2025’in sonlarında Arabian Dyar şirketi, Google ile yapay zekâ ve büyük veri araçlarını gayrimenkul geliştirme süreçlerine entegre etmek üzere 100 milyon dolara kadar çıkabilecek bir anlaşma duyurdu (Albarakati, 2025, Rahman, 2025). Açıklamaya göre yapay zekânın bina işletmesi satış aşaması, arazi seçimi, yatırım, tasarım, planlama ve tesis yönetimine kadar kullanılması hedefleniyor. Şirketin açıklamalarına göre yaklaşık 15 yıllık kurumsal veri de bu sistemlerin geliştirilmesinde kullanılacak (Albarakati, 2025). 2026 itibariyle şirket, yapay zekâ ve teknolojiyi gayrimenkul projelerinde kullanma yönündeki stratejisini sürdürdüğünü açıklasa da Google ile geliştirilecek modellerin arazi seçimi ya da planlama kararlarında nasıl uygulandığına dair ayrıntılı sonuçları henüz kamuya duyurmadı.

Özel bir gayrimenkul geliştiricisinin, yatırım ve arazi geliştirme kararlarını desteklemek amacıyla özel bir teknoloji şirketinin yapay zekâ altyapısından yararlanmak istemesi şaşırtıcı değil. Bu haberi benim için dikkat çekici kılan, önümüzdeki dönemde yapay zekanın şehir planlama ve kentsel tasarım kararlarına giderek daha çok dahil olacağına dair verdiği sinyal. Çünkü kamu kurumları, yeni teknolojileri benimseme konusunda daha temkinli ilerlese de çoğu zaman ticari ortamlarda test edilen teknolojiler daha sonra kamu sektörünün işlevlerine uyarlanabilir hâle gelebiliyor. Yukarıda sözü edilen arazi seçimi ve kullanımı kararlarında yapay zekâ altyapısından yararlanma girişimleri, söz konusu kamu yararı ve planlama olduğunda sadece teknik, teknolojik bir dönüşüm anlamına gelmiyor; gündelik yaşamdan yönetişim modellerine kadar uzanan kurumsal ve toplumsal bir dönüşümü de beraberinde getiriyor. Bu yazı, planlamanın geleceğine ilişkin kapsamlı ve teknik bir senaryo analizinden çok, bu olası dönüşümün yaratabileceği etkileri algoritmalar, hesap verebilirlik ve itiraz hakkı başlıkları üzerinden düşünmeyi amaçlıyor.

Bir algoritma kente baktığında ne görür?

“Bir yere yol giderse, insan da gider.” Bu temel planlama bilgisi aslında gecekondulaşmadan kentsel büyümenin yönüne, uydu kentlerden yeni gelişme alanlarına kadar pek çok kavramın altında yatan prensiplerden birini tarif ediyor. Altyapı çoğu zaman kentin ne yönde gelişeceğini belirler ve erişilebilirlik arttıkça, insan, yatırım ve yapılaşma da yolu izler. Günümüzde bu prensip hâlâ geçerli olsa da kentin gelişimini yönlendiren karar altyapısı ve yolu nereye götüreceğimize dair parametreler hızla değişiyor.

Türkiye’de 2000’lerin başında planlamanın dijitalleşmesi, kimi zaman iki program arasında veriyi kayıpsız aktarabilmenin başarısıydı. Bozulmadan aktarabilen katmanlar, isabetli koordinat sistemi, verinin diğer yazılımda açılması gibi. Bugün ise mekânsal veri eskiden olduğundan çok daha farklı veri kümeleri ile ilişkilendirilebilir, geleceğe dair senaryolar, tahminler ve seçenek sıralamaları oluşturabilir.

Bu süreci, Türkiye’den güncel bir örnek, Tak, Akay ve Gülümser’in (2026) İstanbul Göktürk üzerine gerçekleştirdiği, mahalle ölçeğinde arazi kullanım kararlarını çok amaçlı optimizasyon yaklaşımıyla ele alan çalışması somutlaştırıyor. Çalışma, mahalle ölçeğinde 10.000 arazi kullanım alternatifi üretmiş ve 2.343 farklı Pareto-optimal çözüm (Pareto-optimal çözümlerde bir şeyi daha iyi hale getirmek için başka bir şeyi daha kötü hale getirmek zorundayızdır) belirlemiş.  Örneğin, bu araştırma hizmet alanı yeterliliğini artırmak için yaya erişilebilirliğinden açıkça ödün vermek (trade-off) gerektiğini ortaya koymuş. Model tek bir “en iyi plan” üretmek yerine farklı önceliklerin sonuçlarını ortaya koyuyor (Tak et al., 2026, pp. 8, 10). Hangi alternatifin seçileceği, hangi hedefin daha önemli sayıldığına, kabul edilebilir maliyetlerin belirlenmesine ya da riskin kim tarafından taşınacağına bağlı olabilir. Karar, hizmet alanı, yaya erişilebilirliği, kamusal fayda, verimlilik ya da dayanıklılık öncelikleri üzerinden şekillenebilir.

Rittel ve Webber’in çalışmaları bundan yaklaşık elli yıl önce, 1973’te planlama problemleri için tek ve nesnel bir optimum çözümün bulunmadığını ve hangi sonucun iyi sayılacağının önceden tanımlanan ölçütlere bağlı olduğunu vurgularken, Ben Green (2019) günümüzde kentte algoritmalara verilecek hedeflerin artık teknik değil siyasi tercihler olduğuna dikkat çekiyor. Bu optimizasyon tartışması, kentin nasıl olması gerektiğine dair öngörüleri, teknik hesapları ve siyasi kararları içeriyor. Kamusal kararların sorumluluğu 

Veri ve gelecek projeksiyonları kent yönetimi disiplinin yapı taşlarından biri ve günümüzde kentler, belirli aralıklarla veri toplanarak yönetilen bir sistemden gerçek zamana yakın veri üreten ve bu verilere göre tepki veren bir sisteme doğru........

© Birikim