12 Yapay Zeka ile Bir Döner Treni Kurduk: Sadece 4 Hayatta Kaldı

Yapay Zekaların İş Dünyasında Başarısı: 12 Model, 1 Kamyon, Sadece 4 Hayatta Kaldı

Bir deney, yapay zekanın sadece cevap vermekle kalmadığını, aynı zamanda hayatta kalmak için mücadele ettiğini gösterdi. Bir araştırmacı, 12 farklı büyük dil modeline (LLM) 2000 dolarlık başlangıç sermayesi ve bir gıda kamyonu işletmesi verdi. Görev basitti: 30 gün içinde kar elde etmek. Sonuç? Sekiz model tamamen iflas etti. Sadece dörtü, kendi kararlarını alarak, piyasa koşullarına uyum sağlayarak hayatta kaldı. Bu, sadece bir oyun değil; yapay zekanın gerçek dünya iş hayatına nasıl uyum sağlayabileceğinin ilk büyük testlerinden biri.

Nasıl Bir Deney?

Deney, "Food Truck Bench" adlı bir simülasyon ortamında gerçekleştirildi. Her bir yapay zeka, aynı başlangıç koşullarına sahipti: 2000 dolar, sabit bir lokasyon, 34 adet işletim aracı (menü tasarımı, fiyat belirleme, stok yönetimi, çalışan işe alma, sosyal medya kampanyaları vb.) ve 30 gün süre. Her modelin görevi, kendi stratejisini oluşturmak, kararlarını tek başına vermek ve finansal olarak hayatta kalmaktı. Deneydeki modeller arasında GPT-5.2, Claude Opus, Gemini Flash ve diğer açık kaynaklı modeller yer alıyordu.

En başarılı model, Anthropic’ın Opus’u oldu: 30 gün içinde 49.000 dolar kar elde etti. GPT-5.2 ise 28.000 dolarla ikinci sırada. Ancak bu başarılar, diğerlerinin çöküşünü değil, onların başarısızlıklarını daha da çarpıcı hale getirdi. Özellikle dikkat çeken nokta: İkinci el finansman alan tüm 8 model iflas etti. Yani, kredi çekmek, yapay zekalar için ölümcül bir stratejiymiş.

Neden İflas Etti? İnsan Gibi Düşünemiyorlar

Yapay zekaların başarısızlığının nedeni, teknik yeteneklerinin yetersizliği değil, karar verme psikolojisi idi. Örneğin, bazı modeller, menüdeki her malzemenin fiyatını saatte 10 kez değiştirmeye devam etti. Başka bir model, "en iyi menü" için 12 saat boyunca teorik analizler yaptı, ancak hiçbir şey satmadı. Bir diğeri, müşteri yorumlarını anlamak yerine, sadece kelime sıklığını analiz ederek "mutlu müşteri" tanımlaması yaptı ve yanlış stratejiler üretti.

En çarpıcı durum, Google’ın Gemini 3 Flash modeliydi. Bu model, her denemede sonsuz bir karar döngüsüne girdi: "Menüdeki çiğ köfte fiyatı ne olmalı?" → "Müşteri demografisi ne?" → "Sosyal medya etkileşimi ne kadar?" → "Menüdeki çiğ köfte fiyatı ne olmalı?"... ve bu döngü 100% zaman içinde devam etti. İnsan bir iş sahibi, bu tür bir analizde 5 dakika sonra "şu anki fiyatla başlayalım" derdi. Yapay zeka ise, mükemmel bir kararın varlığını sanarak, hiçbir karar alamadı.

Kredi: Yapay Zekanın Ölümü

İnsan işletmeciler, genellikle krediyle büyüme stratejisi izler. Ancak bu deneyde, kredi alan tüm modeller iflas etti. Neden? Çünkü yapay zekalar, borçlanmayı "büyüme fırsatı" olarak değil, "riskli bir tahmin" olarak algıladı. Kredi alındığında, model, gelecekteki gelirleri %100 doğrulukla tahmin etmeye çalıştı. Gerçek hayatta bu mümkün değil. Ancak yapay zekalar, belirsizlikten kaçar. Ve bu kaçış, karar almayı durdurur. Sonuç: gelir beklenirken masraf artar, stoklar çürür, müşteri kaybedilir.

Hayatta Kalanlar: Ne Yaptılar?

Hayatta kalan dört modelin ortak özelliği, uyumlu esneklikti. Opus, ilk haftada satış verilerini analiz edip, menüdeki üç ürünü kaldırıp, yeni bir "gece döner" hizmeti sundu. GPT-5.2 ise, müşteri yorumlarında "çok acılı" ifadesini tekrar tekrar gören bir modeldi. Bu nedenle, sosyal medyada "acılı sevdalılar" segmentine odaklanarak, özel sosyal medya kampanyaları yürüttü. Bu tür küçük, pratik, veriye dayalı ama insanca kararlar, onları hayatta tuttu.

Bu Deneyin Gerçek Anlamı: Yapay Zeka, İnsan Gibi Değil, İnsanla Uyumlu Olmalı

Bu deney, yapay zekanın "daha akıllı" olduğunu göstermiyor. Tam tersine, insanın karar verme mekanizmasının ne kadar karmaşık ve esnek olduğunu ortaya koyuyor. İnsanlar, belirsizlik içinde harekete geçer. Hatalar yapar, düzeltir, duygusal bağlar kurar. Yapay zekalar ise, mükemmel bir plan arar ve plan olmazsa, hareketsiz kalır.

Gelecekteki iş dünyasında, yapay zekaların iş yerlerindeki rolü, bir yönetici değil, bir asistan olacak. İnsanlar, stratejiyi, riski ve duyguyu yönetecek. Yapay zekalar ise, veri analizi, stok tahmini, fiyat optimizasyonu gibi görevleri üstlenecek. Bu deney, bize bir uyarı: Yapay zekayı insan gibi yapmaya çalışmak yerine, insanla tamamlayıcı bir şekilde tasarlamalıyız.

Şu anda Food Truck Bench platformu, herkesin kendi stratejisini test edebileceği bir oyun haline geldi. Daha fazla insan, yapay zekaların nasıl düşündüğünü görebiliyor. Ve belki de, bir gün bu platform, iş dünyasında yeni bir eğitim modeli olacak: "Yapay Zeka İşletmeciliği 101".

• Yapay zekalar, belirsizlikte karar alamaz.
• Kredi, onlar için ölümcül bir araçtır.
• İnsan gibi düşünmek değil, insanla uyumlu olmak gerekir.
• En başarılı model, en çok veriye dayalı küçük adımlar atan modeldi.
• İşletmecilik, sadece matematik değil, psikoloji ve zamanlama.

Bu deney, sadece bir teknoloji başarısı değil, bir felsefi dönüşümün habercisi. Yapay zeka, bizim gibi düşünmeyecek. Ama bizim gibi hayatta kalabilir — eğer onu insanın dilinde değil, insanın gerçek dünyasında konuşmaya zorlarsak.