Ekonomi
Bain & Company CEO'lar, şirketlerin %85'inin Yapay Zeka süreçlerini iyi yönetemediğini düşünüyor
Bain & Company'nin en son gerçekleştirdiği CEO araştırması, CEO'ların yaklaşık %80'inin
yapay zekâ dönüşüm programlarının hızından memnun olmadığını ortaya koyuyor.
Ancak verilerin derinliklerinde daha çarpıcı bir gerçek yatıyor: Şirketlerin
yaklaşık %85'i süreci başarılı bir şekilde yürütemiyor. Hız konusundaki hayal
kırıklığı gerçek olsa da bu durum büyük ölçüde teknolojinin sınırlarından değil,
programların yönetilme şeklinden kaynaklanıyor.
Dünyanın önde gelen yönetim danışmanlığı şirketlerinden Bain & Company'nin gerçekleştirdiği
CEO araştırması, CEO'ların %80'inin yapay zekâ dönüşüm programlarının
hızından memnun olmadığını ve şirketlerin %85'inin süreci iyi yönetemediğini
/uygulayamadığını ortaya koyuyor. CEO'ların %82'si, yapay zekâ dönüşümlerinin
en iyi ihtimalle hedeflenen sonuçları yalnızca kısmen hayata geçirebildiğini söylüyor,
sadece %18'i hedeflerinin çoğuna veya tamamına ulaştığını belirtiyor.
CEO'ların öne sürdüğü en büyük engeller ise teknoloji değil, yetkinlik ve odaklanma
eksikliği olarak karşımıza çıkıyor. %43'ü kurum içi uzmanlık ve araç yetersizliğine,
%41'i geniş çaplı bir dönüşüm yerine yerel pilot projelere sıkışıp kalmaya,
%39'u ise şirket verileri ile platformlarının yapay zekayı büyük ölçekte
uygulamaya henüz hazır olmamasına dikkat çekiyor.
Raporda öne çıkan başlıklar şöyle sıralanıyor:
- Pilot Projeler vs. Gerçek Dönüşüm: Çoğu CEO bir yapay zekâ dönüşümüne liderlik
ettiğini düşünse de aslında sadece bir pilot projeler portföyünü yönetiyor, oysa
bu ikisi aynı şey değil.
- Kopyalanamaz Bir Avantaj: Öne geçen şirketler aynı yolda daha hızlı ilerlemiyor,
benzersiz veriler, kodlanmış iş akışları ve öğrenme mimarileri aracılığıyla,
hiçbir rakibin sadece daha büyük bir çek yazarak alt edemeyeceği, katlanarak büyüyen
bir kuruma özel zekâ- inşa ediyorlar.
- Devredilemez Liderlik Kararları: Liderleri geride kalanlardan ayıran yedi bilinçli
tercih karşımıza çıkıyor: duruş, odaklanılan alan (domain), veri, teknoloji
mimarisi, işletim modeli, öğrenme sistemi ve yönetişim. Ve bu tercihlerin hiçbirinin
başkasına devredilmemesi gerekiyor.
- Kapanan Fırsat Penceresi: Fırsat penceresi gerçek ve hızla kapanıyor: Önceki teknoloji
dalgalarının aksine, yapay zekânın sağladığı avantajlar kararsızlıkları
artırıyor.
Raporla ilgili değerlendirmesinde, Bain & Company Türkiye Ortaklarından Armando
Guastella ise şöyle konuştu: Çoğu CEO yapay zekânın en önemli öncelik olduğunu
söylüyor ancak kanıtlar aksini gösteriyor. Büyük bir çoğunluk, işin rekabet etme
şeklini değiştirmeden sadece bir ilerleme illüzyonu yaratan bir yapay zekâ portföyü
(pilot projeler, konsept kanıtları ve verimlilik eklentileri koleksiyonu)
yönetiyor. Bu bir dönüşüm değil. Aradaki farkı bilen şirketler ise yakalanması
zor olacak şekilde öne geçiyor.
CEO'lar hüsrana uğramış durumda ve bunda da haklılar. Bain'in 2026 CEO araştırması,
genel müdürlerin yaklaşık %80'inin yapay zekâ programlarının hızından memnun
olmadığını gösteriyor. Şirketlerin ise yaklaşık %85'i süreci başarılı bir şekilde
uygulayamıyor. Bu memnuniyetsizlik, teknolojinin yapabileceklerinden ziyade
liderlerin dönüşüm programlarını nasıl tasarlayıp yürüttükleriyle ilgili gelişiyor.
