TEYDEB başvurusu yapmadan önce nelere dikkat edilmeli? Projenin programa uygunluğunu başvuru öncesinde analiz etmek, zamanın ve kaynakların verimli kullanılması açısından oldukça önemlidir. Bu rehberde, 2026-2 çağrısı öncesinde potansiyel başvuru sahiplerinin değerlendirmesi gereken temel noktaları ele aldık. Projeniz için hızlı bir ön değerlendirmeye ihtiyaç duyuyorsanız ücretsiz aracımızı kullanabilirsiniz.

TEYDEB Başvurusu Yapmadan Önce Proje Fikri Yeniliğinin Önemi

Firmalar çoğu zaman teknik bir geliştirme fikrini doğrudan Ar-Ge projesi olarak görür. Bu yaklaşım en sık yapılan hatalardan biridir. “Müşteri istedi” ya da “ürüne ekleyelim” düşüncesiyle başlayan çalışmalar genellikle günlük geliştirme kapsamındadır. Ekipler bu tür faaliyetleri bilinen yöntemlerle yürütür ve sonucu büyük ölçüde öngörebilir. Çalışma yenilik içerse bile bu durum Ar-Ge niteliği kazandırmaz. Mevcut bir ürünü yeni bir pazara uyarlamak, bilinen bir teknolojiyi farklı bir senaryoda kullanmak ya da mevcut bir çözümü iyileştirmek Ar-Ge sayılmaz. TEYDEB projeleri, sonucu baştan net olmayan çalışmalara odaklanır. Bu projelerde ekipler teknik belirsizlikle karşılaşır, yeni yaklaşımlar dener ve çözüm yolunu süreç içinde şekillendirir. Hakemler “yeni mi?” sorusundan önce “bilinmeyen ne?” ve “hangi teknik riski çözüyorsunuz?” sorularına net yanıtlar bekler.

Hakem bakışıyla basit bir örnek düşünelim. Bir firma, mevcut yazılımına yapay zekâ tabanlı bir tahmin modülü eklemek ister. Geliştirme süreçlerinde belirli veri setlerini kullanmayı planlamaktadır. Bunun yanında ekip literatürde yaygın yöntemler üzerine yoğunlaşmıştır. Bu senaryoda değerlendiriciler, projede teknik belirsizlik olup olmadığına bakar. Bunun yanında projenin varolan bir problemi çözmesi de beklenmektedir. Eğer ekip bilinen yöntemleri uygulamayı planlıyorsa ve sonucu büyük ölçüde öngörebiliyorsa, hakem bu çalışmayı Ar-Ge olarak değil, ürün geliştirme olarak değerlendirir. Hakem için belirleyici olan modülün yeni olması değil, çözüm yolunun araştırma gerektirip gerektirmemesidir.

Bu noktada başvuru sahiplerinin kendilerine şu iki soruyu sormalarını öneriyoruz:

– Çözüm yolunu baştan net tarif edebiliyor muyuz?
– Teknik belirsizliği gerçekten gösterebiliyor muyuz?

Teknoloji Hazırlık Seviyesi Uygunluğu

Başvurularda en sık karşılaşılan reflekslerden biri, projeyi bir üst teknoloji hazırlık seviyesinden yazmaktır. Firmalar bu yolla projeyi daha güçlü sunabileceklerini düşünür. Ayrıca firmalar kimi zaman Ar-Ge Önceliklerinde söz konusu önceliğe uygunluk için de fikrin teknoloji hazırlık seviyesini yüksek gösterebilirler.

Güncel durumda TEYDEB tarafından yayınlanan THS soru setinin kullanımı zorunlu değildir. Projelerin THS beyanı başvuru sahininin insiyatifindedir. Buna karşın gerek hakem ziyaretleri gerekse proje başvurusundaki “Tekniğin Bilinen Durumu – State of Art” bölümü iteratürü ve benzer uygulamaları sorgular.  Eğer başvuruda anlatılan çözüm, ilgili THS seviyesinde yaygın olarak kullanılan yöntemlerle örtüşüyorsa, hakem projeyi “zaten yapılmış” olarak değerlendirir. Bu noktada teknik risk ortadan kalkar. THS yalnızca bir seviye numarası değildir; çözüm yolundaki belirsizliği ve araştırma ihtiyacını tarif eder. Projenin gerçek teknik zorlukları, doğru THS seviyesinde konumlandırıldığında anlam kazanır.

