MIT Açıkladı: GenAI projelerinin neden sadece %5’i milyonlarca dolarlık fayda yaratıyor?
Üretken yapay zekâ, iş dünyasının hızla adapte olmaya çalıştığı en güçlü dönüşüm alanlarından biri. ChatGPT gibi araçlar sayesinde herkesin gündemine giren bu teknoloji, kurumlar için sadece verimlilik değil; iş yapış biçimlerinin yeniden tanımlanması anlamına geliyor.
MIT’nin “State of AI in Business” raporu, bu dönüşümün kurumlar açısından nasıl ilerlediğine dair değerli içgörüler sunuyor. Rapora göre, GenAI projelerinin büyük bir bölümü (%95) henüz beklenen geri dönüşleri yaratmamış. Ancak bu tablo, sistemik bir soruna değil; öğrenilmekte olan bir dönüşüm sürecine işaret ediyor. Aynı rapor, doğru şekilde yapılandırılmış GenAI projelerinin (%5) milyonlarca dolarlık fayda yarattığını gösteriyor. Yani başarı mümkün ve örnekleri çok net.
CBOT olarak 100’den fazla kurumla yapay zekâ projeleri yürütüyoruz. İlk adımımız her zaman aynı: Gerçekten dönüşmesi gereken alanı netleştirmek. Hangi sorun çözülmek isteniyor? Bu sorun kullanıcı deneyimini, operasyonel verimliliği ya da finansal sonuçları ne kadar etkiliyor? Ve en önemlisi, bu dönüşüm için en uygun teknoloji ne?
Bu yazıda, GenAI projelerinin görünür sonuçlar üretmesini sağlayan temel yaklaşımı ve bu süreci nasıl yönettiğimizi aktarıyoruz.
Gerçek Etki Nerede Başlıyor?
Kurumsal GenAI projeleri, çoğu zaman büyük vaatlerle yola çıkıyor. Ama başarının asıl anahtarı, ilk adımda saklı: Doğru soruyu sormak.
“Bu teknolojiyle ne yapabiliriz?” değil, “Hangi sorunu çözmek istiyoruz?”
Veriyle doğrulanmış bir ihtiyaç, güçlü teknolojik altyapıdan daha belirleyici olabiliyor. CBOT olarak her projeye bu anlayışla başlıyoruz. Önce süreci dinliyoruz, birlikte değerlendiriyoruz, ardından çözüm mimarisini kurguluyoruz. Çünkü aynı teknoloji, farklı bağlamlarda bambaşka sonuçlar yaratabiliyor.
MIT raporunda öne çıkan bir veri bunu net şekilde ortaya koyuyor: GenAI projelerinin yüzde 95’i sınırlı etki üretirken, yalnızca yüzde 5’lik bir kesim yüksek değer yaratıyor. Bu yüzde 5’lik grup, süreci merkeze alan, iş akışlarına entegre, öğrenebilen ve bağlama duyarlı sistemler kuruyor.
Teknoloji elbette önemli. Ancak asıl farkı, bu teknolojinin nasıl kullanıldığı belirliyor.
Pilottan Üretime: Geçişin Mimarisini Kurmak
Birçok kurum, GenAI projelerine pilot uygulamalarla başlıyor. Bu son derece doğru bir adım. Ancak bu pilotların üretime dönüşmesi için sadece teknik testler yeterli olmuyor. Stratejik kurgunun, organizasyonel bağlamla uyumlu olması gerekiyor.
MIT raporuna göre, kurumların yalnızca yüzde 20’si GenAI çözümlerini pilot aşamaya taşıyabiliyor ve sadece yüzde 5’i bu projeleri üretime geçirebiliyor. Bu veri, uygulamaya geçişin önündeki en temel gerekliliği işaret ediyor: Süreçle bütünleşen yapıların kurulması.
CBOT olarak her projeye başlarken şu soruları netleştiriyoruz:
- Bu çözüm hangi iş sürecine entegre olacak?
- Kullanıcı deneyimini nasıl etkiliyor?
- Süreç içindeki veri akışları ve bağlamsal değişkenler ne?
Bu sorulara net yanıtlar verilebildiğinde, geçişler daha hızlı ve sorunsuz ilerliyor. Çünkü GenAI artık tek seferlik bir yazılım yatırımı değil; yaşayan, öğrenen bir organizasyon parçası.
Kurumsal Kullanımın Sessiz Dinamikleri
MIT raporunun en dikkat çekici bulgularından biri, bireysel kullanımın kurumsal dönüşümün önüne geçtiği yönünde. Şirketlerin yüzde 90’ına yakınında çalışanlar, üretken yapay zekâ araçlarını kişisel olarak zaten kullanıyor. Ancak bu kullanım, çoğu zaman kurumsal projelerden bağımsız gelişiyor.
Bu durum, aslında önemli bir fırsata işaret ediyor. Çünkü bireysel kullanım tercihleri, sahadaki gerçek ihtiyacı gösteriyor. CBOT olarak biz bu “gölge ekonomi”yi analiz ederek, projelerin tasarımında gerçek kullanım alışkanlıklarını dikkate alıyoruz. Hangi departman hangi aracı, ne için ve nasıl kullanıyor? Bu soruların yanıtları, kurumsal yol haritalarını çok daha gerçekçi kılıyor.
Proje öncesi analizlerimizde sıkça karşılaştığımız bir durum var: Kurumun en öncelikli gördüğü konu, yapılan analiz sonucunda beşinci sıraya düşebiliyor. Bu, veriye dayalı karar almanın ve gerçek ihtiyaca odaklanmanın önemini açıkça gösteriyor.
Yatırımı Görünene Değil, Etki Yaratan Noktalara Yönlendirmek
GenAI projelerinde yatırımların büyük bölümü pazarlama ve müşteri deneyimi tarafına yöneliyor. MIT verileri, bu alanların bütçeden yüzde 70’e yakın pay aldığını gösteriyor. Oysa yüksek yatırım getirisi (ROI), çoğu zaman bu alanların dışında ortaya çıkıyor.
“Gerçek dönüşüm, operasyonun derinliklerinde başlar.”
Satın alma süreçleri, faturalama, hukuk birimleri veya tedarik zinciri gibi “arka plan” süreçlerde yapılan GenAI tabanlı otomasyonlar, hem yüksek verimlilik sağlıyor hem de dış kaynak bağımlılığını azaltıyor.
CBOT olarak bu alanlarda geliştirdiğimiz çözümler, kurumsal yapının sürdürülebilir şekilde dönüşmesini sağlıyor. Örneğin, sözleşme analizi, regülasyon kontrolleri, tahsilat süreçleri gibi kritik ama görünmeyen noktalarda uyguladığımız sistemler, kısa sürede ölçülebilir sonuçlar veriyor.
GenAI Efsaneleri: Gerçeklerle Yüzleşmek
Üretken yapay zekâ üzerine konuşulurken, çoğu zaman söylemler veriyle değil, varsayımla şekilleniyor. Ancak MIT’nin State of AI in Business raporu, bu alandaki beş büyük efsaneyi somut verilerle çürütüyor. Gerçek tablo, sanıldığından çok daha farklı.
Kurumsal yapay zekâ yatırımlarının sürdürülebilir bir stratejiye dayanması için önce bu efsanelerle yüzleşmek gerekiyor:
1.“AI işlerimizi elimizden alacak”
Yaygın bir endişe, yapay zekânın doğrudan istihdamı azaltacağı yönünde. Ancak raporun verileri tam tersini gösteriyor. Şu ana kadar gözlemlenen en net etki, dış kaynak kullanımının azalması. Büyük çaplı işten çıkarmalar değil, dış destek ihtiyacının düşmesi söz konusu. Bu da yapay zekânın iş gücünü tamamen ortadan kaldırmak yerine, şirket içindeki kapasiteyi daha etkin kullanma fırsatı sunduğunu ortaya koyuyor.
CBOT olarak bu geçişin, insanın yerini alacak sistemler değil, insanla birlikte çalışan akıllı yapılar üzerinden gerçekleşmesi gerektiğine inanıyoruz.
2. “Yapay zekâ tüm sektörleri dönüştürüyor”
Dönüşüm hikâyeleri genellikle tüm sektörleri kapsıyormuş gibi anlatılıyor. Oysa gerçek tablo daha temkinli. Şu an için yapısal düzeyde dönüşüm gözlemlenen alanlar teknoloji ve medya sektörleriyle sınırlı. Diğer sektörlerde ise yapay zekâ hâlâ ağırlıklı olarak pilot projeler ve sınırlı kullanım senaryoları düzeyinde kalıyor.
Bu farkındalıkla CBOT olarak, her sektöre “tek tip” çözüm sunmak yerine, sektörün olgunluk seviyesine ve dönüşüm kapasitesine uygun yapılar kurguluyoruz.
3.“Kurumsallar yavaş”
Klişe ama yanıltıcı: Büyük şirketlerin yeniliklere kapalı olduğu sıkça söylenir. Ancak MIT’nin verileri aksini söylüyor. Birçok büyük şirket, üretken yapay zekâyı çoktan test etmeye başladı. Gerçek sorun hızda değil, uygulamaya geçişte. Başka bir deyişle, fikir bol ama çalışan sistem az.
Bu noktada hızın tek başına yeterli olmadığını, doğru uygulama mimarilerinin devreye alınması gerektiğini her projede tekrar tekrar gözlemliyoruz.
4.“Sorun teknik, yasal ya da verisel engeller”
GenAI projelerinin önündeki en büyük bariyerin teknik veya yasal kısıtlamalar olduğu düşünülüyor. Oysa MIT raporu, asıl sorunun başka yerde olduğunu gösteriyor: Öğrenemeyen, bağlamı algılayamayan ve kurumun işleyişine adapte olamayan sistemler başarısız oluyor.
CBOT olarak bu nedenle projelere teknik yeterlilikten önce organizasyonel bağlamı anlamaya çalışarak başlıyoruz. Teknoloji ancak doğru zemine yerleştiğinde değer üretmeye başlıyor.
5.“Kendi AI’mızı geliştirmeliyiz”
Bazı kurumlar, yapay zekâ projelerini tamamen kendi bünyelerinde geliştirerek daha fazla kontrol sahibi olabileceklerini düşünüyor. Ancak MIT raporu bu yaklaşımın düşündüğünüz kadar etkili olmadığını ortaya koyuyor. Dahili olarak geliştirilen çözümler, dış kaynaklı uygulamalara kıyasla iki kat daha fazla başarısız oluyor.
Bu veri, sahada bizim de zaman zaman karşılaştığımız tanıdık bir tabloyu doğruluyor. CBOT olarak gözlemlediğimiz bir durum var: GenAI projeleri söz konusu olduğunda, bazı kurumlar bu süreci kendi IT ekipleriyle yürütmeyi tercih edebiliyor. Bu yaklaşım, özellikle teknolojik yetkinliği güçlü kurumlar için oldukça anlaşılır ve doğal bir eğilim. Ancak burada çoğu zaman gözden kaçan ince ama kritik bir fark olduğunu düşünüyoruz: Kurumsal bilgi birikimi.
Biz yalnızca bir teknoloji sağlayıcısı değiliz. Bugüne kadar onlarca sektörde, yüzlerce kurumla çalışarak geliştirdiğimiz geniş bir uygulama deneyimine ve “nasıl yapılır” bilgisine sahibiz. Bir problemi hangi sırayla ele almak gerektiğinden, doğru senaryo mimarisine; kullanıcı deneyiminden önceliklendirme süreçlerine kadar pek çok konuda kurumların işini kolaylaştıracak, tekrarlanabilir bir uzmanlık taşıyoruz.
Elbette kurumların kendi kaynaklarıyla ilerlemeyi istemesi anlaşılır. Ancak bu yolculukta yalnızca teknolojiyi değil, deneyimi de sürece dahil etmek; hem daha sağlam adımlar atmayı hem de dönüşüm sürecinin daha hızlı ve düşük riskle ilerlemesini mümkün kılıyor.
Bu efsanelerle yüzleşmeden oluşturulan her yapay zekâ stratejisi, riskli bir varsayım üzerine kurulmuş olur. Gerçek verilerle desteklenmeyen kararlar, heyecanla başlayan projelerin kısa sürede rafa kalkmasına neden oluyor.
Kurumsal yapay zekâ dönüşümünde başarı; doğru kavramlara, gerçekçi beklentilere ve bağlama duyarlı uygulamalara dayanıyor.
Yeni Dönem: Statik Araçlardan Dinamik Yapılara Geçiş
Bugünün en önemli kavramlarından biri: Agentic AI. Bu sistemler sadece yanıt üretmiyor; süreci öğreniyor, bağlama adapte oluyor ve refleks hâline geliyor. Artık mesele, doğru cevabı üretmek değil; doğru zamanda doğru aksiyonu alabilmek.
CBOT olarak bu yaklaşımı projelerimizin merkezine yerleştiriyoruz. Agentic AI yapıları sayesinde, kurumların ihtiyaçlarına özel refleksler inşa edilebiliyor.
Bu yapıların bir sonraki adımı ise Agentic Web. Farklı yapay zekâ ajanlarının birlikte çalışabildiği, koordine olabildiği ve kurumsal görevleri dağıtarak yerine getirebildiği bu yeni dönem, çoklu temsilci protokollerle mümkün hâle geliyor:
MCP (Multi-Agent Coordination Protocols)
A2A (Agent-to-Agent Communication)
NANDA (Negotiation and Delegation Architecture)
Bu sistemler sayesinde kurum içindeki farklı roller, senkronize şekilde çalışabiliyor. Bu da sadece otomasyon değil, organizasyonel uyum anlamına geliyor.
Sonuç: Dönüşüm Doğru Soruyla Başlar
Üretken yapay zekâ, kurumlara sadece daha fazla veri ya da hız kazandırmıyor. Asıl değeri; doğru sorularla şekillenen, bağlamla bütünleşen, süreç içinde öğrenen ve kuruma özel refleksler kazandıran sistemler oluşturuyor.
CBOT olarak biz, yapay zekâyı bir ürün değil; dönüşümün kendisi olarak konumlandırıyoruz. Bu nedenle projelerimize bir yazılım uygulaması değil, birlikte inşa edilen bir yapılanma biçimi olarak bakıyoruz.
Bugün hâlâ birçok kurum GenAI’yi “teknolojik bir seçenek” olarak değerlendiriyor. Oysa biz biliyoruz ki, bu bir stratejik yapılanma kararıdır.
Ve her dönüşüm, doğru soruyla başlar.