Susam Bülten
Ağustos 2026 – Sayı 77
Bu sayıda neler var? .
-
- Dondurmanın Dış Ticareti: Türkiye’nin dondurma ihracatı 2022’de 75,7 milyon dolardan 2025’te 72,8 milyon dolara gelirken, ithalat aynı dönemde 2,5 milyon dolardan 12,7 milyon dolara çıktı.
- Altyapı ve Yapay Zekâ: Yapay zekâ kullanımı küçük firmalarda %6,6, büyüklerde %24,1; fiber bağlantısına erişimin iyileşmesinden iki yıl sonra firmaların yapay zekâ kullanma olasılığı ise tahminen 7,9 yüzde puan artıyor.
|
Abone değilseniz ve gördüklerinizi beğendiyseniz: |
Dondurmanın Dış Ticareti
Yazın sonuna gelirken Türkiye’nin dondurma ithalat ve ihracatına baktık. Mevsimselliğin doğrudan hissedildiği ürünlerden biri dondurma; dolayısıyla dış ticaret verileri de yılın hangi dönemlerinde talebin canlandığını, Türkiye’nin hangi ülkelere daha fazla satış yaptığını ve ithalatın nereden geldiğini açık biçimde gösteriyor.
İncelememizde TÜİK’in dış ticaret istatistiklerinde “dondurma ve yenilen diğer buzlar” başlığı altında izlenen ürün grubunu kullandık. Uluslararası ticaret istatistiklerinde ürünler “HS” adı verilen ortak bir sınıflandırma sistemiyle kodlanıyor. Bunun dört haneli düzeyinde 2105 kodu, dondurma ile yenilebilir diğer buzları kapsıyor. Dolayısıyla aşağıdaki rakamlar tek tek marka veya dondurma türlerini değil, Türkiye’nin bu ürün grubundaki toplam dış ticaretini gösteriyor.
Aylık Dondurma İhracatı
(Aylık medyan değerler, 2022-2025)
2022–2025 dönemindeki aylık ihracat değerlerini değerlendirdiğimizde, ihracatın yılın ilk aylarından itibaren yükseldiğini, ilkbahar sonu ve yaz başında en yüksek düzeylerine ulaştığını, sonbaharla birlikte ise hızla gerilediğini görüyoruz. Aylık veride gördüğümüz bu mevsimsellik, ihracatı çeyrekler itibarıyla topladığımızda daha da belirginleşiyor. 2022’den bu yana her yıl dondurma ihracatının en güçlü olduğu dönem nisan–haziran aylarını kapsayan ikinci çeyrek.
Çeyreklik toplam dondurma ihracatı
(2022-2026Ç2)
Satış yapılan ülkeler açısından 2022 ile 2025’i karşılaştırdığımızda, Türkiye’nin dondurma ihracatında belirgin bir pazar yeniden dağılımı ortaya çıkıyor. En dikkat çekici değişim ABD’de. 2022’de toplam dondurma ihracatının %26,7’si ABD’ye yapılırken, bu oran 2025’te %12,7’ye geriledi. Buna karşılık Irak’ın payı aynı dönemde %14,5’ten %15,9’a yükseldi. Daha belirgin artışlar ise bazı yakın ve bölgesel pazarlarda görüldü. Kuzey Kıbrıs Türk Cumhuriyeti’nin payı %5,2’den %11,9’a, Kazakistan’ın payı %2,7’den %7,1’e çıktı. Kosova, Azerbaycan, Arnavutluk, Birleşik Arap Emirlikleri ve Fas da 2025 itibarıyla ihracattan daha yüksek pay alan ülkeler arasında. 2022’de ihracatın %7,6’sının yöneldiği İsrail’in payı 2025’te neredeyse sıfıra indi.
Dondurma İhracatında Pazar Ağırlıklarının Değişimi
(2022-2025)
Kaynak: Gösterilen ülkeler 2022 veya 2025’te toplam ihracat payı en az %4 olan pazarlar.
İthalatta ise farklı bir hikâye var. Türkiye dondurmada halen açık biçimde net ihracatçı olsa da ithalat son birkaç yılda hızla büyüdü. Toplam ithalat 2022’de yaklaşık 2,5 milyon dolar iken 2024’te 4,8 milyon dolara, 2025’te ise 12,7 milyon dolara ulaştı. Bu artışa tedarikçi ülkelerin değişimi de eşlik ediyor. 2022’de İsviçre, Fransa ve Moldova gibi ülkeler daha belirgin bir ağırlığa sahipken, sonraki yıllarda Litvanya, İspanya ve Macaristan öne çıkmaya başladı.
2026’nın ilk yarısı bu değişimi daha da görünür hale getiriyor. Ocak–Haziran döneminde Türkiye’nin dondurma ithalatı 8,1 milyon dolara ulaştı. Bunun yaklaşık 4,9 milyon doları (toplam ithalatın yaklaşık %60’ı) Litvanya’dan geldi.
Dondurma İthalatında Tedarikçi Kompozisyonu
(2022-2026)
Kaynak: 2026 yalnızca Ocak-Haziran dönemini kapsar. Ülkeler, dönem boyunca toplam ithalat değerlerine göre seçilmiştir.
Altyapı ve Yapay Zeka
Türkiye’de firmaların yapay zekâ teknolojilerini kullanıp kullanmadığına ilişkin veriler yavaş yavaş birikmeye başladı. Birkaç aya 2026’ya ait istatistikler yayımlanana kadar TÜİK’in elimizdeki güncel “Girişimlerde Bilişim Teknolojileri Kullanım (GBTK) Araştırmasına” göre yapay zekâ kullananların oranı 10–49 çalışanı bulunan girişimlerde %6,6, 50–249 çalışanı bulunanlarda %9,6, 250 ve üzeri çalışanı bulunanlarda ise %24,1. Firma ölçeğiyle beraber kullanım oranının artışı şaşırtıcı değil tabii. Neticede büyük firmalar daha fazla finansmana, uzman çalışana ve yeni bir teknolojiyi mevcut iş süreçlerine ekleyebilecek organizasyon kapasitesine sahipler. Fakat “büyük firmalar yapay zekâyı daha çok kullanıyor” dediğimizde bütün bunların yanında başka bir farkı da aynı anda ölçüyor olabiliriz. Sonuçta büyük firmalar yalnızca daha büyük değiller; daha iyi dijital altyapıya erişebilecekleri yerlerde bulunuyor veya bağlantı sorunlarını belki de kendi imkânlarıyla aşabiliyorlar. Ayrıca aynı büyüklükteki iki firmadan biri hızlı ve güvenilir bir internet bağlantısına, bulut hizmetlerine ve veri merkezlerine daha kolay erişebiliyorsa yapay zekâ kullanmanın maliyeti ikisi için aynı olmayacaktır. O vakit merak ettiğimiz şey yapay zekâ kullanım oranının firma büyüklüğüyle birlikte artıp artmadığı değil (nitekim artıyor); firmaların erişebildiği dijital altyapının, firmanın kendi özelliklerinden ayrı olarak, yapay zekâ kullanımını etkileyip etkilemediği.
Firma Büyüklüklerine Göre Yapay Zeka Kullanan Girişimlerin Oranı
(2025)
Kaynak: TÜİK, Yapay Zekâ İstatistikleri 2025. En az 10 çalışanı bulunan girişimler.
