İşletmelerin Yüzde 42’si Yapay Zekâ Projelerini İptal Etti, Başarısızlığın Nedeni Ne?
İşletmelerin yapay zeka başarısızlıkları ve nedenleri yazımızda.
Yapay zekâ uzun süredir dijital dönüşümün motoru olarak lanse ediliyor. Ancak 2025 yılı itibarıyla, bu vaatlerin çoğu gerçeğe dönüşmedi. Pwrteams tarafından yayımlanan verilere göre, işletmelerin yüzde 42’si yapay zekâ projelerinin çoğunu iptal etti. Sadece altı ay önce bu oran yüzde 17 iken, yaşanan bu dramatik artış yapay zekânın potansiyelinden ziyade, gerçekleştiremediği vaatleri sorgulatıyor.
Liderlik Açmazı: Vizyon ve Gerçeklik Uyuşmazlığı
RAND Corporation’ın yayımladığı rapora göre, projelerin başarısızlık nedenlerinden biri, üst yönetim ile teknik ekipler arasındaki kopukluk. Yöneticiler, yapay zekânın çözmesi gereken temel problemi yanlış tanımlıyor, abartılı beklentiler oluşturuyor ya da sadece moda olan teknolojileri takip ediyor. Bu da iş süreçlerine entegre olamayan, yanlış metrikleri optimize eden çözümlerle sonuçlanıyor.
Veri Sorunları: Kalitesiz Veri, Başarısız Model
Yapay zekâ yalnızca algoritmalarla değil, kaliteli veriyle çalışır. Eğitimsiz, eksik veya önyargılı veriler, modellerin hatalı çıktılar üretmesine neden oluyor. Örneğin, yüz tanıma sistemleri koyu tenli kadın yüzlerinde yüzde 30’un üzerinde hata oranı gösteriyor. Sağlık sektöründe ise çoğunlukla beyaz bireylerin verileriyle eğitilmiş yapay zekâ, azınlık gruplarda doğru teşhis koymakta zorlanıyor. Ayrıca “veri kayması” (data drift) nedeniyle, zamanla modelin doğruluğu da düşüyor.
Teknik Sınırlar: Öğrenmenin Ötesinde Bir Sorun
Yapay zekâ projelerinde sıkça karşılaşılan sorunlardan biri, modellerin ya çok genel (underfitting) ya da fazla özel (overfitting) olması. Bu durum, sohbet botlarının farklı kullanıcı niyetlerini anlayamaması veya medikal uygulamaların kendi ortamı dışında yetersiz kalması gibi örneklerle karşımıza çıkıyor. Aktarımlı öğrenme (transfer learning) gibi teknikler ise verinin bağlamı değiştiğinde yetersiz kalabiliyor.
Nedensellik Tuzağı: Korelasyonun Ötesine Geçemeyen Algoritmalar
Yapay zekâ modelleri desenleri iyi yakalasa da, sebep-sonuç ilişkisini anlayamıyor. Bu da yüksek riskli alanlarda ciddi sorunlara yol açıyor. Örneğin:
-
Tahmine Dayalı Polislik: Yapay zekâ, geçmişte fazla devriye atılan bölgeleri riskli olarak etiketleyip aynı yerlere daha fazla polis yönlendirebilir.
-
Kredi Skorlama: Belirli posta kodlarına sahip bireylere kredi verilmemesi gibi sistematik eşitsizlikleri derinleştirebilir.
Gizli Maliyetler: Altyapı ve Bütçe Gerçekliği
Yapay zekâ yalnızca algoritmadan ibaret değil. Ciddi altyapı yatırımı ve bütçe gerektiriyor. Gartner’ın verilerine göre, özel bir üretken yapay zekâ modeli inşa etmek 5 milyon ila 20 milyon dolar arasında maliyet oluşturabiliyor. Kullanıcı başına yıllık maliyetler ise 21 bin dolara kadar çıkabiliyor. Yetersiz bütçelendirme, birçok projenin tamamlanamadan rafa kalkmasına neden oluyor.
İnsan Faktörü: Benimseme, Güven ve Değişim Yönetimi
Yapay zekâ teknik olarak çalışsa bile, kullanıcıların bunu benimsemesi ayrı bir zorluk. Değişime direnç, iş güvencesi kaygısı ve teknolojik güvensizlik, kullanım oranlarını düşürüyor. Copilot gibi araçlar çok konuşulsa da, düzenli kullanan çalışan sayısı beklenenin altında kalıyor.
Yeniliğin Parıltısına Kapılmak: Amaca Hizmet Etmeyen Teknoloji
En son teknolojiyi yalnızca “yenilik” uğruna uygulamak, uzun vadede başarısızlığa yol açıyor. RAND raporuna göre, başarılı projeler net bir problemi çözmeye odaklananlardır. Teknolojiyi amaç değil araç olarak gören kurumlar, bu tuzaktan uzak durabiliyor.
Bazı Problemler Yapay Zekânın Ötesinde
Bazı iş sorunları, bağlamsal, çok boyutlu ve tanımlanması zor yapılar içerdiğinden, yapay zekâ çözümleri yetersiz kalabiliyor. Aşırı beklenti yaratmak, kaynak israfına ve hayal kırıklığına neden oluyor.
Başarısızlıktan Ders Almak: Yapay Zekâ Geleceği İçin Yol Haritası
-
Liderlik ve Teknik Takımlar Arasında Uyum Sağlanmalı
Gerçek iş problemleri üzerinde mutabık kalınmalı, ortak hedef belirlenmeli. Atölye çalışmaları ve sürekli geri bildirim süreçleri uygulanmalı. -
Temsil Kabiliyeti Yüksek ve Kaliteli Veri Yatırımı Yapılmalı
Verinin eksiksiz, doğru ve çeşitli demografileri içermesi sağlanmalı. Model çıktılarına sürekli gözetim ve yeniden eğitim mekanizmaları kurulmalı. -
Güçlü Altyapı ve Uzun Vadeli Bütçeleme Şart
Tüm yaşam döngüsünü kapsayan finansal planlama yapılmalı. Altyapı yatırımları esnek ve ölçeklenebilir olmalı. -
Kullanıcı Benimsemesi İçin Eğitim ve Güven Geliştirilmeli
Eğitim programları, şeffaf iletişim ve kullanıcı katılımı ile güven ortamı oluşturulmalı. -
Gerçek Etki ve Ölçülebilir Sonuçlara Odaklanılmalı
Başarı metrikleri net şekilde tanımlanmalı, düzenli etki analizleriyle projeler iyileştirilerek sürdürülebilir hâle getirilmeli.
Sonuç: Yapay Zekâ Vaatten Değere Nasıl Geçer?
Yapay zekâ hem büyük bir potansiyel hem de büyük tuzaklar barındırıyor. Gerçek değer, teknik yeterliliği stratejik netlik, etik duyarlılık ve somut etkiyle buluşturan kurumlar tarafından yaratılacak. Gelecek, yapay zekâya sadece inananların değil; onu doğru planlayan ve etkili şekilde kullananların olacak.
Yapay zekâya dair yaşanan başarısızlıklar, aslında teknolojiye değil, insanın teknolojiyle kurduğu ilişkiye dair bir kırılmayı işaret ediyor. Bu haber, yapay zekânın yalnızca algoritmik bir çözüm olmadığını, liderlik, veri, güven ve doğru planlamayla ancak gerçek bir başarıya ulaşabileceğini gösteriyor. 2025’in ardından, “neden olmadı” sorusu yerini “nasıl daha doğru olurdu” sorusuna bırakmak zorunda.