THS uygunluğu için firmalar şu soruları sormalı:

– Bu seviyede hangi teknik problemler çözülmemiş durumda?
– Hakem “bu var” deme noktasına gelir mi?

THS Seviyesi ile ilgili değerlendirmelerimize Teknoloji Hazırlık Seviyesi yazımızdan ulaşabilirsiniz.

Proje Ekibi ve İş Planı Uygunluğu

TEYDEB projelerinde hakemler, iş fikrinin yapılabilirliğini iş planı üzerinden; bu planı yürütecek ekibin yeterliliğini ise görev ve zaman dağılımı üzerinden değerlendirir. Değerlendiriciler direkt olarak “haftada kaç saat ayırıyorsunuz?” diye sormasa da ekip dağılımı, görev tanımları ve iş paketi yoğunluğuna dikkat eder. Örneğin aynı kişinin birden fazla kritik rolde yer alması bir risktir. Aynı şekilde Projenin temel araştırma alanını, yeni alınacak bir personele bırakmak doğru bir planlama değildir.

Bunun yanında zaman planı gerçekçi olmayan projelerde teknik riskten çok yürütme riski öne çıkar. Bu durumu hakemler çoğu zaman raporlarına yazmaz, ancak projenin genel inandırıcılığını zayıflatır. TEYDEB projelerinde ekip ve zaman konusu sorgulanmadığında değil, metnin kendi içinde tutarsızlaştığı noktada sorun yaratır.

Proje Çıktısı Ticarileşir mi?

Ancak şu soru genellikle arka planda kalır: Bu proje sonunda ortaya çıkacak ürün satacak mı? Bir Ar-Ge çalışmasını başarıyla tamamlamak, ürünün pazarda karşılık bulacağı anlamına gelmez. Teknik açıdan güçlü pek çok proje, ürünleşme ve müşteri ihtiyacı yeterince düşünülmediği için ticarileşme aşamasında zorlanır. Bu nedenle başvuru öncesinde yalnızca “yapabilir miyiz?” sorusunu değil, “satabilir miyiz?” sorusunu da açıkça sormak gerekir.

Ar-Ge Desteği Uygunluk Analizi Nasıl Çalışır?

diPMO Ar-Ge Desteği Uygunluk Analizi; proje fikrinin Ar-Ge niteliğini, teknik belirsizlik düzeyini, ekip ve firma uygunluğunu ve TEYDEB başvurusu açısından temel hazırlık durumunu değerlendirir. Verilen yanıtlar doğrultusunda proje için ön değerlendirme sonucu oluşturur. Analiz, TÜBİTAK’ın resmî değerlendirmesi yerine geçmez; başvuru öncesinde güçlü ve geliştirilmesi gereken alanların görülmesini sağlar.

Proje Yazımında Üretken Yapay Zeka Kullanımnı

Son dönemde firmalar proje metinlerini hazırlarken yapay zekâ araçlarını daha sık kullanıyor. Bu araçlar metni hızlandırır ve düzenlemeyi kolaylaştırır. Ancak ekipler proje kurgusunu tamamen yapay zekâya bıraktığında risk oluşur. Yapay zekâ çoğu zaman genel ifadeler üretir ve projeye özgü teknik belirsizlikleri ayırt edemez. Hakemler metnin akıcılığına değil, projeye özel kararların ve risklerin netliğine bakar. Bu nedenle ekipler yapay zekâyı yardımcı bir araç olarak kullanmalı; proje fikrini, yöntemi ve stratejik çerçeveyi kendileri oluşturmalıdır.

Konuyu önemseyen TEYDEB geçtiğimiz günlerde proje başvuru ve değerlendirme süreçlerinde üretken yapay zeka kullanımının sınırlarını belirleyen bir kılavuz yayınladı. Kılavuza paralel olarak 2026-1 dönemi başvuru dokümanına  ÜYZ kullanımına ilişkin etik ve sorumluluk beyanı eklendi.

Bu konuyu Yapay Zeka İle Proje Hazırlama ve TÜBİTAK Kullanım Rehberi yazımızda incelemiştik.

Değerlendirme Sürecinin Etkisi

Değerlendirmeler yalnızca başvuru dokümanı üzerinden yapılmıyor. Süreçte, alan uzmanı hakemler projeyi teknik içerik, yöntem ve risk başlıkları üzerinden okur. Proje, anlatım gücünden çok teknik tutarlılığıyla ayakta kalır. Hakemler metnin akıcılığı ile ilgilenmemekte. Onlar için proje boyunca izlenecek yolun netliği ve teknik kararların gerekçesi daha önemli. Bu nedenle TEYDEB projelerinde iyi bir dil, doğru bir kurgunun yerine geçmez; yalnızca onu destekler.

Değerlendirme süreciyle ilgili diğer hususlara TÜBİTAK TEYDEB Projeleri Değerlendirme Süreçleri yazımızdan ulaşabilirsiniz.

TEYDEB başvurusu, yalnızca bir Ar-Ge fikrini değil, aynı zamanda bir ürün fikrini de test eder. Bu nedenle TÜBİTAK TEYDEB başvurusu yapmadan önce “nasıl geliştiririz?” sorusuyla birlikte, ürünün kime, hangi ihtiyacı çözerek satılacağını da düşünmek gerekir. Bu sorulara baştan verilen net yanıtlar, hem başvuru sürecini hem de projenin devamını daha sağlıklı hale getirir.

TEYDEB Başvurusu yapmadan önce proje fikrinizin uygunluğunu ücretsiz değerlendirebiliriz! Ücretsiz online görüşme için tıklayın!

Yapay zeka ile proje hazırlamak artık bir trendin ötesinde. Kurumlar ve girişimler için hız ve verimlilik arayışının doğal sonucu haline geldi. Ancak hız her zaman derinlik getirmiyor — özellikle araştırma, strateji ve özgünlük gerektiren destek programlarında. Teknoloji sayesinde artık yalnızca bilgiye hızlı erişmiyor, birçok konuda uzman bir proje asistanını düşük maliyetle yanımıza alabiliyoruz. Üzerine iş yapma kültürümüzdeki “son dakikacılık” da eklendiğinde, yapay zekâ adeta sağ kolumuz oluyor. Fakat bu durum, teknik olarak doğrulanmamış ve yüzeysel projelerin üretilme riskini de beraberinde getiriyor.

Son dönemde proje başvurularında yapay zeka kullanımı arttı. Ne kurumlar, ne danışmanlar, ne de girişimler bu eğilime karşı. Başvuru kalitesini korumak için kurumlar yapay zeka ile proje hazırlama sürecini daha net tanımlamalı. TÜBİTAK bu durumu erken fark eden kurum oldu. 2025 Eylül ayında üretken yapay zekanın kullanımına ilişkin bir rehber yayınladı. Destek Süreçlerinde Üretken Yapay Zekânın (ÜYZ) Sorumlu ve Güvenilir Kullanımı Rehberi isimli bu rehberi yazımızda değerlendireceğiz.

Yapay Zeka İle Proje Hazırlama Etik Çerçeve

Öncelikle yayınlanan rehberin yapay zeka kullanımını yasaklamak yerine onu etik sınırlar içinde nasıl kullanmamız gerektiğini tanımlıyor. Bu sınırlar sorumluluk, şeffaflık, veri güvenliği, özgünlük ve doğruluk ilkelerine dayanıyor. Gelin, bu ilkeleri daha anlaşılır hale getirerek proje hazırlarken yaşanabilecek sorunlarla birlikte görelim.

Sorumluluk ve Hesap Verilebilirlik

İlk adım, yapay zekâyı yalnızca bir araç olarak görmek olmalı. Diğer araçlarda olduğu gibi yapay zekanın kullanımı da insan sorumluluğunda. Bu nedenle, yapay zekânın ürettiği her bilgiyi insanın kontrol etmesi gerekir. Örneğin yeni mezun bir proje mühendisi olduğunuzu varsayalım. Şu anda üretilen DC Hızlı Şarj Sistemleri’nde maliyetlerin düşürülmesine yönelik gelen talep üzerine çalışıyorsunuz. Durumu hemen ChatGPT’ye soralım ve gelen yanıta bakalım.

