrandığı için:
  • Karar hakları
  • Sorumluluk
  • Gözetim
  • Risk yönetimi yeniden tanımlanmalı.

3) Organizasyon Yapısını Yeniden Kurgula

• Agentik AI yaygınlaştıkça:
  • Orta kademe yönetim azalıyor (%45)
  • Genelist rollere talep artıyor (%43)
  • Hiyerarşiler düzleşiyor
• İnsan yöneticiler, insan + AI ekiplerini “orkestre eden” liderlere dönüşüyor.

4) Hem İnsanları Hem AI’ı Eğit

• İnsanlar: AI’ı kullanmayı değil, denetlemeyi, yönlendirmeyi, sorgulamayı öğrenmeli.
• AI ajanları:
  • Onboarding
  • Performans takibi
  • Retraining
  • Emeklilik gibi bir “AI yaşam döngüsü yönetimi” gerektiriyor.
• Moderna örneği: IT ve HR’ı birleştirerek AI yönetimini iş gücü yönetimiyle entegre etti.

5) Yatırım Modelini Yeniden Yaz

• Agentik AI hem değer kazanan (öğreniyor) hem değer kaybeden (model drift) bir varlık.
• Bu nedenle klasik yatırım modelleri yetersiz.
• Şirketler, sürekli güncelleme ve yeniden eğitim maliyetlerini planlamalı.

🎯 5. Genel Sonuç: Sorun Teknoloji Değil, Organizasyon

• Agentik AI, şirketlere yeni bir soru soruyor: “Yeni bir araç mı ekliyoruz, yoksa organizasyona yeni bir aktör mü dahil ediyoruz?”
• Kazananlar, AI’ı sadece entegre edenler değil; organizasyonlarını AI etrafında yeniden tasarlayanlar olacak.

6/ EY: Top 10 ROI Opportunities – https://lnkd.in/e6fBP2UZ
📌 2026’da Teknoloji Şirketleri İçin 10 Büyük Fırsat – Türkçe Özet

Genel Çerçeve

2026’ya girerken teknoloji sektörü; hızlanan yapay zeka benimsemesi, jeopolitik belirsizlikler ve ölçülebilir sonuç baskısı altında. Şirketler artık “AI bizi dönüştürecek mi?” değil, “AI-native stratejiyi nasıl ölçeklerim?” sorusunu soruyor. Başarı, hız, güvenlik, yönetişim ve yeni iş modelleri üzerine kuruluyor.

🔟 2026’nın En Büyük 10 Fırsatı

1) M&A ve Ortaklıklarla Daha Hızlı Ölçeklenme

• AI inovasyon hızı çok yüksek → tek başına ilerlemek zor.
• Şirketler JV, ittifak ve satın almalarla yeni pazarlara giriyor.
• CEO’ların %83’ü 2026’da ortaklıkları önceliklendiriyor.

2) Agentik Interoperability ve Physical AI Tasarımı

• Ürün içine AI koymak artık yeterli değil.
• Gelecek: çok bulutlu, çok platformlu, birbirine konuşan ajanlar.
• Fiziksel AI (robotik, otonom sistemler) hızla yükseliyor.

3) Güvenli ve Güvenilir AI’ı Operasyonelleştirmek

• AI ölçeklendikçe riskler büyüyor → güvenlik ve yönetişim kritik.
• Veri hazırlığı en zayıf halka: kalite, lineage, drift izleme.
• Fonksiyon liderleri kendi risk çerçevelerini tanımlamaya başlıyor.

4) Agentik Çağ İçin Ticari Stratejiyi Yeniden Yazmak

• Müşteriler artık kullanım değil sonuç satın almak istiyor.
• Outcome-based pricing yükseliyor (CEO’ların %89’u araştırıyor).
• “Service-as-Software” modeli: ürün + hizmet + finansman tek pakette.

5) Açık ve Kapalı Modeller Arasında Esnek Seçim

• Açık modeller: düşük maliyet, hızlı iterasyon, özelleştirme.
• Kapalı modeller: yüksek performans, güvenlik, destek.
• Kazananlar hibrit model stratejisi kuranlar olacak.

