{"id":36817,"date":"2026-10-01T12:20:31","date_gmt":"2026-10-01T09:20:31","guid":{"rendered":"https:\/\/akdenizolay.com.tr\/index.php\/2026\/10\/01\/guvenilir-yapay-zeka-sirketlere-15-kat-daha-fazla-getiri-sagliyor\/"},"modified":"2026-10-01T12:20:31","modified_gmt":"2026-10-01T09:20:31","slug":"guvenilir-yapay-zeka-sirketlere-15-kat-daha-fazla-getiri-sagliyor","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/akdenizolay.com.tr\/index.php\/2026\/10\/01\/guvenilir-yapay-zeka-sirketlere-15-kat-daha-fazla-getiri-sagliyor\/","title":{"rendered":"G\u00fcvenilir Yapay Zek\u00e2 \u015eirketlere 15 Kat Daha Fazla Getiri Sa\u011fl\u0131yor"},"content":{"rendered":"<p> <strong>\u00c7al\u0131\u015fanlar\u0131n gerek\u00e7esini kavrayamad\u0131\u011f\u0131 yapay zek\u00e2 kararlar\u0131n\u0131 ge\u00e7ersiz k\u0131larak manuel m\u00fcdahalede bulunmas\u0131, yapay zek\u00e2dan yat\u0131r\u0131m getirisi bekleyen kurumlar\u0131 zorluyor. Sahada sistemleri devre d\u0131\u015f\u0131 b\u0131rakan bir numaral\u0131 etken &#8220;a\u00e7\u0131klanamayan kararlar&#8221; olurken; kurumlar g\u00fcven ve k\u00e2rl\u0131l\u0131k sa\u011flayacak veri altyap\u0131s\u0131ndan yoksun. T\u00fcrkiye&#8217;de ise denetim yat\u0131r\u0131mlar\u0131n\u0131n %17&#8217;ye gerilemesi ve her projede veri kalitesini \u015fart ko\u015fan kurum oran\u0131n\u0131n yaln\u0131zca %1,9&#8217;da kalmas\u0131, kontrol a\u00e7\u0131\u011f\u0131n\u0131 derinle\u015ftiriyor.<\/strong><\/p>\n<p>IDC\u2019nin ara\u015ft\u0131rma i\u00e7g\u00f6r\u00fcleriyle desteklenen yeni SAS raporu, yapay zek\u00e2 yat\u0131r\u0131mlar\u0131n\u0131 k\u00e2ra d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrme yar\u0131\u015f\u0131nda \u00f6ne ge\u00e7en kurumlar\u0131n arkas\u0131ndaki temel itici g\u00fcc\u00fc g\u00f6zler \u00f6n\u00fcne seriyor: G\u00fcvenilir yapay zek\u00e2 standartlar\u0131n\u0131 benimsemek. G\u00fcvenilir YZ uygulamalar\u0131n\u0131 hayata ge\u00e7iren kurumlar\u0131n, YZ projelerinden g\u00fc\u00e7l\u00fc yat\u0131r\u0131m getirisi (ROI) elde etti\u011fini bildirme olas\u0131l\u0131\u011f\u0131 15 kat daha y\u00fcksek \u00e7\u0131kt\u0131.<\/p>\n<p>Bu y\u0131l ikincisi yay\u0131mlanan\u00a0<em>Veri ve Yapay Zek\u00e2 Etki Raporu: G\u00fcvenin Yeni Ekonomisi\u00a0(Data and AI Impact Report: The New Economics of Trust<\/em>) ba\u015fl\u0131kl\u0131 \u00e7al\u0131\u015fmaya g\u00f6re; y\u00f6neti\u015fim, veri kalitesi ve denetlenebilirlik pratiklerini en g\u00fc\u00e7l\u00fc \u015fekilde uygulayan kurumlar, rakiplerini istikrarl\u0131 bi\u00e7imde geride b\u0131rakarak yapay zek\u00e2 projelerinden en az iki kat daha fazla ROI elde etti\u011fini belirtiyor.<em>.