Kategori: Yapay Zeka Araçları ve Uygulamalar

ABD’li çip devi Nvidia, yapay zeka (YZ) çip kaçakçılığına karşı harekete geçti. Şirketin, üretimi artan yasa dışı Çin pazarına yönelik çip kaçakçılığı söylentileri ortasında, kendi YZ çiplerinin konumunu takip edebilecek bir yazılım testi yürüttüğü bildiriliyor.

Reuters’ın isimsiz kaynaklara dayandırdığı haberine göre, Nvidia, YZ çiplerinin hangi ülkede bulunduğunu doğrulamasını sağlayacak konum doğrulama teknolojisi geliştirdi. Bu yazılım, çiplerin hesaplama performansını izlemenin yanı sıra sunucular arasındaki iletişim gecikmesini de kullanarak bir çipin yaklaşık konumunu belirleyebiliyor. Şirketin bu teknolojiyi, özellikle Çin’e yönelik artan yasa dışı çip sevkiyatı iddialarına karşı bir önlem olarak devreye soktuğu düşünülüyor.

Yazılımın Kapsamı ve Lansmanı

Şirketten yapılan açıklamalara göre, bu takip yazılımının müşteriler için isteğe bağlı olması ve ilk olarak Blackwell çipleriyle kullanıma sunulması planlanıyor. Bu adım, Nvidia’nın giderek karmaşıklaşan küresel tedarik zinciri ve pazar dinamiklerinde denetimini artırma stratejisinin bir parçası olarak görülüyor.

Kaçakçılık İddiaları ve Nvidia’nın Yanıtı

Son günlerde ortaya çıkan çeşitli raporlar, Çinli yapay zeka modeli DeepSeek’in, kaçak yollarla ülkeye sokulan Nvidia Blackwell çiplerine eğitildiğini iddia ediyor. Nvidia ise bu iddialara karşı, bu tür bir kaçakçılığa dair herhangi bir kanıt görmediğini belirterek yanıt verdi. Bir Nvidia sözcüsü TechCrunch’a yaptığı açıklamada, “Bizi ve OEM ortaklarımızı aldatmak amacıyla inşa edilip sonra sökülerek, kaçırılarak ve başka bir yerde yeniden inşa edilen ‘hayalet veri merkezleri’ne dair herhangi bir doğrulama veya ipucu almadık. Bu tür bir kaçakçılık uzak ihtimal gibi görünse de, aldığımız her ipucunu takip ediyoruz,” ifadelerini kullandı.

Stratejik Bağlam ve Pazar Etkisi

Bu gelişmeler, ABD hükümetinin geçtiğimiz günlerde Nvidia’nın H200 YZ çiplerini onaylı Çinli müşterilere satışına yeşil ışık yakmasının ardından geldi. Ancak bu onay, şirketin en yeni Blackwell serisi çiplerini kapsamıyor. Çip kaçakçılığına karşı alınan bu tür önlemler, küresel yarı iletken pazarının stratejik önemini ve ülkeler arasındaki teknolojik rekabetin ne denli çetin geçtiğini bir kez daha gözler önüne seriyor. CEO’lar için bu durum, tedarik zinciri güvenliği, uyumluluk ve yeni teknolojilerin pazara erişimi konularında dikkatli bir planlama yapma gerekliliğini ortaya koyuyor.

“`html

Harness, Yapay Zeka Geliştirmenin “Kod Sonrası” Boşluğunu Otomatikleştirmek İçin 240 Milyon Dolar Toplayarak 5,5 Milyar Dolarlık Değerlemeye Ulaştı

Yapay zeka (YZ) destekli DevOps aracı Harness, seri girişimci Jyoti Bansal tarafından 2017 yılında kuruldu ve 2025 yılına kadar yıllık tekrarlayan gelirini 250 milyon doları aşmayı hedefliyor. Şirket, yakın zamanda tamamladığı 240 milyon dolarlık Seri E finansman turu ile 5,5 milyar dolarlık post-money değerlemeye ulaştı.

Yapay Zeka Destekli Otomasyon Devrimi: “Kod Sonrası” Zorlukların Üstesinden Gelmek

Yapay zekanın kod üretimini hızlandırması, yazılım geliştirmenin çok daha büyük olan “kod sonrası” aşamasında bir darboğaz yaratıyor. Test, güvenlik kontrolleri ve dağıtım gibi işlemler hala mühendislik zamanının neredeyse %70’ini tüketiyor. Harness’ın araçları, şirketler giderek artan YZ kod hacmi ve üretim sistemlerine tek bir hatalı yazılım satırını gönderme riskleriyle boğuşurken, bu geniş ve hataya açık katmanı otomatikleştirmeye yardımcı oluyor.

Stratejik Etki ve Teknolojik Yaklaşım

Harness’ın kurucusu Jyoti Bansal, yazılım geliştirmenin kod sonrası dünyasına yabancı değil; daha önce 2017’de uygulama performansı şirketi AppDynamics’i Cisco’ya 3,7 milyar dolara satmasıyla tanınıyor. Harness, test, doğrulama, güvenlik ve yönetişim gibi işlevleri otomatikleştirmek için YZ ajanlarını kullanıyor. Şirketin temelinde, kod değişikliklerini, hizmetleri, dağıtımları, testleri, ortamları, olayları, politikaları ve maliyetleri haritalayan bir yazılım teslimatı bilgi grafiği (knowledge graph) bulunuyor. Bansal’a göre bu bilgi grafiği, sistemin her müşterinin yazılım teslim süreçleri ve mimarisi hakkında derin bir anlayışa sahip olmasını sağlayarak Harness’ı diğer YZ platformlarından ayırıyor. Bu bilgi grafiği, YZ ajanlarının bağlam oluşturmasını sağlıyor ve her müşterinin özel politikalarına, mimarisine ve operasyonel gereksinimlerine uyan dağıtım hatları oluşturmalarına yardımcı oluyor.

Operasyonel Detaylar ve Güvenlik Odaklılık

Harness ayrıca, YZ’nin önerilerini otomatik eylemlere dönüştüren ve bu değişikliklerin güvenli bir şekilde uygulandığından emin olmak için kontrolleri olan bir orkestrasyon motoru kullanıyor. YZ’nin kusursuz olmadığını kabul eden Bansal, sistemin insan gözetimiyle tasarlanmış olduğunu belirtiyor; YZ tarafından oluşturulan testler veya düzeltmeler, kullanıma alınmadan önce mühendisler, uyumluluk ekipleri veya denetçiler tarafından gözden geçiriliyor. Bu, özellikle karmaşık kurumsal ortamlarda, yazılım dağıtımının güvenilirliğini ve güvenliğini sağlamak için kritik öneme sahip.

Pazar Konumu ve Gelecek Vizyonu

Microsoft’un GitHub’ı, GitLab’ı, Jenkins’i ve CloudBees’i Harness’ın ana rakipleri arasında yer alıyor. Ancak Harness, United Airlines, Morningstar, Keller Williams ve National Australia Bank gibi 1.000’den fazla kurumsal müşterisiyle önemli bir çekim gücü sağlıyor. Şirket, geçmişte 128 milyon dağıtım, 81 milyon derleme gerçekleştirdiğini, 1,2 trilyon API çağrısını koruduğunu ve müşterilerin geçen yıl 1,9 milyar dolarlık bulut harcamalarını optimize etmelerine yardımcı olduğunu belirtiyor. 1.200’den fazla çalışanıyla dünya çapında 14 ofisi bulunan Harness, bu yeni finansmanla Ar-Ge çalışmalarını genişletmeyi, Hindistan’daki Bengaluru ofisinde yüzlerce mühendis almayı ve ek otomatik test, dağıtım ve güvenlik yetenekleri geliştirmeyi planlıyor. Ayrıca ABD pazarlama operasyonlarını güçlendirmeyi ve uluslararası pazarlardaki varlığını genişletmeyi hedefliyor. Jyoti Bansal, Harness’ı gelecekte halka arz etme niyetini de belirtiyor.

Sektör Bağlamı

Harness’ın bu yüksek değerlemeye ulaşması ve aldığı büyük yatırım, yazılım geliştirme süreçlerinde otomasyonun artan önemini ve özellikle YZ’nin bu alandaki dönüştürücü potansiyelini vurguluyor. Şirketler, daha hızlı ve daha verimli yazılım teslimatı sağlarken aynı zamanda artan karmaşıklık ve güvenlik riskleriyle başa çıkmak zorunda kalıyor. Harness gibi YZ destekli çözümler, bu zorlukları aşmak ve rekabet avantajı elde etmek isteyen CEO’lar için stratejik bir öncelik haline geliyor. “Kod sonrası” aşamanın otomasyonu, mühendislik kaynaklarını daha stratejik projelere yönlendirme ve pazara sunma sürelerini önemli ölçüde kısaltma potansiyeline sahip.

“`

İsrailli startup Port, geliştirici portalları alanında devrim yaratmak ve yapay zeka (AI) ajanlarını yönetmek için 100 milyon dolar yatırım aldı. General Atlantic liderliğindeki Seri C finansman turu, şirketin değerlemesini 800 milyon dolara çıkardı.

Geliştirici Deneyimini ve AI Yönetimini Dönüştürme Hedefi

Spotify’ın müzik akışıyla eşanlamlı olması, şirketin aynı zamanda popüler bir geliştirici aracı olan Backstage’i de bünyesinde barındırmasından kaynaklanıyor. Backstage, şirketlerin kendi iç geliştirici portallarını oluşturmalarına yardımcı olan açık kaynaklı bir proje. Bu portallar, geliştirici araçlarının bir kataloğunu ve bu araçların yaptığı işlerin hızlı görselleştirmelerini ve diğer metrikleri içeriyor. Ancak Backstage gibi birçok açık kaynaklı proje, kullanıcılara “kendin inşa et” yaklaşımı sunuyor.

2022 yılında kurulan İsrailli startup Port, bu alanda GitHub, British Telecom ve LG gibi büyük isimlerden müşteriler kazanarak öne çıkıyor. Port, Spotify’ın Backstage projesine rakip olarak geliştirdiği, AI ajanlarını da yönetebilen özel bir geliştirici araç portalı sunuyor. Perşembe günü duyurulan 100 milyon dolarlık Seri C finansman turu, General Atlantic liderliğinde Accel, Bessemer Venture Partners ve Team8’in katılımıyla gerçekleşti. Bu tur, Port’un değerlemesini 800 milyon dolara çıkararak şirketin toplam fonlamasını 158 milyon dolara ulaştırdı. Bu Seri C turu, şirketin Mayıs ayında Accel ve Bessemer liderliğinde tamamlanan 35 milyon dolarlık Seri B yatırımının ardından geldi.

AI Ajanlarının “Vahşi Batı” Çağında Düzen ve Kontrol Sağlama

Büyük dil modelleri (LLM) tabanlı teknolojinin sızdığı sektörlerin başında kodlama geliyor ve geliştiriciler, tekrarlayan süreçleri otomatikleştiren ajanlar oluşturma ve benimseme konusunda ön saflarda yer alıyor. Bu ajanlar, sadece kod yazmanın ötesine geçerek AI’dan çok daha fazlasını talep etmeyi mümkün kılıyor. Ancak Port Kurucu Ortağı ve CEO’su Zohar Einy’ye göre, şirketlerde bu tür geliştirici aracı ajanları için şu anda bir “vahşi batı” durumu söz konusu. Bu ajanları bulmak, paylaşmak, çalışmalarının şirket standartlarına uygunluğunu sağlamak gibi konular büyük zorluklar teşkil ediyor.

“Geliştiriciler yapay zekayı sadece kodlamanın ötesine taşımak istiyorlar. Olayları çözmek, güvenlik sorunlarını gidermek istiyorlar. Sürüm yönetimini üstlenmesini istiyorlar,” diyen Einy, ajanların farklı araçlara ve veri kaynaklarına bağlı olduğu, verilerin dağınık olduğu, işbirliği yapma yollarının bulunmadığı ve kurumsal standartlar ile güvenlik bariyerlerinin olmadığı durumlarda “kaosun oluştuğunu” belirtiyor. Port, bu noktada sadece geliştirici ve ajan araçlarının bir kataloğunu sunmakla kalmıyor. Aynı zamanda, ajan performansını ölçen ve istenildiğinde onay süreçlerine insan dahil eden bir orkestrasyon katmanı sağlıyor. “Context lake” adı verilen bir özellik, ajanların işlerini güvenli ve doğru bir şekilde yapabilmeleri için ihtiyaç duydukları veri kaynaklarını, bağlamsal belleği ve güvenlik bariyerlerini tanımlıyor.

Teknik Özellikler

• AI Ajan Yönetimi: Ajanları bulma, paylaşma, standartlaştırma ve performansını ölçme.
• Orkestrasyon Katmanı: Ajanların iş akışlarını yönetme ve otomatikleştirme.
• “Context Lake” Özelliği: Ajanlar için veri kaynakları, bellek ve güvenlik bariyerlerini tanımlama.
• Onay Süreçleri: İstenildiğinde insan denetimi ve onay mekanizmaları.
• Hazır Ajanlar: Yardım masası biletlerini çözme ve provizyon yönetimi gibi görevler için hazır ajanlar.

