Visa Yöneticisi, 2026'ya Kadar Kripto ve Yapay Zeka İçin 8 Temel Trendi Belirledi

Orijinal yazar: Cuy Sheffield, Visa Başkan Yardımcısı ve Kripto İşleri Sorumlusu

Saoirse, Foresight Haberleri

Kripto paralar ve yapay zeka alanları giderek olgunlaştıkça, bu iki alanda en önemli değişim artık "teoride mümkün" olmaktan çıkıp "uygulamada güvenilir şekilde uygulanabilir" hale geldi. Şu anda, bu iki teknoloji kritik eşiği aşmış ve performansları önemli ölçüde artmış durumda olsa da, gerçek dünya uygulamalarının yaygınlığı dengesiz kalmış durumda. 2026 yılına dair temel gelişmelerin sebebi tam da bu "performans ve yaygın kullanım" arasındaki farktan kaynaklanıyor.

Aşağıda uzun süredir takip ettiğim temel konular, bu teknolojilerin gelişim yönleri, değer birikimi alanları ve hatta "neden sonunda kazananın endüstrideki öncüden tamamen farklı olabileceği" konusundaki ilk düşüncelerimi bulabilirsiniz.

Kripto para gelişiminin ilk on yılında temel özellik "spekülatif avantaj" olmuştur. Pazarın küresel, sürekli ve yüksek derecede açık olması, kripto para ticaretinin geleneksel finansal pazarlara göre daha dinamik ve cazip hale gelmesine neden olmuştur. Dikkat çekici dalgalanmalar da kripto para ticaretinin geleneksel finansal pazarlara göre daha dinamik ve cazip hale gelmesine neden olmuştur.

Ancak alt yapı teknolojisi henüz ana akım uygulamalar için yeterince olgun değildi: Erken blockchain sistemleri yavaş, maliyetli ve kararsızdı. Şartlar spekülatif olmak kaydıyla, kripto paralar maliyet, hız veya kullanışlılık açısından mevcut geleneksel sistemleri asla aşılamadı.

Artık bu dengesizlik yavaş yavaş düzelirken, blokzincir teknolojisi daha hızlı, ekonomik ve güvenilir hale gelmiştir. Kripto para birimlerinin en çekici kullanım alanları artık spekülasyon değil, özellikle ödemeler ve temizleme dahil olmak üzere altyapı alanıdır. Kripto paralar giderek daha da olgun bir teknoloji haline gelirken, spekülasyonun merkezî konumu zamanla azalacaktır: tamamen yok olmayacak, ancak değer kaynağı olarak öncelikli olmaktan çıkacaktır.

Kararlı coinler, önceki kripto para hikayelerinden farklıdır ve başarısı belirli, nesnel kriterlere dayanmaktadır: Belirli senaryolarda kararlı coinler, geleneksel ödeme kanallarına göre daha hızlı, daha düşük maliyetli ve daha geniş kapsamlıdır ve aynı zamanda modern yazılım sistemlerine sorunsuz entegre olabilir.

Stabil coinler, kullanıcıların kripto parayı bir "ideoloji" olarak inanmalarına gerek kalmadan, mevcut ürünler ve iş akışlarında "görünmez" şekilde uygulanabiliyor. Bu da kripto para ekosistemini önceki zamanlarda "değişkenlik gösterdiğinden ve yeterince şeffaf olmamasından" dolayı reddeden kurum ve şirketlerin, artık değerini net bir şekilde anlayabilmelerini sağlıyor.

Durağan para birimlerinin, kripto paraların "kullanışlılık" yönüne, "spekülatif" yönüne göre yeniden bağlanmasına yardımcı olabileceği söylenebilir ve kripto paraların başarılı şekilde uygulanmasının nasıl mümkün olacağını net bir şekilde gösterir.

Geçmişte kripto paraların çoğunlukla "spekülasyon aracı" olarak göründüğü dönemde, "dağıtımı" içseliydi — yeni bir tokenin sadece "var olması", doğal olarak likidite ve dikkat toplamasını sağlıyordu.

Kripto paralar altyapı haline geldikten sonra, kullanım alanları "pazar seviyesinden" "ürün seviyesine" doğru kayıyor: ödeme süreçlerine, platformlara ve işletmelerin sistemlerine entegre oluyor ve son kullanıcılar genellikle onun varlığını fark etmiyor.

