İK’da yapay zekâ yayılımı başarısızlıkları ve kazanma yolları

• Yapay zekâ projelerinin çoğu, strateji eksikliği nedeniyle başarısız olmaktadır.
• Veri kalitesi ve yönetişimi, yapay zekâ yayılımını etkileyen kritik unsurlardır.
• Kültürel değişim yönetimi, projelerin başarısı için hayati önem taşır.
• Doğru kullanım senaryoları ve iş değerine odaklanmak, yapay zekâ projelerini başarıya götürür.
• Şeffaflık, güvenilirlik ve etik konuları, yapay zekâ yayılımında göz ardı edilmemelidir.

Yapay zekâ yayılımı (AI rollout), son yıllarda neredeyse her sektörün gündeminde. Kurumlar maliyetleri düşürmek, verimliliği artırmak, daha iyi müşteri deneyimi sunmak ve rekabette öne geçmek için yapay zekâ projelerine milyonlarca dolar yatırıyor. Ancak Fast Company ve benzeri yayınların derlediği örnekler, kurumsal düzeyde yapay zekâ yayılımının büyük bir kısmının ya beklenen değeri yaratamadığını ya da tamamen başarısız olduğunu gösteriyor.

Peki neden? Sorun “yapay zekâ çalışmıyor” olduğu için değil; kuruluşların çoğu, yapay zekâyı bir “sihirli teknoloji kutusu” gibi ele alıyor, strateji, kültür, veri ve süreç tarafını göz ardı ediyor. Bu yazıda, iş liderleri, girişimciler ve teknoloji odaklı yöneticiler için, yapay zekâ yayılımlarının en yaygın başarısızlık nedenlerini, gerçek hayattaki örnekler üzerinden ele alacağız ve başarılı bir yapay zekâ yayılımı için uygulanabilir bir yol haritası sunacağız.

Kurumsal yapay zekâ yayılımının en sık rastlanan sorunlarından biri, projelerin “Pilot / Proof of Concept (PoC) Bataklığı”na saplanması.

• Küçük bir pilot proje geliştiriliyor
• Kısıtlı bir ortamda başarılı sonuçlar alınıyor
• Fakat kurum geneline ölçeklenemiyor ve yatırımın geri dönüşü hiçbir zaman gerçeğe dönüşmüyor

**Bunun temel nedenleri:**

1. **Stratejik bağ eksikliği:**
PoC’ler çoğu zaman “ilginç bir teknoloji denemesi” olarak başlıyor, doğrudan iş hedefiyle ilişkilendirilmiyor. Ölçekleme zamanı geldiğinde, proje için “neden bütçe ayırmalıyız?” sorusuna net bir cevap yok.

2. **Sahiplik belirsizliği:**
Pilot projeye IT, veri ekibi veya dış bir danışman sahipleniyor. Ancak iş birimleri sadece “gözlemci”. İş birimi sahiplenmediği için proje, pilotun ötesine geçecek kurumsal önceliği bulamıyor.

3. **“Sandbox başarısı”, gerçek dünya başarısı değil:**
Kontrollü pilotlarda veri kalitesi, süreçler ve kullanıcı profili gerçek hayattan daha temiz ve basit oluyor. Gerçek hayata geçince entegrasyon sorunları, farklı sistemler, eksik veri ve kullanıcı direnciyle sonuçlar dramatik şekilde düşüyor.

**Ne yapılmalı?**

– Her PoC’in başında, net bir **iş problemi ve başarı metriği** tanımlayın (ör: çağrı merkezi AHT %15 azalacak, churn oranı %5 düşecek vb.).
– Pilotun başında, “Bu proje iş birimi içinde kime ait? Kim sponsor?” sorusuna net cevap verin.
– Pilot tasarımını, ölçekleme senaryosuyla birlikte düşünün: kullanım senaryoları, entegrasyonlar, değişim yönetimi ve eğitim planı daha baştan çerçevelensin.

Birçok kurum, yapay zekâ yayılımına “en son çıkan aracı kim daha hızlı devreye alacak?” gözüyle bakıyor:

• “Biz de genAI’ye geçmeliyiz.”
• “Rakip şirket GPT tabanlı asistan çıkardı, biz neden geride kalalım?”
• “Yeni bir AI platformuna lisans aldık, hadi projeler bulalım.”

Bu yaklaşımda temel sorun: teknoloji stratejiyi sürüklüyor, oysa olması gereken bunun tam tersi.

### İş stratejisi olmadan AI stratejisi olmaz

Başarılı kurumsal yapay zekâ yayılımı için temel prensip:

Kendinize şu soruları sormadan bir yapay zekâ programına başlamamalısınız:

• Önümüzdeki 3–5 yılda şirketi büyütecek veya koruyacak 3–5 ana stratejik hedef nedir?
• Bu hedefler içinde dijitalleşme ve otomasyonun en yüksek değer yaratacağı alanlar hangileri?
• Bu alanlarda hangi kararlar sık, tekrarlı ve veri temelli (AI ile desteklenebilir)?
• Mevcut süreçlerimizde nerede sürtünme (friction), darboğaz, yüksek maliyet veya düşük memnuniyet var?

Ancak bu sorulara yanıt verdikten sonra, yapay zekâ bir araç olarak devreye girmeli: süreç optimizasyonu, karar destek, otomasyon, kişiselleştirme, risk analizi vb. için.

Fast Company gibi kaynakların tekrarladığı ortak noktalardan biri: Yapay zekâ projeleri, model seçiminden önce veri gerçekliği ile yüzleşmek zorunda.

### Yaygın veri sorunları

• Veri siloları: Farklı departmanların verisi birbirinden kopuk. Satış CRM’de, operasyon ERP’de, müşteri şikayetleri başka bir SaaS platformda, finans verisi ise ayrı bir BI katmanında.
• Düşük veri kalitesi: Eksik alanlar, tutarsız kodlamalar, manuel giriş hataları, güncel olmayan kayıtlar.
• Veri yönetişimi eksikliği: Kim hangi veriye hangi koşullarda erişebilir, hangi veri nasıl anonimleştirilmeli, hangi veriler yasal olarak nasıl saklanmalı gibi soruların net cevapları yok.

### Neden bu sorun yapay zekâ yayılımını sabote ediyor?

Yapay zekâ, temelde veriyle beslenen bir tahmin/öneri motoru. Girdi doğru ve tutarlı değilse:

### Ne yapılmalı?

1. Yapay zekâ programınızın bir ayağı mutlaka veri modernizasyonu olsun:

• Veri ambarı / gölü mimarisi
• Veri bütünleştirme (ETL/ELT)
• Ana veri yönetimi (MDM)

2. Veri kalitesi ve yönetişimi için rol ve sorumluluklar belirleyin:

• Data owner, data steward, CDO vb. roller

3. Az ama öz veri prensibi:

• Her projede tüm veriyi taşımaya çalışmak yerine, o kullanım senaryosu için gerçekten gerekli olan asıl veri setlerini belirleyin.

Yapay zekâ yayılımı, çoğu kurumda teknoloji projesi gibi yönetiliyor; oysa en kritik boyutu insan.

### Çalışan direnci: “Beni işimden mi edeceksiniz?”

Özellikle generatif AI ve otomasyon projelerinde, çalışanların zihnindeki temel soru şu oluyor:

Bu kaygı:

### Yönetim desteği “sunumda” kalıyor

Bazı dönemlerde, üst yönetim AI projelerini “stratejik öncelik” olarak sunumlarda vurguluyor; fakat:

Sonuç: Ekipler, gündelik operasyonel hedeflere odaklanıp, AI projelerini “ikincil öncelik” olarak görüyor.

### Ne yapılmalı?

– **Net mesaj:** “Yapay zekâ sizi değil, rolünüzdeki tekrarlı işleri hedefliyor; hedefimiz sizin kapasitenizi daha yüksek değerli işlere kaydırmak.”
– Rol dönüşüm planı:

• Otomasyon potansiyeli yüksek görevleri belirleyin
• İlgili çalışanlar için yeniden yetkinleştirme (reskilling) ve geliştirme (upskilling) programı tasarlayın

– Üst yönetimi, sadece lansmanda değil, sürekli sponsor ve engel kaldırıcı konuma yerleştirin:

• Proje ilerleme toplantılarına katılım
• Gereken kaynakların hızlı onayı
• Direnç gösteren birimlerle birebir iletişim

Kurumsal yapay zekâ yayılımında sık görülen bir başka hata, çok havalı ama az değerli kullanım senaryolarına odaklanmak:

• PR değeri yüksek fakat iş etkisi sınırlı chatbot’lar
• Siteye konmuş ama neredeyse kimsenin kullanmadığı akıllı asistanlar
• Demo için tasarlanmış, sahada karşılığı olmayan generatif AI uygulamaları

Bu tip projeler, kısa vadede inovatif görünse de, orta vadede hem yönetimin hem çalışanların gözünde “AI bir balon mu?” şüphesini artırıyor.

### İş değeri odaklı kullanım senaryosu nasıl seçilir?

Aşağıdaki dört kriterle fikirleri puanlayabilirsiniz:

İlk dalga projeleri, bu matrisin sağ üst köşesine (yüksek değer, yüksek uygulanabilirlik) yerleştirmek, yapay zekâ yayılımının iç itibarını ve güvenini inşa etmek için kritik.

Bazı ekipler, yapay zekâ yayılımını bir model yarışına dönüştürüyor:

• “En yeni LLM’i biz kullanmalıyız.”
• “Kendi modelimizi tamamen sıfırdan eğitelim.”
• “Benchmark testinde rakipten %0.5 daha iyi sonuç aldık.”

İş değeri açısından bakıldığında ise bazen şu tablo ortaya çıkıyor:

– Çözülen problem, şirkete yılda maksimum birkaç yüz bin dolar değer katacak
– Ama ekip bu uğurda milyon dolarlık altyapı ve yetkinlik yatırımı yapıyor

### Model değil, çözüm odaklı olmak

Şirket içi tartışmaların şu soruya odaklanması daha sağlıklı:

Örneğin:

– Çağrı merkezinde generatif AI ile yanıt önerisi:
– Ortalama görüşme süresi %12 kısalıyor
– İlk çağrıda çözüm oranı %8 artıyor
– Çalışan memnuniyeti yükseliyor

Bunun için gerekiyorsa, en son çıkan LLM yerine regüle, güvenli, maliyeti daha düşük bir model tercih etmek daha mantıklı olabilir.

Yani amaç en gelişmiş modeli kullanmak değil, en iyi iş sonucunu veren çözüme ulaşmak.

Kurumsal yapay zekâ yayılımı, özellikle generatif AI ile birlikte yeni riskler getiriyor:

Bu riskler somutlaştığında:

### Güvenilir AI çerçevesi oluşturmadan yayılım riskli

Başarılı bir yapay zekâ yayılımı için, teknolojiden önce şu ilkeleri masaya koymak gerekiyor:

• Şeffaflık: Nerede AI var, nerede yok? Kullanıcılar, bir kararın/önerinin AI destekli olduğunu biliyor mu?
• Açıklanabilirlik: Özellikle kredi skorlama, işe alım, sigorta primi gibi kritik alanlarda “Bu kararı neden verdik?” sorusuna makul yanıt verebiliyor musunuz?
• Adalet ve önyargı yönetimi: Kullanılan veriler tarihsel önyargılar içeriyor mu? Modellerde bias tespit ve düzeltme süreçleriniz var mı?
• Gizlilik ve güvenlik: Hassas verilerin model eğitimi ve üretim ortamlarında nasıl işlendiğine dair sıkı kontrol ve denetim mekanizmaları kurulmuş mu?

Bu çerçeveyi, hukuk, uyum, güvenlik, insan kaynakları ve iş birimlerinin birlikte tanımlaması; yapay zekâ yayılımının her aşamasına gömülmesi gerekiyor.

Yapay zekâ projeleri çoğunlukla “başlatalım, bakalım ne olacak” yaklaşımıyla ilerliyor. Ölçüm çerçevesi ya çok geç belirleniyor ya da hiç belirlenmiyor. Bu da:

### Ne ölçülmeli?

1. **İş Sonuçları:**

• Gelir artışı (cross-sell, upsell, dönüşüm oranı vb.)
• Maliyet düşüşü (otomasyon, verimlilik, daha az hata vb.)
• Risk azalması (dolandırıcılık, kredi riski, operasyonel hata vb.)

2. **Operasyonel Metrikler:**

• İşlem süresi kısalması (TAT, AHT, SLA vb.)
• Hata oranları
• Süreç kapasite artışı

3. **Kullanıcı Benimsemesi:**

• Aktif kullanıcı sayısı
• Kullanım sıklığı
• Kullanıcı memnuniyeti (NPS, CSAT, iç anketler)

4. **Model Performansı:**

• Doğruluk, hata oranı, hatalı pozitif/negatif oranları
• Drift tespiti (zamanla performans düşüşü)

Bu metrikleri, projenin daha tasarım aşamasında tanımlayıp, yayılım sonrası düzenli raporlama mekanizması kurmak, kurumsal yapay zekâ yayılımını “ölçülebilir bir yatırım alanı”na dönüştürür.

