Wharton–GBK’nin “Uyarlanabilirlik Avantajı: Yapay Zekâyla Kim, Nasıl Öne Geçiyor?” Raporu Yapay Zekâ Yatırım Getirisi Açığını Ortaya Koyuyor

Wharton Human-AI Research ve GBK Collective’in yeni raporu, Uyarlanabilirlik Avantajı: Yapay Zekâyla Kim, Nasıl Öne Geçiyor?, yapay zekânın işletmelerde ne kadar yayıldığını ve bu teknolojinin benimsenmesini önemli iş getirilerine dönüştürmenin ne kadar zor olduğunu ortaya koyuyor. Yönetici ve daha üst kademelerdeki katılımcıların yüzde 80’i, departmanlarının yapay zekâ yatırımlarından olumlu getiri elde ettiğini bildirirken yalnızca yüzde 28’i bu getirileri çok olumlu olarak nitelendiriyor. Dördüncü yıllık çalışma, daha güçlü sonuçlar bildiren kuruluşları ayırt eden özellikler olarak iş akışlarının yeniden tasarlanmasına, sorumlulukların daha net belirlenmesine ve büyüme odaklı ölçüme işaret ediyor.

13 Ekim’de yayımlanan çalışma, kurumsal yapay zekâ tartışmasını çalışanların bu teknolojiyi kullanıp kullanmadığının ötesine taşıyor. Daha önemli soru, şirketlerin yapay zekânın çevresindeki süreçleri, teşvikleri ve yönetim yapılarını değiştirip değiştirmediği.

Büyümeyi Ölçmek, Yapay Zekânın Değerine Bakışı Değiştiriyor

Raporun en çarpıcı karşıtlıklarından biri, departmanların başarıyı neye göre değerlendirdiğiyle ilgili. En az bir büyüme ölçütünü izleyenlerin yüzde 35’i yapay zekâdan çok olumlu getiri elde ettiğini bildirirken, yalnızca verimliliği ölçenlerde bu oran yüzde 13. Bu da güçlü getirilerin, büyümeyi ölçen grupta yaklaşık 2,7 kat daha yaygın olduğu anlamına geliyor.

Bu ayrım gelirden daha geniş kapsamlı. Çalışma; yeni gelir yaratmayı, satış dönüşümünü, çıktı hacmini ve müşteri memnuniyetini büyüme ölçütleri olarak sınıflandırıyor. Verimlilik ölçütleri ise operasyonel maliyetleri, tasarruf edilen süreyi, işlem sürelerini ve hata oranlarını kapsıyor. Departmanlar en fazla üç gösterge seçebildiğinden, büyüme grubunda verimliliği de izleyen kuruluşlar bulunabiliyor.

Bu önemli; çünkü zaman tasarrufunu anlatmak, işin büyümesini anlatmaktan hâlâ daha kolay. En sık seçilen ölçüt, yüzde 40 ile tasarruf edilen süre olurken yeni gelir yaratma yüzde 27 oranında seçiliyor. Öte yandan, yönetici ve daha üst kademelerdeki katılımcıların yüzde 83’ü, yapay zekânın iki ila beş yıl içinde sektörlerini kökten dönüştürmesini veya önemli ölçüde etkilemesini bekliyor.

Buradan çıkarılabilecek pratik sonuç, yapay zekâ projelerini işletmenin gerçekten ulaşmak istediği sonuçlarla ilişkilendirmek. Örneğin daha hızlı bir satış iş akışı, hem tasarruf edilen süre hem de dönüşüm performansı üzerinden değerlendirilebilir. Anket, gösterge tablosunu değiştirmenin daha iyi getirilere yol açtığını ortaya koymuyor; daha geniş kapsamlı bir ölçüm yaklaşımı ile bildirilen daha güçlü sonuçlar arasında ilişki bulunduğunu gösteriyor.

