Geriye ne kaldı? ChatGPT çılgınlığından üç yıl sonra: Büyük yapay zeka hayali ekonomik gerçeklikle buluşuyor

Coşku sonrası hayal kırıklığı: Abartılı vaatler yönetim gerçekliğiyle karşılaştığında

"ChatGPT anı"ndan üç yıl sonra, üst düzey yöneticilerde hayal kırıklığı baş gösterdi. Meta ve Google gibi teknoloji devleri yapay zeka altyapısına yüz milyarlarca dolar yatırım yapmaya devam ederken, daha geniş iş dünyası farklı bir tablo sunuyor: devrim yerine durgunluk.

ChatGPT, OpenAI tarafından 30 Kasım 2022'de halka sunuldu. Sistem, kullanıcı edinme konusunda rekor hızlara ulaştı ve 2023'ten itibaren iş dünyasını kasıp kavuran büyük yapay zeka çılgınlığının tetikleyicisi olarak kabul ediliyor.

Tarihin en büyük verimlilik artışı olması bekleniyordu. Ancak üretken yapay zekâ etrafındaki küresel heyecandan üç yıl sonra, teknolojik vaatler ile ekonomik sonuçlar arasında tehlikeli bir uçurum açıldı. Forrester ve Boston Consulting Group'tan gelen son veriler, "pahalı durgunluk" tablosu çiziyor: Şirketlerin yalnızca çok küçük bir yüzdesi, muazzam yatırımlarını gerçek katma değere dönüştürmeyi başardı.

Özellikle fintech devi Klarna'nın durumu, tüm sektör için bir uyarı niteliğinde. 700 çalışanın yapay zekâ ile değiştirilmesi, verimlilik zaferi olarak kutlanırken, müşteri memnuniyeti açısından tam bir bumerang etkisi yarattı. Bu ders acı verici ama gerekli: Empati ve stratejik değişim yönetimi olmadan teknoloji kısa vadede maliyet tasarrufu sağlayabilir, ancak uzun vadede müşteri ilişkilerini yok eder.

Bu makale, parlak basın bültenlerinin ardına bakıyor. 2026'nın neden büyük yapay zeka düzeltmelerinin yılı olacağını, "kültürel bileşenin" yapay zeka projelerinin gerçek katili olduğunu ve teknolojinin tek başına eksik bir kurumsal stratejinin yerini alamayacağını analiz ediyoruz. Milyar dolarlık bahisler ile ekonomik sağduyuya dönüş arasındaki manzarayı değerlendiriyoruz.

Temel sorun: Gerçeklik beklentilerle örtüşüyor

Yatırılan sermaye ile elde edilen getiriler arasındaki tutarsızlık endişe verici derecede açık. 2025 tarihli bir Forrester araştırması, ankete katılan yöneticilerin yalnızca %15'inin yapay zeka uygulamaları yoluyla kar marjlarını önemli ölçüde iyileştirebildiğini gösteriyor. Bu, marjinal bir olgu veya sadece yeni kurulan şirketlerle sınırlı bir sorun değil. En güçlü finansal şirketlerden orta ölçekli kuruluşlara kadar tüm ekonomiyi etkiliyor. Daha da çarpıcı olanı ise Boston Consulting Group'un bulgusu: Ankete katılan yöneticilerin sadece %5'i yapay zekadan yaygın değer yaratma etkileri bildirdi. Bu, dönüştürücü değişimin tanımı değil. Pahalıya mal olan altyapıya rağmen durgunluğun tanımıdır.

Bu rakamlar, söz konusu harcamalar bağlamında incelendiğinde daha da önem kazanıyor. Sadece Meta bile 2025 için 70 ila 72 milyar dolar yatırım açıkladı ve 2028'e kadar 600 milyar dolara ulaşması öngörülüyor. Google, 2025'te 91 ila 93 milyar dolar yatırım yapmayı planlıyor. Microsoft da yapay zeka sermaye bütçesini sürekli olarak artırıyor. Bunlar yan projelere yapılan yatırımlar değil, bu şirketlerin gelecekteki rekabet gücünü belirlemeyi amaçlayan temel yatırımlar. Ancak, teknoloji devleri benzeri görülmemiş meblağlarla ilerlerken, bu teknolojik "iç çemberin" dışındaki şirketler arasında zıt bir eğilim ortaya çıkıyor: stratejik gecikme.

