Orta Ölçekli Şirketlerin 2025’te Yapay Zekâ Dönüşümü Hakkında Öğrendikleri

Yapay zekânın kullanıma sunulması ile benimsenmesi arasındaki fark, 2025'in belirleyici sorunu hâline geldi. BCG araştırması, İK-BT iş birlikleri güçlü olan kuruluşların, yapay zekâ yatırımlarından bu iş birliklerine sahip olmayanlara kıyasla 15 kat daha yüksek verimlilik elde ettiğini ortaya koydu.

Teknoloji işe yarıyordu. Kuruluşlar ise zorlanıyordu. Yıl sonunda veriler net bir tablo ortaya koydu: Kuruluşların %53'ü yapay zekâ yatırımlarından beklenen getiriyi elde edemedi.

İş Akışı Entegrasyonu Ayrımı

Başarılı ve başarısız dönüşümler arasındaki en büyük ayrım, teknolojinin ne kadar gelişmiş olduğu veya bütçenin büyüklüğü değildi. Belirleyici olan, yapay zekânın mevcut iş akışlarının içinde mi yoksa dışında mı yer aldığıydı.

AArete'te Yapay Zekâ ve Dijital Teknoloji Çözümleri Genel Müdürü Bhrugu Pange, "Kazananlar, 'mümkün olanlar' yaklaşımını değil, mevcut iş akışlarındaki bir veya iki gerçek sorunu seçti," dedi. "İnsanların zaten şikâyet ettiği çağrı sonrası işlemlerin tamamlanma süresi, teklif oluşturma, müşteri sorularına yanıt verme ve fatura istisnaları gibi darboğazları seçtiler. Çoğunda 'döner sandalye' sendromu vardı."

Yapay zekâyı çalışanların zaten kullandığı Salesforce, iletişim merkezi platformları ve belge sistemleri gibi araçlara entegre eden şirketlerde benimseme oranları %60-80 seviyesine ulaştı. Bağımsız yapay zekâ araçlarını kullanıma sunan şirketlerde ise benimseme %30-40 seviyelerinde kaldı.

Bu örüntü tüm işlevlerde görüldü. Pazarlama ekiplerinin %98'i yapay zekânın metrikleri iyileştireceğine inanıyordu, ancak yalnızca %27'si geniş çaplı benimseme bildirdi. Aradaki fark şüphecilikten değil, sürtüşmeden kaynaklanıyordu.

Pange, "Başarılı şirketler çalışanlardan yapay zekâya erişmek için ayrı bir pencere açmalarını istemedi," diye açıkladı. "Yapay zekâyı insanların hâlihazırda kullandığı araçların içine yerleştirerek Salesforce gibi mevcut platformları genişlettiler."

Başarısız olanlar ise Pange'ın "bağlam dışı sohbet botları" olarak adlandırdığı çözümleri geliştirdi ve neden kimsenin bunları kullanmadığını merak etti. 2025'in sonlarına gelindiğinde ders bir ilkeye dönüşmüştü: Yapay zekâ işin yapıldığı yerde değilse kalıcı olmaz.

Kimsenin Beklemediği Yetkinlik Açığı

2025'in başında yaygın bir varsayım vardı: Yapay zekânın benimsenmesi, önceki kurumsal yazılım uygulamalarındaki modeli izleyecekti. Doğru araçları satın alın, insanları arayüz konusunda eğitin ve benimseme oranlarını ölçün. Yılın ortasına gelindiğinde bu varsayım çökmüştü.

Yetkinlik açığı her yerde kendini gösterdi. Müşteri hizmetleri ekipleri yanıt taslağı oluşturabilen ancak hangi yanıtların gönderileceğini değerlendiremeyen yapay zekâ sistemlerine sahipti. Satış ekipleri çağrı dökümlerini özetleyebilen ancak hangi içgörülerin önemli olduğunu belirleyemeyen yapay zekâ sistemlerine sahipti. Finans ekipleri tahminler oluşturabilen ancak hangi varsayımlara güvenileceğini değerlendiremeyen yapay zekâ sistemlerine sahipti.

Zapier'de Kıdemli Yapay Zekâ Otomasyon Mühendisi olan Emily Mabie, "Eğitim almamış çalışanların, yapay zekânın kendilerini daha az üretken hâle getirdiğini söyleme olasılığı 6 kat daha yüksekti," dedi. "Yapay zekâ dönüşümünü gerçekten gerçekleştirmek isteyen ekiplerin eğitime yatırım yapması gerekir."

Çalışanların neyi yapay zekâya devredeceklerini, neyi kendilerinin yapacağını, yapay zekâ çıktılarını nasıl doğrulayacaklarını ve yapay zekâ önerilerini ne zaman geçersiz kılacaklarını öğrenmeleri gerekiyordu. Bu yetkinlikler iki saatlik bir eğitim oturumunda öğretilemezdi.

Başarılı şirketler yapay zekânın benimsenmesini yazılım kullanıma sunumu olarak değil, beceri geliştirme süreci olarak ele aldı. Deneyimli çalışanların aylar boyunca yapay zekâyla birlikte çalışarak tekrar yoluyla muhakeme becerisi geliştirdiği çıraklık modelleri oluşturdular. Yalnızca araç kullanımını değil, yetkinlik gelişimini ölçtüler.

Karmaşıklık Vergisi

Bazı şirketler benimseme konusunda zorlanırken, diğerleri tamamen yanlış bir temel oluşturduklarını fark etti. Freshworks'ün Karmaşıklığın Maliyeti raporu, kuruluşların yazılım harcamalarının %20'sinin başarısız uygulamalar, gereğinden az kullanılan araçlar ve gizli maliyetler nedeniyle boşa gittiğini ortaya koydu.

Freshworks CIO'su Ashwin Ballal, "Birçok kuruluş, eski sistemler, birbiriyle bağlantısız sistemler ve birbirinden yalıtılmış veriler de dâhil olmak üzere üretkenliği engelleyen karmaşıklık sorunlarıyla karşı karşıya," dedi. "Bu zorluklar çalışan yorgunluğuna, verimsizliklere ve gecikmeler ile kaçırılan fırsatlardan kaynaklanan gelir kaybına yol açıyor."

Bu durum, çalışanların üretken iş yapmak yerine araç karmaşıklığında gezinerek haftada ortalama 6,7 saat kaybetmesine ve önemli yapay zekâ benimseme engellerinin oluşmasına neden oldu.

Böylece kısır bir döngü oluştu. Şirketler, karmaşık teknoloji yığınlarına yapay zekâyı entegre etmek için üçüncü taraf tedarikçiler ve danışmanlarla çalıştı, ancak bu eklemeler çoğu zaman ortadan kaldırdıklarından daha fazla sürtüşme yarattı.

Freshworks, yazılım verimsizliğinden kaynaklanan finansal kayıpların %12'sinin gereksiz danışmanlar ve yüklenicilerden kaynaklandığını tespit etti.

Ballal, "İşletmeler eski sistemleri düzeltmek için çoğu zaman üçüncü taraf tedarikçiler ve danışmanlarla çalışıyor, ancak bu eklemeler sürtüşmeyi ortadan kaldırmak yerine artırabiliyor," dedi. "Kuruluşlar çoğu zaman iki kez ödeme yapıyor: bir kez karmaşık teknoloji için, bir kez de bu teknolojinin çalışmasını sağlamak üzere danışmanlar için."

2025'te başarılı olan orta ölçekli şirketler farklı bir yaklaşım benimsedi. Mevcut karmaşıklığın üzerine yapay zekâ eklemek yerine, yapay zekânın benimsenmesini sadeleşme fırsatı olarak kullandılar. Gereksiz araçları birleştirdiler. Bağımsız ürünler satın almak yerine, hâlihazırda kullandıkları platformlara entegre edilmiş yapay zekâ özelliklerini seçtiler.

Ders: yönetemediğiniz bir şeyi dönüştüremezsiniz. Teknoloji yığınları daha basit ve daha entegre olan şirketler yapay zekâyı daha hızlı uygulamaya aldı ve daha iyi sonuçlar gördü.

Pilot Tuzağı

Pilot başarısı ile üretime geçiş arasındaki fark, 2025'in en can sıkıcı örüntülerinden biri hâline geldi.

"2025 yapay zekâ yatırımlarının gerçek sonuçları, manşetlerdeki benimseme oranlarının gösterdiğinden çok daha düzensizdi," dedi Mabie. "Yılın başında üretken yapay zekâ ve pilot projeler her yerdeydi, ancak Zapier'de görüştüğümüz liderlerin yalnızca %26'sı yapay zekâ pilotlarının çoğunun üretime geçtiğini söyledi."

Bu örüntü sektörler genelinde tekrarlandı. İnsan kaynakları departmanları yapay zekâ destekli özgeçmiş taramasını mükemmel sonuçlarla pilot olarak uyguladı, ancak işe alım yöneticilerinin bunu kullanmasını sağlayamadı. Operasyon ekipleri tam olarak vaat edildiği gibi çalışan kestirimci bakım yapay zekâsını pilot olarak uyguladı, ancak bunu ilk tesisin ötesine taşıyamadı.

Başarılı pilotlar özel koşullar altında yürütüldü: ek destek, liderlerin ilgisi, motive gönüllüler ve öğrenmeye ayrılmış korumalı zaman. Şirketler ölçeklendirmeye çalıştığında bu koşullar ortadan kalktı.

"Başarılı çalışmalar, sonuçtan sorumlu olacak işletme içinden bir kişiyi belirledi," dedi Pange. "BT, yapay zekâ uygulamasının yöneticisi ya da sahibi değil, emanetçisi oldu. Sonuçtan işletme sorumluydu."

Başarılı bir şekilde ölçeklenen şirketler üç şeyi farklı yaptı.

1. Pilot ekibinin yalnızca ne yaptığını değil, neden işe yaradığını da belgelediler ve başarıyı mümkün kılan kurumsal koşulların haritasını çıkardılar.
2. Yalnızca gönüllülerle değil, şüpheci ve kaynakları kısıtlı gruplar da dâhil olmak üzere temsili ekiplerle pilot uygulamalar gerçekleştirdiler.
3. Yalnızca teknik hazırlığı değil, kurumsal hazırlığı da ölçtüler.

Ders: başarılı bir pilot, teknolojinin çalıştığını kanıtlar. Kuruluşunuzun onu özümseyebileceğini kanıtlamaz.

Gölge Yapay Zekâ Sorunu

Yaz aylarına gelindiğinde, orta ölçekli şirketlerin yöneticileri çalışanların şirketin onaylamadığı, güvenliğini sağlamadığı ve çoğu zaman varlığından haberdar bile olmadığı yapay zekâ araçlarını kullandığı bir durumla karşı karşıya kaldı. Çalışanlar müşteri verilerini ChatGPT'ye yükledi, hassas iş analizleri için tüketici yapay zekâ araçlarını kullandı ve hiçbir güvenlik incelemesinden geçmemiş otomatik iş akışları oluşturdu.

Gölge yapay zekâ sorunu, şirketlerin çalışanların meşru ihtiyaçlarını karşılamak için çok yavaş hareket ettiğini gösteren daha derin bir sorunu ortaya çıkardı. Çalışanlar sorumsuz davranmıyordu; ellerindeki araçlarla üretken olmaya çalışıyordu.

Akıllı şirketler yalnızca denetimleri sıkılaştırmak yerine, onaylı yapay zekâ uygulamalarını hızlandırarak karşılık verdi. Çalışanların talep ettiği yapay zekâ araçları için hızlı değerlendirme süreçleri oluşturdular ve yaygın gölge yapay zekâ kullanım alanlarına onaylı alternatifler yarattılar. Yapay zekâ araçları için onay süresini ölçtüler ve gecikmeleri kurumsal başarısızlık olarak değerlendirdiler.

Gölge yapay zekâ, politikalar yoluyla çözülecek bir uyum sorunu değil, karşılanmamış bir ihtiyacın işaretiydi. Yıl sonuna gelindiğinde, bunu en iyi yöneten kuruluşlar tepkisel yasaklamadan proaktif olanak sağlamaya geçmişti.

Yönetimin Uyum Krizi

Yapay zekâ planlama, durum güncellemeleri ve temel sorun önceliklendirme gibi rutin koordinasyon işlerini üstlendiğinde, bir yöneticinin gününün %40-60'ını dolduran geleneksel yönetim faaliyetleri bir anda ortadan kalkar. Geriye çoğu yöneticinin hiç zaman bulamadığı işler kalır: koçluk, stratejik düşünme, karmaşık sorun çözme ve ekip geliştirme gibi liderlik havuzu sorunlarını açığa çıkaran beceriler.

En iyi yöneticiler hızla uyum sağladı. Zorlanan yöneticiler yerlerinin doldurulduğunu hissetti, değerlerini sorguladı ve yapay zekâ benimsenmesine çoğu zaman direndi; çünkü bu durum kimliklerini tehdit ediyordu.

Bu durum, yönetim geliştirme sorununa indirgenebilir. Rolleri değişen yöneticiler için açık geçiş planlarına ihtiyaç vardır ve bu planların farklı şekilde nasıl çalışılacağına dair koçluk sunması gerekir; çünkü çok az liderin bu konuda net bir vizyonu vardır ve neredeyse hiçbiri bunu tam anlamıyla uygulamaya koyamamıştır. Kuruluşların yapay zekâ stratejilerinin bu yönetim geçişlerini ele alıp almadığını değerlendirmesi ve daha yüksek değerli işlere başarıyla geçen yöneticileri ödüllendirecek şekilde beklentileri yeniden tanımlaması gerekir.

Bazı yöneticiler bu geçişi gerçekleştiremeyecek. Liderler, kuruluş yapıları yalınlaştıkça orta kademe yönetimdeki azalmaya hazırlanmak da dâhil olmak üzere bu durumu birkaç şekilde ele alabilir.

• Yapay zekânın yapamadığı işlerde başarılı olan, ancak yeni yönetim modeline uyum sağlamakta zorlanan yöneticiler için bireysel katkı sağlayan çalışanlara yönelik kariyer yolları oluşturun.
• Yoğun koçluk sağlayın, ancak bazı yöneticilerin yapay zekâ çağındaki role uygun olmadığını kabul ederek zor kararı vermeye hazır olun.

İşe yaramayacak olan şey, rolün değişmediğini varsaymaktır. Yapay zekâyı uygulamaya alıp yönetim beklentilerini aynı tutan kuruluşlar, sonunda yöneticilerin zamanı doldurmak için gereksiz işlerle uğraşmasına neden oldu.

Güven Mimarisinde Atılım

2025'in beklenmedik başarı hikâyesi, çalışanların yapay zekâyı kendiliğinden kabul etmesini ummak yerine yapay zekâya sistematik güven inşa eden şirketlerdi.

ADP, yapay zekâ girişimleri genelinde "5P Çerçevesi"ni uygulamaya koydu:

• Amaç (burada yapay zekâyı neden kullanıyoruz)
• İnsanlar (kararlara kimler dâhil)
• Süreç (nasıl çalışıyor)
• Performans (başarıyı nasıl ölçüyoruz)
• Koruma (hangi güvenlik önlemleri mevcut).

Yapılandırılmış güven çerçeveleri kullanan kuruluşlarda, gayriresmî güven oluşturma yöntemlerine dayanan kuruluşlardaki %30-40'lık orana kıyasla %60-80 yapay zekâ benimseme oranları görüldü.

Mabie, "Liderlerin %71'i döngüde insan yaklaşımını en önemli yönetişim önceliği olarak sıraladı," dedi.

Güven, iyi teknolojiden kendiliğinden doğmaz. Bilinçli bir tasarım gerektirir. Şirketlerin uygulamaya almadan önce aşağıdaki gibi belirli soruları yanıtlaması gerekir:

• Bu görev için neden yapay zekâ kullanıyoruz?
• Denetim kimde?
• Sistem nasıl karar veriyor?
• Hata yaptığında ne oluyor?
• Hangi korumalar mevcut?

Bu soruları belgelerde, eğitimlerde ve sürekli iletişimde açıkça yanıtlayan kuruluşlar daha hızlı güven inşa etti ve bu güveni daha uzun süre korudu.

Gizli Maliyetler Zinciri

Maliyetler, boşa harcanan yazılım bütçelerinin çok ötesine uzanır.

Tek bir kötü olay benimsemeyi aylarca durdurabilir. Güven kaybı, gelecekteki girişimler üzerinde gizli bir vergiye dönüştü.

Pange, "Yapay zekâ ilk taslağı hızlandırabilir, ancak inceleme sürecini yeniden tasarlamazsanız yeni bir sorun yaratırsınız," dedi. "Ekipler artık doğrulama ve düzeltme için zaman harcıyor. Buna 'doğrulama vergisi' diyoruz." Bu zihinsel yük, çalışanlar yapay zekâ desteği ile eleştirel düşünme arasında denge kurmaya çalışırken çalışanların muhakeme sorunlarına katkıda bulunuyor.

Çalışanların sinizmi de bir başka gizli maliyet olarak ortaya çıktı. Liderlik yapay zekâyı olduğundan fazla övdüğünde ve eğitim ile iş akışının yeniden tasarımına yeterince yatırım yapmadığında, çalışanlar benimsemeye direndi. Daha da kötüsü, onaylanmamış yapay zekâ araçlarını kullanarak güvenlik ve uyumluluk kaynaklarını tüketen gölge yapay zekâ sorununu yarattılar.

St. Louis Fed'in Gerçek Zamanlı Nüfus Araştırması, Ağustos 2025 itibarıyla ABD'li yetişkinlerin yaklaşık yarısının üretken yapay zekâ kullandığını ve üçte birinden fazlasının bunu iş yerinde kullandığını ortaya koydu. Araştırma, ChatGPT'nin kullanıma sunulmasından bu yana toplam çalışma saatlerinin yaklaşık %1,6'sına eşdeğer zaman tasarrufu ve %1,3'e kadar potansiyel verimlilik artışı tahmin etti.

Ancak bu kazanımlar eşit dağılmadı.

Pange, "Bir şirket pilot uygulama çıkmazında takılıp kalırken diğeri hizmet seviyelerini, satış hacmini veya operasyonel çevrim süresini sessizce iyileştiriyor," dedi. "Kademeli iyileştirmelerin ve edinilen derslerin sağladığı bu avantaj birikmeye başlıyor."

Ölçüm Olgunluğundaki Değişim

2025'in en belirgin gelişmelerinden biri, şirketlerin yapay zekâ başarısını ölçme biçimiydi.

Mabie, "Yılın başlarında başarı, pilot uygulamaları başlatmak ve uygulanabilirliği kanıtlamak üzerinden tanımlanıyordu," dedi. "Yavaş yavaş liderler yapay zekâ yetkinliğini ve ROI'yi iş sonuçları üzerinden ölçmeye yöneldi."

Liderlerin çoğunun ROI ölçüyor olması, daha geniş bir olgunlaşmayı yansıtıyor. "Ne kadar havalı?" sorusu, "KPI nedir ve başlangıç noktası nerede?" sorusuna dönüştü.

Benimseme oranlarını ölçmekten iş etkisini ölçmeye geçişin bir parçası, çalışanların yapay zekâ araçlarını kullanıp kullanmadığından ziyade bu araçların karar kalitesini iyileştirip iyileştirmediğini, çevrim sürelerini azaltıp azaltmadığını veya daha yüksek değerli işler için kapasite sağlayıp sağlamadığını değerlendirmeyi içerir.

En gelişmiş kuruluşlar hem verimlilik kazanımlarını hem de yetkinlik gelişimini ölçtü. Yapay zekânın çalışanları daha hızlı ve daha iyi hâle getirip getirmediğini bilmek istediler; çünkü yapay zekâ olgunluğunun kapsamlı bir değerlendirme gerektirdiğini kabul ettiler.

Kaynak Tahsisinde Uyanış

Belki de 2025'ten çıkarılan en önemli ders şuydu: Yapay zekâ yatırımları için 70-20-10 kuralı doğruluğunu kanıtladı ve çoğu şirket kaynaklarını ters yönde tahsis ediyordu.

Birden fazla araştırma çalışmasıyla doğrulanan kurala göre, yapay zekâ dönüşümü yatırımlarının %70'i insanlara ve süreç değişikliğine, %20'si altyapı ve entegrasyona, %10'u ise algoritma ve modellere ayrılmalıdır.

Orta ölçekli şirketlerin çoğu teknolojiye %60-70 harcıyor ve kurumsal değişim çalışmalarını finanse etmek için çare arıyordu.

Bu, değişim yönetimi rollerinin finanse edilmesi, öğrenme ve uyum sağlama için zaman ayrılması, yapay zekâ destekli koçluk programlarına, iletişim stratejilerine ve kurumsal destek yapılarına yatırım yapılması anlamına gelir.

Teknoloji ağırlıklı yatırımlarını sürdüren şirketlerde, teknoloji ne kadar gelişmiş olursa olsun yapay zekâ girişimleri duraksadı. Hazırlıksız kuruluşların iyi algoritmaları, hazır kuruluşların vasat algoritmalarından her seferinde daha düşük performans gösterdi.

2026 Ne Gerektiriyor

2025'ten çıkarılan dersler, 2026'ya giren orta ölçekli şirketler için birkaç net önceliğe işaret ediyor.

• Yapay zekâyı mevcut iş akışlarına yerleştirin. İş akışı entegrasyonu farkı yalnızca büyüyecek. Bağımsız yapay zekâ araçları kullanıma sunmayı bırakın ve çalışanların hâlihazırda kullandığı platformları geliştirmeye başlayın.

• Teknolojiden önce eğitime yatırım yapın. Zapier'in eğitimsiz çalışanların yapay zekânın kendilerini daha az üretken hâle getirdiğini söyleme olasılığının 6 kat daha fazla olduğunu ortaya koyan bulgusu, yapay zekâ yatırımı planlayan her yöneticiyi dehşete düşürmeli. Yetkinlik açığı yazılım lisanslarıyla kapanmayacak.
• Karmaşıklık eklemeden önce basitleştirin. Parçalı teknoloji yığınlarına sahip şirketler yapay zekâyı etkili bir şekilde kullanıma sunmakta zorlanacak. Ballal, "Teknoloji yığınından kararlı biçimde gereksiz unsurları çıkaran, yapay zekâyı sistemlerine entegre eden ve teknoloji dağınıklığını birleşik sistemlerle değiştiren yazılım liderleriyle çalışan kuruluşlar rekabet avantajı elde edecek" dedi.
• Engellemek yerine olanak sağlayan yönetişim oluşturun. İnsan döngüde yönetişimi, liderlerin %71'i tarafından en önemli öncelik olarak sıralandı. Ancak kullanıma sunma sürecini sürüncemede bırakan yönetişim, gölge yapay zekâ oluşturur. Amaç, hızlı hareket etmeyi güvenli hâle getiren yalın bir yönetişimdir.
• Orkestrasyon yetkinliklerini ölçeklendirin. Mabie, "Daha fazla orta ölçekli ekip yapay zekâ orkestrasyonunu benimseyecek" dedi. "Orta ölçekli ekiplerin platformları ve ekipleri tamamen yeniden oluşturacak kaynakları olmadığı için mevcut araçlarını yapay zekâ orkestrasyonuyla kullanacak ve birbirine bağlayacaklar."

Zapier'in verileri, liderlerin %25'inin 2026'ya kadar tam ölçekli yapay zekâ orkestrasyonuna ulaşmayı beklediğini, %43'ünün ise işlevler genelinde otonom ajan tabanlı iş akışlarını işletmeyi öngördüğünü gösteriyor. Bunu göz önünde bulundurarak şunları yapmak iyi bir fikir:

• Yönetim rollerini açıkça yeniden tasarlayın. Yapay zekâ, yöneticilerin yaptıklarını değiştiriyor. Bu değişimi kabul edin, geçişi destekleyin ve bazı yöneticilerin bu süreci başarıyla tamamlayamayacağını kabullenin.
• Kariyer çerçevelerini yapay zekâ çağı için yeniden oluşturun. Geleneksel terfi yolları işlevini yitiriyor. Yapay zekâ, eskiden geliştirici nitelikte olan işleri üstlendiğinde insanların nasıl ilerleyeceğine dair şirketlerin yeni modellere ihtiyacı var.
• Güveni sistematik biçimde oluşturun. Güven çerçeveleri işe yarar. Gayriresmî güven oluşturma çabaları ise yaramaz. Her yapay zekâ kullanıma sunma süreci için beş P'yi açıkça yanıtlayın: Amaç, İnsanlar, Süreç, Performans, Koruma.
• Bütçeleri 70-20-10 kuralına uyacak şekilde yeniden tahsis edin. Yapay zekâ değerinin çoğu kurumsal değişimden gelir. Yapay zekâ bütçelerinin çoğu teknolojiye gider. Bu uyumsuzluğu düzeltin veya daha düşük getirileri kabul edin.
• Teknoloji ölçütlerini değil, iş sonuçlarını ölçün. Yalnızca sistem kullanımını değil; karar kalitesini, çevrim süresindeki azalmayı ve yetkinlik gelişimini takip edin.

Mabie, "Muhtemelen etkisini yitirecek bazı trendler tek seferlik deneyler, yalnızca geliştiricilere yönelik otomasyon modelleri ve 'özellik olarak yapay zekâ' düşüncesidir" dedi.

Liderler ile geride kalanlar arasındaki fark kimin yapay zekâya sahip olduğu değil, onu kullanıma sunmaktan kimin ders çıkardığıdır. 2026 yapay zekâ kararları hangi şirketlerin arayı kapatacağını, hangilerinin ise daha da geride kalacağını belirledikçe bu öğrenme farkı büyüyecek.