İSTANBUL-NURULLAH SARI(YSM) - Geçen ilkbaharda, bir şarap koleksiyonu uygulaması olan CellarTracker, bir kişinin damak tadına göre şarap önerileri yapmak için yapay zeka destekli bir araç geliştirdi. Sorun şuydu: sohbet robotu fazla kibardı.
CellarTracker CEO’su Eric LeVine, yapay zeka için “‘Bu şarabı beğenmen çok olası değil’ demek yerine, sadece aşırı nazik davranıyordu” ifadelerini kullandı. Özellik yayına alınmadan önce, sohbet robotunu dürüst bir değerlendirme yapmaya ikna etmek altı haftalık deneme yanılma süreci gerektirdi.
Yapay zeka hala kayda değer bir getiri yaratamadı
Reuters'ın haberine göre, ChatGPT’nin üç yıl önce patlama yapmasından bu yana, büyük küçük pek çok şirket üretken yapay zekayı benimseyip mümkün olan her ürüne entegre etme fırsatını değerlendirdi. Ancak şirket yöneticileri, danışmanlar ve son dönemde yapılan yedi ayrı yönetici ve çalışan anketinin sonuçlarına göre, işletmelerin büyük çoğunluğu şu ana kadar yapay zeka yatırımlarından anlamlı bir getiri elde etmekte zorlanıyor.
Araştırma ve danışmanlık şirketi Forrester Research’ün ikinci çeyrekte 1576 yöneticiyle yaptığı bir ankete göre, katılımcıların yalnızca yüzde 15’i son bir yılda yapay zeka sayesinde kar marjlarının arttığını gördü. Danışmanlık şirketi BCG ise Mayıs ile temmuz ortası arasında 1250 yöneticiyle yaptığı ankette, yalnızca yüzde 5’inin yapay zekadan yaygın ölçekte değer elde ettiğini tespit etti.
Yöneticiler, üretken yapay zekanın nihayetinde şirketlerini dönüştüreceğine hala inandıklarını söylüyor. Ancak bunun kurumları içinde ne kadar hızlı gerçekleşeceği konusunda beklentilerini yeniden değerlendiriyorlar. Forrester, 2026 yılında şirketlerin planlanan yapay zeka harcamalarının yaklaşık yüzde 25’ini bir yıl erteleyeceğini öngörüyor.
"Yapay zeka hızlı gelişiyor, ama biz insanlar o kadar hızlı değiliz"
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” şeklinde konuştu.
OpenAI, Anthropic ve Google dahil olmak üzere yapay zeka şirketleri, önümüzdeki yıl kurumsal müşterileri kazanma konusunda vites yükseltiyor. New York’ta medya editörleriyle yapılan yakın tarihli bir öğle yemeğinde OpenAI CEO’su Sam Altman, şirketler için yapay zeka sistemleri geliştirmenin 100 milyar dolarlık bir pazar olabileceğini söyledi.
Tüm bunlar, çiplerden veri merkezlerine, enerji kaynaklarından altyapıya kadar eşi görülmemiş bir teknoloji yatırım dalgasının ortasında yaşanıyor.
Bu yatırımların haklı çıkıp çıkmayacağı, şirketlerin yapay zekayı gelir artırmak, kar marjlarını genişletmek ya da inovasyonu hızlandırmak için nasıl kullanacaklarını çözmelerine bağlı olacak. Aksi takdirde, bazı uzmanlara göre bu altyapı hamlesi, 2000’lerin başındaki dot-com balonuna benzer bir çöküşü tetikleyebilir.
ChatGPT’nin piyasaya sürülmesinden kısa süre sonra, dünya genelinde şirketler üretken yapay zekayı benimsemenin yollarını bulmak için özel ekipler kurdu. Üretken yapay zeka, metin komutlarıyla deneme yazıları, yazılım kodları ve görseller gibi özgün içerikler üretebilen bir yapay zeka türü.
Yapay zeka modelleriyle ilgili bilinen sorunlardan biri, kullanıcıyı memnun etme eğilimleri. “Sempatiklik” olarak adlandırılan bu önyargı, kullanıcıların daha fazla sohbet etmesini teşvik ediyor ancak modelin daha iyi tavsiye verme yeteneğini zayıflatabiliyor.
CEO LeVine, CellarTracker'ın da OpenAI teknolojisi üzerine inşa edilen şarap öneri özelliğinde bu sorunla karşılaştığını söyledi. Sohbet robotu genel öneriler istendiğinde yeterince iyi performans gösteriyordu. Ancak belirli rekolteler sorulduğunda, bir kişinin o şarabı beğenme ihtimali son derece düşük olsa bile, olumlu kalmaya devam ediyordu.
