Türkiye Yapay Zeka İnisiyatifi (TRAI) "Karar Vericiler İçin 2026 Yapay Zeka Trendleri" raporu hazırladı. Raporda güvenli yapay zeka, veri güvenliği, dijital köken; gerçeklik ve sahiplik yönetimi ve siber güvenlik gibi konularla bağlantılı 12 yapay zeka trendi yer aldı. Bu trendler, iş değeri, ölçeklenebilirlik, risk ve yönetişim kriterlerine göre belirlendi. Rapora göre içeriklerin ve dijital varlıkların nereden geldiği, kim tarafından üretildiği ve nasıl değiştiğini kanıtlayan dijital köken yaklaşımları giderek daha yaygın biçimde kullanılmaya başladı. Kurumlar, hem içerik üretiminde (metin, görsel, video) hem de yazılım ve yapay zeka bileşenlerinde doğrulanabilir izler bırakmaya başlıyor. Bu yaklaşımın temel amacı; sahte içeriği ayıklamak, hak sahipliğini korumak ve güven üretmek. Çünkü deepfake ve sentetik içerikler, itibar kaybı ve dolandırıcılık riskini belirgin biçimde artırıyor.

Raporla, "yapay zekayı bir 'deneme alanı' olmaktan çıkarıp, ölçülebilir değer üreten, yönetilebilir ve güvenilir bir kurumsal yetkinlik olarak ele almak" amaçlandı. Raporda 2026 yılı itibariyle her trend kapsamında üç temel soruya yanıt arandı:

-       Pilotlardan katma değere: Yapay zekada "ROl disiplini" dönemiYapay zeka projelerinin önemli bir kısmının "deney" kategorisinden çıkıp ölçülebilir iş sonuçlarıyla ilişkilendirilmesi yönünde güçlü belirtiler görülüyor.

-       Ajanlar: Asistandan dijital ekip arkadaşına Yapay zeka uygulamaları, yalnızca öneri veren araçlar olmaktan çıkıp; görev alan, plan yapan, diğer araçları kullanan ve sonuç üreten 'dijital ekip arkadaşları' olarak konumlanıyor. Takip etme, veri çekme, raporlama, e-posta ve iletişim, süreç adımlarını tamamlama gibi işler giderek yapay zeka uygulamaları üzerinden yürütülüyor. Aynı zamanda risk alanı da genişliyor. Yapay zekanın yaptığı bir hata - yanlış müşteriye yazmak, yanlış sipariş ya da yanlış kayıt gibi - yönetişim ve denetim ihtiyacını kritik hâle getiriyor.  Yapay zeka, öncelikle düşük riskli ama hacmi yüksek süreçlerde devreye alınmalı. İnsan onayı ve yetki sınırları teknik ve operasyonel olarak tasarlanmalı.

-       Çoklu ajan mimarileri: Karmaşık işlerde tek ajan yetmez
Kurumlar, tek bir 'süper ajan' (yapay zeka uygulaması) yaklaşımı yerine, uzmanlaşmış ajanların birlikte çalıştığı çoklu ajan sistemlerini giderek daha fazla benimsiyor. Karmaşık süreçlerde tek ajan yaklaşımı kırılgan bir yapı ortaya koyuyor: Hata oranı artıyor, kontrol zorlaşıyor ve bakım maliyeti yükseliyor. Ajan performansı için bir "agent ops" (kendi kendine öğrenen, bağımsız eyleme geçen) yaklaşımı kurulmalı: İzlenebilirlik, loglama, hata yönetimi, geri alma (rollback) ve öğrenme döngüsü

-       Ajan odaklı modeller: Her iş fonksiyonuna özel yapay zekaGenel amaçlı büyük modellerin tek başına yeterli olmadığı daha net görülüyor; kurumlar sektör, fonksiyon ve süreç bazında eğitilmiş ya da uyarlanmış alan odaklı modellere yöneliyor. Sigorta hasar metinleri, bankacılık dokümanları, üretim kalite kayıtları ve tedarik sözleşmeleri gibi dar alanlarda daha yüksek doğruluk ve tutarlılık hedefleniyor. Bu bağlamda doğruluk ve güvenilirlik, giderek daha belirgin bir rekabet avantajı haline geliyor.

-       Yazılım üretim ekonomisi değişiyor: AI-Native geliştirme platformlarıYazılım geliştirme pratikleri, AI-Native platformlar ve kodlama ajanlarıyla birlikte yeniden şekilleniyor. Daha küçük ekiplerle daha büyük çıktı üretme kapasitesi belirgin biçimde artıyor.

-       Yapay zeka kapasitesi stratejik: Kurumsal "AI Compute" yarışına giriş
Model çalıştırma, ince ayar, eğitim ve ajan sistemler için gereken compute (işlem gücü), kurumsal yapay zeka kullanımında giderek daha kritik bir darboğaz olarak öne çıkıyor. Bu nedenle kurumlar, yalnızca "Buluttan alırız" yaklaşımıyla yetinmek yerine; kapasite planlaması, maliyet optimizasyonu ve hibrit mimariler üzerine daha bilinçli tercihler yapıyor. Bu çerçevede işlem gücü, yapay zeka yatırımlarının üzerinde yükseldiği temel altyapı unsurlarından biri haline geliyor.

-       Güvenli yapay zeka: Hassa veride yapay zeka kullanımını mümkün kılan güven katmanıÖzellikle regüle edilmiş sektörlerde, hassas veriyi model çalışırken de koruyan güvenlik yaklaşımları giderek daha yaygın hale geliyor. "Veri kullanımdayken de korunmalı" anlayışı, paylaşımlı altyapılarda dahi güvenli yapay zeka kullanımını mümkün kılıyor. Bu sayede kurumlar, daha fazla veriyi daha yüksek bir güven seviyesiyle yapay zekaya açabiliyor. Çünkü yapay zekanın değeri çoğu zaman en hassas verilerde saklı: Müşteri bilgileri, finansal kayıtlar, sağlık verileri, sözleşmeler ve ürün tasarımları. Bu veriler kullanılamadığında, yapay zekanın yaratabileceği etki doğal olarak sınırlı kalır. Güvenli yürütme yaklaşımları ise hem riskleri azaltıyor hem de kurumlar arası iş birliklerini daha mümkün hale getiriyor.

-       Dijital köken (provenance) zorunlu hale geliyor: Gerçeklik ve sahiplik yönetimi
İçeriklerin ve dijital varlıkların nereden geldiği, kim tarafından üretildiği ve nasıl değiştiğini kanıtlayan köken (provenance) yaklaşımları giderek daha yaygın biçimde kullanılıyor. Kurumlar, hem içerik üretiminde (metin, görsel, video) hem de yazılım ve yapay zeka bileşenlerinde doğrulanabilir izler bırakmaya başlıyor. Bu yaklaşımın temel amacı; sahte içeriği ayıklamak, hak sahiplerini korumak ve güven üretmek. Çünkü deepfake ve sentetik içerikler, itibar kaybı ve dolandırıcılık riskini belirgin biçimde artırıyor. Aynı zamanda yapay zeka tedarik zinciri (model, veri, eklenti ve aracı kütüphaneler vb) karmaşıklaştıkça "Hangi bileşen nereden geldi?" sorusu daha kritik hâle geliyor. Köken yaklaşımları, bu noktada güvenlik, hukuk ve marka güveni açısından temel bir gereklilik olarak öne çıkıyor. İçerik üretim süreçlerinde etiketleme, filigranlama, onay mekanizması ve saklama politikaları standartlaştırılmalı. Yazılım ve yapay zeka bileşenleri için tedarik zinciri kontrolleri kurulmalı: Sürümleme, kaynak doğrulama, bağımlılık envanteri gibi. Hukuk, uyum ve bilişim departmanları, birlikte "kurumsal içerik güveni çerçevesi" tasarlamalı.

-       Siber güvenlikte önleyici dönem: Saldırıyı, gerçekleşmeden önce engelleme
Siber savunma, yalnızca tespit ve müdahaleye dayalı bir yaklaşımın ötesine geçiyor; saldırıyı oluşmadan bozan, saldırganı yanıltan ve riskleri proaktif biçimde azaltan bir yapıya evriliyor. Yapay zeka destekli saldırıların hızlanmasıyla birlikte, savunmanın da otomasyon ve öngörü temelli çalışması gerekiyor. Bu bağlamda 'önleyici güvenlik' yaklaşımı, giderek daha yaygın bir standart haline geliyor. Çünkü yapay zeka destekli oltalama, kimlik hırsızlığı, sosyal mühendislik ve otomatik zafiyet taraması hızla ölçekleniyor. Reaktif yaklaşımlar, doğası gereği zamana karşı dezavantajlı kalıyor. Önleyici yaklaşım ise zaman avantajı sağlıyor: Saldırganı yavaşlatıyor, maliyetini artırıyor ve etkinin sınırlı kalmasına yardımcı oluyor. Kimlik ve erişim yönetimini güçlendirilmeli: Zero trust ('Güvenme her zaman doğrula' ilkesine dayalı, veri sızıntısını önleyen model), çok faktörlü kimlik doğrulama, ayrıcalık yönetimi, sürekli doğrulama. E-posta/iletişim kanallarında deepfake ve kimlik doğrulama kontrollerini artırılmalı; çalışan farkındalığı güncel tutulmalı. Güvenlik operasyonlarında otomasyon, tehdit istihbaratı ve aldatma önleme yaklaşımları bir arada kullanılmalı.

-       Yapay zeka egemenliği ve "Coğrafi taşınabilirlik": Jeopolitik, mimariyi yeniden çiziyor
Yapay zeka altyapıları, veri ve modellerin hangi ülkede ve hangi yargı alanında bulunduğuna göre tasarlanmaya başlanıyor. Egemenlik, veri yerelliği ve regülasyon baskıları nedeniyle kurumlar daha bölgesel mimariler kuruyor. Buna paralel olarak, risk profili değiştiğinde sistemleri farklı bölgelere taşıyabilme (geopatriation) kabiliyeti giderek daha fazla değer kazanıyor.

-       Fiziksel yapay zeka ölçekleniyor: Robotlar ve otonom sistemler işin içine giriyor
Yapay zeka, dijital dünyanın ötesine geçerek fiziksel ortamlarda daha görünür ve etkili biçimde kullanılmaya başlanıyor. Depo, fabrika, saha hizmetleri ve lojistik gibi alanlarda robotik ve otonom sistemlerin ölçeği giderek artıyor. Görüntü, sensör ve karar mekanizmalarının birlikte çalışmasıyla "algıla-karar ver-hareket et" döngüsü hızlanıyor; pilot uygulamalardan üretim ortamlarına geçiş daha belirgin hale geliyor.

-       Eğitimde yapay zeka normalleşiyor: Kişiselleştirilmiş öğrenme varsayılan oluyor
Yapay zeka destekli öğrenme, kurum içi eğitimden üniversiteye kadar uzanan geniş bir alanda daha yaygın ve daha normal bir uygulama haline geliyor. Kişiye özel öğrenme planları, pratik yaptıran yapay zeka eğitmenler ve ölçme-değerlendirme asistanları eğitim süreçlerinin günlük akışına entegre ediliyor. Bu gelişmeler, öğretmeni ikame etmekten ziyade öğretmenin etki alanını genişleten bir yönde ilerliyor.