Küresel ölçekte hız kazanan yapay zeka yatırımları, şirketlerin büyüme stratejilerinde belirleyici rol oynamaya devam ediyor. Ancak artan yatırım hacmine rağmen, kurumların BT altyapılarında yıllar içinde biriken teknik borç ve dijital dağınıklık, bu yatırımların verimliliğini sınırlayan temel faktörlerden biri olarak öne çıkıyor.
Kurumsal yazılım çözümleri alanında faaliyet gösteren IAS’ın değerlendirmelerine göre; veri siloları, entegre olmayan sistemler ve düşük veri kalitesi, yapay zeka projelerinin beklenen etkiyi yaratmasının önündeki en kritik yapısal engeller arasında yer alıyor.
IAS CTO’su Bahtiyar Tan, yapay zekaya yönelik artan ilginin, kurumların temel dijital altyapı ihtiyaçlarını gölgede bırakmaması gerektiğine dikkat çekerek, “Birbirleriyle konuşmayan sistemlerin üzerine inşa edilen yapay zeka projeleri, kısa vadede güçlü görünse de uzun vadede sürdürülebilirlik sorunu yaratır. Kalıcı başarı, verinin niteliği ve bu veriyi taşıyan sistem mimarisinin sağlamlığıyla doğrudan ilişkilidir” ifadelerini kullandı.
Teknik borç BT bütçelerinin büyük kısmını tüketiyor
Araştırmalar, şirketlerin teknoloji yatırımlarında önemli bir kısmın yeni değer üretmek yerine geçmişten gelen yapısal sorunları yönetmeye ayrıldığını ortaya koyuyor. McKinsey verilerine göre teknik borç, günümüzde şirketlerin BT bilançolarının yaklaşık %40’ını oluşturuyor. Accenture ise entegre olmayan sistemler ve düşük veri kalitesinin kurumlara yıllık ortalama 12,9 milyon dolar ek maliyet getirdiğini belirtiyor.
Bu durum, yapay zeka yatırımlarının tek başına dönüşüm başarısı için yeterli olmadığını gösteriyor. Şirketler yeni teknolojilere yönelirken, mevcut dijital altyapının yeterliliği kritik bir belirleyici haline geliyor.
Görünmeyen dijital yükler dönüşümü yavaşlatıyor
Uzmanlara göre “dijital borç” yalnızca eski yazılım kodlarından ibaret değil. Zaman içinde parçalı şekilde devreye alınmış platformlar, tamamlanmamış entegrasyonlar, mükerrer araçlar ve kırılgan iş süreçleri bu yükü büyüten unsurlar arasında bulunuyor. Bu yapı, şirketlerin çevikliğini azaltırken inovasyon kapasitesini de doğrudan etkiliyor.
Bahtiyar Tan, konuyla ilgili değerlendirmesinde, “Bugünün teknoloji yatırımlarının yarının stratejik varlığı mı yoksa yeni bir yükümlülük mü olacağı, kurumların dijital mimariyi nasıl yönettiğine bağlı. Mevcut sistemin neden bu şekilde kurgulandığını anlamadan yapılan müdahaleler, daha büyük riskler doğurabilir” dedi.
Sürdürülebilir yapay zeka için bütüncül yaklaşım şart
IAS’a göre yapay zekadan gerçek değer üretmenin yolu, bu teknolojiyi tekil bir yatırım olarak değil, kurum genelinde entegre bir dijital omurga üzerine konumlandırmaktan geçiyor. Bu yaklaşım; veri bütünlüğünü sağlayan, sistemler arası entegrasyonu güçlendiren ve planlı dönüşümü esas alan bir strateji gerektiriyor.
Uzmanlar, şirketlerin yapay zeka projelerinde başarılı olabilmesi için öncelikle veri kalitesini artırması, sistemlerini entegre hale getirmesi ve teknik borcu azaltmaya yönelik uzun vadeli bir yol haritası oluşturması gerektiğini vurguluyor.
