Teknolojinin ivmesiyle iş dünyası büyük bir hızla dönüşüyor. Yapay zekânın (YZ) rutin görevleri ve bilgi odaklı faaliyetleri otomatikleştirme yeteneği, bazı rollerin geleceğine dair kaygıları da beraberinde getiriyor. Bilgisayarların iş dünyasına girdiği ilk yıllarda, muhasebecilerden sekreterlere kadar pek çok kişi “makineler mesleğimizi elimizden alacak” korkusuyla değişime direnmişti. Oysa zamanla görüldü ki bilgisayar, çalışanların işlerini kolaylaştırdı ve onları daha değerli işler için serbest bıraktı. Bugün yapay zeka çağında yaşanan endişe de bu döngünün yeni bir versiyonu olabilir.

Yapılan araştırmalar, yapay zekânın pozisyonları tamamen ortadan kaldırmayacağını; aksine, bu teknolojiyi stratejik hız ve verimlilik artırıcı bir güç olarak kullanabilen profesyonellerin, onu benimsemeyen meslektaşlarının yerini alabileceğini ortaya koyuyor. Uluslararası Para Fonu (IMF) raporlarına göre küresel istihdamın neredeyse %40’ı yapay zekâdan etkilenecek; gelişmiş ekonomilerde ise bu oranın %60’a kadar çıkması bekleniyor.1

Bu durum, iş analisti rolünün yalnızca gereksinim toplama ve dokümantasyonun ötesine geçerek, karmaşık bir teknoloji ekosisteminde “netlik sağlayıcı” ve “değer yaratan” bir konuma evrilmesini zorunlu kılıyor.

Peki bir iş analisti bu yeni düzene nasıl uyum sağlayabilir? Yapay zeka çağında tercih edilen bir analist olmak için neler yapabiliriz?

1. KOMUT MÜHENDİSLİĞİNİ (PROMPT ENGINEERING) ANA YETKİNLİK HALİNE GETİRİN

YZ sistemlerinden güvenilir ve kesin çıktı almak, gereksinimleri doğru ve kesin bir dille aktarabilmekten geçer. YZ modelleri, insan dilindeki belirsizliklerden hoşlanmaz. Bu nedenle gereksinimleri ölçülebilir ve net parametrelerle tanımlama zorunluluğu doğar. Dünya Ekonomik Forumu’nun “Future of Jobs” raporunda, Komut Mühendisliği çağımızın en önemli mesleklerinden biri olarak tanımlanmıştır.

Örnek:
Katılım bankacılığının temelini oluşturan faizsizlik kuralı, geliştirilen yeni süreçlerde dikkat edilmesi gereken bir noktadır. Geleneksel bir finansman başvuru analizini ele alalım. Analist, YZ destekli bir karar destek sistemine sadece "Kâr/Zarar Ortaklığı finansman başvurusunu değerlendir" demek yerine, gereksinimi şu şekilde netleştirmelidir: "Müşterinin ticari geçmişi, ortalama aylık fon hareketleri ve sektör risk skorları temel alınarak, %95 doğruluk oranı ile Risk hesaplaması yapacak bir YZ modeli geliştirilmelidir. Model, yalnızca katılım bankacılığında izin verilen ticaret faaliyetleri kapsamındaki verileri kullanmalıdır." Bu kesinlik, YZ'nin iş mantığına uygun çalışmasını sağlar ve doğrulama ihtiyacını azaltır.

2. ÇIKTIDAN (OUTPUT) SONUCA (OUTCOME) GEÇİŞ YAPARAK DEĞER SÜRÜCÜSÜ OLUN

İş analistlerinin etkisi artık sadece dokümanlar, kullanıcı hikayeleri veya süreç akış şemaları gibi çıktılarla (output) ölçülmemelidir. Gerçek etki, müşteri kayıp oranını azaltmak veya operasyonel verimliliği artırmak gibi ölçülebilir iş sonuçlarına (outcome) bağlanmalıdır. Bu değişim, rolün dokümantasyon uzmanından değer sağlayıcısına dönüşmesini sağlar.

Örnek:
Bankamızın dijital kanallarındaki müşteri edinimi sürecini iyileştiren bir projenin başarısı, artık sadece gereksinim dokümanının zamanında teslimi değildir. Başarı, ölçülebilir iş sonuçlarıyla tanımlanır:

• Outcome Metriği: Kullanıcıların başvuruyu tamamlamadan yarıda bırakma oranının geliştirilen yenilikçi bir süreç sayesinde %15 oranında düşürülmesi.
• Değer: Bu sayede elde edilen İş Süreci Verimliliğindeki Artış ve Müşteri Memnuniyetindeki Artış (CSAT/NPS).

3. ANLAMLANDIRMA (SENSEMAKING) VE ELEŞTİREL SORGULAMAYI KULLANIN

YZ'nin sağladığı devasa veri akışı, bilginin aşırı yüklenmesi ve bilişsel yükün artması sorununu yaratmış, doğru anlamlandırmayı zorlaştırmıştır. Anlamlandırma (Sensemaking) pratikleri, kaotik bilgi yığınları içerisinden kritik sinyali izole etmeye ve daha bilinçli, stratejik kararlar almaya yardımcı olur. İş analistlerinin temel görevi, YZ’nin sunduğu ham veriye işin stratejik ve etik bağlamını eklemektir.

Örnek:
Bankamızın Kurumsal İnternet Şubesi üzerinden gerçekleştirilen büyük hacimli fon transferlerini analiz eden bir YZ modeli, belirli bir kurumsal müşteride anormal ve tutarsız bir işlem akışı tespit edebilir. Sensemaking burada devreye girer. YZ sadece ne olduğunu gösterir, analist ise neden olduğunu araştırır: Bu anormallik bir sistem hatası veya kötü niyetli bir işlem midir, yoksa müşterinin yeni başladığı stratejik bir fon kampanyasının sonucu olarak yasal ve beklenen bir durum mudur? Analist, YZ'nin çıktılarını sorgulayarak ve bağlamı ekleyerek doğru kararı bulur.

