Blog Ekibi Yapay Zekâya Geçince Yazarlara Ne Oldu?

HubSpot’un blog ekibinde bir yazının taslağı saatler kısaldı. Yazarların yükü ise sessizce başka masalara geçti.

Bir evin mutfağına ilk düdüklü tencerenin girdiği günü düşünün. Kuru fasulyeyi artık sabahtan ıslatıp öğlene kadar kısık ateşte beklemeyeceksiniz, yarım saatte pişecek. Yemeği yapan da kazandığı zamanda balkona çıkıp çayını yudumlayacak. Hesap kâğıt üstünde kusursuz. Sonra bir bakıyorsunuz, fasulye erken piştiği için yanına pilav giriyor, pilavın yanına cacık ve turşu, en sonunda da “madem vakit var” diye bir tepsi börek. Tencere hızlandı ama mutfaktaki insan yine ayakta.

Pazarlama ve müşteri yönetimi yazılımları satan HubSpot’un blog ekibi bu tencereyi Haziran 2025’te mutfağa soktu. HubSpot’un içerik ekibi yöneticisi Jamie Juviler, 19 Ekim tarihli yazısında bloglarının yapay zekâ öncelikli bir yazım modeline geçtiği yılı içeriden anlatıyor. Yapay zekâ öncelikli model dediği şey, yazının ilk halini artık büyük ölçüde yapay zekânın çıkardığı, yazarın da onu yönettiği bir düzen. Juviler blogun yazım ekibini üç yıldır yönetiyor, öncesinde aynı blogda yazar olarak çalışmış.

Juviler o gün iki duyguyu birden yaşadığını anlatıyor. Yapay zekânın süreçteki aksaklıkların bir kısmını çözeceğini umuyor ama asıl derdi ekibi. Yönettiği yazarların çoğu bu işe yazmayı, doğru cümleyi bulmayı sevdikleri için girmiş. Trafik ve satış rakamları onlar için ikinci planda.

Herkese Araç Verildi, Tarif Verilmedi

Yapay zekâdan önce HubSpot blogunda tek bir resmi yazım yöntemi yokmuş. Her yazar kendi çalışma düzenini kendisi kuruyormuş. Juviler’in yeni yazarlara öğrettiği kaba çizelgeye göre plan ve ana hat yarım saat ile bir saat sürüyor. Araştırma, konunun zorluğuna göre bir ile iki saat alıyor. Alıntı toplamak ve özgün veri bulmak da bu sürenin içinde. İlk taslak ortalama beş ile yedi saat tutuyor. Düzenleme, kalite kontrolü, biçimlendirme ve yazıyı site yönetim paneline yerleştirmek de üstüne yaklaşık iki saat ekliyor. Standart bir blog yazısı rahatlıkla tam bir iş gününü yiyor ve günün en büyük dilimini taslak aşaması alıyor.

Haziran 2025’te ekip yapay zekâ destekli yazımı resmen benimsediğinde Juviler bilerek fazla kural koymamış. Yazarlara Claude ve ChatGPT’ye, bir de Google’ın not aracı NotebookLM’e erişim vermiş. Araçları sürece nasıl katacaklarını yazarlar kendileri bulacakmış. Juviler temiz bir verimlilik zaferi bekliyormuş. Fakat yapay zekâ ise bazı sorunları çözüp yerine yenilerini getirmiş.

Taslak Hızlandı, Yazı Hızlanmadı

İlk işaretler iyiymiş. Yazarlar kelimeleri sayfaya eskisinden çok daha hızlı döküyormuş. Juviler bunun doğrudan daha hızlı biten yazılara dönüşeceğini sanmış.

Dönüşmemiş. Birkaç ay sonra Juviler ekibin zaman takip kayıtlarına bakıp yazarlarla konuşmuş. Ekibin yayımladığı yazı sayısı aşağı yukarı aynı kalmış. Yazılar ise uzamış, hazırlaması da zahmetli hale gelmiş. Yazarlar yazılım denemeye ve uzman alıntısı toplamaya daha çok zaman ayırıyormuş. Taslaktan kazandıkları süreyi, rekabet edebilen bir yazının istediği diğer her şey yutmuş.

İşin can sıkıcı yanı, bazı yazarların iki beklentiyi birden sırtlanması. Hem daha hızlı yazacaklar hem de daha çok. Juviler’in kendi ifadesiyle yapay zekâ iş yükünü pek çok açıdan artırmış. Ona göre yapay zekânın ekibe etkisini yalnızca yazı adediyle ölçen yönetici hayal kırıklığına uğrar. Kazancı yazıların neye dönüştüğünde aramak gerekiyor.

Kendinden Emin Uydurmalar

Juviler’in en büyük sürprizi araştırmada yaşanmış. Genel konularda yapay zekâ yazarı konuya bir düzine tarayıcı sekmesinden daha hızlı hazırlamış. Aksaklık ise rakip ürünleri karşılaştıran bir liste yazısında patlak vermiş. Bir yazar, yapay zekânın verdiği fiyat bilgisinin yanlış olduğunu fark edip Juviler’e gelmiş. Yapay zekâ fiyatın değiştiğini bilmiyormuş ve emin olmadığını da hiç belirtmemiş.

Bunun sebebi ise bu araçların çalışma biçiminde saklı. Büyük dil modelleri, yani ChatGPT ya da Claude gibi metin üreten yapay zekâ sistemleri, belirli bir tarihe kadar olan verilerden öğreniyor ve sonrasında değişen bir fiyatı canlı arama yapmadığı sürece bilmiyor. Ayrıca ürün sayfası yapay zekâ sistemleri tarafından zor çözülüyor. Juviler’e göre bu yüzden rakip ve ürün araştırması eskisi gibi sürüyor.

Sorun eski fiyatlarla da sınırlı kalmamış. Ekip uydurma istatistiklerle ve alıntıyı yanlış kişiye bağlayan cümlelerle karşılaşmış. Hatalı terimler de cabası. Yapay zekâ hepsini aynı kendinden emin tonla yazıyormuş. Buna “halüsinasyon” adı veriliyor, yani modelin olmayan bir bilgiyi gerçekmiş gibi üretmesi.

Bu durum son kontrolü sürecin en çok vakit alan parçalarından birine çevirmiş. Juviler bazı yazılarda yapay zekâyla taslak çıkarmanın elle yazmaktan daha uzun sürdüğünü söylüyor, çünkü yazarlar yapay zekânın yanlışlarını ayıklamakla uğraşmış.

Juviler çözümü sürece resmi bir adım eklemekte bulmuş. Artık doğruluk kontrolü başlı başına bir aşama ve Juviler’in tahminine göre sıradan bir yazıya 30 ile 60 dakika ekliyor, istatistik dolu yazılarda daha fazlasını. Ona göre bu adımı atlamak mümkün ama yanlış bilgi yayımlamak, kasıtsız olsa bile, okurun güvenini kolay onaramayacağınız biçimde zedeliyor.

Kimsenin Kendiliğinden Yakalamadığı Hatalar

Juviler kalite kontrolünü doğruluk kontrolünden ayırıyor. Doğruluk kontrolü bilginin doğru olup olmadığına, kalite kontrolü geri kalan her şeye bakıyor. Juviler yapay zekâlı taslaklarda yazarların tek başına her zaman fark etmediği sorunları tek tek sayıyor.

• “Belirtmekte fayda var” ya da “önemle anlaşılmalıdır” gibi yapay zekâ klişeleri ve çekingen ifadeler
• Aynı şeyi tekrar eden cümleler
• Kasıtsız intihal, yani modelin kaynak metnini olduğu gibi kopyalaması
• Kırık ya da yanlış bağlantılar
• Eksik alt metin, yani ekran okuyucunun görme engelli okura seslendirdiği görsel açıklamaların unutulması
• Sırası karışmış başlıklar
• Yapay zekâ sistemlerinin küçük, kendi başına anlamlı parçalar halinde alıntılayamayacağı paragraflar

Juviler bu sorunları işaretleyen özel bir kalite kontrol aracını doğrudan Google Dokümanlar’ın içine kurmuş ve bu kontrolü zorunlu adım yapmış. Son maddeye SEO’nun yanına gelen GEO yaklaşımını anlatan yazı daha yakından bakıyor.

Google’ın içerik değerlendirirken baktığı ölçütler ise yerinde duruyor. İngilizce kısaltması E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, and Trustworthiness) olan bu ölçütler deneyim, uzmanlık, otorite ve güvenilirliği kapsıyor. Juviler’e göre yapay zekâ taslak yazmak ve kavram anlatmak gibi uygulama işlerinin büyük bölümünü üstlenmiş. Yazıyı okurun vaktine değer kılan katman ise yazarda kalmış.

Saat Saat Eski ve Yeni Süreç

HubSpot süreci iki grafikle özetliyor. Rakamlar blog ekibinin kendi zaman takip kayıtlarından çıkan ortalamalar. Juviler ekipte kaç yazar olduğunu ve kaç yazıyı ölçtüklerini paylaşmıyor, sürelerin konuya göre değiştiğini de hatırlatıyor.

İlk grafikteki üst çubuk eski süreci, alttaki yapay zekâyla gelen süreci gösteriyor. Renkler soldan sağa plan, araştırma, taslak ve düzenleme ile kalite kontrolü aşamalarını ayırıyor. Alt çubuğun en sağındaki turuncu blok ise yeni doğruluk kontrolü.

Yapay zekâdan önce bir yazı 9 ile 11 saat arasında sürüyormuş, ortalaması yaklaşık 10 saat 15 dakika. Yapay zekâyla birlikte bu aralık 7 ile 9 saate inmiş, ortalama yaklaşık 8 saat 15 dakika. Yani ekip yazı başına ortalama iki saat kazanmış. Juviler yeni aşamalar için ayrı saat vermiyor. Grafikte ise taslak bloğu belirgin biçimde kısalıyor, düzenleme ve kalite kontrolü bloğu uzuyor, en sona da 30 ile 60 dakikalık doğruluk kontrolü geliyor.

Juviler gerçek hayatın bu düzgün bloklardan daha dağınık olduğunu da ekliyor. Yazar taslak yazarken araştırmanın eksik kaldığını görüp geri dönüyor. HubSpot bu akışı ikinci bir grafikle gösteriyor. Toplamlar aynı ama araştırma ile taslak defalarca yer değiştiriyor. Yapay zekâ sonrası süreç, taslak blokların arasına giren turuncu doğruluk kontrolü dilimleriyle yamalı bir yorgana benziyor. Juviler’e göre zaman tasarrufu bu karmaşada da kendini gösteriyor.

Bana kalırsa bu tablonun en öğretici yanı, taslak kaleminin küçülmesi ve kontrol işlerinin toplamının büyümesi. Yapay zekâ hızlandıkça insanın kontrol yükünün nasıl arttığını Anthropic’in kendi çalışanları üzerine yaptığı araştırmayı anlatan yazıda da okuyabilirsiniz.

Zanaatı Sevenler ve Sonuca Bakanlar

Juviler’e göre geçiş en çok insan yönetimini zorlaştırmış. Yazarların bir kısmı sonuca odaklı ve yapay zekâ onları sonuca daha çabuk ulaştırıyor. Diğerleri bu işe zanaatı sevdikleri için girmiş. Onlara yapay zekâ öncelikli bir model bir şeyleri ellerinden alıyormuş gibi gelebiliyor. Juviler bu gerilimi ciddiye alıyor ve yazarın performansıyla ilişkilendirmiyor. Yapay zekâ hakkındaki olumsuz görüşler de dahil dürüst geri bildirime alan açıyor, çünkü yazarlar neyin işlemediğini söyleyemezse süreci yanlış bilgi üzerine kuracağını düşünüyor.

Yazarlar Yeniden Yazar Gibi Hissedince

Geçişin üzerinden bir yıl geçtiğinde Juviler’in yazarları kendilerini yeniden gerçek yazarlar gibi hissettiklerini söylüyormuş. Juviler bunu içeriği baştan iyi yapan şeyden hiç vazgeçmemelerine bağlıyor.

Bence bu hikâyenin en kıymetli yanı, bir şirketin yapay zekâya geçiş sürecini kalem kalem paylaşması. Grafikteki ortalamalara göre ekip yazı başına yaklaşık iki saat kazanmış ama kontrole ayırdığı zaman büyümüş, yazarların bir kısmı da ağır bir yük taşımış. Rakamlar tek bir ekibin kendi kayıtlarından geliyor, başka şirketlerde başka sonuçlar çıkabilir.

HubSpot’un eski blog direktörü Karla Hesterberg’in Juviler’in yazısındaki bir cümlesi bu tabloyu iyi özetliyor. “Gerçekten zahmetsiz olan tek süreç çerçöp üretir.”

Düdüklü tencereye dönersek, tencere gerçekten hızlı pişiriyor. Sofraya kaç tabak koyacağına ise hâlâ mutfaktaki insan karar veriyor. Ya da en azından vermeli.