2026: AI Pilotlarından Paralel Ajan İş Akışlarına

2025 yılı sona ererken, kurumsal liderler yapay zekanın gerçekte neler başardığını değerlendiriyorlar. Bireysel görevler daha hızlı ilerledi, ancak uçtan uca operasyonlar nadiren bu hızı yakalayabildi. Yılın başında, ekipler organizasyonun çeşitli bölümlerinde taslak hazırlama asistanları, sohbet araçları ve hafif otomasyon sistemleri kullanmaya başladı. Bu araçlar yararlı oldu, ancak yalnızca her bir uygulamanın dar kapsamı içinde.

Gerçek kısıtlamalar, işlerin ekipler ve sistemler arasında geçiş yapması gerektiğinde ortaya çıkıyordu. İçerik bir ortamda daha hızlı oluşturulabilir ve başka bir ortamda daha hızlı uyarlanabilir, ancak ilerleme yine de tanıdık sürtünme noktalarında yavaşlıyordu: parçalanmış iş akışları, manuel devirler, onay döngüleri ve CMS, LMS ve bölgesel lansman süreçleri arasında sıkışan içerik. Hız, liderlerin sorumlu olduğu tüm operasyonel akışta değil, izole adımlar içinde artıyordu.

2025 yılında anlamlı ilerleme kaydeden kuruluşlar farklı bir yaklaşım benimsedi. Daha fazla araç eklemek yerine, işlerin sistemler, ekipler ve pazarlar arasında nasıl ilerlediğine odaklandılar. İş akışlarını izole görevler yerine birbirine bağlı sistemler olarak yeniden tasarlayarak, kesintileri azalttılar ve küresel ölçekte faaliyet göstermenin temelini attılar. Bu zihniyet, karar vericilerin 2026 yılında yapay zeka için beklentilerini nasıl belirlediklerini şekillendiriyor.

AI, birbirinden bağımsız araçlar ve iş akışları arasında çalıştığında, kuruluşlar ilk başta fark edilmesi kolay olmayan maliyetlere maruz kalır. Ekipler, sistemler arasında işler ilerledikçe çıktıları uzlaştırmak, onayları manuel olarak koordine etmek ve tutarsızlıkları düzeltmek için zaman harcar. Her bir devir, hacim ve pazar kapsamı arttıkça artan gecikme, risk ve ek maliyetler getirir.

Zamanla, bu verimsizlikler AI'nın sunması gereken değeri aşındırır. İzole adımlarda daha hızlı uygulama, iş düzeyinde daha hızlı lansmanlar, daha net hesap verebilirlik veya öngörülebilir performans anlamına gelmez. AI temel operasyonlara entegre oldukça, bu gizli maliyetler liderlik için daha görünür hale gelir ve haklı gösterilmesi giderek zorlaşır.

“Yönetici görüşmelerinde, yapay zeka konusundaki ton iyimserlikten sorumluluk bilincine doğru kaymıştır. Liderler artık yapay zekayı gelir sistemleri, genişleme stratejisi ve işletme maliyetleri için uyguladıkları standartlarla değerlendiriyorlar. Finansal ve operasyonel incelemelere dayanamayan yapay zeka altyapı değildir; sadece bir denemedir.” — Ron Thomas, Smartcat Gelir Direktörü

Pratik olarak, yapay zeka artık temel altyapı gibi ele alınmaktadır. Liderler, pilot uygulamalar ve özelliklerden çok, bir sistemin sabit bütçelere uyup uymadığı, mevcut platformlara sorunsuz bir şekilde entegre olup olmadığı ve finansal, operasyonel ve risk incelemelerine dayanıp dayanamayacağı ile daha çok ilgilenmektedir.

AI stratejik girişimler açısından değerlendirildikten sonra, liderlerin performansın tüm bölgelerde ve düzenleyici ortamlarda görünür olmasını sağlayan bir ölçüte ihtiyaçları vardır. Maliyet hala önemlidir, ancak maliyet tek başına bir sistemin kuruluşun değişime yanıt vermesine, lansmanları koordine etmesine veya risklerin yüksek olduğu durumlarda doğruluğu korumasına yardımcı olup olmadığını göstermez.

Maliyet, hikayenin bir kısmını anlatır, ancak AI'nın uygulamayı iyileştirip iyileştirmediğini göstermez. Smartcat'in CRO'su Ron Thomas, "Desteklediğimiz kuruluşlarda, pazara sunma hızı, AI'nın gerçek değer sağladığını gösteren en net testtir" diyor. "Bilimsel, düzenleyici ve teknik olarak karmaşık ortamlarda, küçük bölgesel gecikmeler bile aşağı akış riskine yol açar ve bazı durumlarda lansmanı tamamen durdurabilir. AI, lansman süresini kısaltmıyorsa, ROI sağlamıyor demektir."

