Ön Söz

Çoğu yapay zeka hatası, modelin aptallığı yüzünden değil, bağlam mühendisliğinin eksikliği kaynaklanıyor—bilgiler doğru şekilde “yazılmadı, seçilmedi, sıkıştırılmadı, izole edilmedi”.
Bağlamı göz ardı etmek=gerçek para kaybı: Bard’ın başarısızlığından “260 parça tavuk nugget” felaketine kadar, şirketler hafıza eksiklikleri için bedel ödüyor.
Bağlamı körü körüne uzatmak yalnızca gürültü ve saldırı yüzeyini artırır; küçük ama hassas bağlam yönetimi hem performans hem de güvenlik için çözümdür.
Önce bağlam yapılmalı, sonra büyük model konuşulmalı: Görülen yaygın kazanç, girdi maliyetinde -%80, doğrulukta +%15~%90, daha büyük bir model değiştirmekten çok daha kazançlıdır.

2023-2025 yılları arasında yapılan kurumsal pratikler, yapay zeka uygulamalarının başarısızlığının temel nedeninin modellerin yetersiz zekası değil, “bağlam mühendisliği” eksikliği olduğunu gösteriyor. Google, bu nedenle 100 milyar dolarlık bir piyasa değeri kaybı yaşarken, bu teknolojiyi sahiplenen şirketler %40-90 performans artışı elde etti.

I. 100 Milyar Dolarlık Ders: Yapay Zeka “Unuttuğunda” Neler Olur

Google Bard’ın Ölümcül Vuruşu

2023 Şubat’ında, Google kendinden emin bir şekilde AI sohbet robotu Bard’ı tanıttı. Ancak bu dikkat çekici lansmanda Bard, şok edici bir hata yaptı.

James Webb Uzay Teleskobu’nun başarılarıyla ilgili sorulduğunda, Bard kendinden emin bir şekilde cevap verdi: “O, dış gezegenlerin ilk görüntüsünü çekti.” Bu cevap oldukça profesyonel görünse de, ölümcül bir sorun vardı—yanlış. Aslında, ilk dış gezegen görüntüsü 2004’te Avrupa Güney Gözlemevi tarafından çekilmişti, Webb teleskopunun fırlatılmasından neredeyse 20 yıl önce.

Bu görünüşte küçük hata, bir kar topu etkisi yarattı. Yatırımcılar hemen fark etti ki, Google’ın AI’ı temel gerçekleri bile doğru bir şekilde kavrayamıyorsa, daha karmaşık ticari senaryolarda güvenilir bir şekilde nasıl işleyebilir? Aynı gün, Alphabet (Google’ın ana şirketi) hisse senedi %9 oranında düştü, piyasa değeri 100 milyar doların üzerinde kayboldu. [Kaynak: CNN, NPR, Time haberleri]

Air Canada’nın Pahalı “Yanlış Bilgilendirmesi”

2023 yılının sonunda, Kanada yolcusu Jake Moffatt, büyükannesinin vefatı nedeniyle acil uçak bileti satın alması gerekti. Air Canada’nın yapay zeka müşteri hizmetleri asistanına danıştı ve “Öncelikle tam ücretli bilet alabilir ve 90 gün içinde yas indirimli geri ödeme talep edebilirsiniz.” şeklinde görünüşte nazik bir yanıt aldı.

Moffatt, yapay zekanın önerisini takip etti, ancak geri ödeme talebinde bulunduğunda, “Yas indirimi, bilet alımından önce talep edilmeli ve geriye dönük olarak uygulanamaz” denildi. Meğerse, yapay zeka müşteri hizmetleri tamamen yanlış politika bilgileri sağlamıştı.