Bu geçiş, iki tür varlık için özellikle faydalıdır: mevcut dağıtım kanallarına ve güvenilir müşteri ilişkilerine sahip işletmeler ile yasal izinlere, uyum sistemlerine ve risk kontrol altyapısına sahip kurumlar. Sadece "yeni bir protokol" fikri, kripto para birimlerinin yaygın şekilde uygulanmasında artık yeterli değildir.

Yapay Zeka Ajanlarının (Agents) faydalılığı giderek artarken, etkileri sıklıkla yanlış anlaşılmaktadır: En başarılı ajanlar, "bağımsız karar vericiler" değil, "iş akışındaki koordinasyon maliyetlerini azaltan araçlardır".

Tarihsel olarak, bu durumun yazılım geliştirme alanında en çok yansıdığını söylemek mümkün —— ajan araçları kod yazma, hata ayıklama, kod yeniden yapılandırma ve ortam oluşturma süreçlerinin verimliliğini artırdı. Ancak son yıllarda bu "araç değeri"nin çok daha fazla alana yayıldığını görüyoruz.

Claude Code gibi araçlara örnek verilebilir. Geliştirici araçları olarak tanımlanmalarına rağmen, yaygınlaşmalarının arkasında daha derin bir eğilim yatmaktadır: Zeka sistemleri artık yalnızca programlama alanına özgü olmayan, bilgi işlerinin arayüzü haline gelmektedir. Kullanıcılar, araştırmada, analizde, yazışmada, planlama, veri işleme ve operasyon görevlerinde artık "zeka sistemi destekli iş akışlarını" uygulamaya başlamışlardır. Bu görevler, geleneksel programlamadan ziyade, daha çok "genel mesleki işler"e yöneliktir.

Asıl kritik olan şey, "atmosfer kodlaması" değil, bunun ardındaki temel örüntüdür:

• Kullanıcının emaneti, "amaç niyeti", değil, "konkret adımlar"dır;
• Ajanlar, dosyalar, araçlar ve görevler arası "bağlam bilgisi" yönetimi;
• Çalışma modu, "doğrusal ilerleme"den "yinelemeli ve diyalog tabanlı"ya dönüştü.

Zekâlı ajanlar, çeşitli bilgi işlerinde bağlam toplamada, sınırlı görevleri yerine getirmede, süreç devralmalarını azaltmada ve yineleme verimliliğini hızlandırmada uygundur, ancak "açık uçlu karar verme", "sorumluluk ataması" ve "hata onarımı" konularında hâlâ eksiklikler vardır.

Bu nedenle, şu anda üretim senaryolarında kullanılan çoğu ajan hâlâ "sınırlı bir alanda, denetim altında ve sistemlere entegre edilmiş" olarak çalışmakta, tamamen bağımsız çalışmakta değil. Ajanların gerçek değeri, "bilgi iş akışlarının yeniden yapılandırılması"ndan, "emek gücünü değiştirme" veya "tam bağımsızlığı sağlama"dan kaynaklanmaktadır.

Yapay zeka modellerinin zekâ seviyeleri hızlı bir şekilde arttı. Artık sınırlayıcı etken "tekil bir dil akıcılığı ya da mantık yürütme yeteneği" değil, "gerçek sistemlerdeki güvenilirlik" haline geldi.

Üretim ortamı, üç tür soruna sıfır tolerans uygulamaktadır: İlki, AI "hayal kurma" (yalan bilgi üretme), ikincisi, çıktıların tutarsız olması ve üçüncüsü, arızalı modellerin şeffaflığı eksik olmasıdır. AI müşteri hizmetleri, para transferleri veya uygunluk süreçlerini etkilediği anda "yaklaşık doğru" sonuçlar artık kabul edilemez hale gelmiştir.

"İnanç" kurulmasında dört temel gereklidir: İlki sonuçların izlenebilir olması, ikincisi bellek kapasitesine sahip olmak, üçüncüsü doğrulanabilir olmak ve dördüncüsü "belirsizlikleri" aktif olarak ifşa edebilmektir. Bu yetenekler yeterince olgunlaşmadan önce, AI'nin özerkliği sınırlı olmalıdır.

Başarılı bir AI ürünü, "model"i "bileşen" olarak değil, "ürün" olarak görür — güvenilirliği, "istek optimize edilmesi"nden değil, "mimari tasarım"dan kaynaklanır.

Burada "mimari tasarım", durum yönetimi, kontrol akışı, değerlendirme ve izleme sistemleri ile hata işleme ve kurtarma mekanizmalarını içerir. Bu nedenle, günümüzde yapay zeka gelişimi giderek "geleneksel yazılım mühendisliği"ne yaklaşmakta ve "önemli teorik araştırmalardan" uzaklaşmaktadır.