Uygulamada, darboğaz yapay zeka kapasitesiyle ilgilidir. Smartcat'in Global Pazarlama Başkan Yardımcısı Nicole DiNicola'nın da belirttiği gibi, ekipler yapay zeka ile hacmi ölçeklendirmeyi öğrenmiş olsalar da, sistemleri ve iş akışlarını birbirine bağlamak, yinelenen sürümleri yönetmek ve arka planda tutarsızlıkları düzeltmek için hala zaman kaybediyorlar. "Operasyonel karmaşıklık daha büyük bir engel haline geliyor. Ekipler hala bu konuda zaman kaybediyor."

2026 yılında, ekipler katı bir sıra yerine paralel olarak ilerleyen iş akışlarına ihtiyaç duyacaklar. Planlama, oluşturma, kalite kontrolleri ve yerelleştirme alanlarında çalışan koordineli AI ajan grupları, tek bir bağlantılı ortamda bekleme sürelerini ortadan kaldırarak ve lansman zaman çizelgelerini hızlandırarak ekiplere açık bir avantaj sağlar.

Rutin operasyonel görevleri paralel olarak yürüten bu temsilci ekipleri, kalite veya marka bütünlüğünden ödün vermeden içeriğin pazarlar arasında daha hızlı hareket etmesini sağlar. Yaşam bilimleri ekipleri, onaylanmış iddiaları ve güvenlik dilini tüm pazarlarda aynı anda uygulamak için bu ekipleri kullanır ve üreticiler, mühendislik güncellemeleri geliştikçe teknik belgelerin uyumlu kalmasını sağlamak için bu ekiplere güvenir.

Koordineli ajan ekipleri, yönetişimi korurken hızı artırmanın pratik bir yolunu sunar. Invosphere'ın kurucu ortağı ve Smartcat müşterisi Ross Taylor, daha geniş potansiyeli şöyle özetliyor: "Bu sadece eski iş akışlarını daha hızlı kopyalamakla ilgili değil. Merak kültürünü oluşturan yeni, daha ölçeklenebilir bir öğrenme yöntemi ortaya çıkarmakla ilgili."

Liderler işletim modellerini yeniden düzenlerken, dilin küresel çabaların başarıya ulaşıp ulaşmayacağını belirleyen en önemli faktör haline geldiği giderek daha fazla ortaya çıkıyor. Birçok kuruluş kişiselleştirme ve içerik otomasyonuna büyük yatırımlar yapıyor, ancak küresel hazırlığı hala sürecin son adımı olarak görüyor. Yerelleştirmeyi sonradan eklemek, lansmanların gecikmesine, mesajların sapmasına, terminolojide tutarsızlıklara ve içerik hacmi arttıkça artan yeniden çalışma yüküne neden oluyor.

Ancak dil, iş akışlarına baştan itibaren dahil edildiğinde, kuruluşlar temelden farklı sonuçlar elde ederler. Sağlık odaklı paketlenmiş gıda şirketi Huel adlı sağlık odaklı paketlenmiş gıda şirketi, sürecin erken aşamalarında alıcıların ana dillerinde içerik oluşturarak pazarlama konusunda küresel bir yaklaşım benimsediğinde, gelirlerinde %29 artış ve yeni müşteri hacminde %80 artış gördü; hem de tüm bunları daha düşük bir edinim maliyetiyle gerçekleştirdi. Yerelleştirmeyi temel içerik iş akışlarından ayrı tutan şirketler, yeni pazarlara açıldıklarında nadiren benzer sonuçlar elde ederler.

Küresel bir tüketici elektroniği markasının bir yöneticisi, iç araçların bu karmaşıklığı yönetemediği durumlarda ekiplerin üstlendiği yükü şöyle anlattı: "Bazen başkalarının çevirilerini düzeltmekle meşgul olduğum için kendi çevirilerimi yapmaya bile vaktim olmuyor."

Dili temel bir kazanç olarak ele almak, operasyonel bir avantajdır. İş akışları, içeriğin başından itibaren farklı diller, bölgeler ve formatlar arasında taşınabilmesini sağlayacak şekilde tasarlandığında, ekipler ölçeği zayıflatan son aşama sorunlarından kaçınabilirler.