Forrester, 2026 yılında planlanan yapay zeka yatırımlarının yaklaşık dörtte birinin erteleneceğini öngörüyor. Bu, maliyet nedenleriyle spekülatif harcamaların kısılmasıyla ilgili değil, daha ziyade yatırım getirisi (ROI) beklentileri karşılanmadığı için CFO'ların ve CEO'ların gündeminde üst sıralarda yer alan stratejik projelerin ertelenmesiyle ilgili. Planlanan yatırımların dörtte biri; bu sadece bir düşüş değil, bu teknolojinin stratejik öneminin sistemik bir şekilde yeniden değerlendirilmesi anlamına geliyor.

Klarna vakası: Bir örnek olay incelemesi şeklinde bir uyarı

İsveçli fintech şirketi Klarna'nın durumu burada öğretici nitelikte; çünkü bu izole bir olay değil, sistemik sorunu canlı bir şekilde gösteriyor. 2023 yılında Klarna, OpenAI ile iş birliği içinde geliştirilen bir yapay zekâ sohbet robotu sistemiyle 700 müşteri hizmetleri çalışanını değiştireceğini duyurarak uluslararası manşetlere çıktı. Rakamlar etkileyiciydi: Sohbet robotu tüm müşteri sorularının üçte ikisini yanıtladı, 35'ten fazla dilde akıcıydı ve yanıt sürelerini ortalama 11 dakikadan yaklaşık 2 dakikaya indirdi. Bu, şüphesiz ki dikkat çekici bir operasyonel başarıdır.

Ancak 2024 yılına gelindiğinde, altta yatan sorunlar zaten belirginleşmişti. Müşteri memnuniyeti %22 oranında düşmüştü. Bu istatistiksel bir yanlışlık değil, sistemin yapısal sınırlarına ulaştığına dair kullanıcılardan gelen açık bir sinyaldi. Yapay zekâ destekli sohbet robotu basit işlem sorgularını ele alabiliyordu, ancak daha incelikli sorunlar karşısında sistematik olarak yetersiz kalıyordu; bu durumlar, belirli bağlamı anlamayı, duygusal zekayı ve her şeyden önce empatiyi gerektiriyordu. CEO Sebastian Siemiatkowski 2025 yılında hataları kabul ettiğinde, analizi oldukça netti: Maliyet verimliliğine tek taraflı odaklanma, kalite düşüşüne yol açmıştı. Başka bir deyişle, teknoloji iç metrikleri iyileştirmek için optimize edilmişti, ancak gerçek müşteri deneyimini sağlamak için tasarlanmamıştı.

Yanıt mantıklıydı: 2025 yılında Klarna, müşteri hizmetleri temsilcilerini yeniden işe almaya başladı ve yapay zekanın rutin soruları, insan temsilcilerinin ise karmaşık vakaları çözdüğü hibrit bir model kurdu. 60 milyon dolarlık hesaplanmış bir tasarruf sağlanmış olsa da, hem yapay zeka altyapısının hem de önemli bir insan kadrosunun artık sürdürülmesi gerektiğinden, genel müşteri hizmetleri maliyetleri tekrar yükselme eğiliminde oldu. Bu, otomasyonun bir başarı öyküsü değil, stratejik değişim yönetimi olmadan teknik optimizasyonun sınırlamaları hakkında pahalı bir ders niteliğindedir.

Başarısızlığın örgütsel boyutu

Asıl sorun öncelikle teknolojinin kendisinde değil, onu etkili bir şekilde entegre etme konusunda organizasyonun yeteneğinde yatmaktadır. Değişim yönetimi üzerine yapılan araştırmalar, tüm dönüşüm girişimlerinin yaklaşık %70'inin hedeflerine ulaşamadığını göstermektedir. Bu oran, yapay zekâya özgü projelerde daha da belirgindir: Şirketler net hedefler, tanımlanmış ölçütler veya tutarlı yönetim çerçeveleri oluşturmazlarsa, başarısızlık oranlarının %80 ila %95 arasında olacağı tahmin edilmektedir.

