Üretkenlikte iş yükü: Yapay zeka projeleri şirketlerin %95'ine ölçülebilir getiriler sağlamıyor ve bundan nasıl kaçınılmalı?

Bilmenizde fayda var! Yapay zekanın paradoksu: Şirketlere yatırılan milyarlarca dolar neden boşa çıkıyor?

Üretken yapay zekaya yapılan 30 ila 40 milyar dolarlık eşi benzeri görülmemiş yatırımlara rağmen, şirketlerin %95'i yatırımlarından ölçülebilir bir getiri elde edemiyor. 2025 yılına ait kapsamlı bir MIT araştırmasıyla ortaya çıkan bu çarpıcı istatistik, beklentiler ile gerçeklik arasında çarpıcı bir uçurum olduğunu ortaya koyuyor. Teknoloji her gün manşetlere çıkıp gelecekteki sürdürülebilirliğin anahtarı olarak görülse de, şirketlerin ezici çoğunluğu yapay zeka girişimlerinden gerçek bir değer yaratamıyor.

GenAI Ayrımı: Ekonomide Görünmez Bir Ayrım

Massachusetts Teknoloji Enstitüsü, yapay zekâdan faydalanan az sayıdaki şirket ile sonsuz pilot aşamalarda sıkışıp kalan kitleler arasındaki derin uçurumu ifade eden bu olgu için "GenAI Ayrımı" terimini ortaya attı. Bu ayrım, teknik bir sorun olarak değil, geniş kapsamlı sonuçları olan bir organizasyonel başarısızlık olarak kendini gösteriyor.

Rakamlar her şeyi açıklıyor: Entegre yapay zeka pilot projelerinin yalnızca %5'i şu anda ölçülebilir değer üretirken, kalan %95'inin kârlılık üzerinde hiçbir etkisi yok. ChatGPT ve Microsoft Copilot gibi tüketici araçlarının yüksek benimsenme oranları göz önüne alındığında, bu eşitsizlik daha da çarpıcı hale geliyor. Kuruluşların yaklaşık %80'i bu platformları test ediyor ve neredeyse %40'ı bunları uygulamaya koydu.

Araştırma bulguları, 300'den fazla kamuya açık yapay zeka uygulamasının sistematik bir analizine ve çeşitli sektörlerden 153 yöneticiyle yapılan yapılandırılmış görüşmelere dayanmaktadır. Ocak ve Haziran 2025 arasında yürütülen çalışma, Yapay Zeka bölünmesinin dört karakteristik modelini ortaya koymaktadır: sekiz ana sektörden yalnızca ikisinde sınırlı kesinti, yüksek pilot aktivite ancak düşük ölçeklendirmeye sahip kurumsal bir paradoks, görünür özellikler lehine bir yatırım eğilimi ve şirket içi geliştirmelere kıyasla dış ortaklıkların uygulama avantajı.

Workslop: Yapay zeka üretkenliğinin gizli zehri

Araştırmanın tespit ettiği özellikle zararlı olgulardan biri, "workslop" (iş yükü) olarak adlandırılan ve "work" (iş) ve "slop" (çöp) kelimelerinin birleşiminden oluşan bir kavramdır. Bu kavram, yüzeysel olarak profesyonel görünen, ancak daha yakından incelendiğinde eksik ve kullanılamaz olan yapay zeka tarafından üretilen iş içeriğini tanımlar. Görünüşte cilalanmış ama içeriği olmayan bu iş, yükü yaratıcıdan alıcıya kaydırır ve böylece genel iş yükünü azaltmak yerine artırır.

Workslop'un etkisi önemli: Ankete katılan 1.150'den fazla tam zamanlı ABD çalışanının %40'ı, geçen ay bu tür içerikler aldığını bildirdi. Çalışanlar, aldıkları iş belgelerinin ortalama %15,4'ünün bu kategoriye girdiğini tahmin ediyor. Özellikle profesyonel hizmetler ve teknoloji sektörleri, bu olgunun orantısız bir sıklıkta görüldüğü bir ortamda etkileniyor.

Finansal maliyetler önemlidir: Her bir Workslop olayı, şirketlere çalışan başına aylık ortalama 186 dolara mal olmaktadır. 10.000 çalışanı olan bir kuruluş için bu, yıllık 9 milyon doların üzerinde verimlilik kaybına yol açmaktadır. Ancak sosyal ve duygusal maliyetler potansiyel olarak daha da önemlidir. Alıcıların %53'ü rahatsızlık duyduğunu, %38'i kafasının karıştığını ve %22'si içeriği rahatsız edici bulduğunu bildirmektedir.

Meslektaşlar arasındaki güven önemli ölçüde zedeleniyor: Alıcıların yaklaşık yarısı, Workslop mesajları gönderen meslektaşlarını daha az yaratıcı, yetenekli ve güvenilir buluyor. %42'si onları daha az güvenilir, %37'si ise daha az zeki görüyor. Etkilenenlerin üçte biri, gelecekte bu tür meslektaşlarıyla daha az çalışmayı tercih ediyor. Çalışma ilişkilerindeki bu erozyon, başarılı yapay zeka benimsemesi ve değişim yönetimi için gerekli olan iş birliğinin kritik unsurlarını tehdit ediyor.

Yapısal öğrenme açığı: Şirketler neden başarısız oluyor?

Asıl sorun teknolojinin kendisinde değil, hem yapay zeka sistemlerini hem de kuruluşları etkileyen temel bir öğrenme açığında yatmaktadır. Mevcut üretken yapay zeka sistemleri, geri bildirimleri kalıcı olarak depolayamaz, kurumsal bağlamlara uyum sağlayamaz veya performanslarını sürekli olarak iyileştiremez. Bu sınırlamalar, ChatGPT'yi günlük olarak ve özel olarak kullanan profesyonellerin bile şirketlerinin dahili yapay zeka uygulamalarını reddetmesine yol açmaktadır.

Özellikle çarpıcı bir örnek, şirketinin 50.000 dolarlık sözleşme analiz aracının, 20 dolarlık ChatGPT aboneliğinden sürekli olarak düşük performans gösterdiğini bildiren bir avukat tarafından verildi. Bu tutarsızlık, her ikisi de benzer modellere dayanmasına rağmen, tüketici araçlarının genellikle pahalı kurumsal çözümlerden daha iyi sonuçlar vermesi paradoksunu gözler önüne seriyor.

Kurumsal yapay zekanın hafife alınan zayıflığı ve tüketici araçlarının onu nasıl geride bıraktığı

ChatGPT gibi uygun fiyatlı tüketici yapay zeka araçlarının pahalı kurumsal çözümlere kıyasla çarpıcı üstünlüğünün birkaç özel nedeni vardır. Asıl sorun, kurumsal yapay zeka sistemlerinin, oldukça uzmanlaşmış ve pahalı olmalarına rağmen, genellikle kullanıcıların kritik ihtiyaçları ve modellerin dinamik evrimi dikkate alınmadan geliştirilmesidir. Tüketici araçları genellikle daha esnek, sezgiseldir ve milyonlarca kullanıcı etkileşimi sayesinde daha iyi optimize edilmiştir. Öte yandan, kurumsal sistemler karmaşık entegrasyonlar, veri ambarları ve katı iş akışlarıyla sınırlıdır ve genellikle geri bildirimleri kalıcı olarak depolamazlar.

Temel sorunlardan biri uyum eksikliğidir: Kurumsal çözümler bir kez uygulanıp yavaş yavaş geliştirilirken, tüketici yapay zeka araçları kullanıcı geri bildirimlerine ve mevcut bilgilere dayanarak sürekli olarak eğitilir. ChatGPT ile kullanıcılar doğrudan diyalog içinde soru sorabilir, girdileri çeşitlendirebilir ve anında optimize edilmiş bir sonuç alabilirler. Öte yandan, birçok kurumsal çözüm büyük ölçüde form tabanlıdır ve önceden tanımlanmış, genellikle güncelliğini yitirmiş metin modülleri kullanır; bu da onları son derece esnek ve tepkisiz hale getirir.

Buna yüksek entegrasyon ve yönetim çabası da ekleniyor: Pahalı çözümlerin kurumsal süreçlere, veri koruma politikalarına ve arayüzlere uyarlanması gerekiyor ve aşırı sistematik kısıtlamalar nedeniyle artık tüketici tekliflerinin inovasyon hızına yetişemiyorlar. Özellikle sözleşme analizi gibi belirli görevler için, genel modeller genellikle daha da güçlüdür, çünkü daha geniş bir bilgiyi kapsarlar ve daha iyi yönlendirmeler sayesinde kullanıcılar tarafından doğrudan kontrol edilebilirler. Özel kurumsal yapay zekalar genellikle anlamlı bir veritabanından yoksundur ve bağlamı bağımsız olarak genişletip öğrenemezler.

Sonuç olarak, tüm bu yönler paradoksal bir duruma yol açıyor: Görünüşte özelleştirilmiş kurumsal yapay zekaya büyük miktarda para harcanmasına rağmen, sonuçları çoğu zaman kullanıcıların özel ihtiyaçlarına doğrudan ve sorunsuz bir şekilde uyarlanabilen daha ucuz, esnek tüketici çözümlerinden daha az alakalı, daha pratik veya daha doğru oluyor.

Ana akım yapay zeka araçlarının görünmez sınırları

Tüketici yapay zeka araçları genellikle geniş kapsamlı, ana akım konular ve genel görevler için optimize edilmiştir. Dayandıkları eğitim verileri genellikle internet, herkese açık metinler ve günlük hayatta karşılaşılan yaygın örnekler gibi herkesin erişebildiği kaynaklardan gelir. Bu da onları özellikle yaygın sorular, genel metinler veya standart süreçler için (örneğin pazarlama metinleri oluşturma, e-postaları yanıtlama veya basit rutin süreçleri otomatikleştirme) etkili kılar.

Ancak gereksinimler ne kadar özelleşirse, genel tüketici yapay zekası da o kadar ciddi sınırlara ulaşır. Sektöre özgü veya iş açısından kritik görevler söz konusu olduğunda, bu araçlar genellikle gerekli ayrıntılı bilgilerden, konuya özgü verilerden veya özel eğitimden yoksundur. Karmaşık hukuki terminoloji, teknik raporlar veya son derece özelleştirilmiş B2B süreçleri içeren sözleşme analizleri gibi görevler, yapay zekanın ilgili bağlamı bilmemesi veya güvenilir bir şekilde yorumlayamaması nedeniyle genellikle etkili bir şekilde otomatikleştirilemez.

Bu durum, son derece uzmanlaşmış sektörlerde ve bireysel, şirkete özgü gereksinimlerde en belirgin şekilde görülür. Bir şirketin temel ürünü veya gizli iç süreçleri hakkında ne kadar az bilgi serbestçe erişilebilirse, tüketici yapay zekasının hata oranı o kadar yüksek olur. Sonuç olarak, bu tür sistemler yanlış veya eksik önerilerde bulunma riskiyle karşı karşıya kalır ve en kötü durumda, kritik iş süreçlerini aksatabilir veya yanlış değerlendirmelere yol açabilir.

Pratikte bu, tüketici yapay zeka araçlarının genellikle ana akım görevler için yeterli olduğu anlamına gelir; ancak artan uzmanlaşmayla birlikte bu araçların başarısızlık oranı önemli ölçüde artar. Dolayısıyla, sektöre özgü bilgiye, hassas süreç doğrulamaya veya üst düzey özelleştirmeye güvenen şirketler, özel veritabanları ve özelleştirilmiş eğitimlerle kendi kurumsal çözümlerinden uzun vadede faydalanırlar.

Yapay zekanın ölçeklenmesinin önündeki gerçek engel zeka değil: Esnekliğe ilişkin yüksek beklentiler yavaşladığında

Yapay zekanın başarılı bir şekilde ölçeklenmesinin önündeki engeller çok çeşitlidir: İlk ve en önemlisi, yeni araçları benimseme konusundaki isteksizlik ve ardından model kalitesiyle ilgili endişelerdir. Özellikle ilginç olan, bu kalite endişelerinin nesnel performans eksikliklerinden değil, kullanıcıların tüketici araçlarının esnekliğine ve duyarlılığına alışkın olmaları ve bu nedenle statik kurumsal araçları yetersiz bulmalarından kaynaklanmasıdır.

Görev açısından kritik işlerde bu uçurum daha da belirgin: Kullanıcıların %70'i e-posta yazma veya temel analiz gibi basit görevler için yapay zekayı tercih ederken, %90'ı karmaşık projeler veya müşteri hizmetleri için insan çalışanları tercih ediyor. Bu ayrım zekaya değil, hatırlama, uyum sağlama ve sürekli öğrenme becerisine dayanıyor.

Gölge Yapay Zeka Ekonomisi: İşyerinde Gizli Yapay Zeka Devrimi

Hayal kırıklığı yaratan resmi yapay zeka girişimlerine paralel olarak, çalışanların genellikle BT departmanının bilgisi veya onayı olmadan iş görevleri için kişisel yapay zeka araçlarını kullandığı bir "gölge yapay zeka ekonomisi" de gelişiyor. Ölçek dikkat çekici: Şirketlerin yalnızca %40'ı resmi bir yapay zeka aboneliği satın aldığını bildirirken, ankete katılan şirketlerin %90'ından fazlasındaki çalışanlar iş amaçlı kişisel yapay zeka araçlarını düzenli olarak kullandıklarını bildiriyor.

Bu paralel ekonomi önemli bir noktayı ortaya koyuyor: Bireyler, esnek ve duyarlı araçlara erişimleri varsa, GenAI açığını başarıyla kapatabilirler. Bu modeli fark eden ve üzerine inşa eden kuruluşlar, kurumsal yapay zeka benimsemesinin geleceğini temsil ediyor. İlerici şirketler, gölge kullanımdan ders çıkararak ve kurumsal alternatifler satın almadan önce hangi kişisel araçların değer sağladığını analiz ederek bu açığı kapatmaya başlıyor.

'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

Yatırımların yanlış tahsisi: Öz yerine gösteriş

GenAI ayrımının bir diğer kritik yönü de yatırım modellerinde açıkça görülüyor: GenAI bütçelerinin yaklaşık %50'si satış ve pazarlama fonksiyonlarına akıyor, oysa arka ofis otomasyonu genellikle daha iyi yatırım getirisi sağlıyor. Bu önyargı gerçek değeri değil, metriklerin görünür alanlara daha kolay dağıtılmasını yansıtıyor.

Satış ve pazarlama, yalnızca görünürlükleri nedeniyle değil, aynı zamanda demo hacimleri veya e-posta yanıt süreleri gibi sonuçların yönetim kurulu metrikleriyle doğrudan ilişkili olması nedeniyle de bütçe dağılımında baskın rol oynar. Hukuk, tedarik ve finans fonksiyonları ise daha az uyumluluk ihlali, optimize edilmiş iş akışları veya hızlandırılmış ay sonu kapanışı gibi daha incelikli verimlilik kazanımları sunar; bunlar önemli ancak iletilmesi zor iyileştirmelerdir.

Bu yatırım eğilimi, kaynakları görünür ancak genellikle daha az dönüştürücü kullanım örneklerine yönlendirerek GenAI ayrımını sürdürürken, en yüksek yatırım getirisi fırsatları arka ofis işlevlerinde yetersiz finanse edilmeye devam ediyor. Dahası, sosyal doğrulama arayışı, satın alma kararlarını ürün kalitesinden daha güçlü bir şekilde etkiliyor: öneriler, mevcut ilişkiler ve girişim sermayesi girişleri, işlevsellik veya özellik setinden daha güçlü bir şekilde kurumsal benimsemeyi öngörüyor.

Yapısal farklılıklar: Kurumsal Yapay Zeka ile Tüketici Yapay Zekası

Kurumsal yapay zeka ile tüketici yapay zekası arasındaki temel farklar, gözlemlenen sorunların çoğunu açıklamaktadır. Tüketici yapay zekası, müşteri deneyimini iyileştirmeye ve bireysel kullanıcıları kişiselleştirmeye odaklanırken, kurumsal yapay zeka, kurumsal süreçleri optimize etmek, uyumluluğu sağlamak ve karmaşık iş gereksinimleri için ölçeklenebilir çözümler sunmak üzere tasarlanmıştır.

Kurumsal yapay zeka, derin alan uzmanlığı gerektirir ve KPI odaklı sonuçlar elde etmek için genellikle gözetimli öğrenme tekniklerini kullanır. Karmaşık BT ortamlarına entegre olmalı, düzenleyici gereklilikleri karşılamalı ve güçlü veri güvenliği önlemleri uygulamalıdır. Tüketici yapay zekası ise, genellikle güvenlik ve uyumluluktan ödün vererek kullanım kolaylığına ve anında memnuniyete öncelik verir.

Bu yapısal farklılıklar, aynı temel modelin tüketici uygulamalarında mükemmel bir şekilde çalışırken kurumsal ortamlarda neden başarısız olduğunu açıklıyor. Kurumsal yapay zekanın yalnızca teknik olarak işlevsel olması değil, aynı zamanda mevcut iş süreçlerine entegre olması, yönetişim gereksinimlerini karşılaması ve uzun vadeli değer yaratması gerekiyor.

Başarı stratejileri: Yüzde beşlik kesim açığı nasıl kapatıyor?

GenAI uçurumunu başarıyla aşan az sayıdaki şirket, bilinen bir modeli izliyor. Yapay zeka girişimlerine yazılım tedarikçilerinden ziyade, danışmanlık firmaları veya iş süreci dış kaynak kullanımı ortakları gibi, iş hizmeti sağlayıcıları gibi yaklaşıyorlar. Bu kuruluşlar, iç süreçler ve verilerle derin bir uyum talep ediyor, araçları model ölçütleri yerine operasyonel sonuçlara göre değerlendiriyor ve dağıtımı erken başarısızlıklar yoluyla gerçekleşen bir eş evrim olarak görüyor.

Özellikle dikkat çekici olan, dış ortaklıkların başarı oranının iç geliştirmenin yaklaşık iki katı olmasıdır. Stratejik ortaklıkların %67'si başarılı bir dağıtımla sonuçlanırken, iç geliştirme çalışmalarının yalnızca %33'ü bu hedefe ulaşmaktadır. Bu ortaklıklar genellikle daha hızlı değer elde etme süresi, daha düşük genel maliyetler ve operasyonel iş akışlarıyla daha iyi uyum sağlar.

Başarılı alıcılar, yapay zeka girişimlerini merkezi laboratuvarlar yerine ön saflardaki yöneticilerden alır ve bu da bütçe sahiplerinin ve alan yöneticilerinin sorunları tespit etmesine, araçları değerlendirmesine ve dağıtımlara rehberlik etmesine olanak tanır. Bu tabandan yukarıya tedarik, yönetici hesap verebilirliğiyle birleştiğinde, benimsenmeyi hızlandırır ve operasyonel uygunluğu korur.

Sektöre özgü değişim: Teknoloji öncülük ediyor, diğerleri tereddütle takip ediyor

GenAI ayrımı sektör düzeyinde açıkça görülüyor. Yüksek yatırımlara ve yaygın pilot çalışmalara rağmen, dokuz büyük sektörden yalnızca ikisi (teknoloji ve medya/telekomünikasyon) yapısal bozulmanın açık işaretlerini gösteriyor. Diğer tüm sektörler ise dönüşümün yanlış tarafında sıkışıp kalmış durumda.

Teknoloji sektörü, pazar payı kazanan yeni rakiplere ve iş akışlarında değişimlere tanık oluyor. Medya ve telekomünikasyon sektörleri, köklü şirketler büyümeye devam ederken, yapay zeka tabanlı içeriklerin yükselişine ve değişen reklam dinamiklerine tanık oluyor. Profesyonel hizmetler verimlilik artışı gösterse de, müşteri hizmetleri büyük ölçüde aynı kalıyor.

Geleneksel endüstrilerde durum özellikle dramatik: Enerji ve malzemeler neredeyse sıfır benimseme ve minimum düzeyde deneme gösteriyor. Gelişmiş endüstriler ise büyük tedarik zinciri değişiklikleri olmadan bakım pilotlarıyla sınırlı. Yatırım ve kesinti arasındaki bu tutarsızlık, makro düzeydeki GenAI açığını ortaya koyuyor: dönüşüm olmadan yaygın denemeler.

Alman bakış açısı: özel zorluklar ve fırsatlar

Alman şirketleri yapay zekayı uygulamada belirli zorluklarla karşı karşıya. Alman şirketlerinin yalnızca yüzde altısı yapay zekaya en iyi şekilde hazır durumda ve bu oran bir önceki yıla göre düşüş gösteriyor. Uluslararası bir karşılaştırmada, Almanya, yapay zekaya tamamen hazır şirketler açısından Avrupa'da yalnızca altıncı sırada yer alıyor.

Özellikle sorunlu olan, Alman yöneticilerin %84'ünün yapay zeka stratejilerini önümüzdeki 18 ay içinde uygulamamaları halinde olumsuz sonuçlarla karşılaşacaklarından korkmasıdır. Aynı zamanda, Alman şirketlerinin dörtte üçü yapay zeka politikalarını uygulamamıştır. Sadece %40'ının yapay zeka gereksinimlerini karşılayacak yeterli uzman kadrosu bulunmaktadır.

Alman şirketlerinin önündeki başlıca engeller arasında kalifiye işçi eksikliği (%34, küresel ölçekte ise %28), siber güvenlik ve uyumluluk zorlukları (%33) ve veri altyapısı ölçeklenebilirliği zorlukları (%25) yer alıyor. Düzenleyici belirsizlikler, kültürel çekinceler ve belirli bir düzeyde teknoloji şüpheciliği bu sorunları daha da kötüleştiriyor.

Bununla birlikte, fırsatlar ortaya çıkıyor: Alman şirketleri, hassasiyet ve kalite konusundaki güçlü yönlerini yapay zeka inovasyonlarıyla birleştirebilir. Makine mühendisliği ve otomotiv endüstrisi gibi sektörlerde yapay zeka, süreçleri optimize etmeye ve ürün kalitesini daha da iyileştirmeye yardımcı olabilir. Uzmanlaşmış bir yapay zeka, binlerce yinelemeden sonra bile asla yorulmaz ve mükemmelliğe ulaşmak için son birkaç yüzdeyi bile değerlendirebilir.

Agentic AI: Bir sonraki evrim aşaması

Öğrenme açığının çözümü, kalıcı bellek ve yinelemeli öğrenmeyi en baştan entegre eden bir sistem sınıfı olan sözde etken yapay zekada yatmaktadır. Her seferinde tam bağlam gerektiren mevcut sistemlerin aksine, etken sistemler kalıcı bellekleri korur, etkileşimlerden öğrenir ve karmaşık iş akışlarını otonom olarak düzenleyebilir.

Müşteri hizmetleri temsilcilerinin uçtan uca tüm soruları ele aldığı, finansal işlem temsilcilerinin rutin işlemleri izlediği ve onayladığı ve satış hattı temsilcilerinin kanallar arası etkileşimi izlediği ilk şirket deneyleri, özerklik ve belleğin belirlenen temel boşlukları nasıl giderdiğini göstermektedir.

Bu geçişi destekleyecek altyapı, ajanlar arası etkileşim ve koordinasyonu mümkün kılan Model Bağlam Protokolü (MCP), Ajandan Ajana (A2A) ve NANDA gibi çerçeveler aracılığıyla ortaya çıkıyor. Bu protokoller, tek parça sistemler gerektirmek yerine, uzmanlaşmış ajanların iş birliği yapmasına olanak tanıyarak pazar rekabeti ve maliyet verimliliği yaratıyor.

Şirketler için pratik çözümler

GenAI uçurumunu kapatmak isteyen şirketler çeşitli stratejiler izlemelidir. İlk olarak, ayrım gözetmeyen zorunluluklardan kaçınmak çok önemlidir: Yöneticiler her yerde, her zaman yapay zekayı savunduklarında, teknolojinin uygulanmasında bir muhakeme eksikliğine örnek teşkil ederler. GenAI tüm görevler için uygun değildir ve zihin okuyamaz.

Çalışan zihniyeti kritik bir rol oynuyor: Araştırmalar, yüksek özveri ve yüksek iyimserlik kombinasyonuna sahip çalışanların (sözde "pilotlar"), düşük özveri ve düşük iyimserlik seviyesine sahip "yolculara" göre GenAI'yi işte %75 daha sık kullandığını gösteriyor. Pilotlar, hedeflerine ulaşmak ve yaratıcılıklarını geliştirmek için yapay zekayı uygun şekilde kullanırken, yolcuların işten kaçınmak için yapay zekayı kullanma olasılığı daha yüksek.

İş birliğine dönüşe özellikle odaklanılmalıdır. Başarılı bir yapay zeka çalışması için gereken görevlerin çoğu (istem sağlamak, geri bildirim sunmak, bağlamı tanımlamak) iş birliğine dayalıdır. Günümüz çalışmaları, yalnızca insanlarla değil, yapay zekayla da giderek daha fazla iş birliği gerektirmektedir. Workslop, yapay zekanın getirdiği ve üretkenliği artırmaktan çok engelleme olasılığı daha yüksek olan yeni iş birliği dinamiklerinin mükemmel bir örneğidir.

Kurumsal başarı faktörleri ve değişim yönetimi

Başarılı yapay zeka uygulaması, belirli organizasyonel tasarımlar gerektirir. En başarılı şirketler, hesap verebilirliği korurken uygulama yetkisini merkezden uzaklaştırır. Bu sayede, yalnızca merkezi yapay zeka işlevlerine güvenmek yerine, ön saflardaki yöneticilerin ve alan uzmanlarının kullanım durumlarını belirlemelerine ve araçları değerlendirmelerine olanak tanırlar.

Gölge Yapay Zeka Ekonomisinden ders çıkarmak özellikle önemlidir. En güçlü kurumsal dağıtımların çoğu, ChatGPT veya Claude gibi kişisel üretkenlik araçlarını daha önce deneyimlemiş olan güçlü kullanıcılarla başlamıştır. Bu "üreticiler", GenAI'nın yeteneklerini ve sınırlamalarını sezgisel olarak anlar ve şirket içi onaylı çözümlerin ilk savunucuları haline gelirler.

Başarıyı ölçmek ve iletmek yeni yaklaşımlar gerektirir. Geleneksel yazılım ölçümleri işlevselliğe ve kullanıcı benimsemesine odaklanırken, kurumsal yapay zekanın iş sonuçları ve süreç iyileştirmeleri temelinde değerlendirilmesi gerekir. Şirketler, daha az uyumluluk ihlali veya hızlandırılmış iş akışları gibi incelikli ama önemli iyileştirmeleri niceliksel olarak ifade etmeyi ve iletmeyi öğrenmelidir.

Fırsat penceresinin kapanışı

GenAI açığını kapatma penceresi hızla kapanıyor. Şirketler, zamanla uyum sağlayan sistemler talep ediyor. Microsoft 365 Copilot ve Dynamics 365, kalıcı bellek ve geri bildirim döngülerini zaten entegre ediyor. OpenAI'nin ChatGPT bellek beta sürümü, genel amaçlı araçlarda da benzer beklentileri işaret ediyor.

Geri bildirimlerden, kullanımdan ve sonuçlardan öğrenen uyarlanabilir araçlar geliştirerek bu açığı hızla kapatan girişimler, hem veriler hem de derinlemesine entegrasyon sayesinde kalıcı ürün hendekleri oluşturabilirler. Fırsat penceresi dar: Birçok sektörde pilot projeler halihazırda devam ediyor. Önümüzdeki çeyreklerde, birçok şirket çözülmesi neredeyse imkansız tedarikçi ilişkileri kuracak.

Verilerinden, iş akışlarından ve geri bildirimlerinden öğrenen yapay zeka sistemlerine yatırım yapan kuruluşlar, aylık olarak artan geçiş maliyetleri yaratıyor. 5 milyar dolarlık bir finansal hizmetler şirketinin CIO'su durumu şöyle özetledi: "Şu anda beş farklı GenAI çözümünü değerlendiriyoruz, ancak hangi sistem en iyi şekilde öğrenip belirli süreçlerimize uyum sağlarsa, işimizi o kazanacak. Bir sistemi iş akışlarımızı anlayacak şekilde eğitmeye zaman ayırdığımızda, geçiş maliyetleri karşılanamaz hale geliyor."

GenAI açığı gerçek ve derin, ancak aşılmaz değil. Altta yatan nedenleri (öğrenme açığı, organizasyonel tasarım zorlukları ve yatırım önyargıları) anlayan ve buna göre hareket eden şirketler, yapay zekanın dönüştürücü gücünden gerçekten yararlanabilirler. Ancak, harekete geçmek için zaman sınırlı ve beklemenin maliyeti katlanarak artıyor.

☑️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

AI stratejisinin yaratılması veya yeniden düzenlenmesi

☑️ Öncü İş Geliştirme

İş geliştirme, satış ve pazarlama alanındaki küresel sektör ve iş uzmanlığımız - Görsel: Xpert.Digital

Sektör odağı: B2B, dijitalleşme (yapay zekadan XR'a), makine mühendisliği, lojistik, yenilenebilir enerjiler ve endüstri

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Xpert İş Merkezi

Görüş ve uzmanlık içeren bir konu merkezi:

• Küresel ve bölgesel ekonomi, inovasyon ve sektöre özgü trendler hakkında bilgi platformu
• Odak alanlarımızdan analizler, dürtüler ve arka plan bilgilerinin toplanması
• İş ve teknolojideki güncel gelişmeler hakkında uzmanlık ve bilgi edinebileceğiniz bir yer
• Piyasalar, dijitalleşme ve sektör yenilikleri hakkında bilgi edinmek isteyen şirketler için konu merkezi