Elektrik Mühendisleri Odası (EMO) İzmir Şubesi tarafından düzenlenen “Mühendisler İçin Yapay Zeka ve Prompt Sanatı” başlıklı seminer, 22 Ekim 2026 Perşembe günü EMO İzmir Şubesi Hizmet ve Eğitim Merkezi’nde gerçekleştirildi. Bilgisayar Mühendisi Dr. Okan Öztürkmenoğlu’nun sunumuyla yapılan etkinlikte, yapay zeka araçlarının günlük iş akışlarına ve teknik projelere nasıl entegre edileceği ile üretkenliği artıran komut yazım teknikleri tartışıldı.
Seminerin açılışında Büyük Dil Modellerinin (LLM) temel çalışma prensiplerine değinen Dr. Okan Öztürkmenoğlu, bu sistemlerin bir hesap makinesi veya klasik bir arama motoru gibi çalışmadığını, metinleri "token" adı verilen küçük birimlere ayırarak bir sonraki kelimeyi olasılıksal olarak tahmin eden motorlar olduğunu vurguladı. Yapay zeka kullanımında düşük verimliliğin en büyük nedenlerinden birinin "arama motoru alışkanlıkları" ile sorgu yapmak olduğunu belirten Öztürkmenoğlu, mühendislik yaklaşımlarında net bağlam sunmanın önemine dikkat çekti.
Başarılı Bir Komutun Bileşenleri
Etkinlikte, rastgele sorular yerine yapılandırılmış komut kalıplarının (Prompt Patterns) mühendislik süreçlerindeki verimi nasıl artırdığı örneklerle anlatıldı. Komutların ilk seferde doğru çıktı üretmesi için 5 temel bileşene sahip olması gerektiği ifade edildi. Bu bileşenleri “Rol (Uzmanlık tanımı), Görev (Somut çıktı tanımı), Bağlam (Arka plan bilgisi), Kısıtlar (Kurallar ve sınırlar) ve Çıktı Formatı” olarak özetleyen Öztürkmenoğlu; hızlı çözümler için "RTF" (Rol - Görev - Format) çerçevesini önerirken, derin, ayrıntılı ve yüksek hassasiyet gerektiren karmaşık kod mimarisi veya stratejik planlamalar için "Create" çerçevesinin kullanılması gerektiğini aktardı.
Ayrıca mühendislik alanlarına özel olarak, sistemin doğrudan yanıt vermek yerine eksik bilgileri toplayarak problemi alt parametrelere böldüğü "Bilişsel Doğrulayıcı (Cognitive Verifier) Deseni" ve IEEE/IEC standartlarına uygunluk gibi denetimler için "Gerçeklik Kontrol Listesi (Fact Check List) Deseni" gibi ileri düzey teknikler tanıtıldı.
Yapay zeka modellerinin bazen makul görünen "halüsinasyonlar" üretebildiğini belirten Öztürkmenoğlu, 2023 yılında New York'ta ChatGPT'nin uydurduğu emsal kararları mahkemeye sunan avukatların ceza aldığı Mata v. Avianca davasını örnek verdi. "Güven ama doğrula" prensibiyle hareket edilmesi gerektiğini ifade eden Öztürkmenoğlu, sonuçların mutlaka teyit edilmesi gerektiğine vurgu yaptı.
Sunumda kişisel verilerin, sağlık verilerinin, finansal bilgilerin ve ürün kaynak kodları ile ticari sırların asla modellere girilmemesi gerektiğini belirten Öztürkmenoğlu, veri gizliliği için hesap ayarlarından "veri eğitimi" (opt-out) seçeneğinin kapatılmasının şart olduğunu hatırlattı.
Seminerin son bölümünde ise "Yapay Zeka Ajanları" kavramı tartışıldı. Klasik sohbet botlarından farklı olarak çevresini algılayan, akıl yürüten, API ve dış araçları kullanarak bağımsız eyleme geçebilen otonom sistemlerin ve bu sistemlere yüklenen yapılandırılmış uzmanlık rehberlerinin (Beceriler/Skills) mühendislik iş akışlarını nasıl dönüştüreceği değerlendirildi. Yapay zeka araçlarının nasıl bir dijital asistan olarak konumlandırılabileceğine ilişkin örnekler paylaşan Öztürkmenoğlu'nun sunumu, "Komutunuzu ne kadar iyi düşünerek hazırlarsanız alacağınız sonuçlar da o kadar iyi olur" mesajıyla sona erdi.
