KPMG Türkiye’nin, hem Türkiye’de hem de ABD’de organizasyonların üretken yapay zeka yatırımlarına bakışını ve uygulama pratiklerini izleyen ankete dayanarak hazırladığı karşılaştırmalı analiz, 2025 yılı ikinci çeyrekte elde edilen sonuçları merkezine alıyor. Rapor, Türkiye ve ABD’nin yapay zekâ dönüşümüne yönelik tutumlarında paralel bir görünüm çizerken, iki ülkenin yatırım odakları ve yönetim yaklaşımlarında belirgin farklılıklar gösterdiğini ortaya koyuyor.
Türkiye’de yöneticilerin %84’ü ve ABD’de %82’si, yapay zekânın önümüzdeki iki yıl içinde sektör dinamiklerini kökten değiştireceğini düşünüyor. Ancak yatırım bütçelerinin hangi alanlara yöneldiği iki ülke için farklılaşıyor. ABD’de GenAI bütçesi başlıca siber ve veri güvenliği, risk ve uyum ile operasyonlar gibi alanlara giderken; Türkiye’de odağı operasyonel verimlilik ve müşteri deneyimi üzerine yoğunlaşıyor. Bu farklılık, ABD’nin risk kontrollü bir GenAI stratejisini benimserken Türkiye’nin fırsat odaklı bir yaklaşım benimsediğini gösteriyor.
Başarı ölçütleri farklılaşsa da verimlilik her iki pazarda da merkezi rol oynuyor. ABD’de yatırım geri dönüşünün ana göstergesi olarak verimlilik %98 ile öne çıkarken, Türkiye’de bu oran %94. Operasyonel iyileştirme ve müşteri memnuniyeti de önemli öncelikler arasında yer alıyor; kârlılık ise her iki ülkede de göreceli olarak daha az belirleyici görünüyor. Kıyaslamada, ABD’de kârlılık ve iş kalitesi gibi metrikler de verimlilik kadar önemli.
Yapay zekâ yönetişiminde yapı farklılıkları incelendiğinde, ABD’de CIO’nun stratejinin liderliğini üstlenme oranı %87 iken Türkiye’de bu oran %55’e geriliyor. Türkiye’de ise sorumlulukların birden çok üst düzey yönetici arasında paylaşıldığı görülüyor ve bu durum inovasyonun farklı birimlerden kaynaklanabileceğini gösteriyor. ABD’de ise CIO liderliği, bütçe yönetimi ve teknik yeterlilik açısından merkezi bir yaklaşımı destekliyor.
Uyum kaygıları her iki pazarda da veri gizliliği ve düzenleyici uyuma odaklanmayı sürdürüyor. ABD’de liderler veri gizliliğini %69, düzenleyici konuları %55 ve veri kalitesini %56 oranlarında önceliklendirirken, Türkiye’de veri gizliliği %71, uyum %58 ve veri kalitesi %32 olarak belirlendi. ABD’de veri kalitesi konusundaki yüksek endişe, modellerin doğru verilerle beslendiğini garanti etmeye yönelik kritik bir gerekliliği vurguluyor; Türkiye’de bu alan daha mütevazı bir farkındalıkla ilerliyor.
Uygulama öğrenme farkı Türkiye hâlâ GenAI eğitimlerini araç kullanımı temelinde konumlandırırken, ABD bu süreci yeni iş modellerine adaptasyon odağıyla ele alıyor. Türkiye’de eğitimler ağırlıklı olarak prompt mühendisliği üzerinde yoğunlaşırken, ABD’de prompt becerileri, sandbox çalışmaları ve AI ajan gölgeleme gibi geniş bir yelpazeyi kapsıyor. Türkiye ise kullanıcıya komut vermeyi öğreten bir yaklaşımı benimserken, ABD çalışanlarıyla AI uyumlu çalışma pratiğini öğretmeye odaklanıyor.
Rapordan elde edilen sonuçlar, insan faktörünün farkını öne çıkarıyor. ABD, yapay zekâ ile çalışmayı bir kültüre dönüştürürken Türkiye, bu değişimin temel adımlarını atma aşamasında olduğunu gösteriyor. Bu farkın kapanması için yalnızca teknoloji yatırımlarının ötesinde insan, süreç ve yönetişim olgunluğunun da geliştirilmesi gerektiği ifade ediliyor.
Raporun tamamına erişim için bağlantıya başvurabilirsiniz.
