AI kurumsal bir standart haline geldi, ancak kitle kabulü kitle başarısını garanti etmedi. İşte birçok şirketin hypeyi ölçülebilir bir değere dönüştürmek için çaba sarf etmesinin nedeni ve 2025'te yapay zekanın kabul edilmesinin başarısızlığının nedenleri. AI has become a corporate standard, but mass adoption hasn’t guaranteed mass success. Here’s why so many enterprises are struggling to turn hype into measurable value and what explains AI adoption failure reasons in 2025. AI is everywhere, but not everyone is happy AI her yerde ama herkes mutlu değil 2025’te, iş dünyasında yapay zeka artık cesur bir deney değil, bir başlangıç noktasıdır. 2025, şirketlerde yapay zeka kullanımı en az bir iş fonksiyonunda yapay zeka kullanan şirketlerin yaklaşık %78-80'ine ulaştı. kağıt üzerinde, bu bir zafer gibi görünüyor: Bir zamanlar araştırma laboratuvarlarında ve başlangıçlarda yaşayan teknoloji küresel işletmelerde yerleştirildi. McKinsey’in teknolojik trendleri Outlook 2025 McKinsey’in teknolojik trendleri Outlook 2025 Ancak rakamlar daha sert bir gerçeği gizliyor.Çoğu şirket için, AI dönüşüm yerine hayal kırıklığı getirdi - altyapı faturaları yükselmeye devam ediyor, geri dönüşler mütevazı kalıyor ve sayısız pilot testlerde sıkışıyor.Bazı deneyler sessizce raflarda, diğerleri sonsuz "konsept kanıtı" döngülerinde sıkışıyor ve birçok yönetici, AI'nin gerçek bir büyüme sürücüsü olup olmadığını veya sadece başka bir maliyet hattı olup olmadığını sorguluyor. Bu makale, eşitliğin her iki tarafını araştırıyor: AI'nın ölçülebilir sonuçlar nerede verdiğini, beklentileri karşılamadığını ve aşırı yükümlülük yapan veya geri duran işletmeler için hangi kurumsal AI uygulama zorlukları kalıyor. Beyond the headlines: adoption doesn’t equal impact Başlıkların ötesinde: Kabul etme etkisi eşit değildir Küresel firmaların neredeyse %80’i faaliyetlerinde bir tür AI kullanmıştır.Bankalar dolandırıcılık algılaması için modeller kullanıyor, perakendeciler kişiselleştirilmiş tavsiyelerle deney yapıyor, lojistik firmalar talep planlamasını tahmin ediyor. Ama kabul etme etkisi aynı değildir. Her şirketin AI'yi iş akışlarına dahil ettiği için, onlarca kişi bunu “şekil kutusu yenilikleri” olarak görür - basın açıklamaları için iyi, sonuçlar için daha az. Çok fazla AI pilotları bir strateji değildir; onlar hissedarlar için bir tiyatro. Bu, şirketlerin AI ile neden başarısız olduklarını açıklıyor: birçok proje, geçmiş sistemlere entegre edilmesi çok pahalı veya politik olarak zor olduğu için kavramın kanıtını aşmamaktadır. Sonuç bir paradoks: şirketler AI liderliğini ilan etmek için yarışıyorlar, ancak çoğu pilot ve basın kapsamı dışında gösterecek çok az şey var. Gerçek kabul, bir modelin bir kum kutusunda ayakta durmasından daha fazlasını gerektirir. Bu, yapısal değişiklikler gerektirir - veri boruları, yönetim, çalışan eğitimi ve her şeyden önce, iş akışlarını sadece otomatikleştirmek yerine yeniden düşünme isteği. The first wave of disappointment: when ROI doesn’t add up İlk hayal kırıklığı dalgası: ROI katlanmıyorsa Kabul etmek kolay bir şey olsaydı, para kazanmak çok daha zorlu bir şey ortaya çıkardı.Birçok şirket şimdi AI hayal kırıklığındaki ilk dalga karşı karşıya: hırslı beklentiler ve mütevazı mali geri dönüşler arasındaki boşluk. Sorun genellikle altyapı ile başlar.Büyük modellerin eğitimi ve dağıtımı pahalıdır ve maliyetler GPU'lar ile bitmez.