Smartcat'in Küresel Pazarlama Başkan Yardımcısı Nicole DiNicola'nın belirttiği gibi, "Yüksek performanslı ekipler, sürecin erken aşamalarında bölgesel ihtiyaçları öngörerek, son aşamada düzeltme yapma ihtiyacını ortadan kaldırıyor."

Etkileri sektörlere göre farklılık gösterir. Yaşam bilimlerinde, tutarsız terminoloji onayları yavaşlatır ve uyumluluk sorunları yaratır. İmalat sektöründe, uyumsuz talimatlar operasyonel ve güvenlik risklerine yol açar. Perakende sektöründe, diller arasında uyumsuz iddialar, hızlı kampanya döngüleri sırasında marka tutarlılığını zayıflatır.

Dil, alt düzey bir görev değildir. Karmaşıklık arttıkça ekiplerin hızlı ve güvenli bir şekilde hareket edip edemeyeceğini belirler. Smartcat müşterisi Ingram Micro'da Küresel Değişim Yönetimi Eğitmeni olarak görev yapan Celeste Daniels, Smartcat'in ekibinin bunu başarmasına tam olarak yardımcı olduğunu paylaşıyor. "Smartcat, küresel mesajımızı sulandırmadan iletmemizi sağladı."

Liderler, performansın yönetişim, iş akışı tasarımı ve operasyonel dayanıklılığa ne kadar bağlı olduğunu gördüklerinde, pratik bir karar ile karşı karşıya kalırlar: iç sistemler mi kurmalıyız yoksa AI ROI'yi ölçeklendirmek ve artırmak için tasarlanmış altyapıyı mı benimsemeliyiz?

Bazı ekipler, iç ajanların esnek ve hızlı bir şekilde devreye alınabileceğini düşündükleri için 2025 yılında kurulum yapmayı tercih ettiler. Bu yaklaşım, hafif pilot projelerde genellikle işe yarar, ancak değişimin hızına ayak uydurmak zorunda kaldığında istikrarsız hale gelir:

• Mühendislik ekipleri aşırı yük altında çalışıyor

• Yönetim incelemeleri yeni yeteneklerin geliştirilmesini yavaşlatıyor

• İş akışları çoğaldıkça bakım ve güvenlik ihtiyaçları da artıyor.

Örneğin, imalat sektöründe, iç otomasyonlar genellikle haftalık olarak değişen spesifikasyonlar nedeniyle ekiplerin sağlayabileceğinden daha fazla mühendislik desteği gerektiriyordu. Bu belirtiler bir araya getirildiğinde, daha derin bir nedeni işaret ediyor: AI sistemlerinin kendilerinin nasıl tasarlandığı.

Smartcat'in Ürün Direktörü Falk Gottlob, iç yapıların tam da bu noktada sorun yaşadığı konusunda uyarıyor. "2026 yılında," diyor, "şirketler yapay zekayı yeterince iyi uygulayamadıkları için değil, birçok platformun hala koordineli, denetlenebilir, uçtan uca çalışma için tasarlanmamış olması nedeniyle bir engelle karşılaşacaklar."

2026 yılında, yapay zeka yalnızca bireysel görevlerde daha hızlı çıktı sağlamakla kalmayıp, tüm pazarlarda yürütmeyi desteklediği takdirde kurumsal ölçekte çalışacaktır. Sistemler, doğruluk, yönetişim ve kontrolü korurken işleri uçtan uca taşımak zorundadır.

Uygulamada, deneme ve operasyonlar arasındaki bu sınır birkaç somut önceliğe indirgenebilir. 2026 yılında ekibinizin günlük olarak güvenebileceği bir yapay zeka istiyorsanız, odaklanmanız gereken nokta budur.

1. Sürtünme Denetimi: İşlerin hala yavaşladığı noktaları belirleyin; bu noktalar, görev devri, elektronik tablolar, e-posta yazışmaları veya onay kuyrukları olabilir. Bunlar genellikle hızı etkileyen gerçek engellerdir.

2. İş Etkisine Göre ROI'yi Tanımlayın: Lansman süresini, pazarları paralel olarak harekete geçirme yeteneğini ve içeriğin her yerde yasal düzenlemelere ve marka beklentilerine uygun olduğuna dair güveni göz önünde bulundurun.

3. Denetim için beceri geliştirme: Uygulama, koordineli ajan ekiplerine doğru kayarken, ekipler manuel üretime daha az zaman ayırıp, kuralları şekillendirme, çıktıları denetleme ve sınır durumlarda karar verme gibi işlere daha fazla zaman ayırmaya başlıyor.