KPMG Türkiye, organizasyonların üretken yapay zekâ (GenAI) yatırımlarına ilişkin tutum ve uygulamalarını düzenli olarak izleyen anket dizisinin ABD ve Türkiye’deki 2025 yılı ikinci çeyreğine ilişkin sonuçlarını temel alarak karşılaştırmalı bir analiz hazırladı.
“Yapay Zekâ Dönüşümü: Türkiye ve ABD Perspektifleri” başlığı ile yayımlanan rapora göre Türkiye ve ABD’de de yöneticilerin yapay zekânın iki yıl içerisinde sektörel rekabeti kökten dönüştüreceğine kesin gözüyle baktığını ortaya koyuyor. Türkiye’de yöneticilerin yüzde 84’ü, ABD’de ise yüzde 82’si yapay zekânın önümüzdeki iki yıl içinde sektör dinamiklerini değiştireceğini düşünüyor.
Bununla birlikte Türkiye ve ABD arasındaki fark, yapay zekâ yatırımlarının hedefinde ortaya çıkıyor. ABD’de GenAI bütçesinin en fazla ayrıldığı alanlar siber ve veri güvenliği (yüzde 67), risk ve uyum (yüzde 52) ve operasyonlar (yüzde 48) olarak sıralandı. Türkiye’de ise odak ağırlıklı olarak operasyonel verimlilik üzerine yoğunlaşmış durumda. Ülkemizde katılımcıların yüzde 87’si bütçelerinin bir kısmını operasyonlara, yüzde 77’si müşteri deneyimine ayırmayı planladığını belirtti. Bu fark, Türkiye’de hâlâ “fırsat odaklı”, ABD’de ise “risk kontrollü” bir GenAI stratejisi geliştiğini gösteriyor. İki ülke aynı oyunu farklı sahalarda oynuyor.
Yapay zekâ yatırımlarının başarı ölçütleri farklılaşıyor
Her iki pazarda da yapay zekâ yatırımlarının en temel başarı göstergesi verimlilik olarak öne çıkıyor. ABD’de liderlerin yüzde 98’i yatırımın geri dönüşünde verimliliği ana gösterge olarak değerlendirirken, Türkiye’de bu oran yüzde 94. Türkiye’de verimliliğin ardından operasyonel iyileştirme (yüzde 87) ve müşteri memnuniyeti (yüzde 58) gelirken; kârlılık sadece yüzde 39 oranında kalıyor. ABD’de ise kârlılık (yüzde 97) ve iş kalitesi (yüzde 94) verimlilik kadar önemli metrikler olarak değerlendiriliyor.
Stratejilerde ABD merkezileşiyor, Türkiye paylaşıyor
ABD’de organizasyonların yüzde 87’sinde CIO’lar GenAI stratejisine liderlik ediyor. Türkiye’de ise benzer oran yüzde 55’de kalıyor. Türkiye’de CIO’nun yanında CEO (yüzde 16), CTO (yüzde 10) ve diğer yöneticilerin de (yüzde 16) sorumluluk aldığı gözleniyor. Bu dağılım, Türkiye’deki kuruluşlarda yapay zekâ stratejisinin henüz tek bir yönetici altında toplanmadığını ve sorumluluğun birden fazla üst düzey yöneticinin üzerinde paylaşıldığını gösteriyor. ABD’deki yüksek CIO liderliği hem bütçe yönetimini hem de teknik yeterlilik ve risk yönetimini tek elde toplamaya yönelik bir eğilimin göstergesi olarak yorumlanıyor. Türkiye’de ise merkezi bir liderlik yapısının eksikliğinin, inovasyon ve yeni fikirlerin farklı birimlerden gelmesini destekleyebileceği değerlendiriliyor.
