Dijital Çalışanlar ile Gerçek İş Değeri Nasıl Üretilir?

Son iki yılda üretken yapay zekâ gündemi biraz daha netlik kazandı. Bugün “agent”, “dijital çalışan” gibi kavramlar artık vitrin kavramlar olmaktan çıktı; kurumların operasyonlarına nasıl yerleşeceği, nasıl ölçekleneceği ve en önemlisi nasıl ölçülebilir iş değerine dönüşeceği konuşuluyor. Yani odağımız net: teknoloji gösterisi değil, sonuç üretimi.

McKinsey’nin The State of AI in 2025 raporu bu konuyu verilerle somutlaştırıyor. Rapora göre kurumların küçük bir bölümü, üretken yapay zekâ uygulamalarını uçtan uca süreçlere taşıyıp yüksek değer üretebilen bir seviyeye ulaşıyor. Oranı %6 olan bu grup, yapay zekanın kurum ölçeğinde anlamlı finansal etki yaratabildiğini belirtiyor. Bu veri bize şunu söylüyor: Başarı bir sadece “model seçimi” meselesi değil, işin içine doğru şekilde yerleşme ve ölçekleme meselesi.

Bu oran, geçtiğimiz yıl yayınladığımız “MIT Açıkladı: GenAI Projelerinin Neden Sadece yüzde 5’i Milyonlarca Dolarlık Fayda Yaratıyor?” içeriğinde gördüğümüz tabloyla da uyumlu. İki farklı kaynak, aynı gerçeğe işaret ediyor: Büyük etki, iyi niyetli denemelerden değil; doğru kurgulanmış iş akışlarından, net KPI’lardan ve sürdürülebilir sahiplikten geliyor.

CBOT olarak dijital çalışanları bu çerçevede ele alıyoruz: Tekil görevleri otomatikleştiren araçlar değil, belirli bir iş akışını sahiplenen, gerektiğinde insana akıllıca pas atan ve çıktısı net biçimde ölçülen sistemler. Bu yazıda “Dijital Çalışanlar ile Gerçek İş Değeri Nasıl Üretilir?” sorusunu, McKinsey 2025 bulgularını sahadaki deneyimle birleştirerek ele alıyoruz.

Keyifli okumalar,

Mesele “Yapay zekâ var mı?” değil; Yapay zekâyı işin içine nasıl yerleştiriyoruz?

Kurumlarda üretken yapay zekâ konuşulurken genelde iki cümle peş peşe geliyor: “Biz de kullanıyoruz” ve “Ama henüz tam oturmadı.” McKinsey’nin The State of AI in 2025 raporu bu hissi rakama çeviriyor: Kurumların %88’i en az bir iş fonksiyonunda yapay zekâ kullanıyor (geçen yıl %78’di), ama ölçekleme tarafında çoğunluk hâlâ pilot ve erken aşamada. Yani mesele “Yapay zekâ var mı?” değil; “Yapay zekâyı işin içine nasıl yerleştiriyoruz?”

Şimdi asıl kritik yere geliyoruz: McKinsey, en yüksek geri dönüşü alan kurumların yalnızca daha fazla deneme yapmadığını, değer üretimini mümkün kılan belirli pratikleri sistemli şekilde uyguladığını gösteriyor. Bu raporda karışımıza 6 başlık çıkıyor; Strateji, Teknoloji, Benimseme ve Ölçekleme, İşletim Modeli, Yetenek, Veri.

Elimizdeki altı başlık aslında tek bir sorunun etrafında birleşiyor: Dijital çalışanı “çalıştırmak” mı istiyoruz, yoksa “işin sahibi” yapıp sonuç mu almak istiyoruz?

CBOT olarak sahada gördüğümüz ayrım da tam burada başlıyor. Birinci yaklaşımda dijital çalışan, bir ekibin yanında duran “akıllı bir araç” gibi kalıyor. Güzel demolar çıkarıyor, birkaç görevi hızlandırıyor; ama değer üretimi kişinin inisiyatifine ve tekil kullanımlara bağlı kaldığı için ölçeklenmesi zorlaşıyor. İkinci yaklaşımda ise dijital çalışan, iş akışının doğal parçası oluyor: Nerede devreye gireceği belli, hangi kararı hangi veriyle vereceği belli, ne zaman insana pas atacağı belli, çıktısı hangi KPI ile ölçüleceği belli. Değer dediğimiz şey de bu netlikten çıkıyor.

Bu yüzden McKinsey’nin altı başlık altında topladığı pratikleri “checklist” gibi değil, aynı sistemin parçaları gibi okumak gerekiyor. Strateji tarafı “neyi neden otomatikleştiriyoruz?” sorusunu netleştiriyor. Teknoloji, dijital çalışanın güvenle çalışacağı zemini kuruyor. Benimseme ve ölçekleme, çözümü sürecin içine gömüyor; yani iş yeniden tasarlanıyor. İşletim modeli, bu işi proje gibi değil ürün gibi yönetiyor; hızlı iterasyonla gelişiyor. Yetenek, hem teknik hem iş tarafında sahipliği kalıcı kılıyor. Veri ise dijital çalışanın “tahmin” değil “kurumsal gerçek” üzerinden çalışmasını sağlıyor.

Kısacası, yüksek geri dönüş bir noktada “daha iyi prompt”tan değil; daha iyi iş tasarımından ve daha iyi işletim disiplininden geliyor.

Grafiği okumaya en üstten başlayalım. McKinsey burada iki şeyi aynı anda yapıyor: Bir, en yüksek geri dönüşü alan kurumların hangi pratikleri daha yaygın uyguladığını gösteriyor (Highest prevalence).
İki, bu pratiklerden hangilerinin “yüksek performansı açıklamada” daha etkili olduğunu işaretliyor (Relative importance). Yani “kimler ne yapıyor?” ile “hangisi gerçekten fark yaratıyor?” aynı sayfada.

Makro resim şu: Yüksek geri dönüş alanlar, yapay zekâyı bir teknoloji projesi gibi değil, işin çalışma biçimi gibi ele alıyor. Bu yüzden de listede “şu modeli seçtiler” ya da “şu use case’i yaptılar” yok. Onun yerine strateji, süreç, yönetişim, teslimat modeli, veri ve yetenek gibi daha az konuşulan ama işi büyüten kaslar var. Sahada da değer üreten projelerde ortak desen tam olarak bu: Model heyecanı kısa sürüyor; kalıcı etkiyi süreç ve sahiplik taşıyor.

Şimdi mikroya inelim: Highest prevalence bölümündeki ilk satır “Human in the loop”. Bu tesadüf değil. Yüksek geri dönüş alan kurumlarda, model çıktısının nerede insan kontrolünden geçeceği ve kararın kimde olduğu en baştan tanımlı. Bu tanım yapılınca iki şey oluyor: Operasyon “güvenli” hissediyor ve çözüm daha geniş bir alana yayılabiliyor. Tam tersi durumda, her ekip aynı soruya takılıyor: “Burada sorumluluk kimde?” Bu soru yanıtsız kalınca ölçekleme zaten istemeden yavaşlıyor.

İkinci güçlü sinyal teknoloji altyapısı. Grafiğin söylediği şu: En iyi sonuç alanlar “tek bir uygulama içine yapay zekâ koymakla” yetinmiyor; yapay zekâyı taşıyacak mimariyi kuruyor. Pratikte bunun karşılığı kimlik ve yetkilendirme, izlenebilirlik (log), entegrasyon katmanı, maliyet takibi, güvenlik ve versiyonlama gibi konular. Dijital çalışanı gerçek bir iş rolüne oturtmak istiyorsanız, arkasında bu işletim zemini gerekiyor; yoksa çözüm pilot gibi çalışıyor, üretim gibi davranmıyor.

Üçüncü grup satırlar strateji tarafında: net bir yol haritası ve liderliğin değer yaratımında hizalanması. Buradaki kritik nüans şu: Yol haritası “Yapay zekâ projesi listesi” değil, iş etkisi listesi olduğunda ölçek geliyor. Çünkü o zaman dijital çalışan, “şunu da deneyelim” diye değil “şu KPI değişecek” diye konumlanıyor. Bu, hem önceliklendirmeyi netleştiriyor hem de projeyi ekiplerin kişisel hevesinden çıkarıp kurumsal gündeme bağlıyor.

Ve grafiğin kalbi: rewiring business processes. McKinsey bunu özellikle “çözümleri iş süreçlerine gömmek” diye tarif ediyor. Dijital çalışanlar açısından bu şu demek: Bir otomasyon eklemek değil, işi yeniden kurgulamak. Örneğin dijital çalışan sadece öneri üretip kenarda durmuyorsa; işi başlatıyor, doğru veriyi çekiyor, karar adımlarını çalıştırıyor, istisnada insana pas atıyor ve çıktısı ölçülüyorsa… işte orada gerçek değer başlıyor. Bu yüzden “dijital çalışan” söylemi, süreç tasarımıyla birleşmediğinde sadece daha hızlı deneme üretiyor; iş değeri üretmiyor.

Buraya kadar “kimler neyi daha çok yapıyor?” kısmıydı. Şimdi alt bölüm Relative importance bize şunu söylüyor: Bazı pratikler yaygın ama bazıları performans farkını açıklamada daha kritik kaldıraçlar. Örneğin product development / product delivery bu bölümde çok güçlü görünüyor. Bu, yapay zekânın proje gibi değil ürün gibi yönetildiği yerlerde sonucun büyüdüğü anlamına geliyor: iterasyon, geri bildirim, sürüm yönetimi, canlı izleme, backlog ve sahiplik. Dijital çalışanlar yaşayan sistemler; süreç değiştikçe onların da güncellenmesi gerekiyor. Ürün disiplini olmazsa, birkaç ay sonra “dünkü akıllı” bir çözüme dönüşebiliyor.

Aynı şekilde governance (yönetişim) bu alt bölümde öne çıkıyor. Çünkü ölçekleme, sadece teknoloji kapasitesi değil; karar ve sorumluluk mimarisi. “Kim onaylıyor, kim izliyor, risk nasıl yönetiliyor, sapma olursa ne olacak?” gibi sorular netleştiğinde kurumlar frene basmıyor. Netleşmediğinde ise en iyi model bile temkinli kullanımın ötesine geçemiyor.

Son olarak veri tarafında “data products” ve “iterative solution development” vurgusu var. Dijital çalışanların performansı, tek seferlik entegrasyonla değil, tekrar kullanılabilir ve iş alanına göre tanımlanmış veri ürünleriyle istikrarlı hâle geliyor. Aynı kavramın üç farklı sistemde üç farklı anlamı varsa, dijital çalışanın karar kalitesi de dalgalanıyor. Veri ürünleri bunu sabitliyor; iteratif geliştirme de zaman içinde “daha güvenilir, daha öngörülebilir” bir davranış kazandırıyor.

Bu grafiğin verdiği ana mesajı tek cümlede toplarsak: yüksek geri dönüş, daha çok denemeden değil; doğru işletim modelinden geliyor.
Model seçimi önemini koruyor ama oyunu kazanan şey; süreçleri yeniden tasarlamak, insan kontrolünü doğru yere koymak, ürüne benzer bir teslimat disiplini kurmak ve yönetişimi veriyle birlikte işletmek.

Dijital çalışanlarla gerçek iş değeri, “bir agent kurduk” cümlesiyle değil; işin çalışma biçimini güncelleyen bir sistem kurunca geliyor. McKinsey’nin yüksek performanslı kurumlarda gördüğü pratikler de zaten aynı yere çıkıyor: Süreçleri yeniden tasarlamak, insan kontrolünü doğru yere koymak, ürüne benzer bir teslimat disipliniyle sürekli iyileştirmek, veriyi ve yönetişimi işin içine gömmek.

Biz de sahada aynı resmi görüyoruz. Değer üreten kurumlar dijital çalışanı “yan araç” gibi konumlamıyor; iş akışının sahibi yapıyor. KPI’ı baştan tanımlıyor, dijital çalışanın karar sınırlarını netleştiriyor, ne zaman insana pas atacağını tasarlıyor, çıktıyı ölçüyor ve iterasyonla büyütüyor. Böyle ilerleyince dijital çalışan bir demo olmaktan çıkıp operasyonun güvenilir parçası hâline geliyor.