Toparlayalım. Yapay zekâ yayılımı, yalnızca teknoloji seçmekten çok daha fazlası. Kurumsal ölçekte başarılı bir program için izlenebilecek örnek bir yol haritası şöyle olabilir:

### 1. Stratejik hizalanma

– Şirketin 3–5 yıllık stratejik hedeflerini gözden geçirin.
– Bu hedeflere en çok katkıyı sağlayacak 3–5 öncelikli iş alanını belirleyin.
– Her alan için, çözülmesi gereken somut probl em ve başarı metriklerini tanımlayın.

### 2. Kullanım senaryosu seçimi

– Farklı departmanlardan kullanım fikri toplayın.
– Değer/Uygulanabilirlik/Benimseme/Ölçeklenebilirlik matrisine göre puanlayın.
– İlk dalgada 2–4 yüksek öncelikli senaryoyu seçin.

### 3. Veri hazırlığı ve mimari

– Her senaryo için gereken veri kaynaklarını, veri kalitesini ve entegrasyon ihtiyaçlarını analiz edin.
– Gerekli veri modernizasyonu adımlarını planlayın (veri entegrasyonu, temizlik, yönetişim).
– Uzun vadede tekrarlanabilir bir veri ve AI platform mimarisi tasarlayın.

### 4. Pilot + ölçekleme tasarımını birlikte yapmak

– Pilot kapsamını, kullanıcı grubunu, başarı kriterlerini netleştirin.
– Daha pilot aşamasında, ölçekleme için gereken organizasyonel ve teknik gereksinimleri (eğitim, süreç değişikliği, SLA’lar, destek mekanizmaları vb.) yazılı hale getirin.

### 5. İnsan ve kültür boyutu

– İlgili iş birimleriyle ortak sahiplik modeli oluşturun.
– Değişim yönetimi planı hazırlayın:

• İletişim stratejisi
• Eğitim programları
• Rol dönüşüm ve yetkinlik geliştirme

– Çalışanların kaygılarını dinleyin, geri bildirimlerini sürece dahil edin.

### 6. Güvenilir AI çerçevesi

– Etik, regülasyon, güvenlik ve gizlilik açısından kurum içi ilkeleri tanımlayın.
– Yüksek riskli kullanım alanlarında ek kontrol mekanizmaları (insan-onay döngüsü, açıklanabilirlik raporları vb.) kurun.

### 7. Sürekli iyileştirme ve kurumsallaştırma

– Kullanım verilerini, performans metriklerini ve kullanıcı geri bildirimlerini düzenli toplayın.
– Modelleri, süreçleri ve arayüzleri bu geri bildirimlere göre iyileştirin.
– Başarılı kullanım senaryolarını diğer departmanlara ve bölgelere yayarak, kurumsal ölçekli bir AI yetkinliği inşa edin.

Bugün hem Fast Company gibi teknoloji yayınları, hem de farklı sektörlerdeki vaka analizleri aynı resmi çiziyor: Yapay zekâ yayılımı, yalnızca yeni araçlar satın almak, bir iki PoC yapmak veya bir chatbot devreye almak anlamına gelmiyor.

Başarılı kurumlar, yapay zekâyı:

olarak ele alıyor.

Önümüzdeki birkaç yıl içinde, yapay zekâ yayılımı konusundaki fark, sadece teknolojik kapasiteyle değil, organizasyonel olgunluk ile belirlenecek. İş liderleri, girişimciler ve teknoloji yöneticileri için asıl soru şu:

Bu soruya vereceğiniz yanıt, önümüzdeki on yılda rekabet gücünüzü büyük ölçüde belirleyecek.

Soru 1: Yapay zekâ yayılımında en yaygın hatalar nelerdir?

Yapay zekâ yayılımında en yaygın hatalar arasında strateji eksikliği, veri kalitesi sorunları, insan faktörünü göz ardı etmek ve yanlış kullanım senaryolarına odaklanmak sayılabilir.

Soru 2: Başarılı bir yapay zekâ yayılımı için hangi adımlar izlenmelidir?

Başarılı bir yapay zekâ yayılımı için; stratejik hizalanma, doğru kullanım senaryosu seçimi, veri hazırlığı, değişim yönetimi ve sürekli iyileştirme gibi adımlar izlenmelidir.

Soru 3: Yapay zekâ projelerinde güvenin önemi nedir?

Yapay zekâ projelerinde güven, kullanıcıların sistemle etkileşim kurma isteğini doğrudan etkiler. Şeffaflık ve etik, bu güveni kazanmayı sağlamaktadır.