Megatrendler

Verimlilik sıfırlaması değeri nasıl yeniden tanımlayacak?

EY logosu
EY Küresel

Disiplinler arası profesyonel hizmetler organizasyonu.

20 dakika okuma süresi 23 Mar 2026

Yapay zeka ve küresel değişimler üretkenliği yeniden tanımlıyor, yeni önlemler ve daha akıllı stratejiler gerektiriyor.

Özet

  • Yapay zeka ve mega trendler, kuruluşların değer yaratma ve başarıyı ölçme yöntemlerini dönüştürüyor.
  • Gerçek verimlilik artışı; veri, beceri ve işletme modellerinin yeniden düşünülmesini gerektirir.
  • Liderler, kalıcı etki için inovasyon, yönetişim ve insan-makine işbirliğini dengelemelidir.

Bu makale, yeni EY Megatrends serisinin ilk içgörü setinin bir parçasıdır: İnsan-makine hibrid çağına hazırlanmak. 

Verimlilik, neyi ölçtüğümüzün, nasıl düşündüğümüzün ve nasıl yönettiğimizin bir yansımasıdır. Ekonomik büyümeyi desteklemesi, yaşam standartlarını yükseltmesi, şirket kârlılığını ve yatırım getirisini artırması nedeniyle kritik bir öneme sahiptir.

Bugün verimliliğin hem nasıl tanımlandığı hem de nasıl ölçüldüğü açısından köklü bir dönüşümün eşiğindeyiz. Bu dönüşümün merkezinde yapay zekâ (AI) yer alsa da, tek belirleyici unsur değil. Yasama ve egemenlik alanındaki değişimler, jeopolitik gelişmeler, tedarik zincirlerinin yeniden yapılanması, enerji ve işlem kapasitesi sınırlamaları, sermaye ve risk maliyetlerindeki baskılar, demografik değişim ve yetenek beklentileri ile iklim geçişi bu dönüşümü şekillendiren diğer önemli faktörler olarak öne çıkıyor. Tüm bu unsurlar bir araya geldiğinde, verimlilik artık sabit bir “fabrika ayarı” değil, sürekli gelişen dinamik bir sistem niteliği kazanıyor.

Önümüzdeki yıllarda verimlilik, yalnızca çıktının girdiye oranıyla ifade edilen geleneksel ölçüm yöntemleriyle tanımlanamayabilir. Makinelerin sınırsız içerik üretebildiği bir döneme girerken, miktar odaklı yarış yerini kalite ve yaratıcılığa bırakıyor. Kuruluşların bilgiyi, içgörüyü ve inovasyonu ekonomik değere dönüştürme yeteneği ise en kritik rekabet avantajına dönüşüyor. Asıl meydan okuma, üretim hatlarındaki değil; dijital ekosistemlerdeki, karar alma hızındaki, otonom sistemlerin uyum kabiliyetindeki ve insan–makine iş birliğinden doğan yaratıcılıktaki kazanımların nasıl ölçüleceği ve teşvik edileceği.

Tüm bu değişimlere rağmen verimliliğin özünde hâlâ aynı amaç yatıyor: İnsan, malzeme, finansman veya işlem gücü gibi kaynakları kullanarak daha kaliteli, daha iyi ve daha hızlı sonuçlar üretmek.

Bu durum, iş dünyası liderleri için çok önemli stratejik sonuçlar doğuruyor. AI çağında gerçek verimlilik; küçük otomasyon adımlarından değil, kurumların çalışma biçimlerini, karar alma süreçlerini ve öğrenme modellerini baştan tasarlamasından geçiyor. Verimlilik, işlerin sadece daha hızlı veya daha ucuz yapılmasından; daha akıllı, daha esnek ve daha stratejik şekilde yapılmasına doğru evriliyor.

Hükümetler ve politika yapıcılar açısından bakıldığında, AI'ın yükselişi yalnızca verimlilik metriklerinin yeniden ele alınmasını gerektirmiyor. Aynı zamanda dijital, analitik ve uyarlanabilir becerileri önceleyen yeni eğitim yapılarının oluşturulmasını da zorunlu kılıyor. Bunun yanında, AI'ın endüstri stratejileri, sürdürülebilirlik hedefleri ve iş gücü-göç politikaları üzerindeki etkilerinin dikkatle değerlendirilmesi gerekiyor.

Hem iş dünyasında hem kamu sektöründe geleceğin liderleri, AI'ı yalnızca teknolojik bir dönüşüm olarak değil, aynı zamanda insani bir dönüşüm olarak ele alanlar olacak. Pek çok alanda AI bir araç olmaktan çıkarak, iş gücünün bütünleşik bir parçasına dönüşecek ve performansı, amacı ve ilerlemeyi yeni bir çağ için yeniden tanımlayacak. Bu gelecekte verimlilik, artık “daha fazlasını yapmak” değil, “daha önce mümkün olmayanı hayal etmek ve hayata geçirmek” anlamına gelecek.

Bunun iş dünyası ve hükümetlerdeki liderler için etkileri olmakla birlikte, en çok icra kurulu başkanları, finans müdürleri, strateji müdürleri, işletme müdürleri ve insan kaynakları müdürlerinin yanı sıra hükümet yetkilileri ve politika yapıcılar için önem taşıyor. Bu eğilim, şirketleri "Baş Verimlilik Sorumlusu" ve hatta "Baş Temsilci" gibi yeni roller düşünmeye de teşvik ediyor.

Müşteriye Dondurma Külahı Uzatan Robot Kol
1

Bölüm 1

Çelikten yazılıma modern üretkenliği ölçmenin tarihi

Verimliliği ölçmek giderek daha karmaşık bir hale geliyor.

Modern verimlilik tartışmaları, köklerini 20. yüzyılın başındaki düşüncelere dayandırıyor. Frederick Taylor’ın “bilimsel yönetim” yaklaşımı, zaman ve hareket analizleriyle fabrika süreçlerinde bir devrim yaratıyor ve verimliliği ölçülebilir, mekanik bir kavram olarak tanımlamıştı. Taylor, çelik fabrikalarındaki gözlemleriyle yeniden düzenlenen iş akışlarının ve planlı dinlenme aralarının, tamamen fiziksel bir ölçü olan işçi başına günlük üretimi nasıl artırdığını ortaya koydu.

1950’lere gelindiğinde Robert Solow, büyüme muhasebesi yaklaşımını geliştirerek emek ve sermayeden gelen katkıları, inovasyon ve verimlilik kaynaklı katkılardan ayırarak “toplam faktör verimliliği” kavramını literatüre kazandırdı.¹

Ekonomilerin hizmetlere ve yazılıma yönelmesiyle birlikte verimliliği ölçmek giderek zorlaşıyor. Fiziksel malları saymak kolay görünürken, kullanılabilirlik, arama verimliliği veya kamu hizmeti kalitesi gibi soyut unsurlara değer biçmek karmaşık hale geliyor. Ücretsiz dijital araçlar ve piyasa dışı hizmetler, fiyat temelli ölçüm yöntemlerini zorluyor ve gerçek ilerlemeyi görünmez kılıyor. Fabrika kronometrelerinden karmaşık veri sistemlerine uzanan bu dönüşüm, teknolojinin etkisinin neden çoğu zaman resmi istatistiklere tam olarak yansımadığını açıklıyor. Solow’un da belirttiği gibi, “Bilgisayar çağını her yerde görebiliyorsunuz ama verimlilik istatistiklerinde göremiyorsunuz.” Araştırmalar ise bilgi teknolojilerinin erken dönemde benimsenmesinin, sistem kesintileri ve aşırı bilgi yükü nedeniyle üretkenliği geçici olarak düşürdüğünü gösteriyor.²

Ernst & Young LLP, EY-Parthenon Strateji ve Kurumsal Finansman Başkan Yardımcısı Greg Daco, “Yapay zekâ odaklı verimlilik devriminin ilk gerçek işaretlerini görüyoruz; bu işaretler henüz performansa tam olarak yansımıyor ama yatırım trendlerinde net bir şekilde ortaya çıkıyor” diye açıklıyor. Firmaların sermayelerini veri altyapısına, yazılım geliştirmeye, enerjiye ve yetkin iş gücüne yönlendirerek geleceğin büyüme zeminini oluşturduğunu vurguluyor.

Daco, “Yapay zekâ önümüzdeki on yıl içinde ekonomik büyümeyi iki ila dört yıl uzatıyor ancak bunun gerçekleşmesi için şirketlerin sağlam veri, güvenilir altyapı, yeterli enerji ve yetenekli insan kaynağı gibi temel unsurları eksiksiz şekilde yerine getiriyor olması gerekiyor. Verimlilik kazanımları, sonuçların peşinden koşmadan önce güçlü temelleri inşa edenlere geliyor” diye ekliyor.

Gen AI 2033 yılına kadar küresel GSYH'ye
%1.5
oranında katkı sağlayacak.
İyimser modellere göre Gen AI, 2033 yılına kadar küresel GSYH'ye
%3
oranında katkı sağlayacak.

EY size nasıl destek olabilir?

Çalışma saatlerinden sonuçlara değer biçmeye geçiş, yapay zekâ çağında verimliliği yeniden tanımlıyor. Geleneksel olarak başarı, saat başına üretilen çıktı üzerinden ölçülüyor; hukukçular yazdıkları özetlerle, denetçiler tamamladıkları mali tablolarla değerlendiriliyor ve zamanın sonuçları yönlendirdiği varsayılıyor. Günümüzde ise yapay zekâ destekli yardımcı araçlar ve aracılar sayesinde zaman kısıtı nispeten azken insanın içgörüsü ve doğruluğu gerçek farkı yaratıyor. Verimlilik, artık yapılan gözetimin miktarına kıyasla ortaya çıkan sonucun kalitesini ve etkisini yansıtıyor. Bu nedenle daha uygun bir formül, Verimlilik = (Doğruluk × Alaka Düzeyi × Etki) / İnsan bilişsel girdisi şeklinde tanımlanıyor. Değerli bir sonuç için ne kadar az düzeltme gerekiyorsa, verimlilik o kadar artıyor.
 