Sektör Bağlamı

Geliştirici araçları ve yapay zeka ajan yönetimi pazarı, hem büyük teknoloji şirketleri hem de startup’lar tarafından yoğun bir rekabetin yaşandığı bir alan. Port’un bu finansman turu, bu alandaki büyük potansiyeli ve talebi gösteriyor. CEO’lar için bu haberin önemi, ekiplerinin verimliliğini artırma, operasyonel karmaşıklığı azaltma ve AI’dan tam olarak yararlanma fırsatları sunan yenilikçi çözümlere dikkat çekiyor. LangChain, UiPath, Cortex gibi oyuncuların da bulunduğu bu alanda Port’un iddiası, AI ajanlarının oluşturduğu “vahşi batı” durumunu düzene sokarak geliştiricilerin kod yazmaya odaklanmalarını sağlamak ve işletmelerin AI yeteneklerini daha güvenli ve etkili bir şekilde kullanmalarına olanak tanımak.

Opera, yapay zeka destekli tarayıcısı Neon için aylık 19,90 ABD doları ücret talep ederek kullanıcılara sundu. Bu hamle, yapay zeka entegrasyonunda yenilikçi bir yaklaşım benimseyen şirketlerin rekabetçi pazarındaki yerini güçlendiriyor.

Norveç merkezli tarayıcı şirketi Opera, birkaç aylık test sürecinin ardından, yapay zeka destekli tarayıcısı Neon’u halka sundu. Kullanıcılar, bu gelişmiş tarayıcıya erişim için aylık 19,90 ABD Doları ödemek durumunda kalacak. Opera, ilk olarak bu yılın Mayıs ayında tanıttığı Neon’u, Ekim ayında belirli kullanıcılara erken erişimle sunmuştu.

Perplexity’nin Comet’i, OpenAI’nin Atlas’ı ve The Browser Company’nin Dia’sı gibi diğer yapay zeka odaklı tarayıcılara benzer şekilde, Neon da arayüzüne bir yapay zeka sohbet botu entegre ediyor. Bu bot, kullanıcılara sayfalar hakkında sorular sorma, mini uygulamalar ve videolar oluşturma ve çeşitli görevleri yerine getirme imkanı tanıyor. Tarayıcı, kullanıcının göz atma geçmişini bağlam olarak kullanarak, örneğin geçen hafta izlediği bir YouTube videosundan veya dün okuduğu bir gönderiden detayları çekme gibi işlemleri gerçekleştirebiliyor.

Neon’un Yenilikçi Özellikleri

Kullanıcılar, tekrarlayan görevler için komut istemleri kullanarak “Kartlar” oluşturabiliyor ve tarayıcı, herhangi bir konu hakkında detaylı bilgi sağlayan gelişmiş bir araştırma aracına sahip. Ayrıca, yapay zeka sohbetleri ve sekmelerden oluşan kendi bağlamına sahip çalışma alanları olan “Görevler” adında yeni bir sekme organizasyon özelliği de sunuluyor. Bu özellik, Tab Groups ve Arc Browser’ın Spaces özelliğinin bir kombinasyonu olarak düşünülebilir.

Aboneliğin Sunduğu Avantajlar

Yapay zeka özelliklerinin yanı sıra, abonelik kullanıcılara Gemini 3 Pro, GPT-5.1, Veo 3.1 ve Nano Banana Pro gibi üst düzey modellere erişim sağlıyor. Aboneler ayrıca Opera’nın Discord topluluğuna ve geliştiricilerine doğrudan erişimden de faydalanacak. Opera’dan yapılan açıklamada, “Opera Neon, en yeni yapay zeka teknolojisinde ilk olmak isteyenler için bir ürün. Her hafta önemli güncellemeler yayınlanan, hızla gelişen bir proje. Kurucular topluluğumuzla bir süredir şekillendiriyoruz ve şimdi erken erişimini daha geniş bir kitleyle paylaşmaktan heyecan duyuyoruz,” denildi.

Sektör Bağlamı

Opera’nın bu hamlesi, tarayıcı pazarındaki rekabeti daha da kızıştırıyor. Mevcut tarayıcı devleri, ürünlerine yapay zeka özellikleri ekleme konusunda daha temkinli bir yaklaşım sergiliyor. Google, yapay zeka destekli özelliklerin hedefi olabileceği saldırı yüzeylerine karşı kullanıcıları korumaya yönelik güvenlik çalışmalarını detaylandırırken, Brave de agentik özelliklerini bir gece derlemesinde önizlediğini ve AI özelliklerini kullanmak için kullanıcıların normal, yapay zeka olmayan kullanımlarını ayrı tutmalarını sağlayan izole bir tarama profili sunduğunu duyurdu. Opera Neon’un ücretli modeli, yapay zeka entegrasyonunun gelecekteki iş modellerini nasıl şekillendirebileceğine dair önemli bir gösterge niteliği taşıyor.