Yapay Zekâ Ajanları Yaygın, Derin Entegrasyon Nadir

Ajanların benimsenmesi şimdiden yaygın: Departmanların yüzde 67’si bir biçimde yapay zekâ ajanları kullandığını bildiriyor. Buna karşın yalnızca yüzde 28’i yapay zekânın temel iş süreçlerine tamamen entegre olduğunu belirtiyor; yalnızca yüzde 17’si ise insan denetiminin sonradan yapıldığı ya da izlemenin ve güvenlik önlemlerinin yerini aldığı otonom çalışmaya izin veriyor.

En büyük grup olan yüzde 48’lik kesim, yapay zekânın işi yaptığını ancak harekete geçilmeden önce bir kişinin çıktıyı inceleyip onayladığını söylüyor. Yüzde 35’lik başka bir grup ise yapay zekâyı öneriler veya taslaklar için kullanırken nihai kararları insanlar veriyor. Bu ayrımlar, “ajan devreye alındı” kilometre taşının bir iş akışının gerçekte ne ölçüde değiştiği hakkında neden çok az şey söylediğini gösteriyor.

Raporun iş akışlarının dönüşümüne ilişkin ölçütü, üç koşulun birlikte karşılanmasını gerektiriyor: iş akışlarının önemli ölçüde değişmiş olması, yapay zekânın temel süreçlere entegre edilmesi ve bir biçimde ajan kullanılması. Bu birleşik tanımı karşılayan departmanların yüzde 67’si, çok olumlu yatırım getirisi elde ettiğini bildiriyor.

Bu bulgu, devreye alma sürecine daha yüksek beklentilerle yaklaşılması gerektiğini destekliyor. Bir asistanı sisteme kurmak işin yalnızca bir parçası; ekiplerin ayrıca bilginin nasıl aktarılacağına, hangi istisnaların müdahale gerektirdiğine ve sonuçtan kimin sorumlu olduğuna karar vermesi gerekiyor. Bu, her görevin otonom olması gerektiği anlamına gelmiyor. Rapor; güvenliği, düzenlemeleri ve güven unsurunu ajanlara daha fazla serbestlik tanımanın önündeki engeller olarak belirtiyor; bu nedenle her iş akışının uygunluğunu değerlendirmek karar sürecinin merkezinde yer alıyor.

Net Sorumluluk Daha Güçlü Getirilerle Birlikte Görülüyor

Yeni bir Yapay Zekâ Direktörü pozisyonu oluşturmuş kuruluşlar öne çıkıyor. Bu kuruluşlardaki yönetici ve daha üst kademelerdeki katılımcıların yüzde 58’i çok olumlu getiri elde ettiğini bildirirken, yapay zekâ denetiminin mevcut bir yöneticinin sorumluluklarına eklendiği kuruluşlarda bu oran yüzde 24. Böyle bir pozisyonun bulunmadığı ve oluşturulmasının planlanmadığı kuruluşlarda oran yüzde 8.

Platform stratejisi de başka bir ayrımı ortaya koyuyor. Kuruluşları onaylanmış tek bir yapay zekâ platformunda standartlaşan katılımcıların yüzde 50’si çok olumlu getiri bildirdi. Belirli bir yaklaşım benimsemeden denemelerini sürdürenlerde ise bu oran yüzde 9. Bu karşılaştırmalar gözlemseldir: Özel bir liderlik yapısı ve platform tutarlılığı; kaynaklar ve kurumsal olgunluk dâhil başka avantajlarla birlikte görülebilir.

Ajan hatalarına ilişkin hesap verebilirlik konusu ise henüz netleşmiş değil. Katılımcılar sorumluluğu en sık yönetişim veya risk ekiplerine (yüzde 28), ajanı devreye alan çalışanın yöneticisine (yüzde 26) ya da çalışanın kendisine (yüzde 25) yüklüyor. Tek bir yanıt öne çıkmıyor. Ajan kullanımını yaygınlaştıran işletmeler için sorumluluğu tanımlamak, izinler ve izleme gibi operasyonel tasarımın bir parçası.

Çalışanlar Dönüşümü Farklı Görüyor

Yıllık çalışma, ilk kez yönetici ve üst düzey liderlerin yanı sıra giriş ve orta düzey çalışanları da kapsıyor. Karşılaştırma, hazırlık düzeyinin nasıl algılandığı konusunda önemli bir fark olduğunu ortaya koyuyor.

Yöneticilerin ve üst düzeydekilerin %73’ü yapay zekâ nedeniyle departmanlarının iş akışlarının önemli ölçüde değiştiğini söylerken, başlangıç ve orta düzey çalışanların %58’i de aynı görüşte. Eğitim açığı daha da büyük: Liderlerin %78’i çalışanların yeterli yapay zekâ eğitimi aldığını düşünürken çalışanlarda bu oran %56.

Bu farklılıklar, çalışanların yapay zekâyı bütünüyle reddettiği anlamına gelmiyor. Başlangıç ve orta düzey çalışanların yüzde 73’ü yapay zekânın görevlerini olumlu etkilediğini, kullananların ise %84’ü zamandan tasarruf sağladığını söylüyor. Buradaki gerilim, yapay zekânın bireysel açıdan yararlı olmasıyla kurum genelinde benimsenmesini sağlayacak desteğe duyulan ihtiyaç arasında.

İş gücü üzerindeki sonuçlar da henüz netlik kazanmış değil. Yöneticilerin ve üst düzeydekilerin yüzde 37’si yapay zekâyla bağlantılı personel azaltımına gidildiğini, %33’ü ise işe alımların yavaşlatıldığını veya dondurulduğunu bildiriyor. Ancak yüksek getiri bildiren departmanların bu tür personel azaltımlarını veya işe alım dondurmalarını bildirme olasılığı diğerlerinden daha yüksek değil. Bunun yerine, daha yüksek getiriler; yönetim yapılarındaki, iş akışlarındaki, izleme süreçlerindeki ve eğitimdeki değişikliklerle birlikte görülüyor.

Anket İşletmelere Neler Söyleyebilir, Neleri Söyleyemez?

Araştırmada, ABD’de özel sektörde faaliyet gösteren, en az 1.000 çalışanı ve 50 milyon doların üzerinde geliri olan işletmelerdeki 1.416 tam zamanlı çalışanla anket yapıldı. Görüşmeler 9–29 Temmuz 2026 tarihleri arasında gerçekleştirildi. Örneklemde yöneticiler ve üst düzeydekilerden 1.007, başlangıç ve orta düzey çalışanlardan 409 kişi yer aldı; bu iki grubun sonuçları ayrı ayrı raporlandı.

Bunlar, bağımsız denetimden geçirilmiş yatırım getirileri değil, katılımcıların kendi bildirimlerine dayanan değerlendirmelerdir. Bulgular, ABD’deki büyük ticari işletmeleri yansıtır; küçük işletmelere veya başka ülkelere doğrudan genellenmemelidir. Alt düzey çalışanlar araştırmaya ilk kez 2026’da dahil edildiğinden, önceki yıllarla karşılaştırmalarda yöneticiler ve üst düzeydekilerden oluşan grup kullanılıyor.

Kurumsal ekipler için rapor, yapay zekâdaki ilerlemeyi değerlendirmeye yönelik yararlı bir ölçüt sunuyor: Kullanım sayılarına odaklanmak yerine ölçülebilir iş sonuçlarına, temel iş süreçleriyle bütünleşmeye, net hesap verebilirliğe ve çalışanların gerçek deneyimlerine bakın. Yapay zekâya geniş erişim sağlanması, uygulamadaki aksaklıklarla bir arada görülebilir; bildirilen verimlilik artışlarına rağmen kurum genelinde yapılması gereken önemli işler tamamlanmamış olabilir.

Bulgular, yöntem ve sektörler ile departmanlar arasındaki karşılaştırmalar hakkında daha fazla bilgi edinmek isteyenler, Wharton–GBK’nin Uyum Sağlamanın Avantajı: Yapay Zekâyla Kim, Nasıl Kazanıyor? başlıklı raporunun tamamını okuyabilir.