LeVine şunları söyledi:
“Modelleri eleştirel olmaya ve hoşlanmayabileceğim şaraplar olduğunu önermeye ikna etmek için takla atmamız gerekti”
Çözümün bir parçası, modele ‘hayır’ deme izni veren istemler tasarlamaktı.
Yapay zeka ve tutarsızlık sorunu
Şirketler ayrıca yapay zekanın tutarsızlığıyla da mücadele ediyor.
Kuzey Amerika’da demiryolu hizmetleri sağlayıcısı Cando Rail and Terminals’ın genel müdürü Jeremy Nielsen, şirketin yakın zamanda çalışanların dahili güvenlik raporlarını ve eğitim materyallerini incelemesi için bir yapay zeka sohbet robotu test ettiğini söyledi.
Ancak Cando beklenmedik bir engelle karşılaştı: Modeller, sektördeki güvenlik standartlarını belirleyen yaklaşık 100 sayfalık Kanada Demiryolu İşletme Kuralları’nı tutarlı ve doğru biçimde özetleyemiyordu.
Bazen modeller kuralları unutuyor ya da yanlış yorumluyor, bazen de tamamen uyduruyordu. Yapay zeka araştırmacıları, modellerin uzun belgelerin ortasında yer alan bilgileri hatırlamakta sık sık zorlandığını söylüyor.
Cando şimdilik projeyi rafa kaldırdı ancak başka fikirleri test etmeye devam ediyor. Şirket bugüne kadar yapay zeka ürünleri geliştirmek için 300 bin dolar harcadı.
Nielsen, “Hepimiz bunun hayatı kolaylaştıran bir tuş olacağını düşündük, ama öyle olmadı” dedi.
İnsanlar geri dönüyor
İnsanlı çağrı merkezleri ve müşteri hizmetlerinin yapay zeka tarafından büyük ölçüde altüst edilmesi bekleniyordu. Ancak şirketler, insan etkileşiminin ne kadarının sohbet robotlarına devredilebileceğinin sınırları olduğunu hızla öğrendi.
İsveçli ödeme şirketi Klarna, 2024’ün başlarında 700 tam zamanlı müşteri hizmetleri çalışanının yaptığı işi yapabildiğini söylediği OpenAI destekli bir müşteri hizmetleri temsilcisini devreye aldı.
Ancak 2025’te CEO Sebastian Siemiathowski geri adım atmak zorunda kaldı ve bazı müşterilerin insanlarla konuşmayı tercih ettiğini kabul etti.
Siemiathowski, yapay zekanın basit görevlerde güvenilir olduğunu ve artık yaklaşık 850 çalışanın işini yapabildiğini söyledi. Ancak daha karmaşık sorunlar hızla insan temsilcilere yönlendiriliyor.
"Müşteri odaklı kalmak istiyorsanız, tamamen yapay zekaya güvenemezsiniz"
2026 için Klarna, yakında piyasaya sürmeyi umduğu ikinci nesil yapay zeka sohbet robotuna odaklanıyor. Buna rağmen insanlar önemli bir rol oynamaya devam edecek.
Siemiathowski şöyle devam etti:
“Müşteri odaklı kalmak istiyorsanız, tamamen yapay zekaya güvenemezsiniz”
Benzer şekilde, ABD’li telekom devi Verizon da çağrıların yapay zekaya devredilmesine yönelik girişimlerin ardından 2026’da 'insan' müşteri temsilcilerine yeniden ağırlık veriyor.
Verizon’da kurumsal müşterilere yönelik hizmet operasyonlarını iyileştiren yapay zeka çalışmalarını yöneten Ivan Berg, bu sonbaharda Reuters’a verdiği röportajda, “Bence tüketicilerin yüzde 40’ı hala bir insanla konuşma fikrini seviyor ve bir insan temsilciye ulaşamadıklarında hayal kırıklığı yaşıyorlar” dedi.
Yaklaşık 2 bin müşteri hizmetleri çalışanına sahip olan şirket, yapay zekayı çağrıları taramak, müşteriler hakkında bilgi toplamak ve onları self-servis sistemlere ya da insan temsilcilere yönlendirmek için kullanmaya devam ediyor.
"Yapay zekanın empati sorunu var"
Yapay zekanın rutin soruları ele alması, temsilcilerin karmaşık sorunlara odaklanmasını ve dış arama yapmak ya da satış gibi yeni şeyler denemesini sağlıyor.
Berg şöyle devam etti:
“Empati, şu anda yapay zeka temsilcilerinin müşterilerle bütüncül şekilde konuşmasını engelleyen temel unsur”
Müşteri hizmetleri platformu Zendesk’in ürün, mühendislik ve yapay zekadan sorumlu başkanı Shashi Upadhyay, yapay zekanın üç alanda çok iyi olduğunu söylüyor: yazma, kodlama ve sohbet. Zendesk’in müşterileri, üretken yapay zekayı destek taleplerinin yüzde 50 ila yüzde 80’ini ele almak için kullanıyor. Ancak Upadhyay’a göre, üretken yapay zekanın her şeyi yapabileceği fikri “abartılmış” durumda.
Yapay zekanın 'sınır'ı
Büyük dil modelleri matematik ve kodlama gibi karmaşık görevlerde hızla ilerliyor, ancak görece basit işlerde bile başarısız olabiliyor. Araştırmacılar bu yetenekler arasındaki çelişkiyi yapay zekanın “sınırı” olarak adlandırıyor.
Popüler bir kıyaslama aracı olan LMArena’nın CEO’su ve kurucu ortağı Anastasios Angelopoulos, “Matematikte Ferrari olabilir ama takviminize bir şey koyarken eşek gibi davranabilir” ifadelerini kullandı.
Görünüşte küçük sorunlar, yapay zeka sistemlerini beklenmedik şekilde tökezletebiliyor.
Danışmanlık şirketi Alpha Financial Markets Consulting’te direktör olan Clark Shafer, "Birçok finans şirketi, çok farklı formatlarda sunulan geniş kaynak yelpazesinden derlenen verilere dayanıyor. Bu farklılıklar, bir yapay zeka aracının 'var olmayan verileri okumasına' yol açabilir" şeklinde konuştu.
Shafer’a göre pek çok şirket artık yapay zekadan faydalanabilmek için verilerini yeniden biçimlendirme gibi pahalı, uzun ve karmaşık bir süreci değerlendiriyor.
Hollandalı teknoloji yatırım grubu Prosus, şirket içi yapay zeka ajanlarından birinin portföyleri hakkında soruları yanıtlaması için tasarlandığını söylüyor. Bu görev, halihazırda şirketin veri analistlerinin yaptığı işe benziyor.
Teoride bir çalışan, Prosus destekli bir yemek teslimat şirketinin geçen hafta Berlin’de suşi siparişlerini ne sıklıkla geç teslim ettiğini sorabilir.
Prosus’ta yapay zeka başkanı Euro Beinat, "Ancak şimdilik araç, Berlin’in hangi mahallelerden oluştuğunu ya da “geçen hafta”nın ne anlama geldiğini her zaman anlayamıyor" dedi ve ekledi:
“İnsanlar yapay zekanın sihir olduğunu düşündü. Ama değil. Bu araçların iyi çalışması için kodlanması gereken çok fazla bilgi var”
Anthropic ürün başkanı Mike Krieger, bu yılın başlarında verdiği bir röportajda, yapay zeka şirketlerinin başarılı olabilmesi için kendilerini sadece teknoloji dağıtıcıları değil, aynı zamanda “iş ortakları ve eğitmenler” olarak görmeleri gerektiğini söyledi.
Birçoğu eski OpenAI çalışanları tarafından kurulan giderek artan sayıda girişim, finans veya hukuk gibi belirli sektörlere yönelik yapay zeka araçları geliştiriyor. Bu kurucular, şirketlerin ChatGPT gibi genel amaçlı veya tüketici odaklı araçlar yerine, uzmanlaşmış modellerden daha fazla fayda sağlayacağını savunuyor.
Bu yaklaşımı benimseyen şirketlerden biri, San Francisco merkezli yapay zeka uygulama girişimi Writer. Vanguard ve Prudential gibi büyük şirketlerde finans ve pazarlama ekipleri için yapay zeka ajanları geliştiren Writer, mühendislerini doğrudan müşterilerle görüşmelere sokarak iş akışlarını anlamalarını ve ajanları birlikte inşa etmelerini sağlıyor.
Writer CEO’su May Habib şunları söyledi:
“Şirketlerin yapay zeka araçlarını gerçekten işe yarar hale getirmesi için daha fazla desteğe ihtiyacı var”
YSM HABER MERKEZİ
Güncelleme Tarihi: 17 Aralık 2025, 09:50