“`html

Yapay zeka şirketi Runway, ilk dünya modelini tanıttı ve video modeline yerel ses ekledi. GWM-1 adlı yeni dünya modeli, fizik ve zaman içindeki dünya davranışları hakkında anlayışa sahip simülasyonlar oluşturarak öne çıkıyor. Bu gelişme, yapay zeka alanında artan bir rekabet ortamında teknolojik ilerlemeleri hızlandırıyor.

Geliştirme Detayları

Yapay zeka görüntü ve video üretimi alanında faaliyet gösteren Runway, küresel teknoloji devleri ve diğer girişimlerle birlikte dünya modeli yarışına katıldı. Şirket, GWM-1 adını verdiği ilk dünya modelini duyurdu. Bu model, her kareyi ayrı ayrı tahmin ederek çalışan ve fizik kuralları ile zaman içindeki dünya davranışlarını anlayan bir simülasyon oluşturuyor. Dünya modeli, gerçek hayattaki her senaryo üzerinde eğitilmeye gerek kalmadan akıl yürütme, planlama ve hareket etme yeteneğine sahip bir yapay zeka sistemidir.

Bu ayın başlarında Google ve OpenAI’yi Video Arena sıralamasında geride bırakan Gen 4.5 video modelini piyasaya süren Runway, GWM-1 dünya modelinin Google’ın Genie-3 ve diğer rakiplerinden daha “genel” olduğunu belirtiyor. Şirket, bu modeli robotik ve yaşam bilimleri gibi farklı alanlarda ajanları eğitmek için simülasyonlar oluşturmak amacıyla pazarlıyor. Şirketin CTO’su Anastasis Germanidis, “Bir dünya modeli oluşturmak için öncelikle gerçekten iyi bir video modeli inşa etmemiz gerekiyordu. Dünya modeli oluşturmanın doğru yolunun, modelleri doğrudan piksel tahmin etmeye öğretmek olduğuna inanıyoruz. Yeterli ölçekte ve doğru veriyle, dünyanın nasıl çalıştığına dair yeterli anlayışa sahip bir model oluşturabilirsiniz.” dedi.

GWM Modelleri ve Uygulamaları

Runway, yeni dünya modeli için GWM-Worlds, GWM-Robotics ve GWM-Avatars adında özel sürümler sundu. GWM-Worlds, kullanıcıların bir sahneyi metin komutu veya görsel referansla ayarlayarak etkileşimli projeler oluşturmasına olanak tanıyan bir uygulamadır. Model, geometri, fizik ve aydınlatma anlayışıyla dünyayı üretiyor ve 24 fps hızında 720p çözünürlükte çalışıyor. Bu özellik, oyun geliştirmenin yanı sıra ajanların fiziksel dünyada nasıl gezineceği ve davranacağı konusunda eğitim vermek için de kullanılabilecek.

GWM-Robotics ile şirket, değişen hava koşulları veya engeller gibi yeni parametrelerle zenginleştirilmiş sentetik veriler kullanmayı hedefliyor. Bu yaklaşım, robotların farklı senaryolarda ne zaman ve nasıl politikaları ve talimatları ihlal edebileceğini ortaya çıkarabilir. GWM-Avatars altında gerçekçi avatar’lar geliştiren Runway, insan davranışını simüle ederek iletişim ve eğitim alanlarında D-ID, Synthesia, Soul Machines ve Google gibi şirketlerin çalışmalarına rakip olmayı amaçlıyor. Teknik olarak Worlds, Robotics ve Avatars ayrı modeller olsa da, Runway bunları tek bir modelde birleştirmeyi planlıyor.

Gen 4.5 Modelinin Güncellenmesi

Yeni dünya modeline ek olarak, şirket bu ayın başlarında piyasaya sürdüğü temel Gen 4.5 modelini de güncelliyor. Yeni güncelleme, modele yerel ses ve uzun formatlı, çok çekimli üretim yetenekleri kazandırıyor. Bu modelle kullanıcılar, karakter tutarlılığı, yerel diyalog, arka plan sesi ve çeşitli açılardan karmaşık çekimlerle bir dakikaya kadar videolar üretebilecek. Ayrıca mevcut sesler düzenlenebilir ve diyaloglar eklenebilir; çok çekimli videoların uzunluğu da düzenlenebilir hale geldi.

