Yapay Zeka Yeni Bir Uygulama Aşamasına Giriyor: Sıcak Tartışmalardan Ürün Gerçekleştirmeye

Yapay zeka teknolojisinin sürekli gelişimi ile birlikte, sektörün odak noktası teorik tartışmalardan pratik uygulamalara kaydı. Ölçeklenebilir AI ürünleri oluşturmak, işletmelerin rekabet ettiği ana alan haline geliyor. En son yayımlanan "2025 AI Durum Raporu", AI ürünlerinin tüm yaşam döngüsünü, fikir aşamasından geliştirme ve ölçekleme operasyonuna kadar kapsayarak işletmelere kapsamlı bir uygulama kılavuzu sunuyor.

Bu rapor, 300 yazılım şirketi yöneticisi ile yapılan derinlemesine araştırmaya ve sektördeki AI liderlerinin uzman görüşlerine dayanarak, şirketlerin AI teknolojisi avantajlarını nasıl sürdürülebilir rekabet gücüne dönüştürebileceklerine dair stratejik bir eylem yol haritası sunmaktadır.

Aşağıda rapordan çıkarılan beş ana içgörü bulunmaktadır:

1. AI ürün stratejisi olgun yeni aşamaya girdi

Mevcut ürünlere yalnızca AI özellikleri entegre eden şirketlerle karşılaştırıldığında, AI'yi temel alan şirketler ürün tanıtım hızında daha öndedir. Veriler, AI doğumlu şirketlerin %47'sinin kritik ölçeğe ulaştığını ve pazar talebini doğruladığını, entegre AI ürünlerine sahip şirketlerin ise yalnızca %13'ünün bu seviyeye ulaştığını göstermektedir.

Ana akım eğilimler: Akıllı ajan iş akışları ve dikey uygulamalar odak haline geliyor. Yaklaşık %80'lik bir AI yerel geliştirici grubu, kullanıcıların bağımsız olarak çok adımlı görevleri yerine getirebileceği AI sistemlerini planlıyor.

Uygulama Stratejisi: Şirketler genel olarak performansı optimize etmek, maliyetleri kontrol etmek ve belirli uygulama senaryolarına uyum sağlamak için çoklu model mimarisi benimsemektedir. Müşteriye yönelik ürünlerde, her bir katılımcı ortalama 2.8 model kullanmaktadır.

2. AI fiyatlandırma modeli benzersiz ekonomik özellikleri yansıtır

Yapay zeka, işletmelerin ürün ve hizmet fiyatlandırma yöntemlerini değiştirmektedir. Araştırmalar, birçok şirketin temel abonelik ücretinin üzerine kullanım bazlı fiyatlandırma ekleyerek karma fiyatlandırma modelleri benimsediğini göstermektedir. Bazı şirketler ayrıca tamamen gerçek kullanım veya müşteri sonuçlarına dayalı fiyatlandırma modellerini keşfetmektedir.

Şu anda, birçok şirket AI işlevlerini hala ücretsiz sunuyor, ancak %37'den fazla işletme önümüzdeki yıl fiyatlandırma stratejilerini ayarlamayı ve fiyatları müşterilerin elde ettiği değer ve AI işlevlerinin kullanımına daha uygun hale getirmeyi planlıyor.

3. Yetenek Stratejisi Farklılaştırıcı Avantaj Haline Geliyor

Yapay zeka sadece bir teknik zorluk değil, aynı zamanda bir organizasyon zorluğudur. Şu anda önde gelen ekipler genellikle yapay zeka mühendisleri, makine öğrenimi mühendisleri, veri bilimcileri ve yapay zeka ürün yöneticilerinden oluşan çok disiplinli ekipler kurmaktadır.

Gelecek Perspektifi: Çoğu işletme, mühendislik ekiplerindeki personelin %20-30'unun AI'ye odaklanmasını bekliyor, yüksek büyüme gösteren işletmeler için bu oran %37'ye kadar çıkabiliyor. Ancak, yetenek alımı hala büyük bir engel. AI ve makine öğrenimi mühendislerinin ortalama işe alım süresi 70 günden fazla, bu da tüm AI ile ilgili pozisyonlar arasında en uzun olanıdır.

İstihdam sürecinde farklılıklar var: Katılımcıların %54'ü sürecin geride olduğunu belirtiyor, bunun başlıca nedeni yeterli nitelikli iş gücü bulunmamasıdır.

4. Yapay Zeka bütçesi büyük ölçüde artıyor, şirketin mali durumunu etkiliyor

AI teknolojisini benimseyen şirketler, Ar-Ge bütçelerinin %10-%20'sini AI alanına ayırıyor. 2025 yılında, tüm gelir ölçeğindeki şirketler sürekli bir büyüme eğilimi göstermektedir. Bu stratejik yönelimin, AI teknolojisinin ürün strateji planlamasının temel itici gücü haline geldiğini vurgulamaktadır.

AI ürünlerinin ölçeği büyüdükçe, maliyet yapısı da önemli ölçüde değişiyor. Erken aşamada, insan kaynakları maliyetleri ana harcama kalemini oluşturuyor; bunlar arasında işe alım, eğitim ve beceri geliştirme masrafları bulunuyor. Ürün olgunlaşmaya başladığında, bulut hizmetleri, model çıkarımı ve uyum düzenleme maliyetleri ana harcama oranını alacak.

5. Şirket içi AI uygulamalarının ölçeği genişliyor, ancak dağılım eşit değil

Çoğu anket yapılan şirket, çalışanlarının yaklaşık %70'ine dahili AI araçlarına erişim sağlasa da, bu araçları düzenli olarak kullananların oranı yalnızca yaklaşık yarıdır. Büyük olgun şirketler, çalışanlarının AI kullanımını teşvik etme konusunda daha büyük zorluklarla karşılaşmaktadır.

Yüksek benimseme oranına sahip şirketler (çalışanların %50'sinden fazlası AI araçları kullanıyor) ortalama yedi veya daha fazla iç sahada AI kullanıyor, bunlar arasında programlama asistanı (%77 kullanım oranı), içerik oluşturma (%65) ve belge arama (%57) bulunmaktadır. Bu alanlardaki iş verimliliği artışı %15 ile %30 arasında değişmektedir.

AI araç ekosistemi giderek olgunlaşıyor

Araştırmalar, mevcut üretim ortamında fiilen çalışan teknik çerçevelerin, kütüphanelerin ve platformların hala çeşitlilik gösterdiğini ortaya koyuyor. Ana akım araçlar şunları içeriyor:

• Veri işleme: Pandas, NumPy, Apache Spark
• Makine öğrenimi çerçeveleri: PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn
• Derin Öğrenme: Transformers, JAX
• Model hizmetleri: MLflow, Kubeflow
• Vektör Veritabanı: Pinecone, Weaviate
• Geliştirme Araçları: GitHub Copilot, Replit
• LLM geliştirme: LangChain, LlamaIndex

Bu araçlar, geliştiricilerin farklı yapay zeka uygulama alanlarındaki gerçek seçimlerini yansıtır ve işletmelere yapay zeka ürünleri oluşturma konusunda referans sağlar.