Özet

Bu yazıda basit ama rahatsız edici bir gerçeği anlatacağım: Büyük yapay zeka şirketleri, sizin buluşlarınızı öğreniyor ve kendi ürünlerine ekliyor. Siz saatlerinizi harcayıp bir şey keşfediyorsunuz, birkaç ay sonra aynı şey platformun "yeni özelliği" oluyor.

Bu bir komplo teorisi değil. Sam Altman bunu açıkça söylüyor. Akademik araştırmalar bunu destekliyor. Ve 12 Ocak 2026'da Anthropic'in Cowork duyurusu bunu canlı olarak gösterdi.

Peki bu durumda solo developer ne yapabilir? İşte bunu konuşacağız.

1. Büyük Balık Küçük Balığı Nasıl Yutuyor?

1.1 Öğrenme Döngüsü: Siz Çalışıyorsunuz, Onlar İzliyor

Şöyle düşünün: Bir yapay zeka aracı kullanıyorsunuz. Diyelim ki ChatGPT veya Claude. Saatlerce uğraşarak bir şeyler keşfediyorsunuz. Belki özel bir prompt tekniği. Belki bir workflow. Belki aracı daha verimli kullanmanın bir yolu.

Soru: Bu keşfi kim görüyor?

Cevap: Siz ve... platform şirketi.

Sam Altman, OpenAI'ın CEO'su, bunu saklamıyor:

"Erken sürümleri yayınlamak ve sık sık güncellemek önemli. Biz buna 'iteratif deployment' diyoruz." [^1]

Bu ne demek? Şu demek: Ürünü erkenden çıkarıyorlar, sizin nasıl kullandığınızı izliyorlar, öğreniyorlar, güncelliyorlar. Siz onların ücretsiz araştırma laboratuvarısınız.

Altman bunu daha açık söylüyor:

"OpenAI erken versiyonları yayınladı, gerçek dünyadan hızlı geri bildirim aldı, kullanıcıları dinledi, insanların gerçekten ne istediğine göre geliştirdi." [^2]

Dikkat edin: "Kullanıcıları dinledi." Bu güzel bir ifade. Ama gerçekte olan şu: Milyonlarca kullanıcının milyarlarca prompt'unu analiz ettiler. Hangi teknikler işe yarıyor? Hangi workflow'lar popüler? Hangi özellikler eksik?

Sonuç: Siz keşfediyorsunuz, onlar öğreniyor, sonra sizin keşfinizi "yeni özellik" olarak paketleyip satıyorlar.

1.2 Gerçek Bir Örnek: Cowork

12 Ocak 2026'da Anthropic, "Cowork" adında yeni bir ürün duyurdu. Bu ürün, Claude'u kod yazmayanlar için kullanılabilir hale getiriyor.

Ama bir dakika. Power user'lar bunu zaten yapıyordu. MCP sunucuları kuruyorlardı. Custom hook'lar yazıyorlardı. Slash command'lar oluşturuyorlardı. Aylar boyunca forumlar ve Discord kanalları bu tekniklerle doluydu.

Ve şimdi? Aynı şeyler Cowork'te "native özellik" olarak sunuluyor. Aylık 100-200 dolar.

Bu tesadüf değil. Bu platform envelopment denen bir strateji. Türkçesi: Platform, etrafındaki ekosistemi yutuyor.

1.3 Bilgi Asimetrisi: Kartlar Kimde?

Bir poker masası düşünün. Bir tarafta siz varsınız, elinizde sadece kendi kartlarınız. Diğer tarafta platform şirketi var, herkesin kartlarını görebiliyor.

Bu asimetri zamanla büyüyor. Siz bir şey keşfettiniz? Platform zaten yüz bin kişinin benzer keşiflerini gördü. Siz bir hata yaptınız? Platform milyonlarca hatayı analiz etti.

1.4 Kişiselleştirme: Sizi Sizden İyi Tanıyorlar

Sam Altman, yapay zekanın kişiselleşme potansiyelinden de bahsediyor:

"Yapay zeka yıllar içinde benimle konuşarak kültürümü, değerlerimi, hayatımı öğrendi." [^3]

Bu cümleyi bir daha okuyun. "Yıllar içinde öğrendi." Yani platform, Altman'ın kim olduğunu, nasıl düşündüğünü, ne istediğini biliyor.

Soru: Platform sizi ne kadar tanıyor?

Eğer aylar veya yıllar boyunca aynı servisi kullandıysanız, cevap muhtemelen "oldukça iyi." Prompt tarzınız. Çalışma alışkanlıklarınız. Sık yaptığınız hatalar. Hepsi kayıtlarda.

2. Bilimsel Arka Plan: Neden Bu Kaçınılmaz?

2.1 Ölçek Yasaları: Büyük Olan Kazanır mı?

Yapay zeka araştırmacıları, modellerin nasıl geliştiğini incelediler. Buldukları şey basit ama önemli:

Model büyüdükçe, veri arttıkça, hesaplama gücü yükseldikçe—performans tahmin edilebilir şekilde artıyor. [^4]

Bu "scaling laws" (ölçek yasaları) denen bir fenomen. Kaplan ve arkadaşları 2020'de bunu matematiksel olarak gösterdi.

Solo developer için ne anlama geliyor?

Şu anlama: Hesaplama gücü yarışını kazanamazsınız. Google, Microsoft, Anthropic, OpenAI—bu şirketlerin veri merkezleriyle rekabet edemezsiniz.

2.2 Beklenmeyen Yetenekler: Bugün Yok, Yarın Var

Wei ve arkadaşları 2022'de ilginç bir şey keşfetti:

Yapay zeka modelleri, belirli bir ölçeğe ulaştığında aniden yeni yetenekler kazanıyor. [^5]

Buna "emergent abilities" (ortaya çıkan yetenekler) deniyor. Önemli olan şu: Bu yetenekler tahmin edilemiyor. Bugün bir model bir şeyi yapamıyor, yarın bir güncellemeyle yapabiliyor.

Solo developer için ne anlama geliyor?

Bugün sizin "gizli silahınız" olan bir teknik, yarın platformun standart özelliği olabilir. Hatta daha iyisi olabilir.

2.3 Agentic Sistemler: Orkestrasyon Her Şeydir

Andrew Ng, yapay zeka alanının öncülerinden biri, "agentic AI" denen bir kavramı popülerleştirdi. [^6] Basitçe:

Ng'in en çarpıcı bulgusu şu:

Basit bir model, doğru orkestrasyon ile çok daha güçlü bir modeli geçebiliyor.

Bu kritik bir nokta. Ham güç her şey değil. Nasıl kullandığınız önemli.

Solo developer için ne anlama geliyor?

İşte burada umut var. Hesaplama gücü yarışını kazanamazsınız ama orkestrasyon yarışını kazanabilirsiniz.

3. Peki Ne Yapmalı?

3.1 Gerçekleri Kabul Etmek

Önce bazı gerçekleri kabul edelim:

1. Platform avantajı büyüyecek. Scaling laws bunu garantiliyor.
2. Bugünkü tekniğiniz yarın commodity olabilir. Emergent abilities bunu mümkün kılıyor.
3. Siz onların laboratuvarısınız. Iteratif deployment bunu sağlıyor.

Bu kasvetli mi? Belki. Ama gerçeği görmeden strateji yapamayız.

3.2 Orkestrasyon: Solo Developer'ın Silahı

Andrew Ng'in bulgusunu hatırlayın: Orkestrasyon, ham güçten daha önemli olabilir.

Büyük şirketlerin avantajı nedir? Hesaplama gücü, veri, mühendis sayısı.

Sizin avantajınız ne olabilir?

1. Hız ve Esneklik

Büyük şirketler yavaş hareket eder. Bürokratik süreçler, onay mekanizmaları, ürün yöneticileri, toplantılar. Siz sabah bir fikir düşünüp akşam deneyebilirsiniz.

2. Domain Bilgisi

Platform genel amaçlıdır. Herkes için. Siz kendi alanınızı, kendi müşterilerinizi, kendi problemlerinizi biliyorsunuz. Bu bilgi değerli.

3. Özelleştirme

Platform "one size fits all" yaklaşımı kullanır. Siz kendi ihtiyaçlarınıza göre özelleştirebilirsiniz.

3.3 Üç Eksen: Privacy, Latency, Customization

Solo developer olarak nerede rekabet edebilirsiniz?

Privacy (Gizlilik): Müşterileriniz verilerinin nereye gittiğini önemsiyor olabilir. "Verileriniz bizim sunucularımızdan çıkmaz" güçlü bir değer önerisi.

Latency (Gecikme): Bulut servisleri network gecikmesi yaşar. Yerel çözümler anında yanıt verebilir.

Customization (Özelleştirme): Platform herkese aynı şeyi sunar. Siz müşterinizin tam ihtiyacına göre şekillendirebilirsiniz.

Bu üç eksende platform'u yenmek mümkün.

3.4 Velocity: Tek Sürdürülebilir Avantaj

Uzun vadede tek sürdürülebilir avantaj hızdır.

Platform sizin bir özelliğinizi kopyalayacak. Bu kaçınılmaz. Ama siz o sırada üç adım öteye gitmiş olabilirsiniz.