Gen 4.5 güncellemesi, Runway’i bu ayın başlarında piyasaya sürülen rakibi Kling’in hepsi bir arada video paketine yaklaştırıyor, özellikle yerel ses ve çok çekimli hikaye anlatımı konusunda. Ayrıca, video üretim modellerinin prototipten üretime hazır araçlara doğru ilerlediğini gösteriyor. Runway’in güncellenmiş Gen 4.5 modeli tüm ücretli plan kullanıcıları için mevcut.

Endüstriyel Etki ve Gelecek Vizyonu

Runway, GWM-Robotics’i bir SDK aracılığıyla erişilebilir hale getirecek ve GWM-Robotics ile GWM-Avatars’ın kullanımı için çeşitli robotik firmaları ve işletmelerle aktif görüşmelerde bulunduğunu belirtti. Bu gelişmeler, yapay zeka odaklı simülasyon ve üretim araçlarının giderek daha karmaşık ve uygulamaya yönelik hale geldiğini gösteriyor. Dünya modelleri ve gelişmiş video üretim yetenekleri, gelecekteki yapay zeka uygulamalarının temelini oluşturarak farklı endüstrilerde inovasyonu tetikleyecek. Özellikle robotik, oyun geliştirme ve metavers evren gibi alanlarda bu teknolojilerin potansiyeli büyük.

“`

Google, tarayıcı sekmelerini özel web uygulamalarına dönüştüren Gemini destekli yeni bir deneyi olan ‘Disco’yu duyurdu. Perşembe günü tanıtılan bu araç, kullanıcıların açık sekmelerindeki bilgileri kullanarak etkileşimli uygulamalar oluşturmalarına ve mevcut görevlerini daha verimli tamamlamalarına olanak tanıyor.

Google, yapay zeka alanındaki ilerlemelerini sürdürerek web tarama deneyimini daha da entegre etmeye yönelik yeni bir adım attı. Tanıtılan Disco, kullanıcıların tarayıcılarındaki açık sekmelerdeki bilgileri proaktif olarak önerilen ve etkileşimli web uygulamalarına dönüştürmelerine olanak tanıyan Gemini destekli bir araç olarak öne çıkıyor. Bu yeni özelliğin temelinde, Google’ın Gemini 3 yapay zeka modeli yer alıyor. Disco ile kullanıcılar, ister akademik bir konuda derinlemesine araştırma yapıyor olsunlar, ister çevrimiçi tariflerden yemek planı oluşturmak veya seyahat planı yapmak gibi daha gündelik görevlerle uğraşıyor olsunlar, mevcut tarama içeriklerinden yola çıkarak özel uygulamalar inşa edebilecekler.

GenTabs: Tarama Deneyimini Kişiselleştirme

Google’ın “GenTabs” olarak adlandırdığı bu teknoloji, kullanıcıların tarama geçmişlerini ve Gemini sohbet kayıtlarını kullanarak kişiselleştirilmiş web uygulamaları oluşturuyor. Örneğin, bir konu üzerinde çalışırken GenTabs, bilgileri görselleştirmeye yardımcı olacak bir web uygulaması önerebilir, bu da öğrenme sürecini kolaylaştırabilir. Benzer şekilde, birden fazla çevrimiçi tarifi kullanarak akıllı bir yemek planlayıcısı veya seyahat araştırmalarından kapsamlı bir gezi rehberi oluşturmak mümkün hale geliyor. Uygulama oluşturulduktan sonra, kullanıcılar doğal dil komutlarıyla bu uygulamaları daha da rafine edebiliyor ve geliştirme sürecini ilerletebiliyor.

Sektör Bağlamı ve Gelecek Vizyonu

Google’ın yapay zeka asistanı Gemini’yi Chrome tarayıcısına entegre etmesi, Perplexity’nin Comet veya ChatGPT Atlas gibi bağımsız yapay zeka tarayıcılarından farklı bir stratejiyi yansıtıyor. Disco ve GenTabs ile Google, tek bir sekmeye odaklanmak yerine, kullanıcıların tüm tarama deneyimlerini, ister araştırma, ister öğrenme olsun, kapsamayı hedefliyor. Bu özellik şimdilik sınırlı sayıda test kullanıcısı ile Google Labs aracılığıyla erişilebilir durumda olacak. Geliştirilen ilgi çekici fikirlerin ileride daha büyük Google ürünlerine entegre edilebileceği belirtiliyor. Disco’nun sunduğu GenTabs’ın, zamanla geliştirilecek birçok özellikten ilki olduğu vurgulanıyor. Disco’ya erişmek isteyen kullanıcıların öncelikle bir bekleme listesine kaydolmaları gerekiyor ve başlangıçta macOS desteği sunulacak.

