AI Agent'lar Balon mu? Türkiye'nin 20 Uzmanı SaaS Summit '25 Sahnesinde Ne Konuştu

2026'nın ortasında yapay zeka hakkında iki tablo aynı anda doğru. Birincisi: yılın ilk çeyreğinde global risk sermayesinin yaklaşık %80'i, yani 242 milyar dolar, yapay zeka şirketlerine gitti. İkincisi: kurumların %79'u bir biçimde AI agent kullanmaya başladı ama sadece %11'i bunu tam anlamıyla production'a alabildi.

Aradaki boşluk 2026'nın en çok tartışılan sorusunu doğurdu: Bu bir balon mu, yoksa balonu andıran bir altyapı inşası mı? Soru yeni değil. 2025 sonbaharında SaaS Summit '25 sahnesinde tam olarak bu başlıkla bir panel yapıldı ve Türkiye'nin yatırımcıları, kurucuları ve teknoloji yöneticileri cevabı canlı aradı.

Bu yazıda dünyadaki gerçek tartışmayı ve o tartışmanın Türkiye'deki en yetkin isimler tarafından nasıl ele alındığını yan yana koyuyoruz. 11 konuşma, 20 konuşmacı.

Dünyada 2026: Balon Tartışması Nereye Geldi?

Rakamlar iki yöne birden çekiyor. Yatırım tarafında tablo tarihi seviyede: 2026'nın ilk altı ayında global girişim sermayesi 399 milyar dolara ulaştı ve yıl sonu tahmini 798 milyar dolar civarında. Q1 2026'da gerçekleşen 10 milyar dolar üzeri dört mega yatırımın üçü yapay zeka şirketlerineydi.

Uygulama tarafında ise fren var. Kurumsal uygulamaların %80'i artık en az bir AI agent içeriyor, ama agent projelerinin yaklaşık %88'i production ortamına ulaşamıyor. Gartner'ın geniş yankı bulan tahmini şu: 2027 sonuna kadar agentic AI projelerinin %40'tan fazlası maliyet, belirsiz iş değeri ve yetersiz risk kontrolü nedeniyle iptal edilebilir. Buna karşılık production'a gerçekten geçebilen kurumlarda ortalama yatırım getirisi %171 seviyesinde, yani klasik otomasyondan yaklaşık üç kat fazla.

Türkiye tarafında ise 1.188 aktif yapay zeka girişimi var ve bunların yaklaşık %70'i 2020 sonrasında kuruldu. 2026'nın ilk çeyreğinde ekosistem 42 işlemde 559,2 milyon dolarlık hacme ulaştı, bir önceki yılın aynı dönemine göre yaklaşık sekiz kat artış. Sorun talep tarafında: Kurumların yalnızca %6,25'i yapay zeka adaptasyonu için AI girişimleriyle aktif olarak çalışıyor.

"Matematik Bir Yerde Saçmalıyor": Balon Paneli

Moderatör Engin Alemdar tartışmayı Harris Kupperman'ın analiziyle açtı: Mevcut yapay zeka talebini karşılamak için her 1 ila 1,5 yılda yaklaşık 500 milyar dolarlık veri merkezi ve GPU yatırımı gerekiyor, buna karşılık sektörün o günkü geliri 20 milyar dolar civarında. Oleka Capital'den Emir Bölen tabloyu McKinsey rakamlarıyla büyüttü: 2030'a kadar yalnızca veri merkezlerine 7 trilyon dolarlık yatırım ihtiyacı öngörülüyor.

Panelde akılda kalan benzetme George Gammon'dan geldi: Nvidia 1 milyar dolarlık bir üniversite, OpenAI ise o üniversiteden mezun olup yılda 100 bin dolar kazanan öğrenci. Aynı oturumda OpenAI'ın 2025'in ilk altı ayında 4 milyar dolar ciroya karşılık 13 milyar dolar zarar yazması ve Meta'nın sadece yetenek transferi için Scale AI'a 14 milyar dolar ödemesi de masaya yatırıldı.

