2026'da AI ROI'ye Giden Yol

2025 yılında, işletmeler yapay zeka ile denemeler yapmak için önemli miktarda zaman harcadılar. Farklı departmanlardaki ekipler, yazma asistanları, not alma araçları, sohbet robotları ve hafif otomasyon projeleri dahil olmak üzere çeşitli yapay zeka modellerini denediler.

Bu ilk AI girişimleri kısa vadede verimlilik artışı sağladı: daha hızlı taslak hazırlama, daha hızlı yanıtlar ve daha kısa inceleme döngüleri. Ancak bu iyileştirmeler tek tek ekiplerle sınırlı kaldı. Bu AI projelerinden elde edilen çalışmaların sistemler arasında nasıl aktarıldığı yeniden düşünülmeden, daha geniş kapsamlı yatırım getirisi elde edilemedi.

Bu arada, başka bir grup şirket farklı, daha bağlantılı bir yaklaşım benimsedi. Silo haline getirilmiş AI teknolojilerini kullanmak yerine, AI'yı en fazla sürtüşmeye neden olan iş akışlarını kolaylaştırmak için kullandılar. Bunlar arasında günlük, tekrarlayan işler şunlardı:

Operasyonel verimlilik için her şeyi yavaşlatan devir teslim, biçimlendirme, sürüm oluşturma, çeviri ve yayınlama adımlarını otomatikleştirdiler.

Zaman içinde öne çıkan şey, AI çözümlerini kimin kullandığı değil, nasıl kullandığıydı. AI'yı işlerin gerçekte yapıldığı şekle entegre eden şirketler, gerçek operasyonel kazançlar elde etmeye başlarken, AI'yı izole pilot projelerle sınırlı tutan şirketler, departman düzeyinde ilerlemenin durduğunu gördüler.

2026 yılına girerken, bu ayrım, işletmelerin AI'nın yatırım getirisi hakkında nasıl düşündüklerini şekillendiriyor. AI'nın değeri artık tek tek araçlarda veya noktasal çözümlerde bulunmuyor. AI'nın değeri, insanlar etrafında oluşturulmuş, AI odaklı, bağlantılı sistemlerde yatıyor. Bu sistemlerde, koordineli AI ajanları, çalışanlarınızla birlikte çalışarak, diğer tüm işleri yavaşlatan tekrarlayan işleri hallediyor.

Bu model ekipleri ortadan kaldırmaz. Ekipler arasındaki sürtüşmeleri ortadan kaldırarak işlerin sorunsuz bir şekilde ilerlemesini sağlar.

2025 yılının sonuna kadar, çoğu işletme yapay zeka araçlarının işe yaradığını kanıtlamıştı. Bu araçlar yazma sürecini hızlandırıyor, toplantılara yardımcı oluyor, içerik taslakları hazırlıyor ve soruları yanıtlıyordu. Araçlar vaatlerini yerine getirdi, ancak sonuçlar parçalı kaldı.

Her departman kendi pilot programını yürüttü, genellikle koordinasyon veya ortak hedefler olmadan:

• Pazarlama departmanı bir taslak oluşturma aracı kullandı

• İK departmanı bir sohbet robotunu test etti

• L&D departmanı çeviri yazılımını denedi

• Destek departmanı AI bilet yönlendirmeyi denedi

• BT departmanı bir ajan düzenleme çerçevesini değerlendirdi

Her bir çaba küçük bir sorunu çözdü, ancak iş hedeflerine ulaşmak için organizasyon genelinde işlerin nasıl yürüdüğünü değiştirmedi.

Her şeyi yavaşlatan, araçların kendisi değil, araçlar arasındaki boşluklardı:

Takımlar zamanlarının çoğunu burada geçirdi ve AI sistemleri yardımcı olacak kadar yeterince bağlantılı değildi.

Anlamlı bir yatırım getirisi elde eden kuruluşlar, en fazla yapay zeka yatırımı yapan kuruluşlar değildi. Bu temel operasyonel adımları otomatikleştiren kuruluşlardı.

2026, hikayenin değiştiği yıl olacak. Kurumsal liderler pilot uygulamaların ötesine geçerek, yapay zekayı kuruluşlarının genelinde yaygınlaştırmaya odaklanıyor. Artık öncelik, ekipleri ve sistemleri birbirine bağlayarak işlerin verimli ve tutarlı bir şekilde ilerlemesini sağlamak ve eskiden her şeyi yavaşlatan koordinasyon işini yapay zekaya devretmek.

AI iş akışı içinde çalıştığında, dağınık çabaları bağlam ve çıktının uyumlu kaldığı sürekli, uçtan uca bir sürece dönüştürür.

Teknik açıdan bu, AI ajanları arasında koordineli bir sistem anlamına gelir. Her bir ajan, planlama ve oluşturma aşamasından kalite kontrol ve yerelleştirme aşamasına kadar iş akışının farklı bölümlerinde paralel olarak çalışır. Uygulamada, bu çoklu ajan ekipleri, ekiplerin hızını yavaşlatan tekrarlayan işleri üstlenerek her adımı bağlantılı, tutarlı ve izlenebilir hale getirir. Birlikte, içeriği manuel aktarımlar olmadan taslaktan yayına taşıyan paralel ajan iş akışları oluştururlar.

Bunu, her biri belirli bir role sahip, yazma ve yerelleştirmeden biçimlendirme ve yayınlamaya kadar her şeyi işlemek için iş akışı boyunca koordinasyon sağlayan, paralel olarak çalışan bir AI ajanı ekibi olarak düşünün. Bir ajan içeriği yeniden yazabilir, bir diğeri marka sesini uygulayabilir, bir diğeri çeviri yapabilir, bir diğeri terminolojiyi uygulayabilir, bir diğeri belirli platformlar için biçimlendirme yapabilir ve bir diğeri CMS, LMS, HRIS, PIM veya DAM'ınıza yayınlayabilir.

Her bir temsilci:

• Tanımlanmış bir rolü vardır

• Yapılandırılmış girdiler alır

• Öngörülebilir çıktılar üretir

• Bağımsız olarak veya başkalarıyla paralel olarak çalışır

Bu çoklu ajan ekipleri, içerik oluşturma ve yerelleştirme süreçlerini koordine ederek her adımın bağlantılı, tutarlı ve izlenebilir olmasını sağlar. Ekipler, arka planda çalışan paralel ajan iş akışlarını düşünmek zorunda kalmazlar; sadece bağlantılı bir sistemin etkisini hissederler. Bu sistemde:

İşler artık her aşamada otomatik olarak ilerlerken, insanlar bağlam veya uzmanlık gerektiren kısımlara odaklanıyor.

Paralel olarak çalışan bu ajan ekipleri yapıyı oluşturur; insan işbirliği ise bunu etkiye dönüştürür.

Her işletme, önemli iş sonuçlarına sahip ekiplerle çalışır: kampanyalar başlatmak, eğitim içeriğinin sürdürülmesi, web sitelerinin yönetimi veya düzenlemelere tabi belgelerin üretilmesi. Bu ekipler, AI'nın uygulanmasıyla ortadan kalkmaz. Destek alırlar. 

Bunlar izole araçlar değildir; her bir aktarımın otomatikleştirildiği ve her çıktının uyumlu kaldığı yapılandırılmış bir ortamda çalışan, koordine edilmiş ajan ekipleridir.

İnsan-ajan sisteminde, insanlar merkezde kalırken, AI ajanları onlarla birlikte çalışarak işi yavaşlatan tekrarlayan adımları ortadan kaldırır.

Ajanlar, aşağıdakiler dahil olmak üzere çeşitli kullanım durumlarını yönetir:

İnsanlar bağlam, yargı ve denetim sağlar. Acenteler ölçek ve yürütmeyi yönetir. Sonuç, her devrede durmak yerine sürekli ilerleyen bir iş akışıdır.

Bu noktada ROI metrikleri görünür hale gelir. Ekipler, süreçleri yönetmek yerine karar verme ve sonuçları iyileştirmeye odaklanarak zamanlarını geçirirler.

Bu örneklerin her birinde, çoklu ajan ekipleri arka planda çalışarak içerik güncellemelerinden yerelleştirme ve uyumluluğa kadar birçok iş akışını koordine ederler.

L&D ekipleri uzun süredir sürüm kontrolü ve küresel uyum konusunda zorluklar yaşamaktadır. Bir bölgedeki politika değişikliğinin tüm eğitim modülleri, tüm diller ve tüm platformlara yayılması aylar sürebilir.

Küresel bir sağlık teknolojisi şirketi olan Smith & Nephew, bu zorluğu ilk elden yaşadı. Eğitim içerikleri, düzinelerce pazarda sürekli güncelleme, yerelleştirme ve uyumluluk kontrolleri gerektiriyordu. Ajan odaklı bir iş akışı uyguladıktan sonra:

• Politika güncellemeleri otomatik olarak yeni taslakları tetikledi.

• Terminoloji ve uyumluluk kuralları anında uygulandı.

• Yerelleştirme 20'den fazla dilde paralel olarak gerçekleştirildi

• Güncellenen modüller doğrudan LMS'lerine yayınlandı

Daha önce haftalarca süren koordinasyon gerektiren iş hedefleri, artık birkaç güne indi. L&D ekibi artık formatlar, bölgeler ve sistemler arasında güncellemeleri yönetmek yerine, eğitim kalitesine odaklanıyor.

Küresel web siteleri hızla gelişmelidir; ürün sayfaları, yardım merkezleri, açılış sayfaları ve belgeler sık sık değişir. Geleneksel iş akışları, ekiplerin güncellemeleri manuel olarak takip etmesini, çevirileri geçici olarak talep etmesini ve değişiklikleri tek tek bölgelere yaymasını gerektiriyordu.

