Türkiye Yapay Zekâ İçin Bir Pazar Kurabilir mi?

10 bakanlıkta 30 pilot, e-Devlet üzerinde yapay zekâ hizmetleri, GPU kredileri, dijital rozet ve DMO üzerinden ölçekleme. Türkiye'nin 2026-2030 Yapay Zekâ Eylem Planı yalnızca bir teknoloji yol haritası değil, yeni bir yapay zekâ pazarı oluşturma girişimi olabilir.

Öne Çıkanlar

• Türkiye'nin yeni planı yapay zekâyı enerji, hesaplama donanımı, altyapı, modeller-veri ve uygulamalar olmak üzere birbirine bağlı beş katman üzerinden ele alıyor.
• İlk 12 ay içinde en az 10 bakanlıkta toplam 30 yapay zekâ pilotunun başlatılması hedefleniyor.
• Kamuda başarıyla uygulanan yerli çözümlerin dijital rozet alması, DMO Tekno Katalog üzerinden diğer kurumlara yayılması ve kamu referansının ihracata taşınması planlanıyor.
• Araştırmacılar, girişimler ve KOBİ'ler için milyonlarca GPU-saat hesaplama kapasitesinin erişime açılması hedefleniyor.
• TÜBİTAK'ın Kamu Yapay Zekâ Ekosistemi çağrıları ve DMO Tekno Katalog gibi mevcut kanallar zaten bulunuyor. Ancak daha büyük soru hâlâ açık: Elinde kamuda kullanılabilecek bir yapay zekâ çözümü bulunan şirket, Eylem Planı'nın oluşturacağı yeni pazara nereden girecek?

Türkiye'nin 2026-2030 Yapay Zekâ Eylem Planı yayımlandığında ilk dikkat çekenler doğal olarak büyük hedefler oldu.

1 GW yapay zekâ ve veri merkezi kurulu gücü.

10.000 ileri düzey yapay zekâ uzmanı.

100.000 yapay zekâ uygulama profesyoneli.

En az 10 milyar dolarlık özel sektör ağırlıklı yatırımın mobilize edilmesi.

Araştırmacılar, girişimler ve KOBİ'ler için milyonlarca GPU-saat hesaplama kapasitesinin erişime açılması.

Bunların her biri tek başına önemli hedefler.

Ancak plan biraz daha yakından okunduğunda rakamlardan daha ilginç bir yapı ortaya çıkıyor.

Belge, yapay zekâyı yalnızca model geliştirme meselesi olarak görmüyor. Enerji, hesaplama donanımı, altyapı, modeller ve veri ile uygulamalar beş temel katman olarak tanımlanırken; yetenek, finansman, düzenleme ve güven bütün bu katmanları besleyen yatay bileşenler olarak konumlandırılıyor.

Planın kendi ifadesiyle herhangi bir katmandaki yetersizlik üstündeki diğer katmanları kısıtlarken, her katmandaki güçlenme bütün yapının performansını artırıyor.

Başka bir ifadeyle mesele yalnızca Türkiye'de daha fazla yapay zekâ projesi geliştirmek değil.

Bir yapay zekâ ekonomisinin çalışabilmesi için gerekli altyapıyı, insan kaynağını, sermayeyi, talebi ve kuralları aynı anda oluşturmak.

Planın teknoloji şirketleri açısından belki de en dikkat çekici tarafı ise devletin bu sistem içinde kendisine biçtiği yeni rol.

Devlet yalnızca düzenleyici olmayacak

Teknoloji politikalarında devlet çoğu zaman iki rolle karşımıza çıkar.

Düzenleme yapar.

Teşvik verir.

Türkiye'nin yeni yapay zekâ planında ise üçüncü bir rol daha belirginleşiyor:

Müşteri olmak.

Üstelik bu, plana dışarıdan yüklenen bir yorum değil.

Planın Vizyon ve Yaklaşım bölümünde kamunun, yerli yapay zekâ çözümlerinin ilk müşterisi ve referans noktası olması açık biçimde hedefleniyor. Bunun ekosisteme güçlü bir talep sinyali vereceği belirtiliyor.

Eylem Planı'nın uygulama ilkelerinden biri de doğrudan pazar odaklılık.

Bunun operasyonel karşılığı ise "tara-pilotla-ölçekle" döngüsü olarak tanımlanıyor.

Önce kullanım alanları sistematik biçimde taranacak.