Moderatörün dümdüz sorusu şuydu: "Balonu siz de mi şişiriyorsunuz?" Inveo Ventures'tan Anıl Yıldırım üç mekanizma saydı: fonların power law arayışı, "winner take all" inancı ve hyperscaler'ların agresif harcamaları. Panelin dönüm noktası ise MIT raporuydu: Şirketlerin %95'i yapay zeka kullanıyor ama kurumların bugüne kadar yaptığı 30-40 milyar dolarlık yatırım "zero cash return" üretti.

Plug and Play'den Emrecan Kerçek bunu Jeff Bezos'un ayrımıyla normalleştirdi: Bu endüstriyel bir balon, finansal balondan iyidir. Dot-com patlamasından geriye internet altyapısı kaldı. Emir Bölen de Amara kanununu ekledi: Teknolojinin kısa vadeli etkisini abartır, uzun vadeli etkisini küçümseriz.

Türkiye'ye dönüldüğünde rakamlar sertleşti. Tohum aşama medyan değerleme Türkiye'de 2,3 ila 2,5 milyon dolar, ABD'de 7 ila 8 milyon dolar. ABD'de gelecek gelirler %5-6 ile indirgenirken TL gelirde bu oran %35-40'a çıkıyor. Panelin ortak sonucu şuydu: Fırsat jenerik araçlarda değil, tekstil, turizm, inşaat ve tarım gibi Türkiye'nin güçlü olduğu dikeylerde.

Panelin tamamı: AI Agent'lar SaaS'tan 10x Büyük Pazar mı, Yoksa Balon mu?

Otonom SaaS: Kullanıcı Artık Asker Değil, Komutan

Açılış panelinin metaforu tonu belirledi: Eskiden kullanıcı bir asker gibi uygulamaya girip tüm konfigürasyonu kendisi yapıyordu. Yeni dönemde komutan gibi davranacak, minimum girdi verecek, işi arkada uygulama ve AI agent'lar tamamlayacak.

Satya Nadella'nın "SaaS ölecek" çıkışına iLab'den Arda Ayvaz net bir pozisyon aldı: SaaS ölmeyecek ama ciddi bir evrim geçirecek, çok büyük kazananlar da olacak çok büyük kaybedenler de. En büyük ekonomik kırılma fiyatlamada: koltuk başına ücretlendirme, yerini yaratılan değer üzerinden kazanca bırakıyor. Bu, MRR gibi klasik abonelik metriklerinin nasıl okunacağını da değiştiriyor.

Kazanmanın anahtarı olarak savunulabilirlik öne çıktı. Herkese açık veriyle beslenen agent'lar kırılgan. OpenAI'ın tek bir duyurusunun onlarca girişimi silebildiği bir ortamda hendek, şirkete özgü veriye ve iş akışlarına derinlemesine inmekten geçiyor.

Panelin en özgün kavramı "agent experience" oldu: Pegasus'ta bilet sorgulamayı yarın kullanıcı değil agent yapacağı için, API dokümantasyonları dahil her şeyin okuyucusu insan değil agent olacak şekilde tasarlanması gerekiyor. Testinium tarafında dönüşüm ürüne dönüşmüş durumda: Raffi adlı agent, analiz dokümanlarını ve kullanım kılavuzlarını okuyup uygulamayı gezerek test senaryolarını kendisi çıkarıyor.

İki uç örnek de masadaydı. Klarna'nın ayda yaklaşık 2 milyon müşteri görüşmesini uçtan uca karar verebilen agent'larla yönetmesi başarı tarafında, Deloitte'un yapay zeka ile hazırlanan hatalı bir rapor nedeniyle yarım milyon dolar ceza ödemesi uyarı tarafında. Panelde dile getirilen "GenAI projelerinin %80'i prototipte kalıyor" tespiti, bugün global veride gördüğümüz %88'lik production başarısızlığıyla neredeyse birebir örtüşüyor.

En umut veren tez ise "anti-ölçek etkisi" oldu: Köşedeki emlakçı gibi hiç teknoloji kullanmayan küçük oyuncular, telefonları cevaplayıp randevu oluşturan bir agent'la bir anda teknoloji kullanıcısına dönüşebilir. Türkiye için özeleştiri ise sert bir cümleyle özetlendi: "Amerika innovation, China replication, Europe regulation."

