Araştırma makalesi · 2026 · 19 sayfa
The Science Analytics Never Shipped
Bir AI agent'ı, sıfıra yaklaşan bir maliyetle sürekli finding üretebiliyor. Onları alan kişinin çalışma belleği ise 1984'tekiyle aynı — bilişsel bilimden bir bulgunun bir analitik ürüne girdiği son yıl. Bu makale, aradaki yıllarda biriken araştırmayı anlatıyor.
Bunu, karşı çıktığı analitik varsayılanları kurmakla yirmi beş yıl geçirmiş biri yazdı.
İçinde ne var
Bölüm bölüm
- Cehalet olmayan boşluk — 1984 tarihli tek bir sonuç neden her BI varsayılanı oldu, gerisi neden literatürde kaldı
- Ölçeklenmeyen kapasite — çalışma belleği, bilişsel yük, ve kırk finding'in aritmetiği
- Apaçık çözüm, ve verinin ona yaptığı — açıklamalar gerçekte ne kazandırır
- Ne işe yarar, ve neye mal olur — bilişsel zorlama ve memnuniyet takası
- Alttaki değişken — doğrulama maliyeti, ve onu nasıl rakama dönüştürürsünüz
- Dikkat nereye gider — sürpriz, kötü haber, bilgi boşluğu
- Tek biçim varsayımı — artık savunmayacağımız hastane dashboard'u
- Hikâye anlatmanın bedeli — anlatıya kapılma ve okurun teyakkuzu
- Yönetsel sonuç — bir satın alma kontrol listesinde nadiren görülen dört soru
- Yöntem üzerine bir not — AI nerede kullanıldı, ve üç doğrulama turu ne buldu
“Some of what we have been calling a culture problem is a design problem wearing a culture problem’s clothes.”
— Bunu neden yazdım bölümünden
Ali Yıldırım — Kurucu ve CEO, D-CAT Group. Kurumsal iş zekâsında yirmi beş yıl. Bilgisayar Mühendisliği, Boğaziçi Üniversitesi; MBA, İstanbul Bilgi Üniversitesi.
On bölüm, yirmi kaynak, tek bir tez: varsayılanlar, araştırmanın çoğu gelmeden önce belirlendi. Her kaynak, gerçekte ne bulduğuyla birlikte listeleniyor — buradaki teze ters düşenler dâhil.