Liderler farklı mantıkla hareket ediyor
Yeni ortaya çıkan liderler sadece daha iyi pilot projeler yürütmüyor. Farklı bir
mantıkla hareket ediyor ve kendilerini tamamen farklı bir kulvara taşıyan kuruma
özel bir zekâ inşa ediyorlar. Yapay zekânın rekabet ekonomilerini yeniden şekillendirdiği
birkaç alan üzerinde, yönetim kurulu düzeyinde açık ve net bahisler
oynanırken, yapay zekayı eski iş akışlarına entegre etmeye çalışmak yerine bu
alanları sıfırdan inşa ediyorlar. Veriyi, eylemsel (agentic) yazılım yeteneklerini
ve kurumsal öğrenmeyi, değeri katlanarak artan stratejik varlıklar olarak
görüyorlar. Liderler sadece bir portföy yönetmiyor, net bir taahhütte bulunuyorlar.
Araştırma Kuruma Özel Zekâ (Proprietary Intelligence)- için 3 temel taşı ortaya
koyuyor:
1. Kuruma Özel Veri (Proprietary data): Yalnızca kuruma ait olan, her işlem, etkileşim
ve kararla değeri daha da artan müşteri, operasyon ve sonuç kayıtlarının
birikimi kastediliyor.
2. Kodlanmış İş Akışları (Encoded workflows): Şirketin nasıl kazandığına dair kurumsal
bilginin, insan muhakemesinden süzülerek bunu geniş ölçekte uygulayan yapay
zekâ ajanlarına entegre edilmesi anlamına geliyor.
3. Öğrenme Mimarisi (Learning architecture): İnsan muhakemesi ile yapay zekâ çıktıları
arasındaki kapalı devre döngüler anlamına geliyor.Bu döngüler her bir uygulamayı
bir öncekinden daha akıllı hale getirerek, kullanıldıkça büyüyen ve sadece
daha büyük bütçeler ayrılarak kapatılamayacak bir avantaj sağlıyor.
Sonuç olarak daha iyi veri yapay zekâ ajanlarını keskinleştiriyor, daha keskin ajanlar
onlarla birlikte çalışan insanların performansını artırıyor, bu şekilde
faydalanan herkes öğrendiklerini yeni nesil iş akışlarına yeniden kodlayabiliyor
ve bu iş akışları daha da iyi veriler üretebiliyor. Her bir döngü şirketi daha
da öne taşıyor.
-iDeal Haber Merkezi-
- twitter.com/iDealDataHaber // www.idealdata.com.tr -
yapay zekâ dönüşüm programlarının hızından memnun olmadığını ortaya koyuyor.
Ancak verilerin derinliklerinde daha çarpıcı bir gerçek yatıyor: Şirketlerin
yaklaşık %85'i süreci başarılı bir şekilde yürütemiyor. Hız konusundaki hayal
kırıklığı gerçek olsa da bu durum büyük ölçüde teknolojinin sınırlarından değil,
programların yönetilme şeklinden kaynaklanıyor.
Dünyanın önde gelen yönetim danışmanlığı şirketlerinden Bain & Company'nin gerçekleştirdiği
CEO araştırması, CEO'ların %80'inin yapay zekâ dönüşüm programlarının
hızından memnun olmadığını ve şirketlerin %85'inin süreci iyi yönetemediğini
/uygulayamadığını ortaya koyuyor. CEO'ların %82'si, yapay zekâ dönüşümlerinin
en iyi ihtimalle hedeflenen sonuçları yalnızca kısmen hayata geçirebildiğini söylüyor,
sadece %18'i hedeflerinin çoğuna veya tamamına ulaştığını belirtiyor.
CEO'ların öne sürdüğü en büyük engeller ise teknoloji değil, yetkinlik ve odaklanma
eksikliği olarak karşımıza çıkıyor. %43'ü kurum içi uzmanlık ve araç yetersizliğine,
%41'i geniş çaplı bir dönüşüm yerine yerel pilot projelere sıkışıp kalmaya,
%39'u ise şirket verileri ile platformlarının yapay zekayı büyük ölçekte
uygulamaya henüz hazır olmamasına dikkat çekiyor.
Raporda öne çıkan başlıklar şöyle sıralanıyor:
- Pilot Projeler vs. Gerçek Dönüşüm: Çoğu CEO bir yapay zekâ dönüşümüne liderlik
ettiğini düşünse de aslında sadece bir pilot projeler portföyünü yönetiyor, oysa
bu ikisi aynı şey değil.
