2025 AI Uygulama Kılavuzu: Strateji Oluşumundan Ölçeklenebilir Operasyona Beş Anahtar İçgörü

Yazar: ICONIQ

Derleyen: Tim, PANews

Yapay zeka gelişimi yeni bir aşamaya geçiyor: Hararetli tartışmalardan pratik uygulamalara doğru. Ölçeklenebilir AI ürünleri oluşturmak rekabetin ana savaş alanı haline geliyor. 2025 Yılı AI Durum Raporu "Yapıcılar El Kitabı" bakış açısını teknoloji benimsemekten pratik uygulamalara kaydırarak, AI ürünlerinin tasarımından hayata geçirilmesine ve ölçeklenebilir işletmeye kadar olan süreçleri derinlemesine analiz ediyor.

2025 yılının Nisan ayında 300 yazılım şirketi yöneticisi ile yapılan özel araştırma sonuçlarına ve ICONIQ topluluğundaki yapay zeka liderleri ile yapılan derinlemesine görüşmelere dayanarak, bu rapor, üretilen yapay zekanın akıllı avantajlarını sürdürülebilir ticari rekabet gücüne dönüştürmeyi amaçlayan bir taktik yol haritası sunmaktadır.

Bu rapor, ekibin AI uygulamaları aktif bir şekilde inşa etmesine nasıl yardımcı olacağını gösteren beş ana bölüm ortaya koymaktadır.

1.Yapay zeka ürün stratejisi yeni bir olgunluk aşamasına girdi.

Mevcut ürünlerinde yapay zekayı entegre eden şirketlere kıyasla, yapay zeka odaklı şirketler ürünlerini piyasaya daha hızlı sürüyor. Veriler, yapay zeka ile doğrudan ilişkili olan şirketlerin yaklaşık yarısının (%47) kritik ölçeğe ulaştığını ve pazar uyumunu kanıtladığını, yapay zeka entegre eden şirketlerden ise yalnızca %13'ünün bu aşamaya ulaştığını gösteriyor.

Onlar ne yapıyor: Akıllı ajan iş akışları ve dikey uygulamalar ana akım haline geliyor. Yaklaşık sekiz AI yerli geliştiricisi, kullanıcıyı temsil eden ve çok adımlı işlemleri kendi başına gerçekleştirebilen AI sistemleri olan akıllı ajan iş akışlarını planlıyor.

Bunu nasıl yapıyorlar: Şirketler, performansı optimize etmek, maliyetleri kontrol etmek ve belirli uygulama senaryolarıyla eşleşmek için çoklu model mimarilerini seçme konusunda benzer bir yol izliyorlar. Müşteriye yönelik ürünlerde, her bir katılımcı ortalama 2.8 model kullanıyor.

2. Sürekli evrilen AI fiyatlandırma modeli, benzersiz ekonomik özellikleri yansıtmaktadır.

Yapay zeka, işletmelerin ürün ve hizmetler için fiyatlandırma yöntemlerini değiştiriyor. Araştırmalarımıza göre, birçok şirket temel abonelik ücretinin yanı sıra kullanım başına ücretlendirme modeli uygulayan karma fiyatlandırma modelleri benimsemekte. Ayrıca, bazı şirketler tamamen gerçek kullanım veya müşteri kullanım etkisine dayalı fiyatlandırma modellerini keşfetmektedir.

Şu anda birçok şirket AI işlevlerini ücretsiz sunmaya devam ediyor, ancak bir yıldan fazla bir süre içinde fiyatlandırma stratejilerini ayarlamayı planlayan şirketlerin oranı %37'dir. Bu, fiyatların müşterilerin elde ettiği değer ve AI işlevlerini kullanım miktarına daha uygun hale getirilmesi anlamına geliyor.

