Ne oldu?
ZDNET, kuruluşlarının yapay zeka stratejileri veya uygulamalarında yer alan 501 üst düzey iş liderinin katıldığı bir ankete dayanan Deloitte araştırmasını bildirdi. ZDNET'e göre kuruluşların %42'si az sayıda aracıyı test ediyordu, %43'ü işlevler genelinde dağıtımları genişletiyordu ve %15'i müşteri hizmetleri, BT ve mühendislik gibi alanlarda ölçeklendirilmiş, düzenlenmiş çoklu aracı benimsemeye ulaşmıştı. Sunulan kaynak Deloitte'un birincil raporunu içermediğinden bu rakamlar burada bağımsız olarak doğrulanmamıştır.
ZDNET, 24 Ağustos 2026'da ABD merkezli kuruluşlarda ajansal yapay zekanın benimsenmesine ilişkin en son Deloitte araştırması olarak adlandırdığı raporu açıklayan raporu yayınladı. Makalede, araştırmanın yapay zeka stratejilerini veya uygulamalarını yönlendirmede yer alan 501 üst düzey iş lideriyle anket yaptığı belirtildi. ZDNET'e göre, kuruluşların %42'si az sayıda aracıyı test ediyordu, %43'ü işlevler genelinde dağıtımları genişletiyordu ve %15'i müşteri hizmetleri, BT ve mühendislik genelinde ölçeklendirilmiş, düzenlenmiş çok aracılı dağıtımlara ulaşmıştı. Kaynak, bu rakamları tüm ABD işletmelerinin bağımsız olarak denetlenmiş bir sayımı olarak değil, anket bulguları olarak sunuyor. Deloitte'un temel raporu, anketi ve yanıtlayanların dökümü sağlanan materyale dahil edilmemiştir, dolayısıyla AI Understanding rakamları veya metodolojiyi bağımsız olarak doğrulamamıştır.
ZDNET, ankete katılan liderlerin yaklaşık üçte ikisinin, ajansal yapay zekadaki ilerlemeler nedeniyle iş modellerini yeniden değerlendirdiğini, yarısının ise ajanlar tarafından desteklenen gelecekteki bir işletim modeli hakkında net bir görüşe sahip olduğunu bildirdi. Makale, ölçeklendirmenin önündeki üç önemli engeli tanımladı: yanıt verenlerin %72'sinin belirttiği, birleşik ve erişilebilir bir veri temelinin eksikliği; %70'in belirttiğine göre acentelere güvenme ve onları yönetmede zorluk; ve entegrasyonun maliyeti ve karmaşıklığı %67 tarafından belirtildi. ZDNET ayrıca kuruluşların yalnızca az bir kısmının ajansal yapay zeka için temel temelleri hazır olarak değerlendirdiğini söyledi; bunlar arasında %36 oranında vizyon ve strateji, %34 oranında teknoloji altyapısı, %32 oranında veri temelleri ve %26 oranında risk, güvenlik ve yönetişim yer alıyor.
Makalede ayrıca iş dünyası liderlerinin yalnızca %16'sının mevcut süreçlerinin temsilci olarak benimsenmeye hazır olduğunu söylediği bildirildi. ZDNET, %74'ünün 2030 yılına kadar iş süreçlerinin neredeyse yarısının yapay zeka aracıları etrafında yeniden tasarlanmasını veya yeniden inşa edilmesini beklediğini belirtirken, %61'i çoğu sürecin aracılar tarafından destekleneceğine ve bu aracıların çoğunun çok az insan katılımıyla veya hiç insan katılımı olmadan çalışacağına inandığını söyledi. Aynı zamanda yalnızca %31'inin temsilcilerin etrafındaki süreçleri 2028 yılına kadar yeniden tasarlaması ve yeniden inşa etmesi beklendiğini bildirdi. İşgücü hazırlığı konusunda ZDNET, liderlerin yarısının kuruluşlarının işgücü dönüşümüne yeterince yatırım yapmadığına inandığını, %43'ünün büyük iş kesintisi beklediğini, %71'inin temel temsilci okuryazarlığı üzerinde çalıştığını ve %65'inin beceri geliştirme veya yeniden beceri kazanma peşinde olduğunu söyledi. Bunlar bildirilen beklentiler ve öz değerlendirmelerdir; kaynak, gerçek dağıtımların, iş kayıplarının veya üretkenlik sonuçlarının bağımsız ölçümünü sağlamaz.
Kaynak ayrıntıları: zdnet.com ↗
Neden önemli?
Rapor, yapay zekanın benimsenmesini yalnızca bir yazılım dağıtımı olarak değil, kurumsal bir yeniden tasarım sorunu olarak çerçeveliyor. Anketin temsili olması durumunda deneylerden üretime geçen şirketlerin daha güçlü veri temellerine, yönetişime, entegrasyon planlarına, yeniden tasarlanmış iş akışlarına ve çalışan eğitimine sürekli yatırım yapması gerekecek. Ayrıca, birçok yöneticinin iş rollerinde ve çalışma modellerinde önemli değişiklikler beklediğini, ancak sunulan kanıtların bu beklentilerin gerçekleşip gerçekleşmeyeceğini belirlemediğini öne sürüyor.
Raporun merkezi önemi kurumsal kapasiteye yaptığı vurgudur. Ajans sistemleri görev dizilerini gerçekleştirebilir, araçları kullanabilir ve iş sistemleriyle etkileşime girebilir; dolayısıyla dağıtım, işin nasıl atandığını, incelendiğini ve onaylandığını etkileyebilir. Bir şirket, güvenilir verilere, açık izinlere veya sistem arızalandığında müdahale etmenin pratik bir yoluna sahip olmadan, bir aracıyı mevcut bir iş akışına bağlayabilir. ZDNET tarafından belirlenen engeller (veri erişimi, yönetişim ve entegrasyon) bu nedenle yalnızca bir şirketin bir yapay zeka ürünü satın alıp almadığı ile değil, bir aracıya sonuç odaklı işlerde güvenilebileceği koşullarla ilgilidir.
İşgücü bulguları da önemli çünkü benimsemeyi dar bir otomasyon projesinden ziyade iş tasarımında bir değişiklik olarak tanımlıyorlar. Rutin ve yapılandırılmış görevler daha özerk hale gelirse çalışanlar çıktıları kontrol etmeye, istisnaları ele almaya, müşteri ilişkilerini yönetmeye veya hedefleri tanımlamaya daha fazla zaman harcayabilir. Bu geçiş yeni sorumluluklar yaratabilir ancak aynı zamanda bazı görev veya rollere olan talebi de azaltabilir. ZDNET, ankete katılan liderlerin yüzde 43'ünün işlerinde büyük bir aksama beklediğini bildirdi, ancak makalede hangi mesleklerin dahil edildiği, aksamanın nasıl tanımlandığı ya da beklentinin işin ortadan kaldırılması, görev değişikliği ya da yeniden görevlendirme anlamına gelip gelmediği hakkında hiçbir ayrıntı verilmedi.
2030'a kadar olan tahminler, gözlemlenen sonuçlara göre oluşturulan tahminler yerine planlama sinyalleri olarak ele alınmalıdır. Bir anket, liderlerin neye inandığını ve kuruluşların ne yapmaya hazırlandıklarını söylediklerini gösterebilir, ancak tek başına temsilcilerin güvenilir özerkliğe ulaşacağını, tasarruf sağlayacağını veya çoğu iş sürecini yeniden tasarlayacağını gösteremez. Kaynak ayrıca başarısızlık oranlarını, güvenlik olaylarını, doğruluk ölçümlerini, müşteri etkilerini, harcamalarını veya aracı tabanlı ve geleneksel iş akışları arasındaki karşılaştırmalı sonuçları rapor etmiyor. Bu ihmaller önemlidir çünkü dağıtımın iş durumu, istisna yönetimi ve insan gözetimi de dahil olmak üzere gerçek işletim ortamlarındaki performansa bağlıdır.
İnteraktif Mekanizma: Aslında Nasıl Çalışıyor?
Bu gelişmenin arkasında yatan teknolojiyi etkileşimli olarak keşfedin.
crm_get_transaction(id='4092').An agent must create a draft calendar event for Tuesday at 2 p.m. Which evidence would establish the requested result?
Bundan sonra ne izlenecek?
Anahtar sinyaller, bağımsız olarak doğrulanabilir dağıtımlar, ölçülebilir operasyonel sonuçlar, iş gücü sorumluluklarındaki değişiklikler ve şirketlerin, aracıları uygun olmayan eski sistemlerin üzerine yerleştirmek yerine süreçleri yeniden tasarladıklarına dair kanıtlar olacaktır. Kuruluşların ayrıca otonom eylemleri nasıl kontrol ettiklerini, hataları nasıl ölçtüklerini, veri erişimini nasıl yönettiklerini ve model ve maliyetlerini nasıl hesapladıklarını da açıklamaları gerekecek. Kaynak, ankete katılan şirketlerin kimliğini belirtmiyor, metodolojinin tamamını sunmuyor veya 2030'a kadar olan tahminlerin bağımsız doğrulamasını göstermiyor.
Birinci öncelik, Deloitte bulgularının bağımsız olarak doğrulanmasıdır. Yararlı takip, orijinal raporu, anket aracını, saha tarihlerini, yanıt veren sektörleri, şirket büyüklüklerini, coğrafi kapsamı ve "ölçeklendirilmiş", "düzenlenmiş" ve "çoklu aracı" gibi terimlerin tanımlarını içerecektir. Bu ayrıntılar olmadan yüzdeler bilgi vericidir ancak diğer benimseme anketleriyle karşılaştırmak veya daha geniş iş nüfusuna genellemek zordur.
Şirketlerin süreç yeniden tasarlama kararları bir başka önemli sinyal olacaktır. ZDNET, daha fazla özerklik için yeniden tasarımın gerekli olabilmesine rağmen kuruluşların sıklıkla aracıları mevcut süreçlere katmanlandırdığını bildirdi. Orijinal iş akışını, aracının izinlerini, insan kontrol noktalarını, hata işlemeyi, veri kaynaklarını, dağıtım ölçeğini ve ölçülen sonuçları açıklayan genel örnek olay çalışmalarını izleyin. Dönüşüm iddiaları, tamamlanma oranları, inceleme iş yükleri, çözüme kadar geçen süre, hata maliyetleri ve personel veya sorumluluklardaki değişiklikler gibi somut kanıtlar içerdiğinde daha anlamlı olacaktır.
Yönetişim ve işgücü etkileri birlikte izlenmelidir. Aracıları benimseyen kuruluşların, eylemleri kimin yetkilendirebileceğini, hassas verilere erişimin nasıl sınırlandırıldığını, etkinliğin nasıl günlüğe kaydedildiğini, güncellemelerden sonra modellerin nasıl değerlendirildiğini ve insanların otomatik kararları nasıl tersine çevirebileceğini veya itiraz edebileceğini açıklamaları gerekecektir. Ayrıca çalışanların hangi eğitimleri aldığını ve çalışanların yeniden görevlendirilip görevlendirilmediğini, görevlerinin genişletilip genişletilmediğini veya azaltılıp azaltılmadığını da rapor etmelidirler. Kaynak, 2030 yılına kadar yaygın otonom süreçlere ilişkin rapor edilen beklentilerin gerçekleşeceğine dair henüz bir kanıt sunmuyor; bu nedenle, bu eğilimin önemini yalnızca idari tahminler değil, pratik sonuçlar belirleyecek.