İş dünyası liderlerinin önümüzdeki 12 ay içinde yapay zekaya ortalama 173 milyon dolar yatırım yapması bekleniyor. KPMG, harcamaların artmasıyla birlikte yapay zeka getirilerinin sadece maliyet tasarruflarıyla değil, daha ince ölçütler üzerinden takip edilmesi gerektiğini savunuyor. KPMG ve Teksas Üniversitesi’nin araştırması, çalışanların yapay zeka ile çalışma şeklinin, organizasyonların bu teknolojiden elde edeceği değeri önemli ölçüde etkilediğini gösteriyor.
YATIRIMLARIN ARTIŞI
Yapay zeka harcamaları artış gösteriyor. Stanford Üniversitesi’nin 2026 Yapay Zeka Endeksi, 2025 yılında anket yapılan organizasyonların yüzde 88’inin en az bir iş fonksiyonunda yapay zeka kullandığını bildirdi. KPMG’nin son ABD Yapay Zeka Dört Aylık Pulse Araştırması ise liderlerin önümüzdeki 12 ay içinde yapay zekaya ortalama 173 milyon dolar yatırım yapmayı planladığını ortaya koydu. Bu artış, ölçüm konusunda yeni soruları da beraberinde getiriyor.
ÖLÇÜM SORUNLARI
Verimlilik kazançları, yapay zekanın en kolay ölçülen faydaları arasında yer alıyor, bu nedenle tartışmalarda sıklıkla öne çıkıyor. Ancak yalnızca bu kazançların iyi bir yatırım getirisi olduğunu varsaymak riskli. Bu seviyedeki harcama ile liderler, yapay zekanın performans, büyüme ve uzun vadeli iş değişikliği üzerindeki etkisini yalnızca maliyet tasarruflarıyla değil, daha geniş bir perspektifle gerekçelendirmeleri gerekiyor. KPMG ABD Yapay Zeka Dönüşüm Lideri Rahsaan Shears, “Liderler yapay zekayı sadece maliyet düşürme perspektifinden değerlendirirlerse, müşteri ilişkileri, yenilik hızı, karar verme kalitesi ve tamamen yeni gelir kaynakları gibi değerleri gözden kaçırma riski taşırlar” diyor.
DEĞERİN TANIMI
Yapay zekanın en önemli etkilerinin bazen daha az anlık veya doğrudan ölçülebilir olması, bu etkilerin kısa vadeli mali sonuçlarda düzenli bir şekilde görünmeyebileceğini anlamayı gerektiriyor. Bu durum, liderler için geleneksel ölçütlerin ötesinde değer değerlendirmesi yapma zorluğu yaratıyor. KPMG, yapay zeka değerlendirmesini modernize etmenin bir yolunun yatırım portföyü olarak ele almak olduğunu öne sürüyor. Farklı kullanım durumlarını ayırarak, liderler değer oluşturulan yerleri ve nasıl ölçülmesi gerektiğini daha net görebiliyor.
YATIRIM STRATEJİLERİ
Belli başlı girişimler operasyonel iyileştirmeleri artırmak veya kısa vadeli getiriler sağlamak amacıyla tasarlanırken, diğerleri ürün geliştirmeyi hızlandırmak veya kullanıcı deneyimini iyileştirmek üzerine odaklanıyor. En iddialı çabalar ise, tüm işletme modellerini veya ürün ve hizmetlerin müşterilere sunulma biçimini devrim niteliğinde değiştirebiliyor. Shears, “En fazla değer yaratan organizasyonlar, yapay zekaya tek bir bahis yapmıyorlar. Birden fazla ufukta yatırımlar dengeleyip başarıyı farklı şekillerde ölçüyorlar” diyor.
YAPAY ZEKANIN DEĞERİNİ TEST ETMEK
Yapay zeka yatırımının çözmeyi amaçladığı iş sorunu nedir? Performans, yapay zeka uygulanmadan önce nasıldı? Başarı, maliyet, gelir, kalite, hız veya müşteri deneyimi ile mi ölçülmeli? Anlamlı bir geri dönüş ne zaman beklenmelidir? Proje, ölçeklendirmek, değiştirmek veya durdurmak için yeterince değer yaratıyor mu? Liderler, yapay zeka yatırımının çözmeyi amaçladığı spesifik sorunu anladıklarında, başarı ölçütü daha net hale geliyor.
ÇALIŞANLARIN ROLÜ
Teknoloji tek başına yapay zekanın değer sunup sunmayacağını belirlemez. Çalışanların bunu nasıl kullandığı, bir işletmenin yatırımından elde ettiği sonuçlar üzerinde önemli bir etki yaratabilir. Shears, “Avantaj, sadece yapay zekaya erişim sağlamakla değil, onunla nasıl çalışılacağını bilmekle gelir” diyor. KPMG ve Teksas Üniversitesi’nin ortak çalışması, sekiz ay boyunca 2,597 çalışandan elde edilen 1.4 milyon işyeri yapay zeka etkileşimini analiz etti. Araştırma, en güçlü kullanıcıların sadece teknik uzmanlıkla değil, aynı zamanda sorunları dikkatlice çerçeveleme, çıktıları sorgulama, yanıtları gözden geçirme ve hareket etmeden önce kendi değerlendirmelerini yapma eğiliminde olduklarını gösterdi.
GELECEK YATIRIMLARI
KPMG’nin 2026 Q3 Yapay Zeka Pulse Araştırması, liderlerin yüzde 65’inin yapay zeka ajanlarının iş akışlarına AI işbirliği becerilerini entegre edeceklerini düşündüğünü ortaya koydu. Ayrıca, yapay zeka ajanlarıyla çalışma için rol bazlı kılavuzlar geliştirenlerin oranı yıllık yüzde 21’den yüzde 55’e yükseldi. KPMG, bu ilkeleri kendi iç yapısında aIQ programı aracılığıyla uygulamaya koydu. Shears, aIQ’ın yapay zeka araçlarını eğitim ve yönetişim ile birleştirdiğini ve öğrendiklerini müşterilere hizmet verirken kullandıklarını belirtiyor. Yapay zeka harcamaları artarken, geri dönüşün anlaşılması, farklı uygulamaların farklı değer türleri yarattığını tanımayı gerektiriyor. Sonuçları belirlemek, doğru ölçütleri seçmek ve çalışanların gerekli becerilere sahip olmasını sağlamak, işletmelere yapay zekanın nerede işe yaradığını ve bir sonraki yatırımlarının nereye yönlendirilmesi gerektiğini daha net görme imkanı tanıyor.