Ardından hızlı pilotlar gerçekleştirilecek.

Sahada değer ürettiği doğrulanan çözümler ölçeğe taşınacak.

Bu yaklaşım hem kamu hem özel sektör uygulamalarının merkezine yerleştiriliyor.

Yani plan yalnızca:

"Kamuda yapay zekâ kullanalım."

demiyor.

Daha iddialı bir mekanizma tarif ediyor:

"Kamuda problemi bulalım, çözümü deneyelim, çalışanı doğrulayalım ve ölçekleyelim."

İlk 12 ayda 10 bakanlıkta 30 pilot

Bu yaklaşımın en somut hedeflerinden biri kamuda yapay zekâ dönüşümü.

Plan kapsamında kamu kurumlarında yapay zekâ kullanım alanlarının sistematik biçimde taranması, yüksek potansiyelli alanların belirlenmesi ve hızlı pilot uygulamalarla test edilmesi öngörülüyor.

İlk 12 ay içinde en az iki pilot dalgası düzenlenmesi ve en az 10 bakanlıkta toplam en az 30 yapay zekâ pilotunun başlatılması hedefleniyor.

Ayrıca kritik kamu hizmetlerinde pilotlardan ölçekli kullanıma uzanan uçtan uca hatların kurulması amaçlanıyor.

Bu sayıların kendisinden çok, pilotların nasıl ele alındığı önemli.

Çünkü teknoloji ekosisteminin uzun süredir karşılaştığı problemlerden biri pilot projelerin ölçeklenememesi.

Bir şirket iyi bir ürün geliştirebilir.

Bir kurumda başarılı bir PoC gerçekleştirebilir.

Fakat pilotun kalıcı satın almaya dönüşmesi veya başka kurumlara yayılması her zaman kolay değildir.

Yeni planda ise pilot son nokta değil.

Başlangıç noktası.

Amaç, başarı kriterlerini geçen çözümleri ölçeğe taşımak.

Aslında bunun çalışan bir örneği var: TÜBİTAK Kamu Yapay Zekâ Ekosistemi

Kamu ile yapay zekâ şirketlerini bir araya getiren mekanizmalar Türkiye'de tamamen sıfırdan kurulmayacak.

TÜBİTAK'ın 1007 Kamu Kurumları Araştırma ve Geliştirme Projelerini Destekleme Programı kapsamında yürüttüğü Kamu Yapay Zekâ Ekosistemi çağrıları bunun mevcut örneklerinden biri.

2026 çağrısı üç aşamalı biçimde tasarlandı.

İlk aşamada kamu kurumlarının yapay zekâ ihtiyaçları toplandı.

İkinci aşamada önceliklendirilen ihtiyaçlar için teknik ister dokümanları hazırlandı.

Son aşamada ise bu ihtiyaçlara çözüm geliştirecek kuruluşlardan proje önerileri alındı. Yapay zekâ alanında faaliyet gösteren özel sektör kuruluşlarının da belirlenen yapı içinde proje yürütücüsü olarak sisteme dahil olabilmesine imkân tanındı.

2026 turunda kamu kurumlarının ihtiyaçları ve teknik isterleri TÜBİTAK'ın 1007 çağrıları üzerinden yayımlandı. Son aşama proje önerileri için çevrim içi başvurular 6 Ağustos 2026'da sona erdi.

Bu örnek önemli bir şeyi gösteriyor.

Kamunun önce kendi ihtiyacını tanımladığı, ardından teknoloji sağlayıcılarının bu ihtiyaca çözüm geliştirmek üzere sisteme dahil edildiği bir mekanizma halihazırda çalışıyor.

Dolayısıyla Eylem Planı açısından soru artık:

"Kamu ile teknoloji şirketlerini buluşturacak hiçbir mekanizma var mı?"

değil.

Daha önemli soru şu:

Bu ve benzeri kanallar, planlanan 10 bakanlıktaki 30 pilotu besleyecek ölçekte nasıl genişletilecek ve birbirine nasıl bağlanacak?

e-Devlet bir AI uygulama alanına dönüşebilir

Planın vatandaş açısından en görünür bölümlerinden biri ise e-Devlet.

Belge, e-Devlet'i vatandaşların yapay zekâ destekli kamu hizmetlerini doğrudan deneyimleyebileceği önemli dönüşüm alanlarından biri olarak ele alıyor.

Kişiselleştirilmiş hizmet yönlendirme, başvuru ön kontrolü ve akıllı belge desteği gibi kullanım senaryolarının geliştirilmesi öngörülüyor.

Bu sistemlerin kişisel verilerin korunması, açıklanabilirlik ve insan gözetimi gibi ilkeler dikkate alınarak hayata geçirilmesi de özellikle vurgulanıyor.

Plan döneminde e-Devlet üzerinden en az beş yapay zekâ destekli vatandaş hizmetinin pilotlanması ve ölçeklendirilmesi hedefleniyor.

Buradaki dönüşüm yalnızca e-Devlet'e bir chatbot eklenmesi anlamına gelmiyor.

Doğru uygulanırsa kamu hizmetlerinin arayüzünün değişmesi anlamına geliyor.

Bugünkü sistem büyük ölçüde vatandaşın doğru hizmeti bulmasına dayanıyor.

Yapay zekâ destekli bir yapıda ise sistem vatandaşın ihtiyacını anlayabilir, doğru hizmeti önerebilir, belgeleri kontrol edebilir ve işlemin tamamlanmasına yardımcı olabilir.

Bu nedenle e-Devlet pilotları, Türkiye'de yapay zekânın doğrudan vatandaşla karşılaşacağı en geniş uygulama alanlarından biri olabilir.

Ancak teknoloji şirketleri açısından daha ilginç bölüm bundan sonra başlıyor.

Pilot başarılı olursa ne olacak?

Plan burada oldukça dikkat çekici bir mekanizma tarif ediyor.

Teknogirişimler ve özel sektör şirketleri tarafından geliştirilen ve kamuda başarıyla uygulanan çözümlerin değerlendirilmesi ve başarılı çözümlere dijital rozet verilmesi öngörülüyor.

Rozet alan çözümlerin, ilgili kurumun onayıyla vaka özetleri ve performans göstergeleriyle görünür hale getirilmesi ve daha sonra ihracat sunum paketlerine dönüştürülmesi hedefleniyor.

Bu yaklaşım, teknoloji şirketlerinin kamuda kanıtlanmış çözümlerini yalnızca yeni kamu projelerinde değil, uluslararası pazarlarda da referans olarak kullanabilmesine imkân verebilir.

Ardından mevcut bir kamu satış kanalı devreye giriyor:

Devlet Malzeme Ofisi Tekno Katalog.

Tekno Katalog yeni oluşturulacak bir mekanizma değil.

DMO bugün belirlenen uygunluk kriterlerini karşılayan teknoloji şirketlerinin Tekno Katalog'a başvurmasına imkân tanıyor ve katalogda yer alan ürünler kamu kurumlarının tedarikine konu olabiliyor.

Eylem Planı'nın burada getirmeye çalıştığı yenilik ise dijital rozet alan yapay zekâ çözümlerinin bu mevcut kanal üzerinden kamu kurumlarına daha kolay yayılmasını sağlayacak düzenlemelerin oluşturulması.

Bu nedenle hedeflenen mekanizmayı şöyle okumak mümkün:

Kamu pilotu

↓

Başarılı uygulama

↓

Dijital rozet

↓

DMO Tekno Katalog ile ölçekleme

↓

Diğer kamu kurumları

↓

Kamu referansı

↓

İhracat

Bu zincir gerçekten işlerse önemli bir problem çözülmüş olabilir.

Bir yapay zekâ şirketinin her kamu kurumunda kendisini yeniden kanıtlaması yerine, ilk başarılı uygulamanın oluşturduğu güven ve performans verisi diğer kamu alımlarına taşınabilir.

Planın Eylem 7 yaklaşımı da tam olarak bu nedenle dikkat çekici.

Kamu alımları yalnızca kamunun iç verimliliğini artıran bir satın alma faaliyeti olarak değil, pazarı şekillendiren bir araç olarak ele alınıyor.

Bu, belki de planın teknoloji şirketleri açısından en önemli fikirlerinden biri.

Devlet yalnızca AI satın alan büyük bir müşteri değil, yerli AI şirketlerinin ilk pazarını ve ilk referanslarını oluşturan aktörlerden biri haline gelebilir.

Kamu referansından ihracata

Bir teknoloji şirketinin uluslararası pazara açılırken karşılaştığı en önemli sorulardan biri oldukça basittir:

Bu sistemi daha önce nerede çalıştırdınız?