6) Sovereignty-by-Default ve Sınırsız Yetenek Modeli

• Veri egemenliği, yerel regülasyonlar ve kültürel uyum kritik hâle geliyor.
• AI stratejisi artık: “Nerede çalışıyor? Kim erişiyor? Hangi değerleri yansıtıyor?”
• Dağıtık mühendislik ekipleri ve bölgesel yetenek merkezleri yükseliyor.

7) Gömülü Teknik Uzmanlarla AI Karmaşıklığını Yönetmek

• AI platformları karmaşıklaştıkça embedded technical specialists kritik hâle geliyor.
• Şirketlerin %27’si en büyük engelin AI yetenek eksikliği olduğunu söylüyor.

8) Dijital Altyapı ve AI Çağı İçin Vergi Stratejisini Yeniden Tasarlamak

• Veri merkezleri, compute yatırımları ve IP yapıları → vergi stratejisini kritik hâle getiriyor.
• Vergi artık bir “data product”: gerçek zamanlı analizle risk ve fırsat yönetimi.

9) AI FinOps ile Finansı ROI Motoruna Dönüştürmek

• Finans, AI’ın gerçek değerini kanıtlama alanı olacak.
• Bugün finans AI bütçede öncelikli ama ROI düşük.
• 2026’da hedef: tahminleme, kapanış süreçleri, uyum ve nakit akışında AI otomasyonu.

10) AI, Kimlik ve Ulus-Devlet Tehditlerine Karşı Yeni Güvenlik Modeli

• AI hem saldırganlar hem savunma için güç çarpanı.
• Siber tehditler hızlanıyor → şirketler güvenlik bütçesini 2 katına çıkarıyor.
• Sürekli kimlik doğrulama, davranış tabanlı güvenlik, API posture management kritik.

🎯 Genel Sonuç

2026, teknoloji şirketleri için AI’ı hızlı, güvenli ve ölçekli şekilde uygulama yılı. Kazananlar:

• AI-native iş modelleri kuran,
• Interoperable agent mimarileri geliştiren,
• Güvenlik ve yönetişimi entegre eden,
• Esnek ticari modellerle müşteri değerini yeniden tanımlayan şirketler olacak.

7/ Bain: The Agentic Foundation – https://lnkd.in/exs82CEs
📌 Technology Report 2025 – Türkçe Özet

1. Genel Mesaj: AI Liderleri Farkı Açıyor

• 2025 itibarıyla AI, iş dünyasının en büyük dönüştürücü gücü.
• AI’yı erken benimseyen şirketler EBITDA’da %10–25 artış elde etmiş durumda.
• Bu liderler artık agentik AI ile farkı daha da büyütüyor.
• Hâlâ pilot aşamasında olan şirketler için Bain’in mesajı net: “Tehlikeli şekilde geride kaldınız.”

2. Değerin Evrimi: AI Teknoloji Devlerini Sarsacak mı?

• Son 15 yılda büyük teknoloji şirketleri (Microsoft, Amazon, Alphabet, Meta, Apple, Nvidia) kendilerini sürekli yeniden icat ederek zirvede kaldı.
• Ancak AI, rekabeti tüm katmanlara yayıyor:
  • Altyapı (Coreweave gibi GPU-as-a-service girişimleri)
  • Modeller (OpenAI, Anthropic, Mistral)
  • Uygulamalar (Cursor, Anysphere)
  • Cihazlar (AI telefonlar)
  • Arama ve tarayıcılar (Perplexity, OpenAI)
• Yeni oyuncular hızlı, çevik ve düşük maliyetli → liderlerin kendilerini yeniden bozması şart.

3. Jeopolitik: Egemen Teknoloji ve Parçalanan Dünya

• ABD–Çin rekabeti teknoloji tedarik zincirlerini kökten değiştiriyor.
• Yükselen trend: Sovereign AI
  • Ülkeler kendi verileriyle, kendi veri merkezlerinde çalışan AI sistemleri kuruyor.
  • AB, Orta Doğu ve Asya büyük yatırımlar yapıyor.
• Sonuç:
  • Tek bir global teknoloji standardı artık mümkün değil.
  • Çoklu bölgesel mimariler, yerelleştirilmiş modeller ve farklı regülasyonlara uyum zorunlu.

