Yıllarca kurumsal yapay zeka (YZ) haberleri, eğitilen çalışanlar, başlatılan sohbet robotları ve devam eden pilot projeler gibi soyut verilere dayanırdı. Ancak bu bilanço sezonunda şirketler, yatırımcılara çok daha somut veriler sundu.
monday.com, bu hafta yatırımcılara yapay zeka ürünlerinden elde ettiği yıllık tekrarlayan gelirlerinin 2026'nın ilk ve ikinci çeyreği arasında iki katına çıktığını ve artık net yeni yıllık tekrarlayan gelirin yüzde 17'sini oluşturduğunu açıkladı. Şirketin Ortak CEO'su Eran Zinman, bilanço görüşmesinde bu durumun, müşterilerin “yapay zeka özelliklerini aktif olarak seçtiğini ve değer gördüklerinde daha fazla ödeme yapmaya istekli olduğunu” kanıtladığını belirtti. Bu, çalışanların sadece bir yapay zeka aracını kullanmasından çok daha farklı bir sinyal. Müşteriler bunun için ayrı ve ölçülebilir bir bedel ödüyor.
Airbnb ise maliyetler tarafında tam tersi bir tablo çizdi. CEO Brian Chesky, şirketin bilanço görüşmesinde yatırımcılara, müşteri desteği maliyetlerinin rezervasyon başına yıllık bazda yaklaşık yüzde 16 düştüğünü söyledi. Bu düşüş, bir yapay zeka asistanının insan temsilcisi olmadan konuk sorunlarının neredeyse yüzde 45'ini çözmesinden kaynaklanıyor. PYMNTS'nin haberine göre yapay zeka, fikir aşamasından piyasaya sürme sürecini de yüzde 60'a kadar kısalttı. Bu sayede Airbnb, 2026'nın ilk yarısında bir önceki yıla kıyasla neredeyse yüzde 80 daha fazla özellik sunabildi.
Yönetim Kurulları Benimseme Oranlarını Kanıt Olarak Kabul Etmeyi Bıraktı
monday.com, yapay zekayı müşterilerin doğrudan ödeme yaptığı bir gelir kalemi olarak gösteriyor. Airbnb ise bunu mevcut bir kalem içinde maliyet düşüşü olarak sunuyor. Her iki yaklaşım da 2024 ve 2025 boyunca yapay zeka raporlamalarına hakim olan benimseme metriklerinden çok daha spesifik ve tartışması daha zor veriler içeriyor.
Benimseme ile kanıt arasındaki bu fark, genel olarak finans departmanlarında da kendini gösteriyor. PYMNTS Intelligence, Mart 2024'ten bu yana her ay kurumsal Üretken YZ duyarlılığını takip ediyor ve en az 1 milyar dolar geliri olan şirketlerden 1.000'den fazla gözlem verisi çekiyor. PYMNTS'nin bildirdiğine göre, üretken yapay zekadan olumlu bir sonuç aldığını bildiren yönetici oranı, teknoloji çoğu yöneticinin kendi kabulüyle henüz erken aşamada olmasına rağmen, bir önceki yıla göre önemli ölçüde artarak yüzde 96'ya yükseldi.
Aynı güven, finans yöneticilerinin (CFO) üretken yapay zekayı nasıl kullandığında da ortaya çıkıyor. PYMNTS'nin ayrı bir haberine göre, orta ölçekli şirketlerin CFO'larının yüzde 87'si, üretken yapay zekayı mali kapanışı hızlandırmak ve anormallikleri tespit etmek için önemli görüyor. Aynı oran borç modellemesi ve stres testleri için de kullanılıyor. Programlar olgunlaştıkça sürtüşme azaldı: 1 milyar doların üzerinde geliri olan 60 CFO ile yapılan ankorda PYMNTS Intelligence, bildirilen hataların Temmuz 2025'teki yüzde 80'den Aralık ayına kadar yüzde 35'e düştüğünü buldu. Entegrasyon zorlukları da aynı dönemde yüzde 70'ten yüzde 45'e geriledi.
Yapay Zekayı Çalıştırmanın Faturası Kendi Kalemi Haline Geliyor
Ancak tüm bunların bir bedeli var. 20 Temmuz'da raporlanan Gartner verilerine göre, yapay zeka platformlarına ve modellere yönelik dünya çapındaki harcamaların 2026'da 2025'teki 39,3 milyar dolardan yüzde 63,4 artarak 64,25 milyar dolara ulaşması bekleniyor. Ayrıca CFO'ların yüzde 45'i hala yapay zeka bütçelerini yönetim kurullarının istediği stratejik sonuçlar yerine genel verimlilik artışlarına yönlendiriyor. Altyapı dahil toplam küresel yapay zeka harcamalarının 2026'da 2,52 trilyon dolara ulaşacağı tahmin ediliyor. İşte monday.com'un sattığı veya Airbnb'nin dağıttığı her yapay zeka özelliğinin arkasındaki fatura bu.
Finans ekipleri bu faturayı takip etmek için araçlar geliştiriyor. PYMNTS'nin haberine göre Ramp, müşterileri arasındaki token harcamalarının Haziran 2025'ten bu yana 20,7 kat artmasının ardından 16 Temmuz'da Yapay Zeka Token Harcama Yönetimi aracını piyasaya sürdü. CloudZero da benzer bir aracı farklı bir açıdan sunarak, yapay zeka harcamalarını yalnızca token sayılarını takip etmek yerine, onu üreten müşterilere ve özelliklere bağladı.
Yumuşak metrikler ile sert finansal veriler arasındaki bu uyumsuzluk, yönetim kurullarını şüpheci tutan şeydi. Wedbush analistleri, birçok işletmenin başarıyı ölçmek için herhangi bir çerçeve olmadan yapay zeka pilot projeleri yürüttüğünü ve bu durumun önemli yatırımlardan sonra bile harcamaları meşrulaştıramamalarına neden olduğunu buldu. monday.com'un yıllık tekrarlayan gelir açıklaması ve Airbnb'nin rezervasyon başına maliyet figürü, şirketlerin bu zorlukla bir anekdot yerine bir sayıyla başa çıktığının şimdiye kadarki en net örneklerinden ikisi.