Ernst & Young LLP Baş Teknoloji Sorumlusu Biren Agnihotri, “Gerçek verimlilik artık tüketilen saatleri değil, yaratılan değeri ölçüyor” diye açıklıyor.
 

Yapay zekânın yaygın biçimde benimsenmesi, uzun yıllardır süren bu ölçüm zorluklarını daha da belirgin hale getiriyor ve büyümeyi yalnızca saatlerin veya makinelerin değil, fikirlerin, yazılımın ve organizasyon tasarımının nasıl sağladığını ölçmeyi çok daha kritik bir noktaya taşıyor.
 

Araştırmacılar ve politika yapıcılar, üretkenliği çeşitli açılardan yeniden değerlendiriyor:

  • Üretkenlik ölçütlerini genişleterek, yapay zekâyı ve robot teknolojilerini yalnızca arka planda çalışan araçlar olarak değil, çıktıya aktif katkı sağlayan unsurlar olarak ele almak ve üretkenliği insan–araç ortak çabası birimi başına yaratılan değer olarak tanımlamak.³
  • Veri, algoritma ve işlem gücünün değerini, yeni uluslararası devlet muhasebe standartlarında üretken varlıklar olarak kaydetmek.⁴
  • AI hizmetleri için daha sağlıklı fiyat endeksleri geliştirerek üretkenlik kazanımlarının eksik hesaplanmasını önlemeye çalışıyor; çünkü hızla gelişen YZ daha hızlı öğrendiğinde veya daha karmaşık görevleri yerine getirdiğinde, bu iyileşmeler fiyat ve kalite göstergelerine tam olarak yansımayabiliyor.⁵
Gerçek üretkenlik artık tüketilen saatleri değil, yaratılan değeri ölçüyor.

Biren Agnihotri

Baş Teknoloji Sorumlusu, EY Kanada

Bu değişiklikler bir araya geldiğinde, üretkenliğin sadece insanların ne kadar verimli çalıştığını değil, insanların ve akıllı sistemlerin birlikte ne kadar etkili çalıştığını yansıtan yeni bir döneme işaret ediyor. Üretkenliği bu şekilde doğru ölçmek, yatırımların yönünü belirlemeye, politika tasarımlarını şekillendirmeye ve bir sonraki otomasyon dalgasından doğacak faydaların adil şekilde paylaşılmasını sağlamaya kritik katkılar sunuyor.

Laponya'da gece aydınlatılmış otoyolun havadan çekilmiş fotoğrafı
2

Bölüm 2

Yapay zekânın üretkenliği artırma potansiyelini anlamak

Yapay zekâ üretkenlik artışının kilidini açmak için stratejik değişimler, güvenilir veriler ve sonuç odaklı uygulama gerekiyor.

EY size nasıl destek olabilir?

Yapay zekâ, kural tabanlı sistemlerden makine öğrenimi modellerine uzanan birçok biçimiyle aslında uzun süredir hayatımızda yer alıyor. Yakın dönemde Nobel Ödülü kazanan bilim insanlarının çalışmalarında yapay zekânın kullanılması bu etkiyi açık şekilde gösteriyor; hem fizik hem de kimya alanındaki ödüller, yapay zekâ destekli araştırmaları temel alan çalışmalara veriliyor.⁶ Ancak Kasım 2022’de bir üretken yapay zekâ (GenAI) sohbet robotunun kamuya açık şekilde piyasaya sürülmesi, dönüştürücü bir kırılma anını temsil ediyor. Makalelerden ve sunumlardan görsellere ve videolara kadar insan benzeri içerikleri anlama ve üretme kapasitesi, kamuoyunun ve yatırımcıların dikkatini hızla çekiyor ve sektörler arasında eşi benzeri görülmemiş bir ilgi ve yatırım dalgası yaratıyor.
 

Bir dönem yapay zekâyı yalnızca niş bir araç olarak değerlendiren şirketler, bugün onu üretkenlik ve inovasyon için stratejik bir kaldıraç olarak konumlandırıyor. Üretken yapay zekânın ani biçimde erişilebilir hale gelmesi ve geniş kullanım alanları, otomasyonun yalnızca tekrarlayan görevleri değil; yaratıcı çalışmaları, bilgi yoğun işleri, iletişimi ve karar destek süreçlerini de kapsayabildiğini gösteriyor.
 

Bununla birlikte, yapay zekâ kullanımından doğacak ekonomik faydaların kesin ve kapsamlı bir hesaplaması henüz netleşmiyor. Ancak giderek güçlenen ortak görüş, 1990’lardaki bilgi ve iletişim teknolojileri (ICT) dalgasına benzer bir yükselişin yaşanacağı yönünde şekilleniyor.


Küresel pazar istihbaratı ve danışmanlık sağlayıcısı IDC, yapay zekâya (YZ) yönelik iş harcamalarının 2030 yılına kadar toplamda 19,9 trilyon ABD doları tutarında küresel ekonomik etki yaratacağını ve 2030’da küresel gayri safi yurtiçi hasılanın (GSYH) %3,5 artacağını öngörüyor.⁷ Benzer beklentileri Microsoft CEO’su Satya Nadella da paylaşıyor ve yapay zekâ yatırımlarının Birleşik Krallık’ta büyüme ve verimliliği hızla artırmasını beklediğini ifade ediyor. Nadella, “Bu dönüşüm çok daha hızlı gerçekleşiyor, bu yüzden umudumuz bunun 10 yılda değil belki beş yılda ortaya çıkması” diye belirtiyor.⁸

Birçok şirket günümüzde somut uygulama örnekleri sunuyor, ancak bu potansiyelin henüz yalnızca başlangıcını deneyimliyoruz. Teknolojinin dönüştürücü gücü geniş kabul görüyor, ancak verimliliğe tam etkisi büyük ölçüde teorik düzeyde kalıyor. Verimlilik temettüsü henüz tam anlamıyla ortaya çıkmıyor olsa da, şirket duyurularında yapay zekâ ve verimlilik temalarının birlikte anıldığı analizler, bu konunun iş dünyası liderlerinin gündeminde önemli bir yer tuttuğunu gösteriyor.


EY size nasıl destek olabilir?

  • Tedarik zinciri operasyonları

    EY tedarik zinciri ekibinin, kurumsal hedeflerinize uygun şekilde işletmenizin tedarik zinciri ve operasyonlarını uçtan uca yeniden tanımlamasına nasıl yardımcı olabileceğini keşfedin.

    Devamını oku

Üretkenliğin bir sonraki dalgası, karmaşık iş akışlarını kendi kendine yönetebilen, yarı otonom kararlar alabilen ve farklı işlevler arasında görevleri koordine edebilen temsilci yapay zekâ (agent AI) sistemlerinden geliyor. Bu daha gelişmiş yapay zekâ ajanları, geniş ölçekli kullanım için 18–36 ay uzakta görünse de, EY’ın "Süper Akışkan İşletmeler" olarak tanımladığı yapıya doğru atılan ilk somut adımı temsil ediyor.
 

Ernst & Young LLP, EY Küresel Danışmanlık Tedarik Zinciri ve Operasyon Lideri Brad Newman, “Şirketler artık yapay zekânın değer sağlayıp sağlamayacağını tartışmayı bırakıyor ve bunun nasıl hayata geçirileceği gibi çok daha zor bir soruyla yüzleşiyor” diye açıklıyor. Newman, “Tedarik zinciri ve operasyonlar gibi alanlarda tartışmalar, teorik ‘ışıksız çalışan’ otomasyon modellerinden çıkıp entegrasyon ve uygulamanın gerçek zorluklarına yöneliyor” diye ekliyor.
 

Ortaya çıkan tablo, yaygın bir uygulama boşluğunu gösteriyor: Satıcıların sunduğu teknolojik potansiyelle CEO’ların kamuya açık şekilde taahhüt etmeye hazır oldukları ölçülebilir sonuçlar arasında belirgin bir uçurum bulunuyor.


Yapay zekâ odaklı dönüşümü ve verimlilik artışını hayata geçirmek, süreç odaklı yönetim anlayışından sonuç odaklı işletme modellerine geçişi zorunlu kılıyor. Bu yaklaşımda liderler, herkesin katı kurallara ve sabit prosedürlere uymasını sağlamaya çalışmak yerine, yalnızca olağan dışı bir durum ortaya çıktığında devreye giriyor. Sonuçlar beklentilerin dışına çıktığında veya bir sorun dikkat gerektirdiğinde müdahale ediyor.


Liderlerin zamanlarını, her adımı mikro düzeyde kontrol etmeye çalışarak değil; bir orkestrayı yöneten bir şef gibi, insanları, teknolojiyi ve süreçleri istenen sonuçlara ulaşacak şekilde uyum içinde koordine ederek geçirmesi gerekiyor. Bu yaklaşım, yapay zekânın sunduğu verimlilik potansiyelinin gerçeğe dönüşmesine çok daha güçlü bir zemin hazırlıyor.

Şirketler, yapay zekanın değer sağlayıp sağlayamayacağını tartışmanın ötesine geçerek, bunun nasıl gerçekleştirileceği gibi daha zor bir soruyla yüzleşmeye başladılar.

Brad Newman

EY Global Danışmanlık Tedarik Zinciri ve Operasyon Lideri

İş mimarisindeki bu ölçekte bir dönüşüm, uzun vadeli ve çok yıllı bir taahhüt gerektiriyor.

Ernst & Young LLP Ortaklarından ve EY Küresel Müşteri Yönetim Hizmetleri Lideri Michael Von der Geest bu durumu net bir şekilde ifade ediyor:
“Çoğu yönetici, iş modellerini tasarlamak için yapay zekâ hakkında yeterli bilgiye sahip olmuyor; çoğu teknoloji uzmanı ise işletmelerin nasıl işlediğini yöneticilere yol gösterecek kadar derinlemesine anlamıyor.”

Bu karşılıklı kör nokta, kurumları henüz var olmayan örnekler ve kanıtlar aramaya yönlendiriyor. Somut ve tekrarlanabilir sonuçlar ortaya koymanın zorluğu ise yatırım kararlarını yavaşlatıyor.

Oysa bu teknolojinin önemli kazanımlar yarattığına dair kanıtlar hâlihazırda bulunuyor.⁹


EY size nasıl destek olabilir?

