Gartner, işletmelerde hızla yayılan üretken yapay zekâ projelerini inceleyen yeni raporunda, şirketlerin büyük kısmının hâlâ “deneysel seviyede” olduğunu ve 2026’ya kadar doğru hazırlık yapılmazsa GenAI yatırımlarının önemli bir bölümünün beklenen değeri üretemeyeceğini açıkladı. Çalışma, kurumların GenAI’ye yaklaşımında stratejik bir kırılma noktası yaşandığını ve ölçeklenebilir çözümlerin ancak belirli ön şartlar yerine getirildiğinde kalıcı iş çıktısı yaratabildiğini gösteriyor.
Gartner’ın verilerine göre, şirketlerin GenAI projelerini başarısızlığa götüren ilk üç neden şöyle sıralanıyor:
1) Veri kalitesinin yetersizliği,
2) Süreçlerin hatalı veya olgunlaşmamış olması,
3) Teknoloji seçimlerinin işletme hedefleriyle uyumsuz kalması.
Rapor, birçok kurumda yapay zekâ projelerinin “sihirli değnek” gibi görüldüğünü ancak model performansının büyük ölçüde işletme içindeki veri mimarisine, süreç bütünlüğüne ve insan kaynağının adaptasyon kapasitesine bağlı olduğunu vurguluyor.
Gartner analistleri, özellikle veri yönetişimi konusundaki eksikliklerin GenAI uygulamalarını doğrudan riske attığını belirtiyor. GenAI modellerinin üretimde kullanılabilmesi için sürüm kontrolü, veri erişim politikaları, veri temizliği, içerik moderasyonu ve çıktı doğrulama katmanlarının net olarak tanımlanması gerekiyor. Aksi hâlde model çıktılarının kararsızlaşması, hatalı bilgi üretimi ve regülasyon risklerinin artması kaçınılmaz hâle geliyor.
2026’ya yaklaşırken en kritik konu ise “AI-ready süreç mimarisi”. Gartner, şirketlerin yazılım geliştirme, operasyon yönetimi, tedarik zinciri veya müşteri hizmetleri gibi alanlarda süreçlerini modernize etmeden GenAI’den verim almasının mümkün olmadığını söylüyor. Birçok girişim, süreçlerdeki yapısal problemler nedeniyle beklentiyi karşılamıyor. Bu durum, yapay zekânın aslında mevcut sorunları daha görünür hale getirmesiyle sonuçlanıyor.
Rapor ayrıca CIO’ların 2026 stratejileri için üç öncelik sıralıyor:
• Kurumsal çapta AI yönetişimi,
• Model yaşam döngüsü yönetimi (LLMOps / MLOps),
• AI güvenliği ve içerik doğrulama katmanları.
Gartner, GenAI’nin üretim ortamlarında güvenilir şekilde çalışması için şirketlerin model risk yönetimi (MRM), telif hakkı koruması, veri kaynağı şeffaflığı, çalışan eğitimi ve kullanıcı kabul testlerini de içeren geniş bir çerçeve oluşturması gerektiğini belirtiyor.
Bütün bu zorluklara rağmen bilimsel analizler, 2026’ya kadar GenAI’nin olgunlaşmasıyla birlikte kurumsal verimlilikte %20’ye varan artışların mümkün olduğunu ortaya koyuyor. Ancak bunun gerçekleşmesi, teknolojinin değil organizasyonel dönüşümün başarısına bağlı.