Özellikle kamu, finans, savunma, sağlık ve kritik altyapı gibi alanlarda çalışan teknoloji şirketleri için güçlü bir referans, ürünün kendisi kadar değerli olabilir.

Eylem Planı'nın dikkat çekici tarafı, kamu pilotlarını bu nedenle yalnızca iç dijital dönüşüm aracı olarak görmemesi.

Kamuda başarıyla kullanılan çözümlerin vaka çalışmaları ve performans göstergeleriyle görünür hale getirilmesi ve ihracat sunumlarına dönüştürülmesi hedefleniyor.

Model geliştirme tarafında ise Eylem 11 daha spesifik bir mekanizma tarif ediyor.

Sektörel modeller için güvenlik testleri, yasal uyum, performans belgeleri ve çevresel etki bilgilerinin bir araya getirildiği standart bir "ihraca hazır paket" oluşturulması planlanıyor.

Burada iki kavramı birbirinden ayırmak önemli.

Genel yapay zekâ çözümlerinde kamuda doğrulanmış ürünler için ihracat sunum paketleri öngörülürken, sektörel modeller tarafında ayrıca daha standartlaştırılmış bir ihraca hazır paket mekanizması tarif ediliyor.

Böylece kamu, yalnızca ilk müşteri değil, yerli teknoloji şirketleri için uluslararası pazara açılan ilk referans noktalarından biri haline gelebilir.

Ama AI pazarı yalnızca müşteriyle kurulmaz

Talep yaratmak önemli.

Fakat yapay zekâ şirketlerinin başka bir temel problemi daha var:

Compute.

Bir girişimin veya KOBİ'nin dünyanın en gelişmiş GPU altyapısını kendi başına satın alması çoğu zaman ekonomik olarak mümkün değil.

Plan bu nedenle hesaplama kapasitesini de doğrudan ekonomi politikasının bir parçası haline getiriyor.

Planın özet bölümünde Herkes için GPU Programı için sektörel önceliklere göre yılda 10 milyon GPU-saatlik erişim hedefinden söz ediliyor.

Ayrıntılı Eylem 6 ise programın nasıl ölçekleneceğini daha detaylı tarif ediyor.

İlk fazda en az beş akredite yerli veri merkeziyle kapasite sözleşmesi yapılması ve yılda en az 2 milyon GPU-saat kredinin araştırmacılara, girişimlere ve KOBİ'lere tahsis edilmesi hedefleniyor.

Bu kapasitenin en az yüzde 40'ının teknogirişimlere ayrılması, 2028 sonuna kadar ise yıllık tahsisin en az 20 milyon GPU-saate çıkarılması planlanıyor.

Buradaki yaklaşımın farkı şu:

Bir AI girişimine yalnızca para vermek yerine, yapay zekâ üretiminin temel girdilerinden biri doğrudan sağlanıyor:

hesaplama kapasitesi.

Ulusal Yapay Zekâ Araştırma Fonu kapsamında desteklenen projelere HPC/GPU kredi paketi ve Ulusal Veri Kütüphanesi'ne öncelikli erişim verilmesinin planlanması da aynı yaklaşımın devamı.

Böylece destek modeli yalnızca finansmandan ibaret kalmıyor.

Sermaye + compute + veri aynı üretim sisteminin parçaları olarak görülmeye başlanıyor.

Veri olmadan compute da yeterli değil

Planın bir başka önemli katmanı veri.

Şirketlerin ve kamu kurumlarının verilerini ortak kurallar, güvenli çalışma odaları, standart veri paylaşım sözleşmeleri, lisanslama modelleri ve anonimleştirme standartları altında kontrollü biçimde paylaşabilmesine yönelik mekanizmalar öngörülüyor.

Kamu yararına açık veri setlerinin Ulusal Veri Kütüphanesi üzerinden erişime açılması, sağlık, savunma, finans ve kamu güvenliği gibi hassas alanlardaki verilerin ise güvenli veri alanlarında yetkilendirilmiş aktörlere sunulması planlanıyor.

Sağlık, tarım, savunma ve e-ticaret gibi alanlarda sektörel yol haritalarının hazırlanması da hedefleniyor.

Daha önemlisi, öncelikli sektörlerde açık çağrı ve rekabetçi değerlendirme süreciyle seçilecek şirket ve konsorsiyumlara veri erişimi, hesaplama kaynakları, test sahaları, sertifikasyon ve ihracat desteği verilmesi öngörülüyor.

Buradaki ayrıntı kritik.

Plan, teknoloji şirketlerinin sisteme girişi konusunda bazı alanlarda açık çağrı mekanizmasını doğrudan tarif ediyor.

Bu nedenle "hiçbir giriş kanalı tanımlanmamış" demek doğru olmaz.

Asıl mesele, bu farklı mekanizmaların nasıl ortak ve anlaşılır bir pazar altyapısına dönüşeceği.

İnsan kaynağı olmadan sistem ölçeklenemez

Altyapı kurulabilir.

GPU satın alınabilir.

Veri merkezleri inşa edilebilir.

Ancak bütün bunları kullanacak insan kaynağı oluşmadığında sistem yine çalışmaz.

Plan bu nedenle 10.000 ileri düzey yapay zekâ uzmanı ve 100.000 yapay zekâ uygulama profesyoneli yetiştirmeyi hedefliyor.

Buradaki ayrım önemli.

Türkiye'nin yalnızca model araştırmacılarına ihtiyacı yok.

Yapay zekâyı üretime, enerjiye, bankacılığa, sağlığa, kamu hizmetlerine ve KOBİ'lere taşıyacak çok daha geniş bir uygulama katmanına ihtiyaç var.

100.000 kişilik ikinci hedef aslında bunun kabulü.

AI ekonomisi birkaç bin model araştırmacısıyla kurulmayacak.

Onu gerçek ekonomiye bağlayan çok daha geniş bir uygulayıcı ekosistemi gerekecek.

Regülasyon yalnızca fren olarak görülmüyor

Planın dikkat çekici taraflarından biri de düzenleme yaklaşımı.

Belge, düzenleyici çerçeveyi yalnızca riskleri sınırlayan bir kontrol mekanizması olarak ele almıyor.

Planın kendi uygulama ilkelerinden biri, güvenlik ve uyumun yeniliği yavaşlatan değil, güvenli ölçeklemeyi mümkün kılan bir yapı olması.

Bunun en somut araçlarından biri düzenleyici deney alanları.

Finans, sağlık, enerji, mobilite ve telekomünikasyon gibi öncelikli alanlarda yapay zekâ çözümlerinin kontrollü koşullarda test edilebileceği deney ortamlarının oluşturulması hedefleniyor.

Amaç yalnızca test yapmak değil.

Başarılı çözümlerin lisanslama, kalıcı düzenleme veya kamu alımı gibi mekanizmalar üzerinden gerçek pazara geçişini kolaylaştırmak.

Bu yaklaşımda regülasyon yalnızca:

"Hangi AI uygulamalarına izin vermeliyiz?"

sorusuyla ele alınmıyor.

Başka bir soru daha soruluyor:

"Güvenli olduğunu doğruladığımız bir çözümü pazara nasıl daha hızlı taşıyabiliriz?"

Bu mekanizma gerçekten çalışırsa düzenleme, inovasyonun karşısında duran bir kontrol katmanı olmaktan çıkıp pazar altyapısının parçalarından birine dönüşebilir.

Asıl mesele uygulama

Eylem Planı'nın hedefleri oldukça iddialı.

Ancak strateji belgeleriyle gerçek ekonomi arasında her zaman önemli bir mesafe vardır.

1 GW kapasite gerçekten kurulabilecek mi?

GPU kredileri doğru şirketlere ve projelere ulaşacak mı?

30 kamu pilotunun kaçı PoC aşamasından çıkıp gerçek kullanıma dönüşecek?

Kamu referanslarının ne kadarı gerçek satın almaya ve ihracata çevrilebilecek?

Bunların hiçbirinin cevabını bugün bilmiyoruz.

Fakat planın başarısını değerlendirirken bakılması gereken göstergeler de tam olarak bunlar olacak.

Çünkü önümüzdeki dört yılda önemli olan kaç yapay zekâ projesinin başlatıldığı değil,

kaçının pilot aşamasından çıkıp gerçek kullanıcıya, gerçek satın almaya ve mümkünse uluslararası pazara ulaşabildiği olacak.

Türkiye'nin AI stratejisindeki asıl deney

Belki de Türkiye'nin 2026-2030 Yapay Zekâ Eylem Planı'nın en ilginç tarafı tek tek hedefleri değil, bu hedeflerin birbirine bağlanma biçimi.

Compute sağla.

Veriyi erişilebilir hale getir.

İnsan yetiştir.

Girişimi finanse et.

