ABD Nüfus Bürosu'nun anketine göre Amerika'da 250'den fazla çalışanı olan büyük şirketlerde yapay zekâ kullanım oranı haziran ayında yüzde 13,5 seviyesindeyken

ağustos sonuna kadar yüzde 12'ye gerilemiş

İyi mühendisleri, finansal güç ve bu finansal gücün sağladığı teknolojik imkanlarla Amerika günümüzde yapay zekâ alanındaki “lider” ülke desek yanılmış sayılmayız. Dolayısıyla burada yapay zekaya dair yaşanan herhangi bir yaklaşım kendini bir süre sonra diğer ülkelerde de hissettiriyor.

2022’nin son çeyreğinden beri giderek artan ve geçtiğimiz senenin son çeyreği ve bu senenin ilk çeyreğinde belki de zirveye ulaşan bir yapay zekâ rüzgârı içindeyiz. Tam olarak kesin bir şekilde bu rüzgârın sebepleri bilinmese de yüksek beklentilerin yaratıldığı pazarlama kampanyaları, inanılmaz harcanan paralar, bir dönem sürekli kullanıma açılan modeller ve şirketler arasındaki model yarışı bu rüzgârı tırmandıran bazı gelişmeler olarak sıralanabilir, bence.  Ancak bu rüzgârın belki de sonuna gelmiş ve son dönemlerin meşhur deyimiyle “yapay zekâ” balonunun patlamasına yaklaşmış olabilir miyiz?

ABD Nüfus Bürosu'nun (US Census Bureau) 1,2 milyon şirketi kapsayan anketine dair bu hafta açıklanan veriler Amerika’da iş dünyasında ve dolayısıyla dünyanın geri kalanı için belki de dikkat çekici sonuçlar barındırıyor.

İki haftada bir düzenlenen bu ankette sorulan sorulardan bir tanesinde şirketlere, son iki hafta içinde makine öğrenmesi ya da yapay öğrenme, doğal dil işleme, sanal asistanlar veya ses tanıma gibi yapay zeka araçlarını mal ya da hizmet üretiminde kullanıp kullanmadıklarını soruluyor. Sonuçlara göre 250'den fazla çalışanı olan büyük şirketlerde yapay zekâ kullanım oranı haziran ayında yüzde 13,5 seviyesindeyken, ağustos sonuna kadar yüzde 12'ye gerilemiş. Üstelik bu düşüş sadece büyük şirketlerle sınırlı değil. Daha küçük şirketlerde de benzer bir eğilim gözlemleniyor.

Genel eğilimin aksine sadece 4'ten az çalışanı olan mikro işletmeler istikrarlı bir artış trendi göstermeye devam ediyor. Bu durum, yapay zekâ adaptasyonunun şirket büyüklüğüne göre farklı dinamiklere sahip olduğunu gösteriyor.

Figür 1: Şirketlerin mal veya hizmet üretiminde yapay zekâ kullanma oranları (Grafik kaynak: Apollo Academy)

Peki bu sonuç başlı başına bir dönemin sonunun göstergesi mi? Elbette hayır, ancak gelecekteki olası bir senaryonun ilk sinyali olabilir. Çünkü aynı çalışmada şirketlere önümüzdeki altı ayda yapay zekâ kullanmayı planladıkları sorulduğunda ise sonuçlarda kayda değer bir düşüş görünmüyor. Fakat bir artış da söz konusu değil, aksine oranlar 2023 sonuna göre bir plato çizmiş durumda.

Şirketlerin geçtiğimiz dönemlere kıyasla değişen bu tavrının altında yatan sebepler ne olabilir?

Bu sonuçlar özellikle yapay zekâya dayalı ürünler üreten ve dolayısıyla değerleri de bunun üzerinden hesaplanan şirketler için önemli, ki bu kümeye bugün kullandığımız dil modellerini üreten firmaların tamamı giriyor, çünkü bu şirketlerin değerlemelerinin arkasındaki temel varsayım yapay zekânın tüm ekonomi genelinde derin ve kapsamlı bir şekilde benimsenecek olması yönünde.

Herhangi bir sektörde yer alan bir şirketin en temel amacı kâr etmek. Bu, içinde bulunduğumuz kapitalist dünyanın maalesef olmazsa olmaz ilk kuralı. Hâliyle bu kural yapay zekâ endüstrisi için de geçerli. Geçtiğimiz haftalarda veri merkezleri ilgili yazdığım yazılarda firmaların çok büyük paralar harcadığını söylemiştim.  Peki mevcut gelir gider tablosunda bu sağlamak ne kadar mümkün?

Büyük teknoloji şirketleri ve OpenAI gibi yapay zekâ endüstrisinde önde gelen şirketlerin sadece bu yıl veri merkezi yatırımlarına ayırdıkları bütçe, önümüzdeki on yılda  40 milyar dolar ek gelir elde etmelerini gerektiriyor ki bu miktar sadece amortisman maliyetlerini karşılamak için. Ancak mevcut durumda yapay zekadan elde edilen toplam yıllık gelir sadece 15-20 milyar dolar civarında. Kısacası ortada tutmayan bir matematik var.

Bu paragrafta bahsettiğim hikaye, bu köşedeki GPT-5 yazısında bahsettiğim paradoksa benzer.  Büyük vaatler, sınırlı gerçekler. Şirketler yapay zeka konusunda devasa yatırımlar yapıyor ama sonuçlar beklentileri karşılamıyor.

Stanford'dan yapılan bir araştırma, yapay zekânın genç ABD çalışanlarının işlerinde yüzde 13'lük bir azalmaya neden olduğunu ortaya koymuştu. Harvard'dan yapılan bir başka çalışma da benzer sonuçlara ulaşarak, başlangıç seviye pozisyonların yapay zekâdan daha fazla etkilendiğini göstermişti.

Bu durumun ortaya çıkardığı paradoks şu;  şirketler başlangıçta kâr marjlarını genişletmek için yapay zekâyı benimserken, sonuçta maliyetleri o kadar da düşürmeden sadece işgücünü azaltmış oldular. Bu durum, yapay zekanın beklenen verimlilik kazanımlarını sağlayamadığını düşündürüyor ki bu da şirketlerin kararını değiştiren başka bir gelişme olarak yorumlanabilir.

Amerika’da bu sonuçların açıklanmasından sonra pek çok teknoloji blogunda ya da iş dergilerinde bahsedilen ortak argümanlardan biri, 1980’li yıllarda tıpkı bugün yapay zekânın sahip olduğu gibi bir “hype” sahibi olan uzman sistemler kavramı oldu.

O dönemde de büyük sermayeli şirketler büyük paralar harcamış, bazıları önemli verimlilik kazanımları elde etmişti. Ancak sonuçta pek çoğu bu teknolojilerin kurulumu ve sürdürülmesinin ne kadar pahalı ve zor olduğundan, gerçek dünya koşullarında ne kadar kolay başarısız olabildiğinden yakınmaya başlamıştı. Yapay zekâ için de tıpkı uzman sistemler hikâyesinde olduğu gibi zirveye çıkıldığı ve “hayal kırıklığı eğrisine” gelindiğine dair bazı öngörüler mevcut.

Peki şimdi ne olacak?

Şüphesiz iki haftalık verilerle kesin bir yargıya varmak güç. Önümüzdeki dönemde bu eğilim devam edip edilmediğini takip etmekte fayda var muhakkak. Ancak şu bir gerçek ki yapay zekâ araçlarını iş akışlarına entegre etmek, tahmin edilenden çok daha zor ve pahalı. Büyük dil modelleri kullanım kılavuzuyla gelmiyor ve bunları kurumsal süreçlere dâhil etmek ya da etraflarında yeni iş akışları oluşturmak ciddi bir çaba gerektiriyor. Bazı şirketler bunu başarıyor ve gerçek değer yaratıyor, ama çoğu zorlanıyor.

Bu durumda yapay zekâ endüstrisinin daha temkinli ve sürdürülebilir bir büyüme modeline geçiş yapması gerekebilir. Belki de bu, uzun vadede teknoloji için iyi bir şey olsa da kısa vadede yatırımcılar, girişimciler ve araştırmacılar için oldukça soğuk bir dönem yaşanabilir.
 

T24 Haftalık Yazarı

Ozancan Özdemir

@https://x.com/OzancanOzdemirozancanozdemir@gmail.comhttps://t24.com.tr/

Referanslar

Kahn, J. (2025, September 9). Is the AI bubble about to burst? There’s increasing evidence that it might be | Fortune. Fortune. https://fortune.com/2025/09/09/is-the-ai-bubble-about-to-burst-theres-mounting-data-suggesting-it-might-be/

Sløk, T. (2025, September 5). AI adoption rate trending down for large companies - Apollo Academy. Apollo Academy. https://www.apolloacademy.com/ai-adoption-rate-trending-down-for-large-companies/

Nasir, H. (2025, September 8). AI adoption rate is declining among large companies — US Census Bureau claims fewer businesses are using AI tools. Tom’s Hardware. https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/ai-adoption-rate-is-declining-among-large-companies-us-census-bureau-claims-fewer-businesses-are-using-ai-tools