Panelin tamamı: Otonom SaaS: AI Agent'larla Yeni Dönemde Kazananlar ve Kaybedenler

LLM'in Görünmeyen Faturası

Balon tartışmasının en somut ayağı fatura. Logosoft'tan Emir Hardal, Azure AI Foundry kataloğunda 11.308 model bulunduğunu ve dünyada 53.000'den fazla kuruluşun bu ekosistemi kullandığını paylaştı. Güvenlik tarafında dikkat çektiği nokta güncel: Yıllardır SQL injection konuşulurken artık kapıda prompt injection var.

Model seçimi formülü net: "Bir işi daha küçük bir modelle yapabiliyorsam neden daha fazla para ödeyeceğim bir modelle yapayım?" Üzerine iki taktik ekledi. Girdileri önbelleğe alıp cache'lenmiş halde göndermek daha ucuza geliyor, istekleri Batch API ile yığın halinde toplamak ise maliyeti yarı yarıya indirebiliyor. Rezervasyon tarafında verdiği örnek çarpıcıydı: Kullandığın kadar öde modelinde 730 dolar tutan aylık bir iş yükü, PTU rezervasyonuyla 260 dolara düşüyor.

Sahadan iki örnek de geldi: VavaCars müşteri taleplerinin %100'ünü yapay zeka botlarıyla karşılıyor, Pegasus Hava Yolları ise FlyBot asistanının yanı sıra 56 farklı yapay zeka uygulamasını aynı altyapıda barındırıyor. Kısacası maliyet kendiliğinden düşmüyor, kapasite planlamasıyla düşüyor. Konuşmanın tamamı burada.

Paradigma Değişimi: Platform Geçişi Değil

Paribu'dan Erman Taylan'ın ana tezi şuydu: Üretken yapay zeka, metaverse ya da blockchain gibi bir hype dalgası değil. "Bu sene mobilin yılı olacak" dönemi bir platform geçişiydi, bilgisayarda yaptığımızı telefonda yapmaya başladık. Şimdiki ise bir paradigma değişimi.

Somut örnekleri güçlüydü. Zapier'in kurucusu üretken yapay zekayı görünce şirketi ikiye bölüp her yarıyı ikişer hafta "bu paradigmayı nasıl yakalarız" diye düşünmeye gönderdi. Duolingo 10 yılda 100 ders içeriği yayınlamışken üretken yapay zeka ile 6 ayda 140 ders yayınladı. Shopify'ın kurucusu ise artık "yeni birini işe almadan önce o işin yapay zeka ile yapılamayacağına beni ikna edin" diyor.

Kodlama tarafında merkeze aldığı cümle şuydu: "AI won't replace coders but will replace coding." Y Combinator'ın son grubundaki 500 girişimin üçte biri tamamen yapay zeka ile kodlanmış durumda. Ama kritik detay, o kurucuların yapay zeka olmadan da kodlayabilecek donanımda olması. Bu tartışmanın nasıl başladığını vibe coding nedir yazımızda anlatmıştık.

Pazarı dört katmanda okudu: foundation modeller, altyapı yani kürek satanlar, wrapper'lar ve agentic katman. Ürün yapma bariyeri düştükçe teknoloji sıradanlaşıyor, bu yüzden içinde bulunduğumuz dönem tam bir go-to-market çağı. Rakamlar da bunu doğruluyor: Orta ölçekli SaaS şirketlerinin %48'inin, büyüklerin %58'inin bir topluluğu var ve buradan gelen müşterinin dönüşüm ve churn oranları bambaşka.

Yatırımcı Ne Arıyor?

e2vc kurucu ortağı Enis Hulli'nin tablosu keskin: 2022 sonrası risk sermayesi dünya genelinde kurudu ve tabloyu kurtaran tek şey yapay zeka oldu. Kendi portföylerinin yaklaşık %70'i yapay zeka şirketlerinden oluşuyor ve yapay zekayı çıkarınca resmin sıfıra, hatta eksiye gideceğini söylüyor.

QNBEYOND Ventures'tan Özge Öz'ün tek bir filtresi var: Bu iş fikri 3-4 sene önce de yapılabilir miydi, yoksa büyük dil modellerinin geldiği nokta sayesinde mi mümkün hale geldi? Hulli de kripto kıyasıyla ayrımı netleştiriyor: Kriptoda değer üretilmeden fiyat artıyordu, yapay zekada ise cirolar ve adaptasyon gerçekten büyüyor.