Bu bir koşu. Durmak ölüm demek. Ama koşmaya devam ederseniz, her zaman önde olabilirsiniz.

4. Gelecek: Kod Yazmaktan Ajan Yönetmeye

4.1 Paradigma Değişimi

2025 sonlarında belirginleşen bir trend var: Yazılım geliştirme, kod yazmaktan yapay zeka ajanlarını yönetmeke dönüşüyor.

Eskiden:

Geliştirici → Kod yazar → Test eder → Yayınlar

Şimdi:

Geliştirici → Ajanları yönlendirir → Ajanlar kod üretir → Geliştirici denetler

Bu değişim henüz başlangıçta. Ama hızlanıyor.

4.2 2026-2027 Öngörüleri

1. "Agentic IDE" yaygınlaşacak Kod editörleri, yapay zeka ajan yönetimini doğrudan destekleyecek.

2. MCP ekosistemi patlayacak Model Context Protocol (yapay zekaların dış araçlarla konuşma standardı) yaygınlaşacak. 2026 sonunda binlerce hazır entegrasyon beklenebilir.

3. "Agent Store" ortaya çıkacak App Store'da uygulama satın aldığınız gibi, hazır yapay zeka ajanları satın alacaksınız.

4. Adaptasyon veya elenme Bu değişime uyum sağlayamayan geliştiriciler zorlanacak. Uyum sağlayanların verimliliği 10 kat artabilir.

4.3 İnsan-Bilgisayar Etkileşimi Soruları

Bu geçiş, temel sorular doğuruyor:

• Kontrol: Yapay zekaya ne kadar kontrol devretmeliyiz?
• Şeffaflık: Yapay zekanın kararlarını anlayabiliyor muyuz?
• Güven: Ne zaman güvenmeli, ne zaman sormalıyız?

Bu sorular henüz cevaplanmadı. Ama cevapları bulmak zorundayız.

5. Sonuç: Zavallı Solo Developer Ne Yapsın?

5.1 Kısa Özet

Bu yazıda şunları anlattım:

1. Platform envelopment gerçek. Büyük şirketler, kullanıcı inovasyonlarını sistematik olarak kendi ürünlerine ekliyor.

2. Bilim bunu destekliyor. Scaling laws, emergent abilities, agentic patterns—hepsi bu trendi açıklıyor.

3. Savunma mümkün. Orkestrasyon, domain bilgisi, hız, özelleştirme—bunlar solo developer'ın silahları.

4. Gelecek farklı olacak. Kod yazmaktan ajan yönetmeye geçiş kaçınılmaz görünüyor.

5.2 Ne Yapmalı?

1. Gerçeği kabul edin. Platform sizi izliyor ve öğreniyor. Bu paranoya değil, iş modeli.

2. Hızlı hareket edin. Avantajınız geçici. Kullanın.

3. Domain'e odaklanın. Genel amaçlı platformla rekabet etmeyin. Niş'inizi bulun.

4. Orkestrasyon öğrenin. Ham model gücü değil, nasıl kullandığınız önemli.

5. Değişime hazır olun. 2026-2027 paradigma değişimi getirecek. Hazırlıklı olanlar kazanacak.

5.3 Son Söz

Spinoza, 17. yüzyılda "conatus" kavramını tanımladı: Her varlığın kendini koruma ve güçlendirme çabası.

Platform'ların conatus'u açık: Büyümek, yuzmak, egemen olmak.

Solo developer'ın conatus'u ne olmalı? Bence şu: Hızlı öğrenmek, hızlı adapte olmak, hızlı hareket etmek.

Bu bir savaş değil. Bu bir dans. Platform büyüyor, siz kaçıyorsunuz. Platform sizi yakalayana kadar siz çoktan başka bir yere gitmişsiniz.

Yorucu mu? Evet. Ama imkansız değil.

Ve belki de—belki de—bu dans sizi daha iyi yapıyor.

Referanslar

[^1]: Altman, S. (2023). Stanford Lecture on AI Development. Marketing AI Institute.

[^2]: Fortune. (2023). "The Inside Story of ChatGPT's Development." Fortune Magazine.

[^3]: Altman, S. (2024). Big Technology Podcast Interview.

[^4]: Kaplan, J., et al. (2020). "Scaling Laws for Neural Language Models." arXiv:2001.08361.

[^5]: Wei, J., et al. (2022). "Emergent Abilities of Large Language Models." arXiv:2206.07682.

[^6]: Ng, A. (2024). "Agentic AI Design Patterns." DeepLearning.AI & Sequoia AI Ascent.

Versiyon: 2.0.0 | Tarih: 2026-01-13