3. Yetenek stratejisi farklılaştırıcı bir avantaj olarak

Yapay zeka sadece bir teknik sorun değil, aynı zamanda bir organizasyon sorunudur. Şu anda çoğu önde gelen ekip, yapay zeka mühendisleri, makine öğrenimi mühendisleri, veri bilimcileri ve AI ürün yöneticilerinden oluşan çapraz fonksiyonel ekipler kurmaktadır.

Geleceğe baktığımızda, çoğu şirket mühendislik ekiplerinin %20-30'unun yapay zeka üzerinde odaklanmasını bekliyor. Ancak yüksek büyüme gösteren şirketlerde bu oran %37'ye kadar yükselebilir. Ancak anket sonuçları, uygun yetenek bulmanın hala bir engel olduğunu gösteriyor. Tüm yapay zeka ile ilgili pozisyonlar arasında, AI ve makine öğrenimi mühendislerinin işe alım süreci en uzun olanıdır; ortalama doldurma süresi 70 günden fazladır.

İşe alım süreciyle ilgili olarak, insanlar arasında görüş ayrılıkları var. Bazı işe alıcılar ilerlemenin iyi olduğunu düşünse de, katılımcıların %54'ü sürecin geride kaldığını ifade ediyor. Bunun en yaygın nedeni, yeterli niteliklere sahip yetenek havuzunun olmaması.

4.Yapay zeka bütçesindeki büyük artış, şirketin kar zarar tablosunda kendini gösteriyor.

Yapay zeka teknolojisi kullanan şirketler, Ar-Ge bütçelerinin %10-%20'sini AI alanına yatırırken, 2025 yılına kadar tüm gelir aralığındaki şirketlerin sürekli bir büyüme eğilimi göstermesi bekleniyor. Bu stratejik dönüşüm, AI teknolojisinin ürün strateji planlamasının temel itici gücü haline geldiğini daha da vurguluyor.

Yapay zeka ürünlerinin ölçeğinin genişlemesiyle birlikte, maliyet yapısı genellikle belirgin değişiklikler gösterir. Ürün geliştirme sürecinin erken aşamalarında, insan kaynakları maliyetleri genellikle en büyük harcama kalemi olup, personel alımı, eğitim ve beceri geliştirme masraflarını içerir. Ancak ürün olgunlaştıkça, bulut hizmetleri maliyetleri, model çıkarım masrafları ve uyum düzenleme maliyetleri ana harcama oranını alacaktır.

5. Şirket içi yapay zeka uygulama ölçeği genişliyor, ancak dağılımı dengeli değil.

Çoğu anket yapılan şirket, çalışanlarının yaklaşık %70'ine iç AI araçlarını kullanma izni verse de, bu araçları düzenli olarak kullananların oranı yalnızca yaklaşık yarıdır. Daha büyük ve olgun yapıya sahip şirketlerde, çalışanların yapay zeka kullanımı teşvik etme zorluğu özellikle belirgindir.

Yüksek benimseme oranına sahip şirketler (yani, çalışanların yarısından fazlası AI araçlarını kullanıyor) ortalama yedi veya daha fazla iç uygulama senaryosunda yapay zeka dağıtımı gerçekleştirmektedir. Bu senaryolar arasında programlama asistanı (kullanım oranı %77), içerik üretimi (%65) ve belge arama (%57) bulunmaktadır. Bu alanlardaki iş verimliliği artışı %15 ile %30 arasında değişmektedir.

AI araç ekosistemi hâlâ dağınık olmasına rağmen, yavaş yavaş olgunlaşmaya doğru ilerliyor.

Yüzlerce işletmeyi inceledik, böylece mevcut üretim ortamlarında gerçekten çalışan teknoloji çerçeveleri, kütüphaneler ve platformlar hakkında bilgi edinebildik. Bu rapor, basit bir sıralama değil, farklı alanlardaki geliştiricilerin kullandığı araçların gerçek bir yansımasıdır.

Aşağıda alfabetik sıraya göre sıralanmış en yaygın araçların kısa bir özeti bulunmaktadır: