İşletmeler Yapay Zekâ Konusunda Yanlış Soruları Tartışıyor

Bill Gates, denetimsiz bırakılması hâlinde yapay zekânın “bir milyar kişinin ölümüne” yol açabileceği gerekçesiyle yapay zekâya yönelik güvenlik önlemleri alınması çağrısında bulunuyor. Bu açıklama, Anthropic’te baş araştırmacı olan bir kişinin yapay zekânın önümüzdeki on yıl içinde “tüm insanları öldürebileceğine” inanmak için yüzde 10’dan fazla olasılık bulunduğunu söylemesinin hemen ardından geldi. Hükûmetler, filozoflar ve önde gelen birkaç yapay zekâ geliştiricisi güvenlik önlemlerini tartışırken, yapay zekâ kullanan işletmelerin manşetlerde öne çıkarılan konulara odaklanmaları hâlinde yapay zekâ çağında gerçekte karşı karşıya oldukları en büyük riskleri gözden kaçırabileceklerini fark etmeleri kritik önem taşıyor.

Botların insanlara üstün geleceği korkusunun yanı sıra, kurumsal yapay zekâ tartışmalarının büyük bölümü kontrolden çıkmış ajanların tehlikeleri, fahiş token maliyetleri, görece özerk öncü yapay zekâ modelleri ve egemen olmayan yapay zekâ gibi konular etrafında dönüyor.

Yapay zekâya ilişkin kaygılar söz konusu olduğunda bu tür tehditler gündemde büyük yer kaplıyor. Ancak gerçek hayattaki iş riskleri yerine bu eğilimlere odaklanmak, önlenebilecek olumsuz sonuçlara yol açabilir. İş hedeflerine, teknolojik hedeflerden çok daha fazla odaklanarak yapay zekâ risklerini önemli ölçüde azaltan onlarca işletme gördüm. Bunu nasıl yapabileceklerine ve neden yapmaları gerektiğine bakalım.

Yapay Zekâ Modeline Değil, İş Gerekçesine Odaklanın

İşletmelerin yatırım getirilerini önemli ölçüde artırmak için en yeni yapay zekâ modellerini kullanmaları ya da her çalışanı kendi uygulamalarını geliştiren bir kullanıcıya dönüştürmek üzere token’lara astronomik meblağlar ödemeleri gerekmediğini anlamaları gerekiyor.

Yapmaları gereken, finansal harcamalarını veya zaman kullanımını azaltabilecekleri belirli alanları yakından incelemek ve ellerindeki tüm araçları (yalnızca ajan tabanlı yapay zekâyı değil, üretken yapay zekâyı, optimizasyon çözücülerini, makine öğrenmesini ve hatta kural tabanlı programları da) kullanarak bu belirli sorunu çözmeye yönelik bir plan hazırlamak. Böylece her görev için doğru aracı seçebilirler.

Örneğin, McKinsey’nin bildirdiğine göre yapay zekâ tabanlı tahmin modelleri, personel ihtiyacını tahmin etmede yüzde 90’ın üzerinde doğruluk oranına ulaşabiliyor. Bunu yakın zamanda, Nike ve Amazon gibi küresel devler için binlerce noktaya on binlerce güvenlik görevlisi yönlendiren bir güvenlik şirketinde bizzat gördüm. Emek yoğun ve vardiyalı çalışan diğer birçok işletme gibi bu şirket de talebin aniden yükseldiği dönemlerde fazla mesai ücretleri ve yüksek maliyetli taşeron hizmetleri nedeniyle hızla artan giderlerle karşı karşıyaydı.

Bu şirketin yatırım getirisini artırmak için öncü modellere ihtiyaç yoktu; belirli bir yapay zekâ sağlayıcısına veya teknolojisine bağlanması da gerekmiyordu. Güvenlik şirketi işe, karşı karşıya olduğu en büyük iş sorunlarından birini çözerek başladı; araçlar da bu belirli sorunu ne ölçüde çözdüklerine göre seçildi. Akıllı optimizasyon çözücüleri, işe alım ihtiyacını daha iyi öngörerek ekipleri en verimli biçimde görevlendirebilir, fazla mesai maliyetlerini azaltabilir ve yüksek maliyetli taşeron hizmetlerinden kaçınmayı sağlayabilir. Bu örnekte, üretken yapay zekânın diğer araçlarla birlikte kullanılması çalışan devir oranını düşürdü, planlamayı iyileştirdi ve hem müşterilere hem de çalışanlara daha uygun çalışma çizelgeleri oluşturulmasına yardımcı oldu. Örneğin, uzun yolculuk gerektiren vardiyaların sayısının nasıl azaltılacağını ve hafta sonu izinlerinin çalışanlar arasında nasıl eşit dağıtılacağını önerdi. Bu tür önerilerin uygulanması, personel planlarını hazırlamak için gereken süreyi azaltıp planların kalitesini ve geçerliliğini artırırken fazla mesai maliyetlerini yüzde 30 düşürdü ve taşeron giderlerini azalttı. Güvenlik şirketi yapay zekâ önerilerini uyguladığında FAVÖK’ünü 200 baz puan artırdı; kâr marjlarının son derece düşük olduğu bilinen bir sektör için bu büyük bir başarıydı. İş sorununun büyük olması, yapay zekâ çözümünün de riskli olması gerektiği anlamına gelmez.

Stokların dağılımını iyileştirmek, tahsilat mutabakatını optimize etmek, banka mutabakatını hızlandırmak, tahmin doğruluğunu artırmak, fatura eşleştirmeyi otomatikleştirmek ve tüketici sorularını yanıtlamak için kataloglarda gezinmek gibi pek çok somut iş sorunu, çok az müdahale gerektiren yapay zekâ araçlarıyla çözülüyor. Bu araçlar, insanlığın yok olma riskini doğurmadan; öncü modellere veya denetimsiz ajanlara başvurmayı bile gerektirmeden kârlılığı önemli ölçüde artırıyor.

Dikkat: Yatırım Getirisinden Uzaklaşmak Yapay Zekâ Abartı Vergisine Yol Açabilir

Somut iş hedeflerine bağlı kalmak, kontrol dışına çıkan yapay zekâ olasılığını azaltmanın yanı sıra, şirketimin küresel ölçekte halka açık 275 şirketin hisse fiyatlarını ve yıllık raporlarını incelediği analizde saptadığı yapay zekâ abartı vergisini ödemekten de işletmeleri koruyabilir.

2026 Yapay Zekâ Barometresi, dünyanın en büyük halka açık şirketlerinin hisse fiyatlarının, yapay zekâya büyük yatırımlar yapmalarıyla hisse performanslarının daha iyi olması arasında güçlü bir ilişki gösterdiğini ortaya koydu. Ancak bu ilişki, yalnızca söz konusu şirketler somut adımlar ve kesin hedefler açıkladıkları sürece geçerliydi. Hisse fiyatları analizine göre yatırımcılar için en önemli ders, yapay zekâ dönüşümlerine ilişkin genel ifadelerin yeterli olmadığı.

Peki ne işe yaradı? Rapora göre, yapay zekâyı hayata geçirmek için atacakları somut adımları ve bunun sağlayacağı verimlilik ya da gelir artışlarını açıkça belirten şirketler, hisse senedi performansında büyük bir üstünlük sağladı. Bu şirketler, finansal raporlarında yapay zekâdan muğlak biçimde söz eden şirketleri izleyen yıl 14 yüzde puan geride bıraktı.

En verimli ve düşük riskli yapay zekâ araçlarıyla ulaşılabilecek somut gelir ve verimlilik hedeflerine bağlı kalan kurumların, manşetlere taşınan felaket senaryolarından büyük ölçüde kaçınabildiğini ve bunun yerine kârlılığı artıran iş sonuçlarını daha da ileri taşıyabildiğini bizzat gördüm. Bu araçlar çoğu zaman BT altyapısına gömülü mini uygulamalar olarak çalışıyor; kurumlar da en yeni ve en gösterişli yapay zekâ modellerine yönelmek yerine bu araçları tercih ediyor.