Bu durum nihayet mahkemeye taşındı. Kanada Sivil Arbitraj Mahkemesi tarihi bir karar aldı: Şirketler, AI sistemlerinin yanlış önerileri için yasal sorumluluk taşımak zorundadır. Air Canada, 812.02 Kanada Doları tazminat ödemesiyle cezalandırıldı ve AI sistemini güncellemeye zorlandı. [Kaynak: CIO’nun AI felaketleri hakkında haberleri]

McDonald’s’ın “260 Tavuk Nugget” Kâbusu

2024 Haziran’ında, McDonald’s, IBM ile olan üç yıllık AI sipariş iş birliğini sonlandırdı. Bu kararın arkasında, sayısız komik başarısızlık durumu vardı.

En ünlü olay, bir McDonald’s drive-thru restoranında oldu. Bir müşteri sadece birkaç parça nugget siparişi vermek istedi, ancak yapay zeka sistemi aniden “çıldırdı” ve siparişe sürekli nugget eklemeye başladı. Müşteri “dur! dur!” diye bağırdı ama AI kulak ardı etti ve sonunda siparişte 260 parça McNugget yer aldı.

Bu video sosyal medyada hızla yayıldı ve AI başarısızlıklarının klasik bir örneği haline geldi. McDonald’s, 100’den fazla şubenin AI test sistemini kapatmak zorunda kaldı ve üç yıllık Ar-Ge yatırımları boşa gitti. [Kaynak: CIO’nun şirket AI başarısızlıkları üzerine analizleri]

II. Gerçekleri Ortaya Çıkarmak: Yapay Zeka Yetersiz Değil, “Hafıza Sistemi” Sorunlu

Ciddi “Alzheimer” Hastalığı Olan Dahiler

Bir sahneyi hayal edin: 180 IQ’ya sahip, her alanda bilgi birikimi olan bir uzmanı asistan olarak işe alıyorsunuz. Ancak bir sorun var—şiddetli bir kısa süreli hafıza bozukluğu yaşıyor ve birkaç dakikada bir önceki konuşmasını unutuyor.

Bu, şu anda çoğu şirketin AI sisteminin gerçek betimlemesidir. Onlar “zekâ” (model yeteneği) yetersizliğinden değil, etkili “hafıza yönetimi” (bağlam mühendisliği) eksikliğinden muzdarip.

“Bağlam” Nedir? Toplantı Notlarıyla Anlamak

İnsanların günlük işlerinde, “bağlam” her yerde mevcuttur. Önemli bir proje toplantısına katıldığınızı düşünün:

Toplantı Arka Planı: Bu toplantının nedeni nedir? (AI’nın sistem ipucu ile eşdeğerdir)
Geçmiş Kayıtlar: Daha önceki birkaç toplantıda neler tartışıldı? (diyalog geçmişine eşdeğer)
İlgili Belgeler: Başvurulacak raporlar, veriler, anlaşmalar (bilgi havuzuna eşdeğer)
Katılımcılar: Herkesin rolü ve yetkileri (araçlar ve yetki tanımına eşdeğer)
Toplantı Tutanağı: Anahtar kararlar ve eylem maddeleri (hafıza özetine eşdeğer)

Bu “bağlamlar” eksikse, en yetenekli uzman bile doğru karar veremez. Bu, Google Bard’ın hata yapmasının temel nedenidir—yanıt verirken doğru tarihsel verilere ve gerçekleri doğrulama mekanizmalarına sahip değildi.

İmalat Sektörünün Acı Tecrübesi

Gartner’ın araştırmasına göre, imalat sektörü AI uygulamalarında özellikle zorlayıcı zorluklarla karşı karşıyadır:

Sadece %20’si üretilen AI projelerinin başarılı olduğu kabul ediliyor
%85’i AI projeleri beklenen hedeflere ulaşamıyor
%42’si şirketlerin 2025’te AI planlarını terk etmeyi planladığı (bu oran 2024’te sadece %17’ydi)

[Kaynak: Appinventiv, SupplyChainBrain’ın imalat sektörü AI raporu]

Neden imalat sektöründeki başarısızlık oranı bu kadar yüksek? Cevap yine bağlam mühendisliğinin eksikliğindedir:

Geçmiş Veri Kopukluğu: Yeni AI sistemleri, eski sistemlerdeki kritik üretim verilerine erişemiyor
Gerçek Zamanlı Bilgi Eksikliği: AI, karar alırken mevcut ekipman durumu ve stok seviyesini göremiyor
Bilgi Adaları: Farklı departmanların AI sistemleri kendi başlarına hareket ediyor, kritik bilgileri paylaşamıyor

III. Bağlam Mühendisliği: AI’ya “Tam Hafıza” Sağlayan Çözüm

AI’ya “Akıllı Sekreter” Sağlamak

Bağlam mühendisliğinin özü, AI sisteminizi son derece yetenekli bir sekreter ile donatmaktır. Bu sekreterin görevleri arasında:

Önemli Bilgileri Kaydetmek (Write/yazmak)
- Anahtar kararları ve sonuçları kaydetmek
- Sekretere toplantı notlarını derlemek gibi
İlgili Belgeleri Seçmek (Select/seçmek)
- Büyük bir bilgi denizinden mevcut olanı bulmak
- Sekreterin ilgili belgeleri hazırlaması gibi
Anahtar Noktaları Özetlemek (Compress/sıkıştırmak)
- Uzun raporları özü haline getirip kısaltmak
- Sekreterin yürütme özetleri yapması gibi
Takım Görevlerini Koordine Etmek (Isolate/izole etmek)
- Farklı uzmanların kendi alanlarında çalışmasını sağlamak
- Sekreterin özel toplantılar düzenlemesi gibi

Gerçek Bir Örnek: Sigorta Şirketinin Başarılı Dönüşümü

Five Sigma Sigorta Şirketi, bağlam mühendisliğini uygulayarak tazminat işleme sürecini tamamen dönüştürdü: [Kaynak: MarkTechPost vaka çalışması]

Dönüşüm Öncesi Sorunlar:

AI sistemi sık sık poliçe hükümleriyle çelişen tazminat önerileri sunuyordu
Dolandırıcılık modelini tanımlayamıyordu çünkü geçmiş tazminat verilerine erişimi yoktu
Karmaşık vakalarla ilgili sık sık hatalar yapıyordu

Bağlam mühendisliği uygulandıktan sonra:

Sistem, aynı anda erişebildi: Poliçe hükümleri, tazminat geçmişi, yasal gereklilikler, dolandırıcılık veritabanı
Tazminat işleme hataları %80 azaldı
Tazminat görevlilerinin verimliliği %25 arttı
Sigorta doğruluk oranı %95’in üzerine çıktı

Anahtar, AI modelini değiştirmemeleri, yalnızca bilgilerin düzenlenmesi ve iletilmesi yöntemini geliştirmeleri.

Microsoft’un Geliştirici Araçları Devrimi

Microsoft’un AI programlama asistanı, bağlam mühendisliğinin gücünü sergiledi: [Kaynak: Microsoft resmi blogu]

Aşağıdaki bağlam bilgilerini entegre ederek:

Geliştiricinin proje geçmişi
Ekibin kodlama standartları
İlgili teknik belgeler
Kod deposunun bağımlılık bağlantıları

Elde Edilen Sonuçlar:

Yazılım görev tamamlama oranı %26 arttı
Kod hatalarında %65 azalma sağlandı
Yeni çalışanların işe alım süresi %55 azaldı
Kod kalitesi %70 arttı

IV. Uzun Bağlam Tuzağı: Neden “Daha Fazla Hatırlamak” “Daha İyi Yapmak” Anlamına Gelmez

AWS Güvenlik Ekibi’nin Uyarısı

2024 yılında, AWS güvenlik araştırma ekibi ciddi bir sorun tespit etti: AI sisteminin “hafızası” aşırı yüklendiğinde, ölümcül açıklar ortaya çıkabiliyor. [Kaynak: Towards Data Science teknik analizi]

