13 Eki 2025·4 dk
Sundar Pichai ve Yapay Zekayı İnternetin Temel Bileşeni Yapma Süreci
Sundar Pichai’nin Google’ı AI’yı internetin temel katmanı haline getirmeye nasıl yönlendirdiğine dair strateji, ürün ve altyapı odaklı pratik bakış.
Sundar Pichai’nin Google’ı AI’yı internetin temel katmanı haline getirmeye nasıl yönlendirdiğine dair strateji, ürün ve altyapı odaklı pratik bakış.
Bir internet primitive orada olacağını varsayabileceğiniz temel bir yapıtaşıdır—bağlantılar, arama, haritalar veya ödemeler gibi. İnsanlar nasıl çalıştığını düşünmez; sadece her yerde, ucuz ve güvenilir şekilde bulunmasını beklerler.
Sundar Pichai’nin büyük iddiası şudur: Yapay Zeka da bu tür bir yapıtaşı olmalı: birkaç üründe saklı özel bir özellik değil, web üzerindeki birçok deneyimin altında yatan varsayılan bir yetenek.
Yıllarca AI eklenti olarak görüldü: burada daha iyi fotoğraf etiketleme, orada daha akıllı spam filtreleme. Pichai’nin ittiği değişim daha yapısaldır. "Nereye AI serpebiliriz?" diye sormak yerine şirketler "Ürünleri AI her zaman varmış gibi nasıl tasarlarız?" diye sormaya başlıyor.
Bu zihniyet öncelikleri değiştirir:
Bu, model mimarileri veya eğitim tariflerine dair teknik bir derin dalış değil. Daha çok strateji ve ürün kararları hakkında: Pichai döneminde Google’ın AI’yı paylaşılan altyapı olarak nasıl konumlandırdığı, bunun insanların zaten kullandığı ürünleri nasıl etkilediği ve dahili platform seçimlerinin neleri mümkün kıldığı.
AI’yı primitive haline getirmek için gereken pratik bileşenleri ele alacağız:
Sonunda, organizasyonel ve stratejik açıdan AI’nın modern web kadar temel ve sürekli hissedilmesi için nelerin gerektiğine dair net bir resim elde edeceksiniz.
Sundar Pichai’nin Google’daki AI yönelimine etkisini anlamak, kariyerini oluşturan işe bakınca daha kolaydır: sadece kullanıcı kazanmayan, aynı zamanda başkalarının üzerine inşa edebileceği temeller yaratan ürünler.
Pichai 2004'te Google'a katıldı ve hızla “varsayılan” deneyimlerle ilişkilendirildi—altyapıyı düşünmeden milyonlarca kişinin güvendiği araçlar. Sadece bir tarayıcı olarak değil, web’e erişmenin daha hızlı ve güvenli bir yolu olarak Chrome’un yükselişinde merkezi bir rol oynadı; bu, standartları ve geliştirici beklentilerini ileri itti.
Daha sonra Android’de büyük sorumluluk aldı. Bu, üretici ekosistemini (cihaz üreticileri, operatörler, uygulama geliştiricileri) dengelerken platformu tutarlı tutmayı gerektiriyordu. Bu, belirli bir ürün liderliği türüdür: sadece tek bir uygulama veya özellik için optimize edemezsiniz—ölçeklenebilir kurallar, API’ler ve teşvikler koymanız gerekir.
Bu platform-kurucu zihniyet, AI’yı çevreleyen zorluklara doğrudan uyar.
AI bir platform olarak ele alındığında liderlik kararları genellikle şu öncelikleri vurgular:
Pichai 2015'te Google CEO'su (2019'da Alphabet CEO'su) oldu ve şirket çapında bir kaydırma yapma pozisyonuna geldi: AI yan proje değil, paylaşılan altyapı olarak görülmeliydi. Bu bakış sonraki seçimleri—iç araçları standartlaştırma, hesaplamaya yatırım yapma ve AI’yı her seferinde yeniden icat etmek yerine ürünler genelinde yeniden kullanılabilir bir katman haline getirme kararlarını—anlatmaya yardımcı olur.
Google’ın AI’yı “temel” hissettirme yolu sadece zeki modellerle ilgili değildi—bu modellerin nerede yaşayabileceğiyle ilgiliydi. Az sayıda şirket, devasa kullanıcı erişimi, olgun ürünler ve uzun süreli araştırma programlarının kesişiminde yer alır. Bu kombinasyon alışılmadık hızda bir geri bildirim döngüsü yarattı: iyileştirmeler gönder, performansını gör, rafine et.
Milyarlarca sorgu, video ve uygulama etkileşimi birkaç çekirdek hizmetten geçtiğinde, küçük kazançlar bile önem taşır. Daha iyi sıralama, daha az alakasız sonuç, biraz gelişmiş konuşma tanıma—Google ölçeğinde bu artışlar kullanıcılar için fark edilir günlük deneyimlere dönüşür.
"Veri avantajı"nın ne anlama geldiğinde kesin olmakta fayda var. Google’ın internete sihirli bir erişimi yok; büyük olduğu için sonuçları garanti edemez. Avantaj esas olarak operasyoneldir: uzun süredir çalışan ürünler kaliteyi değerlendirmek, regresyonları tespit etmek ve faydalılığı ölçmek için kullanılabilecek sinyaller üretir (politikalar ve yasal sınırlar içinde).
Search, insanları hızlı, doğru cevaplar beklemeye alıştırdı. Zamanla otomatik tamamlama, yazım düzeltme ve sorgu anlama gibi özellikler, sistemlerin niyeti öngörmesi gerektiği beklentisini yükseltti—sadece anahtar kelimeleri eşleştirmek yerine. Bu zihniyet modern AI’ya doğrudan uyar: bir kullanıcının ne demek istediğini tahmin etmek, genellikle yazdığına tepki vermekten daha değerlidir.
Android, AI destekli özellikleri dünya çapında dağıtmaya pratik bir yol sundu. Ses girişi, cihaz içi zekâ, kamera özellikleri ve asistan benzeri deneyimlerdeki iyileştirmeler birçok üretici ve fiyat segmentine ulaşarak AI’yı ayrı bir ürün olmaktan çok yerleşik bir yetenek haline getirdi.
"Mobil-öncelikli" telefon ekranını ve bağlamını varsayılan kabul ederek ürün tasarlamayı ifade ediyordu. "AI-öncelikli" benzer bir düzenleyici ilkedir ama daha geniş: makine öğrenimini, ürünlerin nasıl inşa edildiğinin, iyileştirildiğinin ve sunulduğunun varsayılan bir bileşeni olarak görür—sonradan eklenen özel bir özellik olarak değil.
Pratikte AI-öncelikli bir şirket, birçok kullanıcı sorununu yazılımın tahmin etme, özetleme, çeviri, önerme veya otomatikleştirme yapabildiğinde daha iyi çözeceğini varsayar. Soru "Burada AI kullanmalı mıyız?"dan "Bu deneyimi AI güvenli ve yardımcı olacak şekilde nasıl tasarlarız?"a kayar.
AI-öncelikli duruş günlük kararlarda görünür:
Ayrıca "göndermek" ne demek değişir. Tek bir lansman yerine, AI özellikleri genellikle sürekli ayar gerektirir—performansı izlemek, istemleri veya model davranışını rafine etmek ve gerçek dünya kullanımı kenar durumları ortaya çıkardıkça koruyucu önlemler eklemek.
Şirket çapında dönüşümler slogan seviyesinde kalırsa işe yaramaz. Liderlik, tekrar eden kamusal çerçevelemeler, kaynak tahsisi ve teşviklerle öncelikleri belirler: hangi projelere insan gücü veriliyor, hangi metrikler önem taşıyor ve hangi incelemeler "Bu AI ile nasıl iyileşiyor?" diye soruyor.
Google kadar büyük bir şirkette bu sinyal verme esas olarak koordinasyon içindir. Takımlar ortak bir yön paylaştığında—AI varsayılan bir katman olarak—platform grupları araçları standardize edebilir, ürün ekipleri güvenle plan yapabilir ve araştırmacılar atılımları ölçeklenebilir şeylere dönüştürebilir.
AI’nın "internet primitive" gibi hissettirmesi için yalnızca izole araştırma demolarında veya tek seferlik ürün deneylerinde kalmaması gerekir. Ortak temeller—ortak modeller, standart araçlar ve kaliteyi değerlendirmek için tekrarlanabilir yollar—gereklidir, böylece ekipler her seferinde yeniden icat etmek yerine aynı tabanın üzerine inşa edebilir.
Pichai’nin platform-kurucu zihniyeti altında önemli bir değişim, AI araştırmasını bağımsız projeler serisi olarak görmek yerine yeni fikirleri kullanılabilir yeteneklere güvenilir biçimde dönüştüren bir tedarik zinciri gibi ele almaktı. Bu, eğitim, test, güvenlik incelemesi, dağıtım ve sürekli izlemeyi içeren ölçeklenebilir boru hatlarına işi konsolide etmeyi gerektirir.
Paylaşılan bir boru hattı olduğunda ilerleme "hangi ekip en iyi deneyi yaptı" olmaktan çıkar ve "iyileştirmeleri ne kadar hızlı ve güvenli bir şekilde her yere yayınlayabiliriz" haline gelir. TensorFlow gibi çerçeveler modellerin nasıl inşa edilip servis edildiğini standartlaştırmaya yardımcı oldu; iç değerlendirme ve dağıtım uygulamaları ise laboratuvar sonuçlarından üretim özelliklerine geçişi kolaylaştırdı.
Tutarlılık sadece operasyonel verimlilik değil—AI’yı güvenilir kılan odur.
Bunlar yoksa kullanıcı AI’yı düzensiz deneyimler olarak yaşar: bir yerde yardımcı, diğer yerde kafa karıştırıcı ve güvenilir olmayabilir.
Bunu elektrik gibi düşünün. Her ev kendi jeneratörünü çalıştırmak zorunda kalsaydı, enerji pahalı, gürültülü ve güvenilmez olurdu. Paylaşılan bir şebeke elektriği talep üzerine kullanılabilir kılar, güvenlik ve performans için standartlar sağlar.
Google’ın paylaşılan AI temeliyle hedefi benzer: modeller, araçlar ve değerlendirme için güvenilir bir "şebeke" kurmak, böylece AI birçok ürüne takılabilir—tutarlı, hızlı ve net koruyucularla.
AI internetin temel bir yapıtaşı olacaksa geliştiriciler etkileyici araştırma makalelerinden daha fazlasına ihtiyaç duydular—model eğitimi ve dağıtımını normal yazılım işiymiş gibi hissettiren araçlara ihtiyaç vardı.
TensorFlow, makine öğrenmesini uzmanlık gerektiren bir zanaatten mühendislik iş akışına dönüştürmeye yardımcı oldu. Google içinde modellerin nasıl inşa edilip gönderildiğini standartlaştırdı; bu, yinelenen çabayı azalttı ve fikirlerin bir ürün grubundan diğerine taşınmasını kolaylaştırdı.
Google dışında TensorFlow, girişimler, üniversiteler ve kurumsal ekipler için engeli düşürdü. Paylaşılan bir çerçeve etrafında öğreticiler, önceden eğitilmiş bileşenler ve işe alım akışları oluştu—bu "ortak dil" etkisi benimsemeyi tek bir ürün lansmanından çok daha hızlı hızlandırdı.
(Eğer daha derine gitmeden önce temel bir tazeleme isterseniz, bkz. /blog/what-is-machine-learning.)
TensorFlow gibi araçları açık kaynak yapmak sadece cömertlik değildi—bir geri besleme döngüsü yarattı. Daha fazla kullanıcı daha fazla hata raporu, topluluk katkısı ve gerçek dünyada önemli olan performans, taşınabilirlik, izleme ve dağıtım üzerinde daha hızlı yineleme anlamına geldi.
Ayrıca ekosistem çapında uyumluluğu teşvik etti: bulut sağlayıcıları, çip üreticileri ve yazılım satıcıları yaygın olarak kullanılan arayüzlere göre optimize edebildi.
