Geçtiğimiz baharda, bir şarap toplama uygulaması olan CellarTracker, kişinin damak zevkine göre sade şarap önerileri yapmak için yapay zeka destekli bir sommelier geliştirdi. Sorun, chatbotun çok hoş olmasıydı.
CellarTracker CEO’su Eric LeVine, “‘Şarabı sevmeniz gerçekten pek mümkün değil’ demek yerine çok kibar bir davranış” dedi.
Özellik kullanıma sunulmadan önce chatbot’u dürüst bir değerlendirme sunmaya ikna etmek altı hafta süren deneme yanılma süreci gerektirdi.
ChatGPT’nin üç yıl önce patlamasından bu yana, büyük ve küçük şirketler, üretken yapay zekayı benimseme ve mümkün olduğu kadar çok ürüne yerleştirme şansını değerlendirdi.
Ancak şirket yöneticileri, danışmanlar ve yakın zamanda yapılan yedi yönetici ve işçi anketinin sonuçlarına göre, şu ana kadar işletmelerin büyük çoğunluğu yapay zeka yatırımlarından anlamlı bir getiri elde etmekte zorlanıyor.
Araştırma ve danışmanlık şirketi Forrester Research tarafından ikinci çeyrekte 1576 yöneticinin katıldığı bir anket, yanıt verenlerin yalnızca yüzde 15’inin geçen yıl yapay zeka nedeniyle kar marjlarının arttığını gördüğünü gösterdi.
Danışmanlık firması BCG, Mayıs ile Temmuz ortası arasında ankete katılan 1250 yöneticinin yalnızca yüzde beşinin yapay zekanın yaygın değerini gördüğünü ortaya çıkardı.
Yöneticiler, üretken yapay zekanın eninde sonunda işletmelerini dönüştüreceğine hâlâ inandıklarını söylüyor ancak bunun kendi kuruluşlarında ne kadar hızlı gerçekleşeceğini yeniden değerlendiriyorlar.
Forrester, 2026 yılında şirketlerin planladıkları yapay zeka harcamalarının yaklaşık yüzde 25’ini bir yıl erteleyeceğini öngörüyor.
Forrester analisti Brian Hopkins, “Bu teknolojiyi geliştiren teknoloji şirketleri, her şeyin hızla değişeceği masalını uydurdular” dedi. “Ama biz insanlar o kadar hızlı değişmiyoruz.”
OpenAI, Anthropic ve Google gibi yapay zeka şirketlerinin tümü önümüzdeki yıl kurumsal müşterilerle flört etme konusunu iki katına çıkaracak.
OpenAI CEO’su Sam Altman, yakın zamanda New York’ta medya editörleriyle bir öğle yemeğinde, şirketler için yapay zeka sistemleri geliştirmenin 100 milyar ABD Doları (150,7 milyar ABD Doları) değerinde bir pazar olabileceğini söyledi.
Tüm bunlar, çiplerden veri merkezlerine ve enerji kaynaklarına kadar her şeye eşi benzeri görülmemiş teknoloji yatırımlarının yapıldığı bir ortamda gerçekleşiyor.
Bu yatırımların haklı olup olmayacağı, şirketlerin gelirlerini artırmak, marjları artırmak veya inovasyonu hızlandırmak için yapay zekayı nasıl kullanacaklarını bulma becerisine göre belirlenecek.
Bazı uzmanlar, bunun başarısız olması durumunda, altyapının inşasının 2000’li yılların başındaki dot-com çöküşünü anımsatan türden bir çöküşü tetikleyebileceğini söylüyor.
‘Kolay’ düğmesi
ChatGPT’nin piyasaya sürülmesinden kısa bir süre sonra dünya çapındaki şirketler, metin istemleri aracılığıyla makaleler, yazılım kodları ve resimler gibi orijinal içerikler oluşturabilen bir tür yapay zeka olan üretken yapay zekayı benimsemenin yollarını bulmaya adanmış görev güçleri oluşturdu.
Yapay zeka modelleriyle ilgili iyi bilinen bir sorun, kullanıcıyı memnun etme eğilimleridir. ” Dalkavukluk ” olarak adlandırılan bu önyargı, kullanıcıları daha fazla sohbet etmeye teşvik eder, ancak modelin daha iyi tavsiye verme becerisine zarar verebilir.
CEO LeVine, CellarTracker’ın OpenAI teknolojisi üzerine inşa edilen şarap tavsiyesi özelliğiyle bu sorunla karşılaştığını söyledi.
Chatbot, genel öneriler istendiğinde yeterince iyi performans gösterdi. Ancak belirli rekolteler sorulduğunda, tüm sinyaller bir kişinin bunlardan hoşlanma ihtimalinin çok düşük olduğunu gösterse bile, chatbot olumlu kaldı.
LeVine, “Modellerin (herhangi bir modelin) kritik olmasını ve hoşlanmayabileceğim şaraplar olduğunu öne sürmesini sağlamak için geriye doğru eğilmek zorunda kaldık” dedi.
Çözümün bir kısmı, modele hayır deme izni veren istemler tasarlamaktı.
Şirketler ayrıca yapay zekanın tutarlılık eksikliğiyle de mücadele ediyor.
Kuzey Amerika demiryolu hizmet sağlayıcısı Cando Rail and Terminals’in genel müdürü Jeremy Nielsen, şirketin yakın zamanda çalışanların iç güvenlik raporlarını ve eğitim materyallerini incelemeleri için bir yapay zeka sohbet robotunu test ettiğini söyledi.
Ancak Cando şaşırtıcı bir engelle karşılaştı: modeller, endüstri için güvenlik standartlarını ortaya koyan yaklaşık 100 sayfalık bir belge olan Kanada Demiryolu İşletim Kurallarını tutarlı ve doğru bir şekilde özetleyemiyordu.
Bazen modeller kuralları unutuyor veya yanlış yorumluyorlardı; diğer zamanlarda onları tamamen kumaştan icat ettiler. Yapay zeka araştırmacıları, modellerin genellikle uzun bir belgenin ortasında görünenleri hatırlamakta zorlandıklarını söylüyor.
Cando şimdilik projeden vazgeçti ancak diğer fikirleri test ediyor. Şirket şu ana kadar yapay zeka ürünlerini geliştirmek için 300.000 ABD doları harcadı.
Nielsen, “Hepimiz bunun kolay bir düğme olacağını düşündük” dedi. “Ve olan bu değil.”
İnsanlık geri dönüyor
İnsan personelli çağrı merkezleri ve müşteri hizmetlerinin yapay zeka tarafından büyük ölçüde kesintiye uğraması gerekiyordu, ancak şirketler, sohbet robotlarına devredilebilecek insan etkileşimi miktarının sınırları olduğunu kısa sürede öğrendi.
2024’ün başlarında İsveçli ödeme şirketi Klarna, 700 tam zamanlı müşteri hizmetleri temsilcisinin işini yapabileceğini söylediği OpenAI destekli bir müşteri hizmetleri temsilcisini kullanıma sundu.
Ancak 2025 yılında CEO Sebastian Siemiathowski bu durumu geri çevirmek ve bazı müşterilerin insanlarla konuşmayı tercih ettiğini kabul etmek zorunda kaldı.
Siemiathowski, yapay zekanın basit görevlerde güvenilir olduğunu ve şu anda yaklaşık 850 temsilcinin işini yapabileceğini, ancak daha karmaşık konuların hızla insan temsilcilere yönlendirildiğini söyledi.
Klarna, 2026 yılı için, yakında piyasaya sürmeyi umduğu ikinci nesil yapay zeka sohbet robotunu oluşturmaya odaklanıyor, ancak insanlar bu karışımın büyük bir parçası olmaya devam edecek.
“Müşteri takıntılı kalmak istiyorsanız güvenemezsiniz [entirely] Yapay zeka üzerinde” dedi.
Benzer şekilde ABD’li telekomünikasyon devi Verizon, çağrıları yapay zekaya devretme girişimlerinin ardından 2026’da insan müşteri hizmetleri temsilcilerine yöneliyor.
Verizon’un ticari müşterilere yönelik hizmet operasyonlarını geliştirmeye yönelik yapay zeka odaklı çabalarına liderlik eden Ivan Berg, “Sanırım tüketicilerin yüzde 40’ı hala bir insanla konuşma fikrinden hoşlanıyor ve bir insan temsilcisine ulaşamadıkları için hayal kırıklığına uğruyorlar” dedi. Reuters röportaj.
Yaklaşık 2000 ön saf müşteri hizmetleri temsilcisine sahip olan şirket, çağrıları taramak, müşteriler hakkında bilgi almak ve onları self servis sistemlere veya insan temsilcilere yönlendirmek için hala yapay zekayı kullanıyor.
Rutin soruları yanıtlamak için yapay zekayı kullanmak, temsilcilerin karmaşık sorunları ele almalarına ve giden aramalar yapma ve satış yapma gibi yeni şeyler denemelerine olanak sağlar.
Berg, “Empati muhtemelen bizi AI temsilcilerinin müşterilerle bütünsel bir şekilde konuşmasını engellemekten alıkoyan en önemli şeydir” dedi.
Müşteri hizmetleri platformu Zendesk’in ürün, mühendislik ve yapay zeka başkanı Shashi Upadhyay, yapay zekanın üç alanda üstün olduğunu söylüyor: yazma, kodlama ve sohbet.
Zendesk’in müşterileri, müşteri destek taleplerinin yüzde 50 ila yüzde 80’ini karşılamak için üretken yapay zekaya güveniyor. Ancak üretken yapay zekanın her şeyi yapabileceği fikrinin “aşırı satıldığını” söyledi.
‘Çarpık sınır’
Büyük dil modelleri matematik ve kodlamadaki karmaşık görevleri hızla yerine getiriyor ancak nispeten önemsiz görevlerde hala başarısız olabiliyor. Araştırmacılar yeteneklerdeki bu çelişkiyi yapay zekanın “pürüzlü sınırı” olarak adlandırıyor.
Popüler bir kıyaslama aracı olan LMArena’nın CEO’su ve kurucu ortağı Anastasios Angelopoulos, “Matematikte bir Ferrari olabilir ama takviminize bir şeyler koymada eşek gibi olabilir” dedi.
Görünüşte küçük sorunlar yapay zeka sistemlerini beklenmedik şekilde tetikleyebilir.
Birçok finansal firma, tamamı çok farklı biçimlerde olabilen, geniş bir kaynak yelpazesinden derlenen verilere güvenmektedir.
Danışmanlık firması Alpha Financial Markets Consulting’in yöneticisi Clark Shafer, bu farklılıkların bir yapay zeka aracının “var olmayan kalıpları okumasına” yol açabileceğini söyledi.
Shafer, birçok şirketin artık yapay zekadan yararlanmak için verilerini yeniden biçimlendirmenin potansiyel olarak pahalı, uzun ve karmaşık sürecini araştırdığını söyledi.
Hollandalı teknoloji yatırım grubu Prosus, şirket içi yapay zeka temsilcilerinden birinin, grubun veri analistlerinin halihazırda yaptığı gibi, portföyüyle ilgili soruları yanıtlaması gerektiğini söylüyor.
Teorik olarak bir çalışan, Prosus destekli bir gıda dağıtım firmasının geçen hafta Berlin’de suşi siparişlerini teslim etmek için ne sıklıkla geç kaldığını sorabilir.
Ancak Prosus’un AI başkanı Euro Beinat, aracın şimdilik hangi mahallelerin Berlin’in parçası olduğunu veya “geçen haftanın” ne anlama geldiğini her zaman anlayamadığını söyledi.
Beinat, “İnsanlar yapay zekanın sihir olduğunu düşünüyordu. Bu sihir değil” dedi. “Bu araçların iyi çalışması için kodlanması gereken çok fazla bilgi var.”
Daha fazla kavrama
Bir sözcü, OpenAI’nin işletmeler için yeni bir ürün üzerinde çalıştığını ve yakın zamanda müşterilerle doğrudan çalışarak belirli sorunların üstesinden gelmek için OpenAI teknolojisini kullanmalarına yardımcı olmak üzere İleriye Konuşlandırılmış Mühendislik ekibi gibi dahili ekipler oluşturduğunu söyledi.
OpenAI’nin gelir sorumlusu Ashley Kramer, sahnede yapılan bir röportaj sırasında, “Başarısızlığı gördüğümüz yerde insanlar çok büyük atılımlar yapıyor, milyar dolarlık sorunu buluyorlar; bu birkaç yıl sürecek” dedi. Reuters Kasım ayında Momentum AI konferansı.
Kramer, özellikle OpenAI’nin şirketlerle birlikte çalışarak yapay zekanın “yüksek etkiye sahip olabileceği ancak ilk başta belki düşük etki yaratabileceği” alanlar bulmaya çalıştığını söyledi.
Gelirlerinin yüzde 80’ini ticari müşterilerden elde eden rakip yapay zeka laboratuvarı Anthropic, şirketlere entegre olacak “uygulamalı yapay zeka” uzmanlarını işe alıyor.
Anthropic’in ürün sorumlusu Mike Krieger, bu yılın başlarında yapılan bir röportajda, yapay zeka şirketlerinin başarılı olabilmesi için kendilerini “yalnızca teknoloji dağıtıcıları değil, ortaklar ve eğitimciler” olarak görmeleri gerektiğini söyledi.
Birçoğu eski OpenAI çalışanları tarafından kurulan, giderek artan sayıda girişim, finansal hizmetler veya hukuk gibi belirli sektörler için yapay zeka araçları geliştiriyor.
Bu kurucular, şirketlerin ChatGPT gibi genel amaçlı veya tüketici araçlarından ziyade özel modellerden daha fazla yararlanacağını söylüyor.
Bu, San Francisco merkezli bir yapay zeka uygulaması girişimi olan Writer’ın benimsediği bir taktik kitabıdır. Şu anda Vanguard ve Prudential gibi büyük firmaların finans ve pazarlama ekipleri için yapay zeka aracıları oluşturan şirket, iş akışlarını anlamak ve aracıları birlikte oluşturmak için mühendislerini doğrudan müşterilerle görüşmeye alıyor.
Writer CEO’su May Habib, “Şirketlerin yapay zeka araçlarını kendileri için yararlı hale getirme konusunda daha fazla kontrole ihtiyacı var” dedi.