Günlük ve haftalık bültenlerimize katılarak sektör lideri yapay zeka haberlerini en son güncellemeleri ve özel içerikleri alın. Daha Fazla Bilgi
Generatif yapay zeka araçları, 2025 yılına girerken global IT liderleri için bütçe açısından en öncelikli alan haline geldi. Bu, bugün yayımlanan kapsamlı bir çalışma ile ortaya kondu.
AWS Generative AI Adoption Index adlı çalışmada, dokuz ülkeden 3,739 üst düzey IT karar vericisi araştırılmıştır. Araştırmaya göre, organizasyonların %45‘i, bütçelerini geleneksel IT yatırımlarından, örneğin güvenlik araçlarından (%30) daha çok generatif yapay zekaya ayırmayı planlıyor. Bu durum, şirketlerin yapay zekanın dönüştürücü potansiyelinden yararlanmak için teknoloji stratejilerinde önemli bir değişimi gösteriyor.
Yapay Zeka Okuryazarlığında Yeni Liderlik Rolleri
AI uygulamalarının ölçeklenmesi ile yeni liderlik yapılarına ihtiyaç duyulmaktadır. Rapor, organizasyonların %60‘ının, Chief AI Officer (CAIO) gibi özel bir yapay zeka yöneticisi atadığını, %26’sının ise 2026 yılına kadar bunu planladığını ortaya koyuyor.
Bu üst düzey taahhüt, yapay zekanın stratejik öneminin artan kabulünü gösteriyor. Ancak, çalışma, %25 oranında kuruluşun hâlâ resmi bir yapay zeka dönüşüm stratejisine sahip olmayacağını belirtmesi, değişim yönetiminde potansiyel zorluklara işaret ediyor.
Üretim Açığı: Deneylerden Gerçek Kullanıma Geçişte Zorluklar
2024 yılında kuruluşlar ortalama 45 AI deneyi gerçekleştirdi, ancak bunlardan yalnızca 20’si‘nin 2025’te son kullanıcılara ulaşması bekleniyor. Bu durum, uygulama zorluklarını vurguluyor.
Rapor, talent eksikliğini üretime geçişte en büyük engel olarak gösteriyor. Katılımcıların %55’i, yetenek sıkıntısının en büyük zorluk olduğunu belirtiyor. Rahul Pathak, “Müşterilerin iş hedeflerini anlaması ve yapay zekanın verileri ile nasıl etkileşime gireceğini kavraması, başarılı bir üretim süreci için kilit öneme sahip” diyor.
İş Gücü Yetenek Geliştirme Stratejileri
Yetenek açığını kapatmak amacıyla organizasyonlar, iç eğitim ve dış işe alım gibi çift yönlü stratejiler izliyor. Araştırmaya göre, %56’sı zaten generatif yapay zeka eğitim planları geliştirmişken, %19’u da 2025 sonuna kadar bunu planlıyor.
Rahul Pathak, “Müşterilerimiz için net bir şekilde bir öncelik” olarak yetenek sıkıntısından bahsediyor. “Ekiplerimizi nasıl geliştirebileceğimizi ve bu fırsatlardan nasıl yararlanacaklarını anlamak önemli” diyor.
Yetenek geliştirme çabaları, eğitimden agresif işe alıma kadar genişliyor; organizasyonların %92‘si, 2025’te generatif yapay zeka uzmanlık alanlarında işe alım yapmayı planlıyor.
Hibrid Yapay Zeka Yaklaşımı
Yıllardır devam eden, özel yapay zeka çözümleri geliştirme veya mevcut modellerin kullanımına dair tartışma, hibrid bir yaklaşım lehine sonuçlanıyor. Yalnızca %25 oranında organizasyonlar, çözüm geliştirmek için kendi in-house kaynaklarını kullanmayı planlarken, %58’i mevcut modellere özel uygulamalar geliştirmeyi tercih ediyor.
Rahul Pathak, “Müşteriler, mevcut ana modellerden büyük faydalar sağlarken, kendi bilgilerini de uzaktan izleyerek kullanabiliyor” ifadesini kullanıyor.
Global Yapay Zeka Benimsemede Bölgesel Farklılıklar
Çalışma, yapay zeka yatımlarının global bir eğilim olduğunu göstermektedir. Ancak, Hindistan (%64) ve Güney Kore (%54) gibi ülkeler, %44’lük oranla ABD’den daha yüksek benimseme oranlarına sahip.
Pathak, “Dünyada büyük bir benimseme görüyoruz. Hindistan biraz daha ön planda” diyor.
Üçüncü Parti Hizmet Sağlayıcılarıyla İş Birliği
Organizasyonlar karmaşık yapay zeka ortamında, dışarıdan uzmanlık almayı giderek daha fazla tercih ediyor. Rapor, %65‘inin 2025’te üçüncü parti hizmet sağlayıcılarına güveneceğini gösteriyor.
Sonuç olarak, organizasyonlar için öncelikli olan, yapay zeka uygulamalarını neden benimsemeleri gerektiği ve bunu nasıl gerçekleştirecekleri. Pathak, “Yapay zekanın sağladığı kazanımlar önemli. Müşterilerin bu fırsatları değerlendirerek geride kalmama çabası içinde olmaları gerekiyor” derken, AI’ın hızlı gelişim sürecine dikkat çekiyor.
Gelecekte, bu alandaki başarı; en büyük bütçeye veya en gelişmiş modellere sahip olanların değil, AI’ı gerçek iş problemlerini çözmek için en iyi şekilde kullananların elinde olacak.