4. 2025’te Teknoloji M&A: Fırsatlar Var Ama Kolay Kazançlar Bitti

• 2025’in ilk yarısında teknoloji, tüm PE işlemlerinin %22’sini oluşturdu.
• Ancak SaaS penetrasyonu birçok sektörde doyum noktasına ulaştı.
• Gelecekte büyüme için:
  • Rakiplerden pay alma
  • AI tabanlı yeni ürünler
  • Değer bazlı fiyatlama
  • Yeni coğrafyalara açılma
  • Entegre ödeme ve veri ürünleri kritik hâle geliyor.

5. Stratejik Savaş Alanları

a) Agentik AI SaaS’ı Nasıl Değiştiriyor?

• AI, SaaS’ın yaptığı birçok işi doğrudan üstleniyor.
• Bain dört senaryo tanımlıyor:
  1. AI SaaS’ı güçlendirir (incumbent avantajı)
  2. Harcamalar sıkışır (ajanlar API üzerinden değer çalar)
  3. AI SaaS’ın önüne geçer (altın madenleri)
  4. AI SaaS’ı kanibalize eder (savaş alanı)
• Kazananlar:

• Veriyi sahiplenenler
• Semantik standartları belirleyenler
• Sonuç bazlı fiyatlamaya geçenler

b) AI’ın Doymak Bilmez Compute İhtiyacı

• AI compute talebi Moore yasasının 2 katı hızla büyüyor.
• 2030’a kadar sadece ABD’de 100 GW ek elektrik talebi oluşabilir.
• Yıllık 500 milyar $ veri merkezi yatırımı gerekebilir.
• Bu yatırımın finansmanı için:
  • IT bütçelerinin buluta kayması
  • AI ile elde edilen verimlilik tasarruflarının yeniden yatırılması bile yeterli değil → 800 milyar $ açık var.
• Çözüm:
  • Yeni algoritmalar
  • ASIC tabanlı donanımlar
  • Enerji inovasyonları

c) Humanoid Robotlar: Demo’dan Gerçek Kullanıma

• 2025 itibarıyla robotlar:
  • Depolarda
  • Üretimde
  • Lojistikte pilot aşamasından çıkıp operasyonel kullanıma geçiyor.
• En büyük engeller: güvenlik, dayanıklılık, maliyet.

d) Kuantum Bilgisayarlar: Kaçınılmaz Yakın Gelecek

• Kuantum, 10–15 yıl içinde AI ve şifreleme alanlarını kökten değiştirebilir.
• Bu belirsizlik, teknoloji devleri için hem risk hem fırsat.

6. Operasyonel Dönüşüm: Agentik AI Çağı

• Agentik AI, süreçleri uçtan uca yönetebilecek kapasiteye ulaşıyor.
• Şirketler için kritik dönüşüm alanları:
  • IT mimarisi
  • Veri yönetişimi
  • Güvenlik
  • İş akışı tasarımı
  • İnsan–AI iş bölümü

🎯 7. Genel Sonuç

• 2025, AI’ın “deneme” döneminin bittiği yıl.
• Liderler:
  • Agentik AI’ı çekirdeğe yerleştiriyor
  • Kendi iş modellerini yeniden tasarlıyor
  • Veri ve compute avantajı kuruyor
• Geri kalanlar için Bain’in uyarısı sert: “Pilot aşamasında kalmak artık stratejik bir risk.”

8/ IBM: Operating Models – https://lnkd.in/e2cVZjqT
📌 Agentic AI’nin Stratejik Yükselişi – Türkçe Özet

1. Şirketler AI’ı Süreç İyileştirme İçin Kullanıyor, Oysa Değer “Net‑New” Kapasitede

• Yöneticilerin %75+’i bugüne kadar AI yatırımlarını mevcut süreçleri iyileştirmeye yönlendirmiş.
• Ancak %78, gerçek faydanın yeni bir işletim modeli kurmadan gelmeyeceğini söylüyor.
• IBM’in analizi: AI’ı sadece optimize edenler ile AI etrafında yeniden yapılananlar arasında uçurum hızla büyüyor.