Çoğu firma artık yapay zekânın üretkenliği artırma başarısının, algoritmaların karmaşıklığından çok, bu sistemlere sağlanan verinin kalitesine bağlı olduğunu kabul ediyor. Birçok şirket hâlâ karmaşık ve parçalı yapılar içindeki verileri temizlemeye, birleştirmeye ve düzenlemeye çalışıyor. Newman bunu evrensel bir sorun olarak tanımlıyor ve şöyle açıklıyor: “Bazı şirketler işin veri tarafında zorlanıyor. Veri kalitesi ciddi bir sorun oluşturuyor, ardından ihtiyaç duydukları verilere gerçekten sahip olup olmadıkları sorusu geliyor.” Firmalar bu nedenle tutarsızlıkları tespit eden, boşlukları dolduran ve eksik veri noktalarını yapay zekâ ile üreterek güvenilir otomasyon için gereken temeli oluşturan “kendi kendini iyileştiren veri” araçlarına giderek daha fazla yatırım yapıyor.
 

Aynı zamanda, otomasyon ile yapay zekâ arasındaki sınır giderek bulanıklaşıyor. Şirketler, ihtiyaç duydukları şeyin yalnızca süreç otomasyonu değil; insan muhakemesini gerçek zamanlı analiz ve uyarlanabilir mantıkla güçlendiren karar zekâsı sistemleri olduğunu fark ediyor. Özellikle karmaşık tedarik zincirlerinde bu durum, yapay zekânın yalnızca belirli görevleri yerine getirmekle kalmayıp, maliyet, risk ve hizmet seviyesi arasındaki dengeleri sürekli olarak optimize edebildiği anlamına geliyor.
 

Bu üretkenlik artışı özellikle “fiziksel yapay zekâ” alanında görünür hâle geliyor. Şirketler, zekâyı doğrudan makinelerin ve robotların içine yerleştirme potansiyelini keşfediyor. Bu yeni endüstriyel modelde, kenar cihazlarına takılan kameralar ve yerleşik algoritmalar, robotların yeni parçaları gerçek zamanlı tanımasını ve bu parçalara uyum sağlamasını mümkün kılıyor. Böylece üretimi durdurmadan yeniden programlama yapılabiliyor. Fabrikalar, fiziksel değişiklik yapılmadan önce sıralamayı, hızı ve enerji kullanımını optimize eden dijital ikizler ve gelişmiş simülasyonlarla desteklenen uyarlanabilir ekosistemlere dönüşüyor.
 

Dönüşüm yalnızca üretim alanıyla sınırlı kalmıyor. Yapay zekânın tahminleme, envanter yönetimi ve bakım süreçlerini iyileştirmesiyle birlikte ön uç operasyonlar da yeni bir yapıya kavuşuyor. HVAC gibi sektörlerde tahmine dayalı sistemler, müşteriler fark etmeden önce olası arızaları belirleyerek teknisyenleri uyarıyor, böylece arıza sürelerini azaltıyor ve geleneksel ürün odaklı satış modellerini sürekli hizmete dayalı modellere dönüştürüyor. “Hizmetleştirme” olarak tanımlanan bu geçiş, temel bir davranış değişimini temsil ediyor: Müşteriler artık tek seferlik makine satın almaktan uzaklaşıyor ve sürekli hizmetle gelir üreten sonuçlara yatırım yapıyor.
 

Schneider Electric bu dönüşümün güçlü bir örneğini sunuyor. Şirket, “enerjiyi hizmet olarak” sunma yaklaşımına odaklanarak iş modelini yeniden şekillendiriyor. Bugün yinelenen hizmet gelirleri ve dijital çözümler, Schneider Electric’in toplam iş hacminin %50’sinden fazlasını oluşturuyor ve bu yapı, donanım döngülerinden bağımsız, güçlü ve dayanıklı kâr marjları yaratıyor.

Yapay zekâ, operasyonel verimlilik ve hizmet satışlarının ötesinde inovasyonu da hızlandırıyor. Ar-Ge süreçlerinde, onlarca yıllık yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri üzerinde eğitilen üretken modeller, yeni molekülleri, malzemeleri ve uygulamaları benzeri görülmemiş bir hızla ortaya çıkarıyor. Gerçek zamanlı piyasa duyarlılığı ve rekabet istihbaratıyla birleştiğinde, şirketler Ar-Ge yatırımlarını çok daha etkili bir şekilde yönlendiriyor ve ürün geliştirme süreçlerinin hem hızını hem de başarı oranını artırıyor.

Bu verimlilik devrimi, güçlü bir yönetişim ve güven altyapısına ihtiyaç duyuyor. Akıllı ajanlar daha fazla karar aldıkça, sistemleri gerçek zamanlı izledikçe ve birbirleriyle etkileşime girdikçe, insan gözetimi kritik hâle geliyor. Risk yönetiminin finansal kontrolleri ve uyumdan ibaret olmaktan çıkması, yapay zekâ destekli bir gelecek için tamamen yeniden kurgulanması gerekiyor.¹⁰ Uygun koruma mekanizmaları olmadan aynı teknoloji, üretkenliği artırmak yerine siber tehditlerden sistemik hatalara kadar yeni riskler yaratıyor.