Bir sahneyi hayal edin: Asistanınız 1000 sayfalık bir raporu işlemek zorunda. Teorik olarak, yeni AI modeli tüm içeriği “hatırlayabilir”. Ancak olanlar şunlardır:

Öndeki önemli talimatlar “hatıradan atılıyor”
Kötü niyetli kullanıcılar, çok sayıda alakasız bilgi ile AI’nın hafızasını “kirletebilir”
AI, yanlış bilgiye dayanarak karar vermeye başlar ve yanılgılara düşer

Bu, bir kişinin bir ansiklopedinin tamamını aynı anda hatırlamaya çalışması gibidir—fazla bilgi dağınıklığa yol açar.

Tesla Otonom Sürüş Çözümü

Tesla’nın tam otomatik sürüş (FSD) sistemi, en karmaşık bağlam mühendisliği uygulamalarından biridir: [Kaynak: Tesla resmi web sitesi, Vikipedi]

48 sinir ağı iş birliği içinde çalışıyor
Her zaman diliminde 1000 ayrı tensör çıkışı veriyor
8 kameranın gerçek zamanlı video akışını işliyor
Toplamda 1 milyar milin üzerinde sürüş yaptı

Tesla, bu kadar büyük bir bilgi akışını nasıl yönetiyor? Cevap “akıllı filtreleme”:

Tüm bilgiler eşit derecede önemli değildir
Acil bilgiler (ani çıkan yaya gibi) öncelikli olarak işlenir
Tarihsel bilgiler, önem derecesine göre sınıflandırılarak saklanır
Farklı sinir ağları, farklı bilgi türlerinden sorumlu

V. Büyük Şirketlerin Son Yenilikleri: 100 Milyar Dolarlık Dersten Ne Öğrendiler

OpenAI’nın Model Bağlam Protokolü (MCP)

2024 sonunda, OpenAI devrim niteliğindeki MCP protokolünü tanıttı, “M×N problemini” çözdü: [Kaynak: Pluralsight, Microsoft Learn]

Geleneksel Yöntemlerin Sıkıntısı:

10 AI modeli × 100 veri kaynağı = 1000 özelleştirilmiş arayüze ihtiyaç
Her arayüz ayrı olarak geliştirilip bakım yapılması gerekiyordu

MCP’nin Çözümü:

Tek bir “evrensel dil” oluşturmak
Herhangi bir AI modeli, standart bir arayüz aracılığıyla herhangi bir veri kaynağına erişebilir
Entegrasyon maliyetini %90’dan fazla düşürdü

Anthropic’ın “Anayasa AI” Projesi

Anthropic (Claude’un geliştirme şirketi), kendine özgü bir yaklaşım benimsemiştir: [Kaynak: Anthropic resmi araştırmaları]

1000 Amerikalı yurttaşı AI’nın “davranış kurallarının” oluşturulmasına katılmaya davet ettiler, böylece AI sistemlerinin:

İnsan değerlerini anlama ve bunlara saygı gösterme
Karmaşık durumlarda etik kararlar verme
Kötü niyetli kullanımların başarı oranını %86’dan %4.4’e düşürmesi

Google Gemini’nin Milyonluk Bağlamı

Google, Bard’ın başarısızlığından ders alarak Gemini 1.5 Pro’yu geliştirdi: [Kaynak: Google resmi blogu]

1 milyon token’lık kararlı bağlam (bu, 700.000 Çince kelimeye eşdeğer)
Ses, video, metin ve kodu aynı anda işleyebilme
Bir filmi veya yüzlerce sayfalık belgeyi analiz edebilme

Ancak Google da itiraf ediyor: Daha büyük bir bağlam, daha iyi performans anlamına gelmez; kritik olan, bilgilerin nasıl düzenlendiği ve kullanıldığıdır.

Microsoft Azure’ın Akıllı Yönlendirmesi

Microsoft, Azure AI Foundry’de birkaç model varyantı sunuyor: [Kaynak: Microsoft Azure blogu]

GPT-5: 272K bağlam, karmaşık akıl yürütme için uygun
GPT-5 mini: Gerçek zamanlı deneyim için optimize edildi
GPT-5 nano: Süper düşük gecikme yanıtı
Akıllı yönlendirici, en uygun modeli otomatik olarak seçer, maliyetleri %60 azaltır

VI. Çoklu Ajan İşbirliği: Amazon ve Walmart’ın Uygulamaları

Amazon’un 750.000 Robot Ordusu

Amazon’un depo otomasyon sistemi, büyük ölçekli bağlam yönetiminin gücünü gösteriyor: [Kaynak: Amazon resmi haberleri, LinkedIn analizi]

2023’te 750.000 hareketli robot konuşlandırıldı
Sequoia sistemi sipariş işleme süresini %25 kısaltıyor
Rota optimizasyonuyla 30 milyon mil sürüş mesafesi tasarrufu sağlıyor
94 milyon pound CO₂ salınımını azaltıyor
Paket hasar oranı %0.1’in altında tutuluyor

Başarının sırrı, “katmanlı bağlam yönetimi”nde yatıyor:

Her robot yalnızca kendi görevini bilmek zorundadır
Yerel kontrolör, yerel robot gruplarını koordine ediyor
Merkezi AI sistemi, genel optimizasyonu sağlıyor

Walmart’ın AI Envanter Devrimi

Walmart, 4700’den fazla mağazada entegre bir AI sistemi kurdu: [Kaynak: Walmart resmi haberleri, Walmart Tech blogu]

Çok Boyutlu Bağlam Bilgileri:

Geçmiş satış verileri
Hava durumu tahmini (alışveriş modellerini etkileyen)
Makroekonomik eğilimler
Yerel demografi
Sosyal medya eğilimleri

Eşsiz Yenilikler:

“Anormal Unutma” patent teknolojisi: Tek seferlik olayların (örneğin, pandemideki stoklama) tahminleri üzerindeki etkisini otomatik olarak dışlama
Dinamik ayar algoritması: Bayramlar ve promosyon etkinliklerine göre ayarlar

Sonuçlar:

2023 Q3’te %24 büyüme
Rota optimizasyonu ile 30 milyon mil gereksiz sürüşü önleme
2026 mali yılında %65 mağaza otomasyonu hedefi

VII. General Electric’in “Mütevazı AI”: Neyi Bilmediğini Bilmek

1.2 Milyon Dijital İkiz

General Electric (GE), 2016-2017 yılları arasında 1.2 milyondan fazla dijital ikiz yaratarak 600 milyar dolar değer oluşturdu: [Kaynak: Emerj, Microsoft araştırmaları]

Onların “mütevazı AI” çerçevesi özellikle dikkat çekicidir:

AI sistemleri, kendi yetenek sınırlarını tanımlayabiliyor
Anlayış sınırlarını aşan durumlarla karşılaştıklarında, otomatik olarak güvenli moda geçiyor
İnsan uzmanların müdahale etmesi için aktif olarak talepte bulunabiliyor

Gerçek Sonuçlar:

Rüzgar santrallerinin enerji üretimi %20 arttı
Yılda 400 kez planlanmamış bakım önleniyor (havacılık alanında)
Plan dışı bakım %30 azalıyor (öngörücü bakım yoluyla)

Bu yöntem, AI’nın “çalışmadığı zannederek” felaketlere yol açmasını önlüyor.

VIII. Bağlam Mühendisliğinin Dört Temel Teknolojisi

Phil Schmid, Lance Martin gibi uzmanların araştırmaları ve LangChain, LlamaIndex uygulamaları doğrultusunda, bağlam mühendisliği dört temel işlemi içerir: [Kaynak: philschmid.de, rlancemartin.github.io, blog.langchain.com]

1. Yazma (Write): AI’nın “Uzun Dönem Hafızasını” Oluşturmak

İnsanlar günlük tutar ve not alır, AI sisteminin de önemli bilgileri kaydetmesi gerekir:

Oturum İçi Yazma:

Geçici taslaklar (örneğin, hesaplama süreçleri)
Ara düşünme adımları
Mevcut görevin planlaması

Kalıcı Yazma:

Kullanıcı tercihleri özeti
Anahtar iş kuralları
Tarihsel karar kayıtları

ChatGPT ve Cursor gibi uygulamalar, kullanıcılarla sürekli etkileşimde bulunarak AI’nın “öğrenmesine” ve “büyümesine” yardımcı oluyor.

2. Seçme (Select): “Bu An” En Gerekli Bilgiyi Bulmak

Asistanınızın bir rapor hazırlaması gerektiğini hayal edin; bütün kütüphaneyi taşımak yerine, ihtiyaç duyduğu bilgileri hassas bir şekilde seçmelidir:

Kesin Seçme:

Bazı kilit belgelerin sabit yüklenmesi (örneğin, şirket politikaları)

Model Tabanlı Seçme:

AI’nın hangi bilgilere ihtiyaç duyacağını kendisinin belirlemesi

Arama Tabanlı Seçme:

Benzerlik araması ile ilgili içerikleri bulmak

3. Sıkıştırma (Compress): “Savaş ve Barış”ı Bir Sayfa Haline Getirmek

Bilgi çok fazla olduğunda, akıllıca sıkıştırmak gerekir:

Otomatik Özette:

1000 kelimelik bir e-postayı 3 cümlelik ana noktalara sıkıştırmak

Önem Sıralaması:

En kritik %20 bilgiyi koruyarak %80 değer sunmak

Artımlı Güncelleme:

Tam kopyalamak yerine yalnızca değişikliklerin kaydedilmesi

4. İzole Etme (Isolate): Uzman Takımın Görev Dağılımı

Karmaşık görevler, çoklu AI uzmanlarının iş birliği gerektirir:

Görev Parçalama:

Finansal analiz uzmanı sayılarla ilgilenir
Hukuk uzmanı uyumluluğu gözden geçirir
Yazım uzmanı nihai rapordan sorumlu

Bilgi İzolasyonu:

Her uzman yalnızca ilgili bilgileri alır
Bilgi aşırı yüklenmesini ve karışıklığı önler

Sonuç Entegrasyonu:

Ana AI, çeşitli uzman görüşlerini bir araya getirir
Nihai kararı verir

IX. Yatırım Getirisi: Neden Bağlam Mühendisliği Model Güncellemelerinden Daha Karlıdır

Şaşırtıcı Maliyet Etkisi

Sektör verilerine göre, bağlam mühendisliğinin yatırım getirisi model güncellemelerinden çok daha fazladır: [Kaynak: Birçok vaka çalışmasının özeti]

Bağlam Mühendisliği:

AI bütçesinin %5’ini kaplar
%40-90 performans artışı sağlar
Uygulama süresi: 2-3 ay

Model Güncellemeleri:

AI bütçesinin %60-70’ini kaplar
%10-20 performans artışı sağlar
Uygulama süresi: 6-12 ay

Bir Teknoloji Şirketinin Gerçek Faturası

Bir orta ölçekli teknoloji şirketinin gerçek verileri:

Bağlam mühendisliği uyguladıktan sonra, aylık 23.000 dolar hesaplama maliyetinden tasarruf
Bağlam kesimi ile girdi boyutu %80 azaldı
API çağrı maliyeti de %80 oranında azaldı
Performans %15 arttı

Bu, daha iyi trafik planlaması ile hem yakıttan tasarruf sağlamak hem de işe gidiş zamanını kısaltmak gibidir.

X. 2025 Görünümü: “Demostrasyon”dan “Üretim”e Geçişin Temel Adımı

Sektör Uzmanlarının Ortak Görüşü

“Çoğu AI ajanının başarısızlığı artık model başarısızlığı değil, bağlam başarısızlığıdır.” Bu, sektörün ortak görüşü haline geldi.

