İçeriğe atla
Şimdi yükleniyor
AKAşkın KILIÇ
  • Anasayfa
  • Azure & Bulut
    • Microsoft Azure
    • Bulut Altyapı
    • Microsoft 365
  • Yazılım
    • DevOps
    • Geliştirici Araçları
    • Konteyner & K8s
  • AI & Veri
    • Yapay Zeka
    • Veri & Analitik
  • Güvenlik
    • Güvenlik & Kimlik
    • Kurumsal Teknoloji
  • Hakkımda
    • İletişim
×
  • Azure
  • Bulut Altyapı
  • DevOps
  • Geliştirici Araçları
  • Güvenlik & Kimlik
  • Konteyner & Kubernetes
  • Kurumsal Teknoloji
  • Microsoft 365
  • Microsoft Azure
  • Veri & Analitik
  • Yapay Zeka
  • Başlangıç
  • Geliştirici Araçları
  • Copilot Etki Panosu: Kullanım Metriklerinde Yeni Dönem
Bulut Altyapı Geliştirici Araçları AI benimseme fazları, DevOps ölçümü, GitHub Copilot, kohort analizi, kullanım metrikleri Aşkın KILIÇ 22/07/2026 3 Yorumlar

Copilot Etki Panosu: Kullanım Metriklerinde Yeni Dönem

Copilot Etki Panosu: Kullanım Metriklerinde Yeni Dönem
📑 İçindekiler
  1. Panoda neler var?
  2. Benimseme kohortları
  3. Adoption multiplier (benimseme çarpanı)
  4. Trendler
  5. Önerilen sonraki adımlar
  6. Bu neden önemli?
  7. Erişim ve kohort mantığı hakkında notlar
  8. Kısaca
  9. İlgili İçerikler
  10. Kaynaklar ve İleri Okuma
⏱️ 3 dk okuma📅 22 Temmuz 2026

GitHub, Copilot kullanım verilerini yalnızca “aktif kullanıcı” sayısının ötesine taşıyan yeni bir Copilot metrik etki panosu (impact dashboard) yayımladı. Kurumsal yöneticiler ve organizasyon sahipleri için tasarlanan bu pano, kimlerin Copilot’u kullandığı sorusunun ötesine geçerek nasıl kullandıklarını görselleştiriyor ve benimsenme derinliğine göre kohortlar oluşturuyor.

Pano, Copilot kullanım metrikleri API’sine daha önce eklenen AI adoption phase (yapay zekâ benimseme fazı) kohortlarının üzerine inşa ediliyor. API tarafındaki faz bazlı ham veriler, bu sayede benimsenme derinliği, etki ve geliştiricileri daha ileri kohortlara taşımak için atılabilecek adımların görsel bir özetine dönüştürülüyor.

Panoda neler var?

Yeni pano, etkileşimde bulunan (engaged) kullanıcıları yapay zekâ benimseme fazına göre gruplandırıyor ve her kohort için anlamlı metrikleri öne çıkarıyor. Öne çıkan bölümler şu şekilde:

Benimseme kohortları

Her faz için ayrı kart görüntüleniyor:

  • Faz 1 – Code-first: Copilot’u ağırlıklı olarak kod tamamlama ve öneri katmanında kullanan geliştiriciler.
  • Faz 2 – Agent-first: Ajan tabanlı akışları benimsemeye başlayan kullanıcılar.
  • Faz 3 – Multi-agent veya Copilot app: Birden fazla ajanı ya da Copilot uygulamasını devreye alan, en olgun kullanım biçimini temsil eden segment.
  • Passive: Lisansı olan ancak aktif etkileşimde bulunmayan kullanıcılar.

Her kart, o kohort için şu metrikleri gösteriyor: kullanıcı başına aylık ortalama merge edilen pull request sayısı, medyan PR merge hızı, o fazdaki kullanıcı sayısı, toplam kullanıcılar içindeki oranı ve kullanıcı başına günlük ortalama kod satırı miktarı.

Adoption multiplier (benimseme çarpanı)

Pano, pasif kohort ile etkileşimde bulunan Copilot kullanıcılarının ortalaması arasında doğrudan bir throughput ve hız karşılaştırması sunuyor. Bu “bottom-line-up-front” yaklaşımı, Copilot’un fiili etkisini yöneticilere tek bakışta özetlemeyi amaçlıyor.

Trendler

Altı aylık bir zaman aralığında kohort büyümesini ve pull request throughput değişimini gösteren grafikler yer alıyor. Böylece hem kullanıcıların daha derin kohortlara geçişi hem de bunun teslimat hızına yansıması takip edilebiliyor.

Önerilen sonraki adımlar

Pano, yalnızca ölçüm sunmakla kalmıyor; yöneticinin doğrudan aksiyon alabileceği öneriler de sunuyor. Bu öneriler, daha fazla kullanıcıyı daha derin benimseme kohortlarına taşımaya odaklanıyor.

Bu neden önemli?

Copilot yatırımının kurumsal etkisini raporlamak, uzun süredir yalnızca lisans ve aktif kullanıcı sayılarına dayanıyordu. Yeni pano iki farklı hikâyeyi netleştirmeyi kolaylaştırıyor:

  • Olgunluk hikâyesini anlatmak: Basit aktif kullanıcı sayımının ötesine geçerek geliştiricilerin Copilot’un hangi yeteneklerini gerçekten benimsediğini görebilirsiniz.
  • Hedefli etkinleştirme (enablement): Lisansı olan ancak etkileşime geçmemiş kullanıcıları tespit edip, benimsemeyi derinleştirecek somut adımlara yönelebilirsiniz.

Bir başka deyişle pano, “Copilot’u kim açıyor?” sorusundan “Copilot ekibimin teslimat hızını gerçekten değiştiriyor mu, kimlerde ve ne kadar?” sorusuna geçişi kolaylaştırıyor.

Erişim ve kohort mantığı hakkında notlar

Pano, Copilot usage metrics erişimine sahip kurumsal yöneticiler ve organizasyon sahipleri tarafından kullanılabiliyor. Kohort atamaları, Copilot usage metrics API’sindeki ile aynı ai_adoption_phase sınıflandırmasını temel alıyor ve 28 günlük kayan bir pencere boyunca Copilot ürün kullanımına göre hesaplanıyor.

Bu yaklaşım, kohortların hem API tarafında hem de pano üzerinde tutarlı olmasını sağlıyor: API üzerinden kendi raporlarını üreten ekipler ile pano üzerinden hızlı bir görsel özet almak isteyen yöneticiler aynı temel sınıflandırmayı paylaşıyor. Rolling 28 günlük pencere sayesinde de kohort dağılımları, kullanıcıların güncel davranışlarını yansıtacak şekilde dinamik olarak güncelleniyor.

Kohort tanımları, metrik alanları ve API tarafındaki karşılıkları hakkında ayrıntılı bilgi için GitHub’ın resmi Copilot usage metrics dokümantasyonuna başvurmak faydalı olacaktır. Panoya ilişkin geri bildirim ve tartışmalar için ise GitHub Community üzerindeki ilgili başlık kullanılabilir.

Kısaca

Yeni etki panosu, Copilot’un kurumsal karnesini üç boyutta okumaya olanak tanıyor: kim kullanıyor, hangi olgunluk düzeyinde kullanıyor ve bu kullanım hıza ve teslimata nasıl yansıyor. Faz bazlı kartlar, adoption multiplier, altı aylık trend grafikleri ve önerilen sonraki adımlar birlikte ele alındığında, Copilot benimseme stratejisini veri odaklı yürütmek isteyen ekipler için tek bir görsel referans noktası oluşturuyor.

İlgili İçerikler

  • Copilot Kullanım Sayfasında AI Kredi Görünürlüğü Geldi
  • Copilot Kullanım Metrikleri Artık Repo Bazında
  • Copilot kullanımında yeni dönem: Cohort verisi ne anlatıyor?

Kaynaklar ve İleri Okuma

  • github.blog
  • github.blog
  • New Copilot usage metrics impact dashboard – GitHub Changelog
  • Copilot usage metrics API adds cohorts for AI adoption
  • GitHub Docs: Copilot usage metrics
  • GitHub Community tartışması
  • Copilot Usage Metrics API ile Kullanıcı Bazlı AI Kredisi
  • GitHub Copilot app now available in the usage metrics API
🤖Bu yazı yapay zeka (büyük dil modelleri) ile hazırlanmış, insan editör tarafından incelenmiştir. İçerik üretim sürecimiz.
Aşkın KILIÇ
Aşkın KILIÇYazar

20+ yıl deneyimli Azure Solutions Architect. Microsoft sertifikalı bulut mimari ve DevOps danışmanı. Azure, yapay zekâ ve bulut teknolojileri üzerine Türkçe teknik içerikler üretiyor.

AZ-305AZ-104AZ-500AZ-400DP-203AI-102

İlgili Yazılar

Azure SDK Şubat 2026: Geliştiriciye Etkisi
Azure SDK Şubat 2026: Geliştiriciye Etkisi14 Mar 2026
Copilot Code Review: Daha İyi Araç Neden Kötü Sonuç Verdi?
Copilot Code Review: Daha İyi Araç Neden Kötü Sonuç Verdi?13 Tem 2026
Google Search ile Ev Dekorasyonunu Geliştirmenin 5 Yolu
Google Search ile Ev Dekorasyonunu Geliştirmenin 5 Yolu4 Eyl 2026
VS Code Python Environments Eklentisi Genel Kullanıma Açıldı
VS Code Python Environments Eklentisi Genel Kullanıma Açıldı19 Ağu 2026

Bu içerik işinize yaradı mı?

Benzer içerikleri kaçırmamak için YouTube ve GitHub hesaplarımı takip edin.

YouTube GitHub

Haftalık Bülten

Her pazar özenle seçilmiş teknoloji yazıları doğrudan e-postanıza gelsin.

Etiket AI benimseme fazları DevOps ölçümü GitHub Copilot kohort analizi kullanım metrikleri
Önceki yazı

Azure DevOps Server Temmuz Yamaları: Kurulum ve Doğrulama

Sonraki yazı

Pure Virtual C++ 2026 Tamamlandı: Tüm Oturumlar Yayında

İlginizi Çekebilir

GitHub HydraFusion: Göreve Göre Model Orkestrasyonu
Aşkın KILIÇ 0

GitHub HydraFusion: Göreve Göre Model Orkestrasyonu

05/09/2026
SQL Decomposition: T-SQL’de Karmaşıklığı Azaltma
Aşkın KILIÇ 0

SQL Decomposition: T-SQL’de Karmaşıklığı Azaltma

05/09/2026
AMIE ile Gerçek Zamanlı Klinik Video Görüşmeleri
Aşkın KILIÇ 0

AMIE ile Gerçek Zamanlı Klinik Video Görüşmeleri

05/09/2026

3 comments

comments user
Kaan T. 23/07/2026 00:17

Sonunda sadece “kaç kişi kullandı” yerine gerçek etkiyi ölçen bir şey çıktı. Kohort bazlı analiz özellikle kurumsal kararlar için çok daha anlamlı olacak. Bu arada şu yazınız da güzeldi: Microsoft Agent Framework Harness Kararlı Sürümde Yayınlandı — https://www.askinkilic.com.tr/microsoft-agent-framework-harness-kararli-surumde-yayinlandi/

Yanıtla
comments user
Serkan D. 23/07/2026 04:46

Sonunda sadece “kaç kişi kullanıyor” sorusunun ötesine geçildi. Kohort bazlı analiz güzel bir yaklaşım ama merak ettiğim şu: bu metrikler gerçekten kod kalitesini mi ölçüyor yoksa hız odaklı kalınıp teknik borç göz ardı mı ediliyor?

Yanıtla
comments user
Barış U. 23/07/2026 06:42

Sonunda sadece “kaç kişi kullanıyor” dışında bir şey ölçmeye başladılar. Kohort bazlı analiz iyi fikir ama gerçekten teslimat hızına etkiyi izole etmek zor, başka değişkenler de var ortada. Bizim ekipte de Copilot var, bakalım bu pano ne kadar gerçekçi sonuçlar çıkaracak.

Yanıtla

Yorum gönder Yanıtı iptal et

Yazı Ara

Takip Edin

  • Takipçi
  • Takipçi
  • Takipçi
  • Abone
  • Takipçi
  • GitHub HydraFusion: Göreve Göre Model Orkestrasyonu
    05/09/2026 GitHub HydraFusion: Göreve Göre Model Orkestrasyonu
  • Kubernetes v1.37’de Rootless Mod Beta Aşamasına Geldi
    05/09/2026 Kubernetes v1.37’de Rootless Mod Beta Aşamasına Geldi
  • SQL Decomposition: T-SQL’de Karmaşıklığı Azaltma
    05/09/2026 SQL Decomposition: T-SQL’de Karmaşıklığı Azaltma
  • AMIE ile Gerçek Zamanlı Klinik Video Görüşmeleri
    05/09/2026 AMIE ile Gerçek Zamanlı Klinik Video Görüşmeleri
  • GitHub Copilot weekly releases — August 31
    04/09/2026 GitHub Copilot weekly releases — August 31
  • Copilot Cloud Agent Metriği: Kullanımı Ölçmek Kolaylaştı
    11/04/2026 Copilot Cloud Agent Metriği: Kullanımı Ölçmek Kolaylaştı
  • MCP Apps’i Kolaylaştıran Fluent API: Sahada Ne Değişiyor?
    08/04/2026 MCP Apps’i Kolaylaştıran Fluent API: Sahada Ne Değişiyor?
  • GitHub Code Scanning’de Toplu Düzeltme: PR’lar Hızlandı
    07/04/2026 GitHub Code Scanning’de Toplu Düzeltme: PR’lar Hızlandı
  • GitHub Copilot Cloud Agent İçin Runner Kontrolü: Kurumsal Düzen
    03/04/2026 GitHub Copilot Cloud Agent İçin Runner Kontrolü: Kurumsal Düzen
  • Yapay Zekâ Çağında Sanayi Politikası: Asıl Mesela Ne?
    06/04/2026 Yapay Zekâ Çağında Sanayi Politikası: Asıl Mesela Ne?
  • GitHub Copilot Pro Denemeleri Neden Durdu?
    11/04/2026 GitHub Copilot Pro Denemeleri Neden Durduruldu?
  • vcpkg'de Paralel Kurulum ve Güvenlik Yaması: Neler Değişti?
    06/04/2026 vcpkg’de Paralel Kurulum ve Güvenlik Yaması: Neler Değişti?
  • MCP Apps’i Kolaylaştıran Fluent API: Sahada Ne Değişiyor?
    08/04/2026 MCP Apps’i Kolaylaştıran Fluent API: Sahada Ne Değişiyor?
  • Yapay Zekâ Çağında Sanayi Politikası: Asıl Mesela Ne?
    06/04/2026 Yapay Zekâ Çağında Sanayi Politikası: Asıl Mesela Ne?
  • Microsoft Foundry Mart 2026: Sahadan İlk İzlenimler
    10/04/2026 Microsoft Foundry Mart 2026: Sahadan İlk İzlenimler

SİZİN İÇİN DERLEDİK

GitHub HydraFusion: Göreve Göre Model Orkestrasyonu
Bulut Altyapı Geliştirici Araçları Yapay Zeka

GitHub HydraFusion: Göreve Göre Model Orkestrasyonu

05/09/2026 Aşkın KILIÇ
Kubernetes v1.37’de Rootless Mod Beta Aşamasına Geldi
Güvenlik & Kimlik Konteyner & Kubernetes

Kubernetes v1.37’de Rootless Mod Beta Aşamasına Geldi

05/09/2026 Aşkın KILIÇ
SQL Decomposition: T-SQL’de Karmaşıklığı Azaltma
Geliştirici Araçları Veri & Analitik

SQL Decomposition: T-SQL’de Karmaşıklığı Azaltma

05/09/2026 Aşkın KILIÇ
AMIE ile Gerçek Zamanlı Klinik Video Görüşmeleri
Bulut Altyapı Yapay Zeka

AMIE ile Gerçek Zamanlı Klinik Video Görüşmeleri

05/09/2026 Aşkın KILIÇ
GitHub Copilot weekly releases — August 31
Bulut Altyapı Geliştirici Araçları Yapay Zeka

GitHub Copilot weekly releases — August 31

04/09/2026 Aşkın KILIÇ
GPT-6 Astra GitHub Copilot’ta Kullanıma Sunuldu
DevOps Microsoft Azure

GPT-6 Astra GitHub Copilot’ta Kullanıma Sunuldu

04/09/2026 Aşkın KILIÇ
Microsoft Agent Framework’e Azure Cosmos DB belleği
DevOps Geliştirici Araçları Microsoft Azure

Microsoft Agent Framework’e Azure Cosmos DB belleği

04/09/2026 Aşkın KILIÇ
GitHub Copilot’ta Dört Model İçin Kaldırma Tarihi Açıklandı
Geliştirici Araçları Kurumsal Teknoloji

GitHub Copilot’ta Dört Model İçin Kaldırma Tarihi Açıklandı

04/09/2026 Aşkın KILIÇ
Google Search ile Ev Dekorasyonunu Geliştirmenin 5 Yolu
Bulut Altyapı Geliştirici Araçları

Google Search ile Ev Dekorasyonunu Geliştirmenin 5 Yolu

04/09/2026 Aşkın KILIÇ
GitHub Actions için üç yeni görünürlük ve kontrol özelliği
Geliştirici Araçları

GitHub Actions için üç yeni görünürlük ve kontrol özelliği

04/09/2026 Aşkın KILIÇ
Gemini 3.8 Flash GitHub Copilot'ta Kullanıma Sunuldu
Microsoft Azure Yapay Zeka

Gemini 3.8 Flash GitHub Copilot’ta Kullanıma Sunuldu

03/09/2026 Aşkın KILIÇ
Microsoft SQL’de Hibrit Arama: Metin ve Vektörün Gücü
Bulut Altyapı Geliştirici Araçları Veri & Analitik

Microsoft SQL’de Hibrit Arama: Metin ve Vektörün Gücü

03/09/2026 Aşkın KILIÇ

Hakkımda

Aşkın KILIÇ

Microsoft Azure Çözüm Uzmanı. Bulut bilişim, yapay zekâ, DevOps ve kurumsal güvenlik üzerine yazılar yazıyorum.

Devamını Oku →

Kategoriler

  • Azure
  • Bulut Altyapı
  • DevOps
  • Geliştirici Araçları
  • Güvenlik & Kimlik
  • Konteyner & Kubernetes
  • Kurumsal Teknoloji
  • Microsoft 365
  • Microsoft Azure
  • Veri & Analitik
  • Yapay Zeka

Popüler Etiketler

AI ajanları ASP.NET Core Azure azure app service Azure Cosmos DB Azure Developer CLI Azure DevOps azure sdk Azure SQL bulut bilişim C++ CI/CD CodeQL code review copilot Copilot CLI DevOps geliştirici verimliliği GitHub GitHub Actions GitHub Copilot güvenlik Kimlik Doğrulama Kubernetes Kurumsal geliştirme kurumsal güvenlik kurumsal yapay zeka maliyet optimizasyonu MCP Microsoft Agent Framework Microsoft Azure Microsoft Foundry otomasyon performans Pull Request RAG SEO uyumlu verimlilik veri yönetimi Visual Studio Visual Studio 2026 VS Code yapay zeka yapay zeka ajanları Yazılım geliştirme
  • Gizlilik Politikası
  • Çerez Politikası
  • Kullanım Koşulları
  • Hakkımda
  • İletişim

© 2026 Aşkın KILIÇ | Tüm hakları saklıdır. | Powered By SpiceThemes

Çerez tercihleri Zorunlu çerezler sitenin çalışması için kullanılır. Analitik çerezler yalnız açık izninizden sonra Google Analytics ve Microsoft Clarity için etkinleştirilir. KVKK ve Çerez Politikası
✉

Haftalık Bülten

Azure, DevOps ve Yapay Zeka dünyasındaki en güncel içerikleri her hafta doğrudan e-postanıza alın.

Spam yok. İstediğiniz zaman iptal edebilirsiniz.
📱
Uygulamayı Yükle Ana ekrana ekle, çevrimdışı oku
Ana Sayfa
Kategoriler
💻 Geliştirici Araçları 432 yazı 🏗️ Bulut Altyapı 345 yazı 🤖 Yapay Zeka 289 yazı 🔧 DevOps 242 yazı ☁️ Microsoft Azure 231 yazı 🔒 Güvenlik & Kimlik 199 yazı 🏢 Kurumsal Teknoloji 83 yazı 📊 Veri & Analitik 62 yazı 🐳 Konteyner & Kubernetes 53 yazı 📧 Microsoft 365 22 yazı 📁 Azure 1 yazı
Ara
Popüler
Yapay Zeka Azure Kubernetes DevOps Copilot Docker
Paylaş
WhatsApp
İçindekiler
    ← Azure DevOps Server Temmuz Yam...
    Pure Virtual C++ 2026 Tamamlan... →
    📩

    Gitmeden önce!

    Her pazar özenle seçilmiş teknoloji yazıları ve AI haberleri doğrudan e-postanıza gelsin. Ücretsiz, spam yok.

    🔒 Bilgileriniz güvende. İstediğiniz zaman ayrılabilirsiniz.

    📬 Haftalık bülten: Teknoloji + AI haberleri
    Beni Takip Et Yeni Azure / AI / DevOps yazılarını GitHub ve RSS üzerinden takip edin.
    GitHub RSS