ArchiCast

Bu yazıda Mobil Yazılım Mühendisi Merve Genç, Android ekosisteminde cihaz üstü yapay zekâ yaklaşımını ve Google’ın bu alandaki modeli Gemini Nano’yu (Ceminay Nano) ele alıyor. İnternet olmadan çalışma, düşük gecikme, daha yüksek gizlilik ve daha düşük altyapı maliyeti gibi avantajlarla; metin özetleme, yazım düzeltme, yeniden yazma, akıllı yanıt üretme ve içerik sınıflandırma gibi senaryoların doğrudan cihaz içinde mümkün hâle geldiğini vurguluyor. Android 14 ve sonrasında AICore ve ML Kit GenAI API üzerinden model yönetiminin sistem bileşenleri tarafından üstlenilmesiyle geliştiricinin operasyonel yükünün azaldığını; bankacılık uygulamalarında ise bu yaklaşımın “karar veren” değil, kullanıcıyı bilgilendiren ve destekleyen bir katman olarak konumlandırılması gerektiğini belirtiyor. Son bölümde; model güncelleme zinciri, data poisoning, model inversion, açıklanabilirlik ve “siyah kutu” davranış gibi riskleri hatırlatarak, cihaz üstü yapay zekânın doğru sınırlar ve güvenlik kontrolleriyle güçlü bir mühendislik aracına dönüşeceği sonucuna ulaşıyor.

Yazıyı incelemek ve daha fazla blog yazısına ulaşmak için 👉 Architecht - Blog

In this article, Mobile Software Engineer Merve Genç explains how on-device AI is reshaping Android experiences through Gemini Nano. By running input processing, model execution, and output generation directly on the device, Android apps can deliver offline capabilities, lower latency, stronger privacy, and reduced infrastructure costs. The article highlights practical use cases such as summarization, grammar correction, rewriting, smart replies, and content classification, and explains how AICore and the ML Kit GenAI API (Android 14+) simplify adoption by handling model lifecycle operations at the system level. In banking scenarios, Genç emphasizes a key principle: Gemini Nano should not make decisions, but rather support users through clearer explanations, context-aware suggestions, and on-device filtering of sensitive content. The conclusion underlines that on-device AI is not automatically “secure by default”; risks like model update integrity, data poisoning, model inversion, and limited explainability require clear boundaries, human oversight in critical flows, and well-designed security controls to make Gemini Nano a reliable, sustainable part of modern mobile systems.

To review the article and access more blog posts 👉 Architecht – Blog

In this article, Software Test Engineer Aydın Vardar examines how generative AI tools are transforming software testing and what this shift means for the future of the QA role. While API tests, UI automation, and unit tests can now be generated within seconds using only a few lines of prompt, Vardar emphasizes a crucial distinction: automating test generation is not the same as managing test quality. He points out that AI has limited capability in interpreting business rules, struggles to model complex user behaviors, and cannot effectively prioritize product risks. Using a payment system example, he illustrates how scenarios such as concurrent transactions across devices or data inconsistencies behind successful responses still require human insight into product behavior and risk impact. Vardar also addresses the gap between Agile's "quality is everyone's responsibility" principle and its real-world linear implementation, the automation misconception (more tests ≠ higher quality), and the evolution of the QA mindset from bug detection to risk awareness—where the central question shifts from "Does it work?" to "Is it truly ready?" The article concludes that AI is not replacing QA but redefining it: the professionals who will stand out are those who combine system thinking, risk analysis, product-oriented mindset, and the ability to effectively guide AI systems.

To review the article and access more blog posts 👉 Architecht – Blog

Bu yazıda Yazılım Test Mühendisi Aydın Vardar, üretken yapay zekâ araçlarının test süreçlerini nasıl dönüştürdüğünü ve bu dönüşümde QA (test mühendisi) rolünün geleceğini ele alıyor. API testleri, UI otomasyonu ve birim testlerin artık birkaç komutla üretilebildiğini belirten Vardar; ancak test üretmek ile doğru testleri belirlemek arasındaki kritik farka dikkat çekiyor. Yapay zekânın iş kurallarını sınırlı düzeyde yorumlayabildiğini, kullanıcı davranışlarını gerçekçi varyasyonlarla modelleyemediğini ve ürün risklerini önceliklendirmede yetersiz kaldığını vurgulayan yazar, bir ödeme sistemi örneği üzerinden standart senaryoların ötesindeki bağlamsal durumların hâlâ insan katkısı gerektirdiğini gösteriyor. Agile'ın "kalite herkesin sorumluluğudur" prensibi ile gerçek uygulama arasındaki boşluğa, otomasyon yanılgısına (test sayısı ≠ kalite) ve "hata bulmaktan risk yönetimine" evrilen QA zihniyetine değinen Vardar, modern QA'in temel sorusunun artık "Bu çalışıyor mu?" değil "Bu gerçekten hazır mı?" olduğunu belirtiyor. Yazı; yapay zekânın QA rolünü ortadan kaldırmadığını, onu sistem düşüncesi, risk analizi ve doğru yönlendirme becerisi gerektiren daha stratejik bir role dönüştürdüğü sonucuna ulaşıyor.

Yazıyı incelemek ve daha fazla blog yazısına ulaşmak için 👉 Architecht - Blog

In this episode, we explored a transformation that is becoming increasingly clear in the AI world: the shift from single, massive models to more efficient, agile, and autonomous specialized systems.

On the global front, we covered Microsoft’s multi-model intelligence approach in the Researcher experience, Google’s TurboQuant model compression breakthrough, GitHub’s new coding agent capability, OpenAI’s GPT-5.4 update, and Apple’s M5 Pro / M5 Max announcement. We also evaluated broader ecosystem trends through Lovable’s revenue scale with a lean team, Mistral AI’s data center investment, the launch of the Anthropic Institute, and Runway’s new fund for early-stage AI startups.

🎧 On the Architecht side, we shared:

• How next-generation agent capabilities are being developed through the completed trainings in the AI Agent Factory program
• How Microsoft Sales Agent + Salesforce integration is enabling AI-supported actions in sales workflows
• How the AI-powered email summarization service is simplifying weekly communication overload
• How AI is being embedded into business processes through initiatives such as Copilot Cowork, digitalizing the performance review process, Timesheet Agent, Zendesk AI Agent, ArchiDoc, and Team Pulse

#ArchiCast #Podcast #DisruptiveTech #Architecht #AI

Bu ayki bölümde, yapay zekâ dünyasında giderek netleşen bir dönüşümü ele aldık: tek ve devasa modellerden, daha verimli, daha çevik ve otonom çalışan uzman sistemlere geçiş.

Küresel tarafta; Microsoft’un Researcher deneyimindeki multi-model intelligence yaklaşımını, Google’ın TurboQuant ile model sıkıştırma hamlesini, GitHub’ın yeni coding agent yapısını, OpenAI’ın GPT-5.4 güncellemesini ve Apple’ın M5 Pro / M5 Max duyurusunu konuştuk. Ayrıca Lovable’ın küçük ekiple ulaştığı büyük gelir ölçeği, Mistral AI’ın veri merkezi yatırımı, Anthropic Institute ve Runway’in erken aşama AI girişimlerine yönelik fonu üzerinden ekosistemdeki yeni yönelimleri değerlendirdik.

🎧 Architecht tarafında ise;

• AI Agent Factory programında tamamlanan eğitimlerle yeni nesil ajan yetkinliklerinin nasıl geliştirildiğini
• Microsoft Sales Agent + Salesforce entegrasyonu ile satış süreçlerinde AI destekli aksiyonları
• AI destekli e-posta özetleme servisi ile haftalık iletişim yükünün nasıl sadeleştirildiğini
• Copilot Cowork, ÇKK sürecinin dijitalleşmesi, Timesheet Agent, Zendesk AI Agent, ArchiDoc ve Team Pulse gibi çalışmalarla AI’ın iş süreçlerine nasıl gömüldüğünü paylaştık

#ArchiCast #Podcast #DisruptiveTech #Architecht #AI

In this article, Akan Abdula examines how the explosive growth of data and AI-driven computation is creating mounting pressure on energy systems, water resources, and sustainability goals. He argues that the rising electricity demand of data centers and large AI models is reinforcing dependence on fossil fuels, putting climate targets, clean energy access, and social equity under strain. While quantum technologies offer long-term promise, Abdula notes that they do not solve today’s crisis. He frames the issue not merely as a technical challenge, but as a civilizational choice: whether energy will be allocated primarily to humans or to machines. Ultimately, the article calls for a human-centered approach to finance, technology, and development—one that prioritizes justice, ecological balance, and human dignity over speed alone.

To review the article and access more blog posts 👉 Architecht – Blog

Bu yazıda Akan Abdula, yapay zekâ çağında geometrik hızla büyüyen veri işleme ihtiyacının enerji, su ve sürdürülebilirlik üzerindeki baskısını ele alıyor. Veri merkezlerinin ve büyük yapay zekâ modellerinin artan elektrik talebinin, fosil yakıtlara bağımlılığı yeniden güçlendirdiğini; bunun da iklim hedefleri, temiz enerjiye erişim ve toplumsal adalet açısından ciddi bir gerilim yarattığını vurguluyor. Kuantum teknolojilerinin umut vaat ettiğini ancak bugünün krizine henüz çözüm sunamadığını belirten Abdula, meselenin yalnızca teknik değil, aynı zamanda bir medeniyet tercihi olduğunu savunuyor. Yazı, enerjinin insan mı makine mi merkezli tahsis edileceği sorusu etrafında; finans, teknoloji ve kalkınma kararlarının insan onurunu, ekolojik dengeyi ve adaleti merkeze alan yeni bir anlayışla yeniden düşünülmesi gerektiğini öne çıkarıyor.

Yazıyı incelemek ve daha fazla blog yazısına ulaşmak için 👉 Architecht - Blog

In this episode, we discussed how artificial intelligence is evolving beyond “answer-providing assistants” into systems that can take action, plan, and complete tasks.

On the global front, we covered Microsoft’s Copilot Tasks announcement and the shift from answers to actions in AI; the rise of enterprise agents with Anthropic Sonnet 4.6 and Agent Teams; faster image generation with Google’s Nano Banana 2 model; and the transformation of the design-to-code workflow through the Figma + OpenAI Codex integration. We also evaluated the changing dynamics of the ecosystem, including startups founded by OpenAI alumni, the Databricks SaaS debate, and ChatGPT’s move to introduce ads.

On the Architecht side, we shared:

• The impact of the VS Code v1.109 update on developer productivity

• How Townhall Apps turned ideas into live applications in real time

• Our Business Development team’s department visits, focusing on process mapping and identifying quick wins

#ArchiCast #Podcast #DisruptiveTech #Architecht #AI

Bu ayki bölümde, yapay zekânın “cevap veren asistan” çizgisinden çıkıp eyleme geçen, planlayan ve görev tamamlayan sistemlere dönüşümünü konuştuk.

Küresel tarafta; Microsoft’un Copilot Tasks duyurusuyla AI’ın cevaptan aksiyona geçişini, Anthropic Sonnet 4.6 ve Agent Teams ile kurumsal ajan kullanımını, Google’ın Nano Banana 2 modeliyle hızlanan görsel üretimi ve Figma + OpenAI Codex entegrasyonu ile tasarım–kod akışındaki dönüşümü ele aldık. Ayrıca OpenAI alumni girişimleri, Databricks’in SaaS tartışması ve ChatGPT’de reklam adımı gibi gelişmelerle ekosistemdeki yeni dengeleri değerlendirdik.

Architecht tarafında ise;

• VS Code v1.109 güncellemesinin geliştirici üretkenliğine etkilerini,
• Townhall Apps ile fikirlerin canlı ortamda uygulamaya dönüşmesini,
• Business Development ekibimizin departman ziyaretleri ile süreç haritalandırma ve “quick win” yaklaşımını paylaştık.

#ArchiCast #Podcast #DisruptiveTech #Architecht #AI