Daha iyi bir Türkiye mümkün! Türkiye'nin girişimcilik ve inovasyon topluluğu·2018'den beri
Rastgele başlık

İnovasyon ve Girişimcilik Sözlüğü

/sozlukinovanadolu

inovanadolu Sözlük, içeriği kullanıcılar tarafından oluşturulan, inovasyon, girişimcilik, teknoloji vb. konularda başlıkların oluşturulduğu ve tanımlandığı, kategorisindeki en büyük Türkçe kaynaktır.

@ahmeteraslan

sözlük yazarı · ilk tanım 02.07.2026· son tanım 20 saat önce · profili gör →
38tanım
36başlıkta
32açtığı başlık
2toplam oy
Sözlük rozetleri
İlk Tanım2026Sözlük Yazarı2026Başlık Açıcı2026
Tanımları
@ahmeteraslan · 20 saat önce
iletişim kuramayan insanların ortak bir beklentiye dayanarak aynı seçimde buluşmasını sağlayan, göze batan doğal çözüme schelling noktası ya da odak noktası denir. kavram thomas schelling'in 1960'ta yayımlanan the strategy of conflict kitabından gelir. schelling, birden çok dengesi olan bir koordinasyon oyununda oyun teorisinin matematiğinin hangi dengenin seçileceğini söyleyemediğini, ama insanların çoğu zaman şaşırtıcı bir kolaylıkla aynı yerde buluştuğunu fark etti. bu çalışmalar 2005'te robert aumann ile paylaştığı nobel ekonomi ödülünün gerekçesinde de yer aldı.

en bilinen sorusu şöyleydi. yarın new york'ta biriyle buluşacaksınız ama ne yer ne saat konuşulmuş ve birbirinize ulaşamıyorsunuz, nereye ve ne zaman gidersiniz? sorduğu kişilerin çoğu grand central istasyonunu ve öğle saatini söyledi. herhangi bir pozitif sayı yazmaları istendiğinde en çok 1 seçildi, yazı ile tura arasında seçmeleri istendiğinde büyük çoğunluk, ingilizcede kalıbın ilk kelimesi olan tura tarafında (heads) buluştu. bir parayı paylaşmaları istendiğinde çoğu kişi yarı yarıya bölmeyi önerdi. bu seçeneklerin hiçbirinin matematiksel bir üstünlüğü yok; onları öne çıkaran ortak kültür, emsal, simetri ve göze batmaktır.

müzakerede schelling noktaları her yerde. yurt dışındaki müşterilere hizmet verirken fark ettim ki pazarlıkların büyük kısmı yuvarlak sayılarda biter; saatlik 50 dolar, aylık 5.000 dolar, ya da farkı ikiye bölelim. ortada buluşma teklifi gücünü adaletinden değil, iki tarafın da onu hemen tanımasından alır. bu yüzden ilk teklif önemlidir, ortanın nerede olacağını o belirler. sektör ortalamaları, geçen yılın fiyatı, rakibin liste fiyatı da birer odak noktasıdır. fiyatlandırma psikolojisindeki 99 ile biten fiyatlar başka bir mekanizmayla çalışsa da, bir kategoride herkesin aynı fiyat basamaklarında kümelenmesi bu fikirle yakından ilişkilidir.

odak noktası örtük işbirliğinde de rol oynar. tekrarlanan oyunlarda işbirliğinin hangi düzeyde kurulacağı çoğu zaman herkesin aklına ilk gelen bir noktaya bağlıdır; aynı caddedeki fırınların konuşmadan aynı yuvarlak fiyatta durması gibi. yapay zeka tarafında da ilginç bir araştırma sorusu var; birbirleriyle konuşmadan çalışan dil modelleri ya da yazılım ajanları insanlar gibi ortak odak noktaları bulabiliyor mu? birlikte çalışan ajan sistemleri yaygınlaştıkça bu soru pratik bir soruya dönüşüyor.