Sonuç olarak yapay zekâ, endüstriyel şirketlere yalnızca hız kazandırmıyor; operasyonlarının bütününde etkinlik artışı sağlıyor. Zekâyı fiziksel ve dijital operasyonlara entegre eden şirketler, veriyi karara dönüştürebiliyor ve değerin nasıl yaratıldığını baştan tanımlayabiliyor. Önümüzdeki üç ila beş yıl içinde fiziksel ve bilişsel yeteneklerin birleşmesi, üretkenliği işçi başına çıktı yerine algoritma başına yenilik üzerinden tanımlayan yeni bir büyüme sınırı yaratıyor.

Yapay zekânın tüm üretkenlik potansiyelini açığa çıkarmak için şirketlerin deneysel kullanımdan amaca yönelik kullanıma geçmesi gerekiyor. İlk uygulayıcılardan gelen bulgular, yapay zekânın öngörücü bakım, kalite kontrol, lojistik optimizasyonu ve Ar-Ge hızlandırma gibi alanlarda ölçülebilir performans kazançları sağladığını gösteriyor.

Ancak asıl zorluk daha iyi algoritmalar geliştirmekte değil; yapay zekâyı işin dokusuna entegre etmekte yatıyor. Şirketlerin, akıllı sistemlerin temelini oluşturan yüksek kaliteli birleştirilmiş verilere, birlikte çalışabilir platformlara ve güven ile şeffaflık yaratan uyarlanabilir yönetişim çerçevelerine yatırım yapması gerekiyor. Bu, performans ve başarı ölçütlerini çıktılardan sonuçlara kaydıran ve liderliği statik süreç yönetiminden istisna ve sonuç yönetimine taşıyan sonuç odaklı işletme modellerine geçiş anlamına geliyor.

Bir sonraki üretkenlik dalgası, karmaşık iş akışlarını otonom biçimde koordine edebilen ve farklı işlevler arasında kararlar alabilen temsilci yapay zekâ sistemlerinden geliyor. Bu sistemler, şirketleri EY’ın “Superfluid Enterprise” olarak tanımladığı sürekli zekâya sahip işletme mimarisine doğru yönlendiriyor. Bu tür bir mimariyi benimseyen şirketler, verimliliği ve esnekliği önemli ölçüde artırıyor.

Fiziksel ve dijital operasyonlar arasındaki çizgi bulanıklaştıkça, şirketlerin inovasyon ile gözetim arasında dengeli bir yapı kurması gerekiyor. Yapay zekânın insan muhakemesinin yerini alması değil, onu güçlendirmesi kritik önem taşıyor. Nihayetinde, sürdürülebilir verimlilik artışı; liderlerin teknolojik vizyonu stratejik disiplinle birleştirme, veriyi kararlara dönüştürme ve istihbaratı kalıcı bir rekabet avantajına çevirme becerilerine bağlı olarak şekilleniyor.

altın gökdelenler arasında duran ve gökyüzüne bakan genç adam
3

Bölüm 3

Hükümetler ve toplum için verimlilik sorunu

Yapay zeka kaldıraç etkisi yaratıyor ancak akıllı politikalar, enerji reformu ve kapsayıcı iş gücü stratejileri gerektiriyor.

“Avrupa daha üretken hâle gelemezse zor seçimlerle karşılacağız. Aynı anda hem yeni teknolojilerde lider hem iklim sorumluluğunda öncü hem de dünya sahnesinde bağımsız bir aktör olmamız mümkün görünmüyor. Sosyal modelimizi finanse edemiyoruz. Hedeflerimizin tamamını değilse bile bir kısmını küçültmek zorunda kalıyoruz.”

Bu değerlendirme, Mario Draghi’nin Avrupa Birliği’nin (AB) rekabet gücüne ilişkin uyarılarını yansıtıyor.¹¹

Bu endişe yalnızca AB’ye özgü kalmıyor. Birleşik Krallık benzer kaygılar taşıyor ve Çin, toplam faktör verimliliğini artırmak ve yüksek kaliteli kalkınmayı desteklemek için inovasyon merkezli bir kalkınma stratejisi uyguluyor.¹² Pek çok hükümet, yapay zekâ benimsenmesini hem trend verimliliğini yükselten hem de stratejik teknolojilerde “endüstriyel egemenliği” güvence altına alan bir kaldıraç olarak konumlandırıyor.

Enerji sistemi bu dönüşümde hem kritik bir kısıt hem de güçlü bir fırsat sunuyor. Uluslararası Enerji Ajansı, veri merkezleri ve yapay zekâ kaynaklı elektrik talebinin bu on yıl içinde hızla artacağını, bunun da şebekeler, alan planlaması ve temiz enerji yatırımları üzerinde etkiler yaratacağını vurguluyor.¹³ Aynı zamanda yapay zekâ, yenilenebilir üretimin tahmini ve esnek talep yönetimi gibi alanlarda güç sistemlerini optimize ederek hükümetlerin dijital büyümeyi iklim hedefleriyle uyumlu hâle getirmesine yardımcı oluyor.