📌 2. Agentik AI: Karar Veren, Süreç Yürüten Otonom Sistemler

• Bugün şirketlerin %24’ünde AI ajanları bağımsız aksiyon alıyor.
• 2027’de bu oran %67’ye çıkacak.
• 2030’da embodied AI (robotik + otonomi) birçok sektörde operasyonel gerçeklik olacak.
• Agentik AI yalnızca otomasyon değil; karar alma, planlama, simülasyon ve inovasyon süreçlerini üstleniyor.

📌 3. Dönüşüm Liderleri Ne Yapıyor?

IBM, dönüşüm odaklı şirketlerin üç alanda öne çıktığını söylüyor:

1) Yeni iş akışları ve yeni yetenekler yaratıyorlar

• AI’ı “işi hızlandıran araç” olarak değil, yeni iş yapma biçimi olarak görüyorlar.
• Örneğin:
  • Regülasyon takibi için çoklu ajan ekipleri
  • Otonom fiyatlama
  • Gerçek zamanlı tedarik zinciri optimizasyonu

2) Yeni KPI’lar tanımlıyorlar

• Sadece verimlilik değil:
  • Otonom karar kalitesi
  • İnsan müdahalesinin değeri
  • AI’nın inovasyon katkısı
• Süreç odaklı şirketlerin yalnızca %42’si yeni KPI geliştirmişken, dönüşüm liderlerinde bu oran çok daha yüksek.

3) İnsan + AI iş bölümünü yeniden tasarlıyorlar

• Yeni roller ortaya çıkıyor:
  • AI Orchestrator
  • Autonomous System Auditor
  • AI Workflow Designer
• İnsanlar artık “işi yapan” değil, AI’yı yöneten ve denetleyen konumda.

📌 4. En Büyük Engeller: Teknoloji Değil, Organizasyon

Rapora göre şirketlerin yaşadığı temel zorluklar:

• %47: Çalışan yetkinlikleri yetersiz
• %45: AI kararlarının nasıl alındığına dair görünürlük eksikliği
• %65: Veri gizliliği ve güvenlik
• %60: Veri entegrasyonu
• %56: Veri kalitesi

IBM’in yorumu: “Bu engeller teknik değil, işletim modeli engelleri.”

📌 5. Neden Bazı Şirketler 32 Kat Daha Başarılı?

IBM’in regresyon analizine göre, üç alanda güçlü olan şirketler 32 kat daha fazla üst seviye performans gösteriyor:

1. Net‑new AI iş akışları geliştirmek
2. Otonom karar alma için işletim modelini yeniden tasarlamak
3. İnsan–AI iş birliğini sistematik olarak yönetmek

Bu şirketler 2026’ya kadar:

• Daha yüksek verimlilik
• Daha hızlı inovasyon
• Daha güçlü müşteri deneyimi
• Daha yüksek gelir artışı elde etmeye hazırlanıyor.

📌 6. IBM’in Önerdiği Aksiyon Planı

Raporun sonunda şirketlere şu yol haritası sunuluyor:

1) AI için yeni bir işletim modeli tasarla

Süreç iyileştirme → Otonom değer yaratma.

2) Veri altyapısını agentik AI için yeniden kur

Sadece veri toplamak değil; gizlilik, entegrasyon, kalite ve izlenebilirlik.

3) İnsan rollerini yeniden tanımla

AI ile birlikte çalışan, AI’yı yöneten bir iş gücü.

4) Şeffaflık ve güveni sistematik hâle getir

MLOps, logging, A/B testleri, açıklanabilirlik.

5) En zor problemlerden başla

Kolay otomasyon değil, yüksek kaldıraçlı dönüşüm alanları.

🎯 Genel Sonuç

IBM’in mesajı çok net: AI dönüşümü bir teknoloji projesi değil, işletim modeli devrimi. Kazananlar, AI’ı süreçlere ekleyenler değil; AI etrafında şirketi yeniden tasarlayanlar olacak.