Açıklık gerçek riskler getirir. Geniş erişimli araçlar suistimali (dolandırıcılık, gözetim, deepfake) ölçeklendirmeyi kolaylaştırabilir veya modeller yetersiz testle dağıtılabilir. Google ölçeğinde bu gerilim sürekli bir dengedir: paylaşım ilerlemeyi hızlandırır, ancak zarar yüzeyini genişletir.
Pratik sonuç orta bir yol oldu—açık çerçeveler ve seçici yayınlar, eş zamanlı olarak politikalar, korumalar ve sorumlu kullanım rehberleriyle eşleştirildi.
AI daha "primitive" hale geldikçe geliştirici deneyimi de değişir: kurucular artık sadece API’lerle değil, doğal dil aracılığıyla uygulama akışları oluşturmayı beklemeye başlar. Bu noktada sohbet tabanlı prototipleme ve gönderim araçları—ör. Koder.ai—takımlara sohbetle web, backend ve mobil uygulamaları prototipleme ve gönderme imkânı sunar; yine de ihtiyaç duyulduğunda kaynak kodu dışa aktarma seçeneği verir.
Bir "internet primitive" her yerde var olduğunu varsayabileceğiniz temel bir yetenektir (bağlantılar, arama, haritalar veya ödemeler gibi). Bu çerçevede Yapay Zeka, birçok ürünün bağlanabileceği güvenilir, ucuz ve her zaman kullanılabilir bir katman haline gelir; ayrı bir özellik olarak arayıp bulduğunuz bir şey olmaktan çıkar.
Bir özellik isteğe bağlı ve genellikle izole bir şeydir (ör. özel bir mod veya sekme). Varsayılan bir yetenekse ürünün temel akışına gömülüdür—kullanıcılar onun "sadece çalışacağını" bekler.
Pratik göstergeler:
İnternet ölçeğinde primitiflerin herkese, her zaman çalışması gerekir. Google ölçeğinde küçük gecikmeler veya maliyet artışları bile büyük etki yaratır.
Bu yüzden ekipler önceliklendirir:
Dağıtım, yetenekleri insanların zaten kullandığı ürünler üzerinden göndermektir—Search, Android, Chrome, Workspace—böylece benimseme normal güncellemelerle olur, "AI uygulamamı dene" çağrısı gerekmez.
Kendi ürününüzü inşa ediyorsanız benzer yaklaşım:
Pichai’nin platform kurucu geçmişi, ekosistemleri şekillendirmeye odaklı bir liderlik tarzıdır: standartlar koymak, paylaşılan araçlar ve yeniden kullanılabilir bileşenler sunmak, böylece birçok ekip ve dış geliştirici tutarlı şekilde inşa edebilir.
AI bağlamında bu şunlara dönüşür:
Araştırma buluşlarını tekrarlanabilir üretim iş akışlarına dönüştürmek demektir: eğitim, test, güvenlik incelemesi, dağıtım ve izleme—böylece iyileştirmeler geniş çapta dağıtılabilir.
Ekipler için pratik çıkarımlar:
Tutarlılık, AI’nın ürünler genelinde güvenilir hissettirmesini sağlar ve çoğaltılan çalışmayı azaltır.
Sağladıkları:
TensorFlow, modellerin nasıl inşa edildiğini, eğitildiğini ve servis edildiğini standartlaştırdı—hem Google içinde hem de sektörde—ML’yi normal bir yazılım mühendisliği iş akışına daha yakın hale getirdi.
Bir geliştirici yığını seçerken bakılması gerekenler:
TPU’lar, yaygın AI hesaplamalarını verimli çalıştırmak üzere tasarlanmış özelleşmiş çiplere örnektir. Büyük ölçekte bu verimlilik maliyeti düşürebilir ve yanıt sürelerini iyileştirebilir.
Zorunlu olarak özel çiplere ihtiyacınız yok—önemli olan iş yükünü doğru altyapıyla eşleştirmektir:
Üretken modeller kendinden emin ama hatalı çıktılar üretebilir; bu ölçeklendiğinde küçük hata oranları milyonlarca insanı etkiler.
Ölçeklenebilir pratik önlemler: