Birkaç yıldır teknoloji dünyasını ve dolayısıyla bütün dünyayı kasıp kavuran bir “Yapay Zeka” fırtınasının içindeyiz. Üstelik sadece teknolojik bir fırtına da değil. Söylentiler, kehanetler, kaygılar, fırsatlar ve inanılmaz miktarda yatırımlar… Yapay zeka kahvemizi veya temizliğimizi yapabilecek mi? Yoksa bizim işimizi elimizden alacak ve bize kendi temizliğimizi yapmak mı kalacak? Ne kadar süreceğini ve etkisinin ne olacağını bilemiyoruz.
Böyle bir bilinmezliğin içerisinde MIT (Massachusetts Institute of Technology) çok ses getiren “The GenAI Divide” başlıklı bir rapor yayınladı. Rapor şunu söylüyordu: Kurumsal yapay zeka pilot projelerinin %95’i ölçülebilir bir finansal getiri sağlamakta başarısız oluyor. Bu iddialı rakam, yapay zeka kötümserleri için önemli bir argümana dönüşürken, bazı yatırımcılarda korku yarattı.
Peki, bu bir “yapay zeka kışı”nın habercisi mi? Yoksa resmin tamamına mı bakmıyoruz? Bu yazıda konuyu abartılı başlıklardan arındırıp, sahanın gerçekleriyle ele alalım.
Büyük Umutlar, Büyük Hayal Kırıklıkları
Raporda bahsedilen hayal kırıklıkları bir gerçeği yansıtsa da konuya içinde bulunduğumuz zamanın heyecanından biraz uzaklaşarak daha sakince bakmaya çalışalım.
İnsanların en önemli özelliklerinden birisi belki de çabuk alışabilme ve adapte olabilme kabiliyetleridir. Bu bir yandan en kuvvetli yanımız olsa da, bazen perspektifi kaybetmemize neden oluyor. On yılı aşkın süredir yapay zeka üzerinde çalışan birisi olarak birkaç sene öncesine kadar günümüzde geldiğimiz yere, bu denli erken geleceğimizi iddia etselerdi çok şüpheci yaklaşırdım. Birkaç sene öncesine kadar üstünde günlerce uğraştığım işler ve bazı yepyeni problemler artık saniyeler içinde çözülebiliyor. Dil modelleri kodlama ve matematik yarışmalarında insanları geride bırakıyor. Bu gelip geçecek ve unutulabilecek bir kabiliyet değil. Yapay zeka gerçekten düşünebiliyor mu diye sorduğumuzda her aşılan çıtada, çıtayı biraz daha yukarı koyuyoruz. Beklentiler ne olursa olsun bu teknoloji kalıcı ve etkileri güçlü olacak. Bunu unutmamak gerekiyor.
Bu muazzam gelişmelerin yanında bize çizilen çok zeki modellerin ötesinde bizi şaşırtan, bazen hayal kırıklığına uğratan yanlarını da gözlemledik. Çalışırken kod yazarken tamamen bağlamdan kopan, olmayan bilgiyi düpedüz uyduran, yardımcı olmaya çalışırken işleri daha da zorlaştırabilen yapay zeka uygulamalarına şahit olduk. Bunların hayal kırıklığı olmalarının yanında bize, insanlara ve özellikle mühendisliğe dair katma değerimizin ne olduğuna dair önemli kanıtlar sundu.
Agentic modeller ve araçlar gelişse de henüz çalışma ortamlarında insanların esnekliğine erişebilmiş değil. İzole ortamlar ve görevlerde çok iyi sonuç veriyorlar fakat işler karmaşıklaştığında ve büyüdüğünde çoğu zaman yetersiz kalıyorlar. Genel bilgilerine ve bilgi işleme kapasitelerine rağmen “dünya modeli”, “kalıcı hafıza”, “öğrenme” gibi konularda eksiklikleri var. Her gün işe yeniden başlayan çok kabiliyetli bir stajyer gibi çalışıyorlar. Fakat ertesi gün işe geldiklerinde önceki günden öğrendiklerini hatırlamıyorlar.
Bunlar bize aynı zamanda mühendislik pratiklerinin ve bilgi birikiminin önemini de gösteriyor. Mühendislik sadece başkasının bilmediği teknik bir bilgiyi bilmek değil, onu ne zaman nasıl hangi durumda uygulayacağını bilmeyi de içeriyor. Ve bu çoğu zaman “öğrenilmesi” ve “tecrübe edilmesi” gereken bir şey. Doğrudan verilen problemin çözümüne atlamadan önce fizibilite yapma, farklı kısıtları gözeterek tasarlama ihtiyacı, süreçleri dokümante etmek ve gözden geçirmek, öncesinde gerekli testleri uygulamak gibi pratikler insanlığın kompleks problemlere adapte olmasını sağladı. Gözlemleyebildiğimiz kadarıyla bu pratiklerin önemi azalmadı, aksine arttı.
Yapay Zeka Neden Başarısız Oluyor?
Öğrenme Uçurumu (Learning Gap)
MIT raporunun en ilginç bulgularından birisi, yapay zeka projelerinin başarısız olmasının asıl sebebinin teknolojinin yetersizliği olmaması. En önemli engellerden biri olarak öğrenme uçurumu (learning gap) olarak adlandırılan kavram gösteriliyor.
Geliştirilen yapay zeka teknolojilerinin çoğunun genel amaçlı olması, iş akışlarına adapte olma konusunda zayıf olmaları, karmaşık sistemlerde ve büyük projelerde duvara toslamalarına neden oluyor. Yukarıda da bahsettiğimiz gibi her yeni probleme boş bir sayfa olarak yaklaşarak, sürekli elle müdahale gereken kırılgan iş akışları oluşturuyor. Genel amaçlı olarak tasarlanmış olmaları, özel ihtiyaçlarda derin bir uyumsuzluk yaratabiliyor. Sonuç olarak karşımıza çok bilgili ve kabiliyetli gibi görünen fakat yaptığı işte sürekli bocalayan bir çalışan gibi yapay zekalar çıkıyor. Bulunduğu ortamın ve çalıştığı yerin nüanslarını algılayamıyor.
Yanlış yere yapılan yatırımlar
Yapay zeka heyecan veren bir teknoloji. Sıkça insanların yapay zeka kullanarak elde ettikleri başarılar ve kârlar ile ilgili haberler duyuyoruz. Bu ışıltılı dünyada şirket yöneticileri bu teknolojileri yine ışıltılı yerlerde kullanmayı daha çok tercih ediyorlar. MIT raporuna göre üretken yapay zeka (generative AI) teknolojilerinin yarısından fazlası yüksek görünürlüğe sahip satış ve pazarlama uygulamalarına yönlendiriliyor. Fakat raporun bulgularına göre en yüksek ve en kolay ölçülebilir yatırım getirisi genellikle sıkıcı olarak görülen perde arkasındaki otomasyon projelerinden geliyor. Dış kaynak kullanımındaki maliyetleri azaltmak, rutin görevleri ve iş akışlarını optimize etmek için yapay zekayı kullanarak çalışan verimliliğini arttırmak o kadar heyecan verici gözükmese de gerçekten katma değer sağlayabilecek alanlar.
Teknoloji geliştirmenin zorluğu küçümseniyor
“Kendimiz mi geliştirelim, yoksa hazır çözüm mü alalım?” sorusu her teknoloji projesinin merkezindedir. Yayınlanan MIT raporuna göre şirket içinde geliştirilen özel yapay zeka sistemleri sadece üçte bir oranında başarıya ulaşıyor. Buna karşılık, uzmanlaşmış bir tedarikçiyle ortaklık kuran projelerin başarı oranı yaklaşık %67.
Fakat bu yapay zekaya özel bir problem değil çoğu zaman şirketler problemlerini çözmek için kendileri çözüm geliştirebileceğine inanarak buna yatırım yaparlar. Fakat karar alma süreçlerinde çözülecek probleme yeterince hakim olmama ve yeterince fizibilite yapılmamasından dolayı problemi küçümseyerek yeterli kaynağı ayırmazlar. Bu tuzağa düşmemek için yapay zekayı sihirli bir değnek olarak görmeyerek, çözüme gerçekçi olarak yaklaşmak gerekiyor. Çoğu zaman dışarıdan alınacak bir çözüm bu problemleri çözmüş olacağı için daha iyi sonuç verebilir. Fakat kendi akışına ve bilgi birikimine özel bir çözüm üretmenin faydası da yadsınamaz. Bunun için problemi küçümsemeden, doğru insan kaynaklarıyla ve uzmanlarla çalışarak yeterli kaynağın ayrıldığından emin olmak gerekir.
MIT raporunun eleştirisi
Dikkatleri belirli noktaya çekmesini yanında sunulan MIT raporundaki iddialar oldukça tartışma yarattı. Manşetlere çıkan %95’lik istatistiğin kendisi kusurlu. Kaynak rapordaki bu çarpıcı iddiaya yönelik iki temel eleştiri var:
1. Dar Başarı Tanımı: Çalışma, başarıyı çok dar bir metrikle tanımlıyor: Sadece altı ay içinde doğrudan kâr ve zarar (P&L) üzerindeki etki. Bu tanım, İşlevsel Verimlilik (Operational Efficiency), İş Etkinliği (Business Effectiveness), Stratejik Yetenekler (Strategic Capabilities) ve Risk ve Uyum (Risk and Compliance) gibi diğer kritik değer biçimlerini tamamen göz ardı ediyor ve görüşmeler çoğunlukla teknik personelle değil teknik faydaları çok da iyi değerlendiremeyecek CFO’lar ile yapılıyor.