9/ McKinsey: The Agentic Org – https://lnkd.in/egM_cbfc
📌 The Agentic Organization – Türkçe Özet

1. Yeni Paradigma: İnsan + AI Ajanları Birlikte Çalışıyor

McKinsey, endüstri ve dijital devrimlerden sonra üçüncü büyük dönüşümün geldiğini söylüyor: Agentik organizasyon — insanların, sanal ve fiziksel AI ajanlarıyla birlikte çalıştığı yeni işletme modeli.

• Ajanlar artık sadece araç değil; planlayan, karar veren, süreçleri uçtan uca yürüten aktörler.
• Fiziksel ajanlar (robotlar, dronlar, otonom araçlar) hızla yayılıyor.
• Amaç: yaklaşık sıfır marjinal maliyetle ölçeklenebilir operasyon.

📌 2. Agentik Organizasyonun 5 Temel Bileşeni

1) İş Modeli

• AI-native kanallar → müşteriye çok daha yakın, hiperkişiselleştirilmiş deneyimler.
• Tüm süreçler AI-first olarak yeniden tasarlanıyor.
• En büyük rekabet avantajı: proprietary (duvarlı bahçe) veri.

2) Operasyon Modeli

• İş akışları baştan sona AI-first olarak kurgulanıyor.
• İnsanlar “işi yapan” değil, AI’yı yöneten ve sonuçları sahiplenen konumda.
• Organizasyon yapısı:
  • Silolar yerine küçük, outcome‑odaklı agentik takımlar
  • 2–5 kişilik insan ekipleri, 50–100 ajanı yönetebiliyor.

3) Yönetişim

• Geleneksel yıllık planlama döngüleri yetersiz → gerçek zamanlı, veri odaklı yönetişim.
• “Agentic budgeting”: Ajanlar bütçe öneriyor, senaryo ajanları tahmin yapıyor.
• Kritik: gömülü guardrail ajanları (critic, compliance, policy).
• İnsan denetimi devam ediyor ama daha üst seviyede.

4) İş Gücü, İnsan ve Kültür

• İnsanlar artık görev değil, sonuç yönetiyor.
• Yeni roller:
  • M‑shaped supervisors (geniş + AI yetkinliği)
  • T‑shaped uzmanlar
  • AI‑destekli ön saflar
• Kültür, hem yapıştırıcı hem etik pusula rolünde.

5) Teknoloji ve Veri

• “Agentic AI mesh”: Ajanların birbirleriyle konuştuğu, modüler bir teknoloji katmanı.
• Agent‑to‑agent protokoller → entegrasyon maliyetini dramatik düşürüyor.
• IT ve veri artık demokratikleşiyor; teknik olmayan çalışanlar bile ajan iş akışları kurabiliyor.

📌 3. Neden Bu Kadar Büyük Bir Değişim?

• Teknoloji üstel, organizasyonlar doğrusal gelişiyor → fark açılıyor.
• Ajanlar, geleneksel IT + insan iş bölümü modelini bozuyor.
• Şirketler ya bu modele uyum sağlayacak ya da geride kalacak.

📌 4. Liderler İçin 3 Radikal Zihniyet Değişimi

1) Doğrusaldan Üstele Geçiş

• Küçük pilotlarla oyalanmak yerine, tüm işletim modelini yeniden tasarlamak.

2) Teknoloji‑önden Değil, Gelecek‑geriden Tasarım

• “Bugünkü teknolojiyle ne yapabiliriz?” değil, “AI-first bir organizasyon nasıl görünür?” sorusuyla başlamak.

3) Tehditten Fırsata

• Çalışanları kaygıdan çıkarıp, AI’ın açtığı yeni profesyonel fırsatlara odaklanmak.

📌 5. Nereden Başlamalı?

McKinsey’nin önerdiği ilk adımlar:

• CEO’nun vizyonu ile agentik organizasyon hedefini netleştirmek
• AI CoE’yi güçlendirmek
• Birkaç lighthouse domain seçip uçtan uca agentik iş akışları kurmak
• Yetenekleri hızla upskill etmek
• Yönetişim, veri ve teknoloji altyapısını agentik modele göre yeniden kurmak

🎯 Genel Sonuç

McKinsey’nin mesajı çok net: Agentik organizasyon, AI çağının yeni işletim modeli. Bu modele erken geçenler, hem maliyet hem hız hem inovasyon açısından dramatik avantaj elde edecek. Geç kalanlar ise “pilot tuzağında” sıkışma riski taşıyor.

