Şirketler yapay zekayı ölçeklendirme konusunda daha fazla bilgi edinmek istiyor. “Yapay Zekayı Ölçeklendirme: Şimdi Zor Kısım Başlıyor” başlıklı panelde Aramco (Suudi Arabistan) Başkanı ve CEO’su Amin Nasser; Accenture (İrlanda) Yönetim Kurulu Başkanı ve CEO’su Julie Sweet; MIT – Technology Review (ABD) Genel Yayın Yönetmeni Mat Honan; Royal Philips (Hollanda) Başkanı ve CEO’su Roy Jakobs; Visa (ABD) CEO’su Ryan McInerney yer aldı.
23 Ocak 2026
Teknoloji olgunlaşsa ve yaygınlaşsa bile, yapay zekayı ölçeklendirmek birçok şirket için hala zor görünüyor.
Geçtiğimiz yıl yapay zekaya yaklaşık 1,5 trilyon dolar yatırım yapılmış olmasına rağmen, birçok şirket yapay zeka projelerine başlamakta veya bunları ölçeklendirmekte hâlâ zorlanıyor.
Davos 2026’da, yapay zekânın benimsenmesinde öncü olan bazı şirketler, yapay zekâyı pilot uygulamaların ötesine nasıl ölçeklendirdiklerini tartıştılar.
“İş gücünüze yeni çalışanlar katacağınız zaman, ekibin aynı görevleri yerine getirmek için nasıl birlikte çalışacağını yeniden düşünmeniz gerekir.”
Royal Philips Başkanı ve CEO’su Roy Jakobs’un Dünya Ekonomik Forumu 2026 Yıllık Toplantısı’nda söylediği bu sözler, iş yerinde yeni insanları ekibe nasıl kabul edeceğimizle ilgili bir tartışmanın parçası değildi; Jakobs, yapay zekayı (YZ) bir işletmeye entegre ederek operasyonlar, çalışanlar ve tüm şirket üzerindeki etkisini nasıl optimize edeceğini açıklıyordu.
“Yapay Zekayı Ölçeklendirme : Şimdi Zor Kısım Başlıyor ” panelinde Jakobs, yapay zekayı ölçeklendirmek için mevcut çalışma süreçlerini yeniden tasarlamanın gerekliliğinden bahsetti. Bunu yapay zekanın en büyük zorluğu olarak görüyor çünkü bu, çalışma şeklimizi yeniden tanımlamak anlamına geliyor.
Ancak birçok şirket bu noktaya nasıl ulaşacaklarını belirlemekte hâlâ zorlanıyor. Gartner’a göre geçen yıl yapay zekaya 1,5 trilyon dolar yatırım yapılmış olsa da, McKinsey’nin yaklaşık 2.000 şirketi kapsayan küresel bir araştırması, şirketlerin neredeyse üçte ikisinin yapay zeka projelerini kurumsal ölçekte uygulamaya henüz geçmediğini ortaya koydu. Şirketler, bu teknolojinin tam ekonomik etkisini yakalamak için yapay zeka kullanımını hızlandırmak istiyorlar – peki ama nasıl?
Davos 2026’da düzenlenen birçok üst düzey CEO oturumunda yapay zekanın ölçeklendirilmesi ve bununla birlikte gelen organizasyonel zorlukların üstesinden gelinmesi konusu gündeme geldi. Yapay zeka benimsemesinde öncü şirketler, daha büyük yatırımlar yaparak ve erken başarıların ötesinde yapay zekayı ölçeklendirmek için yollar oluşturarak nasıl ilerlediklerini tartıştılar. Bu öncü yapay zeka kullanıcılarına göre, yapay zeka pilot projelerinin ötesine geçmek, yeni stratejiler, yetenekler ve organizasyonel tasarımlar oluşturmak anlamına geliyor. İşte bu şekilde yapay zekayı ölçeklendirmenin önemli zorluklarının üstesinden geldiler.
Yapay zekâ kullanımını düşünmeye nasıl başlanır?
Şaşırtıcı olmayan bir şekilde, birçok firmanın yapay zekâ benimseme yolculuğu teknoloji ve veriyle başlıyor. Accenture Yönetim Kurulu Başkanı ve CEO’su Julie Sweet, “Yapay zekâ, şirketlerin teknolojilerine gerçekten bakmaları için bir katalizör oldu” dedi ve birçok şirketin veriye de yatırım yaptığını belirtti. “Bunu erken yapan şirketler, örneğin Saudi Aramco veya veri altyapısını çok erken kuran McDonald’s gibi şirketler , onu nasıl kullandıkları konusunda hızla öne geçiyorlar.”
Dünya Ekonomik Forumu’nun Endüstrilerin Yapay Zeka ile Dönüşümü topluluğunun üyeleri, kurumsal bilgi birikiminden – ön saflardaki çalışanların ve uzmanların uzmanlığından ve değerlendirmelerinden – nasıl yararlandıklarını değiştirmek için de yapay zekayı kullanıyorlar. Bu tür bilgiler genellikle yapılandırılmamış veri olarak kalır ve bir şirketin süreçlerine tam olarak entegre edilmez, bu da değerli içgörülerin kaybolmasına yol açar.
Örneğin, ekipman üreticisi Allied Systems, yüksek hacimli üretim hatlarında önemli hedeflere ulaşmak için gerçek zamanlı optimizasyon kullanıyor ve operatör bilgisini entegre ediyor. Yapay zeka ile, bir zamanlar çalışanın sezgisine bağlı olan süreçler tekrarlanabilir ve öğretilebilir hale geldi.
Diğer üyeler, geleneksel analitik yöntemlerin tespit edebileceğinin ötesine geçen yeni sinyalleri ortaya çıkarmak için yapay zekayı kullanıyor. S&P Global, yapılandırılmamış iletişim verilerini geleceğe yönelik finansal içgörülere dönüştüren kalıpları belirlemek için 192.000 kazanç görüşmesini analiz etti. Claryo ise, şirketin ağındaki yapılandırılmış zekayı kullanırken, her bir lokasyonunun benzersiz operasyonel DNA’sına uyum sağlayan “küresel-yerel” bir model aracılığıyla sürekli kurumsal öğrenmeyi destekliyor.
Yapay zekayı kimler ve nasıl kullanıyor?
Veri ve teknoloji elbette önemli, ancak iyi bir kural, teknoloji geliştirmeye ayırdığınız zaman kadar benimseme üzerine de düşünmektir, diye belirtti Jakobs Davos’ta. Başka bir deyişle, yapay zekanın kuruluş genelinde insanlar tarafından pratikte nasıl kullanılacağını düşünmek gerekiyor. “Başarı nihayetinde benimseme ile ölçülür,” dedi. “Bunu en başından itibaren tasarlamanız gerekiyor. Ve bu, teknolojiyle ilgili olmaktan çok, gerçekte hizmet edeceği uygulamayı anlamakla ilgili.”
Meta’nın Küresel İlişkiler Başkanı Joel Kaplan, bir başka oturumda, yapay zekanın kuruluşun iş akışlarını ve işin doğasını nasıl değiştireceği konusunda derinlemesine düşünmenin önemli olduğunu söyledi . “Her kuruluş önümüzdeki birkaç yıl içinde bunu düşünmek zorunda kalacak,” diye ekledi. “Ve başarılı olacak olanlar, şimdiden düşünmeye başlayanlar olacak.”
Yapay zekânın kullanım alanlarına ve kullanıcılarına odaklanmak, geri bildirim oluşturmanın yanı sıra yapay zekânın somut faydalarını da gösterecektir. Örneğin, JLL Technologies, gereksinim toplama, kod oluşturma ve test etme süreçlerini otomatikleştirerek ürün geliştirme yaşam döngüsünü yeniden tasarladı. Şirket, bu sayede geliştirme döngülerinin %85, kaynak ihtiyaçlarının ise %30 oranında azaldığını ve kıdemli mühendislerinin daha karmaşık görevlere odaklanabildiğini belirtiyor.
Google geliştiricileri, yeni kodun %30’unu oluşturmak ve kod incelemeleri, testler ve geçişleri desteklemek için yapay zekayı kodlama ortağı olarak kullanıyor. Şirkete göre bu, mühendislik hızında tahmini %10’luk bir artışa yol açarak mühendislerin diğer önceliklere odaklanmasını sağladı.
SandboxAQ’nun Yapay Zeka Destekli Araştırmacısı, daha önce uzmanlar tarafından yürütülen karmaşık bilimsel iş akışlarını otomatikleştirmek için hiyerarşik bir çoklu ajan sistemi kullanıyor. Şirket, bu sayede insan bilimcilerin artık strateji ve denetime odaklanabildiğini, proje tamamlama süresinin %50 azaldığını ve proje kapasitesinin iki katına çıktığını belirtiyor. Nestlé Purina da Boston Dynamics’in Spot robotlarını kullanarak rutin denetimleri otomatikleştirmek suretiyle tesis operasyonlarını yeniden tasarladı. Şirket, bu projede 23 tesiste bir yıl içinde tam yatırım getirisi elde ettiğini söylüyor.
Yapay zekayı güvenli bir şekilde nasıl ölçeklendirebiliriz?
Sadece şirketler değil, bazı hükümetler de yapay zekâ kullanımını artırıyor. Yapay zekâ düzenlemeleri üzerine bir panel tartışmasında, Birleşik Arap Emirlikleri Devlet Bakanı Maryam bint Ahmed Al Hammadi, hükümetinin düzenlemeler geliştirmek için yapay zekâyı nasıl kullandığını açıkladı. Ancak yapay zekâ kullanımına yönelik güvencelerin çok önemli olduğunu da vurguladı. BAE için bu güvenceler, önyargıyı önlemeyi, yapay zekâ sonuçlarının doğrudan yasalara dayandırılmasını sağlamayı ve veri gizliliğini, kalitesini ve tutarlılığını korumayı amaçlıyor.
Şeffaflık ve insan sorumluluğu da önemli ilkelerdir. “Bu aşamada yapay zekanın tavsiyelerde bulunabileceğine inanıyoruz, ancak kontrol hala bir insanda,” dedi.
Öz düzenleme özellikle düzenleyicilerin de teknoloji gelişiminin hızına ayak uydurmakta zorlandığı bir dönemde önemlidir. Jakobs, “Kendi kurallarımıza sahip olmalıyız; nasıl test ettiğimiz, nasıl doğruladığımız, ne kadar titizlik uyguladığımız, ne tür uygulamalar kullandığımız ve aynı zamanda dikkate aldığımız önyargılar gibi” dedi.
Yapay zekaya nasıl güven inşa edilir?
İnsanları bu şekilde sürece dahil etmek, genel olarak yapay zekaya olan güveni de artıracaktır. Bu da insanların bu teknolojiyi daha iyi anlamaya ve kullanmaya teşvik edebilir. İnsanlar ve yapay zeka birlikte çalıştığında, her biri kendi özel güçlü yönlerini kullanabilir. İnsanlar yargılama, denetim, yaratıcılık ve istisnaları tespit etme görevini üstlenirken, yapay zeka uygulama, optimizasyon, tahmin ve desen sentezini yönetebilir. Bu değişim bazı kuruluşlarda zaten başlamış durumda.
Topluluğumuzun üyesi olan Microsoft Research, fiziksel ortamlarla etkileşimden öğrenen, dinamik koşullara uyum sağlayan ve algıyı günlük görevler için eyleme dönüştüren somutlaştırılmış yapay zeka sistemleri kullanıyor. Hindistan merkezli BT firması HCL, hizmet temsilcilerini gerçek zamanlı içgörüler ve duygu odaklı rehberlikle donatarak, çalışanlarının empati ve karmaşık akıl yürütme gerektiren incelikli konulara odaklanmasını sağlıyor.
Reklam şirketi WPP, yaratıcı ve medya iş akışlarını birleştirmek için yapay zeka destekli bir işletim sistemi kullanıyor ve bu sayede yaratıcı kapasiteyi ve verimliliği artırıyor. Yatırım firması Vista Equity Partners ise, müşteri sorularının büyük bir kısmını anında çözmek için yapay zekayı kullanıyor ve bu sayede operasyonel baskıyı azaltırken yüksek müşteri memnuniyeti seviyelerini koruyor.
Yapay zekayı başarılı bir şekilde ölçeklendirmek, iş tanımını yeniden şekillendirmek anlamına gelir; ancak kurumsal teknoloji geliştirmenin ön saflarında yer alanlar için bu aynı zamanda insani bir dokunuşu korumak anlamına da gelir – Accenture’dan Sweet, Davos 2026’da “insan liderde, insan döngüde değil” dedi. “İnsanlara ilham vereceğiz ve şirketleri insanlarla yöneteceğiz ve daha büyük bir teknoloji ortamına sahip olacaklar,” diye ekledi. “Ancak insanları geleceği şekillendirmeye teşvik etmek için anlatıyı tamamen değiştirmemiz gerekiyor.”
https://www.weforum.org/stories/2026/01/why-scaling-ai-feels-hard-and-what-to-do-about-it/