Yapay Zeka Projelerinde Kurumsal Hafıza Eksikliği

Binovist ve Robosme’nin duyurusuna göre, şirketlerin yapay zekaya milyarlarca dolarlık yatırım yaptığı bu dönemde projelerin başarısındaki temel sorunlardan biri doğru ve kullanılabilir kurumsal veri eksikliği oluyor. Gartner verilerine göre üretken yapay zeka harcamalarının 2025 yılında 644 milyar dolara ulaşması öngörülürken, projelerin en az yarısı PoC aşamasından sonra terk ediliyor.

Yapay Zeka Projeleri Neden PoC Aşamasından Sonra Terk Ediliyor?

Teknolojiye erişim giderek kolaylaşırken şirketlerin kendi verilerini yapay zekanın kullanabileceği bir kurumsal hafızaya dönüştürmesi aynı hızda ilerlemiyor. Gartner’ın Ocak 2026 tarihli değerlendirmesine göre veri kalitesi, maliyet, risk yönetimi ve belirsiz iş değeri projelerin sürdürülememesindeki başlıca nedenler arasında gösteriliyor. Bu tablo şirketlerin yalnızca hangi yapay zeka modelini kullanacaklarını değil, hangi verilere sahip olduklarını da sorgulamaları gerektiğini ortaya koyuyor.

Gartner’ın 2025 araştırmasına göre kuruluşların yüzde 63’ü yapay zeka için doğru veri yönetimi uygulamalarına sahip olmadığını veya bunlardan emin olmadığını ifade ediyor. IBM’in 2.000 CEO ile gerçekleştirdiği 2025 araştırması da veri ile yapay zeka yatırımlarının sonucu arasındaki doğrudan ilişkiyi gözler önüne seriyor. Araştırma sonuçlarına göre CEO’ların yüzde 72’si kuruma özgü veriyi üretken yapay zekadan değer yaratmanın anahtarı olarak görüyor. Buna karşın yapay zeka girişimlerinin yalnızca yüzde 25’i beklenen yatırım getirisini sağlayabilmiş ve yalnızca yüzde 16’sı kurum genelinde ölçeklenebilmiş durumda.

Şirketler Hangi Veri Eksikliğiyle Karşılaşıyor?

Binovist ve Robosme Kurucu Ortağı Engin Alan, satış ve pazarlama tarafında şirketlerin önemli miktarda veriye sahip olduğunu ancak bu verinin çoğunlukla müşterinin satın alma sonrasındaki davranışlarını kapsadığını belirtiyor. Alan, şirketlerin mevcut durumunu "Şirketler geçmişte ne sattığını oldukça iyi biliyor" sözleriyle özetliyor. Hangi müşterinin hangi ürünü ne zaman aldığı, ne kadar satın aldığı ve hangi bölgede ne kadar satış yaptığı ERP sistemlerinde kayıtlı bulunuyor.

Ancak satış açısından daha kritik olan soruların önemli bir bölümü bu sistemlerde yer almıyor. Müşterinin şirketi nasıl bulduğu, ilk temasın nasıl gerçekleştiği, hangi ihtiyaçla geldiği, hangi içerikle ilgilendiği ve hangi teklifleri değerlendirdiği gibi unsurlar eksik kalıyor. Satış döngüsünün ne kadar sürdüğü ve tercihin sebepleri gibi detaylar yapay zekanın öğrenmesi gereken ticari hikayeyi oluşturuyor.

Yeni Müşteri Kazanımında Hangi Veriler Gereklidir?

Geçmiş satış verileri mevcut müşterilerin segmentasyonu, çapraz satış fırsatlarının belirlenmesi, müşteri kaybı ihtimalinin analizi veya sonraki satın alma davranışlarının tahmin edilmesi için kullanılabiliyor. Ancak yeni müşterileri öngörebilmek için farklı bir veri katmanına ihtiyaç duyuluyor. Potansiyel müşterilerin özellikleri, ilk temas noktaları, gösterdikleri ilgi ve dijital davranışlar bu süreçte önem kazanıyor.

Kampanyalara verilen tepkiler, satış aktiviteleri, teklif geçmişleri ve fırsatların neden kazanıldığı veya kaybedildiği gibi verilerin sistematik biçimde biriktirilmesi gerekiyor. Bu veriler yapay zekanın geçmişte kimin satın aldığını bulmasının ötesine geçmesini sağlıyor. Böylece henüz müşterisi olmayanlar arasından kimin satın alma ihtimalinin en yüksek olduğu öngörülebiliyor.

Doğru Kurgulanmış CRM Şirket Hafızasını Nasıl Etkiler?

Engin Alan, CRM’in yalnızca satış ekibinin müşteri bilgilerini girdiği bir yazılım olarak görülmesinin gerçek değerini küçülttüğünü ifade ediyor. Doğru kurgulanmış bir CRM sisteminin şirketin ticari hafızasını oluşturduğunu belirten Alan, fırsatların neden kazanıldığını veya kaybedildiğini kayıt altına aldığını vurguluyor. Müşterilerin hangi ihtiyaçlarla geldiği ve satın alma kararına giden yolun nasıl ilerlediği yıllar içinde birikiyor.

Her şirketin benzer büyük dil modellerine ve benzer araçlara erişebildiği bir ortamda rekabet avantajı modelin kendisinde değil veride saklı kalıyor. Hiçbir rakip başka bir şirketin yıllar içinde oluşturduğu müşteri görüşmelerine ve teklif geçmişine sahip olmuyor. Yönetimlerin araçtan ziyade iş sonuçlarına odaklanması ve yapay zekaya verilecek veriyi doğru belirlemesi gerekiyor.

İlgili haberler

• DT Cloud: Bulut Yatırımlarında TCO Hesaplaması Kritik
• BES Şirketlerinin Yapay Zeka İtibarı Araştırıldı

Yapay Zekâ ve Teknoloji Ekipleri İçin Çıkarımlar

• Ticari Hafıza: Şirketlerin geçmiş satış verilerinin yanı sıra müşteri hikayelerini de CRM sistemlerinde kayıt altına alması gerekiyor.

Sıkça Sorulan Sorular

GenAI Projeleri Hangi Aşamada Terk Ediliyor?

Gartner verilerine göre üretken yapay zeka projelerinin en az yarısı PoC aşamasından sonra terk ediliyor.

CEO’lar Kuruma Özgü Veriyi Nasıl Değerlendiriyor?

CEO’ların yüzde 72’si kuruma özgü veriyi üretken yapay zekadan değer yaratmanın anahtarı olarak görüyor.

ERP Sistemlerinde Hangi Veriler Bulunuyor?

ERP sistemlerinde hangi müşterinin hangi ürünü ne zaman ve ne kadar aldığı gibi geçmiş satış verileri yer alıyor.