1-2 Ekim'de Alive'ı ilk kez Bakü'de yaptık. İlk gün Hilton Baku'da tek sahnede 15'ten fazla konuşmacı vardı, ikinci gün Demirchi Towers'taki Future Lab ofisinde workshoplar yapıldı. Konuşmaların on biri yazıya döndü ve hepsi alivemedia.ai'da duruyor.
Bakü'de ne duyduk
Bu yazı o on bir yazının üstüne ikinci bir okuma. Hepsini arka arkaya okuyunca ortak bir cümle çıkıyor: AI üretimi hızlandırdı, geriye "iyi"nin ne demek olduğunu yazıya dökmek, bunu ölçmek ve son kapıda kimin duracağına karar vermek kaldı. Aşağıda bunu beş başlıkta topluyoruz. Sonra Alive Station'dan ve kendi organizasyon deneyimimizden bahsediyoruz.
Konuşmalardan çıkan beş başlık
Aşağıdaki rakamlar konuşmacıların kendi beyanı, yazılardaki haliyle aktarıyoruz.
1. Eval ürünün kendisi oldu
Yandex'ten Rufat Mirza, AI cevabında doğru ile yanlış yerine daha iyi ile daha kötünün olduğunu anlattı. Örnek değerlendirmesinde prototip %70 olumlu cevap oranıyla öndeydi, ama kritik hata oranı %5 ile rakibin %2'sinin üstündeydi (yazı). Migros One'dan Murat Gölcü, PRD başına maliyetin 14 dolardan 0,70-1 dolara indiğini ve sisteme 1.200'den fazla eski PRD yüklediklerini söyledi. Ona göre ürün yöneticisinin temel işlerinden biri artık eval yazmak (yazı). Milli Yapay Zeka Merkezi'nin e-qanun.ai ürününde atıflardaki halüsinasyon oranı %0,07 (yazı).
2. "İyi"yi yazıya dökmeden ajana veremiyorsun
Commencis ekibi, "biraz daha sıcak olsun" gibi bir geri bildirimi renk, tipografi ağırlığı ve boşluk ölçütlerine çevirmeyi anlattı. Anlattıkları örnekte 392 token beklenirken 391 oluşabiliyor ve ajan yine de "tamamlandı" diyebiliyor (yazı). ABB'den Farid Ismayilov marka kurallarını üretimin içine gömdü ve görsel teslim süresi 3 günden yaklaşık 2 saate indi (yazı). Melih Abuaf her hatadan sonra tek cümlelik bir kural yazıp ajanın okuduğu bir dosyada topluyor. Dosyada şu an 141 kural var (yazı).
3. Son kapıda hala bir insan duruyor
Melih Abuaf Mart-Eylül 2026 arasında 5.033 görsel ve 2.440 klip üretti. Yayına giren video yaklaşık 25. IDDA'dan Emil Rustamov'un anlattığına göre, beş ajan aynı yönde yanıldığında hatayı kabul testinde ürün sahibi yakaladı (yazı). Bir Ecosystem'den Maksim Evdokimov, ürünün nasıl yapılacağını AI'ın hızlandırdığını, neyin ve neden yapılacağına ise hala insanın karar verdiğini söyledi (yazı).
4. Hız kendi başına kazanç sayılmıyor
Trendyol'dan Franco Ejder Ortiz'in anlattığı UX Brain'de bir CSAT skoru %80 hedefinin yaklaşık 7,6 puan altında kalınca Slack ajanı hedefli bir kullanılabilirlik araştırması önerdi. Ekip AI kullanımını sayarak başarıyı ölçmüyor, kullanıcı memnuniyetini hafızaya geri bağlıyor (yazı). Binclusive'den Atakan Nalbant, AI ile hızlanan üretimin erişilebilirlik hatalarını da hızla canlıya taşıdığını gösterdi. WebAIM Million 2026'ya göre ana sayfa başına ortalama 56,1 hata var (yazı).
5. Önce temel: veri, altyapı, süreç
PwC Eurasia'dan Farid Gattal'ın aktardığına göre Azerbaycan Oxford Insights endeksinde 111. sıradan 70. sıraya çıktı. Buna karşın 15-64 yaş arasında generative AI kullanımı 2026'nın ikinci çeyreğinde %18,7, dünya ortalaması %18,8 (yazı). Yani devlet tarafı hazır, şirketlerin içindeki gerçek kullanım geride. e-qanun.ai tarafında yasal bilgiye erişim açılınca mahkemeye daha çok başvuru geldi ve e-court.ai bu yükü hafifletmek için karar taslağı süresini orta bir davada 3 saatten 7-10 dakikaya indiriyor.
