Vaat ile gerçeklik arasındaki uçurum: Salesforce'un yaşadığı zorluk, teknoloji sektöründeki yapay zeka dönüşümü hakkında neyi ortaya koyuyor?

Büyük yapay zeka hayal kırıklığı: Salesforce gerçekliğin farklı olduğunu neden gösteriyor?

CRM devi Salesforce'un hisse senedi fiyatındaki 2025 yılının başından bu yana yaşanan %27'lik çarpıcı düşüş, tek bir şirketin izole bir olayı değil. Aksine, yapay zekâya ilişkin yüksek beklentiler ile ticari uygulamalarının sert gerçekliği arasındaki temel bir tutarsızlığı simgeliyor. Dünya çapındaki teknoloji şirketleri otonom yapay zekâ ajanları aracılığıyla bir devrim ilan ederken, Salesforce'un durumu tüm sektör için semptomatik olabilecek üç temel sorunu ortaya koyuyor: yapay zekâ yeniliklerinin ticarileştirilmesi, kurumsal yazılım pazarının yapısal olgunluğu ve teknoloji entegrasyonunun artan karmaşıklığı. Bu analiz, geleceğin sözde vaadinin ardında gerçekten ne yattığını ve bunun teknoloji sektörü için ne gibi sonuçlar doğurduğunu inceliyor.

İçin uygun:

• Yapay zekâ: Salesforce'un Agentforce'u neden (henüz) beklenen başarıyı yakalayamadı? Bağımsız alternatifler daha iyi

Temel Bilgiler ve Alaka Düzeyi

Salesforce'un Ekim 2025'teki durumu, yapay zekanın yerleşik teknoloji şirketleri için anlık bir büyüme motoru olarak algılanmasında bir dönüm noktası oluşturuyor. Müşteri ilişkileri yönetimi şirketinin karizmatik kurucusu ve CEO'su Marc Benioff, San Francisco'daki Dreamforce konferansında ajan tabanlı yapay zekanın çağını ilan etmişti. Vizyonu şuydu: Otonom algoritmalar şirketlerdeki insan çalışanların yerini alacak ve Salesforce'un en önemli gelir kaynağı haline gelecekti. Ancak gerçeklik farklı bir tablo çiziyor.

Salesforce hisse fiyatındaki dramatik düşüş, aynı dönemde teknoloji hisselerinin önemli kazanımlar elde ettiği teknoloji sektöründeki genel eğilimle tam bir tezat oluşturuyor. Bu farklılık temel soruları gündeme getiriyor: Sektör, yapay zekanın gerçek gelire dönüştürülme hızını abartmış olabilir mi? Otonom yapay zeka ajanlarına yönelik beklentiler gerçekçi mi? Ve yapay zekanın vaatlerinin göz kamaştırıcı cephesinin ardında hangi yapısal sorunlar gizli?.

Bu analizin önemi Salesforce'un çok ötesine uzanıyor. Yapay zekayı temel büyüme faktörü olarak kullanan tüm şirketleri etkiliyor. Yapay zeka teknolojilerine milyarlarca dolar yatırım yapan yatırımcıları etkiliyor. Ve vaat edilen otomasyon nedeniyle işleri tehdit altında olan çalışanlara da dokunuyor. Salesforce vakası, değişim içindeki bir sektörün mekanizmalarına, umutlarına ve hayal kırıklıklarına benzersiz bir bakış açısı sunuyor.

Bu makale, tarihsel kökenleri, teknik mekanizmaları, mevcut durumu, pratik kullanım örneklerini, kritik sorunları, gelecekteki gelişmeleri ve bulguların sonuç özetini sistematik olarak sunan sekiz bölüme ayrılmıştır. Salesforce'un karşılaştığı zorlukların, tek bir şirketin çok ötesine uzanan daha derin endüstri sorunlarının örnek teşkil ettiği açıkça ortaya çıkacaktır.

Bulut bilişim öncüsünden yapay zeka savaşçısına: Bir sektör devinin stratejik yeniden yapılanması

Mevcut durumu anlamak için, Salesforce'un kökenlerini ve evrimini izlemek gerekir. 1999 yılında Marc Benioff tarafından kurulan şirket, o zamanlar radikal bir kavram olan Hizmet Olarak Yazılım (SaaS) ile yazılım sektöründe devrim yarattı. Müşterilerin sunucularına kurulması gereken pahalı lisans paketleri satmak yerine, Salesforce CRM çözümünü internet üzerinden sundu. Müşteriler aylık bir ücret ödeyerek yazılıma web tarayıcıları üzerinden kolayca erişebiliyorlardı.

Bu yenilik, Salesforce'u müşteri ilişkileri yönetimi alanında pazar lideri yaptı. Yüzde 21'in üzerinde pazar payıyla şirket, Microsoft, Oracle ve SAP gibi rakiplerinin çok önünde, küresel CRM pazarında hakimiyetini sürdürüyor. Yirmi yılı aşkın bir süre boyunca Salesforce, mükemmel bir büyüme hissesi olarak kabul edildi. Gelirler her yıl çift haneli oranlarda arttı, hisse senedi fiyatı istikrarlı bir şekilde yükseldi ve şirket çok sayıda satın alma yoluyla genişledi.

Ancak, 2025'e kadar olan yıllarda bile yavaşlamanın ilk belirtileri ortaya çıkmaya başladı. CRM yazılım sektörünün genel büyümesi, pazarın giderek doygun hale gelmesiyle yavaşladı. Birçok büyük şirket zaten CRM sistemlerini uygulamaya koymuştu ve kolay elde edilebilecek fırsatlar değerlendirilmişti. Aynı zamanda, yenilikçi yaklaşımlar ve daha düşük fiyatlarla pazar payı kazanan yeni rakipler ortaya çıktı.

Bu durumda, Benioff 2022'den itibaren yapay zekayı yeni bir büyüme hikayesi olarak giderek daha fazla ön plana çıkardı. İlk olarak, Salesforce mevcut CRM ürünlerinde tahmine dayalı analiz ve otomasyonu mümkün kılan bir yapay zeka platformu olan Einstein'ı tanıttı. Ardından, Eylül 2024'te büyük bir duyuru geldi: Müşteri hizmetleri, satış ve pazarlama gibi alanlarda görevleri bağımsız olarak yerine getirmek üzere tasarlanmış otonom yapay zeka ajanları için bir platform olan Agentforce.

Vizyon oldukça iddialıydı: 2025 yılının sonuna kadar, müşterilerin platform aracılığıyla bir milyar otonom yapay zekâ ajanı oluşturması hedefleniyordu. Bu ajanlar sadece basit sorguları yanıtlamakla kalmayacak, aynı zamanda karmaşık, çok aşamalı görevleri bağımsız olarak planlayıp yürüteceklerdi. Proaktif davranacak, kararlar alacak ve şirketin tüm veri tabanına erişeceklerdi.

Salesforce, bu yapay zekâ ajanlarının teknolojik altyapısına da paralel olarak büyük yatırımlar yaptı. Mayıs 2025'te şirket, veri yönetimi uzmanı Informatica'yı sekiz milyar dolara satın aldığını duyurdu. Bu satın almanın amacı, yapay zekâ ajanlarının yüksek kaliteli ve iyi yapılandırılmış verilere erişimini sağlamaktı. 2024 sonbaharında ise Salesforce, bir başka veri yönetimi şirketi olan OwnData'yı 1,9 milyar dolara satın almıştı.

Bu devasa yatırımlara ve büyük vizyona rağmen, umulan gelir artışları gerçekleşmedi. 2025/26 mali yılının ikinci çeyreğinde Salesforce'un geliri %9,8 artarak 10,24 milyar dolara ulaştı. Bu, beklentileri biraz aşsa da, art arda beşinci çeyrekte tek haneli büyüme anlamına geliyordu. Gelecek çeyrek için görünüm daha da karamsardı ve yapay zeka girişiminin beklenen ticari başarıyı sağlamayacağına dair endişeleri artırdı.

Otonom yapay zekâ ajanlarının anatomisi: Vizyon ve uygulanabilirlik arasındaki teknoloji

Yapay zekâ ajanlarından para kazanmanın neden bu kadar zor olduğunu anlamak için, bu sistemlerin teknik temellerini ve mekanizmalarını incelemek gerekir. Agentforce, vaat edilen özerkliği sağlamak için birlikte çalışması gereken çeşitli teknolojik bileşenlere dayanmaktadır.

Özünde, yapay zekâ ajanlarının sinir ağı veya beyni olarak işlev gören Atlas Akıl Yürütme Motoru bulunur. Bu motor, insan düşüncesini ve eylemini taklit etmek, görevleri doğru bir şekilde sınıflandırmak, adımları önceliklendirmek ve nihayetinde bunları doğru bir şekilde yürütmek üzere tasarlanmıştır. İnsan etkileşimine büyük ölçüde dayanan Copilot gibi önceki yapay zekâ asistanlarının aksine, Agentforce ajanlarının büyük ölçüde otonom olarak çalışması amaçlanmıştır.

İkinci önemli bileşen ise, ilgili tüm şirket verilerini gerçek zamanlı olarak uyumlu hale getiren ve yapay zeka ajanlarının kullanımına sunan Salesforce Veri Bulutu'dur. Bu verilerin kalitesi ve eksiksizliği, ajanların performansı için çok önemlidir. En büyük zorluklardan biri de burada yatmaktadır: Birçok şirket, yıllar içinde verilerini çeşitli sistemlerde, tek tip standartlar veya düzenli veri temizleme olmaksızın toplamıştır.

Üçüncü bileşen, temsilcilerin mevcut iş akışlarıyla ve harici sistemlerle etkileşim kurmasını sağlayan MuleSoft gibi entegrasyon araçlarından ve önceden oluşturulmuş bağlantı elemanlarından oluşur. Bu arayüzler, temsilcilerin yalnızca Salesforce ortamında değil, aynı zamanda diğer kurumsal uygulamalarla da iletişim kurmasını sağlar.

Salesforce'a özgü bu bileşenlere ek olarak, Agentforce ayrıca OpenAI, Anthropic ve Google Gemini gibi üçüncü taraf sağlayıcılardan büyük dil modellerini de entegre eder. Bu modeller, belirli ajanların üzerine inşa edildiği temel doğal dil işleme ve genel dünya bilgisini sağlar.

Bu işlevsellik, bir müşteri hizmetleri temsilcisi örneğiyle açıklanabilir: Bir müşteri şirketle iletişime geçerek bir talepte bulunur. Temsilci talebi analiz eder, veri bulutundan ilgili müşteri verilerine erişir, geçmişteki benzer vakalarla karşılaştırır, çok adımlı bir çözüm planı geliştirir, bu adımları uygular ve sonucu müşteriye iletir. Temsilcinin yeteneklerini aşan bir sorunla karşılaşmadığı sürece, tüm bunlar insan müdahalesi olmadan gerçekleşir.

Teoride etkileyici görünüyor. Ancak pratikte çok sayıda tuzak var. Ajanlar, erişebildikleri veriler kadar iyidir. Veriler eksik, güncel değilse veya tutarsızsa, ajanlar yanlış kararlar verecektir. Mevcut kurumsal sistemlere entegrasyon genellikle karmaşıktır ve önemli çaba gerektirir. Ve ajan yapılandırması düşük kodlu bir süreç olarak tanıtılsa da, yine de önemli teknik anlayış ve Salesforce'a özgü uzmanlık gerektirir.

Bir diğer sorun ise güven eksikliğidir. Birçok şirket, sağlam test prosedürleri ve güvenlik mekanizmaları olmadan kritik iş süreçlerinin kontrolünü otonom ajanlara devretmekte tereddüt etmektedir. Diğer sektörlerden örneklerin de gösterdiği gibi, hatalar, veri ihlalleri veya istenmeyen davranışlar riski gerçektir.

Kârlılığa giden zorlu yol: Üç ​​temel zorluk

Salesforce'un sorunları, tüm sektörü temsil eden üç temel zorluğa indirgenebilir: yapay zeka yeniliklerinin ticarileştirilmesi, yapısal pazar olgunluğu ve teknoloji benimsemenin karmaşıklığı.

İlk zorluk, gelir elde etme konusuyla ilgilidir

Salesforce, Agentforce ile teknolojik olarak gelişmiş bir ürün geliştirmiş olsa da, en önemli soru şu: Bu ürün nasıl paraya dönüştürülebilir? Agentforce'un fiyatlandırma modeli, geleneksel lisanslama modellerinden farklı olarak, görüşme başına iki dolara dayalı, kullanıma dayalı bir yaklaşımdır. Ancak, birçok potansiyel müşteri, yatırım getirisinin açıkça kanıtlanana kadar bu teknolojiyi büyük ölçekte benimsemekte tereddüt ediyor.

Yapay zekâ ajanlarının işletme maliyetleri oldukça yüksektir. Temelinde yatan büyük dil modelleri, pahalı hesaplama kaynakları gerektirir. Sektör tahminlerine göre, üretken bir yapay zekâ modeline yapılan tek bir sorgu, geleneksel bir Google aramasından on kat daha pahalıya mal olabiliyor. Bu maliyetler müşterilere yansıtılmak zorunda olduğundan, fiyat kabul edilebilirliği sınırlıdır. Aynı zamanda, müşteriler yapay zekâ ajanlarının daha yüksek maliyetleri haklı çıkaracak net bir katma değer sağlamasını beklemektedir.

Bugüne kadar Agentforce'u yalnızca yaklaşık 12.000 şirket kullanıyor; bu sayı, Salesforce'un yüz binlerce işletmeden oluşan devasa müşteri tabanı göz önüne alındığında son derece küçük bir rakam. Agentforce'tan elde edilen yıllık yinelenen gelir 500 milyon dolardan az olup, 40 milyar doları aşan toplam gelirin çok küçük bir bölümünü oluşturuyor. Salesforce'un umduğu gibi bu sayı önümüzdeki yıllarda üç veya dört katına çıksa bile, toplam gelire katkısı yine de sınırlı kalacaktır.

İkinci önemli zorluk ise CRM pazarının yapısal olgunluğudur

Yirmi yıllık güçlü büyümenin ardından, müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) yazılım pazarı doygunluk noktasına ulaştı. Gelişmiş pazarlardaki büyük ve orta ölçekli şirketlerin çoğu zaten CRM sistemlerini uygulamaya koymuş durumda. Yeni müşteri edinimi yoluyla organik büyüme potansiyeli sınırlıdır.

Aynı zamanda rekabet de yoğunlaştı. Microsoft Dynamics 365 ile, Oracle bulut uygulamalarıyla, SAP CRM çözümleriyle ve HubSpot, Zendesk ve Zoho gibi çok sayıda uzmanlaşmış sağlayıcı pazar payı için yarışıyor. Bu rakipler son yıllarda arayı kapattılar ve bazen daha uygun fiyatlı veya özel çözümler sunuyorlar.

Bu ortamda, Salesforce'un yenilikçi yapay zeka özellikleriyle bile çift haneli büyüme oranlarına ulaşması daha zor olacaktır. Müşteriler, bir satıcı yeni yapay zeka yetenekleri sunuyor diye CRM sistemlerini değiştirmezler. Bir CRM sisteminin uygulanması karmaşık, pahalı ve zaman alıcıdır. Şirketler, mevcut sistemleri çalıştığı sürece geçiş yapmaya isteksizdirler.

UBS'den Karl Keirstead gibi analistler, CRM pazarının zaten nispeten olgunlaştığını, buna karşılık bu alandaki müşteri yapay zeka yatırımlarının hala çok erken aşamalarında olduğunu belirtmişlerdir. Bu nedenle, temel ürünlerin pazar olgunluğu ile yapay zeka eklentilerinin olgunluğu arasında bir zaman gecikmesi vardır. Bu boşluk, Salesforce'un geçmişteki büyüme ivmesini yeniden kazanmasını zorlaştırmaktadır.

Üçüncü temel zorluk, teknoloji benimsemenin karmaşıklığıyla ilgilidir

Salesforce, Agentforce'u kullanıcı dostu, düşük kodlu bir çözüm olarak tanıtsa da, birçok müşteri için gerçeklik çok daha karmaşıktır. Yapay zekâ ajanlarının başarılı bir şekilde uygulanması, sağlam bir veri altyapısı, iyi tanımlanmış süreçler, teknik uzmanlık ve eğitim ve değişim yönetimine önemli yatırımlar gerektirir.

Birçok şirket, düşük veri kalitesi, birbirinden izole veri siloları, yetersiz BT altyapısı ve yapay zeka uzmanlığı eksikliği gibi temel zorluklarla boğuşmaktadır. Yapay zeka ajanlarının tam potansiyellerine ulaşabilmeleri için bu sorunların çözülmesi gerekmektedir. Bu da zaman, kaynak ve uzun vadeli bir yaklaşım gerektirir; birçok şirket ise bundan kaçınmaktadır.

Buna bir de yetenek açığı ekleniyor. Yapay zeka uzmanlarına, veri uzmanlarına ve Salesforce yöneticilerine olan talep, arzı çok aşıyor. Şirketler, nitelikli çalışanları çekmek ve elde tutmak için yüksek maaşlar ödemek zorunda kalıyor. Bu da yapay zeka çözümlerinin uygulanma maliyetini daha da artırıyor ve değer yaratma süresini uzatıyor.

'Yönetilen Yapay Zeka' (Managed AI) ile dijital dönüşümde yeni bir boyut – 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 bir yapay zeka platformu, yapay zeka için her şeyi kapsayan, endişesiz bir çözümdür. Karmaşık teknoloji, pahalı altyapı ve uzun geliştirme süreçleriyle uğraşmak yerine, uzman bir iş ortağından ihtiyaçlarınıza göre uyarlanmış hazır bir çözüm alırsınız – genellikle sadece birkaç gün içinde.

Başlıca avantajlara genel bakış:

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

🔒 Maksimum veri güvenliği: Hassas verileriniz sizde kalır. Verilerinizi üçüncü taraflarla paylaşmadan güvenli ve mevzuata uygun işlemeyi garanti ediyoruz.

💸 Finansal risk yok: Sadece sonuçlar için ödeme yaparsınız. Donanım, yazılım veya personel için yüksek başlangıç ​​yatırımları tamamen ortadan kalkar.

🎯 Asıl işinize odaklanın: En iyi yaptığınız şeye konsantre olun. Yapay zeka çözümünüzün tüm teknik uygulamasını, işletimini ve bakımını biz üstleniyoruz.

📈 Geleceğe hazır ve ölçeklenebilir: Yapay zekanız sizinle birlikte büyür. Sürekli optimizasyon ve ölçeklenebilirlik sağlıyor ve modelleri yeni gereksinimlere esnek bir şekilde uyarlıyoruz.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Yönetilen Yapay Zeka Çözümü - Endüstriyel Yapay Zeka Hizmetleri: Hizmetler, Sanayi ve Makine Mühendisliği Sektörlerinde Rekabet Gücünün Anahtarı

Başarı öyküleri ve hayal kırıklıkları: Yapay zekâ ajanları hakkında uygulamadan öğrendiklerimiz

Konuyu daha eksiksiz anlamak için, hem Salesforce'un kendi bünyesinde hem de diğer şirketlerde yapay zeka ajanlarıyla ilgili belirli kullanım örneklerine ve pratik deneyimlere bakmakta fayda var.

Salesforce, yapay zekâ ajanlarının en dikkat çekici uygulamalarından birini kendi müşteri hizmetlerinde gerçekleştirdi. CEO Marc Benioff, Eylül 2025'te şirketin müşteri hizmetleri ekibini 9.000'den 5.000 çalışana düşürdüğünü, yani %45 oranında bir kesinti yaptığını duyurdu. İşten çıkarılan çalışanların yerine yapay zekâ ajanları getirildi ve Benioff'a göre bu ajanlar, insan temsilcilerle benzer müşteri memnuniyeti seviyelerinde 1,5 milyon müşteri etkileşimini başarıyla yönetti.

Bu radikal önlem, bir yandan yapay zekâ ajanlarının tekrarlayan görevleri otomatikleştirme ve maliyetleri düşürme potansiyelini göstermektedir. Salesforce, bu işten çıkarmalar sayesinde önemli ölçüde personel maliyetinden tasarruf ederken aynı anda daha fazla müşteri talebini de karşılayabilmektedir. Öte yandan, etik ve pratik soruları da gündeme getirmektedir. İnsan yargısı ve empati gerektiren daha karmaşık talepler için müşteri hizmetlerinin kalitesi henüz belli değil. Klarna gibi benzer otomasyon stratejileri izleyen diğer şirketler de hizmet kalitesinin düştüğünü kabul etmek zorunda kalmıştır.

İkinci bir örnek ise satışta yapay zekâ ajanlarıdır. Birçok Salesforce müşterisi, potansiyel müşterileri otomatik olarak nitelendiren, randevu planlayan ve takip e-postaları gönderen ajanlar uygulamaya koymuştur. Bu ajanlar 7/24 çalışır ve aynı anda yüzlerce potansiyel müşteriyi yönetebilir. Salesforce'a göre, bazı müşteriler bu tür ajanların kullanımı sayesinde satış ekiplerinin verimliliğinin %20 ila %30 oranında arttığını bildirmiştir.

Ancak, bazı sınırlamalar da mevcut. Temsilciler, standartlaştırılmış süreçler ve açıkça tanımlanmış yeterlilik kriterleriyle en iyi şekilde çalışırlar. Derinlemesine ürün bilgisi ve stratejik müzakere becerileri gerektiren karmaşık B2B satış süreçlerinde hızla sınırlarına ulaşırlar. Ayrıca, bazı kullanıcılar, insanla konuşmayı tercih eden potansiyel müşteriler arasında bir miktar memnuniyetsizlik olduğunu bildirmektedir.

Salesforce'un ötesinde, çok sayıda başka şirket de yapay zeka ajanlarını kullanıyor. BT hizmet yönetimi sektöründe Salesforce'un doğrudan rakibi olan ServiceNow, yapay zeka ajanları için kendi platformunu geliştirdi. Bu ajanlar, BT sorunlarını bağımsız olarak teşhis edip çözmek, hizmet taleplerini işlemek ve iş akışlarını düzenlemek üzere tasarlanmıştır.

Microsoft da Copilot ürünlerinde ajan tabanlı yapay zekaya güveniyor, ancak biraz farklı bir yaklaşımla. Microsoft ajanları, mevcut Office 365 ürünlerine daha derinlemesine entegre edilmiş durumda ve otonom süreç otomasyonundan ziyade bireysel verimliliği desteklemeye odaklanıyor.

SAP ve Oracle benzer stratejiler izliyor ve ERP ve CRM sistemlerine doğrudan entegre edilmiş yapay zeka ajanları geliştiriyor. SAP, iş süreçlerini analiz eden, öneriler sunan ve görevleri otomatikleştiren bir yapay zeka asistanı olan Joule'u tanıttı. Oracle ise özellikle yapay zeka destekli bulut altyapısına odaklanıyor ve kendisini yoğun işlem gücü gerektiren yapay zeka iş yükleri için bir platform olarak konumlandırıyor.

Tüm bu örneklerin gösterdiği şey, yapay zekâ ajanlarının yapılandırılmış veriler ve standartlaştırılmış süreçlerle net bir şekilde tanımlanmış kullanım durumlarında en iyi performansı gösterdiğidir. Bir görev ne kadar karmaşık, öngörülemez ve insan merkezli olursa, otonom ajanların insan performansına ulaşması veya onu aşması o kadar zorlaşır.

İçin uygun:

• Salesforce Yapay Zeka: Bağımsız yapay zeka platformları neden Einstein ve Agentforce'tan daha iyidir? Hibrit yaklaşım, tedarikçi bağımlılığını ortadan kaldırır!

Eleştiriler, tartışmalar ve çözülememiş sorular: Yapay zeka devriminin karanlık yüzü

Salesforce'un sorunları ve yapay zeka ajanlarının uygulanmasının daha geniş kapsamlı zorlukları, teknolojinin vaatleri ve sınırlamaları hakkında yoğun bir tartışmayı tetikledi. Birkaç kritik husus özel dikkat gerektiriyor.

İlk tartışma konusu iş kayıpları. Salesforce, 4.000 müşteri hizmetleri çalışanını işten çıkararak net bir mesaj verdi: Yapay zekâ ajanları sadece verimsiz süreçlerin değil, aynı zamanda insanların da yerini alıyor. Benioff daha önce yapay zekânın ofis işlerinin ortadan kalkmasına yol açmayacağını iddia etmişti. Gerçekler ise bunun aksini gösteriyor.

Bu trend yalnızca Salesforce ile sınırlı değil. Verilere göre, 2025 yılında yalnızca ABD'de teknoloji sektöründe 64.000'den fazla iş ortadan kalktı ve bunların çoğu yapay zeka yoluyla artan otomasyonla ilgiliydi. İşin ironik yanı, bu şirketlerin birçoğunun aynı anda, özellikle yapay zeka geliştirme ve yapay zeka ürünlerinin satışında yeni çalışanlar arıyor olması. Dolayısıyla, bazı işler geçerliliğini yitirirken, diğerleri ortaya çıkıyor. Ancak soru şu ki, yeni yaratılan işler hem sayı hem de kalite açısından kaybedilen işleri telafi edecek mi?.

İkinci kritik nokta ise pazarlama ile gerçeklik arasındaki tutarsızlıktır. Salesforce ve diğer teknoloji şirketleri, yapay zekâ ajanlarını büyük vaatlerle tanıttılar: iş yerinde devrim, sihirli verimlilik artışları, insan çalışanların yerini alan otonom sistemler. Ancak gerçek şu ki, birçok uygulama hala pilot aşamasında ve vaat edilen verimlilik artışları genellikle gerçekleşmiyor veya yalnızca sınırlı alanlarda elde ediliyor.

Capgemini'nin yaptığı bir araştırmaya göre, ankete katılan yöneticilerin %90'ı ajan tabanlı yapay zekanın rekabet avantajı sağladığına inanırken, yalnızca %14'ü uygulamaya başlamış durumda. Çoğunluğu hala planlama aşamasında ve neredeyse yarısının somut bir uygulama stratejisi yok. Tamamen otonom yapay zeka ajanlarına olan güven, geçen yıl %43'ten %27'ye önemli ölçüde düştü.

Üçüncü bir sorunlu nokta ise bireysel teknoloji devlerine olan bağımlılıktır. Salesforce Agentforce, Salesforce ekosistemiyle sıkı bir şekilde entegre edilmiştir. Ajanlar, tüm veriler ve süreçler Salesforce dünyasında bulunduğunda en iyi şekilde çalışır. Harici bilgi kaynaklarını veya sistemleri entegre etmek önemli çaba gerektirir. Bu, bir tedarikçi bağımlılığı etkisi yaratır ve müşterilerin alternatif çözümlere geçmesini zorlaştırır.

Benzer eleştiriler Microsoft, SAP ve Oracle'a da yöneltiliyor. Her satıcı, yapay zeka ajanlarının en iyi şekilde çalıştığı kendi ekosistemini oluşturmaya çalışıyor. Bu durum, farklı sistemlerin entegrasyonunu zorlaştırıyor ve müşterileri tek bir ana satıcıyı seçmeye zorluyor. Farklı satıcılardan gelen yapay zeka ajanları arasında standartlaştırılmış iletişimi sağlamayı amaçlayan Model Bağlam Protokolü gibi girişimler henüz başlangıç ​​aşamasında.

Dördüncü tartışmalı konu ise veri gizliliği ve güvenliğiyle ilgilidir. Yapay zekâ ajanlarının etkili bir şekilde çalışabilmesi için kapsamlı şirket verilerine erişmesi gerekir. Bu durum, özellikle bu veriler OpenAI veya Anthropic gibi harici yapay zekâ hizmetleriyle paylaşıldığında potansiyel güvenlik riskleri yaratır. Salesforce ve diğer satıcılar sıkı veri koruma önlemleri uyguladıklarını vurgulasalar da, özellikle sağlık veya finansal hizmetler gibi düzenlemeye tabi sektörlerde endişeler devam etmektedir.

Beşinci kritik nokta ise çevresel etkidir. Büyük yapay zeka modellerini çalıştırmak muazzam miktarda işlem gücü ve dolayısıyla enerji gerektirir. Bu modelleri çalıştıran veri merkezleri milyonlarca kilovat saat elektrik tüketir ve önemli miktarda CO2 emisyonu üretir. Şirketlerin sürdürülebilirlik hedeflerini karşılamak için giderek daha fazla baskı altında olduğu bir dönemde, yapay zeka sistemlerinin çevresel ayak izi giderek artan bir endişe kaynağı haline gelmektedir.

Geleceğe bir bakış: Konsolidasyon ve bir sonraki dalga arasında

Mevcut tüm zorluklara rağmen, uzmanlar yapay zekâ ajanlarının önümüzdeki yıllarda şirketlerde giderek daha önemli bir rol oynayacağını varsayıyor. Soru, bu teknolojinin yaygınlaşıp yaygınlaşmayacağı değil, ne kadar hızlı ve hangi biçimde yaygınlaşacağıdır.

Gartner, 2026 yılına kadar tüm kurumsal uygulamaların yaklaşık yüzde 40'ının göreve özel yapay zeka ajanlarını içereceğini öngörüyor; bu, 2025'teki yüzde 5'ten önemli bir artış anlamına geliyor. 2035 yılına kadar, ajan tabanlı yapay zeka, küresel kurumsal yazılım gelirlerinin yaklaşık yüzde 30'unu, yani 450 milyar dolardan fazlasını oluşturabilir. Otonom yapay zeka ve otonom ajanlar pazarının, 2025'teki 8,62 milyar dolardan 2035'te 263,96 milyar dolara ulaşması ve yıllık bileşik büyüme oranının (CAGR) yüzde 40'ın üzerinde olması bekleniyor.

Bu tahminler, mevcut zorlukların kademeli olarak aşılacağı varsayımına dayanmaktadır. Buna katkıda bulunabilecek çeşitli gelişmeler şunlardır:

Öncelikle, teknolojinin kendisi gelişmeye devam edecek. Temel Büyük Dil Modelleri daha güçlü, verimli ve uygun maliyetli hale gelecek. OpenAI'nin geliştirilmiş akıl yürütme özelliğine sahip o1 modeli veya Anthropic'in daha uzun bağlam pencerelerine sahip Claude modeli gibi yeni modeller, daha karmaşık görevleri mümkün kılacak. Yapay zeka çıkarımının maliyeti, Kasım 2022 ile Ekim 2024 arasında 280 kat azaldı. Bu trendin devam etmesi ve yapay zeka uygulamalarını ekonomik olarak daha cazip hale getirmesi muhtemeldir.

İkinci olarak, şirketler yapay zekâ ajanlarını daha etkili bir şekilde kullanmayı öğrenecekler. Erken benimseyenler deneyim kazanacak, en iyi uygulamaları belirleyecek ve bunları daha geniş bir toplulukla paylaşacaklar. Şirketlerin uygulamalarını desteklemek için eğitim programları, sertifikasyonlar ve danışmanlık hizmetleri ortaya çıkacaktır.

Üçüncüsü, standardizasyon ilerleyebilir. Model Bağlam Protokolü veya ServiceNow'un ajanlar arası protokolü gibi girişimler, farklı tedarikçilerden gelen yapay zeka ajanları arasında iletişimi sağlamayı amaçlamaktadır. Bu tür standartlar oluşturulursa, entegrasyonu kolaylaştıracak ve tedarikçi bağımlılığını azaltacaktır.

Dördüncüsü, sağlayıcıların birleşmesi bekleniyor. Yapay zeka ajanları pazarı şu anda parçalanmış durumda ve onlarca yeni girişim ve köklü oyuncu pazar payı için yarışıyor. Geçmişte diğer teknoloji segmentlerinde olduğu gibi, önümüzdeki yıllarda satın almalar ve pazar konsolidasyonu yaşanması muhtemel. Salesforce, Microsoft, Google, SAP veya Oracle gibi büyük şirketler, yapay zeka yeteneklerini genişletmek için daha küçük sağlayıcıları satın alacaklar.

Özellikle Salesforce için, şirketin Informatica satın alımını başarıyla entegre edip Agentforce için gerçek bir katma değer yaratıp yaratamayacağı kritik faktör olacaktır. Bu satın alma, şirketin 2021'deki Slack satın alımından bu yana tarihindeki en büyük satın almadır. RBC'nin notunu düşürerek fiyat hedefini önemli ölçüde azaltması da bunun bir göstergesidir ve riskler taşımaktadır. Bununla birlikte, Salesforce bu sayede yapay zeka ajanlarını daha etkili hale getiren daha kapsamlı bir veri yönetim platformu oluşturabilirse, fırsatlar da sunmaktadır.

Orta vadede, 2030 yılına kadar Salesforce, yıllık %10'un üzerinde organik büyüme oranına karşılık gelen 60 milyar doları aşan bir gelir hedefliyor. Bu, 2024 ortalarından bu yana bu seviyenin altına düştükten sonra çift haneli büyümeye dönüşü temsil edecektir. Bu hedefin gerçekçi olup olmadığı, Agentforce ve diğer yapay zeka ürünlerinin beklenen başarıya ulaşıp ulaşmamasına büyük ölçüde bağlıdır.

Uzun vadede, Gartner'ın öngördüğü gibi, gelişim karmaşık çoklu ajan ekosistemlerine doğru ilerleyebilir. Bu tür sistemlerde, uzmanlaşmış ajanlar birlikte çalışır, eylemlerini koordine eder ve bilgi paylaşır. Bir ajan müşteri sorularını analiz edebilir, bir diğeri çözümler geliştirebilir, üçüncüsü uygulamayı koordine edebilir ve dördüncüsü kaliteyi izleyebilir. Bu koordineli iş birliği, daha karmaşık iş süreçlerini bile otomatikleştirebilir.

Ancak daha katedilecek uzun bir yol var. Mevcut sorunların aşılabilmesi ve vaat edilen verimlilik artışlarının ve gelir artışlarının gerçekten gerçekleşip gerçekleşmeyeceği önümüzdeki iki ila üç yıl açısından çok önemli olacak.

Salesforce krizinden teknoloji sektörü için çıkarılacak dersler

Salesforce sorununun analizi, yapay zekanın durumu ve ticari uygulamaları hakkında temel gerçekleri ortaya koymaktadır. En önemli bulgu, yapay zeka ajanlarının teknolojik uygulanabilirliği ile mevcut piyasa ortamındaki ekonomik karlılıkları arasında önemli bir tutarsızlık olduğudur.

Salesforce, yüksek beklentilerle yapay zekâ çağına giren ancak şimdi para kazanmanın sert gerçekleriyle karşı karşıya kalan bir sektöre örnek teşkil ediyor. Belirlenen üç ana sorun – para kazanma zorlukları, pazar doygunluğu ve benimseme karmaşıklığı – yalnızca Salesforce'a özgü değil, tüm kurumsal yazılım sektörünü etkiliyor.

Deneyimler gösteriyor ki, teknolojik yenilik tek başına yeterli değil. Şirketler ayrıca cazip bir iş modeli geliştirmeli, net müşteri değeri göstermeli ve benimseme engellerini düşürmelidir. Salesforce, Agentforce ile teknolojik olarak etkileyici bir ürün yarattı, ancak bunu sürdürülebilir gelir artışına dönüştürmek hâlâ bir zorluk teşkil ediyor.

Yatırımcılar için bu, kısa vadeli abartı ile uzun vadeli değer arasında ayrım yapmaları gerektiği anlamına gelir. Birçok yapay zeka şirketinin yüksek değerlemeleri, gerçekleşmeyebilecek veya önemli ölçüde gecikebilecek gelecekteki kar beklentilerine dayanmaktadır. Gerçek benimseme oranlarının, gelir katkılarının ve karlılığın gerçekçi bir analizi şarttır.

Yapay zekâ ajanlarını kullanıma sunmayı düşünen şirketler için öneri şudur: Net bir şekilde tanımlanmış kullanım senaryolarıyla başlayın, veri kalitesine ve değişim yönetimine yatırım yapın ve bir gecede mucizeler beklemeyin. En başarılı uygulamalar, birçok yüzeysel deney başlatmak yerine, az sayıda ancak iyi yürütülen projeye odaklanır.

Çalışanlar açısından bu gelişme, belirli görevlerin yapay zeka tarafından otomatikleştirileceği ve yeni rollerin ortaya çıkacağı anlamına geliyor. Yapay zeka ile ilgili becerilere yatırım yapmak – ister geliştirme, ister yönetim, isterse de yapay zekanın stratejik uygulaması olsun – giderek daha önemli hale geliyor.

Bu nedenle Salesforce vakası, sorun yaşayan tek bir şirketin hikayesinden çok daha fazlası. Teknolojik dönüşümün zorlukları, vizyon ile gerçeklik arasındaki uçurum ve yeni teknolojilere duyulan tüm coşkuya rağmen ekonomik gerçeklere dair net bir bakış açısının korunması gerekliliği konusunda bir ders niteliğinde. Yapay zeka devrimi gelecek, ancak bu devrim kademeli, inişli çıkışlı ve seçici olacak; sıkça dile getirilen Büyük Patlama gibi değil, iniş çıkışlarıyla sürekli bir süreç olacak.

☑️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

ABD'deki iş geliştirme, satış ve pazarlama uzmanlığımız - Resim: Xpert.Digital

Sektör odak alanları: B2B, dijitalleşme (yapay zekadan XR'ye), makine mühendisliği, lojistik, yenilenebilir enerjiler ve endüstri

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Uzman İş Merkezi

Konuyla ilgili bilgi ve uzmanlık sunan bir merkez:

• Küresel ve bölgesel ekonomileri, inovasyonu ve sektöre özgü trendleri kapsayan bilgi platformu
• Odaklandığımız temel alanlardan derlenmiş analizler, içgörüler ve arka plan bilgileri
• İş ve teknoloji alanındaki güncel gelişmeler hakkında uzmanlık ve bilgi edinebileceğiniz bir yer
• Piyasalar, dijitalleşme ve sektörel yenilikler hakkında bilgi arayan şirketler için bir merkez

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