Kulağa oldukça mantıklı gelse de konuyu biraz bilenler açısından sunulan önerinin güvenlik, verimlilik ve mevzuat gerekliliklerini göz ardı ettiği hemen anlaşılıyor. Neyse ki örneğimizdeki proje mühendisi, bu öneriye mutlaka itiraz edecektir. Diyelim ki bu bilgi, konuyla çok ilgili olmayan biri — örneğin bir danışman — tarafından yapay zekâyla üretilip başvuru dokümanına eklendi. Kontrol edilmeden sunulursa, Ar-Ge ekibini renkli ama zorlu bir hakem süreci bekler. 😊

Görüldüğü üzere hesap verilebilirlik de önemli. Hesap verebilirlik, yalnızca doğru sonucu almakla değil, o sonucun nasıl üretildiğini açıklayabilmekle ilgilidir. Şimdi yine Chat GPT’ye bu sonuca nasıl ulaştığını yani kaynak olarak neyi kullandığını soralım:

Gördüğümüz gibi platform yanıt verme sürecinde çok büyük bir metin koleksiyonundan öğrendiği dil kalıplarını kullanıyor. Bu nedenle ona “Kaynak Göster” dediğimizde afallıyor. Bu da hesap verilebilirliği ortadan kaldırıyor.

Şeffaflık ve Açıklanabilirlik

Rehber, proje hazırlama ve yönetme süreçlerinde üretken yapay zeka kullanımını sınırlandırmıyor. Buna karşın kullanıcılardan yapay zekadan hangi aşamada faydalandıklarını beyan etmeleri bekliyor.  2026-1 Çağrısı ile başvuru dokümanında ÜYZ kullanımına ilişkin yeni bir bölüm var.

Adalet ve Ayrımcılık Yapmama

Yukarıda da belirttiğimiz gibi, ÜYZ yanıtlarını geçmiş verilerden öğrendiklerine göre verir. Bu da zamanla verilen yanıtlarda belirli bir önyargı oluşmasına neden olur. Örneğin, ÜYZ’nin büyük ölçekli işletmelerin projeleriyle eğitildiğini varsayalım. Start-up ölçeğindeki bir girişim, aynı kapsamda fakat büyük bir işletmenin geliştirdiği bir projede çalışıyor. ÜYZ, daha fazla kaynak ve altyapı bilgisine sahip projeleri “başarılı örnek” olarak tanıdığı için, küçük ölçekli girişimin önerisini zayıf ya da yetersiz görebilir.Oysa fikir, teknik olarak aynı değerdedir. Bu örnek, yapay zekâ araçlarının farkında olmadan ölçek, sektör veya kurum büyüklüğü temelli önyargılar üretebileceğini gösterir.

Gizlilik ve Veri Koruma

Teknoloji, birçok şeyi olduğu gibi insan davranışlarını da değiştiriyor. Destek ekosistemi yeni oluşurken, proje sahipleri fikirlerini paylaşmaktan kaçınırdı. Oysa gelinen noktada insanlar büyük bir rahatlıkla fikirlerini hatta iletişim bilgilerini yapay zeka ile paylaşabiliyor.

Örneğin değerlendirme süreçleri için proje sunumu hazırlanması gerekiyor. Akışın çıkarılması için PRODİS’ten üretilen proje dokümanını direkt yapay zekaya beslediğimizi varsayalım. Bu şekilde dokümanda olan;

• Başvuru sahibi firma ve varsa ortaklarına ilişkin bilgiler
• Bu firmalardaki proje yürücüleri ve çalışanlarına ilişkin bilgiler
• Projeye ilişkin teknik bilgiler
• Projeye ilişkin ticari bilgiler

tüm bilgileri birazcık zaman kazanmak için platformla tek bir tuşla rızamızla paylaşıyoruz. 😊

Oysa bu bilgiler yalnızca yetkili kurumlarla paylaşılmalıdır. Bilgilerin üçüncü taraf yapay zekâ platformlarına aktarılması kişisel veri ve gizlilik ihlali riski doğurur. Bu nedenle, hassas içerikler ÜYZ araçlarına girilmemelidir. Yani metinlerde anonimleştirilmiş veriler kullanılmalıdır.

Güvenlik ve Sağlamlık

Yapay zeka metin üretirken aslında milyonlarca veriyi işler. Bunun sonucunda sızıntı, manipülasyon ya da ezberlenmiş bilgi riski oluşur. Bu nedenle kullanılan araçların güvenli, saldırılara karşı dayanıklı ve düzenli olarak denetlenmesi gerekir. Ayrıca hem kurumların hem de bireylerin verilerini korumak için güvenlik ayarlarını bilinçli şekilde yapılandırması büyük önem taşır.

Araştırma Bütünlüğü ve Özgünlük

Daha önce de belirttiğimiz gibi, yapay zekâ ürettiği içerikle veri uydurma, kaynak çarpıtma ya da intihal riski yaratabilir. Bu nedenle, kullanıcılar ÜYZ’den aldıkları her bilgiyi mutlaka kendileri doğrulamalıdır. Bu durumu proje yazım sürecinde sıkça gözlemliyoruz. TEYDEB projelerinin B.3. Proje Hazırlık Çalışmaları bölümünde, başvuru sahipleri projeleriyle ilgili yapılmış araştırmaları belirleyip kaynaklarıyla birlikte sunar. Ancak birçok başvuru sahibi bu bölümü atlar ve genellikle danışmanına bırakır. Literatür kaynaklarını farklı platformlardan tek tek doğrulamak zaman aldığı için, danışmanlar bu süreci hızlandırmak amacıyla ÜYZ’den destek alır. Model, bu bölümde aslında var olmayan kaynakları gerçekmiş gibi üretir. Danışman bu kaynakları kontrol etmeden başvuru dokümanına eklediğinde, proje yanlış bilgiye dayanır ve bilimsel bütünlük zarar görür.

İnsan Odaklılık ve Gözetim

Bu ilkede rehber, yapay zekanın karar veren değil, karar sürecini kolaylaştıran bir araç olması gerektiğini vurguluyor. Özellikle proje değerlendirmesi, fonlama ya da etik onay gibi kritik aşamalarda son sözü insan söylemeli.Bu hem hataların önüne geçiyor hem de sistemin insani değerlerle uyumu koruyor.

Üretken yapay zekanın hakem olduğunu düşünelim. Diyelim ki, proje hakkında görüş bildirecek yapay zekanın, metin akışını ve teknik terimleri doğru buldu. Ona göre bütçe dağılımı da iyiydi ve “Evet destekleyelim” diye görüş bildirdi. Oysa proje, çevresel etkisi bakımından ciddi riskler taşıyor veya toplumsal fayda kısmında eksikler var. İşte tam bu noktada, insan sezgisi ve etik yargısı devreye girmeli.

Yapay Zeka Danışmanın Yerini Alır mı?

Aslında bu bölüme konu olan sorunun yanıtını rehberde geçen ilkelerle yanıtlamış oluyoruz. 😊 Fakat sorunun yanıtı, danışmandan beklenen hizmete göre değişir. TÜBİTAK TEYDEB projeleri hazırlayan bir danışman bu alanda elde ettiği tecrübeye paralel olarak aşağıdaki konularda fikir sahibidir:

• Mevzuat ve çağrı programlarına hakimiyet
• Seçilen projeler sonucunda başvuru sahibinin elde edeceği maddi/gayri maddi kazanımlara ilişkin öngörü
• Proje yürütmede karşılaşılabilecek içsel & dışsal riskler ve bu risklerin yönetimi
• Gerekli hallerde proje geliştirme süreçlerine katkı sağlayabilme
• Güncel bilimsel konulara ilgi ve çok yönlü araştırma kabiliyeti
• Doğru bilgi ve belgeleri proje ekibine ek iş yükü getirmeden temin edebilme kabiliyeti
• Akıcı ve teknik yazım dili kullanma becerisi
• Görsel doküman hazırlayabilme kabiliyeti
• Projeye ilişkin güncel durumu gerekli hallerde üst yönetime raporlayabilme becerisi
• Kurumlar, hakemler ve proje ekibi arasındaki iletişim matrisini yönetebilme
• Projenin mali ve teknik izlenebilirliğini üstlenme
• Projeye ilişkin dolaylı kazanımların (örneğin 5746 Sayılı kanundan doğacak vergi indirimleri) usulüne uygun bir şekilde yapılabilmesi için yeterli seviyede mevzuat ve pratik bilgi sahibi olma
• Proje öncesi, sırası ve sonrasındaki farklı fırsatları fark etme, takip etme ve düzenli olarak başvuru sahibine raporlama

Tüm bunlara karşın ÜYZ, danışmana göre muhtemelen daha akıcı metinler geliştirir. Üstelik çok da hızlıdır. Fakat proje mantığını kuramaz. Kaldı ki yukarıda da değindiğimiz gibi ÜYZ’nin arka planındaki mantık, bilgiyi sentezlemek, doğrulamak ve yönlendirmekten yoksundur.