Bilgin ve Ottaviano’nun (2026) çalışması bu soruyu TÜİK’in 2021–2024 dönemine ait GBTK anketlerini (62 binden fazla firma-yıl verisiyle) yerel internet hızı ve gecikme göstergeleriyle, veri merkezlerinin konumuyla, BOTAŞ altyapısındaki genişlemelerle ve firmaların performans göstergeleriyle inceliyor. Ama İngilizcedeki bir terimi hatırlayalım: work in progress, “devam etmekte olan eser/çalışma” diye çevirebiliriz, edebiyatta da genellikle “yazılmakta olan roman” anlamına gelir. Bilgin ve Ottaviano’nun çalışmasının da nihai halini almış bir makale değil, bir working paper, bir work in progress olduğunu unutmayalım…
Sonuçlarda ilk bakışta beklenebilecek bir ilişki var: İnternetin daha hızlı olduğu ve veri merkezlerine daha yakın bölgelerdeki firmaların yapay zekâ teknolojilerini kullanma olasılığı daha yüksek. Örneğin indirme hızındaki bir standart sapmalık artış, 250’den az çalışanı bulunan firmaların yapay zekâ kullanma olasılığındaki yaklaşık 0,7 puanlık artışla ilişkiliyken veri merkezine bir standart sapma daha uzak olmak ise aynı firmalarda bu olasılığı yaklaşık 0,5 puan azaltıyor. Büyük firmalarda ise bu iki ilişki istatistiki anlamlılık açısından belirsiz. Kendi bilgi işlem altyapısını kurabilen, farklı bağlantı sağlayıcılarıyla çalışabilen veya bulut maliyetlerini daha kolay karşılayabilen büyük firmalar coğrafi dezavantajları kısmen telafi edebiliyor gibi.
Kaynak: Bilgin ve Ottaviano (2026), Tablo 4.
Not: Tablodaki değerler anket ağırlıklı Probit tahminlerinden elde edilen ortalama marjinal etkiler. Kalın yazımla gösterilen değerler istatistiksel olarak anlamlı. Büyük firmalarda ise indirme hızı ile veri merkezine uzaklık değişkenlerinin katsayıları anlamlı değil.
Tabii bunlar yine de korelasyon. İnternet altyapısının iyi olduğu ilçeler aynı zamanda daha gelişmiş, daha fazla nitelikli işgücüne sahip veya teknoloji yatırımlarına daha açık olabilir. Bu durumda yüksek internet hızı yapay zekâ kullanımının nedeni değil, aynı yerel avantajların bir sonucu olarak karşımıza çıkar. Araştırmacılar bu sorunu BOTAŞ’ın boru hattı güzergâhlarındaki genişlemelerden yararlanarak çözmeye çalışıyor. Boru hatlarının geçiş hakları ve ortak kazı imkânları, aynı güzergâhlarda fiber altyapı kurmanın maliyetini düşürüyor. Hangi ilçenin hangi yıl bu genişlemeye dahil olduğu ise doğrudan firmaların yapay zekâ talebiyle değil, büyük ölçüde enerji altyapısının operasyonel ihtiyaçlarıyla belirleniyor.
BOTAŞ Boru Hattı Ağı ve Fiber Bağlantılı Gelişmeler
(2021 – 2024)
Kaynak: Bilgin ve Ottaviano (2026), Ek Şekil B.1.
Not: Haritada bej bölgeler 2021’den önce BOTAŞ ana hattına sahip illeri, kırmızı bölgeler ise ilgili yılda fiber bağlantılı genişleme veya yenileme yaşayan illeri gösteriyor.
Genişlemeye dâhil olan ilçeler, aynı tarihte henüz genişleme yaşamamış ilçelerle karşılaştırılıyor. Firma büyüklüğü, sektör ve yıl farklılıkları ayrıca kontrol ediliyor. Genişleme yılında yapay zekâ kullanımında anlamlı bir hareket görülmese de etki bir yıl sonra yaklaşık 4 yüzde puana, iki yıl sonra ise 7,9 yüzde puana ulaşıyor. Yani BOTAŞ bağlantılı fiber genişlemesinin “etkinleştiği” yıl firmaların hemen yapay zekâ kullanmaya başlaması beklenmiyor. Bağlantı kalitesindeki iyileşmenin hizmete dönüşmesi, firmanın uygun uygulamayı belirlemesi ve bunu iş süreçlerine yerleştirmesi zaman alıyor. Genişleme öncesine ait yalnızca bir dönem bulunduğu için grupların önceki eğilimlerini sınama imkânının da pek olmadığını belirtelim.
BOTAŞ bağlantılı fiber genişlemesi sonrasında yapay zeka kullanımı
Kaynak: Bilgin ve Ottaviano (2026), Ek Şekil C.2 ve Tablo C.4.
