Endeksin Amacı
Türkiye AI Olgunluk Endeksi 2026, Türkiye'de faaliyet gösteren her ölçekten kurumun yapay zekâ olgunluğunu sekiz boyutta, davranış-bazlı (behaviorally anchored) bir çerçeveyle ölçen açık bir referans metodolojisidir.
Endeks; yatırım kararları, kurumsal dönüşüm yol haritaları ve regülatör hazırlığı bağlamında kullanılmak üzere tasarlandı. Akademik atıf için bu sayfanın altındaki citation formatı kullanılabilir.
Sekiz Boyutun Çerçevesi
1) AI Stratejisi & Yönetişim — vizyon, sponsorluk, portföy yönetimi, KPI bağlantısı.
2) Veri Olgunluğu — kalite, katalog, lineage, etiketleme, KVKK uyumu.
3) Teknoloji & MLOps — altyapı, deploy, model registry, observability, AI security.
4) Yetenek & Kültür — iç ekip, AI literacy, change management, partner ağı, retention.
5) Süreç & Operasyonel Entegrasyon — workflow gömme, otomasyon, agentic, time-to-prod.
6) Güvenlik, KVKK & EU AI Act Uyumu — risk framework, DPIA, AI Act sınıflandırma.
7) Etik & Sorumlu AI — etik çerçeve, bias yönetimi, açıklanabilirlik, şeffaflık.
8) İş Değeri & Ölçümleme — production use-case sayısı, ROI, müşteri etkisi.
Boyutlar Gartner AI Maturity Model, MIT Sloan 'Becoming an AI-Powered Organization', McKinsey State of AI 2024/2025 ve Türkiye AI Stratejisi 2024-2026 önceliklerinden sentezlendi.
Soru Tasarımı: Davranış-Bazlı (BARS)
Endeks 8 boyutta × 5 soru = 40 soru içerir. Her soru beş ayrı 'davranışsal anker' seçeneği sunar:
• 0 puan — Yok / ad-hoc
• 25 puan — Reaktif / siloed
• 50 puan — Tanımlı / tekrarlanabilir
• 75 puan — Yönetiliyor / ölçülüyor
• 100 puan — Optimize / kurumsallaşmış
Likert tarzı 'Katılıyorum / Katılmıyorum' ölçeklerinden farklı olarak BARS, cevaplayıcının öznel yorumunu azaltır ve farklı kişilerin aynı durumu farklı puanlama olasılığını düşürür. Bu yöntem klinik psikoloji ve performans değerlendirme literatüründe standart olarak kullanılır.
Skor Hesaplama
Boyut skoru: o boyuttaki 5 sorunun aritmetik ortalaması (0-100).
Genel skor: 8 boyut skorunun eşit ağırlıklı ortalaması (0-100, yuvarlanmış).
Boyutlar eşit ağırlıklı tutulmuştur çünkü olgunlukta tek bir boyut diğerlerinin önüne geçemez — örneğin güçlü 'Veri' olgunluğu zayıf 'Yönetişim' ile birlikte production'a alınamaz.
Seviye bantları: 0-25 Farkındalık · 26-45 Keşif · 46-65 Pilot · 66-85 Operasyonel · 86-100 Stratejik. Bantlar Gartner 5-seviye modeline uyumludur.
Sektör Benchmark Verisi
Endeks 10 sektör için tahmini medyan (P50) ve üst çeyrek (P75) genel skoru sunar. Bu benchmark verisi:
• McKinsey State of AI 2024 sektör quintile dağılımları
• BCG AI at Scale 2024 top-10% gap raporu
• Türkiye Cumhuriyeti AI Strategy 2024-2026 sektör öncelikleri
• 60+ kurumsal danışmanlık angajmanından anonimleştirilmiş veri (2022-2026)
kaynaklarının sentezidir. Sektör verisi *yön gösterici* bir karşılaştırmadır; istatistiksel bir survey değildir. Daha geniş bir Türkiye AI olgunluk verisi 2026 Q4 itibarıyla yıllık kamu raporu olarak yayımlanmayı planlıyor.
