Cisco CEO'su, yapay zeka patlamasının bir balon gibi göründüğü konusunda uyarıda bulunurken, yapay zekanın internetten daha büyük olacağını da belirtti.

Özet:Cisco CEO'su Chuck Robbins, yapay zekanın neler yapabileceğini söylüyor.internetten daha büyükAncak önce sancılı bir eleme süreci bekliyor: "Kazananlar ortaya çıkacak ve yol boyunca büyük yıkımlar yaşanacak." Bu, öylesine söylenmiş bir söz değil. Robbins, Cisco'nun 2000 yılında dünyanın en değerli şirketi haline geldiği, ardından balonun patlamasıyla değerinin yaklaşık %80'ini kaybettiği dot-com patlamasını yaşadı.

Temel mesaj incelikli: Yapay zeka gerçek ve dönüştürücü, ancak günümüzdeki yatırım döngüsü aşırı ısınmış durumda ve her şirket (veya iş pozisyonu) bu geçişi atlatamıyor.

Robbins'in aslında söylediği şey (manşetteki versiyon değil):

Rapordan:

Yapay zekâ "her şeyi değiştirecek" ve internetten bile daha büyük olabilir.
Mevcut piyasa "muhtemelen" bir balon.
Bazı şirketler "başarılı olamayacak."
Özellikle müşteri hizmetleri gibi alanlarda bazı işler değişecek veya ortadan kalkacak.
İşçiler için daha büyük risk "yapay zekanın işinizi elinizden alması" değil, "yapay zekayı iyi kullanan birinin işinizi elinizden almasıdır."
Yapay zekâ siber saldırıları ve dolandırıcılıkları azaltacak; güvenlik daha da önem kazanacak.
İngiltere, yapay zekayı benimserse, yapay zeka süper gücü olma olasılığının "oldukça yüksek" olduğunu belirtiyor.

Tema "panik" değil. Tema "değişimi kucaklayın, ancak aksaklıklar konusunda dürüst olun."

İnternet şirketi benzetmesinin neden faydalı olduğu (ve nerede yanıltıcı olduğu)

İnternet balonu, çoğu zaman "şimdi abartı, sonra çöküş" anlamına geliyormuş gibi tembelce anılır. Oysa daha faydalı ders yapısal niteliktedir:

Balonun yarattığı şey

Birçok internet şirketi iflas etse de, bu dönem şu unsurları inşa etti:

veri merkezleri
fiber ağları
yazılım altyapısı
çevrimiçi hizmetlerle ilgili tüketici davranışları

Temel teknoloji kazandı.

Balonun yok ettiği şey

Dayanıklı tüketim malları veya dağıtım ağı olmayan şirketlerdeki spekülatif öz sermaye değeri.

Robbins'in "katliam" olarak tanımladığı şey temelde şu: sermaye ve şirketler yok oluyor, ancak platform değişikliği yine de gerçekleşiyor.

Cisco'nun bakış açısı: uygulamalar değil, altyapı.

Cisco öncelikle bir "yapay zeka uygulaması" şirketi değil. Yapay zekanın çalışmasını sağlayan altyapıyı satıyor ve geliştiriyor:

ağ oluşturma
güvenlik
veri merkezi sistemleri

Dolayısıyla Cisco yapay zekâdan bahsettiğinde, genellikle baloncuklardan kurtulan katmandan bahsediyor.

Uygulama şirketleri gelir ve gider; altyapı ve dağıtım konusunda başarılı olanlar genellikle kalıcı olur.

Yapay zekada ağ oluşturmanın neden bir darboğaz haline geldiği

Büyük modeller birçok hızlandırıcıda eğitilir. Ne kadar çok çip kullanırsanız, sisteminiz şu sınırlamalara o kadar çok maruz kalır:

ağ gecikmesi (düğümlerin ne kadar hızlı koordinasyon sağlayabildiği)
bant genişliği (ne kadar veri aktarılabilir)
güvenilirlik (tek bir arıza eğitim çalışmalarını yavaşlatabilir veya kesintiye uğratabilir)

Bu yüzden şirketler "yapay zeka kümeleri"nden süper bilgisayarlarmış gibi bahsediyorlar. Bu dünyada ağ iletişimi sadece bir tesisat değil, rekabet avantajı sağlayan bir unsur.

İş olanakları açısından: İlk olarak neler değişiyor?

Robbins, şirketlerin daha az personele ihtiyaç duyabileceği bir kategori olarak müşteri hizmetlerine işaret ediyor.

Müşteri hizmetleri neden öncelikli hedeftir?

Destek iş akışları genellikle şunları içerir:

yüksek hacim
tekrarlanan sorular
bilinen politika kuralları
metin tabanlı girdiler ve çıktılar

Bu da onları yapay zeka tabanlı önceliklendirme ve kısmi otomasyon için doğal bir uyum haline getiriyor. İlk dalga genellikle "yönlendirme" (insan müdahalesi olmadan verilen cevaplar), ardından "ajan yardımı" (yapay zeka tarafından desteklenen insanlar) ve daha sonra en kolay uçtan uca vakaların otomasyonu geliyor.

Bu mantıklı çünkü müşteri desteğinin birçok seçeneği var:

tekrarlayan sorular
standart iş akışları
metin tabanlı etkileşimler

Ama asıl önemli nokta şu: Yapay zeka "işleri" ortadan kaldırmıyor. Yapay zeka, ...'nın yerini alıyor.görevler.

Tipik bir iş, çeşitli görevlerin bir araya gelmesinden oluşur:

Bazıları otomatikleştirilebilir (taslak hazırlama, özetleme, önceliklendirme)
Bazıları ise (yargılama, empati, hesap verebilirlik, müzakere)

Dolayısıyla işgücü üzerindeki etki eşit değil:

Adapte olan insanlar daha üretken ve daha değerli hale gelirler.
Tekrarlanabilir görevlerin baskın olduğu rollerde çalışan kişiler, yer değiştirme baskısıyla karşı karşıya kalırlar.

