Üretken yapay zekâ (GenAI) uçurumu!

İş dünyası, üretken ya­pay zekâyı (GenAI) stra­tejik bir öncelik olarak be­lirlemiş durumda ve bu alana milyarlarca dolarlık (tabii ki gelişmiş ülkeler­de) yatırım yapılıyor. An­cak MIT ve Project NAN­DA işbirliğiyle hazırla­nan ve yeni yayınlanan “İş Dünyasında Yapay Zekâ­nın Durumu 2025” raporu, bu yatırımların beklenen dönüşü sağlamakta hayli zorlan­dığını ortaya koyuyor.

Rapora göre, kurumların %95’i bu alandaki girişimlerinden ölçü­lebilir bir getiri elde edemiyor. Bu durum, raporda “GenAI Uçurumu” olarak adlandırılıyor: Bir yanda ya­pay zekâyı başarıyla entegre edip somut değer üreten %5’lik bir azın­lık, diğer yanda ise pilot proje aşa­masını geçemeyen %95’lik bir ço­ğunluk bulunuyor.

Bu çarpıcı tablo, bir başarısızlık­tan ziyade, doğru stratejinin önemi­ni vurgulayan kritik bir yol ayrımı­na işaret ediyor ve uzmanlar, doğ­ru tarafta yer almak isteyen liderler için şu stratejilere dikkat çekiyor:

1 Temel sorun: Öğrenme yetersizliği

Raporun en önemli tespiti, pilot projelerin başarısızlığının ardında­ki temel nedenin teknoloji yeter­sizliği değil, sistemlerin “öğrenme” kabiliyetinden yoksun olmasıdır. Kurumsal yapay zekâ çözümlerinin çoğu, geri bildirimlerden ders çı­karmayan, iş akışlarına adapte ola­mayan ve zamanla kendini geliştire­meyen statik araçlar olarak kalıyor. Bu durum, çalışanların bu araçları verimsiz bulmasına ve kullanma­masına yol açıyor. Başarılı kurum­lar ise tam tersine, sürekli öğrenen, bağlamı anlayan ve iş süreçleriyle birlikte evrilen dinamik sistemleri tercih ediyor. Organizasyonel tasa­rım ve öğrenme yetersizliğinin aşıl­ması için şirketler GenAI’yı mevcut süreçlerine, yapılarına eklemek ye­rine, iş akışlarını ve organizasyon­larını kökten yeniden tasarlamaya odaklanmalı.

2 Gölge YZ: Bir tehdit değil, bir fırsat

Kurumsal araçlar yetersiz kaldı­ğında, çalışanlar kişisel yapay zekâ araçlarını (ChatGPT, Claude vb.) iş amaçlı kullanmaya yöneliyor. Ku­ruluşların sadece %40’ı resmi bir Büyük Dil Modeli (LLM) aboneli­ği satın aldığını belirtse de ankete katılan şirketlerin %90’ından fazla­sındaki çalışanlar, iş görevleri için kişisel yapay zekâ araçlarını düzen­li olarak kullanıyor. Raporun “Göl­ge YZ Ekonomisi” olarak tanımla­dığı bu durum, aslında liderler için önemli bir içgörü kaynağıdır. Çalı­şanların hangi araçları ne için ter­cih ettiğini analiz etmek, kurumun gerçek ihtiyaçlarını ve başarılı bir YZ entegrasyonu için gereken özel­likleri anlamayı sağlar.

3 Yatırım paradoksu: Arka ofisteki gizli hazine

Yapay zekâ bütçelerinin yaklaşık yüzde 70’i satış ve pazarlama işlev­lerine ayrılırken, arka ofis otomas­yonu genellikle daha iyi yatırım ge­tirisi (ROI) sağlıyor. Rapora göre, gerçek kazançlar dahili personel kesintilerinden ziyade, iş süreçle­ri dış kaynak sağlayıcılarını ve ha­rici ajansları ortadan kaldırmaktan geliyor. Örneğin, müşteri hizmetle­ri ve belge işleme gibi alanlarda dış kaynak kullanımının elimine edil­mesi yıllık 2 ila 10 milyon dolar ta­sarruf sağlarken, harici yaratıcı ve içerik maliyetlerinde yüzde 30’luk bir azalma görülebiliyor. Yapay zekâ bütçelerinin büyük bir kısmı, ya­tırım getirisinin (ROI) kolayca öl­çülebildiği satış ve pazarlama gibi ön ofis fonksiyonlarına yönlendi­riliyor. Ancak rapor, en yüksek ve sürdürülebilir verimlilik artışının genellikle operasyon, finans ve te­darik zinciri gibi arka ofis operas­yonlarında gizli olduğunu gösteri­yor. Başarıya ulaşan şirketler, per­sonel azaltmak yerine dış kaynak ve ajans maliyetlerini düşürerek önemli tasarruflar elde ediyor.

4 Stratejik yol haritası: İnşa etme, ortak ol

Raporun liderlere en net tavsi­yesi, yapay zekâ çözümlerini ku­rum içinde sıfırdan inşa etmekten kaçınmalarıdır. Stratejik ortaklık­lar kurarak, uzmanlaşmış ve öğren­me yeteneğine sahip hazır çözümle­ri benimsemek, kurum içi geliştir­me çabalarına kıyasla iki kat daha yüksek başarı oranına sahiptir. Ta­bii burada kastedilen doğru iş orta­ğı, sadece bir teknoloji tedarikçisi değil, aynı zamanda iş hedeflerine ulaşmada bir yol arkadaşıdır.

Sonuç olarak; GenAI Uçurumu kalıcı değil, ancak onu aşmak tekno­loji, ortaklıklar ve organizasyonel tasarım hakkında temelden farklı seçimler yapmayı gerektiriyor.