kavramın sınırlaması odak noktasının kültüre bağlı olmasıdır. new york'ta herkesin aklına gelen yer grand central iken istanbul'da biri taksim meydanı'nı, diğeri sirkeci garı'nı düşünebilir; farklı geçmişten gelen iki ekip arasında ortak varsayım hiç olmayabilir. ayrıca schelling noktası bir dengeyi seçer ama o dengenin iyi olduğunu garanti etmez; herkesin bildiği kötü bir alışkanlık da güçlü bir odak noktasıdır. geyik avı gibi güvene dayanan oyunlarda ise net bir odak noktası, insanları güvenli ama verimsiz nash dengesinden daha iyisine taşıyabilen en ucuz araçlardan biridir.
devamını oku →
@ahmeteraslan · 28 gün önce
türkçe çalışanlar için somut bir şablon, günlük işte en çok işe yarayan biçim:

sistem mesajı: "sen, türkiye'de faaliyet gösteren küçük bir e-ticaret şirketinin müşteri destek asistanısın. yalnızca aşağıdaki politika belgesine dayanarak cevap ver. belgede olmayan bir konu sorulursa, bilmediğini söyle ve müşteriyi insan temsilciye yönlendir. üslup: samimi ama kısa, en fazla dört cümle."

kullanıcı mesajı: politika belgesi bir etiket içinde, müşteri sorusu ayrı bir etiket içinde, en altta talimat: "soruyu politika belgesine göre cevapla."

bu kadar. deneyimle öğrendiğim hatalar: (1) türkçe yazıp ingilizce cevap almak: sistem mesajında dili açıkça belirt, aksi halde girdideki ingilizce parçalar dili kaydırabiliyor. (2) "resmi ol" demek yetmiyor; "siz diye hitap et, emoji kullanma" gibi somutlaştır. (3) tek prompt'a beş iş yüklemek: özetle, çevir, sınıflandır, cevap yaz, etiketle. bunları ayrı çağrılara bölünce her biri daha iyi çıkıyor. (4) örnek vermeden biçim beklemek. tablo istiyorsan iki satırlık örnek tablo koy.