- Kopyalanamaz Bir Avantaj: Öne geçen şirketler aynı yolda daha hızlı ilerlemiyor,
benzersiz veriler, kodlanmış iş akışları ve öğrenme mimarileri aracılığıyla,
hiçbir rakibin sadece daha büyük bir çek yazarak alt edemeyeceği, katlanarak büyüyen
bir kuruma özel zekâ- inşa ediyorlar.
- Devredilemez Liderlik Kararları: Liderleri geride kalanlardan ayıran yedi bilinçli
tercih karşımıza çıkıyor: duruş, odaklanılan alan (domain), veri, teknoloji
mimarisi, işletim modeli, öğrenme sistemi ve yönetişim. Ve bu tercihlerin hiçbirinin
başkasına devredilmemesi gerekiyor.
- Kapanan Fırsat Penceresi: Fırsat penceresi gerçek ve hızla kapanıyor: Önceki teknoloji
dalgalarının aksine, yapay zekânın sağladığı avantajlar kararsızlıkları
artırıyor.
Raporla ilgili değerlendirmesinde, Bain & Company Türkiye Ortaklarından Armando
Guastella ise şöyle konuştu: Çoğu CEO yapay zekânın en önemli öncelik olduğunu
söylüyor ancak kanıtlar aksini gösteriyor. Büyük bir çoğunluk, işin rekabet etme
şeklini değiştirmeden sadece bir ilerleme illüzyonu yaratan bir yapay zekâ portföyü
(pilot projeler, konsept kanıtları ve verimlilik eklentileri koleksiyonu)
yönetiyor. Bu bir dönüşüm değil. Aradaki farkı bilen şirketler ise yakalanması
zor olacak şekilde öne geçiyor.
CEO'lar hüsrana uğramış durumda ve bunda da haklılar. Bain'in 2026 CEO araştırması,
genel müdürlerin yaklaşık %80'inin yapay zekâ programlarının hızından memnun
olmadığını gösteriyor. Şirketlerin ise yaklaşık %85'i süreci başarılı bir şekilde
uygulayamıyor. Bu memnuniyetsizlik, teknolojinin yapabileceklerinden ziyade
liderlerin dönüşüm programlarını nasıl tasarlayıp yürüttükleriyle ilgili gelişiyor.
Liderler farklı mantıkla hareket ediyor
Yeni ortaya çıkan liderler sadece daha iyi pilot projeler yürütmüyor. Farklı bir
mantıkla hareket ediyor ve kendilerini tamamen farklı bir kulvara taşıyan kuruma
özel bir zekâ inşa ediyorlar. Yapay zekânın rekabet ekonomilerini yeniden şekillendirdiği
birkaç alan üzerinde, yönetim kurulu düzeyinde açık ve net bahisler
oynanırken, yapay zekayı eski iş akışlarına entegre etmeye çalışmak yerine bu
alanları sıfırdan inşa ediyorlar. Veriyi, eylemsel (agentic) yazılım yeteneklerini
ve kurumsal öğrenmeyi, değeri katlanarak artan stratejik varlıklar olarak
görüyorlar. Liderler sadece bir portföy yönetmiyor, net bir taahhütte bulunuyorlar.
Araştırma Kuruma Özel Zekâ (Proprietary Intelligence)- için 3 temel taşı ortaya
koyuyor:
1. Kuruma Özel Veri (Proprietary data): Yalnızca kuruma ait olan, her işlem, etkileşim
ve kararla değeri daha da artan müşteri, operasyon ve sonuç kayıtlarının
birikimi kastediliyor.
2. Kodlanmış İş Akışları (Encoded workflows): Şirketin nasıl kazandığına dair kurumsal
bilginin, insan muhakemesinden süzülerek bunu geniş ölçekte uygulayan yapay
zekâ ajanlarına entegre edilmesi anlamına geliyor.
3. Öğrenme Mimarisi (Learning architecture): İnsan muhakemesi ile yapay zekâ çıktıları
arasındaki kapalı devre döngüler anlamına geliyor.Bu döngüler her bir uygulamayı
bir öncekinden daha akıllı hale getirerek, kullanıldıkça büyüyen ve sadece
daha büyük bütçeler ayrılarak kapatılamayacak bir avantaj sağlıyor.
Sonuç olarak daha iyi veri yapay zekâ ajanlarını keskinleştiriyor, daha keskin ajanlar
onlarla birlikte çalışan insanların performansını artırıyor, bu şekilde
faydalanan herkes öğrendiklerini yeni nesil iş akışlarına yeniden kodlayabiliyor
ve bu iş akışları daha da iyi veriler üretebiliyor. Her bir döngü şirketi daha
da öne taşıyor.
-iDeal Haber Merkezi-
- twitter.com/iDealDataHaber // www.idealdata.com.tr -