Türkiye'de yapay zekâ yayılırken şirketler aynı hızda değişmeyecek

LinkedIn akışıma ve çevremdeki şirketlere baktığımda yapay zekânın iş hayatına çoktan yerleştiğini görüyorum. Türkiye'deki işletmelerin genelini düşündüğümde ise aynı hızda bir değişim bekleyemiyorum. İmalatta, inşaatta, hizmet sektörünün geniş bir bölümünde bu araçların günlük işe girmesi çok daha zor olacak gibi geliyor.

Bu, Türkiye'yi temsil eden bir saha araştırmasının sonucu değil. Kendi çevremde gördüklerim ile ülke geneline ilişkin beklentim arasındaki fark. Teknolojiyle yoğun çalışan insanların birbirine gösterdiği örnekler, bize bütün şirketler aynı noktadaymış hissi verebiliyor.

Bir yönetici bu görüntüden iki farklı sonuca varabilir. Herkesin çoktan ilerlediğini düşünüp ne işe yarayacağını bilmediği araçları satın alabilir. Ya da kendi şirketinde bunların çalışmayacağına karar verip konuyu bütünüyle kapatabilir. İkisinde de şirketin gerçekten neyi değiştirmesi gerektiği konuşulmadan karar verilmiş olur.

Benim beklentim, yapay zekânın Türkiye'deki işletmelere giderek yayılması. Fakat kısa ve orta vadede aynı kullanım derinliğine ulaşmalarını beklemiyorum. Üstelik yavaş ilerleyen bir şirketin önündeki süreyi, kendi yönetiminin değişme isteğinden önce rakipleri belirleyebilir.

Yüzde 7,5 bize ne söylüyor?

TÜİK'in Yapay Zeka İstatistikleri, 2025 bülteninde, araştırma kapsamındaki 10 ve daha fazla çalışanı olan girişimlerin yüzde 7,5'i herhangi bir yapay zekâ teknolojisi kullandığını beyan ediyor. Bilgi ve iletişim faaliyetlerinde oran yüzde 47,1. Teknoloji çevrelerindeki görünürlük ile genel oran arasında ciddi bir fark var.

Yüzde 7,5, 2025 verisi. Bugünün bütün işletmelerini, özellikle de 10'dan az çalışanı olanları temsil etmiyor. Ayrıca TÜİK'in tanımı sohbet robotlarından makine öğrenmesine dayalı analizlere ve otonom sistemlere uzanıyor. Bu oranı, işini yapay zekâyla yeniden düzenlemiş şirketlerin payı olarak okuyamayız.

Ters yönde de dikkatli olmak gerekiyor. Kullanıcıların çoğunun yalnızca metin düzelttiğini bilmiyoruz. Nitekim yapay zekâ kullanan girişimlerin yüzde 41,1'i üretim veya hizmet süreçlerini kullanım amaçları arasında bildiriyor. Bu da kullanımın derinliğini veya elde edilen kazancı tek başına göstermiyor.

Bültendeki uzmanlık eksikliği, maliyet ve hukuki belirsizlik bulgularının da belirli bir grubu var: Yapay zekâyı kullanmayan, fakat kullanmayı düşündüğünü söyleyen girişimler. Bu cevaplarla bütün kullanmayanların nedenlerini açıklayamayız.

Türkiye'de henüz konuyu kendi işiyle ilişkilendirmemiş geniş bir işletme kesimi olduğunu düşünüyorum. Ancak bunun büyüklüğünü bu veriden hesaplayamıyorum. “Duymuş olmak”, “denemeyi düşünmek” ve “işinde düzenli kullanmak” arasında ne kadar mesafe bulunduğunu ayrıca anlamamız gerekiyor.

Metin düzeltmek de kullanımdır

Bir çalışan ChatGPT ile müşteri e-postasını daha açık yazıyorsa gerçek bir iş yapıyordur. Basit bir kullanım, basit ama tekrar eden bir sorunu çözebilir. Her faydalı iş için karmaşık bir sistem kurmak gerekmez.

Yine de buradan şirketin dönüşümüne uzanan uzun bir yol var.

Varsayımsal bir imalat işletmesi düşünelim. Satış çalışanı müşteriden gelen talebi yapay zekâyla özetliyor, teklifin metnini de ona hazırlatıyor. Fakat malzeme maliyetini satın almadan, teslim tarihini üretimden öğreniyor. Son fiyat için şirket sahibinin onayını bekliyor. Metin daha hızlı hazırlanıyor, teklif yine aynı masalarda bekliyor.

