Kuruluşların yaklaşık yüzde 90’ı yapay zekâyı düzenli kullanıyor, EBIT katkısı bildirenler yüzde 37

Yapay zekâyı düzenli kullanan kuruluşların oranı yaklaşık yüzde 90’a ulaşırken, yapay zekânın faiz ve vergi öncesi kâra (EBIT) katkı sağladığını bildirenlerin oranı yüzde 37’de kaldı. Çağrı merkezleri ve yazılım geliştirme alanlarındaki araştırmalar verimlilik artışı gösterse de bu kazanımları şirketlerin genel mali sonuçlarına doğrudan bağlamak zor.

McKinsey & Company kıdemli ortağı David Pralong, çağrı merkezleri ve yazılım geliştirmede yapay zekâ kullanılmadan önce de iş süreçlerinin, sonuç takibinin ve denetim mekanizmalarının mevcut olduğunu belirtti. Pralong, bu örneklerin diğer iş alanlarında uygulanabilecek evrensel bir yol haritası olarak görülmemesi gerektiğini 1 Ekim’de Fortune’da yayımlanan yazısında ifade etti.

Çağrı merkezi araştırmasında Fortune 500 şirketlerinden birinin müşteri destek ekibindeki 5.172 danışman incelendi. Quarterly Journal of Economics’te yayımlanan çalışmaya göre, yapay zekâ destekli araçları kullanan danışmanların saat başına çözdüğü talep sayısı ortalama yüzde 15 arttı. Bu sonuç, tek bir şirketin müşteri destek faaliyetlerinde yapılan ölçüme dayanıyor.

Yazılım geliştiricilere ilişkin araştırma ise Microsoft, Accenture ve adı açıklanmayan bir Fortune 100 şirketinde yürütülen üç saha deneyimini bir araya getirdi. Management Science’ta yayımlanan çalışmada incelenen 4.867 geliştiricinin yapay zekâ kodlama araçlarıyla tamamladığı görev sayısı yüzde 26,08 arttı. Standart hata yüzde 10,3’tü; araştırmacılar deney sonuçlarında değişkenlik bulunduğunu belirtti.

İki araştırma farklı işleri ve çalışma ortamlarını ölçüyor. Bireysel görevlerin sayısının veya hızının artması, kuruluşun genel kârının da aynı oranda iyileştiğini göstermiyor.

Pralong, iş akışlarının değişip değişmediğine de bakılması gerektiğini söyledi. Yazısında örnek olarak bir bankanın küçük işletme kredisi başvurularını değerlendirme sürecini ele aldı. Belgelerin incelenmesi hızlansa bile satış, kredi, uyum ve operasyon ekipleri arasındaki devirler aynı kalırsa değerlendirme süresinin tamamı kısalmayabilir. Bu, açıklama amacıyla sunulan varsayımsal bir örnek.

McKinsey’nin 2026 Küresel Yapay Zekâ Araştırması, 4 Mayıs-8 Haziran tarihleri arasında 97 ülkeden 1.719 katılımcıyla yapıldı. Katılımcıların yaklaşık onda dokuzu, kuruluşlarının en az bir işlevde yapay zekâyı düzenli olarak kullandığını söyledi. Yapay zekânın kuruluşlarının EBIT’ine katkı sağladığını bildirenlerin oranı yüzde 37 oldu. McKinsey’nin tanımladığı ‘yüksek performanslı yapay zekâ kuruluşları’, tüm katılımcıların yaklaşık yüzde 6’sını oluşturdu; bu oran önceki yıla kıyasla büyük ölçüde değişmedi.

Anket, bireysel verimlilik ile şirket sonuçları arasındaki farka da işaret etti. McKinsey katılımcılarının yüzde 80’i yapay zekânın kişisel verimliliklerini artırdığını belirtirken, EBIT katkısı bildirenlerin oranı önceki yıla yakın kaldı. McKinsey’nin analizinde iş akışlarını yeniden tasarlayan kuruluşlar daha sık değer yarattığını bildirdi. Ancak bu ilişki, yeniden tasarımın tek başına nedensel etkisini kanıtlamıyor.

McKinsey anketi kuruluş düzeyindeki sonuçları, çağrı merkezi ve yazılım geliştirme araştırmaları ise belirli görevlerdeki verimliliği ölçtü. Pralong’un değerlendirmesi, görev düzeyindeki kazanımları şirketin genel mali performansına bağlamak için iş akışlarının ve performans ölçütlerinin de incelenmesi gerektiğine odaklanıyor.