Ancak uygulama alanındaki gerçeklik, bu yüzeysel tanımın ötesinde, çok daha karmaşık ve çok katmanlı bir yapıya işaret etmektedir. Nitekim şirketlerin büyük bir kısmı, yalnızca “prompt yazabilen” uzmanlardan ziyade, yapay zekâ temelli sistemleri tasarlayabilen, geliştirebilen ve sürdürülebilir biçimde iş süreçlerine entegre edebilen bütüncül düşünebilen profesyonellere ihtiyaç duymaktadır. Bu noktada kavramsal ayrımın doğru biçimde yapılması önem arz etmektedir. Zira hatalı ya da eksik tanımlanan roller, hem kurumlar hem de adaylar açısından ciddi zaman, emek ve kaynak kayıplarına neden olabilmektedir.

İş ilanlarının içerikleri ayrıntılı biçimde incelendiğinde, kullanılan terminolojinin aranan yetkinlik profilini büyük ölçüde açığa çıkardığı görülmektedir. İlanlarda Python, API entegrasyonları, LangChain, vektör veritabanları, model orkestrasyonu gibi kavramların ön plana çıkması, ilgili pozisyonun büyük olasılıkla bir yazılım geliştiriciyi ya da en azından yazılım mimarisi bilgisine sahip bir uzmanı hedeflediğini göstermektedir. Bu bağlamda “prompt”, yalnızca sistemin kullanıcıya görünen yüzünü temsil etmektedir. Arka planda ise veri akışlarının yönetildiği, çıktının doğrulandığı, hata senaryolarının ele alındığı ve sistemin ölçeklenebilirliğinin planlandığı karmaşık bir mimari yapı bulunmaktadır.

Buna karşılık; Zapier, Airtable, no-code/low-code platformlar, otomasyon senaryoları ve iş akışı entegrasyonları gibi kavramların öne çıktığı ilanlar, farklı bir yetkinlik ihtiyacına işaret etmektedir. Bu tür pozisyonlarda kurumlar, yapay zekâ teknolojilerini mevcut iş süreçleriyle bütünleştirebilen, teknolojiyi başlı başına bir amaç olarak değil, stratejik bir araç olarak konumlandırabilen ürün ve süreç odaklı bireyler aramaktadır. Bu profildeki profesyoneller için kod yazma becerisi, nihai hedef değil; gerektiğinde başvurulan bir araçtır. Asıl belirleyici olan, problemin doğru tanımlanması ve geliştirilen çözümün sürdürülebilir, ölçülebilir ve kurumsal yapılara uyumlu hâle getirilmesidir.

Bu çerçevede “Prompt Engineer” unvanının, çoğu durumda gerçekte aranan yetkinlik setini tam olarak yansıtmadığı söylenebilir. Kurumların beklentisi, prompt yazma eyleminin kendisinden ziyade, prompt’ların hangi bağlamda, ne amaçla ve hangi sistemsel yapı içerisinde kullanılacağını kavrayan bir düşünsel çerçeveye sahip olunmasıdır. Başka bir ifadeyle, kurumlar geçici ve parçalı çözümlerden çok, yapay zekâ çıktılarının kurumsal hafızaya entegre edildiği, iş akışlarıyla bütünleştiği ve uzun vadede değer üreten sistemler talep etmektedir.

Bu durum, yapay zekâ alanında kariyer planlaması yapan bireyler açısından da önemli bir uyarı niteliği taşımaktadır. Yalnızca “iyi prompt yazabilme” becerisi kısa vadede dikkat çekici olabilir; ancak kalıcı ve sürdürülebilir değer üretimi, bu becerinin daha geniş bir teknik, analitik ve organizasyonel çerçeve içine yerleştirilmesiyle mümkün olmaktadır. Günümüz iş dünyasında aranan profil; yalnızca modeli yönlendiren değil, aynı zamanda model çıktılarının doğruluğunu denetleyen, performansını ölçen ve gerektiğinde sistemi yeniden tasarlayabilen bireylerdir.

Bu nedenle, pozisyon başlıklarının yanıltıcılığına karşı dikkatli olunması gerekmektedir. “Prompt Engineer” ifadesi, çoğu zaman bir pazarlama söylemi olarak kullanılmakta; pozisyonun gerçek niteliği ise görev tanımının ayrıntılarında gizlenmektedir. Yapay zekâ çağında fark yaratan aktörler, yalnızca doğru kelimeleri seçenler değil; bu kelimelerin üretim süreçleri içindeki yerini anlayan ve doğru sistem mimarisini kurabilenler olacaktır. Bu durum, teknolojik ilerlemenin yalnızca araçların öğrenilmesiyle değil, bu araçların hangi amaçlar doğrultusunda ve hangi yapısal çerçeve içinde kullanıldığının kavranmasıyla mümkün olduğunu bir kez daha göstermektedir.

Sonuç

Yapay zekâ ekosisteminde sıklıkla kullanılan mesleki unvanların ardındaki gerçek ihtiyacın açık ve net biçimde ortaya konulması gerekmektedir. “Prompt Engineer” kavramı, bağımsız ve tekil bir meslekten ziyade, daha geniş bir yetkinlik setinin sınırlı ancak görünür bir bileşenini temsil etmektedir. Kurumların asıl beklentisi; yapay zekâyı soyut ve teorik bir teknoloji olarak değil, iş hedefleriyle uyumlu, sürdürülebilir ve ölçülebilir sistemlere dönüştürebilen profesyonellerdir.

Bu bağlamda, teknik bilgi ile analitik düşünceyi; iş süreçlerini anlama becerisiyle sistem tasarımını bir araya getirebilen bireyler ön plana çıkmaktadır. Metnin de vurguladığı üzere, kalıcı değer yaratanlar yalnızca modele doğru soruları yöneltenler değil; bu soruların neden sorulduğunu bilen, elde edilen çıktıları yöneten ve bu çıktıları kurumsal yapılara entegre edebilen aktörlerdir. Bu yaklaşım, hem kurumlar açısından daha sağlıklı rol tanımları yapılmasının hem de yapay zekâ alanında kariyer hedefleyen bireyler için daha gerçekçi ve uzun vadeli bir yol haritası oluşturulmasının temelini oluşturmaktadır.

Saygılarımla
Prof. Dr. Ayhan ERDEM
Köşe Yazarı
aerdem@gazeteankara.com.tr
Gazi Üniversitesi Öğretim Üyesi
Gazete Ankara DHP- www.gazeteankara.com.tr