En somut uyarı foundational model güncellemeleriyle ilgiliydi. Hulli'ye göre OpenAI'ın yeni bir özellik çıkarması her üç ayda bir bir kategoriyi komple bitirebiliyor. Kendi portföylerinde backend'e odaklanan copilot şirketlerinin üç aylık geliştirmeleri tek bir model güncellemesiyle çöpe gitti. Buna karşılık sadece frontend'e odaklanıp backend'i modele bırakan Lovable, milyar dolarlık değerlemeye ulaştı.

İki yatırımcının da ortak uyarısı globalleşme: "Önce Türkiye'de büyürüz, sonra globale açılırız" yanlış strateji. Cirosunun neredeyse tamamını Türkiye'den yapan, hatta 80 milyon dolarlık B serisi kaldırmış şirketler bile sürekli "Türkiye discount" yiyor. Panelin tamamını izleyin.

Kurucu tarafındaki panelde ise Sabahat Gümüştaş'ın moderasyonuyla Kamion'dan Berkay Adlim, Getmobil'den Mehmet Ertan Uygun ve HiringCycle.ai'dan Ahu Bade Özkan aynı meseleye sahadan baktı. Berkay Adlim, Y Combinator'ı rakamlarla ikna ettiğini anlattı: Türkiye'de lojistiğe yılda 40 milyar dolar harcanıyor, otoyoldaki her 100 kamyonun 35'i boş gidiyor. Mehmet Ertan Uygun'un tezi daha keskindi: Metriklerin ve birim ekonomin iyiyse ama yatırım alamıyorsan, yanlış olan yatırımcıdır.

Yapay Zeka Ürüne Dönüşünce

Tartışmanın en az konuşulan ama en öğretici kısmı, yapay zekanın gerçekten para kazanan bir ürüne nasıl dönüştüğü. Summit sahnesinde dört farklı vaka vardı.

Grape Law tarafında Osman Aydın'ın mottosu şuydu: "Sıfırdan bir ürün geliştirmek gayemiz yok, biz şirketi ürünleştiriyoruz." 2021'de 4-5 kişiyle başlayan hukuk şirketi bugün 120'nin üzerinde çalışanla birçok pazara hizmet veriyor. En önemli ilkesi bugünün agent tartışmasının tam kalbinde: Bir süreç deterministik bir iş akışına dökülebiliyorsa kesinlikle o tercih edilmiş, yapay zeka kullanılan yerde ise avukat her zaman döngüde kalmış.

Datassist CEO'su Umut Özbağcı, İK teknolojilerine Gartner'ın 45 milyar dolarlık pazar tanımıyla değil, 60 trilyon dolarlık global iş gücü piyasasının bir bileşeni olarak bakmayı önerdi. Türkiye'de toplam iş gücü pazarı 700 milyar dolar seviyesinde, yani ülke ekonomisinin neredeyse yarısı.

For Your kurucu ortağı Özgür Alaz'ın uyarısı ise ürün ekipleri için en doğrudan olanıydı: AI agent'lar bir ürünü satın alırken ürün özelliklerine değil, ürünün kullanıcıyla ilişkisine bakacak.

Easyapp kurucusu Enes Zahid Urhan'ın eşiği net: İlk 1000 ödeyen müşteri. Bu 1000 müşteriyi 137 farklı ülkeden bulmuşlar, bugün 2500'ün üzerinde aboneye ve 175 ülkede satışa ulaşmışlar, gelirin %62'si ABD'den geliyor. Bir start-up için sorunun "ne zaman globale açılırız" değil, daha kuruluş gününde "bu problem dünyanın hangi coğrafyalarında çalışır" olması gerektiğini savunuyor.

Sınırdaki tartışma ise Trendyol'dan Alican Kiraz'dan geldi. Avucuna yerleştirdiği biyolojik çiple sahneye çıkan Kiraz, sürekli glikoz ölçümü verisini bir yapay zeka modeline bağlayarak "şekerin düşüşe geçecek" gibi öngörüler üretip hastaya bildirim gönderen açık kaynak bir sistem üzerinde çalıştığını anlattı.

Türkiye Dünyanın Neresinde?

İki tabloyu üst üste koyunca resim netleşiyor.

Sermaye tarafında: Global risk sermayesinin %80'i yapay zekaya akarken Türkiye'de tohum aşama medyan değerleme ABD'nin yaklaşık üçte biri. Panelde konuşulan risk kapitali eksikliği burada somutlaşıyor: Turu lead edecek büyüklükte fon az olduğu için kurucu değil, yatırımcı seçici konumda.

Uygulama tarafında: Dünyada agent projelerinin %88'i production'a ulaşamıyor, Türkiye'de ise kurumların yalnızca %6,25'i AI girişimleriyle çalışıyor. Yani darboğaz teknoloji değil, kurumsal adaptasyon. Summit sahnesinde tarif edilen anti-ölçek etkisi tam bu boşlukta iş görüyor.

Fırsat tarafında: Panelistlerin ortak işareti aynı yöne bakıyordu. Jenerik yapay zeka araçları yerine tekstil, turizm, inşaat, tarım ve sağlık gibi az dijitalleşmiş, Türkiye'nin güçlü olduğu dikeylerdeki uygulamalar. Bu, global veriyle de uyumlu: Yatırım getirisini ölçebilen kurumlar, agent'ı genel amaçlı bir asistan olarak değil, tek bir iş akışının içine gömülü bir bileşen olarak kullananlar.

Sıkça Sorulan Sorular

AI agent nedir, SaaS'tan farkı nedir?

AI agent, bir hedefi verildiğinde adımları kendisi planlayıp araçları kullanarak işi tamamlayan yazılım bileşenidir. Klasik SaaS'ta kullanıcı arayüzü tek tek gezip işlemleri kendisi yapar. Agent'lı yaklaşımda kullanıcı sonucu tarif eder, akışı yazılım yürütür. Ekonomik sonucu fiyatlamada görülüyor: koltuk başına ücretlendirme yerine üretilen sonuca göre fiyatlama yaygınlaşıyor. Detay için AI agent nedir yazımıza bakabilirsiniz.

LLM ile makine öğrenmesi arasındaki fark nedir?

Makine öğrenmesi (ML), verilerden örüntü öğrenen yöntemlerin genel adıdır ve onlarca yıldır kullanılıyor. Büyük dil modeli (LLM) ise bunun bir alt kümesi: çok büyük metin yığınlarıyla eğitilmiş, dil üretebilen bir model türü. Pratik fark maliyet tarafında ortaya çıkıyor. Summit'te dile getirildiği gibi, bir işi daha küçük ve hedefe özel bir modelle çözebiliyorsanız en büyük dil modelini çalıştırmanın ekonomik bir karşılığı yok.

Türkiye'de yapay zeka ve SaaS etkinlikleri ne zaman yapılıyor?

SaaS, yapay zeka ve AI agent konularının bir arada ele alındığı en kapsamlı buluşmalardan biri SaaS Summit. 2025 edisyonunda bu yazıda özetlenen 11 oturum gerçekleşti. SaaS Summit '26 ise 2 Aralık 2026'da BTM İstanbul'da yapılacak. Geçen yılın konuşmalarının tamamını videolar bölümünden izleyebilirsiniz.

Sonuç

2026'nın yapay zeka tartışması artık "gerçek mi değil mi" sorusunda değil. Para gerçek, adaptasyon gerçek, fatura da gerçek. Asıl ayrım, değerin hangi katmanda oluştuğunda.

SaaS Summit '25 sahnesinde konuşan 20 uzmanın ortak noktası buydu: Genel amaçlı yapay zeka araçları hızla sıradanlaşıyor, savunulabilirlik ise şirkete özgü veriye, gerçek bir iş akışına ve müşteriyle kurulan ilişkiye gömülü olmaktan geliyor. Türkiye için fırsat, jenerik araç yarışında değil, güçlü olduğumuz dikeylerde duruyor.

Konuşmaların tamamı konuşmacı notlarıyla birlikte SaaS Summit videoları sayfasında. Tartışmanın 2026 versiyonu ise 2 Aralık'ta.