Bu şirkette AI kullanımı var. Kazanım da olabilir. Müşteriye dönüş süresini kısaltmak içinse maliyet bilgisinin güncel tutulması, üretim kapasitesinin görülmesi ve fiyat onayının nasıl verileceğinin değişmesi gerekiyor. Bunların bir kısmı mevcut yazılımla, bir kısmı daha açık yetkiyle çözülebilir. Yapay zekâ, işe yaradığı adımlarda yer alır.

Olgunluktan kastım da bu: Şirket hangi işi neden değiştirdiğini biliyor, sonucu kontrol ediyor ve uygulamayı bir çalışanın kişisel merakına bağlı bırakmadan sürdürebiliyor. Dar bir işte bunu yapan işletme, onlarca araç satın almış bir işletmeden daha ileride olabilir.

Değişmesi zor olan yönetim alışkanlıkları

Türkiye'nin geniş işletme tabanı için dönüşümün zor olacağını düşünmemin nedeni yalnızca teknik uzman eksikliği değil. İşin yıllardır belirli kişilerin bilgisine ve kararına bağlı yürüdüğü bir yerde, yeni bir çalışma biçimi kurmak mevcut düzeni de sorgulamayı gerektirir.

Yukarıdaki teklif örneğinde bekleyen iş herkesin görebildiği bir kayda girerse gecikmenin nerede oluştuğu anlaşılır. Yetki çalışanlara devredilirse yönetici her kararı kendisi vermez. Maliyet verisi düzenli tutulursa yıllardır kullanılan bazı fiyatlama alışkanlıkları tartışmaya açılabilir. Bunlar bir araç eğitiminin tek başına çözeceği meseleler değil.

Sahada çalışan insanın zamanını da hesaba katmak gerekir. Günlük üretimi yetiştirmeye çalışan bir ekipten, aynı anda verisini düzenlemesini ve yeni bir yöntemi denemesini istiyorsunuz. Yönetim bu işe zaman ayırmıyor, sorumluluğu belirlemiyor ve ilk hatada eski usule dönüyorsa araç bir süre sonra kullanılmaz.

Bu yüzden kısa ve orta vadede işletmelerin çok büyük çoğunluğunun ileri bir yapay zekâ olgunluğuna erişeceği beklentisini gerçekçi bulmuyorum. Aynı dönemde kullanımın belirgin biçimde yayılması ise bana gayet mümkün geliyor.

Bilgisayar benzetmesinin anlattığı ve anlatmadığı

Bilgisayarların şirketlere girişi bu farkı düşünmek için yararlı bir benzetme. Aynı bilgisayarda bir işletme yalnızca belge hazırlayabilir, bir başkası stok ve siparişlerini takip edebilir, bir diğeri üretimini planlayabilir. Donanıma erişim benzerleşirken işin yönetilme biçimleri farklı kalır.

Yapay zekâda da benzer bir yayılma bekliyorum. Bazı işletmeler onu ayrı bir proje başlatmadan, kullandıkları yazılımlara eklenen özelliklerle alabilir. Bazıları çalışanlarının denemelerini düzenli kullanıma çevirebilir. Bazılarıysa belirli bir ihtiyacı için daha kapsamlı bir sistem kurabilir. Bunların aynı sırayla gerçekleşmesi de gerekmiyor.

Hazır çözümler, bugün zor görünen bazı işleri zamanla kolaylaştırabilir. Bu nedenle bugünkü hazırlık eksikliğini şirketlerin kalıcı kaderi gibi okumak da yanlış olur.

Fakat bilgisayar benzetmesi bize bir takvim vermiyor. Önceki değişimin uzun yıllara yayılması, bu kez işletmelerin o kadar zamanı olacağını göstermiyor. Yapay zekânın bir işi ucuzlatma hızı ile şirketin o değişime uyum sağlama hızı ayrışabilir.

Türkiye Yapay Zekâ Eylem Planı bu mesafeyi kapatabilir mi?

Türkiye Yapay Zekâ Eylem Planı (2026–2030), 13 Haziran 2026'da tanıtıldı. Planla ilgili 2026/9 sayılı Cumhurbaşkanlığı Genelgesi de 18 Ağustos'ta Resmî Gazete'de yayımlandı.

Resmî tanıtımda açıklanan dört eksen “fark et, istifade et, üret ve yönet”. Okuryazarlık programı, uygulama profesyonelleri yetiştirilmesi ve öncelikli alanlardaki KOBİ'lere yapay zekâ kuponları sağlanması da açıklanan hedefler arasında.

“Fark et” ile başlanmasını bu tartışma açısından anlamlı buluyorum. Bazı şirketler için ilk ihtiyaç, hangi modeli seçeceklerini öğrenmekten çok, kendi işlerinde neyin değişebileceğini görebilmek. Bir yöneticiye genel bir AI sunumu yapmakla, teklifinin neden geciktiğini birlikte incelemek aynı etkiyi yaratmayabilir.

Kamu politikası bu ilk teması genişletebilir. Deneme maliyetini azaltabilir, uygun uzmanlığa erişimi kolaylaştırabilir. Fakat başlangıç desteğinin ardından işletmede işi sürdürecek birinin bulunması gerekir. Şirketin verisine, çalışma biçimine ve çalışanların öğrenmesine ayrılmayan kaynak, kupon desteğinin etkisini de sınırlayabilir.

Politikayı değerlendirirken benim bakacağım nokta, desteğin henüz hazırlıklı olmayan işletmeye ne kadar ulaşabildiği olur. Yalnızca başvuru yapabilecek kadar bilgili, projesini tarif edebilen şirketlere ulaşılırsa ileride olanlar daha hızlı ilerleyebilir. Konuyu gündemine bile almamış işletmeler aynı yerde kalabilir. Bu, planın bugünkü sonucu hakkında bir hüküm değil, uygulamada gözetilmesi gereken bir risk.

Başarıyı eğitim ve kullanım sayılarıyla birlikte işletmede devam eden değişim üzerinden de izlemek gerekir. Destek bittikten sonra uygulama hâlâ kullanılıyor mu? Teklif daha erken çıkıyor mu, hatalı işlem azalıyor mu? Çalışan ayrıldığında yöntem devam ediyor mu? Sektöre göre farklı cevaplar gerektiren bu sorular, ilk denemenin ötesini gösterir.

Rakiplerin ilerlemesi bekleme süresini kısaltabilir

Bütün şirketlerin aynı hızda değişmeyeceğini söylemek, yavaş olanların rahatça bekleyebileceği anlamına gelmiyor. AI'dan yararlanan rakiplerin daha düşük maliyetle veya daha iyi hizmetle çalışabildiği işlerde, kullanmamanın bedelinin büyümesini bekliyorum.

Teklif örneğine dönelim. Rakip işletme, aynı doğrulukla daha erken fiyat ve güvenilir teslim tarihi verebiliyorsa müşteri için daha kolay çalışılan bir tedarikçi hâline gelebilir. Kazandığı zamanı daha fazla talebi değerlendirmeye ayırabilir. Diğer şirketse aynı personelle mevcut talepleri ancak yetiştiriyor olabilir.

Avantajı yaratan şeyin gerçekten yapay zekâ olup olmadığını ayrıca ölçmek gerekir. Daha düzenli veri, sadeleşmiş onay veya iyi bir satış organizasyonu da aynı farkı yaratabilir. Müşteri açısından ise kullanılan teknolojinin adından önce aldığı hizmetin sonucu önem taşır.

Bazı işletmeler bu baskıyı fiyatlarında, bazıları teslim sürelerinde, bazıları da büyük müşterilerinin beklentilerinde hissedebilir. Rekabetin zorladığı asgari çalışma düzeyi yükseldiğinde, şirketin yıllardır yeterli olan yöntemi yetersiz kalabilir. Bunun için bütün sektörün ileri düzey AI kullanması gerekmez.

Yine de bugün “AI kullanmayan şirketler yok olacak” diye kesin bir hüküm veremem. Sermaye, ürün kalitesi, müşteri ilişkileri, yerel erişim ve fiziksel kapasite gibi başka üstünlükler de var. Bazı şirketler uyum sağlayacak, bazıları hazır hizmet alacak, bazıları daha dar bir pazarda çalışmayı sürdürecek. Uyum sağlayamayanların iş kaybetmesi, küçülmesi veya kapanması da olası. Elimizdeki kullanım oranından bunun hızını ya da büyüklüğünü çıkaramayız.

Bir şirketin piyasada kalması da rekabet gücünü koruduğunu göstermeyebilir. Daha düşük marjla, daha fazla kişisel çabayla ve daha sınırlı büyüme imkânıyla ayakta kalmak mümkün. Dönüşümün bedeli bazen kapanıştan önce burada hissedilir.

Türkiye'de yapay zekânın yayılmasını bu nedenle umut verici buluyorum, fakat yayılmanın kendisini yeterli görmüyorum. Kamu desteği daha çok işletmeye başlangıç fırsatı verebilir. Şirket yönetiminin de günlük işte neyi değiştireceğini üstlenmesi gerekir.

Teklif hâlâ aynı masada bekliyorsa, o şirketin atacağı bir sonraki adım daha iyi bir metin yazdırmaktan başka bir yerde olabilir.