Teknoloji şirketleri için öne çıkan 10 fırsat…
Uluslararası danışmanlık hizmetleri şirketi EY, teknoloji şirketlerinin 2026 yılında büyümeyi ve operasyonel verimliliği artırmak için odaklanabileceği kritik alanları ele aldığı araştırmasının sonuçlarını açıkladı. Araştırma, teknoloji sektörünün hiper-hızlı bir yapay zeka dönemine girdiğini ortaya koyarken, bu yeni dönemde lider konumda olmak isteyen şirketlere yol haritası sunuyor.
Yapay zeka odaklı inovasyonun hız kazanmasıyla birlikte şirketlerin stratejik iş birlikleri aracılığıyla verimliliklerini artırması ve yeni büyüme alanları yaratması bekleniyor. Aynı zamanda belirli amaçlar doğrultusunda otonom karar alabilen yapay zeka sistemleri (Agentic AI), platformlar ve bulut sistemleri arasında birlikte çalışabilirlik ile fiziksel yapay zekâ ve robotik çözümler, yeni rekabet avantajlarının merkezinde yer alıyor.
Araştırmada ayrıca yapay zekanın hızla yaygınlaşmasıyla birlikte güvenilir yapay zekanın artık yalnızca bir uyum konusu olmaktan çıkarak gelir ve itibarın korunması açısından operasyonel bir zorunluluk haline geldiği vurgulanıyor. Bu kapsamda yönetişimin iş süreçlerine entegre edilmesi, liderlerin daha etkin rol üstlenmesi ve güçlü veri altyapılarının kurulması kritik önem taşıyor.
Araştırmaya göre teknoloji şirketlerinin 2026’da değerlendirmesi gereken başlıca fırsat alanları şöyle sıralanıyor:
1) Hiper-hızlı yapay zeka döneminde stratejik iş birlikleriyle büyüme hızlandırılmalı
Yapay zeka odaklı stratejik iş birlikleri, birleşme-satın alma işlemleri veya ortak girişim yaklaşımları ile, teknoloji şirketlerinin daha hızlı ölçeklenmesini sağlayacak. Yönetişimden ödün vermeden, stratejik iş birliklerini güçlendiren teknoloji şirketleri, değişen regülasyonlara daha çevik uyum sağlayarak sürdürülebilir rekabet avantajı elde edebilir.
2) Platformlar arası entregre çalışabilirlik ve fiziksel yapay zekaya geçiş önceliklendirilmeli
Ürünlere entegre yapay zeka artık standart hale gelirken, platformlar ve bulutlar arasında sorunsuz çalışan sistemler fark yaratıyor. Yapay zeka, robotik ve otonom çözümlerle birleşen bu yaklaşım, yazılım ile fiziksel dünyayı yakınlaştırarak yeni büyüme alanları sunma fırsatı taşıyor. Bu yetkinliklere yatırım yapan teknoloji şirketleri rekabet avantajı elde edebilir.
3) Güvenli ve güvenilir yapay zeka operasyonel hale getirilmeli
Yapay zekanın yaygınlaşması arttıkça güvenilirlik ve etiklik konuları tercih olmanın ötesine geçerek operasyonel gereklilik haline geliyor. Teknoloji şirketlerinin; iş akışlarına ve risklere en yakın konumda bulunan fonksiyonları güçlendirerek, sınırları tanımlama, risk alanlarını belirleme ve güvenilirlik uygulamalarını günlük operasyonlara entegre etme modeline yönelmesi gerekiyor. Güçlü sınırlar olmadan, şirketler zincirleme başarısızlığa yol açabilecek ve iş hedeflerini sekteye uğratabilecek risklerle karşı karşıya kalıyor. İş fonksiyonlarının güçlendirilmesi ve yönetişimin günlük süreçlere entegre edilmesi, bu büyümenin sürdürülebilir şekilde yönetilmesini sağlayabilir. Bunu başaran teknoloji şirketleri, mevzuata ve itibara ilişkin riskleri azaltırken operasyonel verimliliği artırabilir.
4) Yapay zeka döneminde ticari konulara ilişkin strateji yeniden ele alınmalı
Yapay zeka temelli şirketler, yazılımların fiyatlandırılması, hazırlanması ve satın alınması süreçlerini yeniden şekillendiriyor. Geleneksel modeller yerini sonuç ve değer odaklı fiyatlandırmaya bırakıyor. Müşteriler artık erişimden çok sorunsuz deneyimler ve ölçülebilir fayda bekliyor. Araştırmaya göre; 2026’da lider şirketlerin, fiyatlandırmayı doğrudan sağlanan çıktı ve değerle ilişkilendiren modellerle öne çıkacağı öngörülüyor. Bu sonuç odaklı modeller, müşteriler için tercih edilen bir satın alma deneyimi sunmayı hedefliyor.