Küresel bir bebek ürünleri şirketi olan Kids2, sürekli, temsilci odaklı bir yerelleştirme modeline geçerek bu süreci dönüştürdü. Temsilcileri:

1. Kaynak sistemlerde tespit edilen güncellemeler

2. Anında yerelleştirilmiş içerik oluşturulması

3. Marka ve terminoloji kurallarının tutarlı bir şekilde uygulanması

4. Güncellemelerin doğrudan bölgesel CMS ortamlarına aktarılması

Eskiden haftalar süren yerelleştirme işlemi artık birkaç saat içinde gerçekleşiyor. Ürün sayfaları ve pazarlama içeriği, manuel koordinasyon gerektirmeden tüm pazarlarda uyumlu kalıyor.

Bağlantısı kesik araçlar, içerik birden fazla ekip, dil ve kanal arasında dolaştığında genellikle tutarsız çıktılar oluşturur.

150'den fazla müşterinin Amazon mağaza vitrinlerini ve e-ticaret içeriklerini yöneten Wunderman Thompson, her gün bu karmaşıklıkla karşı karşıya kalıyordu. Ortak, temsilci odaklı bir iş akışı benimseyerek:

1. Marka sesi ve terminoloji otomatik olarak uygulanmaya başlandı

2. Çeviri belleği, pazarlar arasında tutarlılığı sağladı

3. Her bölge için içerik varyasyonları anında oluşturuldu

4. Birden fazla pazara yayınlama sorunsuz hale geldi

Ekibi, aynı personel sayısıyla kapasitesini %30 artırdı. Bu, koordineli iş akışlarının ek operasyonel yük getirmeden çalışanların üretkenliğini artırdığının kanıtıdır.

AI'nın benimsenmesi etrafındaki ilk heyecan ve coşku, birçok kuruluşun mevcut süreçleri optimize etmek için kendi koordineli AI ajan sistemlerini kurmaya çalışmasına neden oldu. Bazıları küçük ölçekte başarılı oldu, ancak çoğu aynı zorluklarla karşılaştı.

Mühendislik ekipleri aşırı yük altındaydı. Mevcut sistemlerle entegrasyonlar beklenenden daha uzun sürdü. Yönetişim ve veri güvenliği gereklilikleri uygulamayı yavaşlattı. Pilot uygulamalar başarılı olsa bile, bunların sürdürülmesi zaten tam kapasite çalışan teknik ekiplerin sürekli ilgisini gerektiriyordu.

Sonuç tahmin edilebilirdi. İç çabalar, uzun vadeli bir etki değil, kavramın geçerliliğini kanıtladı. Sistemler bir departmanda işe yaradı, ancak tüm işletmeye yayılmadı.

AI ROI'yi ölçerken, iş liderleri yıllarca süren geliştirme döngülerinden sonra değil, hemen ölçebilecekleri sonuçlar isterler. Güvenilir, uyumlu ve halihazırda kullandıkları araçlarla entegre edilebilecek sistemlere ihtiyaç duyarlar.

Bu nedenle birçok işletme, her şeyi kendi başına oluşturmaya çalışmak yerine, bu amaç için tasarlanmış platformları tercih ediyor.

Dahili yerelleştirme iş akışları mı oluşturmalısınız yoksa bir platforma mı yatırım yapmalısınız? Bu anket ve kontrol listesi, pazarlama liderlerinin uzun vadeli bir karar vermeden önce hız, ölçek, maliyet ve riski değerlendirmelerine yardımcı olur.

Smartcat gibi sistemler, her adımın birbirine bağlı olduğu ve sürekli olarak optimize edildiği tek bir yapılandırılmış ortamda birden fazla ajanı koordine eden, tamamen entegre bir insan-ajan iş akışı ortamı sağlar. Sıfırdan başlamak yerine, ekipler hemen çalışmaya başlayan ve iş sonuçlarını iyileştirmeye odaklanan bir altyapıyla başlar. Sonuç olarak, çok dilli ve küresel içerik operasyonlarında daha hızlı etki ve ölçülebilir ROI elde edilir.

Bugün, Fortune 1000 şirketlerinin dörtte birinden fazlası çok dilli ve küresel içerik operasyonları için Smartcat kullanıyor.

Kurumsal iş akışları, insanlar, yapay zeka ajanları ve bağlantılı sistemler arasında sürekli işbirliğine doğru kaymaktadır. Yeni model şu şekilde tanımlanmaktadır:

• Kararlar, yaratıcılık ve bağlama odaklanan kişiler

• AI ajanları tekrarlayan işleri, koordinasyonu ve tutarlılığı yönetir

• Bölgeler, diller ve platformlar arasında iş akışının her aşamasını birbirine bağlayan sistemler

Sonuç, kaliteden ödün vermeden koordineli ve ölçeklenebilir bir çalışma ortamı yaratmaktır. Bu modeli benimseyen kuruluşlar, gelecek yıllarda içeriğin nasıl oluşturulacağı ve sunulacağına dair operasyonel temelleri şimdiden oluşturmaya başlamışlardır.