Üretken yapay zeka projelerinin %95’i başarısız oluyor ve teknoloji balonunun gerginleşmesine neden oluyor.
MIT’nin NANDA girişimi tarafından yayınlanan GenAI Ayrımı: İş Dünyasında Yapay Zeka Durumu 2025 adlı yeni rapor , üretken yapay zekanın işletmeler için umut vaat ettiğini ancak hızlı gelir artışı sağlamayı amaçlayan çoğu girişimin başarısız olduğunu ortaya koyuyor. Güçlü yeni modelleri entegre etme telaşına rağmen, yapay zeka pilot programlarının yaklaşık %5’i hızlı gelir artışı sağlıyor; büyük çoğunluğu ise durgunlaşıyor ve Kâr ve Zarar üzerinde ölçülebilir bir etki yaratamıyor. Liderlerle yapılan 150 görüşmeye, 350 çalışanla yapılan bir ankete ve 300 kamuya açık yapay zeka uygulamasının analizine dayanan araştırma, başarı öyküleri ile durgunlaşmış projeler arasında net bir ayrım çiziyor. Bu bulguları daha iyi anlamak için raporun baş yazarı ve MIT’deki NANDA projesine araştırma katkısı sağlayan Aditya Challapally ile görüştüm. Challapally, “Bazı büyük şirketlerin pilot projeleri ve daha genç girişimler üretken yapay zeka ile gerçekten mükemmelleşiyor” dedi. Örneğin, 19 veya 20 yaşındakilerin liderliğindeki girişimler, “gelirlerinin bir yılda sıfırdan 20 milyon dolara fırladığını” söyledi. “Bunun nedeni, bir sorun noktasını seçmeleri, iyi uygulamaları ve araçlarını kullanan şirketlerle akıllıca ortaklıklar kurmaları,” diye ekledi. Ancak veri setindeki şirketlerin %95’i için üretken yapay zeka uygulaması yetersiz kalıyor. Raporda, “Kurumsal yapay zeka çözümlerindeki %95’lik başarısızlık oranı, GenAI Ayrımının en açık tezahürünü temsil ediyor,” deniyor. Temel sorun mu? Yapay zeka modellerinin kalitesi değil, hem araçlar hem de kuruluşlar için “öğrenme açığı”. Yöneticiler genellikle düzenlemeleri veya model performansını suçlarken, MIT’nin araştırması kusurlu kurumsal entegrasyona işaret ediyor. Challapally, ChatGPT gibi genel araçların esneklikleri nedeniyle bireyler için mükemmel olduğunu, ancak iş akışlarından öğrenmedikleri veya uyum sağlamadıkları için kurumsal kullanımda duraksadıklarını açıkladı. Veriler ayrıca kaynak tahsisinde bir uyumsuzluk olduğunu da ortaya koyuyor. Üretken yapay zeka bütçelerinin yarısından fazlası satış ve pazarlama araçlarına ayrılmış olmasına rağmen MIT, en büyük yatırım getirisini arka ofis otomasyonunda buldu; iş süreçlerinin dış kaynak kullanımını ortadan kaldırdı, dış ajans maliyetlerini düşürdü ve operasyonları kolaylaştırdı.
https://fortune.com/2025/08/18/mit-report-95-percent-generative-ai-pilots-at-companies-failing-cfo/