İşgücü piyasalarının etkilenme biçimi ise eşit olmayan bir dağılım gösteriyor. IMF, hizmet yoğun ve bilişsel iş yükü yüksek ekonomilerin hem verimlilik artışlarından hem de otomasyon kaynaklı yerinden edilme risklerinden daha erken etkilendiğini belirtiyor. Etkilerin eğitim düzeyine, cinsiyete ve yaşa göre değiştiği görülüyor. Bu nedenle politika yapıcılar, yapay zekâ yayılımını çevik güvenlik ağları ve aktif işgücü politikalarıyla desteklemeye teşvik ediliyor. OECD de benzer şekilde yapay zekânın iş dünyasını köklü biçimde dönüştürdüğünü ve gerekli beceri stratejileri olmadan bölgesel eşitsizliklerin artabileceğini vurguluyor.¹⁴

Eğitim ve öğretim, yapay zekânın çalışanları tamamlayıp tamamlamayacağını belirleyen en kritik unsur hâline geliyor. UNESCO’nun rehberi, öğrencileri dijital, eleştirel ve etik becerilerle güçlendiren insan merkezli bir eğitim yaklaşımını savunuyor ve yapay zekâyı öğrenmeyi kişiselleştirirken eşitliği koruyan bir araç olarak konumlandırıyor. Bu çerçeveyi benimseyen hükümetler; müfredatı, mesleki eğitimi ve yaşam boyu öğrenimi yapay zekâ yoğun iş ortamlarının görev dağılımına uygun hâle getiriyor.¹⁵

Finansal ve düzenleyici sistemlerin de bu dönüşüme uyum sağlaması gerekiyor. IMF, yapay zekânın gelir dağılımını sermaye ve “süperstar” firmalar lehine eğebileceğini; bunun da sermaye vergilendirmesinin yeniden ele alınmasını ve yeniden dağıtım mekanizmalarının güçlendirilmesini gerektirdiğini ifade ediyor. Bu bağlamda hem kademeli hem de yıkıcı senaryolara uyum sağlayabilecek “çevik” mali politikalar öneriliyor. Vergi otoriteleri hâlihazırda uyumluluk, risk puanlama ve hizmet sunumu alanlarında yapay zekâyı kullanıyor, ancak geniş ölçekli kullanım; yönetişim, şeffaflık ve kamu karar süreçlerinde güvenlik gereksinimlerini gündeme getiriyor.¹⁶ ¹⁷

Hükümetler için en kritik görev, şirketlerin üretkenliği artırmasını sağlayacak uygun ortamı oluşturmak oluyor. Bunun yanında yeni teknolojilerin potansiyel yan etkileri de dikkatle ele alınmalı. Etkili bir politika seti; inovasyonu teşvik eden düzenlemeleri, üretkenliği artıran yatırımları ve aynı zamanda hakları koruyan, net sıfır hedefleriyle uyumlu enerji yapılanmasını destekleyen ve yapay zekâ yoğun ekonomiler için vergi ile sosyal politikaları modernize eden çerçeveleri bir arada barındırmalı.

Yapay zekâ çağında verimlilik için bir eylem planı

• Temiz ve bağlantılı veriler etrafında yeniden yapılanın: Veriyi bir altyapı unsuru olarak ele alarak, yüksek kaliteli ve birlikte çalışabilir veri sistemlerine yatırım yapın.

• Karar zekâsını iş akışlarına yerleştirin: Yapay zekâyı bir eklenti olarak değil, karar verme hızını, doğruluğunu ve tutarlılığını artıran temel bir yetenek olarak entegre edin.

• Çabayı değil, sonuçları ölçün: Girdi ve saat takibinden, hız, kalite, esneklik ve hizmet tabanlı yeni gelir akışları üzerinden değeri ölçmeye geçiş yapın.

• Güçlü yönetişimle desteklenen aracı sistemlere yatırım yapın: İşlevler arası karmaşık görevleri koordine eden yapay zekâ aracılarını kullanın ancak sağlam gözetim ve etik kontrol mekanizmalarını da yerleştirin.

• Fiziksel operasyonları yapay zekâ ve dijital ikizlerle dijitalleştirin: Uç bilişim ve simülasyon yeteneklerini birleştirerek verimi, kaliteyi ve enerji kullanımını gerçek zamanlı optimize edin.

• Yetenek, araç ve güveni uyumlu hâle getirin: Dijital becerileri kurum genelinde geliştirin, birlikte çalışabilir yapay zekâ platformlarına geçin ve insan muhakemesini destekleyen risk kontrollerini yerleştirin.

• Yeni verimlilik göstergeleri benimseyin: İnsan-makine iş birliğini, veri ve modellerin değerini ve akıllı sistemlerin katkısını yansıtan metrikler geliştirin.