10/ ENDGAME: Product Blueprint – https://end.game/

📌 ENDGAME – AI-Native Ürün Geliştirme ve Dönüşüm

Türkçe Özet

1. ENDGAME Kimdir?

• Modern bir teknoloji danışmanlık şirketi.
• Uzmanlığı: AI-native ürün geliştirme, AI dönüşümü, legacy modernizasyonu ve AI eğitimleri.
• Hedef: Şirketleri AI-native ürün geliştirme çağında hızla ölçeklendirmek.

2. Değer Önerisi

• 2.2 kat daha hızlı pazara çıkış.
• Ürün geliştirmede 40–60% verimlilik artışı.
• Legacy sistemlerin hızlı modernizasyonu.
• AI iş akışlarının ekiplerin içine gömülmesi.
• Büyük ekipler yerine küçük, kıdemli, yüksek etkili takımlar.

3. Hizmet Alanları

00 — Stratejik Teknoloji Danışmanlığı

• Teknoloji stratejisi, mimari, organizasyon tasarımı.
• IKEA, Nike, ASML, Philips, ING gibi devlerle çalışma deneyimi.
• Karmaşık dönüşüm programlarının tasarımı ve kurtarılması.

01 — AI-Native P/SDLC (Product & Software Development Lifecycle) Dönüşümü

• Ürün geliştirme süreçleri baştan tasarlanıyor.
• Lean ekipler, agentik iş akışları, hız odaklı playbook’lar.

02 — Legacy Modernizasyonu

• Eski platformlar hızlı ve risksiz şekilde yenileniyor.
• Aşamalı mimari, performans artışı, teknik borcun temizlenmesi.

03 — AI Eğitimleri ve Embedding

• Ekiplerin AI-native çalışma biçimine geçirilmesi.
• Gerçek projeler üzerinde uygulamalı eğitim.

04 — AI-Native Ürün Geliştirme

• Yeni ürün veya büyük özelliklerin yüksek hızda geliştirilmesi.
• Küçük uzman ekipler + AI destekli üretim.

4. Agentik Ürün Geliştirme Blueprint’i

ENDGAME’in sunduğu hazır metodoloji:

Aşamalar

1. Define – Ürün araştırması, kapsam, önceliklendirme
2. Design – Sistem tasarımı, teknik spesifikasyonlar
3. Build – Kodlama, entegrasyon, test
4. Ship – Yayına alma, kalite, governance

Her aşamada AI ajanları:

• Otomatik handover
• Otomatik governance
• 30–70% otomasyon
• 60%+ verimlilik artışı

5. Dönüşüm Yaklaşımı (3 Adım)

1. Contextualize
   • AI ajanları mevcut sistemlere bağlanır, süreçler haritalanır.
2. Prove the Value
   • Minimum kapsamla hızlı değer gösterilir.
3. Scale
   • Başarılı yöntemler tüm organizasyona yayılır.

6. ENDGAME’in Çalışma Modeli

• Lean & senior: Kıdemli uzmanlar, düşük koordinasyon maliyeti.
• All builders: Herkes kod yazar, sistem tasarlar veya ürün şekillendirir.
• Outcome-first: Framework değil, sonuç odaklı yaklaşım.
• AI-native DNA: Tüm süreçler AI ile hızlandırılmış.

7. Ekip

Partner kadrosu EPAM, Xebia, IKEA, ASML, Philips, ING gibi yerlerden gelen üst düzey teknoloji liderlerinden oluşuyor.

🎯 Genel Sonuç

ENDGAME, şirketleri AI-native ürün geliştirme dönemine hızla sokan, kıdemli uzmanlardan oluşan, sonuç odaklı bir teknoloji danışmanlığı modeli sunuyor. Özellikle agentik iş akışları, legacy modernizasyonu ve yüksek hızda ürün geliştirme konularında güçlü bir konumda.