İki konuşma birbirine ters düştü
Yandex değerlendirmeyi güçlü bir LLM hakeme devrediyor. Melih Abuaf ise ikinci bir modelin fikrinin doğrulama sayılmadığını söylüyor. IDDA'nın doğrulayıcı ajanı da hatayı geçirmişti, yani Melih'in kuralını destekleyen bir örnek var. Commencis ikisinin arasında duruyor: doğrunun kaynağı ajanın beyanı olmamalı, sistemin gerçek durumu olmalı. Bizim okumamız şu: hakem olarak LLM, ölçülmesi kolay şeyler için işe yarıyor. Ölçütün kendisini yazmak yine insanın işi.
Alive Station: sahada ne öğrendik
Bakü'ye giderken yanımızda bir de ürün vardı. Alive Station, etkinlik boyunca katılımcının cebinde duran bir mobil web uygulaması (station.alivemedia.ai). Canlı programı, konuşmacı sunumlarını ve geri bildirim formunu bir arada tutuyor. Etkinlikten sonra gönderilen teşekkür e-postası da Station'dan çıkıyor. Bakü'de Station'ı 110'dan fazla kişi kullandı.
Soruyu herkes kendi dilinde sorsun
Sahnede dört dil konuşuldu: Azerbaycan Türkçesi, Türkçe, İngilizce ve Rusça. Katılımcılar sorularını kendi dillerinde yazıyor, Station gönderildiği anda soruyu Türkçeye, Azerbaycancaya ve İngilizceye çeviriyor. Ekipte Azerbaycanca bilen olmadığı için bir yönetim paneli kurduk ve soruları oradan okuyup sahneye taşıdık. Soru tarafı beklentimizin altında kaldı, pek soru gelmedi.
Asıl hareket bağlantılarda oldu
Soru az geldi ama Station'daki bağlantılar kısmı işledi. Etkinlik boyunca 170 bağlantı kuruldu.
Kestiklerimiz
İlk planda iki özellik daha vardı ve ikisini de çıkardık.
- Masa ve meetup düzeni. Küçük bir ekibiz ve bunu sahada organize etmek bizi aşırı yoracaktı.
- QR ile tanışma. Her katılımcı için QR üretmek hem yorucu hem veri yükü açısından ağırdı. Yerine bir kişi seçiliyor, karşı taraf tek dokunuşla onaylıyor ve sonra "nasıl geçti" diye kısa bir not düşülüyor.
Oyunlaştırmayı daha sakin, Apple'ı andıran bir çizgiye çevirdik ve puansız "duvar" versiyonunu tercih ettik.
Station artık topluluğun adresi
Station Bakü'ye özel bir araç olarak başladı ama orada kalmayacak. Topluluğun yeni adresi olarak duyurmayı planlıyoruz. İlk başvuru AI Roundtable #2 için açılacak.
Kendi deneyimimiz: organizasyon tarafı
Konuşmalarda anlatılan şeylerin bir kısmını sahnenin arkasında biz de yaşadık. İçerik ve ürün aynı küçük ekibin üzerindeydi ve ekibin her kararı bir ölçüte bağlandı.
Bakü'de ilk gün 171 kayıttan 147 kişi kapıdan giriş yaptı, Station'ı 110'dan fazla kişi kullandı. İki atölyeye de toplam 99 kayıt geldi.
Konuşmalarla kendi işimiz arasındaki bağ
Yandex'ten Rufat Mirza'nın "50-100 senaryoluk bir sepet yarım saatlik iş" cümlesi bize bir şeyi hatırlattı. Biz de çoğu kararı ölçmeden, hissederek verdik. QR'ı kaldırmak, oyunlaştırmayı sadeleştirmek gibi kararlarımızın arkasında sayı değil sezgi vardı. Bir sonraki organizasyonda her kararın yanına "bunu nasıl anlayacağız" sorusunu yazmak istiyoruz.
Bir sonraki Alive'a taşıyacağımız karar belli: Station'a yatırım yapacağız.
Bizim duruşumuz ve bir sonraki adım
Bakü'den üç şeyle döndük. İlki, AI işi hızlandırdığında "iyi"nin ne demek olduğunu yazıya dökmenin ve ölçmenin işin asıl yüküne dönüştüğü. İkincisi, son kapıda kimin duracağını önceden seçmenin gerektiği. Üçüncüsü, ürünü de etkinliği de küçük tutup sahada gördüğümüzü hızla düzeltmenin, büyük bir plandan daha çok şey öğrettiği.
Bu üç ders, Alive AI İstanbul için de başlangıç notumuz. 3-4 Aralık'ta Point Hotel'de, "Yapay Zeka ile Fikirden Etkiye" temasıyla, 30'dan fazla konuşmacıyla yeniden bir araya geleceğiz. Erken kayıt 6 Kasım'a kadar açık. Programı ve kayıt sayfasını Alive AI İstanbul sayfasında bulabilirsin.
Bu hafta dene
Bir işinizde "iyi"nin tanımını beş cümleyle yazın. Sonra o işi bir AI aracına verin ve çıktıyı o beş cümleye göre puanlayın. Puanlayamadığınız cümle, önce yazmanız gereken kuralı gösterir.
Siz kendi işinizde AI'a "yeterince iyi"yi nasıl öğretiyorsunuz?
