Yapay zekâ, iş dünyasının yerçekimini değiştirdi; artık eski kas hafızanız en büyük riskiniz. Projelerin yüzde 95’inin neden başarısız olduğunu merak ediyorsanız, cevap algoritmalarda ya da son teknolojiyi satın almakta değil; eskiyi unutma ve adapte olma becerisinde.
Bir odada yerçekiminin yüzde 20 azaldığını hayal edin. Zemin hâlâ aynı zemin, duvarlar hâlâ aynı duvarlar. Ancak bir ömür boyu 1G kuvvetinde sürmüş yer çekiminde geliştirdiğiniz tüm refleksler artık biraz hatalı. Adım attığınızda beklediğinizden uzun süre havada kalıyor, zıpladığınızda rahatsız edici bir şekilde daha yükseğe çıkıyorsunuz. Tıpkı uzaya giden bir astronotun adapte olurken yaşadığı nörolojik şok gibi; beyin, hareketin sonucunu sürekli yanlış hesaplıyor. Her şey daha hafif ve daha hızlı… Daha fazla olasılıkla dolu… Ancak bir o kadar da istikrarsız… Özetle, eski kas hafızanıza artık güvenemiyorsunuz.
Bugün iş dünyasında, yapay zekânın yarattığı değişim de biraz buna benziyor. “Yapay zekâ her şeyi değiştirecek” vaatleri ve “işinizi kaybedeceksiniz” endişeleri arasında aslında en temel sorunu, yani adaptasyon sorununu gözden kaçırıyoruz. Birçok firma yapay zekâ ile ilgili yürüttüğü projelerde bir “uygulama duvarına” çarpıyor ve pek çok girişim “pilot proje” aşamasını geçemiyor.
MIT Media Lab bünyesindeki Project Nanda inisiyatifinin temmuz ayı sonunda yayımladığı The GenAI Divide: State of AI in Business 2025 araştırmasına göre, üretken yapay zekâ projelerinin yalnızca yüzde 5’i beklenen iş sonucunu veriyor. Bu durumu veri kalitesi veya yetenek eksikliği gibi sebeplerle açıklasak da aslında temel sorun daha derinlerde yatıyor.
Boston Consulting Group (BCG)’un araştırmaları (From Potential to Profit: Closing the AI Impact Gap) bu sorunu “10-20-70” prensibiyle açıklıyor: Zirveye oynayan organizasyonlar, eforlarının yüzde 10’unu algoritmalara, yüzde 20’sini veri ve teknolojiye ayırırken; asıl enerjilerinin yüzde 70’ini insan, süreç ve kültürel dönüşüme odaklıyor. En yeni yapay zekâ modelini almak, en güçlü Formula 1 motorunu alıp 90’lardan kalma bir aile arabasına takmaya benzetilebilir. Hayaller arabanın ivmelenmesi yönündeyken, gerçekler aracın bu güçlü motor nedeniyle zarar görmesi olabilir. Çünkü asıl mesele motorun gücü değil, o gücü yola aktaracak olan aracın, yani organizasyonun kendisidir.
Bu düşük yerçekimli dünyada üç kritik gerçek var. İlki, hız yanılsaması. Eskiden iki haftada hazırlanan bir kampanya bugün iki günde hazır. Bu avantaj, eskiden harcanan eforun bize sağladığı o doğal “düşünme molasını” ortadan kaldırdı. Oysa bu mola, yavaş, analitik ve stratejik düşünme için gerekliydi. Şimdi ise, eski ve güvenilmez sezgilerle yanlış yönde hızlanmak an meselesi. Tıpkı Air Canada’nın sohbet robotunun, var olmayan bir cenaze indirimi politikasını “halüsinasyon” görerek müşteriye sunması ve şirketi yasal olarak bağlaması gibi.
İkincisi, eski güçlerin değer değişimi. Yılların deneyimi, oturmuş süreçler, büyük ekipler… 1G’lik dünyada tüm bunlar “güçlü olmak” anlamına geliyordu; bugünse hantallığa yol açabilirler. Mevcut başarınıza o kadar bağımlı hale gelirsiniz ki, yeni dünyaya adapte olamayabilirsiniz. Tıpkı, donanım mühendisliğindeki “kas hafızasına” güvenip yazılım devrimini kaçıran Nokia, PC işlemcilerindeki hakimiyetine odaklanıp mobil dünyayı ıskalayan Intel veya geleneksel motorlardaki ustalığı yüzünden elektrikli araç yarışında geride kalan otomotiv devleri gibi.
Üçüncüsü ise yörüngelerin öngörülemezliği. Küçük bir hamle, beklenmedik ve orantısız bir etki yaratabiliyor. Basit bir ürün detayındaki değişiklik markayı global gündeme taşıyabilirken, aynı hızla krizleri de tetikleyebiliyor. Örneğin, Netflix’teki izlemelerin yüzde 75’i tek bir yapay zekâ destekli özellik olan tavsiye motorlarından kaynaklanıyor. Bu, küçük ve akıllı bir uygulamanın devasa iş sonuçları yaratabileceğini gösteriyor.
Mesele artık sadece IQ veya EQ değil; bu yeni fiziğe uyum sağlama hızımız olan “Adaptasyon Zekâmızı” (AQ) geliştirmektir. Bu, sadece yeni şeyler öğrenmekle değil, aynı zamanda işe yaramayan eski alışkanlıkları ne kadar hızlı “unutabildiğimizle” ölçülür.
İşe somut bir yerden üç temel riske karşı sorular sorarak başlayabilirsiniz:
■ Hatalı varsayımlarla yanlış yönde hızlanmamak için: “Bu ay hangi varsayımımız yanlış çıktı?”
■ Sizi başarılı kılan kas hafızasının bir tuzağa dönüşmemesi için: “Eskiden çok işe yarayan ancak şimdi bizi yavaşlatan bir süreç veya alışkanlık ne?”
■ Doğrusal düşünceyi kırıp yeni fırsatları görebilmek için: “Eğer sıfırdan başlıyor olsaydık, X sorununu yapay zekâ desteğiyle nasıl çözerdik?”
BCG’nin o meşhur “10-20-70” kuralını tekrar hatırlayacak olursak: Enerjinizin ne kadarı ekibinizin “adaptasyon zekâsı”nı artırmaya ve uyum sağlama kapasitesini geliştirmeye gidiyor? Eğer cevabınız yüzde 70 değilse, o F1 motoru çoktan şasinize zarar vermeye başlamış olabilir.
Here you'll find all collections you've created before.
