Bu konuda biraz daha ayrıntı vereceğim ve bir örnekten kısa parçalar vereceğim. Aylarca finans alanında insanlar "İmleç anı"ndan bahsediyor; iş akışı o kadar dramatik değişiyor ki, benimseme eğrisinin dik kısmına ulaşıyorsunuz. Buna birkaç sebepten dolayı oldukça şüpheyle yaklaştım. Ama en temel sebep, LLM teknolojisinin orada olmamasıydı. Temel modeller, Excel tablolarıyla kullanılabilir bir şekilde etkileşime girecek kadar güce sahip değildi (gösterişli demolara rağmen...). (Çok zorlu) veri zorluklarını çözseniz bile, 2025 dönemi LLM'leri tablolarla etkileşime girecek güce sahip değildi. Yani yapay zekanın kurumsal yatırım araştırmalarını nasıl güçlendirebileceğine dair birçok fikir ve kavram üzerine oturup konuşabiliriz. Ama bu sadece bir kavramdı. Yeni yapay zeka modelleri üzerinde hedge fon tarzı araştırma iş akışları için yetenek testleri yaptığım bir dizi testim var. Ve en kolay olanı mevcut bir Excel dosyasını yükleyerek LLM'nin ne olup bittiğini anlayıp anlamayacağını görmek. LLM'ler bir Excel modelini yeterince okuyup anlayamazsa, tam yapay zeka Excel iş akışları yığını (bence) mümkün değildir. Ve keşfetmeye çalışmak zaman kaybı olur. Bu etkileyici bir şekilde işe yaramadı (Opus 4.6 başardı ama iyi yapamadı). Dün GPT-5.4 Thinking ile birlikteydi. Bir anda, artık sadece mütevazı bir şekilde faydalı olmakla kalmayıp, yatırım sürecimin hemen bir parçası olacağını düşündüğüm bir şey elde edebiliyorum. Buna "PM Review" diyorum, ya da yapılandırılmış bir değerlendirme ve bir modele karşı çıkmak. Ben de analist ve proje yöneticisi olarak yüzlerce bunda yer aldım. Aslında analist bir model oluşturuyor, onu PM'ye gönderiyor ve birlikte gözden geçiriyor. Bilge, deneyimli PM modeli parçalayacak, geri itecek ve modeli kullanılabilir bir sonuca yönlendirmeye yardımcı olacak. İyi bir PM, önemli olan iki veya üç temel değişkene odaklanabilir ve agresif ya da muhafazakar varsayımları belirleyebilir. Bir analist, temel nicel girdilerin hatalı mantıkla desteklendiği bir hisse senedi sunabilir. Ve Başbakan'ın görevi, o hatalı mantığı tespit etmeye çalışmak. Bu iş akışı bana göre iyi ve kötü PM'ler arasındaki temel ayırt noktasıdır. Ancak bu iş akışı sadece PM'ler için değil; Kendi çalışmalarını değerlendirmeye çalışan analistler, ekibin katılabileceği fikirlere düşünceli bir şekilde karşı çıkmak isteyen akran analistler, fikir değerlendirme sürecini verimli şekilde değerlendirmek isteyen araştırma ekipleri direktörümüz içindir. Ya da çok fazla fikre bakıyorlarsa ilk kesim için özel mesajlar gönderin. Bu süreci yapay zeka ile güçlendirmenin ilginç yanı inanılmaz ölçeklenmesi. Ve bu sistem bağımsız olarak çalışabilir. 300 model boyunca bir sürü ajanım ana sürücüler üzerinde otomatik araştırma yapabiliyor, bu modelleri güncelliyor, sonuçları bana geri gönderiyor ve hangi kapsandığım fikirlerin kazanç revizyonu potansiyeli olduğunu işaretliyor. Bence bu iş akışı kamu sermayesi araştırması için "İmleç anı". Hiçbir şekilde orada olduğumuzu söylemiyorum, çünkü veri doğruluğu ve dahili verilerin dahil edilmesi gereken yapılar hâlâ devam ediyor. Ama teknolojik yeteneğe yeni bir adım attık. Bunu GPT-5.4'te test ettim. Mükemmel olmasa da, bu testte ilk kez faydalı bir şey alıyorum. Bunu kendi başınıza yapmak için size birkaç adım anlatacağım. Adım 1: Claude'a beyin döküm. Bunun mantığı mı yoksa kendi alışkanlığım mı bilmiyorum ama Chat GPT'de çalıştırıyorsam meta prompt yapıyorum, Claude ve tam tersi. Benim yaptığım iş akışları için meta isteğinizin nerede çok önemli olduğundan emin değilim ama vs. raw istemle meta istem vermeniz kesinlikle önemlidir, bu yüzden bu adımı atlamayın. Adım 2: O prompt çıktısını al, Markdown'a çevir ve bunu GPT projesinde özel talimat olarak koy. Bu sadece bir iş akışı verimliliği çünkü artık herhangi bir modeli yükleyebileceğim bir GPT projem var. ...