Geçen ilkbaharda, bir şarap koleksiyonu uygulaması olan CellarTracker, bir kişinin damak tadına göre sşarap önerileri sunmak için yapay zeka destekli bir sommelier geliştirdi. Sorun şuydu: sohbet botu fazla nazikti. CellarTracker CEO’su Eric LeVine, “Sadece ‘Bu şarabı sevmeniz gerçekten pek olası değil’ demek yerine aşırı kibar davranıyordu” dedi. Özelliğin piyasaya sürülmesinden önce, sohbet botunu dürüst bir değerlendirme yapmaya ikna etmek altı haftalık deneme-yanılma gerektirdi.
Yatırımlarının karşılığını almadılar
ChatGPT üç yıl önce büyük bir çıkış yaptığından beri, büyük küçük pek çok şirket üretken yapay zekayı benimseyip mümkün olan her ürüne yerleştirme fırsatına atladı. Ancak şirket yöneticileri, danışmanlar ve son dönemde yapılan yedi yönetici ve çalışan anketinin sonuçlarına göre işletmelerin büyük çoğunluğu şimdiye kadar yapay zeka yatırımlarından anlamlı bir getiri elde etmekte zorlanıyor.
Araştırma ve danışmanlık şirketi Forrester Research’ün ikinci çeyrekte 1.576 yöneticiyle yaptığı bir ankete göre katılımcıların yalnızca yüzde 15’i son bir yılda yapay zeka sayesinde kar marjlarının arttığını gördü. Danışmanlık firması BCG ise mayıs ile temmuz ortası arasında ankete katılan 1.250 yöneticinin yalnızca yüzde 5’inin yapay zekadan yaygın bir değer elde ettiğini buldu. Yöneticiler, üretken yapay zekanın eninde sonunda işlerini dönüştüreceğine hala inandıklarını söylüyor ancak bunun kendi organizasyonlarında ne kadar hızlı gerçekleşeceğini yeniden değerlendiriyorlar. Forrester, 2026’da şirketlerin planlanan yapay zeka harcamalarının yaklaşık yüzde 25’ini bir yıl erteleyeceğini öngörüyor.
"Her şey anlatıldığı kadar hızlı değişmiyor"
Forrester analisti Brian Hopkins, “Bu teknolojiyi geliştiren teknoloji şirketleri, her şeyin çok hızlı değişeceğine dair bir hikaye anlattı. Ama biz insanlar o kadar hızlı değişmiyoruz" dedi. OpenAI, Anthropic ve Google dahil yapay zeka şirketleri, gelecek yıl kurumsal müşterileri kazanma konusunda vites yükseltiyor. OpenAI CEO’su Sam Altman, New York’ta medya editörleriyle yaptığı yakın tarihli bir öğle yemeğinde, şirketler için yapay zeka sistemleri geliştirmenin 100 milyar dolarlık bir pazar olabileceğini söyledi.
Tüm bunlar; çiplerden veri merkezlerine, enerji kaynaklarına kadar her alanda benzeri görülmemiş bir teknoloji yatırımı ortamında gerçekleşiyor. Bu yatırımların haklı olup olmadığı, şirketlerin yapay zekayı geliri artırmak, marjları genişletmek ya da inovasyonu hızlandırmak için nasıl kullanacaklarını çözme becerilerine bağlı olacak. Aksi halde, bazı uzmanlara göre altyapı yatırımlarındaki bu genişleme, 2000’lerin başındaki dot-com balonunun patlamasını andıran bir çöküşü tetikleyebilir.
ChatGPT’nin piyasaya sürülmesinden kısa süre sonra, dünya genelindeki şirketler; metin komutlarıyla deneme yazıları, yazılım kodları ve görseller gibi özgün içerikler üretebilen bir yapay zeka türü olan üretken yapay zekayı benimsemenin yollarını bulmak için özel ekipler kurdu. Yapay zeka modelleriyle ilgili iyi bilinen sorunlardan biri, kullanıcıyı memnun etme eğilimleridir. Bu özellik kullanıcıları daha fazla sohbet etmesini teşvik eder ancak modelin daha iyi tavsiyeler verme yeteneğini zayıflatabilir.
CEO LeVine, CellarTracker'ın da OpenAI teknolojisi üzerine inşa ettiği şarap öneri özelliğinde bu sorunla karşılaştığını söyledi. Sohbet botu genel öneriler istendiğinde yeterince iyi performans gösteriyordu. Ancak belirli rekolteler sorulduğunda, bir kişinin o şarabı sevme olasılığı son derece düşük olsa bile olumlu kalmaya devam ediyordu. LeVine, “Modelleri (herhangi bir modeli) eleştirel olmaya ve hoşlanmayabileceğim şaraplar olduğunu önermeye ikna etmek için kırk takla atmamız gerekti” dedi.
Çözümün bir kısmı, modele ‘hayır’ deme izni veren istemler (promptlar) tasarlamaktı. Şirketler, yapay zekanın tutarlılık eksikliğiyle de mücadele etti. Kuzey Amerika demiryolu hizmet sağlayıcısı Cando Rail and Terminals’ta genel müdür olan Jeremy Nielsen, şirketin yakın zamanda çalışanların kurum içi güvenlik raporlarını ve eğitim materyallerini incelemesi için bir yapay zeka sohbet botunu test ettiğini söyledi. Ancak Cando beklenmedik bir engelle karşılaştı: Modeller, sektörün güvenlik standartlarını belirleyen yaklaşık 100 sayfalık Kanada Demiryolu İşletme Kuralları’nı tutarlı ve doğru biçimde özetleyemiyordu.
Bazen modeller kuralları unutuyor ya da yanlış yorumluyordu; bazen de tamamen uyduruyorlardı. Yapay zeka araştırmacıları, modellerin uzun bir belgenin ortasında yer alan bilgileri hatırlamakta sık sık zorlandığını söylüyor. Cando şimdilik projeyi rafa kaldırdı, ancak başka fikirleri test ediyor. Şirket şu ana kadar yapay zeka ürünleri geliştirmek için 300 bin dolar harcadı.
İnsanlar geri dönüyor
İnsanlarla çalışan çağrı merkezleri ve müşteri hizmetlerinin yapay zeka tarafından ciddi biçimde sekteye uğratılması bekleniyordu ancak şirketler kısa sürede insan etkileşiminin ne kadarının sohbet botlarına devredilebileceğinin bir sınırı olduğunu öğrendi. 2024’ün başlarında İsveçli ödeme şirketi Klarna, 700 tam zamanlı müşteri hizmetleri çalışanının işini yapabildiğini söylediği OpenAI destekli bir müşteri hizmetleri temsilcisini devreye aldı. Ancak 2025’te CEO Sebastian Siemiatkowski, bu iddiayı geri çekmek ve bazı müşterilerin insanlarla konuşmayı tercih ettiğini kabul etmek zorunda kaldı.
Siemiatkowski, yapay zekanın basit görevlerde güvenilir olduğunu ve artık yaklaşık 850 temsilcinin işini yapabildiğini, ancak daha karmaşık sorunların hızla insan temsilcilere yönlendirildiğini söyledi. 2026 için Klarna, yakında piyasaya sürmeyi umduğu ikinci nesil yapay zeka sohbet botunu geliştirmeye odaklanıyor ancak insanlar işin önemli bir parçası olmaya devam edecek.