Devlet planı: 2026-2030 Yapay Zeka Eylem Planı

Cumhurbaşkanı Erdoğan’ın Haziran 2026’da Türkiye Yapay Zeka Zirvesi’nde açıkladığı Eylem Planı, “fark et, istifade et, üret ve yönet” başlıkları altında beş yıllık bir yol haritası çiziyor. Hedefler arasında 81 ilde yapay zeka okuryazarlığı atölyeleri, iki yılda 5 milyon vatandaşa temel eğitim, 10 bin ileri düzey uzman ve 100 bin uygulama profesyoneli yetiştirilmesi, 2030’a kadar veri merkezi kapasitesinin en az 1 gigavata çıkarılması ve bu alana en az 10 milyar dolarlık kaynak aktarılması yer alıyor.

4. Karşılaştırma:

Ölçek Farkı mı, Yoksa Farklı Bir Oyun mu?

Rakamları yan yana koyduğumuzda ölçek farkı su götürmez: Türkiye’nin beş yıllık 10 milyar dolarlık yatırım hedefi, Çin’in veri merkezlerine ayırdığı 295 milyar dolarlık devlet planının ya da ABD’li dört teknoloji devinin yalnızca 2026’da harcamayı öngördüğü 725 milyar doların yanında mütevazı kalıyor. Statista verilerine göre Türkiye’nin yapay zeka pazarı 2024’te 1,62 milyar dolar büyüklüğündeydi; yıllık yaklaşık yüzde 28 büyümeyle 2030’da 7,37 milyar dolara ulaşması bekleniyor — küresel pazarın trilyon dolarlık ölçeğiyle kıyaslandığında hâlâ küçük bir dilim.

Ama ölçek tek ölçüt değil. Türkiye’nin savunma sanayiinde attığı adım — küresel bütçelerle yarışmadan, doğru nişi bularak dünya çapında rekabetçi bir sektör kurmak — burada da tekrarlanabilir bir model sunuyor. HAVELSAN’ın MAIN’i ve T3 AI’nin “ahlaklı yapay zeka” vurgusu, genel amaçlı devasa modellerle yarışmak yerine dil egemenliği, veri güvenliği ve sektörel derinlik üzerinden konumlanıyor. TeknoAnaliz’in de vurguladığı gibi, 2026’ya kadar fintek, tarım teknolojisi ve siber güvenlik gibi dikey alanlarda uzmanlaşan yerli girişimlerin sayısının katlanması bekleniyor — bu, “küçük ama keskin” bir stratejinin işareti.

Bununla birlikte gerçekçi olmak gerekiyor: Türkiye’nin en büyük açığı sermaye kadar nitelikli insan kaynağı. Para Dergi’nin HAVELSAN MAIN değerlendirmesinde de vurgulandığı gibi, yapay zeka modellerini pratikte deneyimlemiş mühendis ve araştırmacı sayısı sınırlı; dünya çapındaki uzmanların büyük bölümü hâlâ ABD merkezli şirket ve üniversitelerde yoğunlaşmış durumda. Buna bir de işlemci bağımlılığı ekleniyor — yüksek performanslı yapay zeka çipi üreten gerçek bir yerli alternatif henüz yok.

5. KOBİ’ler ve Sağlık Sektörü İçin Bu Tablo Ne Anlama Geliyor?

Danışmanlık masamdan gördüğüm manzara şu: bir KOBİ’nin ya da bir sağlık kuruluşunun “Türk ChatGPT’sini” beklemesi doğru bir strateji değil. Doğru strateji, bugün var olan küresel araçları (ChatGPT, Gemini, Claude gibi) pragmatik biçimde kullanırken, veri egemenliği ve gizlilik gerektiren süreçlerde yerli veya kurum-içi çözümlere (Kumru gibi açık kaynaklı modeller, ya da kurumsal RAG mimarileri) yönelmek.

• Genel üretkenlik (yazışma, özetleme, ilk taslak) için küresel büyük modeller hâlâ en olgun seçenek.
• Hassas veri içeren süreçlerde (hasta kayıtları, ticari sırlar) açık kaynaklı, kurum içinde barındırılabilen Türkçe modeller giderek daha ciddiye alınmalı.
• TRAI’nin verisi net: kurumların yalnızca yüzde 6,25’i bir yapay zeka girişimiyle çalışıyor. Bu düşük oran, erken hareket eden KOBİ’ler için gerçek bir rekabet avantajı penceresi.
• Türkiye merkezli yapay zeka uygulama stüdyolarının, kuruluşlarından beş yıldan kısa süre içinde 10 milyon doları aşan aylık tekrarlayan gelire ulaşması, yerli yürütme kapasitesinin abartı olmadığını gösteriyor.

Sonuç: İki Hız, Tek Yön

Dünyanın yapay zeka devleri ile Türkiye’nin yükselen oyuncuları farklı hızlarda koşuyor, ama aynı yöne gidiyorlar. ABD sermaye ve ölçekle, Çin açıklık ve maliyet verimliliğiyle öne çıkarken, Türkiye dil egemenliği, savunma sanayii deneyimi ve hızla olgunlaşan bir girişim ekosistemiyle kendi konumunu arıyor. Otuz beş yıllık teknoloji tecrübemde defalarca gördüğüm bir örüntü var: büyük dalgaları yakalayan, en büyük bütçeye sahip olanlar değil, dalganın nereye kırılacağını doğru okuyup orada duranlar oluyor. Türkiye’nin şu an elindeki kart tam olarak bu: küçük ama isabetli bir yerde durma fırsatı.

Yapay zeka uygulamaları çoğalmaya devam edecek. Asıl mesele hangisinin en büyük olduğu değil, hangisinin sizin işinize, dilinize ve verinize en doğru şekilde hizmet ettiği.

Kaynaklar: OpenAI, Reuters, Similarweb, Google I/O 2026 duyuruları, Meta, DeepSeek/Wikipedia, Fortune, NAI 500, Türkiye Yapay Zeka İnisiyatifi (TRAI), T.C. Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı, İletişim Başkanlığı, HAVELSAN, VNGRS, Webrazzi, Forbes Türkiye, egirişim, Statista, Gartner, Ekonomist. Rakamlar Temmuz 2026 itibarıyla en güncel kamuya açık verilere dayanmaktadır.