“Yapay zekâ konusunda yetenekli biri senin işini alacak” — bununla ne yapmalı?

Bu cümle rahatsız edici çünkü doğru.

Pratik anlamda, bir hayatta kalma stratejisi öneriyor:

Araçları erken öğrenin
İş akışları ve kontrol listeleri oluşturun
Yapay zekânın hızını insan muhakeme yeteneğiyle birleştirebilen kişi olmak

Rekabet avantajı, soruları bilmek değil, şunları bilmektir:

ne sormalı
neyi doğrulamak gerekiyor
Çıktının nasıl görünmesi gerektiği
riskin yaşadığı yer

Güvenlik: Yapay zeka, dolandırıcılık ve saldırıları daha etkili hale getiriyor.

Robbins, yapay zekanın siber saldırıları daha etkili hale getireceğini ve kimlik avı girişimlerini daha inandırıcı kılacağını belirtiyor.

Bu zaten şurada görülebiliyor:

daha iyi yazılmış dolandırıcılık e-postaları
daha inandırıcı taklit
Deepfake ses/video sahtekarlık amacıyla kullanılıyor.

Dolayısıyla "yapay zeka devrimi"nin paralel bir devrimi şu alanlarda da yaşanıyor:

kimlik doğrulama
dolandırıcılık tespiti
güvenli iletişim

Güvenlik, ikincil bir konu değil. Yapay zeka kullanımının en önemli mücadele alanlarından biri.

"İnternetten daha büyük yapay zeka" aslında ne anlama geliyor?

Söylemden arındırıldığında, "internet'ten daha büyük" şu anlama gelebilir:

Başka bir yorum: İnternet insanları ve sistemleri birbirine bağladı, ancak çoğu iş hala bilgiyi eyleme dönüştürmek için insanlara ihtiyaç duyuyordu. Yapay zeka bu dönüştürme maliyetini azaltıyor. Eğer bu doğruysa, yapay zeka, elektriğin genel bir yetenek haline gelmesi gibi, her sektörde görülebilen, sadece "teknoloji" sektöründe değil, genel bir verimlilik katmanı haline gelir.

Yapay zeka, bilgiye erişim arayüzü haline geliyor (arama yöntemleri değişiyor).
Yapay zeka, iş akışındaki aracılar (işlem arayüzleri) haline geliyor.
Yapay zeka her ürüne entegre oluyor (bankacılıktan sağlık hizmetlerine kadar).

İnternet bağlantılı sistemler. Yapay zeka, bu sistemlerin yapabileceklerini değiştiriyor.Yapmak.

Yani iddia şu ki, yapay zeka sadece yeni bir uygulama kategorisi değil; yazılım ekonomisini yeniden yazan bir yetenek katmanı.

Birleşik Krallık'ın yapay zeka süper gücü olması: Önemli koşullar

Robbins, İngiltere'nin yapay zekayı benimsemesi durumunda "oldukça iyi şanslara" sahip olduğunu söylüyor.

Politika bağlamında "kucaklamak" genellikle şu anlama gelir:

İş dünyasında ve hükümette sorumlu deneylerin yapılmasını kolaylaştırmak
Becerilere yatırım yapın ki benimsenme küçük bir seçkin kesimle sınırlı kalmasın.
Araştırma ve ticarileştirme köprülerini finanse etmek (sadece akademik çalışmaları değil)
Yenilikleri dondurmadan zararları hedef alan güvenilir düzenlemeleri sürdürmek

Birleşik Krallık'ın güçlü yönleri (araştırma, yetenek, finans, güçlü bir girişimcilik kültürü) olduğu gibi, kısıtlamaları da (bilgisayar erişimi ve en iyi laboratuvarlar için ABD/Çin ile rekabet) bulunmaktadır. "Süper güç" statüsüne ulaşmanın muhtemel yolu, ABD ve Çin'i büyük ölçekte yenmek değil, rekabetçi kümeler ve yüksek değerli uzmanlık alanları oluşturmaktır.

Pratikte, "yapay zekayı benimsemek" şu anlama gelir:

araştırma gücü + yetenek havuzları
bilgi işlem erişimi (veya ortaklıklar)
destekleyici ama gerçekçi düzenleme
hükümet ve sanayide benimsenmesi

Bu uygulamaları daha erken benimseyen ülkeler verimlilik avantajı elde edebilir ve yatırım çekebilirler.

Sağlıklı bir yapay zeka geliştirme sürecinin nasıl göründüğüne dair bir örnek.

Bir balon hikayesi ilgi çekicidir, ancak aynı anda hem abartı hem de gerçek ilerleme olması da mümkündür.

Daha sağlıklı bir gelişim süreci genellikle şu sonuçları gösterir:

Ölçülebilir yatırım getirisi (ROI) kullanım örnekleri (maliyet düşüşü veya gelir artışı).
İş akışlarında tutarlı kullanım (sadece demolar değil)
Güvenlik uygulamalarının iyileştirilmesi (izleme, değerlendirme, kırmızı ekip çalışması)
standartlar ve platformlar etrafında konsolidasyon

Bu, değerin büyük kısmının duyurularda ve fon toplamada olduğu, aşırı hareketli bir piyasadan farklıdır.

Bundan sonra nelere dikkat etmeli (gerçek bir balonun işaretleri mi yoksa sağlıklı bir büyümenin işaretleri mi)?

Eğer bu bir balon ise, şunları beklemelisiniz:

Uygulamalarda kalabalıklaşma
Birbirine çok benzeyen ve aralarında çok az farklılık bulunan birçok ürün rekabet ediyor.
Marj baskısı
Şirketler, gelir geri dönüşünün net olmadığı durumlarda bilgi işlem gücüne büyük harcamalar yapıyor.
Konsolidasyon
Daha güçlü oyuncuların daha zayıf oyuncuları alt etmesi veya onlardan daha uzun süre dayanması.
Altyapı kazananları
Hangi uygulamaların kazanacağına bakılmaksızın ağ, çip, bulut ve güvenlik sağlayıcıları fayda görüyor.
Düzenleyici şok
Büyük bir olay (dolandırıcılık, deepfake'ler, model suistimali) ekonomiyi değiştiren kuralların hızlanmasını sağlayabilir.

Pratik tavsiyeler: Geçiş sürecinde kazanan tarafta nasıl olunur?

Bireyler için:

Alanınızda yapay zeka araçlarını nasıl kullanacağınızı öğrenin (sadece genel yönlendirmelerle sınırlı kalmayın).
Doğrulama alışkanlıkları geliştirin (neye güveniyorsunuz, nasıl kontrol ediyorsunuz?)
İnsanların hâlâ sorumluluk taşıdığı görevlere odaklanın: yargılama, ilişkiler, strateji, güvenlik

Kuruluşlar için:

Ölçülebilir kullanım örnekleriyle başlayın (destek, analiz, kod incelemesi)
Güvenlik ve dolandırıcılıkla mücadeleye erken yatırım yapın.
Yapay zekayı bir “araç kullanıma sunma” süreci olarak değil, bir süreç değişikliği olarak ele alın.

Özetle

Robbins'in mesajı yapay zekâ karşıtı değil. Bu, platform geçişlerine dair gerçekçi bir teşhis:

Bu teknoloji, çalışma hayatını ve güvenliği yeniden şekillendirecek.
Yatırım döngüsü aşırı ısınmış durumda.
birçok firma başarısız olacak

Eğer bir şey geliştiriyorsanız veya yatırım yapıyorsanız, uzun vadede kazananlar yapay zekayı sadece daha büyük demolar değil, kalıcı dağıtım kanallarına, güvenilir ürünlere ve ölçülebilir değere dönüştürenler olacaktır.

Özetle (tek cümleyle)

Yapay zekâ gerçek bir platform değişikliği, ancak piyasa bir balon gibi davranıyor; kazananlar, yapay zekâyı güvenilir, ölçülebilir bir değere dönüştüren ve bu sarsıntıdan sağ çıkmayı başaran şirketler olacak.

Kaynaklar

BBC Haberleri (Teknoloji):https://www.bbc.com/news/articles/cr57p2ve8glo?at_medium=RSS&at_campaign=rss

Document Title
Cisco CEO warns the AI boom looks like a bubble — but says AI will be bigger than the internet	Cisco CEO'su, yapay zeka patlamasının bir balon gibi göründüğü konusunda uyarıda bulunurken, yapay zekanın internetten daha büyük olacağını da belirtti.

Cisco CEO Chuck Robbins says AI will be bigger than the internet but today’s market is probably a bubble. Here’s what that means for jobs, security and investors.	Cisco CEO'su Chuck Robbins, yapay zekanın internetten daha büyük olacağını ancak bugünkü piyasanın muhtemelen bir balon olduğunu söylüyor. Bunun işler, güvenlik ve yatırımcılar için ne anlama geldiğine bakalım.
Title Attribute
oEmbed (JSON)
oEmbed (XML)
JSON
View all posts by Admin	Admin tarafından yayınlanan tüm gönderileri görüntüle
TikTok US: when outages look like censorship (and why trust breaks fast)	TikTok ABD: Kesintiler sansür gibi göründüğünde (ve güven neden hızla kırıldığında)
Iran’s internet returns in fragments: how ‘rationed connectivity’ actually works	İran'da internet parça parça geri dönüyor: 'Kısıtlı bağlantı' aslında nasıl işliyor?
Page Content
Cisco CEO warns the AI boom looks like a bubble — but says AI will be bigger than the internet	Cisco CEO'su, yapay zeka patlamasının bir balon gibi göründüğü konusunda uyarıda bulunurken, yapay zekanın internetten daha büyük olacağını da belirtti.
Nature
Climate
Cisco CEO on the AI ‘bubble’: why the crash can still leave winners	Cisco CEO'su yapay zeka 'balonu' hakkında: Çöküşten hala kazananlar çıkabilir
/
Technology
/ By
Admin
Summary:
Cisco CEO Chuck Robbins says AI could be	Cisco CEO'su Chuck Robbins, yapay zekanın neler yapabileceğini söylüyor.
bigger than the internet
, but he expects a painful shakeout first—“winners will emerge, and there’ll be carnage along the way.” That’s not a throwaway quote. Robbins lived through the dot‑com boom as Cisco became the most valuable company in the world in 2000, then lost roughly 80% of its value when the bubble burst.	Ancak önce sancılı bir eleme süreci bekliyor: "Kazananlar ortaya çıkacak ve yol boyunca büyük yıkımlar yaşanacak." Bu, öylesine söylenmiş bir söz değil. Robbins, Cisco'nun 2000 yılında dünyanın en değerli şirketi haline geldiği, ardından balonun patlamasıyla değerinin yaklaşık %80'ini kaybettiği dot-com patlamasını yaşadı.
The core message is nuanced: AI is real and transformative, but today’s investment cycle is overheated, and not every company (or job role) survives the transition.	Temel mesaj incelikli: Yapay zeka gerçek ve dönüştürücü, ancak günümüzdeki yatırım döngüsü aşırı ısınmış durumda ve her şirket (veya iş pozisyonu) bu geçişi atlatamıyor.
What Robbins is actually saying (not the headline version)	Robbins'in aslında söylediği şey (manşetteki versiyon değil):
From the report:
AI will “change everything” and may be bigger than the internet.	Yapay zekâ "her şeyi değiştirecek" ve internetten bile daha büyük olabilir.
The current market is “probably” a bubble.	Mevcut piyasa "muhtemelen" bir balon.
Some companies “won’t make it.”	Bazı şirketler "başarılı olamayacak."
Some jobs will change or be eliminated, especially in areas like customer service.	Özellikle müşteri hizmetleri gibi alanlarda bazı işler değişecek veya ortadan kalkacak.
The bigger risk for workers is not “AI taking your job,” but “someone using AI well taking your job.”	İşçiler için daha büyük risk "yapay zekanın işinizi elinizden alması" değil, "yapay zekayı iyi kullanan birinin işinizi elinizden almasıdır."
AI will improve cyber attacks and scams; security becomes more important.	Yapay zekâ siber saldırıları ve dolandırıcılıkları azaltacak; güvenlik daha da önem kazanacak.
The UK has “pretty good odds” of becoming an AI superpower if it embraces AI.	İngiltere, yapay zekayı benimserse, yapay zeka süper gücü olma olasılığının "oldukça yüksek" olduğunu belirtiyor.
The theme is not “panic.” It’s “embrace the shift, but be honest about disruption.”	Tema "panik" değil. Tema "değişimi kucaklayın, ancak aksaklıklar konusunda dürüst olun."
Why the dot-com analogy is useful (and where it misleads)	İnternet şirketi benzetmesinin neden faydalı olduğu (ve nerede yanıltıcı olduğu)
The dot‑com bubble is often invoked lazily, as if it means “hype now, crash later.” The more useful lesson is structural:	İnternet balonu, çoğu zaman "şimdi abartı, sonra çöküş" anlamına geliyormuş gibi tembelce anılır. Oysa daha faydalı ders yapısal niteliktedir:
What the bubble built
Even though many internet companies died, the era built:	Birçok internet şirketi iflas etse de, bu dönem şu unsurları inşa etti:
data centres
fibre networks
software infrastructure
consumer behaviours around online services	çevrimiçi hizmetlerle ilgili tüketici davranışları
The underlying technology won.
What the bubble destroyed
Speculative equity value in companies without durable products or distribution.	Dayanıklı tüketim malları veya dağıtım ağı olmayan şirketlerdeki spekülatif öz sermaye değeri.
Robbins’ “carnage” framing is basically that: capital and companies get wiped out, but the platform shift still happens.	Robbins'in "katliam" olarak tanımladığı şey temelde şu: sermaye ve şirketler yok oluyor, ancak platform değişikliği yine de gerçekleşiyor.
Cisco’s vantage point: infrastructure, not apps	Cisco'nun bakış açısı: uygulamalar değil, altyapı.
Cisco is not primarily an “AI app” company. It sells and builds infrastructure that enables AI to run:	Cisco öncelikle bir "yapay zeka uygulaması" şirketi değil. Yapay zekanın çalışmasını sağlayan altyapıyı satıyor ve geliştiriyor:
networking
security
data centre systems
So when Cisco talks about AI, it’s often speaking from the layer that survives bubbles.	Dolayısıyla Cisco yapay zekâdan bahsettiğinde, genellikle baloncuklardan kurtulan katmandan bahsediyor.
App companies come and go; infrastructure and distribution winners often persist.	Uygulama şirketleri gelir ve gider; altyapı ve dağıtım konusunda başarılı olanlar genellikle kalıcı olur.
Why networking becomes a bottleneck in AI	Yapay zekada ağ oluşturmanın neden bir darboğaz haline geldiği
Large models are trained across many accelerators. The more chips you use, the more your system becomes limited by:	Büyük modeller birçok hızlandırıcıda eğitilir. Ne kadar çok çip kullanırsanız, sisteminiz şu sınırlamalara o kadar çok maruz kalır:
network latency (how fast nodes can coordinate)	ağ gecikmesi (düğümlerin ne kadar hızlı koordinasyon sağlayabildiği)
bandwidth (how much data can move)	bant genişliği (ne kadar veri aktarılabilir)
reliability (a single failure can slow or interrupt training runs)	güvenilirlik (tek bir arıza eğitim çalışmalarını yavaşlatabilir veya kesintiye uğratabilir)
That’s why companies talk about “AI clusters” like they’re supercomputers. In that world, networking isn’t plumbing—it’s a competitive differentiator.	Bu yüzden şirketler "yapay zeka kümeleri"nden süper bilgisayarlarmış gibi bahsediyorlar. Bu dünyada ağ iletişimi sadece bir tesisat değil, rekabet avantajı sağlayan bir unsur.
The jobs angle: what changes first	İş olanakları açısından: İlk olarak neler değişiyor?
Robbins points to customer service as a category where companies may need fewer people.	Robbins, şirketlerin daha az personele ihtiyaç duyabileceği bir kategori olarak müşteri hizmetlerine işaret ediyor.
Why customer service is the first target	Müşteri hizmetleri neden öncelikli hedeftir?
Support workflows often have:	Destek iş akışları genellikle şunları içerir:
high volume
repeated questions
known policy rules
text-based inputs and outputs	metin tabanlı girdiler ve çıktılar
That makes them a natural fit for AI triage and partial automation. The first wave is usually “deflection” (answers without a human), followed by “agent assist” (humans supported by AI), and then automation of the easiest end-to-end cases.	Bu da onları yapay zeka tabanlı önceliklendirme ve kısmi otomasyon için doğal bir uyum haline getiriyor. İlk dalga genellikle "yönlendirme" (insan müdahalesi olmadan verilen cevaplar), ardından "ajan yardımı" (yapay zeka tarafından desteklenen insanlar) ve daha sonra en kolay uçtan uca vakaların otomasyonu geliyor.
That’s plausible because customer support has many:	Bu mantıklı çünkü müşteri desteğinin birçok seçeneği var:
repetitive questions
standard workflows
text-based interactions
But the deeper point is: AI doesn’t replace “jobs.” It replaces	Ama asıl önemli nokta şu: Yapay zeka "işleri" ortadan kaldırmıyor. Yapay zeka, ...'nın yerini alıyor.
tasks
.
A typical job is a bundle of tasks:	Tipik bir iş, çeşitli görevlerin bir araya gelmesinden oluşur:
some automatable (drafting, summarising, triage)	Bazıları otomatikleştirilebilir (taslak hazırlama, özetleme, önceliklendirme)
some not (judgement, empathy, accountability, negotiation)	Bazıları ise (yargılama, empati, hesap verebilirlik, müzakere)
So the workforce impact is uneven:	Dolayısıyla işgücü üzerindeki etki eşit değil:
people who adapt become more productive and more valuable	Adapte olan insanlar daha üretken ve daha değerli hale gelirler.
people in roles dominated by repeatable tasks face displacement pressure	Tekrarlanabilir görevlerin baskın olduğu rollerde çalışan kişiler, yer değiştirme baskısıyla karşı karşıya kalırlar.
“Someone good at AI will take your job” — what to do with that	“Yapay zekâ konusunda yetenekli biri senin işini alacak” — bununla ne yapmalı?
This line is uncomfortable because it’s true.	Bu cümle rahatsız edici çünkü doğru.
In practical terms, it suggests a survival strategy:	Pratik anlamda, bir hayatta kalma stratejisi öneriyor:
learn the tools early
build workflows and checklists	İş akışları ve kontrol listeleri oluşturun
become the person who can combine AI speed with human judgement	Yapay zekânın hızını insan muhakeme yeteneğiyle birleştirebilen kişi olmak
The competitive advantage is not knowing prompts—it’s knowing:	Rekabet avantajı, soruları bilmek değil, şunları bilmektir:
what to ask
what to verify
what the output should look like	Çıktının nasıl görünmesi gerektiği
where the risk lives
Security: AI makes scams and attacks better	Güvenlik: Yapay zeka, dolandırıcılık ve saldırıları daha etkili hale getiriyor.
Robbins warns that AI will make cyber attacks better and phishing more convincing.	Robbins, yapay zekanın siber saldırıları daha etkili hale getireceğini ve kimlik avı girişimlerini daha inandırıcı kılacağını belirtiyor.
That’s already visible in:	Bu zaten şurada görülebiliyor:
better-written scam emails	daha iyi yazılmış dolandırıcılık e-postaları
more believable impersonation
deepfake audio/video used for fraud	Deepfake ses/video sahtekarlık amacıyla kullanılıyor.
So the “AI revolution” has a parallel revolution in:	Dolayısıyla "yapay zeka devrimi"nin paralel bir devrimi şu alanlarda da yaşanıyor:
identity verification
fraud detection
secure communications
Security is not a side topic. It’s one of the primary battlegrounds of AI adoption.	Güvenlik, ikincil bir konu değil. Yapay zeka kullanımının en önemli mücadele alanlarından biri.
What does “AI bigger than the internet” actually mean?	"İnternetten daha büyük yapay zeka" aslında ne anlama geliyor?
If you strip away rhetoric, “bigger than the internet” could mean:	Söylemden arındırıldığında, "internet'ten daha büyük" şu anlama gelebilir:
Another interpretation: the internet connected people and systems, but most work still required humans to translate information into action. AI reduces that translation cost. If that’s true, AI becomes a general productivity layer the way electricity became a general capability—visible in every sector, not just “tech.”	Başka bir yorum: İnternet insanları ve sistemleri birbirine bağladı, ancak çoğu iş hala bilgiyi eyleme dönüştürmek için insanlara ihtiyaç duyuyordu. Yapay zeka bu dönüştürme maliyetini azaltıyor. Eğer bu doğruysa, yapay zeka, elektriğin genel bir yetenek haline gelmesi gibi, her sektörde görülebilen, sadece "teknoloji" sektöründe değil, genel bir verimlilik katmanı haline gelir.
AI becomes the interface to information (search changes)	Yapay zeka, bilgiye erişim arayüzü haline geliyor (arama yöntemleri değişiyor).
AI becomes the interface to work (agents in workflows)	Yapay zeka, iş akışındaki aracılar (işlem arayüzleri) haline geliyor.
AI becomes embedded in every product (from banking to healthcare)	Yapay zeka her ürüne entegre oluyor (bankacılıktan sağlık hizmetlerine kadar).
The internet connected systems. AI changes what those systems can	İnternet bağlantılı sistemler. Yapay zeka, bu sistemlerin yapabileceklerini değiştiriyor.
do
So the claim is that AI isn’t merely a new app category; it’s a capability layer that rewrites software economics.	Yani iddia şu ki, yapay zeka sadece yeni bir uygulama kategorisi değil; yazılım ekonomisini yeniden yazan bir yetenek katmanı.
The UK as an AI superpower: conditions that matter	Birleşik Krallık'ın yapay zeka süper gücü olması: Önemli koşullar
Robbins says the UK has “pretty good odds” if it embraces AI.	Robbins, İngiltere'nin yapay zekayı benimsemesi durumunda "oldukça iyi şanslara" sahip olduğunu söylüyor.
What “embrace” usually means in policy terms:	Politika bağlamında "kucaklamak" genellikle şu anlama gelir:
make it easy for responsible experimentation to happen in business and government	İş dünyasında ve hükümette sorumlu deneylerin yapılmasını kolaylaştırmak
invest in skills so adoption isn’t limited to a small elite	Becerilere yatırım yapın ki benimsenme küçük bir seçkin kesimle sınırlı kalmasın.
fund research and commercialisation bridges (not just academic work)	Araştırma ve ticarileştirme köprülerini finanse etmek (sadece akademik çalışmaları değil)
maintain credible regulation that targets harms without freezing innovation	Yenilikleri dondurmadan zararları hedef alan güvenilir düzenlemeleri sürdürmek
The UK has strengths (research, talent, finance, a strong startup culture) but also constraints (compute access and competition with the US/China for top labs). The likely path to “superpower” status is not beating the US and China at scale, but building competitive clusters and high-value specialisations.	Birleşik Krallık'ın güçlü yönleri (araştırma, yetenek, finans, güçlü bir girişimcilik kültürü) olduğu gibi, kısıtlamaları da (bilgisayar erişimi ve en iyi laboratuvarlar için ABD/Çin ile rekabet) bulunmaktadır. "Süper güç" statüsüne ulaşmanın muhtemel yolu, ABD ve Çin'i büyük ölçekte yenmek değil, rekabetçi kümeler ve yüksek değerli uzmanlık alanları oluşturmaktır.
In practice, “embrace AI” means:	Pratikte, "yapay zekayı benimsemek" şu anlama gelir:
research strength + talent pipelines	araştırma gücü + yetenek havuzları
compute access (or partnerships)	bilgi işlem erişimi (veya ortaklıklar)
supportive but realistic regulation	destekleyici ama gerçekçi düzenleme
adoption in government and industry	hükümet ve sanayide benimsenmesi
Countries that adopt earlier may gain productivity advantages and attract investment.	Bu uygulamaları daha erken benimseyen ülkeler verimlilik avantajı elde edebilir ve yatırım çekebilirler.
What a “healthy” AI buildout looks like	Sağlıklı bir yapay zeka geliştirme sürecinin nasıl göründüğüne dair bir örnek.
A bubble narrative is compelling, but it’s also possible to have both hype and real progress at once.	Bir balon hikayesi ilgi çekicidir, ancak aynı anda hem abartı hem de gerçek ilerleme olması da mümkündür.
A healthier buildout tends to show:	Daha sağlıklı bir gelişim süreci genellikle şu sonuçları gösterir:
clear ROI use cases (cost reduction or revenue lift you can measure)	Ölçülebilir yatırım getirisi (ROI) kullanım örnekleri (maliyet düşüşü veya gelir artışı).
consistent deployment in workflows (not just demos)	İş akışlarında tutarlı kullanım (sadece demolar değil)
improving safety practices (monitoring, evals, red-teaming)	Güvenlik uygulamalarının iyileştirilmesi (izleme, değerlendirme, kırmızı ekip çalışması)
consolidation around standards and platforms	standartlar ve platformlar etrafında konsolidasyon
That’s different from a frothy market where most value is in announcements and fundraising.	Bu, değerin büyük kısmının duyurularda ve fon toplamada olduğu, aşırı hareketli bir piyasadan farklıdır.
What to watch next (signals of a real bubble vs a healthy buildout)	Bundan sonra nelere dikkat etmeli (gerçek bir balonun işaretleri mi yoksa sağlıklı bir büyümenin işaretleri mi)?
If this is a bubble, you should expect:	Eğer bu bir balon ise, şunları beklemelisiniz:
Crowding in apps
Many similar products competing on thin differentiation.	Birbirine çok benzeyen ve aralarında çok az farklılık bulunan birçok ürün rekabet ediyor.
Margin pressure
Companies spending heavily on compute without clear revenue payback.	Şirketler, gelir geri dönüşünün net olmadığı durumlarda bilgi işlem gücüne büyük harcamalar yapıyor.
Consolidation
Stronger players acquiring or outlasting weaker ones.	Daha güçlü oyuncuların daha zayıf oyuncuları alt etmesi veya onlardan daha uzun süre dayanması.
Infrastructure winners
Network, chip, cloud, and security providers benefiting regardless of which apps win.	Hangi uygulamaların kazanacağına bakılmaksızın ağ, çip, bulut ve güvenlik sağlayıcıları fayda görüyor.
Regulatory shock
A major incident (fraud, deepfakes, model misuse) can accelerate rules that change economics.	Büyük bir olay (dolandırıcılık, deepfake'ler, model suistimali) ekonomiyi değiştiren kuralların hızlanmasını sağlayabilir.
Practical advice: how to be on the winning side of the transition	Pratik tavsiyeler: Geçiş sürecinde kazanan tarafta nasıl olunur?
For individuals:
learn how to use AI tools in your domain (not just generic prompting)	Alanınızda yapay zeka araçlarını nasıl kullanacağınızı öğrenin (sadece genel yönlendirmelerle sınırlı kalmayın).
build verification habits (what do you trust, how do you check it?)	Doğrulama alışkanlıkları geliştirin (neye güveniyorsunuz, nasıl kontrol ediyorsunuz?)
focus on tasks where humans are still accountable: judgement, relationships, strategy, safety	İnsanların hâlâ sorumluluk taşıdığı görevlere odaklanın: yargılama, ilişkiler, strateji, güvenlik
For organisations:
start with measurable use cases (support, analytics, code review)	Ölçülebilir kullanım örnekleriyle başlayın (destek, analiz, kod incelemesi)
invest in security and fraud defence early	Güvenlik ve dolandırıcılıkla mücadeleye erken yatırım yapın.
treat AI as a process change, not a “tool rollout”	Yapay zekayı bir “araç kullanıma sunma” süreci olarak değil, bir süreç değişikliği olarak ele alın.
Bottom line
Robbins’ message is not anti-AI. It’s a realistic diagnosis of platform transitions:	Robbins'in mesajı yapay zekâ karşıtı değil. Bu, platform geçişlerine dair gerçekçi bir teşhis:
the technology will reshape work and security	Bu teknoloji, çalışma hayatını ve güvenliği yeniden şekillendirecek.
the investment cycle is overheated	Yatırım döngüsü aşırı ısınmış durumda.
many firms will fail	birçok firma başarısız olacak
If you’re building or investing, the long-run winners will be those who turn AI into durable distribution, trusted products, and measurable value—not just bigger demos.	Eğer bir şey geliştiriyorsanız veya yatırım yapıyorsanız, uzun vadede kazananlar yapay zekayı sadece daha büyük demolar değil, kalıcı dağıtım kanallarına, güvenilir ürünlere ve ölçülebilir değere dönüştürenler olacaktır.
Bottom line (one sentence)
AI is a real platform shift, but the market is behaving like a bubble; the winners will be the companies that turn AI into trusted, measurable value while surviving the shakeout.	Yapay zekâ gerçek bir platform değişikliği, ancak piyasa bir balon gibi davranıyor; kazananlar, yapay zekâyı güvenilir, ölçülebilir bir değere dönüştüren ve bu sarsıntıdan sağ çıkmayı başaran şirketler olacak.
Sources
BBC News (Technology):
https://www.bbc.com/news/articles/cr57p2ve8glo?at_medium=RSS&at_campaign=rss	https://www.bbc.com/news/articles/cr57p2ve8glo?at_medium=RSS&at_campaign=rss
←
Previous Post
Next Post
→
oEmbed (JSON)
oEmbed (XML)
JSON
View all posts by Admin	Admin tarafından yayınlanan tüm gönderileri görüntüle
TikTok US: when outages look like censorship (and why trust breaks fast)	TikTok ABD: Kesintiler sansür gibi göründüğünde (ve güven neden hızla kırıldığında)
Iran’s internet returns in fragments: how ‘rationed connectivity’ actually works	İran'da internet parça parça geri dönüyor: 'Kısıtlı bağlantı' aslında nasıl işliyor?
Cisco CEO Chuck Robbins says AI will be bigger than the internet but today’s market is probably a bubble. Here’s what that means for jobs, security and investors.	Cisco CEO'su Chuck Robbins, yapay zekanın internetten daha büyük olacağını ancak bugünkü piyasanın muhtemelen bir balon olduğunu söylüyor. Bunun işler, güvenlik ve yatırımcılar için ne anlama geldiğine bakalım.

Document Title

Cisco CEO warns the AI boom looks like a bubble — but says AI will be bigger than the internet

Cisco CEO Chuck Robbins says AI will be bigger than the internet but today’s market is probably a bubble. Here’s what that means for jobs, security and investors.

Title Attribute

oEmbed (JSON)

oEmbed (XML)

JSON

View all posts by Admin

TikTok US: when outages look like censorship (and why trust breaks fast)

Iran’s internet returns in fragments: how ‘rationed connectivity’ actually works

Page Content

Cisco CEO warns the AI boom looks like a bubble — but says AI will be bigger than the internet

Nature

Climate

Cisco CEO on the AI ‘bubble’: why the crash can still leave winners

Technology

/ By

Admin

Summary:

Cisco CEO Chuck Robbins says AI could be

bigger than the internet

, but he expects a painful shakeout first—“winners will emerge, and there’ll be carnage along the way.” That’s not a throwaway quote. Robbins lived through the dot‑com boom as Cisco became the most valuable company in the world in 2000, then lost roughly 80% of its value when the bubble burst.

The core message is nuanced: AI is real and transformative, but today’s investment cycle is overheated, and not every company (or job role) survives the transition.

What Robbins is actually saying (not the headline version)

From the report:

AI will “change everything” and may be bigger than the internet.

The current market is “probably” a bubble.

Some companies “won’t make it.”

Some jobs will change or be eliminated, especially in areas like customer service.

The bigger risk for workers is not “AI taking your job,” but “someone using AI well taking your job.”

AI will improve cyber attacks and scams; security becomes more important.

The UK has “pretty good odds” of becoming an AI superpower if it embraces AI.

The theme is not “panic.” It’s “embrace the shift, but be honest about disruption.”

Why the dot-com analogy is useful (and where it misleads)

The dot‑com bubble is often invoked lazily, as if it means “hype now, crash later.” The more useful lesson is structural:

What the bubble built

Even though many internet companies died, the era built:

data centres

fibre networks

software infrastructure

consumer behaviours around online services

The underlying technology won.

What the bubble destroyed

Speculative equity value in companies without durable products or distribution.

Robbins’ “carnage” framing is basically that: capital and companies get wiped out, but the platform shift still happens.

Cisco’s vantage point: infrastructure, not apps

Cisco is not primarily an “AI app” company. It sells and builds infrastructure that enables AI to run:

networking

security

data centre systems

So when Cisco talks about AI, it’s often speaking from the layer that survives bubbles.

App companies come and go; infrastructure and distribution winners often persist.

Why networking becomes a bottleneck in AI

Large models are trained across many accelerators. The more chips you use, the more your system becomes limited by:

network latency (how fast nodes can coordinate)

bandwidth (how much data can move)

reliability (a single failure can slow or interrupt training runs)

That’s why companies talk about “AI clusters” like they’re supercomputers. In that world, networking isn’t plumbing—it’s a competitive differentiator.

The jobs angle: what changes first

Robbins points to customer service as a category where companies may need fewer people.

Why customer service is the first target

Support workflows often have:

high volume

repeated questions

known policy rules

text-based inputs and outputs

That makes them a natural fit for AI triage and partial automation. The first wave is usually “deflection” (answers without a human), followed by “agent assist” (humans supported by AI), and then automation of the easiest end-to-end cases.

That’s plausible because customer support has many:

repetitive questions

standard workflows

text-based interactions

But the deeper point is: AI doesn’t replace “jobs.” It replaces

tasks

A typical job is a bundle of tasks:

some automatable (drafting, summarising, triage)

some not (judgement, empathy, accountability, negotiation)

So the workforce impact is uneven:

people who adapt become more productive and more valuable

people in roles dominated by repeatable tasks face displacement pressure

“Someone good at AI will take your job” — what to do with that

This line is uncomfortable because it’s true.

In practical terms, it suggests a survival strategy:

learn the tools early

build workflows and checklists

become the person who can combine AI speed with human judgement

The competitive advantage is not knowing prompts—it’s knowing:

what to ask

what to verify

what the output should look like

where the risk lives

Security: AI makes scams and attacks better

Robbins warns that AI will make cyber attacks better and phishing more convincing.

That’s already visible in:

better-written scam emails

more believable impersonation

deepfake audio/video used for fraud

So the “AI revolution” has a parallel revolution in:

identity verification

fraud detection

secure communications

Security is not a side topic. It’s one of the primary battlegrounds of AI adoption.

What does “AI bigger than the internet” actually mean?

If you strip away rhetoric, “bigger than the internet” could mean:

Another interpretation: the internet connected people and systems, but most work still required humans to translate information into action. AI reduces that translation cost. If that’s true, AI becomes a general productivity layer the way electricity became a general capability—visible in every sector, not just “tech.”

AI becomes the interface to information (search changes)

AI becomes the interface to work (agents in workflows)

AI becomes embedded in every product (from banking to healthcare)

The internet connected systems. AI changes what those systems can

So the claim is that AI isn’t merely a new app category; it’s a capability layer that rewrites software economics.

The UK as an AI superpower: conditions that matter

Robbins says the UK has “pretty good odds” if it embraces AI.

What “embrace” usually means in policy terms:

make it easy for responsible experimentation to happen in business and government

invest in skills so adoption isn’t limited to a small elite

fund research and commercialisation bridges (not just academic work)

maintain credible regulation that targets harms without freezing innovation

The UK has strengths (research, talent, finance, a strong startup culture) but also constraints (compute access and competition with the US/China for top labs). The likely path to “superpower” status is not beating the US and China at scale, but building competitive clusters and high-value specialisations.

In practice, “embrace AI” means:

research strength + talent pipelines

compute access (or partnerships)

supportive but realistic regulation

adoption in government and industry

Countries that adopt earlier may gain productivity advantages and attract investment.

What a “healthy” AI buildout looks like

A bubble narrative is compelling, but it’s also possible to have both hype and real progress at once.

A healthier buildout tends to show:

clear ROI use cases (cost reduction or revenue lift you can measure)

consistent deployment in workflows (not just demos)

improving safety practices (monitoring, evals, red-teaming)

consolidation around standards and platforms

That’s different from a frothy market where most value is in announcements and fundraising.

What to watch next (signals of a real bubble vs a healthy buildout)

If this is a bubble, you should expect:

Crowding in apps

Many similar products competing on thin differentiation.

Margin pressure

Companies spending heavily on compute without clear revenue payback.

Consolidation

Stronger players acquiring or outlasting weaker ones.

Infrastructure winners

Network, chip, cloud, and security providers benefiting regardless of which apps win.

Regulatory shock

A major incident (fraud, deepfakes, model misuse) can accelerate rules that change economics.

Practical advice: how to be on the winning side of the transition

For individuals:

learn how to use AI tools in your domain (not just generic prompting)

build verification habits (what do you trust, how do you check it?)

focus on tasks where humans are still accountable: judgement, relationships, strategy, safety

For organisations:

start with measurable use cases (support, analytics, code review)

invest in security and fraud defence early

treat AI as a process change, not a “tool rollout”

Bottom line

Robbins’ message is not anti-AI. It’s a realistic diagnosis of platform transitions:

the technology will reshape work and security

the investment cycle is overheated

many firms will fail

If you’re building or investing, the long-run winners will be those who turn AI into durable distribution, trusted products, and measurable value—not just bigger demos.

Bottom line (one sentence)

AI is a real platform shift, but the market is behaving like a bubble; the winners will be the companies that turn AI into trusted, measurable value while surviving the shakeout.

Sources

BBC News (Technology):

https://www.bbc.com/news/articles/cr57p2ve8glo?at_medium=RSS&at_campaign=rss

←

→

oEmbed (JSON)

oEmbed (XML)

JSON

View all posts by Admin

TikTok US: when outages look like censorship (and why trust breaks fast)

Iran’s internet returns in fragments: how ‘rationed connectivity’ actually works

Cisco CEO Chuck Robbins says AI will be bigger than the internet but today’s market is probably a bubble. Here’s what that means for jobs, security and investors.

Document Title
Page not found - Florin.blog	Sayfa bulunamadı - Florin.blog
Image Alt
Florin.blog
Title Attribute
Florin.blog » Feed
RSD
Skip to content
Placeholder Attribute
Search...
Page Content
Page not found - Florin.blog	Sayfa bulunamadı - Florin.blog
Skip to content
Home
Blog
Garden Decor
Indoor
Main Menu
This page doesn't seem to exist.
It looks like the link pointing here was faulty. Maybe try searching?	Buraya yönlendiren bağlantı hatalı görünüyor. Belki arama yapmayı deneyebilirsiniz?
Search for:
Search
Quick Links
Outdoors
About
Contact
Explore
Bestsellers
Hot deals
Best of The Year
Featured
Gift Cards
Help
Privacy Policy
Disclaimer
: As an Amazon Associate, we earn from qualifying purchases — at no extra cost to you.	Amazon Ortaklık Programı üyesi olarak, nitelikli satın alımlardan gelir elde ediyoruz - bu sizin için hiçbir ek maliyet oluşturmaz.
Florin.blog
Florin.blog » Feed
RSD
Search...

Document Title

Page not found - Florin.blog

Image Alt

Florin.blog

Title Attribute

Florin.blog » Feed

RSD

Placeholder Attribute

Search...

Page Content

Page not found - Florin.blog

Home

Blog

Garden Decor

Indoor

Main Menu

This page doesn't seem to exist.

It looks like the link pointing here was faulty. Maybe try searching?

Search for:

Quick Links

Outdoors

About

Contact

Explore

Bestsellers

Hot deals

Best of The Year

Featured

Gift Cards

Help

Disclaimer

: As an Amazon Associate, we earn from qualifying purchases — at no extra cost to you.

Florin.blog

Florin.blog » Feed

RSD

Search...