Yapay Zeka Sektörünün Gelişiminde Yeni Bir Dönem: Teorik Tartışmalardan Pratik Uygulamaya

Yapay zeka alanı, teorik tartışmalardan pratik uygulamalara doğru önemli bir dönüşüm geçiriyor. Ölçeklenebilir AI ürünleri oluşturmak, işletmelerin rekabetinin merkezi haline geldi. Son AI durumu raporu "Yapıcılar El Kitabı", AI ürünlerinin fikir aşamasından ölçeklenebilir işletmeye geçişine kadar olan tüm süreci derinlemesine analiz ederek işletmelere değerli taktiksel rehberlik sağlıyor.

Bu rapor, 300 yazılım şirketi yöneticisi ile yapılan anket sonuçlarına ve AI alanındaki uzmanlarla yapılan derinlemesine görüşmelere dayanarak, beş ana içgörü sunmaktadır:

1. AI ürün stratejisi olgunluk aşamasına girdi

Mevcut ürünlere sadece AI entegre eden şirketlere kıyasla, AI'yi merkezine alan şirketler ürünlerini pazara daha hızlı sunuyor. Veriler, AI'ya dayalı işletmelerin %47'sinin kritik ölçeğe ulaştığını ve piyasa uyumunu doğruladığını, AI entegre ürünlere sahip şirketlerde ise yalnızca %13'ünün bu aşamaya ulaştığını gösteriyor.

Ana akım eğilim:

• Akıllı ajan iş akışları ve dikey uygulamalar odak haline geldi, AI tabanlı geliştiricilerin yaklaşık %80'i bu alanda çalışmalar yapıyor.
• Çoklu model mimarisi, performansı optimize etmek, maliyetleri kontrol etmek ve farklı senaryo ihtiyaçlarına uyum sağlamak için bir konsensüs haline geldi.

2. AI Fiyatlandırma Modelinin Evrimi

Yapay zeka, şirketlerin ürün fiyatlandırma yöntemlerini değiştiriyor. Birçok şirket, temel abonelik ücretinin üzerine kullanım başına ücret ekleyerek karma bir fiyatlandırma modeli benimsemektedir. Bazı işletmeler ayrıca tamamen gerçek kullanım miktarına veya müşteri etkisine dayalı fiyatlandırma modellerini keşfetmektedir.

Şu anda birçok şirket AI işlevlerini ücretsiz sunmaya devam etse de, %37'si önümüzdeki yıl fiyatlandırma stratejilerini, müşterilerin elde ettiği değer ve kullanım miktarıyla daha uyumlu hale getirmeyi planlıyor.

3. Yetenek Stratejisi Anahtar Farklılık Haline Geldi

AI sadece bir teknik sorun değil, aynı zamanda bir organizasyon sorunudur. En iyi ekipler, AI mühendisleri, makine öğrenimi uzmanları, veri bilimcileri ve AI ürün yöneticilerini içeren çapraz fonksiyonel ekipler oluşturuyor.

Gelecek Perspektifi:

• Çoğu işletme mühendislik ekiplerinde %20-30 oranında personelin AI'ye odaklanacağını tahmin ediyor.
• Yüksek büyüme şirketlerinin bu oranı %37'ye ulaşabilir.
• Yetenek alımı hala bir engel, AI ve makine öğrenimi mühendislerinin ortalama işe alım süresi 70 günü aşıyor.
• Katılımcıların %54'ü işe alım sürecinin geride kaldığını belirtirken, bunun başlıca nedeni yeterli nitelikli aday havuzunun olmamasıdır.

4. AI bütçesi büyük ölçüde arttı

Şirketler, Ar-Ge bütçelerinin %10-%20'sini AI alanına yatırıyor ve 2025'te gelir aralıklarındaki tüm şirketlerin sürekli bir büyüme eğilimi gösterdiği görülüyor. Bu, AI teknolojisinin ürün stratejisindeki merkezi konumunu vurguluyor.

AI ürünlerinin ölçeği genişledikçe, maliyet yapısı da değişiyor:

• Erken aşama: İnsan kaynakları maliyetleri baskın, işe alım, eğitim vb. dahil.
• Olgunluk aşaması: Bulut hizmetleri, model çıkarımı ve uyum düzenleme maliyetleri ana harcamaları oluşturur.

5. Şirket İçi AI Uygulamaları Genişliyor Ancak Dağılımı Düzensiz

Çoğu işletme, çalışanlarının yaklaşık %70'ine dahili AI araçlarına erişim sağlasa da, bunların yalnızca yaklaşık yarısı düzenli olarak kullanıyor. Daha büyük ve olgun yapıya sahip işletmeler, çalışanları AI kullanmaya teşvik etme konusunda daha büyük zorluklarla karşılaşıyor.

Yüksek benimseme oranına sahip şirketler (çalışanların %50'sinden fazlası AI araçları kullanıyor) özellikleri:

• Ortalama 7'den fazla iç mekanlarda AI dağıtımı
• Ana Uygulamalar: Programlama Asistanı (77%), İçerik Üretimi (65%), Doküman Arama (57%)
• Bu alanlarda çalışma verimliliği %15-%30 artıyor

AI araç ekosistemi giderek olgunlaşıyor

Rapor, üretim ortamında gerçek zamanlı çalışan teknik çerçeveleri, kütüphaneleri ve platformları da araştırdı. Araç ekosistemi hâlâ dağınık olsa da, giderek olgunlaşma yolunda ilerliyor. En sık kullanılan araçlar arasında çeşitli çerçeveler, kütüphaneler, bulut hizmetleri ve geliştirme platformları yer alıyor.

Genel olarak, AI endüstrisi teorik tartışmalardan pratik uygulamalara hızlı bir geçiş yapıyor. Şirketlerin bu AI devriminde rekabetçi kalabilmek için ürün stratejisi, fiyatlandırma modeli, yetenek geliştirme, kaynak dağılımı ve iç uygulamalar gibi alanlarda uygun ayarlamalar yapmaları gerekiyor.