CEO’lar için sorular
  • Üç yıl içinde rekabet avantajını hangi sonuçlar tanımlıyor ve yapay zekâ bu sonuçları çeyrek bazında nasıl ölçülebilir hâle getiriyor?
  • Hangi işletim mimarisi, veri altyapısı ve yönetişim modeli; aracı sistemlerin işlevler arasında güvenli şekilde çalışmasını sağlıyor?
  • Ürün satışından sonuç odaklı hizmet modeline geçerken güveni ve kârlılığı nasıl koruyor?
CFO’lar için sorular
  • Yatırım getirisi ve toplam sahip olma maliyeti değerlendirmelerini güncellerken, veriyi ve modelleri varlık değerlerine nasıl yansıtıyor?
  • Otomasyon genişlerken model, siber ve uyum risklerinin kabul edilebilir düzeyde kalmasını sağlayan kontroller neler oluyor?
  • Opex–capex dengesi ve hizmet odaklı gelir modelleri nakit akışı esnekliğini nasıl artırıyor?
Sürdürülebilirlik Direktörleri için sorular
  • Kilitlenmeyi önlemek ve ölçeklenmeyi hızlandırmak için hangi ekosistemler, ortaklıklar ve açık modeller gerekiyor?
  • Hangi makro senaryolar (Büyüme, Dönüşüm, Kısıtlama, Çöküş) iş modelini tehdit ediyor ve hangi önlemler uygulanıyor?
  • Karar zekâsını her P&L’e taşımak için organizasyon nasıl yeniden eğitiliyor?
COO’lar için sorular
  • İnsan, dijital ve aracı sistemler arasında üretkenliği ölçen ve yöneten operasyonlar nasıl yeniden tasarlanıyor?
  • Süreç odaklı işletim modellerinden istisna yönetimiyle çalışan sonuç odaklı işletim modellerine nasıl geçiliyor?
  • Otonom sistemlerin getirdiği operasyonel, etik ve siber riskleri yöneten güvence çerçeveleri nasıl kuruluyor?
CHRO’lar için sorular
  • İş gücü metrikleri, insan ve yapay zekâ katkılarını (öğrenme hızı, uyarlanabilirlik, yaratıcılık) nasıl yansıtıyor?
  • Uyarlanabilir ve yarı otonom sistemleri yöneten bir iş gücü için hangi yeni roller, beceriler ve liderlik davranışları gerekiyor?
  • Etik, kapsayıcı ve şeffaf ilkeler yapay zekâ kullanımına ve kültürel dönüşüme nasıl entegre ediliyor?
Hükümet yetkilileri için sorular
  • Yapay zekâ yatırımlarını çekerken iklim hedefleriyle uyum sağlayacak beceri, bilişim ve temiz enerji politikası karışımı nasıl oluşturuluyor?
  • Verilerin ve algoritmaların üretken varlık olarak tanınması için istatistik ve vergi kanunları nasıl evriliyor?
  • Yayılımı engellemeden hakları ve rekabeti koruyan hangi güvenlik mekanizmaları uygulanıyor?

Özet

Yapay zekâ çağında üretkenlik, çalışılan saatlerden çok kurumların veriyi, modelleri ve insan muhakemesini ne kadar etkili sonuçlara dönüştürdüğünü yansıtıyor. Başarı, yapay zekâyı tamamlayıcı bir araç olarak değil, temel bir dönüşüm unsuru olarak ele almayı gerektiriyor; bu da temiz veri üzerine kurulan sistemleri, iş akışlarına entegre edilen karar zekâsını ve değerin hız, kalite, esneklik ile yeni gelir modelleri üzerinden ölçülmesini zorunlu kılıyor. Gündem, güvenilir verilere yatırım yapmayı, birlikte çalışabilir araçları benimsemeyi, sonuçlara göre yönetmeyi, becerileri geliştirmeyi ve sağlam risk kontrollerini yerleştirmeyi gerektiriyor. Bu yaklaşım doğru uygulandığında büyüme sadece daha hızlı çalışmaktan değil, aynı zamanda daha iyi hizmetlerden, daha uyarlanabilir sektörlerden ve yapay zekâ kaynaklı kazançların toplum genelinde daha adil biçimde dağıtılmasından geliyor.

İlgili makaleler

Gelişmekte olan teknolojiler insan-makine iş birliğini nasıl mümkün kılıyor?

Teknolojinin iş ve liderliği nasıl değiştirdiğini keşfedin. Gelişen insan-makine ekosisteminde başarılı olmak için harekete geçin.

EY Küresel

Süper akışkan işletmeler rekabet üstünlüğü için kendilerini nasıl yeniden şekillendiriyor?

Süper akışkan işletmeler, sürtünmeyi ortadan kaldırmak, çevikliği artırmak ve yeni rekabet avantajlarının kilidini açmak için yapay zekâ ve otomasyonu kullanıyor.

EY Küresel

Ya zorluk aslında bir fırsat ise?

İşinizi dönüştürün ve doğrusal olmayan, hızlanan, değişken ve birbiriyle bağlantılı NAVI dünyasında başarılı olun. Daha fazlasını keşfedin

EY Küresel

    Bu makale hakkında

    EY logosu
    EY Küresel
    Disiplinler arası profesyonel hizmetler organizasyonu.
    İlgili konular
    COO gündemi
    ai

    EY, global kuruluşun adı olup her biri ayrı bir tüzel kişilik olan Ernst & Young Global Limited'in üye firmalarından bir veya daha fazlasını ifade edebilir. Ernst & Young Global Limited, garanti sınırlamalı bir İngiliz şirketi olup müşterilere hizmet vermez.