Yapay zekâ ile işe alım ve yetenek stratejilerini güncelleme rehberi

2026’da Yapay Zekâ Trendleri: ChatGPT’nin Pazar Payı Düşüşü İş Dünyasına Ne Anlatıyor?

• ChatGPT’nin pazar payı düşüşü, büyük bir değişim sürecinin habercisi.
• Rekabetin artırdığı çoğulcu yapay zeka stratejileri dikkat çekiyor.
• Kurumların “tek model bağımlılığından” kaçışları hız kazanıyor.
• Yüksek regülasyon ve veri güvenirliği gereksinimleri yeni yaklaşımlar doğuruyor.
• İş dünyası için AI mimarisi ve yönetişimi daha kritik hale geliyor.

Yapay Zekâ Trendleri: ChatGPT Neden Pazar Payı Kaybediyor?

ChatGPT, 2022 sonundan itibaren gen AI devrimini neredeyse tek başına sembolize etti. Ancak 2025’in ikinci yarısından itibaren birçok analiz, 2026 başında da devam eden bir tabloyu işaret ediyor: ChatGPT’nin pazar payı geriliyor. Bu gerilemenin birkaç temel nedeni var:

1. Rekabet: “Tek Oyuncu” Dönemi Bitti

Son iki yılda, pazar sadece birkaç ana oyuncuya değil, düzinelerce güçlü rakibe açıldı:

• Google, Gemini ve kurumsal AI çözümlerini agresif şekilde yaygınlaştırdı.
• Anthropic, “güvenli ve kontrollü” Claude modelleriyle özellikle regüle sektörlerde hız kazandı.
• Meta, açık kaynak LLaMA ailesi ile şirket içi kurulumların önünü açtı.
• Microsoft, Copilot entegrasyonlarıyla ofis uygulamalarını “varsayılan AI arayüzü” haline getirdi.
• Çin merkezli ve bölgesel oyuncular, yerelleşmiş ve maliyet avantajlı modeller sundu.

Sonuç: Kullanıcılar ve şirketler, tek bir genel amaçlı sohbet botu yerine, ihtiyaca göre çoklu model stratejisi benimsemeye başladı.

2. Kurumsal Kullanım: SaaS’tan Entegre Altyapıya Geçiş

İlk dalgada şirketler, ChatGPT gibi hazır arayüzleri test amaçlı veya sınırlı iş akışlarında kullandı. 2026’ya gelindiğinde ise tablo değişti:

• Büyük kurumlar, verilerini kendi bulut ortamlarında tutan özel AI çözümlerine yöneldi.
• Sektör bazlı dikey çözümler (hukuk, finans, sağlık, üretim) güçlendi.
• CIO’lar, “her şey için tek chatbot” vizyonundan “altyapıya gömülü AI servisleri” yaklaşımına geçti.

Bu da doğrudan ChatGPT web ve standart API kullanımında görece azalmaya, dolayısıyla pazar payı verilerinde daralmaya yol açıyor.

3. Maliyet ve Lisanslama Baskısı

2024–2025 boyunca yaşanan fiyatlandırma tartışmaları ve API maliyetleri, özellikle start-up’lar ve KOBİ’leri alternatif arayışına itti:

• Daha ucuz açık kaynak modeller.
• Token başına maliyeti daha düşük bölgesel servis sağlayıcılar.
• Hibrit mimariler (bir kısmı lokal, bir kısmı bulut).

Pek çok ürün için, “OpenAI first” stratejisi yerini “OpenAI + alternatifler” veya “Open source first” stratejisine bıraktı.

4. Güven, Regülasyon ve Veri Yerelliği

AB Yapay Zekâ Yasası, veri gizliliği regülasyonları (GDPR vb.) ve finans/sağlık sektörlerindeki katı düzenlemeler, kurumları daha kontrollü çözümlere zorluyor:

• Bazı şirketler, verilerinin ABD merkezli bir modele gönderilmesinden çekiniyor.
• Denetlenebilirlik (auditability) ve açıklanabilirlik (explainability) gereksinimleri artıyor.
• Bazı ülkelerde, kritik verilerin ülke dışına çıkarılması regülasyonlara takılıyor.

Bu nedenle ChatGPT’nin bilinirliği ve teknolojik liderliği devam etse de, kullanımın bir kısmı yerel ve kapalı devre çözümlere kayıyor.

ChatGPT’nin Pazar Payı Düşüşü Ne Anlama Geliyor?

Önemli nokta: Pazar payı düşüşü, mutlak kullanımın azaldığı anlamına gelmek zorunda değil; çoğu analiz, genel generatif AI kullanımının büyümeye devam ettiğini gösteriyor. Yani:

• Generatif AI pastası büyüyor.
• Bu pastadaki OpenAI/ChatGPT dilimi görece küçülüyor.

Bu durum iş dünyası için üç kritik mesaj barındırıyor:

1. Standartlaşma dönemi daha başlamadı. Henüz “herkesin bağlandığı tek sistem” yok; rekabet sürecek.
2. Kilitleyici bağımlılık (vendor lock-in) riski çok gerçek. Erken dönemde tek sağlayıcıya fazla yüklenmiş şirketler, şimdi mimarilerini esnekleştirmek zorunda.
3. Değer, sadece modelde değil, kullanım senaryosu ve entegrasyonda. Aynı veya benzer modelleri kullanan onlarca rakip olacak; fark, iş akışınıza ne kadar iyi gömdüğünüzde ortaya çıkacak.

2026’nın Öne Çıkan Yapay Zekâ Trendleri

ChatGPT eksenindeki pazar payı tartışması, daha geniş bir resmin parçası. 2026’daki ana yapay zekâ trendlerini iş perspektifinden özetleyelim.

1. Çoklu Model Stratejisi (Multi-LLM)

Artık birçok şirket için tek bir büyük dil modeli (LLM) yeterli değil:

• Genel amaçlı model: Sohbet, içerik üretimi, genel destek.
• Alan uzmanı modeller: Hukuk dili, finans terimleri, medikal raporlar.
• Küçük ve hızlı modeller: Mobil/edge cihazlarda düşük gecikme gerektiren senaryolar.

Bu yaklaşım:

• Maliyet optimizasyonu sağlıyor.
• Regülasyonlara uyumu kolaylaştırıyor.
• Performans/fonksiyon dengesini iyileştiriyor.

Sonuç olarak, ChatGPT gibi “genel amaçlı dev model”lerin payı, bu portföy içinde önemli ama tekil olmayan bir rol üstleniyor.

2. Açık Kaynak Modellerin Yükselişi

Meta’nın LLaMA ailesi ve benzeri açık kaynak LLM’ler:

• Kurumsal kurulum ve tam veri kontrolü sunuyor.
• Özelleştirme (fine-tuning) için daha esnek lisanslama imkânı veriyor.
• KOBİ’ler için “bulut devlerine bağımlı olmadan AI” alternatifi yaratıyor.

Büyük şirketler bile hibrit strateji izlemeye başladı:

• Kritik, gizli veri işleyen iş akışlarında: kendi sunucusunda çalışan açık kaynak model.
• Genel ve yoğun trafik gerektiren süreçlerde: bulut tabanlı ticari model.

Bu trend, ChatGPT’nin pazar payını doğrudan etkileyen ana faktörlerden biri.

3. AI-İlk İş Süreçleri (AI-First Workflows)

İlk dalgada AI, var olan süreçlere “yardımcı araç” olarak eklendi. 2026’da ise AI-first tasarım felsefesi konuşuluyor:

• Süreç, en baştan “bu işleri insan + AI birlikte nasıl yapar?” sorusuyla tasarlanıyor.
• Rutin işler tamamen AI’ya devrediliyor; insan, istisna yönetimine ve stratejiye odaklanıyor.
• Metin, görüntü, ses, yapılandırılmış veri tek bir akışta bütünleşiyor.

Bu dönüşümde kullanılan model(ler)in markasından çok, uçtan uca deneyim ve ROI (yatırımın geri dönüşü) önem kazanıyor. Dolayısıyla tek bir aracın pazar payı, genel dönüşümü ölçmekte yetersiz bir metrik haline geliyor.

4. Regülasyon ve Yönetişim Ana Gündem

AB’nin AI Yasası, ABD ve Asya’daki düzenleyici adımlar, 2026’da şu başlıkları iş dünyasının gündemine taşıdı:

• Model risk yönetimi (Model Risk Management – MRM).
• AI etik kurulları ve iç politika dokümanları.
• Kullanıcıya “AI tarafından üretildi” bilgisinin şeffaf verilmesi.
• Eğitim verisi, telif hakları ve içerik sahipliği.

ChatGPT gibi genel amaçlı modeller, regülatörlerin doğrudan hedefinde. Bu da:

• OpenAI ve benzeri sağlayıcıları daha şeffaf olmaya zorluyor.
• Kurumları, AI stratejilerinde “uyum (compliance) tasarımı” yapmaya itiyor.

Sonuç olarak pazar, sadece daha akıllı değil, daha düzenlenmiş bir yapıya doğru evriliyor.

OpenAI ve ChatGPT: Gerçek Riskler ve Yanlış Algılar

Pazar payı başlıkları genellikle dramatik manşetlerle sunulur: “ChatGPT çöküyor mu?”, “OpenAI bitiyor mu?” vb. Bu tür söylemleri iş kararları için temel almak riskli. Durumu daha dengeli okumak önemli.

OpenAI’nin Gücü Devam Ediyor

• Teknik kapasite: Büyük ölçekli eğitim altyapısı, üst düzey araştırma ekipleri.
• Ekosistem: Binlerce entegrasyon, plug-in / tools yapıları, geniş geliştirici topluluğu.
• Marka: “Genel yapay zekâ” denince akla ilk gelen markalardan biri.

Dolayısıyla, pazar payı düşüşü teknolojik liderliğin tamamen kaybı anlamına gelmiyor; daha çok rekabetçi pazarın doğal bir sonucu.

Algı ile Gerçek Arasındaki Fark

Sıklıkla karıştırılan iki metrik:

• Kamuya açık web trafiği / uygulama kullanım payı.
• Toplam generatif AI kullanımındaki pay (gizli, entegre, OEM kullanım).

Birçok kurumsal ürün, arka planda ChatGPT benzeri modelleri kullanıyor; son kullanıcı bunun farkında olmayabiliyor. Bu “gömülü kullanım”, manşetlerde görülen pazar payı analizlerine tam yansımıyor.

Bu nedenle, kurumsal karar vericiler için daha doğru soru:

“ChatGPT’nin pazar payı kaç?” değil,
“Benim iş modelim, tek bir sağlayıcıya bağlı kalırsa ne riskler taşır ve buna karşı nasıl mimari kurmalıyım?”

İş Dünyası İçin Stratejik Çıkarımlar

Peki, tüm bu yapay zekâ trendleri ve ChatGPT’nin pazar payı dinamikleri, şirketler için ne anlama geliyor? Somut önerilerle ilerleyelim.

1. Tek Sağlayıcıya Bağımlı Mısınız? Hemen Ölçün.

• Uygulamalarınızın kaçında yalnızca tek bir LLM kullanıyorsunuz?
• API sözleşmelerinizde fiyat artışına, kota kısıtına, hizmet kesintisine karşı planınız var mı?
• Aynı entegrasyonu, alternatif bir modele geçmeniz gerekse ne kadar sürede yapabilirsiniz?

Öneri: Mümkün olduğunca abstraction layer (soyutlama katmanı) kullanın; uygulama, “hangi model olduğu”nu bilmesin.
Böylece backend tarafında ChatGPT, açık kaynak ve diğer ticari modeller arasında geçiş yapma esnekliğiniz olsun.

2. Multi-LLM Mimarisi Tasarlayın

Kurumsal AI stratejisini, tek model yerine modeller portföyü olarak düşünün:

• Yaratıcı yazı, pazarlama içerikleri: Model A.
• Finansal metin ve analizler: Model B (finans diline optimize).
• Türkçe ve yerel bağlam gerektiren süreçler: Yerelleştirilmiş Model C.
• Hassas veriler: Kurum içi barındırılan açık kaynak Model D.

Bu yaklaşım hem riski dağıtır hem de performans/fiyat dengesini optimize eder.

3. Açık Kaynak Seçeneklerini Masaya Koyun

Her kullanım senaryosu için değil, ama özellikle:

• Yüksek hacimli ama nispeten basit metin işleme.
• İçeride kalması gereken hassas verilerin işlendiği iş akışları.
• Edge cihazlarda veya offline ortamlarda çalışan uygulamalar.

için açık kaynak modeller ciddi alternatif. Bu alanlarda:

• TCO (Total Cost of Ownership) hesabı yapın.
• Güvenlik, bakım ve uzmanlık maliyetlerini doğru planlayın.
• Gerekirse büyük bulut sağlayıcılarının sunduğu “managed open source LLM” servislerini kullanın.

4. AI Yönetişimini (Governance) Geciktirmeyin

Regülasyonlar, sektörünüze doğrudan gelmemiş olsa bile şunları erkenden hazırlayın:

• AI kullanım politikası (hangi verilerle, hangi modeller kullanılabilir?).
• İnsan denetimi gerektiren karar tipleri (özellikle kredi, işe alım, sağlık, hukuk gibi kritik alanlarda).
• Loglama ve denetlenebilirlik mekanizmaları.
• Tedarikçi değerlendirme kriterleri (OpenAI dahil tüm model sağlayıcılar için).

Bu adımlar, yalnızca risk yönetimi için değil, aynı zamanda kurum içi güvenin tesis edilmesi için de kritik.

5. İş Değeri Odaklı Ölçüm Yapın

AI projelerinde başarıyı:

• Sadece kullanılan modelin ismiyle.
• Veya yalnızca teknoloji metrikleriyle (parametre sayısı, benchmark skoru).

ölçmek, iş açısından anlamsız. Bunun yerine:

• Tasarruf edilen insan-saat.
• Hata oranındaki azalma.
• Müşteri yanıt hızındaki iyileşme.
• Ek gelir veya dönüşüm oranı artışı.

gibi KPI’larla ölçüm yapın. ChatGPT veya diğer modeller, bu değer üretim zincirinin yalnızca bir parçası.

Sektör Bazında Yapay Zekâ Trendleri ve ChatGPT’nin Rolü

Bazı sektörlerde ChatGPT benzeri genel modeller hâlâ baskın; bazı sektörlerde ise daha niş çözümler öne çıkıyor.

Finans ve Bankacılık

• Yüksek regülasyon, veri gizliliği ve model risk yönetimi baskısı var.
• Açık kaynak + kurum içi kurulumlar daha cazip hale geliyor.
• ChatGPT gibi genel modeller, daha çok iç iletişim, rapor taslakları, eğitim içerikleri için kullanılıyor.

Trend: “Görünmez AI” – müşteri arayüzünün arkasında çalışan, kredi skorlama, dolandırıcılık tespiti gibi dar görevli modeller.

Sağlık

• Hasta verisi gizliliği (HIPAA benzeri regülasyonlar) kritik.
• Klinik karar destek sistemlerinde, açıklanabilir ve denetlenebilir modeller şart.
• ChatGPT, daha çok hasta iletişimi, randevu yönlendirme, genel bilgilendirme metinleri üretmekte kullanılıyor.

Trend: Tıbbi alan için özel eğitilmiş LLM’ler ve sıkı insan denetimi.

Hukuk

• Sözleşme analizi, içtihat taraması ve özetleme için LLM’ler çok değerli.
• Ancak modelin “halüsinasyon” oranı, ciddi risk oluşturuyor.
• Bu nedenle hukuk büroları, genelde dar alana eğitilmiş, kurum içi veya kapalı bulut LLM’lere yöneliyor.

ChatGPT bu alanda daha çok hızlı taslak ve fikir üretimi için bir “sekreter” rolünde.

Pazarlama ve İçerik Üretimi

• En esnek ve hızlı benimseyen sektörlerden biri.
• ChatGPT ve rakip modeller, içerik üretim zincirinin merkezinde.
• Burada pazar payı rekabeti en sert şekilde yaşanıyor; kalite farkları hızlı hissediliyor.

Trend: Çoklu model + insan editör kombinasyonu. Farkı yaratan, “AI çıktısını iyi yöneten ekipler”.

Türkiye ve Bölgesel Perspektif

Türkçe ve bölgesel diller açısından bakıldığında:

• Genel amaçlı küresel modeller (ChatGPT dahil) Türkçe desteğini hızla iyileştirdi.
• Ancak yerel bağlam, kültürel nüanslar ve sektörel jargonlarda hâlâ boşluklar var.
• Yerel girişimler ve üniversiteler, Türkçe odaklı LLM’ler geliştirmeye başladı.

Türkiye’deki şirketler için:

• ChatGPT, prototipleme ve hızlı kullanım için hâlâ çok güçlü bir başlangıç noktası.
• Ölçeklenmiş operasyonlarda ise, Türkçe performansı yüksek, yerel hukuki ve kültürel bağlama uyumlu modellere yatırım değeri artıyor.
• Veri yerelliği (özellikle kamu ve finans için) önümüzdeki iki yılda daha kritik olacak.

Önümüzdeki 12–24 Ay: Ne Beklemeli?

Bugünkü yapay zekâ trendleri, 2027’ye doğru birkaç net yönde ilerleyeceğimizi gösteriyor:

1. Pazarın konsolidasyonu: Onlarca oyuncu sahaya girdi; ancak gerçek anlamda sürdürülebilir, büyük ölçekli birkaç ekosistem öne çıkacak. OpenAI/ChatGPT bunlardan biri olmaya devam edecek, ancak tek olmayacak.
2. Modelden çok platform yarışı: Kim daha büyük model eğitiyor değil, kim daha iyi geliştirici deneyimi, entegrasyon, yönetişim ve fiyatlandırma sunuyor yarışı.
3. Kurum içi AI platformları: Büyük şirketler kendi “AI platform ekibini” kurarak, iç müşteri (diğer departmanlar) için çoklu model hizmeti veren mini-OpenAI’ler haline gelecek.
4. Yasal çerçeve netleştikçe belirsizlik azalacak: Bu da yeni iş modellerinin daha rahat ortaya çıkmasını sağlayacak.

ChatGPT’nin pazar payı grafikleri, bu dönüşümün yalnızca bir görüntüsü. Asıl resim, generatif yapay zekânın iş yapma biçimimizi kalıcı şekilde değiştirmesi.

Sonuç: Pazar Payına Değil, Stratejinize Odaklanın

Özetle:

• Yapay zekâ trendleri, tek bir kazanan değil, çoklu oyuncunun olduğu olgun bir pazarın habercisi.
• ChatGPT’nin pazar payı düşüşü, OpenAI’nin bittiği değil, rekabetin doğal olarak yoğunlaştığı ve kurumların daha sofistike hale geldiği anlamına geliyor.
• İş dünyası için asıl soru, “Hangi modeli kullanmalıyım?” değil,
  “İş hedeflerim için nasıl bir AI mimarisi, yönetişim ve yetkinlik seti inşa etmeliyim?” olmalı.

Eğer şirketiniz hâlâ AI’ı ayrı bir “deneysel teknoloji” başlığı altında tutuyor, temel süreçlere tam entegre etmiyorsanız, 2026–2027 döneminde rekabette zorlanma ihtimaliniz yüksek.

Şimdi doğru hamle, manşetlerdeki panik söylemler yerine, sakin bir şekilde:

• Çoklu model stratejinizi tanımlamak.
• Açık kaynak ve ticari çözümleri birlikte değerlendirmek.
• Regülasyon ve yönetişimi ciddiye almak.
• Ve hepsinden önemlisi, iş değeri odaklı kullanım senaryoları netleştirmektir.

Yapay zekâ, hype döngüsünden çıkıp kurumsal altyapının doğal bir parçasına dönüşüyor. Pazar payı dalgalanmaları gelip geçici; kalıcı olan, bugün kurduğunuz stratejik temel olacak.

SSS (Sıkça Sorulan Sorular)

ChatGPT neden pazar payı kaybediyor?

ChatGPT’nin pazar payı, artan rekabet, maliyet baskısı, regülasyonlar ve kurumsal kullanım değişiklikleri gibi birçok nedenden dolayı düşüyor.

Yapay zekâ trendleri nelerdir?

Bugün, çoklu model stratejileri, açık kaynak modellerin yükselişi, AI-ilk iş süreçleri ve artan regülasyonlar gibi trendler öne çıkıyor.

OpenAI’nin geleceği ne olacak?

OpenAI, güçlü bir teknik kapasiteye sahip ve ekosistemindeki entegrasyonlarla birlikte rekabetçi pazar koşullarında varlığını sürdürecektir.

Kurumsal AI stratejilerinde nelere dikkat edilmelidir?

AI stratejilerinde çoklu model kullanımı, yönetişim ve uyum politikaları, maliyet yönetimi ve iş değeri odaklı ölçümler kritik öneme sahiptir.