Henüz öğrenciyken lojistik sektörüne yapay zekâ temelli bir model kazandıran Çağlar Binici, GSEA ile Türkiye’den dünyaya açılıyor. Bu başarı, genç bir girişimcinin vizyonunun küresel ölçekte karşılık bulduğunu gösteriyor.
Dünyanın en büyük girişimcilik ağlarından Entrepreneurs’ Organization’ın (EO) 27 yıldır düzenlediği Global Student Entrepreneur Awards (GSEA) yarışmasının Türkiye Finali İstanbul’da gerçekleşti. Yedi genç girişimci; vizyonları, yarattıkları etki, ölçeklenebilirlik potansiyelleri ve iş modellerinin sağlamlığıyla jüri karşısına çıktı.
O gecenin sonunda jüri kararıyla öne çıkan isim Çağlar Binici oldu. GSEA 2026 Türkiye Finalisti seçilen Binici, şimdi Türkiye’yi önce Dublin’deki Avrupa Etabı’nda, ardından başarı sağlaması hâlinde Cape Town’daki Dünya Finali’nde temsil etmeye hazırlanıyor.
Harvard Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri yüksek lisans öğrencisi olan Binici, taşımacılığı dijitalleştiren yeni nesil lojistik platformu AnkaGo’nun kurucusu. Yapay zekâ destekli altyapısıyla yük sahipleri ile taşıyıcıları saniyeler içinde eşleştiren, ödeme süreçlerini güvenli şekilde yöneten ve operasyonu gerçek zamanlı izlenebilir kılan AnkaGo, lojistikte hız, şeff afl ık ve güveni aynı zeminde buluşturmayı hedefliyor.
“GSEA gibi uluslararası bir platformda Türkiye’yi temsil etmek, hem büyük bir sorumluluk hem de değerli bir fırsat. Bu süreç bana girişimcilikte asıl önemli olanın, etkileyici sunumlar yapmak değil, ölçülebilir sonuçlar üretmek olduğunu gösterdi” diyen EO Türkiye’nin GSEA 2026 Türkiye finalisti Çağlar Binici ile hem bu yolculuğu hem de genç yaşta küresel ölçekte iş kurma cesaretini konuştuk.
“AnkaGo’yu kurarken En büyük zorluk, lojistik sektörünün gerçek sorununu anlamak oldu. Çoğu startup ‘Uber for X’ mantığıyla hareket ediyor, varolan bir modeli kopyalamaya çalışıyor. Harvard’da okurken Türkiye’deki nakliyecilerle konuştuğumda anladım ki, sorun yeni bir uygulama değil, dağınık bilgiyi anlamlı hale getirmek. Motivasyonumu besleyen şey, çözmeye çalıştığımız sorunun büyüklüğü ve önemi. Türkiye lojistik performans endeksinde dünya genelinde 38. sırada bulunuyor. Dünya Bankası verilerine göre, eğer Almanya’nın lojistik verimliliği seviyesine çıkabilirsek, ihracatımızda yüzde 52’lik bir artış potansiyeli var. Bu benim için sadece bir girişimcilik fırsatı değil, ülkenin ekonomik altyapısına katkı sağlayabilecek kritik bir proje anlamına geliyor.”
“Türkiye’de 850 bin kamyon var ve yüzde 25-35’i boş dönüyor. Sorun kamyon eksikliği değil, bilgi asimetrisi. Bir nakliyeci İstanbul’dan Ankara’ya yük taşıyor ama dönüşte boş geliyor çünkü Ankara’da kimin İstanbul’a yük göndereceğini bilemiyor. Klasik yaklaşım ‘dijital pazar yeri yapalım’ oluyor. Asıl sorun daha derin: Lojistikte zorluk yeni yazılım yapmak değil, doğru kararın doğru zamanda alınmasını sağlamak. Anka- Go’da Atlas-1.5 adını verdiğimiz yapay zeka modelini geliştirdik. Bu model, sektördeki dağınık bilgiyi öğrenerek karar veriyor. Üç farklı veri kaynağından besleniyor: Marketplace’teki işlem verisi, kurumsal lojistik operasyonlarından gelen veriler ve binlerce kullanıcıdan gelen günlük talepler. Sistem sürekli öğreniyor: Hangi rotalar hangi fiyatlarla çalışıyor, mevsimsel değişimler ne, alternatif rotalar nerede? Kullanıcı sadece nereden nereye gitmek istediğini söylüyor, sistem onun adına karar veriyor - fiyat tahmini yapıyor, en verimli rotayı buluyor, proaktif olarak bilgilendiriyor. AnkaGo olarak platform değil, lojistik zekası inşa ediyoruz.”
Yapay zekâ ile ilgili tartışmalarda genellikle rota optimizasyonu ve maliyet düşürme üzerine odaklanılıyor. Bu etkiler gerçek ancak yüzeysel. Asıl kritik etki şu: Yapay zekâ, küçük ölçekli nakliyecilerin büyük filolarla rekabet edebilmesini sağlıyor. Geleneksel lojistik yapısında büyük firmalar avantajlıdır çünkü daha fazla bilgiye, daha geniş müşteri ağına ve daha kapsamlı operasyonel verilere sahiptirler. Tek kamyonla çalışan bir nakliyeci, hangi firmanın hangi tarihte yük göndereceğini öngöremez. Bu bilgi asimetrisi sektörü doğal olarak oligopol yapısına dönüştürüyor. Yapay zekâ bu dengeyi değiştiriyor. AnkaGo’daki bir nakliyecinin, sistemdeki tüm talep verisine, fiyat trendlerine, rota önerilerine erişimi bulunuyor. Sistem onun adına piyasayı sürekli izliyor, fiyat anomalilerini tespit ediyor, boş dönüş riskini öngörüyor. Bu sadece bir verimlilik meselesi değil, aynı zamanda ekonomik adalet meselesi. Bir diğer az tartışılan etki: Çevresel sürdürülebilirlik. Boş kilometre azaldıkça, karbon emisyonu doğrudan düşüyor.”
“Önümüzdeki en büyük fırsat, gelişen piyasalar. Türkiye’nin lojistik sektöründeki yapısal sorunlar, parçalı pazar, bilgi asimetrisi, düşük dijitalleşme seviyesi - Orta Doğu, Kuzey Afrika, Doğu Avrupa ve Orta Asya’da da mevcut. Türkiye gibi karmaşık bir pazarda işleyen yapay zekâ modelimiz, bu bölgelere kolayca adapte edilebilir. Özellikle MENA bölgesi kritik. Bu bölgede kurumsal ortaklıklar aracılığıyla güçlü bir ağ oluşturduk. Bölgedeki toplam lojistik pazarı 100 milyar doları aşıyor ve dijital penetrasyon seviyesi çok düşük. AnkaGo’nun Türkçe’de geliştirdiği doğal dil işleme teknolojisi, Arapça için de uyarlanabilir. En büyük risk ise sermaye ihtiyacı ve yerel regülasyonlar. Ancak bu riski yönetilebilir kılacak stratejimiz var: önce Türkiye’de güçlü traksiyon yakalamak, burada kanıtlanmış iş modeli ve net finansal metriklerle uluslararası yatırımcılara gitmek. Şu anda odağımız Türkiye’de lider olmak. Ardından coğrafi genişleme daha az riskli hale gelecek.”