VERİLER
Rakamlarla yapay zeka dönüşümü ve kurumsal benimsenme
Bağımsız araştırmalar aynı sonuca varıyor: yapay zeka kurumlara hızla yayılıyor ama nadiren karşılığını veriyor. İki grubu birbirinden ayıran şey hangi modelin seçildiği değil, işin kendisinin yeniden tasarlanıp tasarlanmadığı. Bu sayfada tabloyu özetleyen üç rakamı kaynaklarıyla birlikte topladık ve her birinin ne anlama geldiğini açtık.
Kısaca
- Kurumların %88'i en az bir fonksiyonda yapay zeka kullanıyor; yalnızca %39'u kâra (EBIT) etkisini gösterebiliyor.
- Üretken yapay zeka kullanan kurumların yalnızca %21'i tek bir iş akışını yapay zekaya göre yeniden tasarladı.
- Gartner, agentic yapay zeka projelerinin %40'tan fazlasının 2027 sonuna kadar iptal edileceğini öngörüyor.
- Üç bulgunun ortak noktası şu: değer aracın kendisinden değil, sürecin yeniden tasarlanmasından geliyor.
Kurumsal yapay zeka kullanımı sekiz yılda dört katını aştı. 2017'de her beş kurumdan biri yapay zeka kullanıyordu; bugün on kurumdan neredeyse dokuzu kullanıyor. Asıl mesele artık yapay zekayı kullanmak değil, kullanımın karşılığını alabilmektir.
%88
En az bir iş fonksiyonunda yapay zeka kullanan kurumlar
%39
Kâra (EBIT) etkisini gösterebilen kurumlar
%21
Bir iş akışını yapay zekaya göre yeniden tasarlayanlar
%40+
2027 sonuna kadar iptal edilmesi beklenen agentic projeler
En az bir iş fonksiyonunda yapay zeka kullandığını bildiren kurumların oranını 2017–2025 arasında gösteriyor.
McKinsey, The State of AI (2025)Tabloyu özetleyen üç rakam
Üçü de bağımsız araştırmalardan geliyor. Her rakamın hangi çalışmadan alındığı yanında yazıyor.
- %88 → %39
- Kurumların %88'i artık en az bir fonksiyonda yapay zeka kullanıyor, ancak yalnızca %39'u bunun kâra (EBIT) herhangi bir etkisini gösterebiliyor. Sorun kullanımdan değil, ölçülebilir bir değişimin yaşanmamasından kaynaklanıyor. Araç devrede olsa bile iş eskisi gibi yapılmaya devam ediyorsa kazanılan dakikalar tabloya yansımıyor. McKinsey, The State of AI (2025)
- %21
- Üretken yapay zeka kullanan kurumların yalnızca %21'i tek bir iş akışını yapay zekaya göre yeniden tasarlamış. İncelenen bütün kurumsal değişiklikler içinde kâra etkisiyle en güçlü bağı kuran değişiklik de tam olarak budur. Kazanç gösterebilen kurumları diğerlerinden ayıran nokta burasıdır. McKinsey, The State of AI (2025)
- %40+
- Gartner, agentic yapay zeka projelerinin %40'tan fazlasının 2027 sonuna kadar iptal edileceğini öngörüyor. Gerekçeler artan maliyetler, net olmayan iş değeri ve yetersiz risk kontrolleri olarak sıralanıyor. Üçü de teknolojiden değil, kapsam ve ölçümden kaynaklanıyor. Gartner, Haziran 2025
Kullanım yaygınlaştı, kazanç yaygınlaşmadı
49 puanlık boşluk
Süreci baştan kuranlar azınlıkta kalıyor
Yanlış başlayan proje yarıda kalıyor
2027 sonuna kadar
Bu rakamlar ne anlatıyor
Üç rakamı yan yana koyduğunuzda ortaya tek bir tablo çıkıyor: sorun teknolojide değil.
Üç oranın karşılaştırması
Tüm kurumlar içinde
Tüm kurumlar içinde
Üretken yapay zeka kullanan kurumlar içinde
Kullanmakla kazanmak arasında 49 puan var
Yapay zekayı devreye alan kurumlarla ondan ölçülebilir kâr elde eden kurumlar arasındaki fark 49 puan. Bu fark pilottan üretime geçerken değil, sürecin içinde açılıyor: aynı onay zinciri, aynı el değiştirmeler ve aynı raporlama sürdüğü sürece kazanılan dakikalar hiçbir yerde toplanmıyor.
Kazananları araç değil, işin yeniden tasarlanması ayırıyor
İncelenen bütün kurumsal değişiklikler içinde kâra etkisiyle en güçlü bağı kuran şey iş akışının yeniden tasarlanması. Yani soru "hangi modeli kullanalım" değil, "bu işi bugün sıfırdan kursak nasıl görünürdü". Bunu soran kurumlar azınlıkta; kazanç da orada birikiyor.
Projeler teknik nedenlerle iptal edilmiyor
Gartner'ın saydığı üç gerekçe — artan maliyet, net olmayan iş değeri, yetersiz risk kontrolü — projenin en başında verilen kararların sonucudur. Hangi sürecin ele alınacağı, başarının nasıl ölçüleceği ve insan onayının nerede kalacağı baştan tanımlanmadığında sistem çalışsa bile proje kapanıyor.
Biz buna nasıl cevap veriyoruz
Her bulgunun karşısına yöntemimizden somut bir adım koyduk. Tek satır kod yazılmadan önce iki haftalık teşhis yapmamızın nedeni bu tablo.
- Kullanım var, ölçülebilir etki yok
- Başlangıçta mevcut durumu ölçüyoruz: hangi adım ne kadar sürüyor, kaç kez el değiştiriyor, hangi hata ne kadara mal oluyor. Sonrasında bir iyileşme iddiası değil, aynı ölçümün yeni hâli konuşuluyor.
- Süreç aynı kalıyor, üstüne araç ekleniyor
- Önce süreci baştan kuruyoruz, sonra hangi adımın otomasyona ya da yapay zekaya ihtiyacı olduğuna karar veriyoruz. Araç seçimi ilk kararımız değil, son kararlarımızdan biri oluyor.
- Kapsam ve risk kontrolleri baştan tanımlanmıyor
- Devreye alma öncesinde kapsamı, insan onayının kalacağı noktaları ve başarı kriterini yazılı hâle getiriyoruz. Stratejiyi kuran ekip ile sistemi kuran ekip aynı olduğu için bu tanım uygulamaya birebir geçiyor.
En sık yapılan hata sistemi kötü kurmak değil, yanlış yerden başlamak oluyor. Doğru başlangıç noktasını bulmak, kurulacak sistemin kendisinden daha belirleyici bir rol oynuyor.
Yöntemimizi okuyunİLETİŞİM
Süreciniz hakkında konuşalım
Bugün nerede olduğunuzu ve neyi çözmeye çalıştığınızı bize anlatın — doğru başlangıç noktasını bulmak için size geri döneceğiz.