Google, yapay zeka destekli sanal giysi deneme özelliğini selfie ile kullanıma açtı. 2025-11-23 tarihli duyuruya göre, kullanıcılar artık sadece bir selfie ile kendilerine ait dijital versiyonlarını oluşturarak kıyafetleri sanal olarak deneyebilecekler. Bu yenilik, Google’ın yapay zeka ve e-ticaret alanındaki yatırımlarının bir parçası olarak öne çıkıyor.

Google, perşembe günü yaptığı açıklamada, yapay zeka destekli sanal giysi deneme özelliğini güncellediğini duyurdu. Bu güncelleme ile kullanıcılar artık sadece bir selfie kullanarak kıyafetleri sanal olarak deneyebilecekler. Geçmişte, bu özelliği kullanmak için tam vücut fotoğrafı yüklemek gerekiyordu. Ancak yeni sistemde, kullanıcıların selfie’lerini ve Google’ın Gemini 2.5 Flash Image modelini kullanarak kendilerinin tam vücut dijital bir versiyonu oluşturuluyor, bu da sanal denemeler için zemin hazırlıyor.

Operasyonel Detaylar ve Kullanıcı Deneyimi

Kullanıcılar, kendi standart giyim bedenlerini seçebiliyor ve ardından sistem birkaç farklı görsel üretiyor. Kullanıcılar, bu görsellerden birini varsayılan deneme fotoğrafı olarak belirleyebiliyor. Bu süreç, kullanıcıların kendi bedenlerine en uygun olanı görselleştirmelerine olanak tanıyor. İhtiyaç duyan kullanıcılar, tam vücut fotoğrafı kullanma veya farklı vücut tiplerine sahip model seçeneklerinden birini tercih etme imkanına da sahip olmaya devam ediyor.

Sektörel Etki ve Stratejik Konumlandırma

Bu yeni yetenek, Google’ın önümüzdeki dönemde Amerika Birleşik Devletleri’nde kullanıma sunuluyor. Google, daha önce Temmuz ayında tanıttığı sanal deneme özelliğini, ilk olarak Google Alışveriş Grafiği üzerinden Search, Google Shopping ve Google Images’da giyim ürünleri için sunmuştu. Kullanıcılar, bir ürün listelemesine dokunup “deneyin” simgesini seçerek bu özelliği kullanabiliyorlardı. Bu hamle, Google’ın sanal yapay zeka deneme alanına yaptığı yatırımların altını çiziyor; şirket bu amaçla ayrı bir uygulama da geliştirmiş durumda.

Doppl Uygulaması ve Alışveriş Deneyiminin Dönüşümü

Doppl adlı bu özel uygulama, yapay zeka kullanarak farklı kıyafetlerin kullanıcının üzerinde nasıl görüneceğini görselleştirmeye odaklanıyor. Geçtiğimiz hafta bu uygulamaya, öneriler sunan ve kullanıcıların yeni ürünleri keşfedip sanal olarak deneyebilmelerini sağlayan bir alışverişe açık keşif akışı eklenmesiyle bir güncelleme daha yapıldı. Akışta yer alan hemen hemen her ürün doğrudan satıcı bağlantılarıyla satın alınabiliyor. Akış, gerçek ürünlerin yapay zeka tarafından oluşturulmuş videolarını içeriyor ve kişiselleştirilmiş stilinize göre kombin önerileri sunuyor. Yapay zeka tarafından üretilen bir akış bazı kullanıcılar için cazip olmayabilirken, Google muhtemelen bunu, TikTok ve Instagram gibi platformlar sayesinde insanların zaten aşina olduğu bir formatta ürünleri sergilemenin bir yolu olarak görüyor.

Google, OpenAI’nin GPT 5.2’yi Tanıtmasıyla Aynı Gün Yeni Derin Araştırma Yapay Zeka Aracını Lansmanını Duyurdu. Teknoloji devi, Gemini 3 Pro temel modeline dayanan yeni Gemini Deep Research aracını tanıttı; bu araç, geliştiricilerin uygulamalarına gelişmiş araştırma yetenekleri entegre etmelerine olanak tanıyor.

Google, çarşamba günü yapay zeka araştırmalarındaki en derin aracını duyurdu: Gemini Deep Research’ün elden geçirilmiş sürümü. Bu gelişmiş araç, Google’ın en yeni ve en gelişmiş temel modeli olan Gemini 3 Pro üzerine inşa edilmiştir. Yeni sürüm, sadece araştırma raporları oluşturmanın ötesine geçerek, geliştiricilerin Google’ın devlet sanatı (state-of-the-art) modelinin araştırma yeteneklerini kendi uygulamalarına entegre etmelerine olanak tanıyor. Bu entegrasyon, Google’ın yeni tanıttığı Interactions API aracılığıyla mümkün oluyor; bu API, geleceğin ajans tabanlı yapay zeka döneminde geliştiricilere daha fazla kontrol sağlamak üzere tasarlandı.

Operasyonel Detaylar ve Stratejik Etki

Yeni Gemini Deep Research aracı, büyük bilgi yığınlarını sentezleme ve komut satırına büyük miktarda bağlamı işleme konusunda uzmanlaşmış bir ajandır. Google, müşterilerinin bu aracı durum tespiti (due diligence) süreçlerinden ilaç toksisitesi güvenliği araştırmalarına kadar çeşitli görevler için kullandığını belirtiyor. Bu araç, karmaşık görevlerde halüsinasyonları en aza indirmek üzere eğitilmiş, Google’ın “en gerçekçi” modeli olarak tanımlanan Gemini 3 Pro’nun yeteneklerinden faydalanıyor. Yapay zeka halüsinasyonları, uzun süren ve derinlemesine akıl yürütme gerektiren ajans tabanlı görevlerde özellikle kritik bir sorundur; çünkü birçok otonom karar dakika, saat veya daha uzun süreler boyunca alınır ve bu süreçte ortaya çıkan tek bir halüsinasyon bile tüm çıktıyı geçersiz kılabilir.

Google, bu yeni derin araştırma aracını yakında Google Search, Google Finance, Gemini Uygulaması ve popüler NotebookLM gibi hizmetlerine entegre edeceğini duyurdu. Bu hamle, insanların artık bir şeyleri Google’da aramak yerine kendi yapay zeka ajanlarının bu işleri yürüttüğü bir dünyaya hazırlıkta atılmış önemli bir adımdır. Bu gelişmeler, Google’ın yapay zeka alanındaki liderliğini pekiştirme ve ürünlerine daha gelişmiş yetenekler kazandırma stratejisinin bir parçası olarak görülüyor.

Sektör Bağlamı ve Rekabet

Google, ilerleme iddialarını kanıtlamak amacıyla yeni bir karşılaştırma platformu olan DeepSearchQA’yı da duyurdu. Bu platform, ajanları karmaşık, çok adımlı bilgi arama görevlerinde test etmek üzere tasarlanmıştır ve açık kaynak olarak kullanıma sunulmuştur. Ayrıca, Gemini Deep Research, “insanlığın son sınavı” olarak adlandırılan ve imkansız derecede niş görevlerle dolu bağımsız bir genel bilgi karşılaştırması olan Humanity’s Last Exam ve tarayıcı tabanlı ajans görevleri için BrowserComp karşılaştırmaları üzerinde de test edildi. Şirketin yeni ajanı, kendi platformu ve Humanity’s Last Exam’da rakiplerini geride bıraktı. İlginç bir şekilde, OpenAI’nin ChatGPT 5 Pro’su tüm karşılaştırmalarda şaşırtıcı derecede yakın bir ikinci oldu ve BrowserComp’ta Google’ı hafifçe geçti.

Ancak, bu karşılaştırma sonuçları, Google’ın duyurusunu yaptığı gün OpenAI’nin büyük beğeni toplayan GPT 5.2’yi (kod adı Garlic) piyasaya sürmesiyle neredeyse anında eskidi. OpenAI, en yeni modelinin tipik karşılaştırma setlerinde, özellikle Google olmak üzere rakiplerini geride bıraktığını iddia ediyor. Bu durum, yapay zeka alanındaki rekabetin ne kadar hızlı geliştiğini ve şirketlerin sürekli olarak birbirlerinin hamlelerine yanıt vermek zorunda kaldığını gösteriyor. CEO’lar için bu durum, yapay zeka yeteneklerine yatırım yapmanın artık bir seçenek değil, iş sürekliliği ve rekabet avantajı için bir zorunluluk olduğunu vurguluyor.