Türkiye'nin Yapay Zeka Yol Haritası: 'Egemen' Bir Türkçe Dil Modeli Geliyor

Türkiye’nin yeni yapay zeka yol haritası açıklandı. Cumhurbaşkanı Recep Tayyip Erdoğan’ın İstanbul’da duyurduğu 2026-2030 Türkiye Yapay Zeka Eylem Planı, yapay zekayı dört başlık altında ele alıyor: Fark Et, İstifade Et, Üret ve Yönet.

Plan, aynı anda eğitim programı, kamu dönüşümü, veri politikası, yatırım çağrısı, altyapı hedefi ve regülasyon taslağı gibi kapsamlı bir çalışma planı öngörüyor. Türkiye, yapay zeka ekosisteminde kullanıcı olmanın ötesine geçip pazarı, veriyi, altyapıyı ve kuralları şekillendirmeye çalışıyor.

5 milyon kişiye yapay zeka eğitimi

Planın ‘Fark Et’ başlığı, yapay zeka okuryazarlığını yaygınlaştırmayı hedefliyor. Ulusal Yapay Zeka Okuryazarlığı Programı kapsamında 81 ilde kurulacak atölyelerle iki yılda 5 milyon kişiye eğitim verilmesi planlanıyor.

TÜİK’in 2025 verilerine göre Türkiye’de üretken yapay zeka kullandığını belirten bireylerin oranı yüzde 19,2. Bu oran 16-24 yaş grubunda yüzde 39,4’e çıkarken, yaş grubu yükseldikçe düşüyor. Plan, yapay zekayı genç ve teknolojiye yakın bir kitlenin alışkanlığı olmaktan çıkarıp daha geniş toplumsal kesimlere taşımayı amaçlıyor.

İnsan kaynağında uzman ve uygulayıcı ayrımı

Eylem planı 10 bin ileri düzey yapay zeka uzmanı ve 100 bin yapay zeka uygulama profesyoneli yetiştirmeyi hedefliyor. Bu kapsamda Türkiye’nin model geliştiren araştırmacıların yanında, yapay zeka araçlarını kurumların günlük iş akışına sokacak uygulayıcılara da ihtiyacının da giderilmesi amaçlanıyor.

TÜİK verileri bu ihtiyacı destekliyor. Yapay zeka kullanmadığını ama kullanmayı düşündüğünü belirten girişimlerde en büyük engel yüzde 74,2 ile uzmanlık eksikliği. Maliyetler ve hukuki belirsizlikler de yüksek oranlarla takip ediyor. Planın insan kaynağı ayağı, bu yüzden eğitim politikasından çok ekonomik benimseme meselesi olarak ele alınıyor.

İlk müşteri devlet olacak

Planın en belirleyici hamlelerinden biri, kamu kurumlarının yerli yapay zeka çözümleri için ilk alıcı ve referans müşteri olarak konumlandırılması. Sağlık, enerji, tarım, akıllı üretim, güvenlik ve kamu hizmetleri gibi alanlarda yerli çözümlerin gerçek kullanıcıyla buluşması, kamu alımlarının hızına ve niteliğine bağlı olacak. Kamu, yapay zeka ürünleri için güvenilir bir test ve satın alma zemini oluşturabilirse, girişimlerin yurtdışına açılmasında da referans etkisi yaratabilir.

Ulusal Veri Kütüphanesi

Yapay zeka sistemlerinin kalitesi, büyük ölçüde beslendiği verinin kalitesine bağlı. Plan bu nedenle Ulusal Veri Kütüphanesi’ni merkez başlıklardan biri haline getiriyor. Sağlık, tarım, savunma ve elektronik ticaret başta olmak üzere en az 2 bin kamu veri setinin kullanıma açılması hedefleniyor.

Bu adım, araştırmacılar ve girişimler için yeni ürün geliştirme alanı yaratabilir. Ancak veri setlerinin açılması tek başına yeterli olmayacak. Verinin güncel, temiz, makine tarafından okunabilir, anonimleştirilmiş ve açık kullanım koşullarıyla sunulması gerekiyor. Aksi halde Ulusal Veri Kütüphanesi, yapay zeka ekonomisinin motoru yerine dağınık bir arşive dönüşebilir.

1 GW veri merkezi hedefi

Planın en büyük fiziksel altyapı hedefi, Türkiye’nin veri merkezi kurulu gücünü 2030’a kadar en az 1 GW’a çıkarmak. Veri merkezi, bulut ve yapay zeka altyapıları için özel sektör ağırlıklı en az 10 milyar dolarlık kaynak harekete geçirilmesi planlanıyor.

Bu hedef, yapay zekanın artık sunucu, enerji ve şebeke meselesi olduğunu gösteriyor. Büyük modelleri eğitmek, kamu ölçekli yapay zeka uygulamaları çalıştırmak ve hassas verileri yerli altyapıda tutmak güçlü veri merkezi kapasitesi gerektiriyor. Uluslararası Enerji Ajansı’nın Energy and AI raporuna göre veri merkezlerinin küresel elektrik tüketimi 2024’te yaklaşık 415 TWh seviyesindeydi. 2030’da ise 945 TWh’ye çıkması bekleniyor. Türkiye’nin 1 gigavat hedefi de enerji verimliliği, soğutma teknolojisi ve şebeke kapasitesiyle birlikte tartışılacak.

Yerli modeller

Planın ‘Üret’ başlığı, yerli büyük dil modellerine özel önem veriyor. TÜBİTAK’ın geliştirme aşamasındaki Bilge modeli, T3 Vakfı ve Baykar iş birliğinde geliştirilen büyük dil modeli ve HAVELSAN’ın MAIN platformundaki 9 milyar parametreli model açıklamada öne çıkan örnekler arasında.

Yerli model hedefi, Türkçe dil kapasitesi kadar kamu, savunma ve kurumsal kullanım senaryolarıyla da ilgili. Hassas verinin yabancı platformlara taşınmadan işlenmesi, kurum içi kapalı devre yapay zeka çözümleri ve Türkçenin yapısal özelliklerine uygun modeller bu başlığın temel maddeleri arasında yer alıyor.

Risk temelli çerçeve ve deney alanları

Planın ‘Yönet’ başlığı, yapay zeka regülasyonuna ayrılıyor. Kullanıcı haklarını koruyan, yatırımcılara öngörülebilirlik sağlayan ve risk temelli çalışan bir düzenleyici çerçeve oluşturulması hedefleniyor.

Ayrıca en az beş öncelikli sektörde düzenleyici deney alanları kurulacak. Bu alanlar, yapay zeka çözümlerinin kontrollü ortamda test edilmesini sağlayabilir. Sağlık, finans, enerji, ulaşım ve kamu hizmetleri gibi alanlarda bu model, yeniliği hızlandırırken riskleri görünür kılma işlevi görebilir.

İstanbul vitrini

Plan, İstanbul’u yapay zeka alanında Türkiye’nin uluslararası vitrini ve yatırım diplomasisi merkezi olarak konumlandırıyor. Terminal İstanbul’un girişimciler ve yatırımcılar için buluşma zemini olması hedefleniyor. Uluslararası girişimcilere tek pencereden en çok 30 iş günü içinde yol haritası sunulması da planın yatırım ortamı başlıkları arasında.

Bu hedef, Türkiye’nin yapay zekada yalnızca iç pazar değil, bölgesel çekim merkezi olma arzusunu gösteriyor.

Türkiye Yapay Zeka Eylem Planı, büyük hedefler açıkladı: 5 milyon kişiye eğitim, 110 bin kişilik insan kaynağı, 2 bin kamu veri seti, 1 GW veri merkezi kapasitesi, 10 milyar dolarlık altyapı kaynağı ve yerli büyük dil modelleri.

Planın başarısı bu rakamların açıklanmasıyla değil, izlenebilir hale gelmesiyle ölçülecek. Kaç kamu veri seti gerçekten kullanılabilir biçimde açıldı? Kaç yerli yapay zeka çözümü kamu tarafından satın alındı? Kaç KOBİ yapay zeka kuponuyla ürün geliştirdi? Veri merkezleri hangi enerji ve verimlilik standartlarıyla kuruldu? Yerli modeller hangi kurumlarda, hangi güvenlik koşullarıyla kullanıldı?

Türkiye’nin yeni planı, yapay zekayı teknoloji gündeminden çıkarıp kamu politikası alanına taşıyor. Bundan sonraki aşamada mesele vizyon değil, uygulama disiplini olacak.