Yapay zekâ, iş dünyasında büyük bir dönüşüm vaadiyle yayılıyor ancak şirketlerin finansal performansı teknolojideki ilerlemeye aynı hızda karşılık vermiyor. Küresel araştırmalara göre kuruluşların %89'u yapay zekâ kullanırken güçlü finansal sonuç elde edenlerin oranı yalnızca %6'da kalıyor. Yatırım şirketi KKR'nin kıdemli danışman ortağı Ming Lu, bu çelişkinin arkasında teknolojinin yetersizliğinden çok şirketlerin değişime ayak uyduramamasının bulunduğunu savunuyor.
Lu'nun 12 Ekim'de yayımlanan değerlendirmesi, yapay zekâ yarışında gözden kaçan bir sorunu gündeme taşıdı: Teknoloji hızlandıkça şirketler daha fazla iş yapabiliyor ancak bunun ekonomik büyümeye ve kârlılığa dönüşmesi aynı ölçüde hızlanmıyor.
McKinsey'nin 2026 araştırmasına göre kuruluşların %89'u en az bir iş alanında yapay zekâ kullanıyor. Bu oran 2025'te %88 düzeyindeydi.
Ancak yapay zekâ sayesinde faaliyet kârında en az %5'lik etki yaratan ve teknolojiden önemli değer elde ettiğini bildiren yüksek performanslı şirketlerin oranı, her iki yılda da %6'da kaldı.
Buradaki önemli ayrıntı, diğer şirketlerin hiçbir kazanç sağlayamaması değil. Araştırmaya katılanların %37'si yapay zekânın faaliyet kârı üzerinde bir miktar olumlu etkisi bulunduğunu bildirdi. Buna karşılık güçlü ve şirket geneline yayılan finansal fayda henüz sınırlı bir grupta yoğunlaşıyor.
Lu, bu farkı teknoloji ile ekonomik sonuç arasındaki kopukluk olarak değerlendiriyor. Ona göre sorun, şirketlerin yapay zekâya erişememesi değil, teknolojinin sağladığı kapasiteyi iş modellerine yeterince yansıtamaması.
Yapay zekânın bireysel verimlilik üzerindeki etkisi ile şirketlerin toplam performansı arasında da belirgin bir fark var.
McKinsey'nin verilerine göre katılımcıların %80'i yapay zekânın kişisel üretkenliğini artırdığını belirtiyor. Buna rağmen aynı gelişme şirketlerin faaliyet kârına aynı ölçüde yansımıyor.
Farkın temelinde iş süreçlerinin nasıl düzenlendiği bulunuyor.
Araştırmada güçlü finansal sonuç elde eden kuruluşların yaklaşık dörtte üçü, yapay zekâyı kullanmaya başladıktan sonra çalışma süreçlerini köklü biçimde yeniden tasarladığını bildiriyor. Diğer kuruluşlarda ise bu oran yaklaşık dörtte bir düzeyinde.
Bir çalışanın raporu daha hızlı hazırlaması veya yazılım geliştirme süresini kısaltması tek başına şirketin genel verimliliğini aynı oranda artırmıyor. Kazancın büyümesi için görev dağılımı, karar alma süreçleri ve birimler arasındaki işleyişin de değişmesi gerekiyor.
Ming Lu'nun analizinin en dikkat çekici bölümlerinden biri, şirketlerin yıllar içinde büyüyen yönetim ve organizasyon maliyetlerine ilişkin değerlendirmesi.
Lu, kamu harcamalarını, şirketlerin genel yönetim giderlerini ve mevzuata uyum maliyetlerini birlikte ele alan bir gösterge geliştirdiğini belirtiyor.
Kendi hesaplamasına göre ABD'de bu birleşik yükün ekonomiye oranı 2000 yılı civarında %47 eşiğini aştı. Lu, söz konusu oranın yüksek kaldığı dönemlerde ekonomik büyümenin kalıcı biçimde %2,5'in üzerine çıkamadığını savunuyor.
Ayrıca S&P 500 şirketlerinin 1985‑2025 dönemine yönelik kendi sektör analizinde, incelenen sektör‑dönem gözlemlerinin %73'ünde yönetim giderlerinin artmasına karşılık gelir büyümesinin zayıfladığını bildiriyor.
Bu oranlar Lu'nun geliştirdiği analitik çerçeveye dayanıyor; ekonomik büyüme açısından evrensel olarak kabul edilmiş eşikler değil.
Lu'nun temel savı, yönetim katmanları ve karmaşık işleyiş değişmedikçe daha güçlü teknolojilerin beklenen ekonomik faydayı yaratamayabileceği yönünde.
Yapay zekâ dönüşümünün önündeki sorunlar yalnızca maliyetlerden kaynaklanmıyor. Çalışanlarla yöneticiler arasındaki gerilim ve şirket içindeki yetki paylaşımı da teknolojinin kullanımını zorlaştırabiliyor.
Yapay zekâ yazılım şirketi WRITER'ın Workplace Intelligence iş birliğiyle Nisan 2026'da gerçekleştirdiği araştırma, bu sorunun boyutlarını ortaya koyuyor.
ABD, İngiltere, Fransa, Almanya ve Avustralya'dan 1.200 üst düzey yönetici ile 1.200 çalışanın katıldığı araştırmaya göre yöneticilerin %79'u yapay zekâya geçişte çeşitli sorunlarla karşılaşıyor.
Daha çarpıcı sonuç ise üst düzey yöneticilerin %54'ünün yapay zekâya geçişin şirket içindeki ilişkileri ve işleyişi ciddi biçimde sarstığını belirtmesi.
Yöneticilerin %75'i şirketlerinin yapay zekâ stratejisinin gerçek bir yol haritası olmaktan çok göstermelik kaldığını kabul ediyor.
Bu bulgular, şirketlerin teknoloji satın almakta gösterdiği hızın yeni çalışma düzenini oluşturmakta aynı şekilde görülmediğine işaret ediyor.
Lu, bugünkü yapay zekâ dönüşümünü geçmişteki elektrifikasyon ve bilgisayarlaşma süreçleriyle karşılaştırıyor.
Elektriğin sanayide yaygınlaşması yalnızca fabrikalara yeni makineler yerleştirilmesiyle sonuçlanmamış, üretim hatlarının ve iş organizasyonunun yeniden kurulmasını gerektirmişti.
Bilgisayarların yaygınlaşması da benzer şekilde üretim süreçlerinin ve iş organizasyonunun yeniden yapılandırılmasını zorunlu kılmıştı.
