Makaleler
AI, otomasyon ve yazılım mimarisi üzerine yazılarım
Yapay zekâ, otomasyon ve yazılım mimarisi üzerine yazdığım teknik yazıların arşivi. Hepsi üretim ortamından çıkmış kararlara dayanıyor: neyin işe yaradığını, neyin yaramadığını ve hangi durumda hangisinin seçildiğini anlatıyorum. Araç tanıtımı değil karar gerekçesi bulacaksınız — her yazının sonunda ne yapmanız gerektiği somut olarak yazılı.
Yazılar üç başlık altında toplanıyor: yapay zekâya nereden başlanacağı ve verinin sınırları, demoyu üretime taşıyan mühendislik, bir de ekip ve kariyer tarafı. Çoğu, danışmanlık görüşmelerinde tekrar tekrar gelen sorulardan doğdu; bu yüzden her birinde soyut ilke yerine somut bir eşik, sayı ya da karar çerçevesi var.
Nereden başlamalı?
İlk kez geliyorsanız dört yazı iyi bir başlangıç: şirketinizde yapay zekâya karar vermek için altı adımlık rehber, veri tarafının sınırları için KVKK'ya uygun yedi teknik kontrol, ekip ve kariyer tarafı için AI çağında yazılımcı kariyeri, otomasyonun pratiği için uçtan uca bir n8n iş akışı.
Yapay zekâ kararları ve kurumsal veri
Hangi işin yapay zekâya uygun olduğu, verinin nereye kadar paylaşılabileceği ve bütçenin nereye gittiği bu başlıkta. Küçük ekipler için ölçeği KOBİ'lerde otomasyon yazısı, araç seçimini ise n8n, Make ve Zapier karşılaştırması ele alıyor.
Üretim ortamı ve mimari
Çalışan bir demo ile güvenilir bir sistem arasındaki fark burada. LLM'i üretime almanın dört ayağı eval, guardrail, gözlemlenebilirlik ve fallback üzerine; mikroservis kararı ise bölünme vaktinin gerçek işaretleri üzerine.
Son yazılar
"Netflix de böyle yapıyor" bir mimari gerekçe değildir. Monolitin haklı olduğu durumlar, bölünmenin üç gerçek işareti, atlanan orta yol modüler monolit ve operasyon faturasıyla birlikte dört soruluk karar çerçevesi.
Demo ile üretim arasındaki üç aylık uçurumun sebebi teknoloji değil, disiplin. Güvenilir LLM sistemini ayakta tutan dört yapı — eval, guardrail, gözlemlenebilirlik, fallback — ve 30 günlük somut üretime alma planı.
Yapay zekâ yazılımcının yerini almıyor; işin bileşimini değiştiriyor. Kod yazmanın payı küçülürken doğrulama ve sistem düşüncesinin payı büyüyor. Geliştiricinin "geç mi kaldım" endişesine ve işverenin "ekibi küçültelim mi" sorusuna bir mentorun cevabı.
n8n, Make ve Zapier'i kurumsal gözle karşılaştıran karar rehberi: barındırma, KVKK, maliyet modeli, entegrasyon ve ölçeklenme. Tabloyla hangi durumda hangisi.
Çalışanın doğru davranmasına bel bağlayan hiçbir kontrol, kontrol değildir. Kurumsal veriyi büyük dil modellerine verirken mimariye gömülmesi gereken yedi teknik kontrol — yasak listesi değil, kanal tasarımı.
Kurumsal yapay zekâda pahalı olan şey yanlış modeli seçmek değil, yanlış süreçte altı hafta harcamaktır. Doğru projeyi bulmak için değil, yanlış projeleri ucuza elemek için altı adımlık bir karar çerçevesi.
Hello, in the last few years the concept of “vibe coding” has spread at an incredible pace. We are now seeing even people with no professional software background build working products in just a few hours using only a…
In the previous article, we examined the issue of Serverless Architecture. You can access it from the link below.
In the previous article, we examined the issue of Serverless Architecture. You can access it from the link below.