Yapay Zekâ Kullanımı İkiye Katlandı: Ekipte Kullanımı Yönetici Belirliyor

Geçen yıl yapay zekâ kullanan bir çalışan bulmak için ekibe "kim kullanıyor?" diye sormanız yeterdi. Bu yıl soru değişti: "Bunu ekip olarak nasıl kullanıyoruz?" Türkiye'de kullanım hızla arttı, ama araç sayısı arttıkça yöntem eksikliği daha görünür oluyor. Bu yazıda son rakamlara, yönetici eğitiminin yapay zekâ kullanımıyla ilişkisine ve ilk adımda neye bakılması gerektiğine değiniyoruz.

Rakamlar ne söylüyor?

AWS ve Strand Partners'ın hazırladığı araştırmaya göre Türkiye'deki işletmelerde yapay zekâ kullanımı bir yılda yüzde 37'den yüzde 51'e çıktı. Aynı araştırmada işletmelerin yüzde 24'ü yapay zekâyı kurum genelinde dönüşüm yaratacak ileri aşamada kullanıyor; İstanbul'da kullanım oranı yüzde 62 (Webrazzi, AWS araştırması).

TÜİK'in 2026 verilerinde de benzer bir hız var. Üretken yapay zekâ kullandığını söyleyen bireylerin oranı 2025'te yüzde 19,2 iken 2026'da yüzde 37,6 olmuş. Girişimlerde ise kullanım oranı, çalışan sayısı arttıkça yükseliyor: 10-49 çalışanlı girişimlerde yüzde 12,8, 250 ve üzeri çalışanlı girişimlerde yüzde 37,1 (Ekonomist, TÜİK verileri).

Yani çalışanlar araçları zaten deniyor. Ama bir şirkette bu denemelerin ortak bir yönteme dönüşüp dönüşmediği ayrı bir soru ve rakamlar buna cevap vermiyor.

Ekipte yapay zekâ kullanımını kim belirliyor?

Gallup'un 2026 küresel işyeri raporu bu soruya dolaylı bir ipucu veriyor. Rapora göre yöneticilerin yalnızca yüzde 44'ü şimdiye kadar yönetim eğitimi aldığını söylüyor. Gallup, temel bir eğitimin aktif bağlılıksızlığı yaklaşık yarıya indirebildiğini belirtiyor. Aynı çalışma, ABD'de yapılan ayrı bir ankete dayanarak, teknik altyapı dışında çalışanın yapay zekâ kullanıp kullanmadığını en iyi açıklayan şeyin doğrudan yöneticisinin bunu destekleyip desteklemediği olduğunu söylüyor (UC Today, Gallup raporu özeti).

Bunun anlamı basit: araç lisansı almak ekibin kullanmasını sağlamıyor. Yönetici bir süreci seçip "bunu bu araçla deneyelim, sonucu haftaya birlikte bakarız" demedikçe kullanım kişisel deneme olarak kalıyor. O yöneticinin de çoğu zaman bunu nasıl yapacağına dair bir eğitimi yok.

İlk adımda neye bakmalı?

Önerimiz, işe tek bir süreçle başlamak. Aynı anda beş aracı denemek çoğu zaman kimsenin hangi sonucu neden aldığını bilmemesiyle biter. Başlamadan önce şu soruları yanıtlamak işinizi kolaylaştırır:

• Hangi süreç seçilecek? İlan yazımı, toplantı özeti, müşteri e-postası gibi tekrar eden ve çıktısı kolay kontrol edilen bir iş idealdir.
• Çıktıyı kim kontrol edecek? Hatalı bir metnin kime gideceğini önceden belirleyin.
• Hangi veri girilebilir? Müşteri bilgisi ve kişisel veri için net bir kural yazın.
• Kazancı nasıl ölçeceksiniz? Süreyi önce ve sonra not edin. Rakam olmadan "işe yarıyor" demek zor.
• Yönetici bunu ekibine nasıl anlatacak? Yönetici kendisi kullanmadıysa ekip de kullanmaz.

Kurumlar ne yapabilir?

İlk iş, bir envanter çıkarmak. Hangi ekip hangi aracı hangi iş için kullanıyor, kimler kullanmıyor ve neden? Bu görüşmeler genellikle iki şeyi ortaya çıkarır: bazı çalışanlar kuralları bilmediği için aracı hiç kullanmıyor, bazıları ise kuralları bilmediği için fazla kullanıyor. İkisi de aynı eksikten, yani ortak bir yöntemin olmamasından geliyor.

Önce ekibinizde yapay zekânın bugün nerede ve kim tarafından kullanıldığını kısa bir görüşmeyle öğrenin. Sonra yöneticilere, kendi ekiplerinden gerçek bir süreçle çalışabilecekleri uygulamalı bir oturum düzenleyin. Slayt anlatımı yerine kendi işiniz üzerinde yapılan çalışma kalıcı sonuç veriyor. Üç ay sonra aynı soruları yeniden sorup farkı görün.

Bizimle İletişime Geçin

Ekibinizde yapay zekâ kullanımını ortak bir yönteme dönüştürmek ve yöneticilerinizi bu konuda desteklemek istiyorsanız RECTRA Eğitim ve Danışmanlık ekibine yazın. Mevcut durumunuzu birlikte değerlendirip kurumunuza uygun bir program önerelim.