Yapay zeka, kurumsal BT dünyasında bugüne kadar görülmemiş bir dönüşüme yol açarken, girişimlerin yıllık tekrarlayan gelirleri (ARR) hiç olmadığı kadar güvencesiz hale geldi. Pazar araştırmacısı IDC'nin 2026'da teknoloji harcamalarının 4,25 trilyon dolara ulaşacağı ve bunun neredeyse tamamının yapay zekadan kaynaklanacağı öngörüsüne rağmen, girişim sermayesi şirketi Madrona'nın 150 kurumsal BT profesyoneliyle yaptığı araştırma, bütçeler artsa bile pilot projelerin yarısından azının üretime geçtiğini ve üretime geçen projelerde bile şirketlerin uzun vadeli taahhüt vermediğini gösteriyor. Andreessen Horowitz'in 50 teknik yapay zeka alıcısıyla yaptığı ayrı bir araştırma ise fiyatlandırma modelindeki uyumsuzluğun bu güvencesizliği derinleştirdiğini ortaya koyuyor.
IDC Öngörüsü: 2026'da 4,25 Trilyon Dolarlık Teknoloji Harcaması
Yapay zeka, kurumsal BT üzerinde en dönüştürücü etkilerden birini yaratmış durumda. Tarihsel olarak satın alma kararlarında temkinli davranan ve uzun vadeli taahhütlere bağlı kalan şirketlerin, 2026 yılında teknolojiye 4,25 trilyon dolar harcaması bekleniyor. Bu öngörü pazar araştırmacısı IDC'ye ait ve harcamanın neredeyse tamamının yapay zeka tarafından yönlendirileceği belirtiliyor.
Bu tablo, kurumsal dünyanın yapay zekaya yönelik iştahının ne kadar büyüdüğünü gösteriyor. Ancak harcama isteği ile harcamanın kalıcılığı arasında önemli bir fark bulunuyor. İşletmeler bir yandan bütçelerini büyütürken, diğer yandan satın aldıkları teknolojiye eskisi gibi uzun yıllar bağlı kalmıyor. Bu değişim, özellikle hızlı büyüme rakamları açıklayan yapay zeka girişimleri için doğrudan gelir istikrarı sorununa dönüşüyor.
Madrona Araştırması: Bütçeler Artıyor Ama Pilotlar Üretime Geçmiyor
Girişim sermayesi şirketi Madrona'nın yaptığı araştırma, bu çelişkiyi net rakamlarla ortaya koyuyor. Araştırmaya katılan 150 kurumsal BT profesyonelinin yüzde 74'ü önümüzdeki 12 ay içinde yapay zeka bütçelerini genişletmeyi planladığını söylüyor. Geriye kalan katılımcıların tamamı ise harcamaları sabit tutmayı planlıyor; bütçeyi azaltmayı düşünen neredeyse hiç kimse bulunmuyor.
Buna karşın aynı işletmeler, yapay zeka pilot projelerinin yarısından azının tam üretime geçtiğini belirtiyor. Bu oran düşük bir başarı eşiği olarak görülse de, geçen yıla göre bir iyileşmeye işaret ediyor. MIT'nin geçen yıl yayımladığı ve büyük yankı uyandıran raporunda, kurumsal yapay zeka projelerinin yüzde 95'inin yatırım getirisi (ROI) açısından başarısız olduğu belirtilmişti. Yarısından azının başarılı olması düşük bir çıta olsa da, yüzde 5'lik başarı oranına kıyasla daha iyi bir tablo sunuyor.
Madrona raporunun en dikkat çekici bulgusu ise pilot aşamasını geçip yaygın kullanıma alınan projelerde ortaya çıkıyor. Bir işletme yapay zeka teknolojisini devreye alsa bile, uzun vadeli bir taahhütte bulunmuyor. Araştırmaya göre işletmelerin yüzde 77'si yapay zeka tedarikçilerini her altı ayda bir veya sürekli olarak yeniden değerlendiriyor.
Hızlı Gir Hızlı Çık Dinamiği ve ARR Üzerindeki Baskı
Madrona raporunda bu durum, geleneksel kurumsal SaaS modelinden temel bir kopuş olarak tanımlanıyor. Raporda şu ifadeler yer alıyor: “Bu durum, çok yıllı sözleşmelerin bir atalet hendeği sağladığı geleneksel kurumsal SaaS'ten temelde farklı olan bir ‘hızlı gir, hızlı çık’ dinamiği yaratıyor. Kurumsal yapay zekada geçiş maliyetleri daha düşük ve yeniden değerlendirme temposu acımasız.”
Bu dinamik, girişimlerin açıkladığı hızlı büyüyen yıllık tekrarlayan gelir (ARR) rakamları üzerinde doğrudan etkiye sahip. Kurumsal deneme bütçeleri, 2025'teki ilk yapay zeka patlamasını finanse eden ana kaynak olmuştu. Bu yılın ise büyük müşterilerin artık yerleşip yapay zeka girişimlerine uzun vadeli taahhütler vermeye başlayacağı yıl olması bekleniyordu.
Kurumsal sözleşmeler, birçok yapay zeka girişiminin astronomik hızda gelir artışı iddia etmesini sağlayan temel unsur. Raporda örnek olarak girişimlerin üç ay içinde 0'dan 10 milyon dolara ulaşması fenomeni gösteriliyor. Ancak ilk kez, bir girişimin yapay zeka ürünü pilot aşamasını geçip bir şirket tarafından benimsendikten sonra bile kurumsal gelir güvencesiz kalmaya devam ediyor. Yani sözleşme imzalanması, eskiden olduğu gibi yıllarca sürecek bir gelir anlamına gelmiyor.