2. Küçük Örneklem: “Sıfır getiri” iddiası, sadece 52 kurumsal görüşmeden oluşan küçük bir örnekleme dayanıyor. Daha da önemlisi, raporun yazarları bile bulguların “resmi şirket raporlamasından ziyade bireysel görüşmelere dayalı olarak, yalnızca yönelimsel açıdan doğru” olduğunu kabul ediyor.
Marketing AI Institute’un kurucusu Paul Roetzer, bu durumu net bir şekilde özetliyor: “Bu, istatistiksel olarak geçerli bir şey değil.”
Bunun yanında raporu hazırlayan grubun yapay zeka konusunda kendi hizmetlerini vermesinin dışarıdan alımı destekleme konusunda bir önyargı oluşturabileceğine dair eleştiriler de var.
Sonuç olarak, %95 rakamı bir abartı olsa da, rapor şirketlerin karşılaştığı yaygın zorlukları “yönelimsel olarak” doğru bir şekilde yakalıyor. Raporun asıl değeri, şirketlerin neden zorlandığını teşhis etmesinde yatıyor.
Yapay zeka projelerinde başarılı olma rehberi
Artık konuyu da daha iyi algılayabilecek durumda olduğumuza göre kendi projelerimiz de ve şirketimizde yapay zekayı kullanırken nasıl başarılı olabileceğimize bir bakalım
- Teknolojiyle Değil, Sorunla Başlayın: Başarılı firmalar, “Yapay zeka ile ne yapabiliriz?” diye sormak yerine, işlerinde yaşadıkları belirli bir “ağrı noktası”nı tespit ederek işe başlarlar. Raporun başyazarı Aditya Challapally‘nin de belirttiği gibi, başarılı şirketler “tek bir sorun noktası seçer, iyi bir şekilde uygular ve akıllıca ortaklık kurar.”
- Sıkıcı gözükse de geri dönüş alabileceğiniz yerlere odaklanın: Yapay zeka ile çalışıyor olmanın ışıltılı etkisi bir tuzak. Görünür yerlerden daha çok fayda getirecek yerlere odaklanın.
- Teknoloji geliştirmenin zorluğunu küçümsemeyin: Gerektiğinde satın alarak özelleştirme stratejisini benimseyin. Kendinize özel bir teknoloji geliştirmek, anlamlı olan yerlerde de gerekli insan kaynağı altyapı ve uzmanlığı sağladığınızdan emin olun.
- Öğrenme ve Adaptasyon Yeteneğini Önceliklendirin: Araç seçerken, “öğrenme uçurumunu” aşabilecek sistemleri önceliklendirin. Kullanıcı geri bildirimlerinden öğrenen, bağlamı koruyan ve zamanla adapte olan teknolojiler, uzun vadeli başarının anahtarıdır.
- Tabandan gelen yaklaşım benimseyin: Yöneticilerin karar verip çalışanlara dayattığı yapay zeka yaklaşımlarından çok, temeldeki ihtiyaçları ve çalışan alışkanlıklarını gözeten yapay zeka süreçleri çok daha başarılı olur.
- Kendinizi ve çalışanlarınızı eğitin: Teknolojinin geldiği noktada kritik düşünebilmek adapte olabilmek ve yapay zekanın kuvvetli ile zayıf olduğu yönleri algılayabilmek çok kritik kabiliyetler. Bu konuda kendinizi geliştirin ve bilgiyi çevrenize yayın.
MIT raporunun viral olan istatistiği, kusurlarına rağmen, teknoloji dünyası için gerekli bir gerçeklik kontrolü görevi gördü. Başarıya giden yolun en iyi teknolojiye sahip olmaktan değil, doğru stratejiye sahip olmaktan geçtiğini net bir şekilde gösterdi. Karşılaştığımız zorlukların çoğunun merkezinde aslında teknoloji değil, organizasyonel ve insan odaklı dinamikler yatıyor.
Kaynaklar ve Referanslar
The GenAI Divide: State of AI in Business 2025
MIT report: 95% of generative AI pilots at companies are failing | Fortune
That Viral MIT Study Claiming 95% of AI Pilots Fail? Don’t Believe the Hype.
Gartner Predicts 40% Failure Rate for Agentic AI Projects by 2027, Industry Leaders Respond, ETCIO
MIT report: 95% of generative AI pilots at companies are failing : r/BetterOffline
MIT Study Says 95% of AI Projects Fail. Here’s How to Be The 5% Who Succeed.
