Businesses love to say they’re ‘all in’ on AI. New tools, new models, new dashboards – everything is smarter, faster, more automated. Or at least, that’s the promise on paper.  But according to the most recent Gartner study, something isn’t lining up: AI adoption is skyrocketing, yet a measurable impact on the bottom line remains stubbornly elusive. Şirketinizin neden her yerde AI uyguladığını merak ediyorsanız, ancak finansal iğne hareketini görmüyorsanız, yalnız değilsiniz. Bu makalede, neden bu boşluk var, Gartner'ın araştırmalarının ortaya koyduğu ve işletmelerin sonunda bağlantı kesintisini nasıl ortadan kaldırabileceği açıklanmaktadır. Yol boyunca, AI entegre sistem entegrasyonunu keşfedeceğiz - AI'nın gerçek dünyada çalışmasını sağlayan şaşırtıcı ama önemli bir temel. The Big Reveal: Lots of AI but Not a Lot of ROI Gartner’ın en son görüşleri, çoğumuzun hissettiği ama itiraf etmek istemediğimiz bir gerçeklik kontrolü sunuyor. Gartner bunu tahmin ediyor. Çünkü işin anlamlı bir değeri yok. over 40% of agentic AI projects will be scrapped by 2027 Companies aren’t seeing clear revenue wins, cost savings, or productivity boosts. Instead, they’re facing ballooning costs, unclear ownership, and complicated integrations that never quite materialize into bottom-line movement. En son mutfak gadgetini satın almak ve aylar sonra fark etmenin kurumsal versiyonu ... hala bir bıçakla sebze kesiyorsunuz. Bu arada, Gartner, MIT ve diğer endüstri araştırmacıları aynı duyguyu geri çeviriyor. Birçok pilot. Birçok hype. Ama çok az mali olarak ölçülebilir sonuçlar. So what’s going on? Temel sorun: Gerçek entegrasyon olmadan AI sadece bir demo You can have the most brilliant AI model in the world, but if it doesn’t plug into how your business actually works, it can’t boost revenue, reduce costs, or make your customers happier. İşte bu nerede  comes in – and why so many companies fall short.  AI-integrated systems integration AI anlayışının otomatik olarak gerçek kararlar içine akıştığı bir sonuca ulaşan bir boru hattı oluşturmak yerine, birçok organizasyon, dekoratif etiketler gibi mevcut sistemlere AI'yi takıyor. Konseptin kanıtı yapıyorlar, tabloyu hayran ediyorlar, birkaç atölye yapıyorlar... ve sonra işte hiçbir şey gerçekten değişmiyor. Bu trajik sonuç? A beautifully designed AI model that never touches your P&L. Şirketlerin Finansal Etkileri Görmediği 5 Neden Hem Gartner araştırmasını hem de daha geniş bir sektör analizini gözden geçirdikten sonra, beş büyük sorun tekrar tekrar ortaya çıkıyor.  This is the number one problem. If employees have to leave their usual tools, open a separate interface, run a manual query, and then figure out what to do with the results, they just quit doing it. AI becomes background noise rather than a performance driver. AI Isn’t Embedded into Real Workflows: Kötü veriler: Gartner, şirketlerin verilerinin olgunluğunu aşırı derecede takdir ettiğini vurgulamaya devam ediyor.Bilgileriniz yayılmış, tutarsız veya geçersizse, AI, insanların güvenmeyeceği çıkışlar üretecektir.Ve insanlar sistemlere güvenmediğinde, bunu kullanmazlar. AI Pilotları Çok Küçük veya Çok Teorik: İlginç bir şey tahmin eden ama yüksek değerli bir ölçüt değiştirmeyen bir model, finansal sonuçlarınızı değiştirmeyecektir. şirketler “pilot tuzağa” girer – hiçbir şeyin tam olarak çalıştırılmaması olmaksızın kavramın kanıtını kavramdan sonra inşa eder.  AI is more than a technology investment. It’s a behavioural shift. Gartner stresses that high-maturity AI organisations don’t just launch tools – they create adoption programs, guidance, governance, and measurement systems. Without this, employee usage remains chaotic, and results remain invisible. No Change-Management Plan: A lot of executives want AI to drive revenue immediately. But early wins are often subtle: fewer errors, faster processing times, less manual rework, better customer targeting. When leaders don’t track the right metrics, the value hides in plain sight. Leaders Expect the Wrong Type of ROI:  Gartner’ın Dikkat Edilmesi Gerekenler Gartner’ın önerileri yenilikçi pragmatik ama şaşırtıcı derecede insani. They urge organisations to slow down, aim better, and pick AI projects based on clear economic logic rather than excitement. The companies that get real returns do a few things consistently: “Soğuk kullanım durumları” değil, belirgin iş sonuçlarını önceliklendirin. Mühendislik, ModelOps ve entegrasyon tabakasına yatırım yapın, böylece çıkışlar güvenilir ve iş uygulamaları tarafından çağrılabilir. AI'yi uzun vadeli bir operasyonel yetenek olarak düşünün - tek seferlik bir özellik değil. Reinforce trust and adoption, so employees exploit the tools daily. Kısacası, başarılı şirketler AI'yi bir gadget satın almaktan ziyade bir fabrika yapmaya benzer. How to Finally Turn AI Into Real Financial Profit Şirketiniz AI'ya yatırım yapmaya devam ediyorsa ancak geri dönüşü görmüyorsa, bu döngüyü kırmak için bir yol haritası var - Gartner'ın bulgularında ve dünya çapında gelişmekte olan dağıtımlarda gördüklerimiz. Tek Bir Finansal Ölçümle Başlayın: Herhangi bir şey inşa etmeden önce, iş sonuçlarınızı dolar veya yüzde olarak tanımlayın. Tam olarak neyi yükseltmeye çalışıyorsunuz? gelir? tutma? marj? döngü süresi? ölçemiyorsanız - iyileştiremezsiniz. İlk önce entegrasyon tabakasını oluşturun: Bu, AI entegre sistem entegrasyonunun bir sözcükten daha fazlası haline geldiği yerdir. modeliniz gerçek zamanlı verileri tüketebilir, sonuçları iş akışı araçlarına aktarabilir ve eylemleri tetikleyebilir. aksi takdirde, sadece bir akademik egzersizdir. Verilerinizi önceliklendirin, düşüncelerinizi değil: Yüksek değerli AI, yüksek kaliteli veriler gerektirir. ölçülebilir ROI elde etmek için veri borularını, etiketleme süreçlerini ve kalite kapılarını merkeze koymalısınız. Fuel Adoption KPIs: Mastering AI, kullanım, karar etkisi ve insan-in-the-loop davranışlarını izlemek anlamına gelir. iş kullanıcılarının AI çıkışlarını rutin kararların bir parçası olarak kabul etmelerini sağlamak için eğitim ve ayarlama arayüzleri sağlar. İç Yetenekleri Stratejik Ortaklarla Karıştırın: En başarılı kuruluşlar iç iş uzmanlığı ile dış AI üretimi, entegrasyon ve mühendislik desteği birleştirir. Son Düşünceler: Fark Gerçektir - Ama Düzeltilebilir The latest Gartner study shines a bright and sometimes uncomfortable light on the AI reality: businesses are implementing AI everywhere, yet not embracing the payoff they expected. Ama bu AI’nin başarısızlığı değil. Bu, entegrasyon, orkestrasyon ve liderlik uyumunun başarısızlığıdır. Kuruluşlar entegrasyona yatırım yaparken, AI’yi bir sistem olarak değil, bir özellik olarak değerlendirirken ve her girişimde ölçülebilir mali değere göre değerlendirildiğinde sonuçlar nihayet ortaya çıkmaya başlar. Bu hakkı alan şirketler, bugünün AI deneyim aşamasını yarının rekabet avantajı haline getiren şirketler olacak.

