a16z, AI Enterprise 2025 raporunu yayımladığında yalnızca 100 CIO’dan alınan anket verilerini paylaşmadı — aynı zamanda şirketlerin yapay zekâya bakış açılarını nasıl yeniden şekillendirdiklerine dair güçlü bir içgörü sundu.
Sayılar ve grafikler tek başına hikâyeyi anlatmaz. Asıl içgörü, CIO’ların verdikleri kararların değişen öncelikler, gizli zorluklar ve dönüşen yapay zekâ benimseme zihniyetine dair ne söylediğinde yatıyor.
Benim bakış açımdan bu rapor sadece şirketlerin “ne yaptıklarıyla” ilgili değil; “neden bu kararları aldıklarıyla” ve bunun bir sonraki kurumsal yapay zekâ dalgası için ne anlama geldiğiyle ilgili.
Dijital dönüşüm ve yapay zekâ entegrasyonu konularında derinlemesine çalışan biri olarak, istatistiklerin ötesine geçen ve kurumsal AI’ın nereye gittiğini açıkça gösteren birkaç nokta benim için özellikle dikkat çekiciydi.
Benim Yorumlarım
Bu raporu okurken, kurumların yapay zekâ adaptasyonu süreçlerinde edindiğim deneyimlerle örtüşen bazı noktalar öne çıktı:
1. Bütçeler ve Benimseme
Şirketler artık yapay zekâyı kenarda deneysel bir alan olarak görmüyor. Bütçeler hızla büyüyor çünkü iç kullanım senaryoları çoğalıyor ve çalışanlar günlük işlerinde AI kullanmaya giderek daha alışkın hale geliyor.
Bu da “AI bir deneydir” anlayışından “AI temel bir kolaylaştırıcıdır” anlayışına geçişi gösteriyor.
2. Çoklu Model Gerçekliği
Tek bir modelin tüm iş ihtiyaçlarını karşılayabileceği fikri giderek kayboluyor. Şirketlerin %37’sinin halihazırda 5’ten fazla model kullanması bunun kanıtı.
Bu durum bana göre “vendor lock-in” (tek sağlayıcıya bağımlılık) değil, iş pragmatizmiyle ilgili: farklı iş akışları farklı güçlü yönler gerektiriyor.
3. Fine-Tuning’in Gerileyişi
Birçok kuruluşun fine-tuning konusunda tereddüt yaşadığını görüyorum; rapor da bunu doğruluyor.
Yoğun mühendislik ve bakım maliyetleri çoğu zaman faydalarını aşıyor. Bunun yerine, prompt’lar esnekliğin yeni para birimi haline geliyor — çünkü modeller arasında taşınabiliyor ve bağımlılığı azaltıyor.
4. Bağlama Dayalı Model Seçimleri
Önemli olan sadece doğruluk veya performans değil; amaca uygunluk.
Kritik görevlerde veya müşteriyle doğrudan temas eden senaryolarda şirketler güçlü itibara sahip modelleri tercih ediyor. Ancak iç süreçlerde maliyet faktörü öne çıkıyor.
Bu çift yönlü yaklaşım bana göre hem mantıklı hem de kaçınılmaz.
5. Satın Alma Kalıpları
Satın alma döngülerinin artık klasik yazılım alım süreçlerine benzediğini görmek beni şaşırtmadı: PoC’ler, benchmark’lar, güvenlik incelemeleri…
Bu, AI’nin artık ana akım BT yönetişim çerçevesine girdiğini gösteriyor — yani CIO’lar ve uyum (compliance) liderleri, benimsemede daha büyük bir rol oynayacak.
6. Hazır Ürünler vs. Özelleştirilmiş Çözümler
Hazır (off-the-shelf) AI-native uygulamalar, özel geliştirilmiş çözümleri geride bırakıyor.
Bu da gözlemlerimle örtüşüyor: günümüzde “değere ulaşma hızı” (speed-to-value), her şeyi içeride geliştirmekten çok daha önemli.
7. Akıl Yürütme Modelleri ve Yeni Olanaklar
Çok adımlı problem çözme yeteneği, tamamen yeni kullanım alanları açıyor.
Bu, en heyecan verici alanlardan biri: “yardımcı AI”dan “agentic AI”ye geçiş, yani daha karmaşık görevleri koordine edebilen sistemler.
8. Prosumer Gücü
Özellikle dikkatimi çeken bir detay: çalışanların ChatGPT Enterprise gibi araçlara duyduğu heves, CIO kararlarını etkileyebiliyor.
Alt düzeyden gelen bu benimseme dalgası, artık üst düzey stratejileri her zamankinden fazla şekillendiriyor.
9. AI-Native Şirketlerin Yükselişi
Geleneksel şirketlerle AI-native firmalar arasındaki fark açılıyor.
Çeviklik, yenilik hızları ve ürün kalitesi belirgin fark yaratıyor.
Köklü şirketler için asıl soru şu: miras yapılar (legacy systems) onları yavaşlatmadan ne kadar hızlı uyum sağlayabilirler?
✅ Bana göre bu rapor sadece mevcut durumu anlatmıyor, aynı zamanda geleceğin haritasını çiziyor.
Şunu net biçimde doğruluyor: AI stratejisi artık tek bir model, araç veya sağlayıcıyla ilgili değil; dayanıklı, esnek ve pragmatik ekosistemler kurmakla ilgili.