4. STRATEJİK HİKAYE ANLATICILIĞI İLE ETKİ ALANINIZI GENİŞLETİN

YZ analizleri ve ham verileri sunar; ancak insanları etkilemek, ikna etmek ve ortak vizyon yaratmak için stratejik hikaye anlatıcılığı (Strategic Storytelling) gerekir. Bu yetkinlik, YZ’nin yapamadığı, tamamen insana özgü olan yaratıcılık ve empatiyi bir araya getirir. Bu sayede karmaşık YZ analizleri, üst yönetimin ve teknik ekibin anlayabileceği eyleme geçirilebilir bir dile çevrilir.

Örnek:
YZ analizi, dijital kanallarda şifre yenileme sürecine başlayan müşterilerin %45'inin işlemi tamamlayamadan ayrıldığını gösterdi. İş analisti, bu yüksek yarıda bırakma oranını stratejik bir hikayeye dönüştürerek Yönetim Kurulu’na sunar: "YZ analizlerimiz, şifre yenileme sürecindeki mevcut adımların, müşterilerimizin güvenliğini sağlamaya çalışırken yaşadığı bilişsel yükün bir işaretidir. Bu %45'lik kayıp, sadece teknik bir hata değil, aynı zamanda aylık X TL'lik çağrı merkezi maliyetine neden olan olumsuz bir müşteri deneyimidir. Bu nedenle, yeni, tek adımlı, YZ destekli biyometrik doğrulama sistemine geçerek bu süreci %70 oranında optimize etmeyi ve müşteri güvenliğini artırmayı öneriyoruz."

5. GELİŞTİRME YAPMASANIZ DAHİ TEMEL TEKNİK AKICILIĞI ARTIRIN

İş Analistleri, geliştirici olmak zorunda değildir ancak iş mantığı ile teknik sistemler arasındaki köprüyü kurmak için sistem akıcılığına sahip olmalıdırlar. Data pipelines, API'ler ve temel YZ bilgisi gibi konularda bilgi sahibi olmak, gereksinimleri YZ’nin anlayacağı şekilde netleştirmek için kritiktir. Amazon örneği, YZ asistanlarının kodun %30'unu ürettiğini ve geliştiricilerin rolünün aktif programcılıktan, YZ tarafından oluşturulan kodun izleyicisi ve inceleyicisi olmaya kaydığını göstermektedir.2

Örnek:
Bir iş analistinin, mobil bankacılık uygulamasına entegre edilecek ve müşteri sorularına cevap verecek bir chatbot için gereksinimleri belirlediğini varsayalım. Geliştiricilere sadece "Chatbot, müşterilere bilgi vermeli" demek yerine, teknik akıcılığa sahip İA şunu netleştirir: "Chatbot'un Finansman hesaplama modülü, müşterinin hesap bakiyesine ve yıllık fon hareketlerine erişmek için şifrelenmiş bir API çağrısı yapmalıdır. Bu çağrının çıktıları gerçek zamanlı (real-time) olmalı ve çıktı formatı, mobil uygulamaya gönderilmek üzere JSON yapısında olmalıdır." Bu, YZ modelinin ihtiyacı olan doğru arayüzleri ve veri havuzlarını tanımlamayı ve teknik ekiplerle ortak bir dil konuşmayı sağlar.

Sonuç olarak yapay zeka çağında bir iş analistinin gücü artık ne kadar belge ürettiğiyle değil, karmaşıklığı ne kadar iyi yorumladığında ve değerin hikayesini ne kadar etkili anlattığında yatmaktadır.

YZ bize hız ve veri sunar; iş analisti ise bu hızı stratejik yöne ve iş sonuçlarına dönüştürür. Geleceğin iş analisti, teknolojinin ürettiği bilgiyi stratejik bir vizyona dönüştüren bir yorumlayıcı ve netlik sağlayıcısıdır.

"Dünya daha hızlı hareket ettiğinde, en net düşünen kazanır. İş Analistinin gücü netliktir. Ve netlik, her zamankinden daha değerlidir.”3

KAYNAKÇA

• IMF: Yapay Zeka ve İşin Geleceği Raporu. (2024, 1 Şubat). New Bilişim Teknolojileri.

• Soylu, E. (2025, 30 Nisan). Kodların yüzde 30’u artık AI kaynaklı! Yazılım üretiminde yapay zekâ ağırlığı artıyor. N24 Teknoloji. https://n24.com.tr/kodlarin-yuzde-30u-artik-ai-kaynakli-yazilim-uretiminde-yapay-zeka-agirligi-artiyor/

• Adaptive US. (2025, 3 Temmuz). Redefining the Business Analyst Role in a Fast-Changing Digital Economy. Yazar: Sonal Singh.

EK KAYNAKLAR

• BA-Works. (2025, 7 Ocak). Yapay Zeka Destekli İş Analistliği: Geleceğin En Önemli Mesleği.

• Büyük Savunma Yazılım A.Ş. (2025). Yapay Zeka ve İş Analizi.

• Giriş seviyesi işler ve yazılım geliştiricileri, Yapay zeka ve işgücü piyasası üzerindeki etkiler. (2025, 26 Mayıs). Yazar: Konrad Wolfenstein.

• Pargesoft. Yapay Zeka ve İş Analizi Entegrasyonu

• Webrazzi. (2024, 21 Ağustos). Yapay zeka ile iş hayatının geleceği: Fırsatlar ve zorluklar. Yazar: Göknur Ercan.