Bu durum, yapay zekanın kurumsal deneysellikte potansiyel olarak yeni bir dönem başlattığını gösteriyor. Bu yeni dönem girişimler için kapıları açıyor; çünkü işletmeler teknolojilerini denemeye daha istekli hale geliyor. Fakat aynı zamanda bir kurumsal sözleşmenin artık uzun vadeli geliri garanti etmediği anlamına da geliyor. İşletmelerin uzun vadeli satın alma alışkanlıklarına ne zaman veya dönüp dönmeyecekleri ise henüz bilinmiyor.
Fiyatlandırma Sorunu: Token Başına Değil Üretilen İş Başına Model
Güvencesizliğin bir nedeni de birçok yapay zeka girişiminin kurumsal müşteriler için doğru fiyatlandırma modelini henüz bulamamış olması. Girişim sermayesi şirketi Andreessen Horowitz'in 50 teknik yapay zeka alıcısıyla yaptığı ayrı bir araştırma, bu konudaki beklentiyi netleştiriyor. Araştırmaya göre alıcıların yarısından fazlası, tüketilen token sayısı gibi kullanıma dayalı ücretler yerine, üretilen işe veya diğer sonuçlara bağlı ücretlendirme istiyor.
Token gibi kullanıma dayalı ücretlendirme, temelde SaaS dönemine ait bir iş modeli olarak görülüyor. Bir işletme e-postaya, İK yazılımına veya bulut depolamaya ihtiyaç duyduğunu bildiğinde, mesele yalnızca kaç çalışan veya ne kadar veri için ödeme yapacağı oluyor. Yapay zeka için ise “tanınabilir iş etrafında” fiyatlandırma, girişimin müşteriye değerini kanıtlamasına yardımcı olan unsur olarak öne çıkıyor.
Andreessen Horowitz ortakları Tugce Erten ve Sarah Wang, ücretler örneğin kaç raporun işlendiği, kaç biletin kapatıldığı veya kaç potansiyel müşterinin oluşturulduğu gibi somut çıktılar etrafında döndüğünde, bunun ürünü “her iki taraf için de ekonomik olarak değerli” hale getirdiğini yazıyor. Bu yaklaşım, müşterinin ödediği bedeli doğrudan elde ettiği sonuçla ilişkilendirmesini sağlıyor.
Madrona'ya göre işletmelerin yüzde 77'si yapay zeka tedarikçilerini altı ayda bir veya sürekli değerlendiriyor.
Andreessen Horowitz'e göre 50 teknik alıcının yarısından fazlası sonuç odaklı fiyatlandırma talep ediyor.
IDC'ye göre 2026 teknoloji harcaması 4,25 trilyon dolara ulaşacak ve artışın neredeyse tamamı yapay zekadan gelecek.
Sıkça Sorulan Sorular
Madrona araştırması kurumsal yapay zeka bütçeleri hakkında ne buldu?
Madrona'nın 150 kurumsal BT profesyoneliyle yaptığı araştırmaya göre katılımcıların yüzde 74'ü önümüzdeki 12 ayda yapay zeka bütçelerini genişletmeyi planlıyor, geri kalanlar ise harcamaları sabit tutmayı planlıyor. Aynı katılımcılar, yapay zeka pilotlarının yarısından azının tam üretime geçtiğini belirtiyor.
IDC'nin 2026 teknoloji harcaması öngörüsü nedir?
Pazar araştırmacısı IDC, tarihsel olarak temkinli ve uzun vadeli taahhütlere bağlı kalan şirketlerin 2026'da teknolojiye 4,25 trilyon dolar harcayacağını öngörüyor ve bu harcamanın neredeyse tamamının yapay zeka tarafından yönlendirileceğini belirtiyor.
MIT'nin geçen yılki raporu neyi ortaya koymuştu?
Kaynak içeriğe göre MIT geçen yıl kurumsal yapay zeka projelerinin yüzde 95'inin yatırım getirisi açısından başarısız olduğunu raporlamıştı. Madrona'nın bulduğu yarısından azının üretime geçmesi oranı, bu yüzde 5'lik başarı oranına göre bir iyileşme olarak değerlendiriliyor.
Andreessen Horowitz araştırması fiyatlandırma konusunda ne söylüyor?
Andreessen Horowitz'in 50 teknik yapay zeka alıcısıyla yaptığı araştırmada, alıcıların yarısından fazlasının yapay zeka ücretlerinin token sayısı gibi kullanıma değil, üretilen işe veya diğer sonuçlara bağlı olmasını istediği bulundu. Tugce Erten ve Sarah Wang, rapor işleme veya bilet kapatma gibi tanınabilir iş etrafında fiyatlandırmanın ürünü her iki taraf için ekonomik olarak değerli kıldığını yazıyor.
Startup ARR neden her zamankinden daha güvencesiz?
Kaynak içeriğe göre işletmelerin yüzde 77'si yapay zeka tedarikçilerini her altı ayda bir veya sürekli yeniden değerlendiriyor. Bu “hızlı gir, hızlı çık” dinamiği, geçiş maliyetlerinin düşük olması ve acımasız yeniden değerlendirme temposu nedeniyle, bir ürün pilotu geçip benimsense bile kurumsal gelirin uzun vadeli olarak güvence altına alınamamasına yol açıyor.