Bu başarısızlığın nedenleri teknik değil, yapısal niteliktedir. İlk olarak, yönetim ve personel arasında önemli bir güven açığı bulunmaktadır. Çalışmalar, çalışanların %50 ila %70'inin derin teknolojik değişimlerden korktuğunu göstermektedir. Bu korku mantıksız değil, meşru sorulara dayanmaktadır: İşim nasıl değişecek? Statümü veya uzmanlığımı kaybedecek miyim? Mevcut sorumluluklarıma ek olarak, bana kaynak veya takdir sağlamadan iş mi yapılacak? Liderler bu soruları küçümseme veya sistemik uygulama sorunları olarak anlamak yerine ilerlemeye karşı direnç olarak yorumlama eğilimindedir.

İkinci olarak, yönetimin stratejik niyetleri ile operasyonel uygulanabilirlik arasında temel bir boşluk bulunmaktadır. Yapay zeka girişimleri olan şirketlerin %30'undan azı tanımlanmış benimseme ölçütleri belirlemiştir. Bu, çoğu şirketin başarılı benimsemenin ne anlama geldiğini veya ilerlemenin nasıl ölçüleceğini açıkça tanımlamadan yapay zeka sistemlerini uygulamaya koyduğu anlamına gelir. Bu, planları veya kalite kontrolleri olmayan bir inşaat projesine benzetilebilir. Teknoloji, net bir fayda beklentisi olduğu için değil, stratejik olarak gerekli görüldüğü için ("kaçırma korkusu") uygulanmaktadır.

Üçüncüsü, sadece yatırımla çözülemeyecek önemli veri sorunları ortaya çıkıyor. Kuruluşların %73'ü veri kalitesini veya veri erişilebilirliğini en büyük zorluk olarak gösteriyor. Bu, teknolojik kaynaklarla ilgili bir soru değil, kurumsal olgunlukla ilgili bir soru. On yıllardır verilerini silo halinde düzenleyen şirketler, bir yapay zeka sistemi getirerek bu yapıları basitçe yıkamazlar. Sonuç: Yapay zeka sistemleri düşük kaliteli girdilerle çalışır ve sonuç olarak düşük kaliteli çıktı üretir ("çöp girerse, çöp çıkar").

Otomasyonun sınırları: Müşteri deneyimi paradoksu

Müşteri hizmetlerinin otomasyonunda açıkça görülen bir diğer olgu da şudur: ServiceNow, yapay zeka sistemlerinin basit müşteri sorularının yaklaşık %80'ini otonom olarak çözebildiğini bildiriyor. Çözüm süreleri %52 oranında azaltılabilir ve ilk temasta çözüm oranları %40 oranında iyileştirilebilir. Bunlar etkileyici operasyonel ölçütlerdir. Bununla birlikte, müşteri araştırmaları aynı anda müşterilerin %93'ünün karmaşık sorunlar için insan bir kişiyle iletişim kurmayı tercih ettiğini göstermektedir. Bu kişisel bir tercih meselesi değil, temel bir sınırlamayı yansıtmaktadır.

Gerçek dünyadaki müşteri sorunlarının çoğu basit değildir. Bağlama bağlıdırlar, genellikle duygusal yüklüdürler ve bireysel durumun anlaşılmasını gerektirirler. Para iadesiyle ilgili zorluk yaşayan bir müşteri, yalnızca hızlı bir yanıt değil, aynı zamanda anlaşıldığı hissine de ihtiyaç duyar. Karmaşık finansal ürünlerde, müşteri muhatabının kendi çıkarlarını gözettiğine güvenmelidir. Bunlar, yargı ve gerçek insan bağlantısı gerektirdiğinden, mekanik otomasyonun temelde ulaşamayacağı niteliklerdir.

Veriler, müşteri hizmetlerinde yapay zeka sistemlerinin, insan çalışanların yerini almak yerine, onlara yardımcı bir araç (bir "yardımcı pilot") olarak hareket ettiklerinde en etkili olduklarını göstermektedir. Çalışanlara rutin görevlerde destek veren, dokümantasyonu otomatikleştiren veya önceden bilgi araştıran bir sistem olumlu sonuçlar verir. İnsanların yerini tamamen almaya çalışan bir sistem ise genellikle bir dizi işlevsiz etkiye yol açar: müşteriler sağlayıcı değiştirir, şikayet oranları artar ve marka güveni azalır. Bu nedenle, maliyet düşürme operasyonel hedefi baltalanır çünkü müşteri kaybı ve itibar kaybı, elde edilen tasarruflardan daha pahalıya mal olur.

'Yönetilen AI' (Yapay Zeka) ile dijital dönüşümün yeni bir boyutu – Platform ve B2B Çözümü | Xpert Consulting - Görsel: Xpert.Digital

Burada, şirketinizin özelleştirilmiş yapay zeka çözümlerini hızlı, güvenli ve yüksek giriş engelleri olmadan nasıl uygulayabileceğini öğreneceksiniz.

Yönetilen Yapay Zeka Platformu, yapay zeka için kapsamlı ve sorunsuz bir pakettir. Karmaşık teknolojiler, pahalı altyapılar ve uzun geliştirme süreçleriyle uğraşmak yerine, uzman bir iş ortağından ihtiyaçlarınıza göre uyarlanmış, genellikle birkaç gün içinde anahtar teslim bir çözüm alırsınız.

Başlıca faydalarına bir göz atalım:

⚡ Hızlı uygulama: Fikirden operasyonel uygulamaya aylar değil, günler içinde. Anında değer yaratan pratik çözümler sunuyoruz.

🔒 Maksimum veri güvenliği: Hassas verileriniz sizinle kalır. Üçüncü taraflarla veri paylaşımı yapmadan güvenli ve uyumlu bir işlem garantisi veriyoruz.

💸 Finansal risk yok: Sadece sonuçlara göre ödeme yaparsınız. Donanım, yazılım veya personele yapılan yüksek ön yatırımlar tamamen ortadan kalkar.

🎯 Ana işinize odaklanın: En iyi yaptığınız işe odaklanın. Yapay zeka çözümünüzün tüm teknik uygulamasını, işletimini ve bakımını biz üstleniyoruz.

📈 Geleceğe Hazır ve Ölçeklenebilir: Yapay zekanız sizinle birlikte büyür. Sürekli optimizasyon ve ölçeklenebilirlik sağlar, modelleri yeni gereksinimlere esnek bir şekilde uyarlarız.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Yönetilen Yapay Zeka Çözümü - Endüstriyel Yapay Zeka Hizmetleri: Hizmetler, endüstriyel ve makine mühendisliği sektörlerinde rekabet gücünün anahtarı

Gerçekçi bir değerlendirme: Günümüzde yapay zekadan gerçekten kim faydalanıyor?

Mevcut veriler, ekonomide bir bölünme olduğunu gösteriyor. Bir yandan, yapay zekâ altyapısına yoğun yatırım yapmaya ve bunu iş modellerine derinlemesine entegre etmeye devam eden teknoloji devleri ve birkaç uzmanlaşmış "yapay zekâ odaklı" şirket var. Diğer yandan, yapay zekâyı benimsemiş ancak değer yaratma açısından sınırlı başarı gören geleneksel şirketlerin büyük çoğunluğu bulunuyor.

McKinsey verileri, şirketlerin yaklaşık %23'ünün aktif olarak yapay zeka sistemlerini ölçeklendirdiğini, %39'unun ise hala deneysel aşamalarda olduğunu gösteriyor. Bu, şirketlerin %62'sinin bir şekilde yapay zeka ile ilgilendiği anlamına gelir, ancak bağlılıkları kesinlikle homojen değildir. Net yapay zeka stratejilerine ve yerleşik yönetim yapılarına sahip şirketler, yapay zekayı rastgele veya tamamen taktiksel bir girişim olarak uygulayanlara göre yaklaşık 2,5 kat daha yüksek yatırım getirisi elde ediyor. On kat yatırım getirisi elde eden en iyi performans gösterenler ise seçkin bir gruptur. Bunlar, yapay zekayı izole bir BT çözümü olarak değil, kapsamlı bir iş dönüşümünün entegre bir bileşeni olarak anlayan şirketlerdir.

BCG'nin raporuna göre, ortalama yatırım getirisi (ROI) şu anda %11,2 iken, olgun kuruluşlar zaten iki kat daha yüksek getiri elde ediyor. Bu önemsiz bir fark değil. Bu, kurumsal olgunluğun saf teknolojik yetenekten iki ila üç kat daha önemli olduğu anlamına geliyor. Buna karşılık, operasyonel verimliliğe odaklanan geleneksel bir işletme %15 ila %20 getiri bekleyebilir. Bu nedenle, yapay zeka girişimleri eşit şartlarda rekabet etmiyor; teknolojinin doğasında var olan riskleri haklı çıkarmak için olağanüstü getiriler sağlamaları gerekiyor.

Yatırım paradoksu: Daha çok para, daha az güven

2026 için ortaya çıkan olgu dikkat çekici. Teknoloji şirketleri yapay zekaya rekor miktarlarda yatırım yapmaya devam ederken, geleneksel işletmeler arasında güven azalıyor. Meta, Google ve Microsoft bütçelerini önemli ölçüde artırıyor. Ancak aynı zamanda, geleneksel şirketler de yapay zeka planlarını yeniden gözden geçiriyor.

Forrester, planlanan yapay zeka yatırımlarının %25'inin 2027'ye erteleneceğini öngörüyor. Bu bir geri çekilme değil, yeniden planlama. Şirketlerden gelen mesaj açık: "Yapay zekaya yatırım yapacağız, ancak yalnızca faydalarını açıkça gördüğümüzde." Bu, spekülatif deney aşamasından sonuç odaklı yatırımlar aşamasına geçişi işaret ediyor.

Bu dinamiği daha da kötüleştiren ikinci bir olgu var: ölçüm körlüğü. Şirketlerin %46'sı yatırım getirisini (ROI) ölçmek için yapılandırılmış bir çerçeve oluşturmamış durumda. Bu, yatırım yapan şirketlerin neredeyse yarısının projelerinin gerçekten işe yarayıp yaramadığını bilmediği anlamına geliyor. Ortalama bir yapay zeka girişiminin tam değerine ulaşmasının üç ila beş yıl sürdüğünü göz önünde bulundurursak, bu durum şirketlerin yıllarca geçerli başarı ölçütlerine sahip olmadan bütçe ayırmasına yol açıyor. Bu, tamamen karanlıkta araba sürmeye ve sonunda hedefe ulaşmayı ummaya benziyor.

Kültürel bileşen: Derin örgütsel sorun

İşte asıl sorun burada yatıyor. Yapay zekâ uygulamaları, teknolojinin başarısız olmasından değil, şirketlerin kültürel kökenli örgütsel sorunlara teknolojik çözümler uygulamaya çalışmasından dolayı başarısız oluyor. Çalışmalar, başarısız yapay zekâ girişimlerinin %50'sinden fazlasında kültürel faktörlerin ve direncin başlıca engeller olduğunu gösteriyor.

Bu durum çeşitli düzeylerde kendini gösteriyor. İlk olarak, yaygın bir iş kaybı korkusu var. Yapay zekayı uygulayan şirketler, teknolojinin rolleri ortadan kaldırabileceğini nadiren açıkça dile getiriyorlar. "Otomasyon", "verimlilik" ve "üretkenlik"ten bahsediyorlar. Ancak çalışanlar altta yatan mesajı anlıyorlar. Bu korku, gerçek bir yeniden eğitim, net rol tanımları ve iş güvenceleriyle ele alınmazsa, gizli bir direnişe, düşük kabul görmeye ve bir tür pasif redde yol açar.

İkinci olarak, yapay zekâ sistemlerinin kendilerine yönelik temel bir güven sorunu var. Birçok çalışan, yapay zekânın incelikli kararlar verebilme yeteneğinden şüphe duyuyor. Önyargı, yanlış pozitifler ve otomatik sistemlerin önemli bağlamı gözden kaçırma riski konusunda endişeleniyorlar. Bu şüphecilik yersiz değil. Yapay zekâ modellerinde halüsinasyonlara ve eğitim verilerinde yeterince temsil edilmeyen özel durumlarda hataya yatkınlığa dair bol miktarda kanıt var. Çalışanlar bir yapay zekânın nasıl bir karara vardığını anlamazlarsa, ya sistemi görmezden gelecekler ya da kuruluşun kendisine olan güvenlerini kaybedeceklerdir.

Üçüncüsü, yapısal eksiklikler ortaya çıkıyor. Derin fonksiyonel bölümlenmelere sahip kuruluşlar, fonksiyonlar arası iş birliği için tasarlanmış yapay zeka sistemlerini etkili bir şekilde kullanamazlar. Değerlendirme sistemlerinde iş birliğinden ziyade bireysel performansa öncelik veren şirketler, iş birliğine dayalı yapay zeka modellerine yatırım yapmakta zorlanacaklardır. Otomasyondan tehdit hisseden orta kademe yöneticiler, benimsemeye yönelik ince engeller oluşturacaklardır. Bu sorunlar daha iyi yazılımlarla değil, ancak gerçek bir organizasyonel yeniden tasarımla çözülebilir.

Öğrenilmesi gereken ders: Teknoloji, stratejinin yerini tutamaz

Tüm bu verilerden, yeni olmayan ancak bu bağlamda yeniden öğrenilmesi gereken bir ders ortaya çıkıyor: Teknoloji tek başına iş sorunlarını çözmez. O bir araçtır. Onu nasıl kullanacağını bilen kuruluşların elinde güçlü bir araç; sihirli bir değişim umanların elinde ise çok pahalı bir oyuncak.

Yapay zekâ ile gerçek ilerleme kaydeden şirketler, birkaç şeyi eş zamanlı olarak yaparlar: Yapay zekânın her şeyi kapsayan bir çözüm olmaktan ziyade belirli bir rol oynadığı net bir iş stratejisine sahiptirler. Teknolojiye yaptıkları yatırım kadar enerji ve bütçeyi değişim yönetimine de ayırırlar. Uygulamadan önce net ölçüm çerçeveleri oluştururlar. Çalışanlarını yapay zekâ destekli bir ortamda çalışmak üzere sürekli olarak eğitirler. Kültürel direnişi proaktif olarak ele alırlar. Ve yapay zekâ sistemlerinin şirketin değerleriyle uyumlu olmasını sağlamak için güçlü yönetim yapıları oluştururlar.

Bunlar basit veya hızlı süreçler değil. Deloitte araştırması, yapay zekanın bir sonraki dalgası olan "ajan tabanlı yapay zeka"nın gerçek katma değer sağlamasının ortalama üç ila beş yıl sürdüğünü gösteriyor. Bu, teknolojiye yönelik bir eleştiri değil, derin kurumsal dönüşümün zaman aldığına dair gerçekçi bir anlayıştır.

Birbirinden uzaklaşma: Kim kazanıyor, kim kaybediyor?

Yapay zekayı başarıyla uygulayan şirketleri düşündüğümüzde büyüleyici bir olgu ortaya çıkıyor. Meta, Google ve Spotify, yoğun yatırımlar yapmaya ve olumlu sonuçlar bildirmeye devam ediyor. Bunlar, veri bilimine derinlemesine hakim, yerleşik bir inovasyon kültürüne sahip ve hatalara tahammül edip onlardan ders çıkarabilecek kaynaklara sahip şirketler. Öte yandan Klarna, stratejik boyutu göz ardı ederek, yapay zekayı öncelikle maliyet nedenleriyle uygulamaya koydu.

Bu, iki kademeli bir ekonominin ana hatlarını çiziyor. Birinci grup, yapay zekayı dönüştürücü bir araç olarak anlayan ve gerekli yapılara, verilere ve kültürlere sahip şirketlerden oluşuyor. İkinci grup ise, rakipleri yapay zekayı kullandığı için bunu isteyen ancak örgütsel olgunluktan yoksun geleneksel şirketlerden oluşuyor. Bu grup, denemeler yapmaya, para harcamaya ve sınırlı başarı elde etmeye devam ederken, birinci gruba kıyasla yapısal rekabet dezavantajları biriktirecektir.

Bu dinamik önümüzdeki beş yıl içinde daha da yoğunlaşacak. Teknoloji yatırımlarının yanı sıra değişim yönetimine ve kurumsal olgunluğa da yatırım yapan kuruluşlar kazananlar olacak. Sadece teknolojiye yatırım yapıp otomatik dönüşüm bekleyenler ise başarısız olacak.

Gelecek Perspektifi: 2026 ve sonrası

Forrester'ın 2026 tahmini tam isabet: "Mümkün olanın sanatı, pratik olanın bilimine yerini bırakıyor." Spekülatif deneyler dönemi sona eriyor ve sonuç odaklı yatırımlar dönemi başlıyor. Finans yöneticileri (CFO'lar) yapay zeka kararlarına coşkudan değil, net getiri beklentilerinden dolayı dahil olacaklar. Büyük şirketlerin %30'unun zorunlu yapay zeka eğitimi uygulamaya koyacak olması, kurumsal yetkinliğin hala geliştirilmesi gerektiğinin kabul edildiğini gösteriyor. Yapay zeka planlarını erteleyen şirketler artık kaybedenler olarak değil, zamanı ve organizasyonel gereksinimleri gerçekçi bir şekilde değerlendirdikleri için ihtiyatlı davrananlar olarak görülüyor.

İş dünyası liderlerine verilen mesaj açık: Yapay zekâ çılgınlığı henüz bitmedi. Teknoloji gerçek ve geleneksel sistemlerin başarısız olduğu yerlerde sonuç vermeye devam edecek. Ancak yapay zekâ yatırımlarının tek başına dönüştürücü sonuçlar getireceğine dair saf inanç artık geçmişte kaldı. Yapay zekânın benimsenmesinin bir sonraki aşaması teknolojik değil, organizasyonel atılımlarla tanımlanacak. Bunu anlayanlar kazanacak. Diğerleri ise yıllarını ve sermayelerini boşa harcayacak ve sonunda başlamaları gereken yere, yani stratejik, entegre ve insan merkezli bir yaklaşıma geri dönecekler.

☑️İş dilimiz İngilizce veya Almancadır

☑️ YENİ: Ulusal dilinizde yazışmalar!

Konrad Wolfenstein

Size ve ekibime kişisel danışman olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.

iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir +49 89 89 674 804 (Münih) numaralı telefondan beni arayabilirsiniz . E-posta adresim: wolfenstein ∂ xpert.digital

Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.

☑️ Strateji, danışmanlık, planlama ve uygulama konularında KOBİ desteği

☑️ Dijital stratejinin ve dijitalleşmenin oluşturulması veya yeniden düzenlenmesi

☑️ Uluslararası satış süreçlerinin genişletilmesi ve optimizasyonu

☑️ Küresel ve Dijital B2B ticaret platformları

☑️ Öncü İş Geliştirme / Pazarlama / Halkla İlişkiler / Fuarlar

Xpert.Digital'in kapsamlı bir hizmet paketinde sunduğu beş katlı uzmanlığından yararlanın | Ar-Ge, XR, PR ve Dijital Görünürlük Optimizasyonu - Görsel: Xpert.Digital

Xpert.Digital, çeşitli endüstriler hakkında derinlemesine bilgiye sahiptir. Bu, spesifik pazar segmentinizin gereksinimlerine ve zorluklarına tam olarak uyarlanmış, kişiye özel stratejiler geliştirmemize olanak tanır. Pazar trendlerini sürekli analiz ederek ve sektördeki gelişmeleri takip ederek öngörüyle hareket edebilir ve yenilikçi çözümler sunabiliriz. Deneyim ve bilginin birleşimi sayesinde katma değer üretiyor ve müşterilerimize belirleyici bir rekabet avantajı sağlıyoruz.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Xpert.Digital'in 5 kat uzmanlığını tek bir pakette kullanın - ayda yalnızca 500 €'dan başlayan fiyatlarla