#132 MIT Nanda | GenAI Uçurumu: İş Dünyasında Yapay Zekânın Durumu 2025

I. KAVRAMSAL ÇERÇEVE

Photo by BoliviaInteligente on Unsplash

Önce Kavramlar…

• GenAI Divide: İşletmelerde yapay zekâ araçlarının yaygın olarak denenmesine rağmen yalnızca çok azının gerçek değer üretip dönüşüm sağlayabilmesi sonucu oluşan başarı farkını ifade ediyor.

II. ARAŞTIRMACI KURUM

MIT Nanda Kurumsal Logo

MIT NANDA

MIT bünyesinde faaliyet gösteren NANDA, yapay zekâ sistemlerinin gerçek dünya uygulamalarını inceleyen, şirketlerin GenAI teknolojileriyle geçirdikleri dönüşümü araştıran ve bu alanda kurumlara yol gösterici içgörüler üreten bir araştırma girişimidir. Akademik bilgiyle saha gözlemini birleştiren bu platform, işletmelerle birebir çalışarak veri toplar, pilot projeleri analiz eder ve yapay zekânın operasyonlara, iş modellerine ve çalışan deneyimine etkisini anlamaya yönelik kanıta dayalı, uygulanabilir ve yenilikçi araştırmalar yürütür.

III. METODOLOJİ

Rapor, 2025 yılı içinde farklı sektörlerden kurumların GenAI kullanımını inceleyen kapsamlı bir saha çalışmasına dayanıyor. Çalışma kapsamında 300’den fazla kamuya açık yapay zekâ girişimi taranıyor, 52 kuruluş temsilcisiyle yapılandırılmış görüşmeler yapılıyor ve dört konferansta 153 üst düzey yöneticiyle anket gerçekleştiriliyor.

Toplanan veriler kurumların GenAI’yi nasıl benimsediğini, hangi aşamada tıkandığını ve değer yaratabilen uygulamaların ortak özelliklerini ortaya koymak için karşılaştırmalı analizlere tabi tutuluyor. Bulgular, GenAI yatırımlarındaki yüksek beklenti–sınırlı dönüşüm dengesi hakkında işletmeler ve karar alıcılar için bir yol gösterici niteliğinde.

IV. BULGULAR

• İşletmeler GenAI teknolojilerine toplam 30–40 milyar dolar yatırım yaptı. Bu yatırımların %95’inin hiçbir finansal geri dönüş yaratmadığı belirtiliyor.
• Raporda, kurumların yalnızca %5’inin GenAI projelerinden ölçülebilir değer elde ederek milyon dolar seviyesinde fayda sağladığı vurgulanıyor.
• Organizasyonların %80’i ChatGPT ve Copilot gibi genel amaçlı LLM araçlarını denerken yaklaşık %40’ı bu araçları aktif olarak kullanıyor. Ancak kullanım daha çok bireysel verimlilikle sınırlı kalıyor.
• Enterprise düzeyde geliştirilen ya da satın alınan GenAI araçlarını değerlendiren şirketlerin %60’ı pilot aşamasına ilerliyor. Ancak bunların yalnızca %20’si pilot başlatabiliyor ve sadece %5’i üretim ortamına başarıyla geçebiliyor.
• Yapay zekâ yatırımlarının büyük kısmı potansiyel dönüşüm yaratmadan pilot seviyesinde kaldığı için geniş kapsamlı organizasyonel değişim gözlemlenemiyor.
• Dokuz büyük sektörden yalnızca teknoloji ile medya alanlarında anlamlı yapısal değişim görülürken, yedi sektörde dönüşüm etkisi düşük kalıyor.
• Enerji, ileri teknoloji üretimi, finans ve sağlık gibi alanlarda GenAI’nin şimdilik süreçleri hızlandırdığı ancak iş modellerini dönüştürmediği belirtiliyor.
• Kurumların örnek araç denemelerine ve bütçe yatırımlarına rağmen entegrasyon zorlukları, süreç uyumsuzlukları ve geri bildirimden öğrenemeyen modeller nedeniyle projelerin tıkandığı belirtiliyor.
• En sık karşılaşılan başarısızlık nedenleri arasında yeni araçlara direnç, çıktı kalitesine güvensizlik, kötü kullanıcı deneyimi ve yönetsel sahiplenme eksikliği yer alıyor.
• Çalışanların kurumsal projeler yavaş ilerlerken kişisel ChatGPT veya Claude abonelikleri üzerinden gölge kullanım gerçekleştirdiği ve neredeyse bütün şirketlerde çalışanların bireysel olarak AI araçlarını işe entegre ettiği belirtiliyor.
• AI bütçelerinin yaklaşık yarısının satış ve pazarlama alanına yöneldiği, ancak geri ofisteki otomasyonların daha yüksek yatırım geri dönüşü sunduğu vurgulanıyor.
• En başarılı AI uygulamaları satış sonrası takip, müşteri destek otomasyonu ve yazılım geliştirme gibi dar ama yüksek hacimli süreçlerde ortaya çıkıyor.
• Başarı göstermiş şirketlerin ortak stratejisinin genel amaçlı araçlar yerine süreçlere özel özelleştirilmiş GenAI çözümlerine yönelmek olduğu belirtiliyor.
• İçeride AI ürünü geliştiren organizasyonların, dış iş ortaklarıyla çalışanlara kıyasla iki kat daha düşük başarı oranı yakaladığı, bu nedenle stratejik ortaklıkların üretim aşamasına geçişte önemli avantaj sağladığı ifade ediliyor.
• GenAI mevcut düzeyde yaygın işten çıkarmalara yol açmıyor. Bunun yerine dış ajans maliyetlerinin azaltılması, BPO harcamalarının düşürülmesi ve işe alım hızının yavaşlaması gibi dolaylı etkiler yaratıyor.
• Teknoloji ve medya sektörlerinde organizasyonların orta vadede daha düşük işe alım hedefleri belirlediği, buna karşılık sağlık, enerji ve ağır sanayide iş gücü azaltma beklentisinin görülmediği raporlanıyor.
• En yüksek iş değeri yaratan kullanım alanlarının müşteri destek süreçlerinin uçtan uca otomasyonu, idari belgelerin işlenmesi, içerik üretiminin kısmen içeriden yapılmaya başlanması ve basit BPO işlerinin AI ile geri kazanılması olduğu vurgulanıyor.
• Rapora göre GenAI’nin gerçek etkisinin, sabit talimatlarla çalışan araçlardan değil, hafıza tutan, öğrenen ve süreçlere entegre olabilen öğrenen sistemlerin yaygınlaşmasıyla ortaya çıkacağı belirtiliyor.
• Önümüzdeki dönemlerde kurumların seçtikleri GenAI iş ortaklarının kilit rol oynayacağı ve 12–18 ay içinde yapılacak entegrasyonların sonraki yılların rekabet üstünlüğünü belirleyeceği ifade ediliyor.

V. BİZDEN KISA KISA

• Her gün içerik paylaşımına devam eden Instagram hesabımızı buraya tıklayarak takip edebilirsiniz.
• En büyük destekçimiz okuyucularımız. Aşağıdaki buton ile e-bültenimizi arkadaşlarınıza tavsiye edebilirsiniz.

VI. İŞ BİRLİĞİ

Gün içinde pratik ve keyifli bir rutin arayanlar için.

MEF Çikolatalı Kolajen, lezzetli formülüyle günlük kullanıma kolayca uyum sağlıyor.

MEF Çikolatalı Kolajen

Türkiye’nin ilk ve tek mikroenkapsülasyon teknolojisi sayesinde hayvansal tat ya da koku hissedilmiyor ve maksimum etki sağlanıyor.

Şimdi keşfedin!