Şirketler aynı yapay zekâ modellerine erişebiliyor. Peki neden aynı sonucu alamıyor? IAS CTO’su Bahtiyar Tan’a göre yanıt, kullanılan araç kadar şirketin kendi verisinde, süreçlerinde ve kurumsal hafızasında saklı.
Bir çalışanın yapay zekâyla rapor hazırlaması ya da bir ekibin yeni bir uygulamayı denemesi artık şaşırtıcı değil. Asıl mesele, bu bireysel kazanımları şirketin tamamında işleyen bir yapıya dönüştürmek. Bilginin farklı sistemlerde kaldığı, süreçlerin izlenemediği bir organizasyonda, gelişmiş bir modele erişmek tek başına bu dönüşümü sağlamıyor.
Kurumsal yazılım şirketi Industrial Application Software’in (IAS) teknoloji yöneticisi Bahtiyar Tan, yapay zekâ gündeminin şirketlerin dijital hazırlık düzeyinden ayrı ele alınamayacağını söylüyor. Tan’ın işaret ettiği “dijital olgunluk”, yalnızca kaç farklı yazılım kullanıldığıyla ilgili değil; verinin güvenilirliği, iş akışlarının ölçülebilmesi ve bilginin karar süreçlerine taşınabilmesiyle ilgili.
Araç yaygınlaşıyor, kurumsal değer aynı hızda büyümüyor
Bu ayrım araştırmalara da yansıyor. McKinsey’nin 25 Ağustos 2026 tarihli State of AI araştırmasında, katılımcıların yüzde 80’i yapay zekânın bireysel verimliliğini artırdığını belirtiyor. Buna karşılık, şirket düzeyinde faiz ve vergi öncesi kâra olumlu katkı bildirenlerin oranı yüzde 37’de kalıyor; rapora göre bu oran önceki yıla kıyasla büyük ölçüde değişmiş değil.
IAS’ın değerlendirmesi de kullanım ile kalıcı değer arasındaki bu mesafeye odaklanıyor. Tan, şirketlerin önce mevcut çalışma biçimlerini görünür kılmaları gerektiğini şu sözlerle anlatıyor:
“Veriler farklı sistemlere dağılmışsa, süreçler yeterince dijitalleşmemişse ve kararlar ağırlıklı olarak kişisel deneyime dayanıyorsa en gelişmiş modellerin katkısı bile sınırlı kalır. Yapay zeka çağına hazırlık, şirketin kendi işleyişini görünür, ölçülebilir ve yönetilebilir hâle getirmesiyle başlıyor.”
ERP’den yapay zekâya uzanan veri zemini
Bu nedenle yapay zekâ yatırımı, şirketlerin yıllardır kullandığı kurumsal kaynak planlama (ERP), otomasyon, bulut ve veri analitiği sistemleriyle birlikte düşünülüyor. Bu altyapıların ortak işlevi, farklı birimlerde üretilen bilgiyi bir araya getirmek ve süreçler arasında kullanılabilir hâle taşımak.
Tan’a göre ERP’nin rolü de kayıt tutmanın ötesine geçiyor. Süreçler arasında ortak bir dil kurulması, yapay zekânın veriyi anlamlandırması ve kararları desteklemesi için zemin hazırlıyor. Ancak bu katkının boyutunu, sistemi besleyen verinin güvenilirliği ve farklı iş akışlarının ne kadar uyumlu çalıştığı belirliyor.
Rekabet avantajı şirketin kendi bilgisinde
Gelişmiş modeller daha erişilebilir hâle geldikçe, benzer araçları kullanan şirketler arasındaki farkın nerede oluşacağı sorusu öne çıkıyor. Tan, önümüzdeki birkaç yılda model maliyetlerinin düşmesini ve bazı yeteneklerin standartlaşmasını bekliyor. Bu beklentisinin gerçekleşmesi hâlinde, şirketlerin kendi süreç bilgisini kullanma becerisinin daha da belirleyici olacağını düşünüyor.
“Benzer araçlara ulaşabilen şirketleri birbirinden ayıracak unsur ise kimin kendi verisini ne kadar anlamlı kullanabildiği olacak” diyen Tan, süreçlerini ölçebilen ve dijital yatırımlarını birlikte çalıştırabilen kuruluşların avantaj kazanacağını belirtiyor.
Dönüşüm yönetim masasına da uzanıyor
Tan’ın değerlendirmesinde dijital olgunluğun bir başka boyutu da yönetim anlayışı. Bilginin kimde toplandığı, kurum içinde nasıl paylaşıldığı ve hangi kararlarda kullanıldığı, teknik altyapı kadar önemli hâle geliyor.
Yapay zekâ bu açıdan şirketlerin geçmiş dijitalleşme yatırımlarının ne kadar derine indiğini de görünür kılacak. Tan’ın ifadesiyle, “Önümüzdeki dönemde yapabileceklerimizi teknolojinin yetenekleri kadar, onun yönetim anlayışımızı ve çalışma biçimlerimizi ne ölçüde dönüştürebildiği belirleyecek.”
Bir Cevap Yazın