Şirketler yüksek bant genişliği bulut ortamlarını korumalı, veri borularını yönetmeli, özel veri setlerinde modelleri düzeltmeli ve zayıf mühendislik yeteneklerini kiralamalıdır.Bu gizli karmaşıklık tabakaları hızlı bir şekilde toplanmalıdır. Küresel yapay zeka altyapı yatırımları 2030 yılına kadar 3-4 trilyon dolara ulaşabilir.Birçok organizasyon için, ön harcama tek başına herhangi bir yakın vadeli ROI'yi bastırmak için yeterlidir. Reuters Hakkında Reuters Hakkında Yöneticiler genellikle bir pazarlama kampanyası veya yeni bir ürün piyasaya sürülmesi – aylar değil yıllar – ile aynı horizonte sonuçlar sunmayı bekliyorlar.Ama AI ödülleri daha çok ERP modernizasyonu veya bulut göçü gibidir: uzun vadeli, toplu ve yüksek düzeyde yürütme disipline bağlıdır.Gerçekte, şirketlerin büyük entegrasyon projelerine milyarlarca dolar döküldüğü 1990'lı yılların ERP dalgasına eşittir. Bu çelişki, birçok şirketin sıkıntıya düştüğünü ortaya koydu. GPU'lara, lisanslara ve danışmanlara büyük yatırımlar yaptılar, ancak iş akışlarını yeniden yapılandırmadan veya teşvikleri düzeltmeden, teknoloji yetersiz kullanılıyor. Bir dönüşüm gücü yerine, AI, BT bütçesindeki başka bir çizgi haline geliyor - pahalı, karmaşık ve politik açıdan hassas. AI, matematiğin yanlış olduğu için başarısız değildir. İşin yanlış olduğu için başarısızdır. Bunlar en yaygın AI uygulama sorunları: zayıf veriler, belirsiz metrikler, zayıf entegrasyon ve gerçekçi olmayan ROI gözlemleri. Where AI actually works: from copilots to supply chains Nerede AI gerçekten çalışır: copilotlardan tedarik zincirlerine Hayal kırıklığı içinde, bazı şirketler, AI'nin ölçülebilir sonuçlar getirebildiğini sessizce kanıtlıyor - doğrulukla uygulandığında. başarı öyküleri, temel iş akışlarına entegrasyon, net KPI'ler ve artan kazançları büyük gelirlere dönüştüren ölçekte. En belirgin örneklerden biri de Copilot’ı doğrudan Office ve Windows’a entegre ederek, Microsoft, davranış değişikliği gerektiren “opsiyonel” AI araçlarının tuzağından kaçınıyor. bunun yerine, çalışanların her gün kullandıkları uygulamalar içindeki yetenekleri genişletiyor – Word, Excel, Outlook. Sonuçta ölçekte uygulanıyor: Fortune 500 şirketleri Copilot’u bir yenilik olarak değil, bir üretkenlik temeli olarak kullanıyor. Microsoft Hakkında Microsoft Hakkında Bir başka örnek de buradan geliyor Şirket, Self-Healing Inventory girişiminin, lojistiği optimize etmek, atıkları azaltmak ve talebi daha doğru bir şekilde tahmin etmek için AI'yi kullanarak toplam 55 milyondan fazla dolar tasarruf ettiğini bildirdi. deneysel chatbotlar veya tek seferlik pilotlar aksine, bu girişim Walmart'ın operasyonlarının çekirdekini - stok ve nakliye - hedefliyor. Walmart’ın küresel tedarik zinciri Walmart’ın küresel tedarik zinciri Microsoft ve Walmart arasındaki ortak nokta öncü algoritmalar değil, iş tutarlılığıdır.Her iki durum da, üretkenlik artışının ölçülmesi kolay olduğu yüksek hacimli, tekrarlanabilir süreçlerde AI'nin en iyi şekilde çalıştığını göstermektedir. E-posta yazma veya teslimat zamanlamalarını ayarlamak gibi küçük görevleri otomatikleştirmek artan görünebilir, ancak kurumsal ölçekte, bu verimlilikler ciddi bir ROI'ya dönüşür.Bu farkı anlayan şirketler, AI'yi bir maliyet merkezinden bir değer sürücüsüne dönüştürüyor - teoride değil, çeyrek gelir raporlarında. When AI underdelivers: pilots, promises, and regulatory walls AI düşükse: pilotlar, vaatler ve düzenleyici duvarlar Her Microsoft veya Walmart başarı hikayesi için, beklentileri karşılamayan kurumsal AI uyarıcı hikayeleri vardır.Bu durumlar genellikle başlıklar oluşturmaz, ancak yönetim odalarında skeptizme ve bütçe dondurmasına neden olur. JPMorgan, ticaret ve risk yönetimi için AI'ya büyük yatırımlar yaptı ve açıklanabilirlik ve uyumluluk etrafındaki yönetim merkezi bir endişe haline geldi. JPMorgan, AI / ML uygulamalarının etik, düzenleyici ve şeffaflık standartlarına uygun olmasını sağlamak için Model Risk Yönetimi yapısını sürdürüyor. banka, ticarette büyük ölçekli proje iptallerini halka açıkça onaylamadığı halde, düzenleme karmaşıklığı ve yorumlanabilir modellerin ihtiyacı, bazı AI girişimlerinin nasıl tasarlandığını ve ölçekleneceğini açıkça kısıtlıyor. Salesforce'ın Einstein GPT'si başka bir örnek sunuyor. Müşteri ilişkileri yönetimi için bir sonraki sınır olarak pazarlanıyor, üretken AI ile satış iş akışlarını devrim yapmaya söz verdi. Ama bir yıl içinde uygulama, sonuçlar karışık: bazı pilotlar, Gucci'nin hizmet operasyonları gibi,% 30'a kadar verimlilik artışı bildirirken, birçok işletme sadece daha hızlı e-posta taslakları veya daha pürüzsüz çağrı notları gibi artan gelişmeleri görür. Müşteriler ayrıca “karar yorgunluğu” ve ROI’yi sorgulayarak, müşterilerin premium lisans ücretlerini ödemeleri için rahatsız edici endişeler yaratıyor. Barron’un Barron’un Daha geniş bir model açık. Finansal uyumluluk sınırları, satış ekibindeki kültürel direnç veya belirsiz ROI ölçütleri, başlatıldığında yapılan büyük vaatlere karşı tümüyle yıpranır. Ders şeffaf: AI evrensel bir büyüme motoru değildir.Bazı alanlar - özellikle de düzenlemelere bağlı olanlar veya insan güvenine bağlı olanlar - modelin ne kadar güçlü olursa olsun otomatikleşmeye direnir. Corporate AI in 2025: wins and misses 2025’te Şirketler: Kazançlar ve Kaybetmeler Company Use Case Outcome Lesson Microsoft Copilot in Office/Windows Mass adoption, Fortune 500 use Embed AI in daily workflows Walmart Supply chain logistics Over $55M in total savings reported Scale amplifies small gains JP Morgan AI in trading Constrained by regulation and explainability requirements Compliance caps ambition Salesforce Einstein GPT in CRM Mixed results: up to 30% gains in some pilots, modest improvements in others Not every workflow benefits equally Microsoft Hakkında Office / Windows için Fortune 500 Kullanımı Günlük iş akışlarına dahil olmak Walmart için Tedarik Zinciri Lojistik Toplam 55 milyon dolarlık tasarruf Küçük Kazançlar Büyükleştirir JP Morgan Hakkında ticarette olan Yönetmelik ve açıklanabilirlik gereksinimleri ile sınırlıdır Cevap: Ambition Caps Salesforce Hakkında Einstein GPT ile CRM Karışık sonuçlar: Bazı pilotlarda %30'a kadar artış, diğerlerinde ise hafif iyileştirmeler Her iş akışı eşit fayda sağlamaz Final lessons: barriers to adoption and risks of refusal Son dersler: evlat edinme engelleri ve reddedilme riskleri Kurumsal IA'nın karışık geçmişi, liderleri bir dilemma ile karşı karşıya bırakıyor: düşüşlere rağmen ilerlemeye devam edin veya teknolojinin olgunlaşmasına kadar geri durun.Her iki seçenek de riskleri taşır, ancak denge uygulanmaya doğru eğiliyor - kolay olduğu için değil, kalma maliyeti hala daha yüksek olabilir. Kabul etme engelleri hala büyük. Birincisi, küresel bilgisayar gücü eksikliği - özellikle GPU ve diğer AI optimize donanımları. talep fiyatları rekor yüksekliklere sürdü, teklif savaşına neden oldu ve işletmeler teslimat için uzun bekleme süreleriyle karşı karşıya kaldı. Bir zamanlar sonsuz bir kaynak olarak değerlendirilmiş bulut sağlayıcıları bile, şimdi özel AI altyapısına erişimi güçlendiriyor. Sonrasında entegrasyon gelir.Başarılı AI bir çakmaca özelliği değildir; veri borularını sızdırmak, hükümetin uygulanması ve güvenlik sağlanması gerektirir.Gelmiş sistemler genellikle bu gereksinimleri desteklemez, şirketleri herhangi bir AI ödülleri görmeden önce pahalı modernizasyon programlarına zorlar. İnsan faktörü de aynı derecede önemlidir. Çalışanlar değiştirilmekten, yeni iş akışlarına karşı direnmekten ya da AI sistemleriyle etkili bir şekilde işbirliği yapma becerilerine sahip olmaktan endişe duyarlar. Yeniden eğitim ve değişim yönetimine yapılan yatırımlar olmadan, sağlam teknik temellere rağmen birçok proje bozulur. Son olarak, kuralların uygulanması; Bu kurallar, kullanıcıları ve pazarları korumak için tasarlanmıştır, ancak özellikle finans, sağlık ve diğer hassas sektörlerde uygulama yavaşlatır. ben eylem yapıyorum ben eylem yapıyorum Bununla birlikte, sadece bu engellere odaklanmak, diğer yarısını kaçırır: reddedilme riskleri. AI'yi görmezden gelmek isteyen şirketler, eski iş akışlarına tutunarak teknik borçları biriktirirken, rakipler verimliliği ölçerken. 1990'larda interneti reddetmiş veya 2010'da bulut bilgisayarını kaybetmiş şirketler gibi, AI'yi değiştirenler kalıcı dezavantaj riski oluşturabilir. Dot-com çöküşünden sonra gördüğümüz aynı şekildedir: yüzlerce başlangıç kayboldu, ancak hayatta kalanlar - Amazon, Google, eBay - bir sonraki on yılını tanımladı. Verimlilik boşlukları zamanla genişliyor, catch-up'u giderek daha pahalılaştırıyor. Karşılaştırılmış sonuç açık. AI'nın uygulanması karmaşık, pahalı ve belirsizdir - ancak tamamen seçmek daha riskli. Kazananlar mutlaka ilk hareket edenler veya en büyük harcayıcılar olmayacak, ancak disiplinli uygulanmayı uzun vadeli bir stratejiyle birleştirenlerdir. Başarı, hype'nin peşinden gitmekte değil, dayanıklılık geliştirmekte: altyapıyı modernize etmek, ekipleri hazırlamak ve AI dağıtımlarını temel iş hedefleriyle uyumlu tutmak. Conclusion Sonuç Rakamlar paradoksal bir hikaye anlatıyor: 10 şirketten neredeyse 8'i şimdi AI kullanıyor, ancak üretken AI pilotlarının büyük çoğunluğu -% 95'e kadar - az ya da hiç ölçülebilir bir ROI sunuyor. AI, gümüş bir kurşun değildir. Etkisi, iş disiplininden daha az model gücüne bağlıdır: temel iş akışlarına entegre olmak, ölçülebilir hedeflerle uyum sağlamak ve insanları ve sistemleri kalıcı değişimler için hazırlamak. Bu, tartışmaya açık bir soru bırakıyor: çoğu kuruluş bugün hayal kırıklığına uğradıysa, uzun vadeli kazananları - üstün teknoloji, daha keskin bir strateji veya sadece AI'nın vaatini gerçekleştirmek için sabır ne olacak?