Öte yandan ÜYZ, çalışkan bir danışmana çok şey kazandırabilir. Danışmanın modele soracağı doğru sorularla konunun daha derinlikli anlaşılması ve zaten belirsizliğin fazla olduğu yenilik sürecinde teknik olarak daha doğru projeler geliştirilmesi mümkün olur. Özetle, yapay zeka proje başvurularında yeni bir dönem başlatma potansiyeline sahiptir. Tabii iyi bir projenin, yalnızca yazıdan değil, düşünceden doğduğunu kabul etmek şartıyla.

Tek Tuşla Proje Yazmak

Destek programı yeni yeni şekillenirken Türkiye sanayisi, büyük ölçüde orta-düşük teknoloji alanlarında üretim yapan KOBİ’lerden oluşuyordu. Ar-Ge, inovasyon, yenilik kavramlarının tamamı birbirinin içine geçmişti ve proje yönetim kültürü henüz emekleme dönemindeydi. O dönemlerin “iyi ve becerikli danışmanı” şöyle tanımlanırdı: Firma ve çalışan bilgileriyle, projenin kısa tanımından tüm başvuru dosyasını hazırlayabilen kişi. Neyse ki bu dönem, ekosistemin gelişmesiyle geride kalmıştı. Ta ki üretken yapay zekâ sahneye çıkana kadar. 😊

Günümüze üretken yapay zeka ile proje hazırlayabilen araçlara rastlamak mümkün. Hatta bu alanda odağına yalnızca TÜBİTAK TEYDEB Yenilik Destek Programları’nı alan girişimler de mevcut. Yayınlanan demolardan bu araçların az önce bahsettiğimiz “iyi ve becerikli danışman” kriterlerini karşıladığını söyleyebiliriz. Buna karşın araçların iyi doküman üretmekte ne kadar başarılı olabileceği ya da başvuru sahibini ne ölçüde yönlendirebileceği tartışma konusu.

Geliştiriciler bu açıklığın farkına varmışlar ki ürünü partner bir firma ile işbirliği yaparak ürün + hizmet olacak şekilde de satışa sunmuşlar. Böylelikle bir nebze de olsa platformun ürettiği projelerde yukarıda sayılan riskler minimize edilmiş. Fakat yine de bu araçların kullanımı ne derece etik bizce tartışmaya açık bir konu.

Hakemler, İzleyiciler ve Üretken Yapay Zeka Araçları

Rehberin ikinci bölümü proje değerlendirme ve izleme süreçlerinde görev alan akademisyenler odağında ÜYZ’yi ele alıyor. Bu bölümde ÜYZ’nin değerlendirme amaçlı kullanımında yukarıda sıraladığımız gizlilik, tarafsızlık, adalet ve sorumluluk ilkelerine atıfta bulunulmuş. Aynı şekilde değerlendiriciler için ÜYZ kullanımına ilişkin kısıt yok. Fakat buna karşın kullanımda üç ana odağa dikkat edilmesi önemli. Bunlar:

Değerlendirme Belgelerinin Gizliliği

Proje bilgileri hassas ve gizli nitelikli bilgiler içerir. Bu açıdan projelerin ÜYZ araçlarına girilmesi önerilmemektedir.

Tarafsızlık ve Adaletin Zedelenmesi

Proje bilgilerinden yola çıkarak projeye ilişkin özet bilgi çıkarma ve/veya projenin güçlü/zayıf yönlerini belirleme belirli kişi veya gruplara haksız avantaj sağlayabilir.

İnsan Odaklılığa Aykırılık

Projelerin değerlendirme süreçlerinin ÜYZ’ye bırakılması, kritik karar alma süreçlerinde nihai sorumluluğun insanda kalmasını engeller.

Sorumlu Kullanım & Ortak Akıl

Yapay zekayı proje süreçlerinden tamamen çıkarmak da, onu her aşamaya dahil etmek de doğru değil. Asıl mesele, bu güçlü aracı doğru sorularla yönlendirmek ve ortaya çıkan bilgiyi anlamlandırmak. Bu noktada danışmanların rolü değişmiyor; tam tersine güçleniyor. Çünkü danışman artık sadece proje yazan kişi değil. Danışmanın ondan gelen veriyi süzmek, bağlama yerleştirmek ve stratejiyi kurmak gibi ek görevleri de mevcut. Biz de bu dönüşümü yakından takip ediyor, etik sınırlar içinde üretken yapay zekânın verimliliğini nasıl artırabileceğini anlamaya çalışıyoruz.

Çünkü bu yeni dönemde başarı, hızla değil, ortak akılla mümkün olacak.