Türkiye’de uyum, ABD’de kalite kaygıları ön planda
GenAI adaptasyonundaki en büyük endişe alanları her iki pazarda da veri gizliliği ve düzenleyici uyum olarak öne çıkıyor. ABD’de liderlerin yüzde 69’u veri gizliliğine, yüzde 55’i düzenleyici konulara ve yüzde 56’sı veri kalitesine odaklanıyor. Türkiye’de ise veri gizliliği (yüzde 71), uyum (yüzde 58) ve veri kalitesi (yüzde 32) ilk sıralarda yer alıyor. Veri kalitesinin ABD’de daha yüksek bir oranda endişe kaynağı olması, yapay zekâ modellerinin doğru ve tutarlı veriyle beslenmesi gerekliliğine verilen önemi yansıtıyor. Türkiye’de veri kalitesi konusunun yüzde 30 seviyesinde kalması, mevcut verinin doğruluğuna olan güvenin ya da bu konudaki farkındalığın henüz istenen düzeyde olmadığını gösteriyor.
Türkiye teorik, ABD uygulamalı öğreniyor
Türkiye’de GenAI eğitimleri hâlâ “araç kullanımı” düzeyinde kalırken, ABD bu süreci “yeni iş modellerine adaptasyon” olarak yönetiyor. Türkiye’deki kurumlar, çalışanlarına komut vermeyi öğretiyor; ABD ise aynı anda AI ile birlikte çalışmayı öğretiyor. Yapay zekâ ajanlarıyla çalışmaya hazırlanmak için hangi eğitim yöntemlerinin benimsendiği de iki pazarda farklılaşıyor. ABD’de yöneticiler, çalışanlarına prompt (yönlendirme) becerilerini öğretme (yüzde 69), sandbox ortamları oluşturma (yüzde 41), AI ajan gölgeleme (shadowing) programları (yüzde 49) ve rol bazlı iş birliği kuralları (yüzde 39) gibi geniş bir eğitim yelpazesi sunuyor. Türkiye’de ise eğitimlerin büyük bölümü prompt mühendisliği üzerine yoğunlaşırken (yüzde 77); sandbox ortamı kullanımı yüzde 52, shadowing programları yüzde 6 ve rol bazlı kurallar yüzde 23 seviyesinde.
“Türkiye hâlâ, yapay zekâyı nasıl kullanacağını öğrenme aşamasında”
Araştırma sonuçlarını değerlendiren KPMG Türkiye İnovasyon ve Teknoloji Danışmanlığı Lideri ve Şirket Ortağı Gökhan Mataracı şöyle dedi:
“Yapay zekâ artık bir teknolojiden çok daha fazlası olup kurumların reflekslerini, karar mekanizmalarını ve hatta kültürlerini yeniden tanımlayan bir dönüşüm gücü. Bu raporun bize gösterdiği şey şu: ABD, yapay zekâyı sistemlerine entegre etmek yerine, onunla birlikte çalışmayı öğrenmiş durumda. Türkiye’de ise henüz atılması gereken adımların olduğunu görüyoruz. Bu fark, bir geri kalmışlık değil, tam tersine büyük bir sıçrama fırsatı. Çünkü Türkiye’nin güçlü yönü, hızla öğrenebilme ve adapte olabilme kabiliyeti. Önümüzdeki iki yıl, bu kabiliyetin teknolojiyle nasıl birleştiğini gösterecek. Geleceğin rekabeti artık ürünler ya da maliyetler arasında olmaktan çok insan ve yapay zekânın birlikte üretebildiği değer arasında yaşanacak.” dedi.
Bu raporun en dikkat çekici sonucunun, insan faktöründeki fark olduğuna dikkat çeken Mataracı şunları söyledi:
“ABD, ‘AI ile birlikte çalışmayı’ bir kültüre dönüştürürken, Türkiye ‘AI’yi nasıl kullanacağını’ değerlendirme aşamasında gibi görünüyor. Bu farkın kapanması, yalnızca teknolojik yatırım değil, aynı zamanda insan, süreç ve yönetişim olgunluğu gerektiriyor. Yani geleceğin rekabeti, ‘kim insan ve yapay zekâyı aynı denklemde yönetebilecek’ sorusuna yanıt verecek kurumlar arasında yaşanacak. KPMG olarak bu dönüşümün hem stratejik hem etik hem de ekonomik boyutlarını bütünsel biçimde ele alıyor; kurumların yapay zekâ teknolojilerine geçişinde güvenilir bir yol arkadaşı olmayı sürdürüyoruz.”
Kaynak : 