Geçtiğimiz iki yılda çoğu büyük kuruluş yapay zekanın işe yarayabileceğini kanıtladı. 2026’nın önündeki zorluk ise farklı: Kuruluş genelinde sorumlu ve ekonomik bir şekilde çalışabilir mi?
_(23).jpg&h=420&w=748&c=0&s=0)
Kurullar daha zor sorular soruyor. Her kararın hizmet maliyeti nedir? Sistem nasıl yönetiliyor? Yapay zeka, müşteri hizmetleri, pazarlama ve yazılım mühendisliğinin ötesinde gerçekte nerede etki yaratacak? Bu çerçevede önümüzdeki yılı dört trend tanımlayacak.
Çıkarım maliyetleri can yakacak
Yapay zeka eğitimden günlük kullanıma geçtikçe konuşma çıkarımlara, yani modelleri günde milyonlarca kez çalıştırmak için gereken bilgi işlem ve enerjiye doğru kayıyor. Bu, yapay zekayı yalnızca teknik bir çaba değil aynı zamanda CFO’lar için bir işletme gideri görüşmesi haline getiriyor. Küresel veri merkezi CAPEX şu seviyeye ulaşabilir: 2030 yılına kadar multi trilyon dolar aralığıYapay zeka altyapısına bağlı önemli bir paya sahip.
Bunun anlamı pragmatiktir: AI kararı başına hizmet maliyetini birinci sınıf bir ölçüm olarak ele alın. Görev için özel olarak tasarlanmış modelleri seçin. İş yüklerinin nerede çalıştığını düşünün çünkü bir milisaniyenin fiyatı bir kilovatın fiyatını da içerir. Gerçek zamanlı ölçekte çalışan endüstriler ve ödemeler, perakende medya, akış ve endüstriyel IoT bunu erkenden hissedecek. Kazananlar, maliyet balonundan sonra yenileme yapmak yerine, ilk günden itibaren verimlilik için tasarım yapacak.
Güven boşlukları ölçeği tehdit ediyor
Sorumlu yapay zeka artık ön planda Gartner’ın 2025 AI Hype Döngüsünde Şişirilmiş Beklentilerin Zirvesi. Dikkat yüksek ve iddialı vaatler veriyor, ancak birçok program henüz uygulanma aşamasında.
Ödemeler neyin tehlikede olduğuna dair net bir sinyal sunuyor. İçinde HCLTech’in son araştırmasıLiderlerin %99’u operasyonlarında yapay zekayı zaten kullandıklarını söylüyor, ancak %47’si yürürlükte yapay zeka politikalarına sahip olmadıklarını belirtiyor. Bu güven açığı ölçeklendirmeyi yavaşlatıyor ve riski davet ediyor.
Büyük işletmelerde, olgunluk eşit olmasa da tepki operasyonlara doğru kayıyor. Komiteler ve karar hakları oluşturuluyor. Önyargı, sağlamlık ve gizlilik, teknik olmayan liderlerin inceleyebileceği iş terimleriyle ifade edilir. İnsan gözetimi hassas kararlara mahsustur. Test etme ve izleme taktik kitaplarına yerleştirilmiştir, böylece sorunlar erken ortaya çıkar.
Finansal hizmetler ve sağlık hizmetleri gibi düzenlemeye tabi sektörlerde, ölçeğin temeli kanıttır. Doğrulama kayıtları, canlı izleme ve denetlenebilir veri dizilimi standart hale geliyor; bu kanıtları kullanılabilir hale getiren kuruluşlar, pilot uygulama aşamasından dağıtım aşamasına kadar daha hızlı ilerleme kaydediyor.
Agentic AI bir gecede teslim olmayacak
Araçlar arasında özerk bir şekilde planlama yapan, hareket eden ve etkileşimde bulunan sistemler olarak Ajansal Yapay Zeka, büyük ilgi görüyor. Ancak Gartner’ın notları alıcıların ölçeklenirken satıcı yaklaşımlarını yeniden düşünmesi, zaman çizelgeleri konusunda dikkatli olunması gerektiğinin sinyalini veriyor.
Ödeme sektörü bu gerçeği yansıtıyor. Liderlerin çoğu otonom yolculukları araştırıyor ancak yalnızca %18’i güvenli acente ödeme çözümlerini uygulamaya tamamen hazır olduklarını söylüyor. Hırs temellerin önünde koşuyor.
HCLTech’in araştırması, ürün odaklı yapılara sahip şirketlerin yapay zeka yatırımlarından elde edilen getiriyi en üst düzeye çıkarma olasılığının dört kat daha fazla olduğunu ortaya koyuyor. Bu firmalar sonuçları, finansmanı ve sahipliği uyumlu hale getirerek değeri yaşam döngüsü boyunca görünür kılar.
Uygulamada kuruluşlar, kontroller olgunlaştıkça adım adım ilerleyen müşteri katılım kontrolleri, fatura mutabakatı, BT hizmet talepleri gibi kapsanan iş akışlarıyla başlıyor. Yatırım getirisi zamanla elde edilir, kanıtlar arttıkça güven artar ve kapsam sınırlı olduğundan risk yönetilebilir kalır.
Sektöre özel uygulamalar hakim olacak
Yapay zeka sektöre özel uygulamalara geçiyor. 2027’ye kadarKuruluşların küçük, göreve özel modelleri genel amaçlı LLM’lerden üç kat daha fazla kullanması bekleniyor.
Üretimde uçtaki görüntü modelleri, gerçek zamanlı kalite denetimini ve öngörücü bakımı destekler. Sağlık hizmetlerinde yapay zeka, kayıtları özetleyerek ve denetlenebilir öneriler üreterek klinik incelemeye yardımcı olur. Enerji ve kamu hizmetlerinde GenAI, daha hızlı bilgi erişimi ve prosedür rehberliği yoluyla saha operasyonlarını iyileştirir.
Üst düzey karar vericiler için öncelik, tek bir yekpare sistem yerine, her birinin sahibi, tanımlanmış risk profili ve net KPI’sı olan küçük, yeniden kullanılabilir modellerden oluşan yönetilen bir katalogdur.
Teknolojinin arkasındaki yetenek
Kuruluşlar yapay zekayı üretime taşıdıkça ve artan çıkarım maliyetleri ve güven beklentileriyle karşı karşıya kaldıkça, üstün BT yeteneği de geniş ölçekte sorumlu yapay zekanın kritik bir sağlayıcısı olarak ortaya çıkıyor. HCLTech’in Avustralya ve Yeni Zelanda’dan Sorumlu Genel Müdür Yardımcısı ve Ülke Başkanı Sonia Eland’a göre, büyük dil modellerini barındırmak için tasarlanmış bağımsız altyapıya ve neocloud ortamlarına olan ilgi artıyor. “Bu platformlar, özellikle düzenlenmiş veya jeopolitik açıdan hassas pazarlarda işletmelere performans, fiyatlandırma ve veri yerleşimi üzerinde daha fazla kontrol sağlıyor” dedi.
Eland, yalnızca hiper ölçekli genel bulutlara güvenmek yerine, küresel platformları müşterilere ve düzenleyicilere daha yakın egemen yığınlarla birleştirerek hibrit yapay zeka stratejilerinin 2026’da norm haline gelmesini bekliyor. Bu yaklaşım, kuruluşların hizmet maliyetini daha öngörülebilir bir şekilde yönetmelerine yardımcı olurken, verilerin nasıl yönetildiğine ve nerede yaşadığına ilişkin daha fazla güvence sağlar. Bunlar, yönetim kurulu düzeyindeki yapay zeka kararlarında giderek daha merkezi hale gelen faktörlerdir.
Eland, yapay zekanın benimsenmesi hızlandıkça, arkasındaki insan yeteneğinin de teknolojinin kendisi kadar önemli hale geldiğini söyledi.
Eland, “Bir sonraki yapay zeka değeri dalgası, teknik mükemmelliği yaratıcılık, kültürel anlayış ve çeşitli yaşanmış deneyimlerle harmanlayan bir iş gücüne bağlı olacak” dedi. “Yaratıcı problem çözme, çok disiplinli düşünme ve çeşitli ekipler, işletmeler deneylerden üretimde sorumlu yapay zekaya geçtikçe giderek daha kritik hale geliyor.
“Yapay zekanın mühendislik kadar insanın hayal gücüne de ihtiyacı var. Bu sistemleri kuran ve denetleyen kişileri genişlettiğimizde, onları daha güvenli, daha akıllı ve hizmet ettikleri toplulukları daha iyi yansıtan hale getiriyoruz.”
Onun liderliğinde HCLTech, kariyerinin başındaki yetenekler için yapay zekaya giden yolları açan yerel programları genişletti ve az temsil edilen güvenilir, geleceğe uygun sistemler oluşturmak için kapsayıcı becerilerin gerekli olduğu yönündeki görüşünü yansıtıyor.
Sonuç olarak
2024-2025, yapay zekanın çalışabileceğini kanıtlamakla ilgiliyse, 2026, yapay zekanın sorumlu ve ekonomik bir şekilde çalışabileceğini kanıtlamakla ilgili. Bu, çıkarım maliyeti gerçeklerini kabul etmek, güveni açık bir söz haline getirmek, bir işletim modeli olmadan her şeye aracılık etme dürtüsüne direnmek ve sonuçların abartıdan daha önemli olduğu sektöre özgü uygulamalara yönelmek anlamına gelir.
Bu yolu seçen liderler, yapay zekayı deneylerden kalıcı bir avantaja dönüştürecek.