Not: Noktalar ortalama tedavi etkisini, çizgiler %95 güven aralığını gösteriyor.
Her yapay zekâ uygulaması da altyapıdan aynı ölçüde yararlanmıyor. İki yıl sonraki tahminler uygulama türlerine ayrıldığında metin madenciliği, doğal dil işleme, derin öğrenme ve yazılım robotları (RPA) gibi veri aktarımına ve bulut bilişime daha fazla ihtiyaç duyan teknolojiler öne çıkıyor. Otonom robot ve dron kullanımındaki artış ise iki firma grubunda da daha kısıtlı. Haliyle internet bağlantısının doğrudan kullanım maliyetini etkilediği yazılım ve bulut ağırlıklı uygulamalar daha fazla tepki veriyor. Fiziksel ekipman, sermaye harcaması ve üretim hattının yeniden düzenlenmesini gerektiren uygulamalarda yalnızca bağlantının iyileşmesi yeterli olmayabiliyor.
Fiber Genişlemesinden 2 Yıl Sonra, Uygulama Türüne Göre Tahmini Etki
Kaynak: Bilgin ve Ottaviano (2026), Ek Tablo C.2.
Not: Noktalar tahmini etkiyi, çizgiler %95 güven aralığını gösteriyor.
Çalışmanın katkısı, normalde gözlemleyemediğimiz bir karşılaştırma yaparak, internet altyapısı iyileşmeseydi aynı firmalar yapay zekâ kullanacak mıydı; kullanıma geçmeselerdi verimlilikleri, ihracatları ve istihdam yapıları nasıl değişecekti diye “karşı(t) olgusal” durumlarla karşılaştırarak internet altyapısındaki somut bir iyileşmenin hangi firmaları ve hangi uygulamaları harekete geçirdiğini göstermesi. BOTAŞ bağlantılı genişlemeler bu karşılaştırmaya zemin sağlıyor; çünkü hangi ilçenin ne zaman hızlı internete kavuşacağı firmaların yapay zekâ talebiyle değil, enerji altyapısının kendi planlamasıyla belirleniyor. İktisatçıların “dışsal değişkenlik [exogenous variation]” dediği şey de bu: İnternetteki iyileşme, âdeta firmalara dışarıdan verilmiş bir şans gibi işliyor. Sonuçlar da bağlantı kısıtları azaldığında özellikle KOBİ’lerin bulut ve yazılım ağırlıklı uygulamalara daha hızlı yöneldiğine işaret ediyor. Son olarak bu sonuçların bütün firmalar için ortalama bir etkiyi değil, altyapıdaki iyileşme sayesinde yapay zekâ kullanmaya başlayan firmalardaki etkiyi ölçtüğünü belirtelim.
Bilgin, N. M. ve Ottaviano, G. (2026). AI unbound: Digital infrastructure, AI adoption, and firm performance (CEPR Discussion Paper No. DP21385, v.2). Centre for Economic Policy Research.
Susam Dünyasını Keşfet!
Bültenlerin tamamına aşağıdaki butondan ulaşabilirsiniz…
Susam Bülten Nedir?
Her yer veri her yer data. Peki biz ne yapıyoruz?
Anlamanın, katkıda bulunabileceği diğer hedefler bir yana, kendisinin de bir amaç olduğuna inanıyor ve bu yolda ilerlemek istiyoruz. Her hafta yayımlanacak bültenimizde; lahmacun fiyatlarının il il enflasyon karşısındaki seyrinden meclis puan tablolarına (vekillerin performansına dair kapsamlı istatistiklere), dizilerde ve tartışma programlarında (görüntü işleme yöntemleriyle elde ettiğimiz verilerle) ne gördüğümüze, sokaklardaki hurda/eskici hikâyelerine kadar geniş bir yelpazede veriler ve analizler paylaşacağız. Her şeyi bir soru ve dolayısıyla bir araştırma konusu haline getirmeye hazır olan herkesi, bu bültenle aramıza bekliyoruz.
Sıkça Sorulan Sorular:
Adı neden Susam: Çünkü Research İstanbul ofisi Susam Soka