Cognition (Devin AI’nin geliştirme ekibi) açıkça belirtmektedir: “Bağlam mühendisliği, AI ajanları inşa etme işinin birincil görevidir.” [Kaynak: cognition.ai blogu]

Şirketlerin Üç Eylem Önerisi

1. Hemen “Bağlam Sağlık Kontrolü” Yapın

AI sisteminin başarısızlık gösterdiği belirli senaryoları kaydedin:

AI yanlış cevap verdiğinde hangi bilgiler yetersizdi?
Hangi aşamalarda bilgi kesintisi var?
Mevcut sistem hangi veri kaynaklarına erişebiliyor?

2. Yüksek Değerli Bir Pilot Proje Seçin

Tüm sistemleri tek seferde dönüştürmeye çalışmayın, bir tanesini seçin:

Kullanım sıklığı yüksek
Başarısızlık maliyeti büyük
İyileştirme alanı belirgin olan sahne

Örneğin: Müşteri hizmetleri, sipariş işleme, rapor üretimi

3. Departmanlar Arası İşbirliği Mekanı Kurun

Bağlam mühendisliği gerektirir:

IT departmanı: Teknik destek sağlamak
İş departmanı: Bilgi ihtiyaçlarını tanımlamak
Veri ekibi: Veri kalitesini sağlamak
Uyumluluk ekibi: Bilgi güvenliğini temin etmek

Yaygın Tuzağı Aşmak

Tuzağı 1: Körü körüne büyük model peşinde koşmak

Yanlış düşünce: Model ne kadar büyükse o kadar iyi
Doğru yaklaşıma: Önce bağlamı optimize et, sonra modeli yükseltmeyi düşün

Tuzağı 2: Daha fazla bilgi sağlamak

Yanlış düşünce: AI’ya mümkün olan tüm bilgileri vermek
Doğru yaklaşıma: İlgili bilgileri kesin olarak sağlamak

Tuzağı 3: Bilgi kalitesini göz ardı etmek

Yanlış düşünce: Bilgi olması yeterli
Doğru yaklaşıma: Bilgilerin doğru, zamanında ve yapılandırılmış olduğundan emin olmak

Sonuç: Yeni Bir Çağın Başlangıcı

2023-2025 yılları “bağlam mühendisliği yılı” olarak tarihe geçecektir. Google’ın 100 milyar dolarlık dersinden, Tesla, Amazon ve Walmart’ın başarılı uygulamalarına kadar, net bir eğilim görüyoruz:

Yapay zekanın başarısı artık “daha akıllı bir beyin” değil, “daha iyi bir hafıza sistemi” ile belirlenecektir.

Bağlam mühendisliğini kavrayan şirketler sürdürülebilir rekabet avantajı elde ediyor:

Operasyonel verimlilik büyük ölçüde artıyor
Müşteri deneyimi belirgin bir şekilde iyileşiyor
Yatırım getirisi katlanarak artıyor
Risk ve hata oranı büyük ölçüde azalıyor

Bu trendi göz ardı eden şirketler, internet devrimini kaçıran şirketler gibi çağın dışına itilecekler.

Bir sektör liderinin söylediği gibi: “AI çağında, bağlam mühendisliği, AI yatırımınızda en yüksek getirinin olabileceği kısımdır.”

Artık AI stratejinizi yeniden gözden geçirme zamanı. Sadece “daha güçlü bir AI mı gerekiyor?” diye sormak değil, “mevcut AI’nın önemli bilgileri daha iyi anlamasını ve hatırlamasını nasıl sağlarım?” diye sormalısınız.

Cevap, bağlam mühendisliğinde gizlidir.

Bu makale, 2023-2025 yılları arasında uluslararası önde gelen şirketlerin uygulama örneklerine dayanarak hazırlanmıştır; tüm veriler kamuoyuna açık raporlar ve resmi yayınlardan alınmıştır.