bir de değerlendirme alışkanlığı: prompt'u değiştirdiğinde eski 20 soruyu tekrar çalıştırıp karşılaştır. hissiyatla "daha iyi oldu" demek, üretim ortamında pahalıya patlıyor. yapay zeka başlığındaki eleştirel entry'ler bu konuda okumaya değer.
devamını oku →
@ahmeteraslan · 106 gün önce
Supermemory, dhravya shah’ın solo founder olarak geliştirdiği ve AI ajanları için “hafıza altyapısı” sunmayı hedefleyen bir girişim. Shah’ın 19 yaşında yaklaşık 3 milyon dolar seed yatırım aldığı, daha önce açık kaynak projeler geliştirdiği ve Supermemory’nin AI ürünleri için kritik bir bellek katmanı olmayı hedeflediği aktarılıyor. Bu örnek de klasik anlamda unicorn değil; fakat one-person unicorn fikrinin erken aşama versiyonu gibi okunabilir. Çünkü model şu: tek kurucu, çok küçük operasyon, açık kaynak ilgisi, AI altyapısı ve hızlı yatırım alma.
@ahmeteraslan · 106 gün önce
OpenClaw, peter steinberger’in 2025 Kasım’da yan proje olarak başlattığı, yerel çalışan ve kullanıcının bilgisayarında görevler yapabilen bir AI ajan projesi olarak öne çıktı. reuters’a göre OpenClaw kısa sürede viral oldu; github’da 100 binden fazla yıldız aldı ve bir haftada milyonlarca ziyaretçiye ulaştı. Daha sonra Steinberger’in OpenAI’a katılması ve OpenClaw’un açık kaynak misyonunu sürdürecek bir yapıya taşınması, bu projeyi “tek kişinin başlattığı ama ekosistemi etkileyen AI girişimi” örneğine dönüştürdü. Unicorn değerlemesi doğrulanmış olmasa da, fikir olarak one-person unicorn anlatısına çok yakın: tek kurucu, AI ajanları, hızlı dağıtım ve küresel ilgi.
devamını oku →
@ahmeteraslan · 106 gün önce
Base44, one-person unicorn tartışmalarında en güçlü örneklerden biri. maor shlomo tarafından kurulan bu girişim, kullanıcıların doğal dille uygulama geliştirebildiği bir “vibe-coding” / AI app builder ürünüydü. Şirket yatırım almadan, çok kısa sürede büyüdü ve Wix tarafından yaklaşık 80 milyon dolara satın alındı. Burada önemli nokta şu: Base44 milyar dolarlık bir unicorn olmadı; ama tek kişinin ya da çok küçük bir ekibin AI araçlarıyla çok kısa sürede çok değerli bir şirket çıkarabileceğini gösterdi. Bu yüzden “one-person unicorn mümkün mü?” sorusuna verilen en somut erken örneklerden biri sayılıyor.
devamını oku →
@ahmeteraslan · 106 gün önce
One-person unicorn, teorik olarak tek bir kurucunun AI ajanları, otomasyonlar ve dış kaynak ağlarıyla milyar dolar değerlemeye ulaşabilecek bir şirket kurabileceği fikrini anlatır. Bu kavram 2026’da özellikle solo founder, no-code, AI coding ve agentic workflow tartışmalarıyla daha görünür hale geldi. Gerçekte bunun ne kadar mümkün olduğu tartışmalı olsa da kavram, AI’ın girişim kurma eşiğini düşürdüğünü ve küçük ekiplerin eskisinden çok daha büyük operasyonlar yürütebildiğini vurgular.
@ahmeteraslan · 106 gün önce
Agentic technical debt, AI ajanlarıyla geliştirilen sistemlerde, her oturumda farklı kararlar alınması, mimari bağlamın kaybolması, promptların, araçların, hafızanın ve otomasyon akışlarının kontrolsüz biçimde büyümesi sonucu oluşan yeni tür teknik borçtur. Klasik teknik borç genellikle “hızlı yaptık, sonra düzeltiriz” mantığıyla oluşur; agentic technical debt ise AI ajanının bağlamı eksik anladığı her tekrar üretimde görünmez şekilde birikir. AI-native girişimler için bu kavram, dokümantasyon, mimari hafıza ve yönetişimin artık lüks değil zorunluluk olduğunu gösterir.
@ahmeteraslan · 106 gün önce
Cleanup Tax, AI ile hızlıca üretilen kod, tasarım veya içeriklerin sonradan üretime hazır hale getirilmesi için harcanan görünmez emeği anlatır. Bir girişim AI ile çok hızlı MVP çıkarabilir; fakat kodda hata, güvenlik açığı, mimari dağınıklık veya sürdürülemez yapı varsa sonradan bunları düzeltmek ciddi zaman ve maliyet yaratır. Bu kavram, “AI hızlı üretir ama kalite kontrol bedava değildir” fikrini özetler.
@ahmeteraslan · 106 gün önce
AI agent marketplace, farklı işlevlere sahip AI ajanlarının keşfedildiği, satın alındığı, kiralandığı veya entegre edildiği platformları ifade eder. App Store nasıl mobil uygulamalar için bir dağıtım kanalı olduysa, agent marketplace de müşteri desteği, satış, insan kaynakları, finans, yazılım geliştirme ve operasyon gibi alanlarda hazır AI ajanlarının dağıtım kanalı olarak görülüyor. Bu kavram, girişimciler için yeni bir pazar anlamına geliyor: Artık sadece saas ürünü değil, belirli bir görevi yapan uzman AI ajanı da satılabilir.

Yeni başlık aç

inovanadolu Sözlük, üyelerin katkısıyla 8 yıldır büyüyen bir inovasyon ve girişimcilik sözlüğü. Başlık açmak üç adım:

1

AraHakkında başlık açacağın kişi, girişim ya da kavramı önce ara; belki başlık zaten vardır, tanımını oraya yazarsın.

2

OluşturAradığın başlık sözlükte hiç yoksa, aynı sayfada kategori seçip ilk tanımı yazarak başlığı açarsın.

3

İçerikİlk tanım bilgi içermeli; yalnızca kişisel bir değerlendirme olmamalı. Kaynak göster, gerekirse başka başlıklara bağlantı ver.

Öncesinde Sözlük Kuralları'nı okumanı öneririz.

Tanımı düzenle

Eski metin geçmişte saklanır; tanımda "düzenlendi" rozeti görünür.