AI Uygulama Gerçekleştirme Raporu: 2025 yılında Beş Büyük Trend ve İçgörü

Yapay zeka, kavramsal tartışma aşamasından gerçek uygulama aşamasına geçiyor. Şu anda, büyük şirketler AI ürünlerinin ölçekli işletiminde aktif bir şekilde yer alıyor ve bu, sektördeki rekabetin ana savaşı haline geldi. En son yayımlanan 2025 AI Durum Raporu "İnşaatçılar El Kitabı", AI ürünlerinin fikir aşamasından ölçekli işletmeye kadar olan tüm sürecine odaklanarak sektördeki profesyonellere değerli stratejik rehberlik sunuyor.

Bu rapor, 300 yazılım şirketi yöneticisi ile yapılan bir araştırma sonuçlarına ve sektördeki AI liderleri ile yapılan derinlemesine görüşmelere dayanmaktadır. Bu, işletmelere AI uygulamaları oluşturmak için uygulanabilir bir taktik yol haritası sunan beş ana içgörü sunmaktadır.

1. AI ürün stratejisi yeni bir aşamaya girdi

Araştırmalar, AI merkezli işletmelerin ürün pazarlama hızında belirgin bir şekilde önde olduğunu göstermektedir. AI doğumlu işletmelerin yaklaşık %47'si kritik ölçeğe ulaşmış ve pazar talebini doğrulamıştır, oysa mevcut ürünlerinde AI işlevselliği entegre eden işletmelerin yalnızca %13'ü bu seviyeye ulaşmıştır.

Mevcut ana akım trendler:

• Akıllı ajan iş akışları ve dikey uygulamalar odak haline geldi, AI yerel geliştiricilerin yaklaşık %80'i bu alanda çalışıyor.
• Çoklu model mimarileri giderek yaygınlaşıyor, şirketler ortalama olarak müşteri odaklı ürünlerinde 2.8 model kullanıyor, böylece performansı optimize ediyor, maliyetleri kontrol ediyor ve farklı uygulama senaryolarına uyum sağlıyor.

2. AI Fiyatlandırma Modeli İnovasyonu

Yapay zeka teknolojisi, işletmelerin ürün ve hizmetlerin fiyatlandırma stratejilerini yeniden düşünmelerine yardımcı oluyor. Araştırmalar, karma fiyatlandırma modelinin (temel abonelik ücreti artı kullanım ücreti) ana akım haline geldiğini ortaya koydu. Aynı zamanda, bazı işletmeler tamamen gerçek kullanım veya müşteri kazancı esasına dayalı fiyatlandırma modellerini denemektedir.

Dikkate değer olan, %37'lik bir işletmenin önümüzdeki yıl içinde AI işlevlerinin fiyatlandırma stratejilerini, müşterilerin elde ettiği değer ve gerçek kullanım durumunu daha iyi yansıtacak şekilde ayarlamayı planladığıdır.

3. Yetenek stratejisi anahtar rekabet avantajı haline geliyor

Yapay zeka sadece bir teknik zorluk değil, aynı zamanda bir organizasyon yönetimi zorluğudur. En iyi ekipler, AI mühendisleri, makine öğrenimi mühendisleri, veri bilimcileri ve AI ürün yöneticilerini içeren çok disiplinli AI ekipleri oluşturmaktadır.

Gelecek Perspektifi:

• Çoğu işletme, mühendislik ekiplerinin %20-30'unun AI alanına odaklanacağını öngörüyor.
• Yüksek büyüme şirketlerinin bu oranı %37'ye ulaşabilir.
• AI yeteneklerinin işe alımı hâlâ zorluklarla karşı karşıya, AI ve makine öğrenimi mühendislerinin ortalama işe alım süresi 70 günü aşıyor.

4. AI bütçesi önemli ölçüde arttı

Şirketler AI yatırımlarını önemli ölçüde artırıyor, Ar-Ge bütçelerinin %10-%20'si AI alanına yönlendiriliyor ve bu eğilimin 2025'te de artmaya devam etmesi bekleniyor. Bu, AI'nın ürün stratejisinin temel itici gücü haline geldiğini gösteriyor.

AI ürünlerinin ölçeği genişledikçe, maliyet yapısı da değişiyor:

• Erken aşama: İnsan kaynakları maliyeti hakimdir.
• Olgunluk aşaması: Bulut hizmetleri, model çıkarımı ve uyum maliyetlerinin ağırlığı artıyor.

5. Şirket İçinde AI Uygulamalarının Gelişimi Düzensizdir

Çalışanların yaklaşık %70'inin dahili AI araçlarını kullanma iznine sahip olmasına rağmen, gerçek anlamda düzenli kullanıcılar yalnızca yarısı kadardır. Büyük olgun işletmeler, AI araçlarının kullanımını teşvik etme konusunda daha büyük zorluklarla karşı karşıyadır.

Yüksek benimseme oranına sahip şirketler (çalışanlarının %50'sinden fazlası AI araçları kullanıyor) ortalama 7'den fazla iç sahnede AI uygulamaları dağıtmakta, bunlar arasında şunlar başlıca yer almaktadır:

• Program Yardımcısı (77% kullanım oranı)
• İçerik Üretimi (65% kullanım oranı)
• Doküman Arama (57% kullanım oranı)

Bu alanlardaki çalışma verimliliği artışı yüzde 15 ile 30 arasında.

AI araç ekosisteminin sürekli gelişimi

AI araç ekosistemi hâlâ oldukça dağınık olsa da, yavaş yavaş olgunlaşma yolunda ilerliyor. Araştırmalar, şu anda üretim ortamında yaygın olarak kullanılan teknik çerçeveler, kütüphaneler ve platformların başlıcaları arasında şunların bulunduğunu göstermektedir: Amazon SageMaker, Apache Spark MLlib, Docker, Hugging Face, Jupyter, Keras, Kubernetes, NumPy, PyTorch, scikit-learn, TensorFlow gibi.

Bu rapor, yalnızca AI teknolojisinin işletmelerdeki mevcut uygulama durumunu göstermekle kalmıyor, aynı zamanda işletmelere AI stratejisi geliştirmeleri için önemli bir referans sağlıyor. AI teknolojisi sürekli gelişirken, işletmelerin bu içgörüleri nasıl etkili bir şekilde kullanacakları, gelecekteki pazardaki rekabet güçlerini doğrudan etkileyecektir.