Bir teknoloji meselesi değil, bir işletme modeli meselesi olarak yapay zeka: Heyecandan Sonuçlara
Gartner’ın son dönemde yayınladığı “2031’e Kadar Veri, Analitik ve AI Öngörüleri” ile “Veri, Analitik ve AI ile Başarılı İş Sonuçları Yol Haritası” adlı iki raporu inceledik ve yapay zeka (AI) alanındaki son gelişmelerin yöneticilere gerçekte ne söylediğine eleştirel demeyelim ama yapıcı bir gözle baktık.
Öncelikle kabul edelim: AI artık geri dönülemez bir eşiği aşmıştır. Yakın zamana dek laboratuvarlara sıkışmış olan bu teknoloji, bugün temel iş süreçlerinin, karar mekanizmalarının ve üst yönetim gündemlerinin merkezindedir. Gartner’ın raporlarında şu mesajı net bir şekilde görüyoruz: Yapay zekâ artık bir teknoloji meselesi değil, bir işletme modeli meselesidir. AI’ı hâlâ pilot projeler, araçlar veya izole platformlar olarak ele alan kurumlar zorlanacak; yönetişim, finansman, ölçümleme ve yetkinlik boyutlarıyla bütüncül bir iş kabiliyeti olarak ele alanlar ise rakiplerinden net biçimde ayrışacaktır.
Peki önümüzdeki on yılda yapay zekâda başarılı olmak isteyen kurumlar bugün neyi farklı yapmalıdır?
Temel Gerçek: AI Her Yerde Olacak, Ama Değer Eşit Dağılmayacak
Gartner’ın öngörüleri AI yayılımının boyutunu açıkça ortaya koymaktadır:
- 2027’ye kadar iş kararlarının %50’si AI ajanları tarafından desteklenecek veya otomatikleştirilecektir.
- 2028’e kadar klasik dashboardların büyük bölümü GenAI tabanlı anlatılara dönüşecektir.
- 2028 itibarıyla eski uygulamaların önemli bir kısmı AI ile otomatik olarak yeniden yapılandırılacaktır.
Öte yandan bu dönüşümün büyük bölümü taktik düzeyde kalacaktır, zira AI, süreçleri hızlandırır ve verimliliği artırır; ancak kendiliğinden rekabet avantajı yaratmaz. Çünkü AI, kurumların mevcut güçlü yönlerini de zayıf yönlerini de büyütür.
Gerçek Darboğaz: Algoritmalar Değil, Veri
AI başarısının önündeki temel engel gelişmiş modeller değil, AI’a hazır veridir. Üretken AI uygulamalarının çoğu yeni platformlar yerine mevcut veri altyapıları üzerinde çalışacaktır. Doğal dil arayüzleri veri kullanımını katlayarak artıracak ve veri kalitesindeki sorunları görünür kılacaktır. Sahipsiz veri, belirsiz anlamlar ve zayıf yönetişim AI güvenilirliğini doğrudan zedeleyecektir. İnsanlar veri eksiklerini sezgileriyle telafi edebilir yapay zekâ ise edemez. Bu nedenle veri yönetişimi artık bürokratik bir yük değil, iş sürekliliğinin temel koşuludur.
Veri ve Analitik Yöneticisinin (CDAO) Kader Anı: Genişleme mi, Yok Oluş mu?
Gartner’ın en çarpıcı öngörülerinden biri liderlik boyutundadır. 2027’ye kadar, AI başarısında stratejik bir iş ortağı olamayan CDA’ların %75’inin C-seviye pozisyonlarını kaybetmesi beklenmektedir. Bir başka deyişle, AI yatırımlarının nerede değer yarattığını söyleyemeyen, AI için bütçe tartışmalarında masada olmayan, “teknik doğruluk” anlatıp “iş sonucu” anlatamayan CDAO’lar stratejik iş ortağı olarak görülmeyeceklerdir. Buna karşılık, üst yönetim için AI okuryazarlığına yatırım yapan kurumlar, rakiplerine kıyasla %20’ye varan finansal avantaj elde edecektir. Bu şu demek: Geleneksel, altyapı odaklı CDAO rolü artık yeterli değildir. Yeni nesil CDAO:
- AI yatırımlarını iş sonuçlarına bağlayan
- Karar odaklı veri yönetişimini yöneten
- CIO ve CFO ile eşit düzeyde stratejik bir rol üstlenen biri olmak zorunda.
Yetkinlik Erozyonu: Görünmeyen Stratejik Risk
AI verimlilik vaat ederken Gartner daha sessiz ama tehlikeli bir riske dikkat çekiyor: yapısal yetkinlik kaybı. Buna göre, 2030’a gelindiğinde, işletmelerin yarısı en az iki kritik rolde geri döndürülemez yetkinlik açığı yaşayacaktır. Evet tahmin ettiğiniz gibi aşırı otomasyonun insan muhakemesinin zayıflatması bekleniyor ve hatalı yetenek stratejilerinin bu süreci hızlandıracağı öngörülüyor. Gartner’a göre 2027 itibarıyla AI Engineer talebi, Data Scientist talebinin 3 katına çıkacaktır. Bu nedenle kurumlar şu sorular üzerinde düşünmeye başlamalı:
- Hangi roller AI ile desteklenmeli? Hangi roller insan önceliğini korumalı?
- Hangi yetkinlikler bilinçli olarak korunmalı ve geliştirilmeli?
Risk, Maliyet ve Güven Yönetim Kurulu Gündemine Giriyor
Gartner’a göre AI riskleri artık teorik değildir, son derece gerçektir. Örneğin:
- AI ajanlarının güvenlik ihlallerinde önemli bir faktör hâline gelmesi,
- Sınır ötesi veri ihlallerinin büyük AI platformlarına yasaklar getirmesi,
- AI maliyetlerinin, FinOps disiplinini zorunlu kılması,
gibi durumlar AI denetimi konusunu IT komitelerinden yukarı çıkarıp yönetim kurullarına taşıyacaktır. Bir taraftan da AI, siber güvenlik uzmanlarının yerini almayacak; onların yaptığı işleri tamamen devralmak yerine, belirli ve tekrarlayan görevleri (Alarm ve Log Analizi, Tehdit Tespiti, Olay Müdahalesi Destekleri, Dokümantasyon ve Raporlama gibi görevleri human-in-the-loop olacak şekilde) otomatikleştirerek destekleyecektir.
Lider Kurumlar Yeni Döneme Nasıl Hazırlanıyor?
Gartner’ın yol haritası, başarılı kurumların ön plana çıkan bazı ortak yaklaşımlarını şöyle özetliyor:
- AI’ı teknoloji değil karar destek merceğinden ele almak
- Veri yönetişimini sonuç ve değer odaklı tasarlamak
- CDAO rolünü stratejik olarak yeniden tanımlamak
- Üst yönetimde AI okuryazarlığını zorunlu kılmak
- AI ajanlarını sınırları ve gözlemlenebilirliği olan yapılarla kullanmak
- İnsan–AI iş birliğine dayalı yeni iş tasarımları geliştirmek
Sonuç: Heyecan Değil Disiplin Kazandırır
Gartner iki raporunda da, bizim de hep söylediğimiz gibi, şunun altını çiziyor: AI çağında en yenilikçi olanlar değil, en disiplinli olanlar ve doğru zamanda doğru yatırım yapanlar kazanacak. Yapay zekâ heyecanı değil olgunluğu, yönetişimi ve netliği ödüllendirir.