Yapay Zeka şirketleri "elmas" Formuna Dönüştürüyor

Marketing Türkiye ve Deloitte iş birliğiyle düzenlenen The TECH Summit’te bir araya gelen sektör liderleri, yapay zekanın finans ve sigortacılık gibi regüle alanlardaki geleceğini masaya yatırdı. Uzmanlara göre yapay zeka kitlesel iş kaybı yaratmak yerine operasyonel yükü azaltarak organizasyonları klasik piramit modelinden “elmas” formuna taşıyor. Ancak veri mahremiyeti ve regülasyon baskıları, sektörde tam otomasyon yerine “insan denetimli” (human-in-the-loop) sistemleri zorunlu kılıyor.

Marketing Türkiye ve Deloitte iş birliğiyle düzenlenen The TECH Summit’in üçüncü gününde Moka United CIO’su Başak Yüzbaşıoğlu, Anadolu Sigorta CIO’su Korhan Kuyu ve Softtech CIO’su Burke Atilla “AI Powered Future” oturumunda bir araya geldiler.

Oturum, yapay zekanın son yıllarda hızla hayatın her alanına girişinin yarattığı hem heyecan hem de belirsizlik atmosferiyle başladı. Yapay zekaya yönelik ilginin “hype” seviyesine ulaştığı; kurumların bu yeni teknolojiye uyum sağlayabilmek için yoğun bir yatırım ve öğrenme baskısı altında olduğu vurgulandı. Konuşmacılar, özellikle finans ve sigorta gibi regüle sektörlerde bu hype’ı yönetmenin, gerçek değer yaratacak alanları ayırt etmenin ve teknolojiyi doğru konumlandırmanın oldukça zor olduğunu belirtti.

Anadolu Sigorta CIO’su Korhan Kuyu, şirketin yapay zeka yatırımlarını değerlendirirken benimsediği üç temel prensibi paylaştı:

1) Yapay zekanın somut iş değeri üretip üretmediğini ölçmek,
2) Süreçleri sade ve bütünsel tutarak gereksiz karmaşıklık yaratmamak,
3) Teknik, süreç, veri ve yetenek borcu oluşturmadan sürdürülebilir bir yapı kurmak.

Bu yaklaşımın hype’tan uzak durarak yalnızca etkisi kanıtlanabilir projelerin hayata alınmasını sağladığını söyledi. Buna rağmen Anadolu Sigorta’nın hasar, müşteri yönetimi, fiyatlama ve suistimal tespiti gibi birçok süreçte aktif AI kullanımının bulunduğunu aktardı.

Softech CTO’su Bürke Atilla ise üretken yapay zekanın finans sektöründe henüz beklenen ivmeyi yakalayamamasını; sektörün yüksek güven gereksinimi, regülasyon baskısı, nondeterministik modeller, hallüsinasyon riski ve veri mahremiyeti gibi nedenlerle açıkladı. Modellerin kapalı kutu yapısı, verinin nereden geldiğinin tam bilinmemesi ve etik/ayrımcılık riskleri nedeniyle finans şirketlerinin daha temkinli hareket ettiğini ifade etti. Bu nedenle human-in-the-loop yaklaşımının zorunlu hale geldiğini belirtti.

Konuşmada ayrıca yapay zekanın iş gücü üzerindeki etkileri ele alındı. Gartner verilerine göre AI kitlesel iş kaybı yaratmıyor ancak rollerin ve organizasyonel yapıların dönüşmesine yol açıyor. Bu değişimin şirketleri klasik piramit modelinden elmas formuna taşıdığı; yani operasyonel yükün azalmasıyla orta kademede problem çözen, değer üreten çalışan sayısının artacağı ifade edildi. Bunun da daha çevik karar alma ve daha güçlü bir kurumsal hafıza anlamına geldiği vurgulandı.

Panelin sonunda finans sektörünün içinde bulunduğu temel ikilem özetlendi: Bir yanda etik, güvenlik, regülasyon ve altyapı limitleri; diğer yanda üretken yapay zekanın hızla gelişen potansiyeli. Konuşmacılar, AI’ın insanın yerine geçmeyeceğini ancak insan–makine iş bölümünü yeniden tanımlayacağını belirterek, gelecekte şirketlerin hem verimlilik hem de etik açıdan çok daha güçlü yapılar kurmak zorunda kalacağını ifade etti.

Stratejik çıkarımlar:

Hype yönetimi, AI projelerinin başarısında kritik: Kurumlar teknolojiyi değil, iş değerini merkeze koyduğunda başarı oranı artıyor.
Finans sektörü güven gereksinimi nedeniyle AI adaptasyonunda yavaş ilerliyor: Hallüsinasyon, nondeterministik model davranışı, etik sorunlar sektörün risk iştahını düşürüyor.
Human-in-the-loop zorunlu hale geldi: Tam otomasyon yerine insan denetimi ile güvenli ve kontrollü modeller tercih ediliyor.
AI iş gücünü yok etmiyor, yeniden tanımlıyor: Rol değişimi, pozisyon kayması ve yetkinlik dönüşümü hızlanıyor.
Regülasyon eksikliği ve veri gizliliği kaygısı en büyük fren mekanizması: Hem Avrupa hem Türkiye bu alanda geriden geliyor; ABD ise sınırsız veri kullanımıyla öne çıkıyor.
Süreç borcu, veri borcu ve yetenek borcu AI yatırımlarının gerçek maliyet kalemleri: Yapı sağlam kurulmadığında projeler sürdürülebilir olmuyor.
Agent mimarisi finans sektöründe ölçeklenebilir çözüm sunuyor: Büyük bir işi tek modele yüklemek yerine küçük görev bazlı agent’lar daha güvenli ve uygulanabilir.

Sektörel çıkarımlar:
AI projeleri finans sektöründe daha yavaş, daha kontrollü yayılacak: Risk yönetimi ve regülasyon baskısı nedeniyle hype düzeyinde hızlanma beklenmiyor.
Şirketlerin organizasyon yapıları elmas forma dönüşecek: Operasyonel işler azalacak, orta kademede değer üreten rol çeşitliliği artacak.
Etik, veri mahremiyeti ve model açıklanabilirliği yeni rekabet alanı olacak: Yalnızca güçlü modeller değil, güvenilir ve izlenebilir modeller değer yaratacak.
Yerel altyapı (on-prem GPU, open-source modeller) kritik hale geliyor: Verinin dışarı çıkmasını istemeyen şirketler kendi modellerini geliştirmeye yönelecek.
AI çalışan deneyimini dönüştürecek: Yeni başlayanlar hızla uzmanlaşacak; deneyimli çalışanlar daha kompleks problemlere kayacak.
Müşteriye dönük AI çözümleri kısa vadede sınırlı kalacak: Güvenlik ve doğruluk gereksinimi nedeniyle ilk adım operasyon optimizasyonu olacak; müşteri tarafındaki dönüşüm orta vadede gelecek.