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

Bu ses hikayenin orijinal dilinde üretilmiştir!

Neden Bu Kadar Çok AI, Ama Bu Kadar Az Kazanç?

About Author

YORUMLAR

ETİKETLERİ ASIN

BU YAZI

Related Stories

HackerNoon Kendi Ana Dilinizde 🆕 ‼️ Teknoloji Blog Yazıları için 77 Dil Ana Sayfası

Forumlardan Feed'lere: Sosyal Medya Algoritmaları Dijital Etkileşimi Nasıl Şekillendiriyor

Görünmeyen Katmanlar: Kullanıcı Görüşmeleri Neden Yeri doldurulamaz bir Varlıktır?

Sulara Yelken Açmak: Data Lakes ile Üretim Sınıfında RAG Uygulamaları Geliştirme

HackerNoon Kendi Ana Dilinizde 🆕 ‼️ Teknoloji Blog Yazıları için 77 Dil Ana Sayfası

Forumlardan Feed'lere: Sosyal Medya Algoritmaları Dijital Etkileşimi Nasıl Şekillendiriyor

Görünmeyen Katmanlar: Kullanıcı Görüşmeleri Neden Yeri doldurulamaz bir Varlıktır?

Sulara Yelken Açmak: Data Lakes ile Üretim Sınıfında RAG Uygulamaları Geliştirme

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps