Günümüz dünyasında, bir ülkenin veya gücün jeopolitik ağırlığını ortaya koyabilmesi, bilim ve teknolojide üstün bir kapasiteye sahip olmasına bağlıdır. Benim burada vurgulamak istediğim üzere, bilim ve teknoloji salt bir ilerleme alanı değil, aynı zamanda büyük bir kapasite meselesidir. Bu kapasite, bir yandan bilimsel ilerlemeyi, akademik eğitim sistemini ve nitelikli insan yetiştirmeyi kapsarken; diğer yandan bu insan gücünün teknolojik ürünlere dönüştürülmesiyle somutlaşır. Üstünlük, başkalarının henüz bilmediği veya erişemediği yenilikleri üretmekte yatar. Bu potansiyel birikimin jeopolitiğe aktarılması, ülkelerin küresel rekabette öne çıkmasının en somut örneğidir. Bilim ve teknolojideki üstünlük, jeopolitik dengeleri doğrudan etkiler. Tarih boyunca, sanayi devrimlerini gerçekleştiren ülkeler, eğitim, hukuk ve inovasyon altyapıları sayesinde güçlenmişlerdir. Bugün ise yapay zeka (AI), kuantum hesaplama ve siber-uzay gibi alanlar, yeni jeopolitik parametreleri belirlemektedir. ABD ve Çin arasındaki teknoloji savaşı, bu rekabetin en bariz göstergesidir. Ülkeler, yalnızca askeri güçle değil; bilimsel keşifleri hızlıca ürüne dönüştürebilen kapasiteleriyle hakimiyet kurmaktadır. Bu kavramı somutlaştırmak için, veri bilimi ve yapay zeka ekosistemindeki roller arasındaki farklara bakabiliriz. Bu roller, insan gücü ile teknolojik ürün arasındaki kapasite ayrımını mükemmel şekilde özetler. Basit araçlarla veri analizi yapmak (örneğin SQL ve Excel ile) temel bir seviye iken; Python gibi programlama dillerini kullanarak makine öğrenmesi modelleri geliştirmek, üstün teknolojik ürünler yaratmayı temsil eder. Aşağıda, veri odaklı rollerin karşılaştırması yer almaktadır: Data Analyst: Temel beceriler SQL, Excel, istatistik ve görselleştirme araçları (Power BI/Tableau) üzerine kuruludur. Mevcut verileri analiz eder, raporlar hazırlar. Python genellikle zorunlu değildir; temel analiz için yeterli araçlar vardır. Data Scientist: Python veya R zorunludur. Makine öğrenmesi, veri işleme (Pandas, NumPy) ve olasılık gibi ileri beceriler gerektirir. Veriden tahmin modelleri çıkarır, yenilikçi insights üretir. Business Analyst: İletişim ve problem çözme odaklıdır. Veri analizi yapar ancak teknik derinlik azdır; Excel ve Tableau yeterlidir. ML Engineer: Makine öğrenmesi modellerini üretime alır. Python/Java, bulut araçları (Docker, Kubernetes) ve MLOps bilir. Ürünleştirme kapasitesi yüksektir. GenAI Engineer: Büyük dil modelleri (LLMs), prompt engineering ve RAG teknikleriyle çalışır. PyTorch/TensorFlow, LangChain gibi araçlar kullanır. En ileri seviyede, başkalarının erişemediği yenilikçi AI uygulamaları geliştirir. Bu hiyerarşi, kapasite farkını gösterir: Data Analyst mevcut veriyi yorumlarken; Data Scientist ve üstü roller, veriyi dönüştürerek yeni ürünler yaratır. Python’un Data Scientist ve ötesi için vazgeçilmez olması, tam da bu üstünlük farkını vurgular; basit analizden, başkalarının yapamadığı ileri teknolojilere geçiş. Jeopolitik bağlamda bu örnek çarpıcıdır: Ülkeler, nitelikli insan yetiştirip bu gücü teknolojik üstünlüğe dönüştürebildiği ölçüde jeopolitik ağırlık koyar. Eğitim sistemlerinden AR-GE yatırımlarına, insan kaynağından inovasyona kadar tüm aşamalar bu kapasiteyi belirler. Benim işaret ettiğim üstünlük buradadır: Potansiyeli ürüne dönüştürebilenler, geleceğin hakim güçleri olacaktır. Türkiye gibi ülkeler için bu, stratejik bir zorunluluktur; bilim ve teknolojide yatırım, jeopolitik bağımsızlığın temelidir. *Bu içerik serbest gazeteci veya konuk yazarlar tarafından hazırlanmıştır. Bu içerikte yer alan görüş ve ifadeler yazara aittir ve Independent Türkçe'nin editöryal politikasını yansıtmayabilir. bilim teknoloji jeopolitika güç Gürsel Tokmakoğlu, Independent Türkçe için yazdı Gürsel Tokmakoğlu Cuma, Aralık 26, 2025 - 09:00 Main image:

Fotoğraf: AA