Kurumsal Yapay Zekâda Büyük Yatırım Küçük Finansal Getiri Sorununu Büyütüyor
Şirketlerin yapay zekâ yatırımları hızla büyürken kurumsal kazançlara doğrudan yansıyan finansal katkı hâlâ sınırlı kalıyor. McKinsey’nin 1.719 profesyonel ile yöneticinin katıldığı 2026 araştırmasında katılımcıların yalnızca yüzde 37’si yapay zekânın EBIT üzerinde en azından bir miktar etkisi olduğunu bildirdi. Araştırma, işletmelerin yatırımları artırmasına rağmen ölçülebilir finansal sonuçların aynı hızda büyümediğini ortaya koyarken yapay zekâdan elde edilen ROI tartışmasının önümüzdeki dönemde daha fazla önem kazanacağını gösteriyor.
Yapay Zekâdan Finansal Kazanç Bildiren Şirketlerin Oranı Değişmedi
McKinsey’nin 2026 State of AI araştırmasında farklı sektörlerden 1.719 profesyonel ile iş dünyası yöneticisinin verdiği yanıtlar, kurumsal yapay zekâ kullanımındaki yaygınlaşmanın finansal sonuçlara henüz aynı ölçekte yansımadığını gösteriyor. Katılımcıların yüzde 37’si yapay zekâ kullanımının kuruluşlarının faiz, vergi ve amortisman öncesi kârı olan EBIT üzerinde en azından bir miktar etkisi bulunduğunu belirtti. Aynı oran 2025 araştırmasında da görülürken şirketlerin yapay zekâdan finansal getiri elde ettiğini bildiren kesimin büyümediği ortaya çıktı.
McKinsey, yapay zekâdan yüksek performans elde eden kuruluşları daha dar bir ölçütle değerlendiriyor. Bir şirketin yüksek performans grubuna girebilmesi için yapay zekâ kullanımından kaynaklanan etkinin kuruluş EBIT’inin en az yüzde 5’ine ulaşması ve yöneticilerin etkiyi “önemli” olarak değerlendirmesi gerekiyor. Araştırmada bu iki koşulu karşılayanların oranı yalnızca yüzde 6 seviyesinde kalırken söz konusu oran geçen yıla göre değişmedi.
Kurumsal yapay zekâ yatırımları açısından ortaya çıkan tablo, kullanım oranı ile finansal geri dönüş arasındaki farkı belirginleştiriyor. Şirketler yapay zekânın önümüzdeki üç yıl içinde iş modellerini daha fazla değiştireceğine geçmiş yıla kıyasla daha fazla inanırken yatırım planlarını da artırıyor. Finansal sonuçların aynı hızda ortaya çıkmaması ise teknoloji harcamalarının kısa vadeli gelir artışından ziyade süreç dönüşümü, verimlilik ve yeni ürün geliştirme gibi daha uzun vadeli hedeflerle ilişkilendirildiğini gösteriyor.
Yıllık geliri 1 milyar doların üzerinde olan kuruluşlarda yapay zekâ ajanlarının ölçekli kullanımı son bir yılda belirgin biçimde arttı. McKinsey verilerine göre söz konusu şirketlerin yüzde 40’ı agentic AI sistemlerini ölçeklendirdiğini belirtirken geçen yıl aynı oran yüzde 27 seviyesinde bulunuyordu. Yapay zekâ ajanları, yalnızca yanıt üretmek yerine belirlenen hedef doğrultusunda birden fazla adımı planlayıp araçları kullanarak görevleri tamamlayabilen sistemler olarak kurumsal yazılım süreçlerine daha fazla giriyor.
Yazılım geliştirme tarafındaki değişim de şirketlerin yapay zekâyı yalnızca hazır ürünlere eklenen bir özellik olarak görmediğini ortaya koyuyor. Katılımcıların yaklaşık üçte biri, bazı yazılım ürünlerini veya özelliklerini satın almak yerine agentic coding araçlarıyla gerekli işlevleri kurum içinde geliştirme kararı aldıklarını belirtti. Kuruluşların bu yaklaşımı benimsemesi lisans maliyetlerini azaltabilirken yapay zekâ tarafından üretilen kodun güvenlik, kalite, bakım ve teknik borç açısından denetlenmesi yeni operasyonel yükler oluşturuyor.
Yapay zekâ kullanımındaki büyümenin önündeki en önemli sınırlamalardan biri de işletme maliyetleri olarak öne çıkıyor. Araştırmaya katılanların yüzde 20’si yapay zekâ ile ilişkili operasyonel giderlerin teknolojinin kullanımını kısıtladığını ifade ediyor. Özellikle yüksek işlem gücü gerektiren modellerde GPU altyapısı, bulut kaynakları, veri depolama, model çağrıları ve güvenlik katmanları toplam sahip olma maliyetini yükselterek yatırım kararlarının yalnızca yazılım lisansına göre verilmesini engelliyor.
Kurumsal yapay zekâ kullanan çalışanların yüzde 80’i teknolojinin kendi üretkenliğini artırdığını belirtiyor. Çalışanların rutin araştırma, içerik hazırlama, veri işleme, kod yazma veya doküman analizi gibi görevlerde zaman kazanması bireysel verimlilik göstergelerini yükseltirken şirket seviyesindeki EBIT etkisinin aynı ölçekte ortaya çıkmaması, verimlilik kazanımlarının doğrudan finansal değere çevrilmesinde sorunlar bulunduğunu gösteriyor.
Şirketlerin insan kaynağı beklentileri de yapay zekâ yatırımlarının çalışma hayatındaki etkisinin daha fazla tartışılacağını gösteriyor. Katılımcıların yüzde 39’u önümüzdeki yıl yapay zekâ nedeniyle istihdamın azalmasını beklerken geçen yıl aynı görüşü paylaşanların oranı yüzde 32 olmuştu. Katılımcıların yüzde 43’ü ise toplam çalışan sayısında yapay zekâ kaynaklı çok az değişiklik beklediğini veya herhangi bir değişiklik öngörmediğini söyledi.
McKinsey’nin önceki araştırması, şirketlerin bir önceki yıl beklediği iş gücü azaltımlarının 2025 yılında tahminlerin oldukça gerisinde kaldığını gösteriyor. Söz konusu fark, yapay zekânın çalışanların yerini doğrudan alacağı yönündeki beklentilerin şirketlerin gerçek dönüşüm süreçlerinden daha hızlı ilerlediğine işaret ediyor. Kuruluşların iş süreçlerini yeniden tasarlaması, çalışan rollerini değiştirmesi, veri altyapısını iyileştirmesi ve yapay zekâ çıktılarının kalite kontrolünü kurması gerektiği için teknoloji yatırımı tek başına istihdam veya kârlılık sonucunu garanti etmiyor.
McKinsey QuantumBlack kıdemli uzmanı Michael Chui, araştırmanın yüksek performans grubunda yer alan şirketlerin gerçek ROI elde ettiğini ancak sonuçların yalnızca yeni yapay zekâ araçlarının satın alınmasıyla ortaya çıkmadığını belirtti. Chui’ye göre şirketlerin organizasyon yapısını, iş akışlarını ve çalışma biçimlerini yapay zekâ kullanımına göre değiştirmesi gerekiyor. Böyle bir dönüşüm, kurumsal yapay zekâ yatırımının teknik bir satın alma kararından çıkarak işletme stratejisinin parçası haline gelmesini gerektiriyor.
Kurumsal yapay zekâ yatırımlarının geri dönüş süresi, geçmiş teknoloji yatırımlarındaki dönüşüm süreçleriyle de benzerlik taşıyor. Büyük şirketlerde yeni teknolojilerin satın alınması ile operasyonel süreçlere tam olarak yerleşmesi arasında veri altyapısı, çalışan eğitimi, güvenlik kontrolleri, yönetişim politikaları ve iş modeli değişiklikleri nedeniyle yıllar bulunabiliyor. Bu nedenle AI ROI hesaplamalarında yalnızca lisans maliyeti ile çalışan başına tasarruf karşılaştırması yapmak yerine toplam sahip olma maliyeti, kullanım oranı, süreç dönüşümü ve elde edilen ticari değer birlikte değerlendirilmek zorunda kalıyor.
Önümüzdeki dönemde şirketlerin yapay zekâ yatırımlarını savunabilmesi için kullanım oranından daha güçlü finansal ölçütlere ihtiyaç duyulacak. Yönetim ekipleri özellikle agentic AI projelerinde işlem başına maliyet, otomasyon oranı, insan müdahalesi, hata düzeyi, gelir katkısı ve operasyonel tasarruf gibi göstergeleri aynı çerçevede değerlendirecek. McKinsey’nin verileri de yapay zekânın kurumsal ölçekte yaygınlaştığını gösterirken asıl rekabetin teknolojiyi satın alan şirketlerle yatırımı ölçülebilir iş sonuçlarına dönüştüren şirketler arasında şekilleneceğine işaret ediyor.