Kamuda pilot yaptır.

Başarılı ürünü doğrula.

Kamu alımıyla ölçekle.

Sonra ihracata taşı.

Bu zincir gerçekten kurulabilirse ortaya yalnızca daha fazla yapay zekâ projesi çıkmaz.

Bir yapay zekâ pazarı ortaya çıkar.

Bugün bunun bazı parçaları zaten mevcut: TÜBİTAK'ın Kamu Yapay Zekâ Ekosistemi çağrıları kamu ihtiyaçlarıyla teknoloji geliştiricilerini buluştururken, DMO Tekno Katalog kamuya satış için mevcut bir kanal sunuyor.

Kurumsal sorumluluk tarafı da tamamen belirsiz değil.

Plan kapsamında Ulusal Yapay Zekâ Kurulu en üst karar ve eşgüdüm organı olarak konumlandırılıyor.

Kurulun sekretarya görevlerinin Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı Millî Teknoloji ve Yapay Zekâ Genel Müdürlüğü tarafından yürütülmesi, uygulama takibi için bir Program Ofisi oluşturulması ve bu ofiste kamu yapay zekâ uygulamalarının planlanması ve koordinasyonu için Siber Güvenlik Başkanlığı Kamu Yapay Zekâ Genel Müdürlüğünün de yer alması öngörülüyor.

Dolayısıyla asıl soru artık:

"Kamuda yapay zekâ için hiçbir kapı yok mu?"

değil.

Daha somut bir soru var.

Diyelim ki bugün Türkiye'de faaliyet gösteren bir yapay zekâ şirketisiniz.

Elinizde kamuda gerçek bir problemi çözebilecek çalışan bir ürün var.

TÜBİTAK'ın 2026 Kamu Yapay Zekâ Ekosistemi çağrısının çevrim içi başvuruları 6 Ağustos'ta sona erdi ve bu tur artık kapanmış durumda.

Peki bundan sonra ne yapacaksınız?

Bir sonraki çağrıyı mı bekleyeceksiniz?

Yoksa ilk 12 ayda başlatılması planlanan 30 kamu pilotuna dahil olabileceğiniz başka bir kanal olacak mı?

Bakanlıkların yapay zekâ yol haritalarında ortaya çıkan ihtiyaçları teknoloji şirketleri nereden takip edecek?

Yeni pilot dalgaları nasıl duyurulacak?

Ve elinizde bugün hazır olan bir çözümü ilgili kamu kurumuna ulaştırmanın sürekli açık bir yolu olacak mı?

Başka bir ifadeyle:

"Elimde kamuda kullanılabilecek bir yapay zekâ çözümü var. Mevcut çağrıyı kaçırdıysam yarın sabah nereden başlamalıyım?"

Bugün bu sorunun bazı cevapları var.

Belirli kamu ihtiyaçları için TÜBİTAK'ın açacağı çağrıları takip etmek mümkün.

Uygun ürünler için DMO Tekno Katalog mevcut bir kanal.

Planın bazı sektörel programlarında açık çağrı mekanizmaları da açık biçimde tarif ediliyor.

Ancak Eylem Planı'nın hedeflediği ölçekte bir yapay zekâ pazarı oluşacaksa, teknoloji şirketlerinin kamu talebini sürekli görebildiği, hangi pilotların açıldığını takip edebildiği, başvuru koşullarını anlayabildiği ve çözümünü doğru kuruma taşıyabildiği açık, görünür ve öngörülebilir bir giriş mekanizmasına ihtiyaç olacak.

Belki de planın ilk büyük uygulama sınavlarından biri burada başlayacak.

Çünkü kamu gerçekten yerli yapay zekâ çözümlerinin ilk müşterisi ve referans noktası olacaksa yalnızca talebi yaratmak yetmez.

Arz ile talebin birbirini bulmasını sağlayacak pazar altyapısını da kurmak gerekir.

Türkiye yapay zekâyı kullanan bir ülke olmanın ötesine geçip, yapay zekâ şirketlerinin doğabildiği, ürünlerini doğrulayabildiği, ölçekleyebildiği ve dünyaya satabildiği bir pazar kurabilecek mi?

Ve bundan da önce:

Bu pazara girmek isteyen bir yapay zekâ şirketi yarın sabah nereden başlayacak?

Yapay zekâ Atlası'nda keşfetmeye devam edeceğiz. Bir sonraki yazıda görüşmek üzere.