Son yıllarda herkes her yerde yapay zeka konuşuyor. Bazılarımız işlerimizi elimizden alacağından korkuyor, bazıları kullanımına dair bilgiler paylaşıyor, bazıları da onunla sohbet etmekten aldığı keyfi anlatıyor.

İş hayatında da aslında benzer bir durum var. Çoğu firmada, FOMO (Fırsatı Kaçırma Korkusu) hissine kapılarak ya da “Resume Driven” (Özgeçmiş Odaklı) diye tabir edilen; proje paydaşlarının CV’lerinde şık duracak, sektör buluşmalarında veya konferanslarda anlatabilecekleri projelere imza atıldı. Bu projeler planlanırken genelde finansal analizler yapılmadan ya da operasyonel maliyetler pek öngörülmeden ilerlenmeye çalışıldı. Bundan daha da önemlisi; ilgili yapay zeka projelerinin sahada nasıl karşılık bulacağı, hatta nasıl kullanılacağı bile planlanmadan çoğu proje devreye alındı. 2025 yılının sonunda ise, yapılan araştırmalar sonucunda, YZ projelerin neredeyse %95’inin ROI getirmediğini ya da elde edilen kazancın proje maliyetlerine göre çok az olduğunu ortaya çıkardı.

Bu konularda son kullanıcı olarak gözlemlediğim ya da sektörden takip ettiğim bazı verimsiz durumları sıralamak gerekirse:

• Büyük yatırımlarla devreye alınan chatbot’ların hayal edildiği gibi çalışmaması… Market uygulamasında “aktif siparişim” dediğinizde tek siparişiniz olmasına rağmen size “hangi siparişiniz?” diye sorması; zaten uygulamada gördüğünüz bilgiyi, chatbot üzerinden “mucizeymiş” gibi size sunması… (Sanırım bu konuda son kullanıcı olarak biraz doluyum.)
• Personel maliyeti 1 birim olan işin, yapay zeka ile 5 birime yaptırılması ve işletme maliyeti ile kazanım maliyeti arasındaki uçurum. (Örneğin; aylık 10.000$ token maliyeti harcayıp karşılığında 5.000$ işgücü kazanımı sağlamak gibi.)
• İş birimlerinin veya müşteri taleplerinin dikkate alınmaksızın yapıldığı, dolayısıyla sahada karşılık bulmayan ölü yatırımlar.

Bunlar tabii ki ilk akla gelenler. Tüm şirketlerin verimlilik için yarıştığı bu dönemde, doğru teknolojiyi doğru ürüne çevirmek için neler yapılabilir?

Verimli Bir Yapay Zeka Stratejisi İçin Yol Haritası

• Darboğazları Tespit Edin: Öncelikle sahadaki ihtiyaç ve zorlukları doğru tespit etmek gerekir. Şirketin ana darboğazları, manuel ilerleyen ve katma değeri düşük işler bulunmalı ve yapay zeka yardımı ile süreç daha verimli hale gelebilir mi irdelenmeli.
• Referansları Sorgulayın: İlgili süreçler için hangi teknolojilerin kullanılacağı değerlendirilirken; tedarikçilerin benzer sektörlerde veya süreçlerde yaptığı referans projeler mutlaka dikkate alınmalı.
• POC (Kavram Kanıtlama) Şart: Ürün ve süreçler, süreç sahiplerinin de katılacağı POC’lerle desteklenmeli. İş birimleri ile yapay zeka projesinde ortaya çıkacak nihai ürün ve kullanım senaryoları üzerinde mutlaka mutabık kalınmalı.
• Finansal Gerçeklik: Tahmini “Toplam Sahip Olma Maliyeti” ile projenin getireceği kazanç kıyaslanmalı; yatırım finansal olarak rasyonel ise ilerlenmeli.

Aslında bu adımlar tüm projeler için geçerli olmakla birlikte, özellikle son zamanlardaki verimsiz ya da başarısız yapay zeka denemeleri sonrasında bunları tekrar dile getirmekte fayda var.

Bir de “teknolojiyi yakalayamama” hissi var. “Bir proje başlatsam, acaba ortasında farklı bir teknoloji çıkar da ben geride kalır mıyım?” endişesi meslektaşlarımın ortak dertlerinden biri. Bu his oldukça sağlıklı ve normal olmakla birlikte, en iyisini yapmak için beklemenin “hiçbir şey yapmamak” anlamına geldiğini unutmamak lazım. Elimizdeki teknoloji ile en iyisini yapmak, hiçbir şey yapmamaktan elbette daha iyidir. Doğru süreçler kurgulandıktan sonra, projede kullanılan ürünler güncelliğini yitirse bile yenisi ile değiştirilebilir ya da yükseltilebilir. Yeter ki temel sağlam olsun.