<\/em><\/p>\n<p>\u201c<em>Yapay zek\u00e2 ama\u00e7land\u0131\u011f\u0131 gibi \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131nda muazzam bir etki yarat\u0131yor<\/em>,\u201d diyen <strong>SAS CTO\u2019su Bryan Harris<\/strong>, s\u00f6zlerini \u015f\u00f6yle s\u00fcrd\u00fcrd\u00fc: \u201c<em>Bununla birlikte, en geli\u015fmi\u015f yapay zek\u00e2 ajanlar\u0131n\u0131n karma\u015f\u0131k g\u00f6revlerde hata oranlar\u0131n\u0131n %25&#8217;i a\u015fabildi\u011fi iyi biliniyor; bu oran, kritik \u00f6neme sahip karar alma s\u00fcre\u00e7leri i\u00e7in kabul edilemez. Do\u011fruluk ve tutarl\u0131l\u0131k sa\u011flamak isteyen kurulu\u015flar\u0131n, insanlar\u0131 y\u00f6neti\u015fim ve denetim s\u00fcre\u00e7lerinin merkezinde tutarken alan uzmanl\u0131\u011f\u0131n\u0131 da ajan tabanl\u0131 i\u015f ak\u0131\u015flar\u0131na entegre etmesi gerekiyor. Bunu ba\u015far\u0131yla ger\u00e7ekle\u015ftiren kurulu\u015flar, yapay zek\u00e2ya duyulan g\u00fcven a\u00e7\u0131\u011f\u0131n\u0131 kapatarak pazarda rekabet avantaj\u0131 elde edecek<\/em>.\u201d<\/p>\n<p><strong>T\u00fcrkiye K\u00fcresel E\u015fi\u011fi A\u015ft\u0131: Pilot A\u015famas\u0131 Geride Kald\u0131\u00a0<\/strong><\/p>\n<p>T\u00fcrkiye\u2019deki kurulu\u015flar\u0131n yar\u0131s\u0131ndan fazlas\u0131 (%52,8), yapay zek\u00e2y\u0131 operasyonel i\u015f ak\u0131\u015flar\u0131na ve g\u00fcnl\u00fck i\u015f s\u00fcre\u00e7lerine tamamen entegre etti\u011fini belirtiyor.<\/p>\n<p>Yapay zek\u00e2n\u0131n i\u015f s\u00fcre\u00e7lerinde yayg\u0131nla\u015fmas\u0131, \u015firketlerin finansal sonu\u00e7lar\u0131na da yans\u0131yor. Kurulu\u015flar\u0131n yakla\u015f\u0131k \u00fc\u00e7te biri (%32), yapay zek\u00e2 yat\u0131r\u0131mlar\u0131ndan g\u00fc\u00e7l\u00fc veya y\u00fcksek d\u00fczeyde yat\u0131r\u0131m getirisi (ROI) elde etti\u011fini ifade ediyor. Bu somut kazan\u0131mlar, yapay zek\u00e2 yat\u0131r\u0131mlar\u0131na y\u00f6nelik i\u015ftah\u0131 da destekliyor. Kurulu\u015flar\u0131n d\u00f6rtte \u00fc\u00e7\u00fc (%75,5), \u00f6n\u00fcm\u00fczdeki 12 ay i\u00e7inde yapay zek\u00e2 b\u00fct\u00e7elerini art\u0131rmay\u0131 planl\u0131yor.<\/p>\n<p>T\u00fcrkiye, yapay zek\u00e2 modellerini \u00fcretim ortam\u0131na ta\u015f\u0131ma konusunda k\u00fcresel ortalamalar\u0131n \u00f6n\u00fcne ge\u00e7erken, veri kalitesi ve denetim mekanizmalar\u0131n\u0131n geli\u015ftirilmesi ayn\u0131 h\u0131zda ilerlemiyor. Kurulu\u015flar\u0131n d\u00fczenli denetimler ve etki de\u011ferlendirmeleri yerine yeni modelleri devreye almaya \u00f6ncelik vermesi, bug\u00fcn elde edilen ticari kazan\u0131mlar\u0131n yeterince sa\u011flamla\u015ft\u0131r\u0131lmam\u0131\u015f bir temel \u00fczerinde ilerlemesi riskini beraberinde getiriyor.<\/p>\n<p><strong>SAS T\u00fcrkiye ve Orta Asya Genel M\u00fcd\u00fcr\u00fc Rasim E\u011fri:\u00a0<\/strong><em>\u2018\u2019T\u00fcrkiye\u2019deki \u015firketler, yapay zek\u00e2 konusunda yaln\u0131zca deneme ve pilot uygulamalarla s\u0131n\u0131rl\u0131 kalmay\u0131p, bu teknolojiyi do\u011frudan gelir yaratan \u00fcretim s\u00fcre\u00e7lerine entegre ederek \u00f6nemli bir yenilik\u00e7ilik kapasitesi ortaya koyuyor. Ancak \u00f6n\u00fcm\u00fczde h\u00e2l\u00e2 a\u015f\u0131lmas\u0131 gereken baz\u0131 \u00f6nemli noktalar var. Y\u00f6neti\u015fim, denetim ve veri kalitesi gibi konular, ihtiya\u00e7 ortaya \u00e7\u0131kt\u0131\u011f\u0131nda ele al\u0131nan ba\u015fl\u0131klar olmaktan \u00e7\u0131kmal\u0131 ve kurum k\u00fclt\u00fcr\u00fcn\u00fcn ayr\u0131lmaz bir par\u00e7as\u0131 h\u00e2line gelmeli. \u015eirketlerin ba\u011f\u0131ms\u0131z olarak karar al\u0131p i\u015flem ger\u00e7ekle\u015ftirebilen otonom yapay zek\u00e2 ajanlar\u0131n\u0131 kullanmaya ba\u015flad\u0131\u011f\u0131 bir ortamda, yeterince izlenmeyen sistemler ve a\u00e7\u0131klanamayan kararlar, bug\u00fcne kadar elde edilen ticari kazan\u0131mlar\u0131 k\u0131sa s\u00fcrede riske atabilir. Bu nedenle \u00f6nceli\u011fimiz; denetim, veri kalitesi ve hesap verebilirlik mekanizmalar\u0131n\u0131 g\u00fc\u00e7lendirmek olmal\u0131.\u201d<\/em><\/p>\n<p><strong>\u00c7al\u0131\u015fman\u0131n \u00f6ne \u00e7\u0131kard\u0131\u011f\u0131 sonu\u00e7lar, i\u015f d\u00fcnyas\u0131 a\u00e7\u0131s\u0131ndan \u00fc\u00e7 kritik ger\u00e7e\u011fe i\u015faret ediyor:<\/strong><\/p>\n<p><strong>Gerek\u00e7esini A\u00e7\u0131klayamayan Yapay Zek\u00e2, Ciddi Bir Ticari Risk Kayna\u011f\u0131<\/strong><\/p>\n<p>Ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar, do\u011fru \u00e7\u0131kt\u0131lar sunamayan veya kararlar\u0131n nas\u0131l al\u0131nd\u0131\u011f\u0131n\u0131 a\u00e7\u0131klayamayan sistemlere \u00e7al\u0131\u015fanlar\u0131n giderek daha temkinli yakla\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131 ortaya koydu. Yapay zek\u00e2 daha otonom hale geldik\u00e7e, a\u00e7\u0131klanabilirlik de giderek daha kritik bir unsur haline geliyor.<\/p>\n<p>Rapor, yapay zek\u00e2n\u0131n benimsenmesindeki en b\u00fcy\u00fck engellerden birini de irdeliyor: \u00c7al\u0131\u015fanlar\u0131n yapay zek\u00e2 kararlar\u0131na g\u00fcven duymamas\u0131, manuel m\u00fcdahalelere ve d\u00fczeltmelere yol a\u00e7\u0131yor. Bu durum yapay zek\u00e2 kararlar\u0131na g\u00fcven a\u00e7\u0131\u011f\u0131n\u0131 kronikle\u015ftirirken; kurumlara zaman, \u00fcretkenlik ve k\u00e2rl\u0131l\u0131k kayb\u0131 olarak yans\u0131yor. Yapay zek\u00e2n\u0131n karar kalitesi ancak dayand\u0131\u011f\u0131 verinin niteli\u011fi kadar iyi olabilece\u011finden, manuel m\u00fcdahale oranlar\u0131n\u0131 d\u00fc\u015f\u00fcrmek isteyen kurumlar i\u00e7in g\u00fc\u00e7l\u00fc bir veri temeli olu\u015fturmak kritik \u00f6nem ta\u015f\u0131yor.<\/p>\n<p><strong>\u00d6ne \u00e7\u0131kan bulgular:<\/strong><\/p>\n<ul type=\"disc\">\n<li>Kullan\u0131c\u0131lar\u0131n %97,2\u2019si en az\u0131ndan baz\u0131 senaryolarda yapay\u00a0zek\u00e2n\u0131n sundu\u011fu \u00f6nerileri ge\u00e7ersiz k\u0131larak\u00a0m\u00fcdahalede bulunuyor.\u00a0<\/li>\n<li>\u00c7\u0131kt\u0131n\u0131n do\u011fru kabul edilip edilmemesinden ba\u011f\u0131ms\u0131z olarak, \u00e7al\u0131\u015fanlar\u0131n yapay zek\u00e2 kararlar\u0131na m\u00fcdahale etmesindeki bir numaral\u0131 etken, sistemin karar\u0131n\u0131n arkas\u0131ndaki mant\u0131\u011f\u0131 a\u00e7\u0131klayamamas\u0131 oldu.\u00a0<\/li>\n<li>G\u00fcven oran\u0131n\u0131n \u00fcretken yapay\u00a0zek\u00e2da\u00a0(generative AI) %76 iken, ajan tabanl\u0131 yapay\u00a0zek\u00e2da (agentic AI) %66\u2019ya gerilemesi; sistemler daha fazla \u00f6zerklik kazand\u0131k\u00e7a artan kayg\u0131lar\u0131 g\u00f6zler \u00f6n\u00fcne seriyor.\u00a0<\/li>\n<li>Bu tablo T\u00fcrkiye\u2019deki \u00e7al\u0131\u015fanlar\u0131n yapay zek\u00e2 \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131nda yapt\u0131\u011f\u0131 d\u00fczeltmelerin neredeyse yar\u0131s\u0131 (%47,1), yeterli a\u00e7\u0131klama sunulmamas\u0131ndan kaynaklan\u0131yor. D\u00fczeltmelerin %27,5\u2019i i\u015f ba\u011flam\u0131n\u0131n yeterince dikkate al\u0131nmamas\u0131 nedeniyle yap\u0131l\u0131rken, %9,8\u2019i ise olgusal hatalardan kaynaklan\u0131yor.<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>G\u00fcvenilir Yapay Zek\u00e2 Uygulamalar\u0131 Ticari Ba\u015far\u0131y\u0131 Beraberinde Getiriyor<\/strong><\/p>\n<p>Rapor, yapay zek\u00e2dan elde edilen yat\u0131r\u0131m getirisi (ROI) makas\u0131n\u0131n giderek a\u00e7\u0131ld\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6steriyor; bu durum yapay zek\u00e2dan en y\u00fcksek de\u011feri elde eden kurumlar\u0131n farkl\u0131 teknolojiler kullanmaktan ziyade yapay zek\u00e2y\u0131 farkl\u0131 bir anlay\u0131\u015fla y\u00f6netti\u011fine i\u015faret ediyor.<\/p>\n<p><strong>Temel bulgular:<\/strong><\/p>\n<ul type=\"disc\">\n<li>G\u00fcvenilir yapay zek\u00e2 uygulamalar\u0131na yat\u0131r\u0131m yapan kurulu\u015flar\u0131n, yapay zek\u00e2 projelerinden <strong>g\u00fc\u00e7l\u00fc veya y\u00fcksek ROI elde ettiklerini bildirme olas\u0131l\u0131\u011f\u0131 15 kat daha y\u00fcksek<\/strong> (<em>%<\/em>62&#8217;ye kar\u015f\u0131\u00a0<em>%<\/em>4).<\/li>\n<li>G\u00fcvenilir yapay zek\u00e2 uygulamalar\u0131nda en g\u00fc\u00e7l\u00fc performans\u0131 g\u00f6steren kurulu\u015flar; gelir art\u0131\u015f\u0131, maliyet tasarrufu ve m\u00fc\u015fteri deneyimi dahil olmak \u00fczere <strong>13 farkl\u0131 i\u015f sonucunda 1,85 kat daha y\u00fcksek kazan\u0131m<\/strong> elde ediyor.<\/li>\n<li>G\u00fcvenilir yapay zek\u00e2 uygulamalar\u0131nda lider konumda olan kurulu\u015flar\u0131n\u00a0<em>%<\/em>85&#8217;i, bu alandaki yat\u0131r\u0131mlar\u0131n\u0131 bu y\u0131l\u00a0<em>%<\/em><strong>10&#8217;dan fazla art\u0131r\u0131yor<\/strong> ve b\u00f6ylece performans fark\u0131n\u0131 daha da a\u00e7\u0131yor.<\/li>\n<li>T\u00fcrkiye\u2019deki i\u015fletmelerin %32\u2019si yapay zek\u00e2dan g\u00fc\u00e7l\u00fc veya y\u00fcksek d\u00fczeyde yat\u0131r\u0131m getirisi (ROI) elde etti\u011fini bildiriyor. Temel boyutlar\u0131n be\u015finden d\u00f6rd\u00fcnde y\u0131l boyunca iyile\u015fme kaydedildi. Bu geli\u015fime en fazla katk\u0131 sa\u011flayan alanlar A\u00e7\u0131klanabilirlik (Explainability), Model Y\u00f6neti\u015fimi (Model Governance) ve Veri Kalitesi (Data Quality) olurken, Sorumlu Yapay Zek\u00e2 Politikas\u0131 (Responsible AI Policy) alan\u0131nda hafif bir gerileme g\u00f6r\u00fcld\u00fc. Ayn\u0131 d\u00f6nemde yeterli ilerleme kaydedilmeyen tek alan ise Denetim ve Hesap Verebilirlik (Audit and Accountability) oldu.<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Bir\u00e7ok Kurum Zay\u0131f Veri Temeli Nedeniyle Zaman ve Para Kaybediyor<\/strong><\/p>\n<p>Bir\u00e7ok kurulu\u015f, yapay zek\u00e2y\u0131 yeterince geli\u015ftirilmemi\u015f veya g\u00fcncelli\u011fini yitirmi\u015f veri ve veri altyap\u0131lar\u0131 \u00fczerinde kullan\u0131ma al\u0131yor. Bu durum, yapay zek\u00e2n\u0131n etkin \u015fekilde y\u00f6netilmesini ve yat\u0131r\u0131mlardan de\u011fer elde edilmesini s\u0131n\u0131rland\u0131r\u0131yor.<\/p>\n<p><strong>Temel bulgular:<\/strong><\/p>\n<ul type=\"disc\">\n<li>Kurulu\u015flar\u0131n yaln\u0131zca\u00a0<em>%<\/em><strong>17,5&#8217;i<\/strong>, ajan tabanl\u0131 yapay zek\u00e2n\u0131n gerektirdi\u011fi olgunluk d\u00fczeyine ula\u015fm\u0131\u015f, tamamen optimize edilmi\u015f bir veri altyap\u0131s\u0131na sahip. Bu eksiklik, performans\u0131 olumsuz etkiliyor.<\/li>\n<li>Optimize edilmi\u015f bir veri altyap\u0131s\u0131na sahip kurulu\u015flar\u0131n, yapay zek\u00e2 projelerinden g\u00fc\u00e7l\u00fc ROI bekleme olas\u0131l\u0131\u011f\u0131 <strong>4 kat daha y\u00fcksek<\/strong>. Ayr\u0131ca bu kurulu\u015flar\u0131n, g\u00fcven olu\u015fturmak i\u00e7in gerekli veri kalitesi ve a\u00e7\u0131klanabilirlik kontrollerini zorunlu k\u0131lma olas\u0131l\u0131\u011f\u0131 <strong>6 kat daha y\u00fcksek<\/strong>.<\/li>\n<li>T\u00fcrkiye\u2019nin G\u00fcvenilirlik Endeksi 60,8 puana y\u00fckselmi\u015f olsa da veri kalitesi, k\u00fcresel kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rma \u00f6l\u00e7\u00fct\u00fcn\u00fcn 6,4 puan gerisinde kalarak pazardaki en zay\u0131f boyut olmay\u0131 s\u00fcrd\u00fcr\u00fcyor. \u015eirketlerin yaln\u0131zca %1,9\u2019unda veri kalitesinin her projede zorunlu bir kriter olarak uygulanmas\u0131 dikkat \u00e7ekerken, d\u00fczenli denetim ve etki de\u011ferlendirmelerine y\u00f6nelik yat\u0131r\u0131mlar\u0131n da %17\u2019ye gerilemesi bu alandaki eksikliklerin devam etti\u011fine i\u015faret ediyor.<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Sekt\u00f6rel Analizler: Bankac\u0131l\u0131k Y\u00f6neti\u015fimde \u00d6nc\u00fc Rol \u00dcstleniyor<\/strong><\/p>\n<p>Bulgular, kurulu\u015flar\u0131n veri ve yapay zek\u00e2 giri\u015fimleri hakk\u0131nda bilgi sahibi olan veya bu giri\u015fimleri etkileyen <strong>2.699 karar vericiyle<\/strong> ger\u00e7ekle\u015ftirilen k\u00fcresel bir ara\u015ft\u0131rmaya dayan\u0131yor. 28 \u00fclkede ve bankac\u0131l\u0131k, sigortac\u0131l\u0131k, ya\u015fam bilimleri ve kamu olmak \u00fczere d\u00f6rt sekt\u00f6rde ger\u00e7ekle\u015ftirilen ara\u015ft\u0131rma, liderlerin yapay zek\u00e2ya farkl\u0131 sekt\u00f6rlerde nas\u0131l yakla\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131 ortaya koyan sekt\u00f6rel kullan\u0131m \u00f6rnekleri ve bulgular sunuyor.<\/p>\n<p><strong>\u00d6ne \u00e7\u0131kan bulgular:<\/strong><\/p>\n<ul type=\"disc\">\n<li>Bankac\u0131l\u0131k liderleri yasal uyumlulu\u011fun \u00f6tesine ge\u00e7erek g\u00fc\u00e7l\u00fc yapay zeka y\u00f6neti\u015fimini operasyonel bir gereklilik ve rekabet avantaj\u0131 olarak ele al\u0131yor; lider bankalar\u0131n %85\u2019i yerle\u015fik y\u00f6neti\u015fim \u00e7er\u00e7evelerine sahipken, bu oran geride kalan kurumlarda yaln\u0131zca %29\u2019da kal\u0131yor.\u00a0<\/li>\n<li>Kamu sekt\u00f6r\u00fc liderlerinin %41\u2019i \u00f6n\u00fcm\u00fczdeki y\u0131l g\u00fcvenilir yapay zeka yat\u0131r\u0131mlar\u0131n\u0131 %20\u2019den fazla art\u0131rmay\u0131 planl\u0131yor; bu oran en y\u00fcksek yat\u0131r\u0131m hedefine sahip sekt\u00f6rlerle ba\u015fa ba\u015f ilerliyor.\u00a0<\/li>\n<li>Ya\u015fam bilimleri kurulu\u015flar\u0131n\u0131n %23\u2019\u00fc yapay zekay\u0131 kurum genelinde \u00f6l\u00e7eklendirmi\u015f durumda; bu oran ara\u015ft\u0131rmadaki t\u00fcm sekt\u00f6rler aras\u0131ndaki en y\u00fcksek seviyeyi temsil ediyor.\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Kaynak: (BYZHA) Beyaz Haber Ajans\u0131<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u00c7al\u0131\u015fanlar\u0131n gerek\u00e7esini kavrayamad\u0131\u011f\u0131 yapay zek\u00e2 kararlar\u0131n\u0131 ge\u00e7ersiz k\u0131larak manuel m\u00fcdahalede bulunmas\u0131, yapay zek\u00e2dan yat\u0131r\u0131m getirisi bekleyen kurumlar\u0131 zorluyor.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":36818,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[26],"tags":[],"class_list":["post-36817","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-teknoloji"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/akdenizolay.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/36817","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/akdenizolay.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/akdenizolay.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/akdenizolay.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/akdenizolay.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=36817"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/akdenizolay.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/36817\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":36819,"href":"https:\/\/akdenizolay.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/36817\/revisions\/36819"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/akdenizolay.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media\/36818"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/akdenizolay.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=36817"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/akdenizolay.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=36817"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/akdenizolay.com.tr\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=36817"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}