Cezary Gesikowski / Ağustos 2025
Gartner her Ağustos, saat gibi, en son hype döngüsü grafiğini yayınlıyor ve aniden herkes falcıya dönüşüyor. Yöneticiler, çay yapraklarını okur gibi kıvrımlı eğrilere bakıyor. Yatırımcılar çek defterleriyle eğiliyor. Ve bir yerlerde, bir danışman, PowerPoint sunumunu zafer dolu bir “Ben demiştim” slaydıyla güncelliyor.
Ama bu zarif kıvrımların bir özelliği var: Gerçek hayatı olduğundan çok daha temiz gösteriyorlar.
Gerçeklik Hype Partisini Çökerttiğinde
Bu yılki grafik, yapay zeka ajanlarının ve “yapay zekaya hazır verilerin” Abartılı Beklentiler Zirvesi’nde yükselişte olduğunu gösteriyor. Aynı zamanda, üretken yapay zeka, korkunç Hayal Kırıklığı Çukuru’na düştü. Bu, herkesin VIP deneyimi için ekstra ödeme yaptığı, ancak emniyet kemerlerinin hala çözülme aşamasında olduğunu fark ettiği gerçekten pahalı bir hız trenini izlemek gibi.Bu, herkesin VIP deneyimi için ekstra ücret ödediği, ancak emniyet kemerlerinin hala çözülme aşamasında olduğunu fark ettiğiniz çok pahalı bir hız trenini izlemek gibi.
“Bu yıl yapay zeka yatırımları güçlü kalmaya devam ederken, operasyonel ölçeklenebilirlik ve gerçek zamanlı istihbarat için yapay zeka kullanımına daha fazla vurgu yapılıyor. Bu durum, merkezi odak noktası olarak üretken yapay zekadan (GenAI) kademeli bir geçişe ve sürdürülebilir yapay zeka sunumunu destekleyen temel unsurlara, örneğin yapay zekaya hazır veriler ve yapay zeka ajanlarına doğru bir geçişe yol açtı.” — Haritha Khandabattu, Gartner Kıdemli Direktör Analisti.
Ama unutmayalım ki rakamlar, logolardan daha iç karartıcı bir hikaye anlatıyor:
- Herkesin Salı gününe kadar yapay zeka ile işini dönüştüreceğini hatırlıyor musunuz? S&P Global, şirketlerin %42’sinin2025’te yapay zeka projelerini terk ettiğini tespit etti; bir önceki yıl bu oran sadece %17’ydi. Bu, birçok hayal kırıklığına uğramış CFO (ve muhtemelen CIO da) anlamına geliyor.
- Bu arada, RSM’nin anketi coşku ile uygulama arasındaki klasik uçurumu ortaya koyuyor: Şirketlerin %91’iüretken yapay zeka kullandıklarını bildiriyor (muhtemelen bunların çoğu, e-postalarını ChatGPT’ye yazdırmayı başaranların gölge yapay zekası), ancak yalnızca %25’i yapay zekayı temel iş akışlarına ve operasyonel süreçlerine başarıyla entegre etmiş durumda. Birçok kişi, ayda bir markete gitmek için bir Ferrari almanın yatırıma değip değmeyeceğini sorguluyor (siz de onlardan biriyseniz, cevap hayır).Birçok kişi ayda bir kez markete gitmek için Ferrari almanın yatırıma değip değmeyeceğini sorguluyor (eğer siz de öyle düşünüyorsanız, cevap hayır).
Yapay Zeka Temsilcileri: Dijital Asistanınızın Kendi Asistanına İhtiyacı Olduğunda
Heyecan döngüsü, yapay zeka ajanlarını tam zirveye taşıyor ve açıkçası bu da doğru. Demolar gerçekten büyüleyici; bir yapay zeka sisteminin karmaşık görevleri bir araya getirmesini izlemek, sihire tanıklık etmek gibi. Ta ki herkesin üç aylık raporlarını beklediği bir Salı sabahı onu devreye sokmaya çalışana kadar.
Demoların size göstermediği şey şu: Temsilciler, başarısızlığa uğrayana kadar harikadırlar. Tıpkı tüm ofis partisini organize etmeyi gönüllü olarak üstlenen ama mekanı ayarlamayı unutan o aşırı başarılı arkadaş gibiler. Uzun görev zincirleri, uzun potansiyel başarısızlık noktaları zinciri anlamına gelir ve bir temsilci hata yaptığında, sadece küçük bir hata yapmaz; sistematik bir hata yapar, hem de kendinden emin bir şekilde.
“Yapay zeka ajanlarının faydalarından yararlanmak için kuruluşların en uygun iş bağlamlarını ve kullanım örneklerini belirlemeleri gerekiyor. Bu, hiçbir yapay zeka ajanının aynı olmadığı ve her durumun farklı olduğu düşünüldüğünde zorlu bir süreç. Yapay zeka ajanları giderek daha güçlü hale gelse de, her durumda kullanılamayacakları için kullanım büyük ölçüde mevcut durumun gerekliliklerine bağlı olacaktır.” — Haritha Khandabattu, Gartner Kıdemli Analisti.
Bunu, yapay zekanıza gerçekten iyi bir iş tanımı, net hedefler, iyi tanımlanmış sınırlar vermek ve işleri takip etmesi için birini görevlendirmek olarak düşünün; sadece “git ve çöz” demek yerine.“Tablolarda gerçekten iyi olan ama büyük resmi göremeyen yapay zeka stajyeri.” Çoğu yapay zeka, çılgın pazarlama iddialarına (yani ‘abartılı reklam’a) rağmen, incelikli karmaşıklıkları ve katmanlı bağlamları kavramadan önce kat etmesi gereken uzun bir yol var.
Sıkıcı Devrim: Yapay Zeka Hazır Veriler
Herkes gösterişli yapay zeka ajanları konusunda heyecanlanırken, asıl devrim teknolojinin en çirkin köşesinde gerçekleşiyor: veri yönetimi. Gartner buna “yapay zekaya hazır veri” diyor, ben ise “verilerinize nihayet önemliymiş gibi davranmak” diyorum.
İşte rahatsız edici gerçek: Çoğu yapay zeka projesi, modelin düşünememesinden değil, verilerin konuşamamasından dolayı başarısız olur. Bu, rüzgar tünelinde dururken bozuk bir telefondan konuşan biriyle sohbet etmeye çalışmak gibidir. Elbette, arada sırada birkaç kelime duyabilirsiniz, ancak anlamlı bir yere varamazsınız.
Gerçekten başarılı olan şirketler, en gösterişli modellere sahip olanlar değil; verilerinin amaca uygun olduğunu kanıtlayabilenlerdir. Verilerin nereden geldiğini, kimlerin kullanabileceğini, ne kadar güncel olduğunu ve doğruyu söyleyip söylemediğini bilirler. Bu gösterişli bir iş değil, ancak tesisatçılık da öyle – ta ki borularınız patlayana kadar.
Kişisel Bir Gerçeklik Kontrolü
Bu filmi daha önce izlemiştim. Herkesin sanal gerçeklikte çalışmaya başlayacağı zamanı hatırlıyor musunuz? Ya da blockchain’in gerçek faydalı şeyler dışında her şeyi kökten değiştireceği zamanı? Bu kalıp tekrarlanıyor: cilalanmış şeytanlar, iddialı tahminler, devasa yatırımlar. Ancak gerçek dünyada işleri işler hale getirmek, kurumsal kültürleri ve yapıları yeniden yapılandırmanın uzun ve yavaş bir işidir; bu da çok zaman alan bir süreçtir.Bu model tekrarlanıyor: cilalı şeytanlar, iddialı tahminler, büyük yatırımlar.Ancak gerçek dünyada işlerin yürümesini sağlamak, kurumsal kültür ve yapıların yeniden yapılandırılması gibi uzun ve yavaş bir iştir; bu da çok zaman alan bir süreçtir.
Mesele şu ki, asıl sihir, yavaş işlerde gerçekleşiyor. Veri soyağacını ve erişim izinlerini belirlemenin gösterişsiz sürecinde. Kurumsal sistemler için veri temizleme ve siber güvenlik onaylarından bahsetmiyorum bile. Güvenlik protokolleri ve geri alma prosedürleri hakkındaki sıkıcı toplantılarda. İnsanların ve yapay zekanın sadece bir arada var olmak yerine gerçekten iş birliği yapabilmesi için iş akışlarını yeniden tasarlamanın sabırlı çalışmasında.
Bunu şu anda büyük bir devlet dairesinde bir yapay zeka inovasyon programı uygularken bizzat öğreniyorum. Dönüşümsel girişimleri bürokratik “fikirden gerçeğe dönüştürme” sürecinde ilerletmek için birçok insanın bir araya gelmesi gerekiyor.
Gerçekten Önemli Olan Üç Şey
Yeterince heyecan döngüsünün gelip geçtiğini gördükten sonra, şu üç basit soruyu yanıtlamanın önemini öğrendim:
- Hangi sorunları çözmeyi hedefliyorsunuz?“Yapay zeka işimizi nasıl dönüştürebilir?” değil, “Sarah’ın muhasebeden gider raporlarını işlemesine kadar geçen süreyi nasıl azaltabiliriz?” gibi. Spesifik olun, yoksa sürekli değişen yapay zeka akımlarının denizinde kaybolursunuz.
- Ölçebilir misiniz?Bugün soruna bir rakam koyamazsanız, yarın da çözdüğünüzü kanıtlayamazsınız. CFO, “dönüşümsel yapay zeka yolculuğunuzla” ilgilenmez; çözümünüzün halihazırda takip ettiği metriklerde ilerleme kaydedip kaydetmediğiyle ilgilenir. Evet, bu bir inovasyon engelidir, ancak çoğu yapay zeka projesinin ölçeklendirmeden önce sağlam bir kavram kanıtına ihtiyacı vardır.
- İşler bozulduğunda ne olur?Kabul edelim, yapay zekanın hata yaptığına dair uyarı gerçek. İşlerin bozulacağını bekleyin. Eğer… daha doğrusu ne zaman bozulacağını değil. Başarılı şirketler, ilk günden itibaren başarısızlığa hazırlıklı olan ve olası durumlara hazırlıklı olanlardır. Geri alma prosedürleri, insan gözetimi ve net ilerleme yolları vardır. Yapay zekayı sihirli bir değnek veya sihirli bir değnek olarak değil, güçlü ama kusurlu bir araç olarak kullanırlar. Yapay zekadan elde edilen tüm çıktıların, kritik karar alma süreçlerinde kullanılmadan önce insanlar tarafından sağlam bir şekilde doğrulanması gerekir.
Kimsenin Bahsetmediği Gerçek Eğri
Birden fazla reklam döngüsünden öğrendiğim şey şu: Asıl eğri teknoloji benimsemeyle ilgili değil; kurumsal öğrenmeyle ilgili.Önce heyecan aşaması gelir: “Bu her şeyi değiştirir!” Sonra gerçeklik aşaması: “Durun, bu düşündüğümüzden daha zor.” Sonra bilgelik aşaması: “Ah, bunun aslında dünyamıza ne kadar uyduğunu görüyorum.”
“Yapay zekanın muazzam potansiyel iş değerine rağmen, kendiliğinden ortaya çıkmayacak,” … “Başarı, sıkı bir şekilde uyumlu iş pilotlarına, proaktif altyapı kıyaslamasına ve somut iş değeri yaratmak için yapay zeka ile iş ekipleri arasında koordinasyona bağlı olacak.” — Haritha Khandabattu, Gartner Kıdemli Analisti.
Doğrudan bilgelik aşamasına geçen şirketler, yani yeni teknolojiye merakla ama gerçekçilikle yaklaşanlar, uzun vadede kazananlar oluyor.
Şu Anda Ne Yapmalı?
Eğriyi aşmayı unutun. Bunun yerine, küçük ve ölçülebilir bir sorun seçin ve onu doğru şekilde çözün. Veri evinizi düzene sokun. Geceleri rahat uyumanızı sağlayacak sıkıcı altyapıyı oluşturun. Ve biri sizden “dönüşümsel bir yapay zeka vizyonu” istediğinde, ona daha iyisini sunun: doğru yönde ilerleyen bir rakam.
Yapay zeka öngörüsü artık beş yıl sonra nerede olacağımızı mükemmel bir şekilde tahmin etmekle ilgili değil. İşler çok hızlı ilerliyor ve değişiyor. Sürekli öğrenmemiz, uyum sağlamamız ve yapay zekayı sorumlu bir şekilde geliştirip devreye almamız gerekiyor. Bunun kuruluşunuzda ne anlama geldiği, öncelikle çözülmesi gereken en değerli bulmacadır.
Okunacak Yazı: 1
İlerlemenin Dengesizliği İkinci Bölüm: Yapay Zekanın Kazananları ve Geri Kalanımız. Güç, platformlar ve politika, yapay zekanın kimin için çalıştığını nasıl şekillendiriyor?
Okunacak Yazı: 2
İlerlemenin Dengesizliği Birinci Bölüm: Modernitenin Mekaniği Üzerine. Yeniliğin ardındaki sistemleri keşfetmek