Uzun vadeli değer iki ana gruba kayacaktır: birincisi sistem inşa edenler, ikincisi ise iş akışlarını ve dağıtım kanallarını kontrol eden platform sahipleridir.

Ajanlar (agent) araçları kodlama alanından araştırmaya, yazmaya, analize ve işletme süreçlerine kadar genişledikçe, "sistem mühendisliği"nin önemi daha da artacaktır: Bilgi işleri genellikle karmaşık, durum bilgisiyle (state) bağımlı ve bağlam yoğunluğuna sahiptir. Bu nedenle, sadece çıktı üretebilen ajanlara kıyasla, "hafızayı, araçları ve yineleme süreçlerini güvenilir bir şekilde yönetebilen" ajanlar daha değerlidir.

AI sistemlerinin kapasiteleri arttıkça ve ekonomi alanlarıyla entegrasyonları derinleştiğinde, "en güçlü AI modellerine kimin sahip olduğu ve bunları kimin kontrol ettiği" meselesi, temel bir çelişkinin merkezine geçiyor.

Bir yandan, AI'nin öncü alanlarındaki araştırma ve geliştirme hâlâ "sermaye yoğundur" ve "hesaplama kapasitesi elde etme, düzenleyici politikalar ve coğrafi siyaset" etkisi altındadır; yoğunluk giderek artmaktadır. Öte yandan, açık kaynaklı modeller ve araçlar, "geniş çaplı deneyimler ve kolay dağıtım"ın itici etkisiyle sürekli olarak yinelemeli olarak iyileştirilmektedir.

Bu "yoğunlaşma ve açıklığın bir arada olduğu" yapı, bir dizi çözülmemiş sorun yaratmaktadır: bağımlılık riski, denetlenebilirlik, şeffaflık, uzun vadeli fayda potansiyeli ve kritik altyapıların kontrolü. En muhtemel sonuç, "karışık model" olacaktır: öncü modeller teknolojik kapasiteyi ileriye taşıyacak ve açık ya da yarı açık sistemler bu kapasiteleri "dağıtık yazılım" olarak entegre edecektir.

AI sistemleri iş akışlarında rol oynadıkça, hizmetler için ödeme yapma, API'leri çağırma, diğer ajanlara ödeme yapma veya "kullanıma dayalı etkileşim ücretlerini" ödemek gibi "ekonomik etkileşim" ihtiyaçları artmaktadır.

Bu talep, "kararlı para birimlerini" tekrar gündeme getirdi: Bunlar, programlanabilirlik, denetlenebilirlik ve transferlerde insan müdahalesi gerekmeden işlem yapabilme yetenekleri nedeniyle "makineye özgü para birimi" olarak görülüyor.

x402 gibi "geliyicilere yönelik protokoller" örneğine bakıldığında, şu anda hâlâ erken deneysel bir aşamada olsa da işaret ettiği yön oldukça belirgindir: Ödeme akışı, geleneksel "ödeme sayfaları" yerine "API" biçiminde işleyecektir— bu, yazılım ajanları arasında "sürekli ve ince ayarlı işlemler" gerçekleştirmeyi mümkün kılar.

Şu anda bu alan hâlâ yavrucaktır: işlem hacmi düşük, kullanıcı deneyimi kabukludur ve güvenlik ve yetkilendirme sistemi hâlâ geliştirilmektedir. Ancak altyapı inovasyonları, genellikle bu tür "erken dönem araştırmalarından" başlar.

Dikkat edilmesi gereken şey, bu durumun "özerklik uğruna özerklik" anlamına gelmemesidir. Gerçekten önemli olan şey, yazılımın programlanabilir olması sayesinde yeni ekonomik faaliyetlerin mümkün hale gelmesidir.

Kripto paralar ya da yapay zeka olmasın, erken gelişim aşaması dikkat çekici fikirler ve teknik yeniliklere daha çok yönelirken, bir sonraki aşamada "güvenilirlik", "yönetim kapasitesi" ve "dağıtım kapasitesi" daha da önemli rekabet boyutları olacaktır.

Şu anda teknoloji kendisi zaten ana sınırlayıcı unsur değil, "teknolojiyi gerçek sistemlere entegre etmek" asıl mesele.

Bana göre 2026'nın belirleyici özelliği, "bir kırılma noktası teknolojisi" değil, "altyapının kararlı bir şekilde birikimi" olacak - bu altyapılar sessizce çalışırken aynı zamanda "değerin akış şekli"ni ve "çalışma yolları"nı sessizce dönüştürecektir.