5) Esneklik için yapay zeka model seçimi optimize edilmeli
Açık ve kapalı yapay zeka modelleri arasındaki doğru denge, maliyet, performans ve uyum açısından kritik hale geliyor. Açık model ekosistemi hızla gelişerek daha düşük giriş bariyerleri, daha hızlı süreçler ve çoğu zaman maliyetin çok küçük bir kısmıyla iş akışlarına derin bir entegrasyon potansiyeli sunuyor. Kapalı modeller ise daha yüksek maliyetler, tedarikçiye bağımlılık ve yerelleştirme veya uyum açısından daha sınırlı esneklik gibi riskleri beraberinde getirebiliyor. 2026’da bu modelleri iş operasyonları ve regülasyon ihtiyaçlarına göre doğru yöneten teknoloji şirketleri, hız ve esneklik avantajı elde edebilir.
6) Dijital egemenlik odaklı tasarım ve etkin iş gücü modeli benimsenmeli
Regülasyonlar ve jeopolitik gelişmeler, yapay zekada yerelleşmeyi zorunlu kılıyor. Avrupa Birliği’nin Dijital Piyasalar Yasası (DMA), Dijital Hizmetler Yasası (DSA) ve Yapay Zeka Yasası gibi düzenlemeler şirketlerin planlarını etkilerken, dijital egemenlik yaklaşımı daha çok önem kazanıyor. Bu konu; yeteneklerin nerede konumlandığını, hesaplama süreçlerinin nerede gerçekleştiğini ve temel modellerin ulusal değerleri, etik yaklaşımları ve gelenekleri nasıl yansıttığını kapsıyor. Stratejilerine farklı bölgesel perspektifleri ve regülasyon gerekliliklerini entegre eden şirketler, hızdan ödün vermeden uyum sağlayarak, giderek farklılaşan bu ortamda küresel ölçekte büyümeyi sürdürebilebilir.
7) Yapay zeka zorlukları, alanında uzmanlarla yönetilmeli
Yapay zeka uygulamaları karmaşıklaştıkça, ilgili uzmanların doğrudan iş birimlerinde görev alması önem kazanıyor. Teknik yetkinliğin doğrudan iş birimlerine veya proje ekiplerine dahil edilmesi, bu teknolojinin kullanımını hızlandırırken uygulama kalitesini ve sürekliliği artırıyor. Bu rolleri değeri en üst düzeye çıkaracak şekilde yapılandıran teknoloji şirketleri, avantaj elde edebilir.
8) Dijital altyapı ve yapay zeka dönemi için vergi stratejisi yeniden ele alınmalı
Küresel ölçekte büyüyen teknoloji şirketleri için vergi, stratejik bir karar alanı haline geliyor. Nerede yatırım yapılacağı, fikri mülkiyet sahipliğinin nasıl yapılandırılacağı ve maliyetler ile kârların sınırlar arasında nasıl dağıtılacağına ilişkin kararların proaktif olarak değerlendirilmesi önem kazanıyor. Bu doğrultuda, vergi stratejisinin dijital dönüşümün temeline entegre edilmesi gerekiyor. Vergi yaklaşımını dijital dönüşümün merkezine yerleştiren şirketler, büyüme sürecinde uyum ve çeviklik sağlayabilir.
9) AI destekli FinOps (Financial Operations) yaklaşımlarıyla finans fonksiyonu, stratejik bir itici güce dönüştürülmeli
Yapay zeka destekli FinOps (Financial Operations) yaklaşımları, finans fonksiyonunu raporlamanın ötesine taşıyor. Gerçek zamanlı görünürlük ve akıllı kaynak yönetimi, daha hızlı ve isabetli karar almayı mümkün kılıyor. Doğru şekilde hayata geçirildiğinde finans, bir raporlama fonksiyonu olmaktan çıkarak marj artışını destekleyen, sermaye kullanımını optimize eden ve kurum genelinde karar süreçlerini iyileştiren stratejik bir itici güç haline geliyor.
10) Yapay zeka çağında, kurumsal güvenlik yeniden gözden geçirilmeli
Teknoloji şirketlerinin, temel güvenlik seviyesinin ötesine geçerek daha proaktif ve yapay zeka destekli siber güvenlik ve veri güvenliği yaklaşımlarını benimsemesi gerekiyor. Bu kapsamda; iyileştirme hizmet seviyesi anlaşmalarının haftalardan saatlere indirilmesi, siber tehdit tespiti ile müdahalesinin otomatikleştirilmesi ve sürekli kimlik doğrulamanın entegre edilmesi gibi alanlar öne çıkıyor. Kimlik, veri ve yapay zeka modellerini bütüncül şekilde koruyan teknoloji şirketleri, büyümeyi kesintisiz ve güvenli biçimde sürdürebilir.
