Kurumsal yapay zeka stratejilerine gösterilen tüm ilgiye rağmen, bu teknolojinin kullanımı şirketlerin her biriminde eşit hızda yayılmıyor.
PYMNTS Intelligence tarafından hazırlanan Kurumsal Yapay Zeka Benchmark Raporu'nun Ağustos 2026 sayısında paylaşılan bulgulara göre, en önemli ayrım çizgisi sektör, bütçe veya üst yönetimin hevesi olmayabilir. Bunun yerine yapay zeka, şirketlerin zaten yapılandırılmış verilere, teknik sahipliğe ve nispeten hassas bir şekilde ölçülebilen sonuçlara sahip olduğu işlevlerde en hızlı şekilde ölçekleniyor.
Ankete katılan şirketler arasında, yeni yapay zeka araçlarının geniş çaplı veya gömülü kullanımı veri ve teknoloji birimlerinde zaten standart haline gelmiş durumda. Finansal hizmet şirketlerinin yüzde 95'i bu derinlemesine benimseme seviyesinde çalıştığını bildirirken, bu oran sağlık şirketlerinde yüzde 84, medya şirketlerinde ise yüzde 81 olarak kayıtlara geçti. Ödemeler ve finans tarafında ise daha dengesiz bir tablo ortaya çıkıyor. Finansal hizmet şirketlerinin yaklaşık onda dokuzu bu alanlarda yeni yapay zeka araçlarını ölçeklendirirken, bu oran sağlık şirketlerinde yüzde 63, medya şirketlerinde ise sadece yüzde 43 seviyesinde kalıyor. Medya şirketlerinde ise sınırlı kullanım en yaygın aşama olmaya devam ediyor.
Bu rakamlar, ortaya çıkan yeni bir kurumsal yapay zeka gerçeğine işaret ediyor: Şirketler, yapay zekayı mutlaka teknolojinin en umut verici göründüğü her yerde ölçeklendirmiyor. Bunun yerine, işletme ortamının yapay zekayı yönetmeyi, değerlendirmeyi ve iyileştirmeyi en kolay hale getirdiği alanlarda büyütüyorlar.
Yapay Zeka Veri Altyapısını Takip Ediyor
Veri ve teknoloji birimleri, kurumsal yapay zeka için doğal bir başlangıç noktası oluşturuyor çünkü dağıtım için gereken birçok ön koşul halihazırda mevcut. Yapay zekayı veri ve teknoloji genelinde ölçeklendiren şirketlerin yüzde 77'si bunu güvenlik izleme amacıyla kullanıyor ve bu alan en yaygın uygulama haline geliyor. Altyapı optimizasyonu ile veri alımı ve temizleme işlemlerinin her biri yüzde 68 seviyesinde yer alırken, şirketlerin yüzde 63'ü yapay zeka yönetişim araçlarının ölçekli kullanımını raporluyor.
Bunlar, üretken yapay zekanın en görünür uygulamaları olmayabilir. Ancak makine destekli karar alma süreçleri için son derece uygunlar. Her durumda şirketler, yapay zeka öncesi ve sonrası yaşananları karşılaştırabiliyor. Bu durum, dağıtımı şirket içinde savunmayı ve zaman içinde iyileştirmeyi çok daha kolay hale getiriyor.
Ödemeler ve finans alanında da benzer bir desen ortaya çıkıyor. Ölçeklendirilen öncü uygulamalar arasında hazine ve likidite yönetimi, borç ve alacak hesapları otomasyonu ile fiyatlandırma optimizasyonu yer alıyor. Bu işlevler, teknoloji departmanlarındaki benimsemeyi hızlandıran özelliklerin çoğunu paylaşıyor.
Konuyla ilgili detaylar, "Kurumsal Yapay Zeka Geri Ödeme Eğrisi: Getiriler Şekillenirken Benimseme Hız Kazanıyor" başlıklı raporda inceleniyor.
Finansal hizmet şirketleri bu geçişi gerçekleştirmek için özellikle iyi bir konumda görünüyor. PYMNTS Intelligence verilerine göre, bu şirketlerin yaklaşık onda dokuzu ödemeler ve finans alanlarında yeni yapay zeka araçlarını şimdiden ölçeklendirmiş durumda.
Sağlık şirketleri yüzde 63 ile daha geride kalırken, medya şirketleri yüzde 43 ile son sırada yer alıyor. Aradaki bu fark, yapay zekanın bir işlev içinde dağıtılmasının yalnızca teknolojinin teorik olarak neler yapabileceğine değil, aynı zamanda o işlevin temel sistemlerinin ve süreçlerinin ne kadar olgun olduğuna da bağlı olduğunu gösteriyor.
Geri bildirim döngüleri büyük önem taşıyor çünkü kuruluşlara, pilot uygulamaların sıklıkla eksik bıraktığı bir şeyi sağlıyorlar: Bir dağıtımı genişletip genişletmemeye, değiştirmeye veya tamamen iptal etmeye karar verme mekanizması.
Şirketler son birkaç yılı model yeteneklerini değerlendirerek, pilot uygulamalar başlatarak, yönetişim komiteleri kurarak ve çalışanlara üretken yapay zeka araçlarına erişim sağlayarak geçirdi. Ancak bir sonraki aşama, çok daha büyük ölçüde organizasyonel tasarıma bağlı olabilir. Parçalı veritabanları, manuel onaylar veya gevşek tanımlanmış performans ölçütleri etrafında inşa edilen işlevler, yapay zeka dağıtımı için zorlu bir ortam yaratıyor. Bir model faydalı çıktılar üretse bile, yönetim sistemin daha geniş çaplı kullanım için yeterince güvenilir olup olmadığına karar vermekte zorlanabiliyor.
Bir işletme, siber güvenlik, veri mühendisliği ve hazine yönetimi alanlarında derinlemesine gömülü yapay zeka sistemleri çalıştırırken, başka alanlarda hala yapay zeka ile ilgili deneyler yapıyor olabilir. Bu görünürdeki çelişki, dağıtım tüm işletme düzeyinde değil de işlevler düzeyinde ele alındığında ortadan kalkıyor.