Risk Bayrakları
Aşağıdaki cevap örüntüleri tespit edildiğinde sonuç sayfasında risk bayrağı görüntülenir:
• KVKK uyum riski: 'Veri kişisel/KVKK sorusu' skoru ≤ 25.
• EU AI Act maruziyeti: 'EU AI Act hazırlık' skoru ≤ 25 + sektör (finans/sağlık/kamu) hassas.
• AI security boşluğu: 'AI security tasarımdan dahil' skoru ≤ 25.
• Pilot tuzağı: Yönetişim < 50 ve Production use-case sayısı ≤ 1-3.
• Yetenek darboğazı: Talent boyutu skoru < 30.
Risk bayrakları yargı içermez; ilgili sayfalarda detay rehberlere bağlantı sunar.
Sınırlamalar
Endeks öz-değerlendirme (self-assessment) niteliğindedir. Bağımsız bir denetim veya kurumsal hazırlık raporu yerine geçmez.
Cevaplayıcının rolüne bağlı olarak farklı boyutlar farklı doğrulukta cevaplanabilir; ideal kullanım birden fazla rolden (C-level, teknik, operasyon) toplu doldurmadır.
Sektör benchmark verisi *modellenmiş* tahminlerdir; istatistiksel sapma içerir. Doğrudan yatırım kararı için bağımsız teyit gerektirir.
Endeks Türkiye-Türk olgunluk bağlamına kalibre edilmiştir; ABD/AB pazarlarına 1:1 uygulanmayabilir.
Sürüm Geçmişi
v2.0 — 2026 Q2: 8 boyut × 5 BARS soru; sektör + ölçek + karar verici rolü ile kalibre.
v1.0 — 2025 Q1: 5 boyut × 4 Likert soru; sektör kalibrasyonu yok. (emekliye alındı)
8 Boyutun Özet Tanımı
1. AI Stratejisi & Yönetişim
Vizyon, sponsorluk, portföy yönetimi, KPI bağlantısı ve yönetim kurulu görünürlüğü.
→ Yönetim kurulu sahipli, finansal modele bağlı, portföy düzeyinde yönetilen AI stratejisi.
2. Veri Olgunluğu
Veri kalitesi, erişilebilirlik, kataloglama, lineage ve etiketli veri üretim hattı.
→ Self-servis veri platformu, kataloglu lineage ve etiketleme operasyonu.
3. Teknoloji & MLOps
Altyapı, MLOps, model envanteri, observability ve vendor-agnostic mimari.
→ Standart MLOps platformu, canlı model envanteri ve federe deploy yetkinliği.
4. Yetenek & Kültür
İç ekip, AI okuryazarlığı, change management, dış partner ağı ve retention.
→ Tüm çalışanlar için AI literacy + uzman rolleri için kariyer yolu + COE yapısı.
5. Süreç & Operasyonel Entegrasyon
AI'nın iş akışlarına gömülmesi, otomasyon kapsamı, agentic workflows ve süreç yeniden tasarımı.
→ AI iş süreçlerine doğal olarak entegre; agentic workflow'lar uçtan uca koşuyor.
6. Güvenlik, KVKK & EU AI Act Uyumu
AI sistem güvenliği, KVKK uyumu, EU AI Act risk sınıflandırması ve denetim hazırlığı.
→ Risk-bazlı yönetim çerçevesi + KVKK + EU AI Act uyum süreçleri kurumsal işliyor.
7. Etik & Sorumlu AI
Etik çerçeve, bias yönetimi, açıklanabilirlik, paydaş katılımı ve sorumlu AI politikaları.
→ Şeffaf, açıklanabilir, bias-yönetimli, paydaş katılımlı AI ürünleri.
8. İş Değeri & Ölçümleme
ROI ölçümü, üretimdeki use-case sayısı, müşteri etkisi ve rekabet avantajı.
→ AI portföyü kurumsal P&L'in ayrı bir kaleminde, çeyreklik raporlanan değer üretiyor.
5 Seviyenin Bant Tablosu
| Skor bandı | Seviye | Kısa açıklama |
|---|---|---|
| 0-25 | Farkındalık | AI gündemde; aksiyon henüz yapısal değil. |
| 26-45 | Keşif | İzole pilotlar başladı; kurumsal yapı henüz oturmadı. |
| 46-65 | Pilot | İlk üretim başarıları var; ölçek için yönetişim eksik. |
| 66-85 | Operasyonel | 10+ use-case canlı; MLOps ve yönetişim tutarlı. |
| 86-100 | Stratejik | AI iş modelinin yapısal parçası; pazarda lider konumda. |
Sektör Benchmark Tablosu
Aşağıdaki değerler modellenmiş tahminlerdir; 'Diğer' kategorisi Türkiye geneli yakın ortalamayı temsil eder.
| Sektör | Medyan (P50) | Üst çeyrek (P75) |
|---|---|---|
| Finans & Sigorta | 52 | 72 |
| Telekom & Teknoloji | 58 | 78 |
| Üretim & Sanayi | 41 | 60 |
| Perakende & E-ticaret | 46 | 68 |
| Sağlık & Yaşam Bilimleri | 38 | 58 |
| Lojistik & Ulaştırma | 42 | 62 |
| Enerji & Hizmetler | 39 | 58 |
| Kamu & Hizmet Sektörü | 32 | 52 |
| Eğitim | 35 | 55 |
| Profesyonel Hizmetler | 44 | 66 |
Metodoloji SSS
- Endeksin orijinal kaynağı / fikri kim?
- Endeks; Gartner AI Maturity Model, MIT Sloan 'Becoming an AI-Powered Organization' (2017), McKinsey State of AI raporları (2022-2024) ve Türkiye Cumhuriyeti Ulusal AI Stratejisi 2024-2026 kaynaklarının sentezi olarak Şükrü Yusuf Kaya tarafından tasarlandı.
- BARS soru tasarımı diğer ölçeklerden nasıl farklı?
- Likert-tarzı 'Katılıyorum/Katılmıyorum' ölçekleri öznel yorum farkı yaratır. BARS (Behaviorally Anchored Rating Scales) her seçenek için somut, gözlenebilir davranış açıklamaları sunar — bu yöntem klinik psikoloji ve performans değerlendirmede standart kabul edilir.
- Sektör benchmark verisi güncellenecek mi?
- Evet. Q4 2026 itibarıyla Türkiye genelinde yıllık olarak yenilenen bir AI olgunluk raporu yayımlama planlanıyor — anonim agrega veriler bu rapora katkıda bulunacak.
- Bu metodolojiyi kendi ekibimde nasıl uygularım?
- İdeal kullanım 3 paydaş (C-level + teknik + operasyon) ortaklığında doldurmadır. Cevap farkları kurumda 'olgunluk algısı' iletişim yarığını gösterir; çoğunlukla bu farklılığı kapatmak ilk pratik adımdır.
Akademik Atıf Formatı
Bu çalışmayı APA formatında atıfla paylaşabilirsiniz. Sürüm numarası her güncellemede yenilenir; eski sürümler arşivlenmiş olarak referansta kalabilir.
Kaya, Ş.Y. (2026). "Türkiye Yapay Zekâ Olgunluk Endeksi, v2.0." sukruyusufkaya.com. https://sukruyusufkaya.com/araclar/ai-olgunluk-skoru
Kaynaklar
- Gartner — AI Maturity Model, Gartner
- MIT Sloan — Becoming an AI-Powered Organization, MIT Sloan
- McKinsey — The state of AI 2024, McKinsey & Company
- BCG — AI at Scale, BCG
- NIST AI Risk Management Framework, NIST
- Regulation (EU) 2024/1689 — Artificial Intelligence Act, EUR-Lex
- ISO/IEC 42001:2023 — AI Management System, ISO
- Türkiye Ulusal Yapay Zekâ Stratejisi 2024-2026, Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi