Yapay Zekâ Beklentileri Yükseliyor, Şirketler Sonuç Alamıyor
Yapay zekâ yatırımları büyük umutlar taşısa da şirketler henüz beklenen verimi elde edemedi.
ChatGPT’nin ortaya çıkışıyla birlikte yapay zekâ konusunda büyük beklentiler oluştu. Ancak, birçok şirket bu yatırımlardan henüz somut ve sürdürülebilir bir getiri elde edemedi. Reuters’a konuşan yöneticiler ve danışmanlar, yapay zekânın iş dünyasını dönüştürme potansiyelini koruduğunu, ancak bu dönüşümün beklenenden daha yavaş ilerlediğini belirtiyor.
ChatGPT’nin piyasaya sürülmesinin ardından, pek çok şirket üretken yapay zekâyı ürün ve süreçlerine entegre etmek için adeta bir yarışa girdi. Ancak mevcut durum, daha temkinli bir tablo sunuyor. Yapılan anketler, şirketlerin büyük bir kısmının yapay zekâdan beklenen kâr artışını ve verimlilik sıçramasını henüz göremediğini ortaya koyuyor.
Forrester’ın 2025’in ikinci çeyreğinde gerçekleştirdiği ankette, 1.576 üst düzey yöneticinin yalnızca %15’i yapay zekânın son bir yılda kâr marjlarını artırdığını ifade etti. BCG’nin Mayıs–Temmuz döneminde 1.250 yöneticiyle yaptığı çalışmada ise yapay zekâdan ‘yaygın ve anlamlı değer’ elde ettiğini belirtenlerin oranı sadece %5 oldu.
Şirket yöneticileri, yapay zekânın uzun vadede iş modellerini dönüştüreceğine inanmaya devam etse de, bu dönüşümün zamanlaması konusunda beklentiler düşüyor. Forrester’a göre, şirketler 2026’da planladıkları yapay zekâ harcamalarının yaklaşık %25’ini en az bir yıl erteleyecek.
Forrester analisti Brian Hopkins, durumu şöyle özetliyor: ‘Bu teknolojiyi geliştiren şirketler, her şeyin çok hızlı değişeceği bir hikâye anlattı. Ama insanlar ve kurumlar o kadar hızlı değişmiyor.’
Öte yandan, OpenAI, Anthropic ve Google gibi büyük yapay zekâ şirketleri kurumsal müşterilere daha agresif bir şekilde yöneliyor. OpenAI CEO’su Sam Altman, şirketlere yönelik yapay zekâ çözümlerinin 100 milyar dolarlık bir pazar yaratabileceğini savunuyor.
Şirketlerin karşılaştığı temel sorunlardan biri, yapay zekâ modellerinin ‘fazla uyumlu’ olması. Kullanıcı memnuniyetine odaklanan bu modeller, bazen gerçekçi ve eleştirel yanıtlar üretmekte zorlanıyor. Bu durum, şarap koleksiyonu uygulaması CellarTracker’da yaşanan bir örnekle net bir şekilde gözler önüne serildi. Şirket, yapay zekâ destekli bir ‘sommelier’ geliştirdi ancak sistem, kullanıcıya kötü şarap tavsiyelerinde bile nazik davranıyordu. CEO Eric LeVine, modelin ‘Bu şarabı muhtemelen sevmezsiniz’ diyebilmesi için haftalarca ayar yapılması gerektiğini belirtti.
Benzer sorunlar kurumsal projelerde de yaşanıyor. Kanada merkezli Cando Rail, güvenlik raporlarını özetlemesi için bir yapay zekâ sistemi denedi ancak model, yüz sayfalık kuralları tutarlı bir şekilde özetleyemedi ve zaman zaman eksik ya da hatalı bilgiler üretti. Şirket, projeyi şimdilik askıya aldı. Cando yöneticisi Jeremy Nielsen, ‘Bunun kolay bir çözüm olacağını düşünmüştük, ama öyle olmadı.’ diyor.
Yapay zekânın çağrı merkezlerini ve müşteri hizmetlerini hızla dönüştüreceği düşünülüyordu. Ancak uygulamada bazı sınırlamalar ortaya çıktı. İsveçli ödeme şirketi Klarna, 2024’te yapay zekâ destekli bir müşteri temsilcisinin 700 kişilik işi yapabildiğini açıklamıştı. Ancak 2025’te CEO Sebastian Siemiatkowski, bazı müşterilerin insanla konuşmak istediğini belirterek geri adım atmak zorunda kaldı.
ABD’li telekom devi Verizon da benzer bir yaklaşım sergileyerek 2026’ya girerken insan müşteri temsilcilerinin rolünü yeniden artırıyor. Şirket, yapay zekâyı çağrıları yönlendirmek ve basit soruları ele almak için kullanırken, karmaşık konularda insan desteğini vazgeçilmez görüyor. Verizon yöneticisi Ivan Berg, ‘Empati, yapay zekânın henüz tam olarak ikame edemediği bir alan.’ diyor.
Araştırmacılar, yapay zekânın bazı karmaşık görevlerde mükemmel performans gösterirken basit işlerde tökezlemesini ‘pürüzlü sınır’ (jagged frontier) olarak tanımlıyor. Bir model, ileri düzey matematikte çok başarılıyken, basit takvim işlemlerinde hata yapabiliyor. Bu nedenle şirketler, verilerini yapay zekâya uygun hale getirmek için pahalı ve uzun süren yeniden yapılandırma süreçlerine girmek zorunda kalıyor. Prosus gibi büyük yatırım grupları bile, yapay zekâ ajanlarının temel kavramları anlamakta zorlandığını kabul ediyor. Prosus’un yapay zekâ yöneticisi Euro Beinat, ‘İnsanlar yapay zekânın sihirli olduğunu sandı. Ama sihir değil; işe yaraması için çok fazla bilgi ve bağlam yüklenmesi gerekiyor.’ şeklinde ifade ediyor.
Bu durum, yapay zekâ şirketlerini strateji değiştirmeye itiyor. OpenAI ve Anthropic, müşterilerle bire bir çalışan ‘uygulamalı’ ekipler kurarak, şirketlere hazır ürün satmaktan ziyade birlikte çözüm geliştirmeye yöneliyor. Sektöre özel yapay zekâ modelleri geliştiren yeni girişimler de bu boşluğu doldurmaya çalışıyor. Uzmanlara göre, yapay zekâ devrimi hâlâ masada. Ancak bu devrim, bir anda değil; deneme-yanılma, insan katkısı ve sabırla ilerleyecek.
Kaynak: Reuters
