Öncü şirketler nasıl öne geçiyor?

TLDR

• Kullanım oranı yüzde 95'lik dilimde yer alan öncü şirketler artık çalışan başına tipik şirketlerin 3,5 katı kadar yapay zeka kapasitesi kullanıyor; bu oran geçen yıl 2 kattı.
• Fark yalnızca kullanım yoğunluğundan kaynaklanmıyor; kullanım derinliği de belirleyici rol oynuyor. Mesaj hacmi bu avantajın yalnızca %36'sını açıklarken, asıl fark daha zengin ve karmaşık yapay zeka kullanımından geliyor.
• Ajan tabanlı iş akışları artık önemli bir ayrışma noktası haline geliyor. En büyük fark, ileri düzey araçların kullanımında görülüyor: Öncü şirketler, çalışan başına tipik şirketlere kıyasla 16 kat daha fazla Codex mesajı gönderiyor.
• Kuruluşlar bu seviyeye ulaşabilir. Lider şirketler kullanım derinliğini ölçüyor, üretim kullanımına uygun yönetişim kuruyor, yetkinlik geliştirmeye yatırım yapıyor, işe yarayan uygulamaları ölçeklendiriyor ve sohbet tabanlı destekten ajanlara devredilen iş akışlarına geçiyor.

Birçok şirket için yapay zekaya geçişin ilk aşaması erişimle ilgiliydi: kimlerin yapay zeka araçlarına sahip olduğu, kaç kullanıcı lisansının dağıtıldığı ve çalışanların bu araçlarla denemeler yapıp yapmadığı. Bunlar halen önemli. Ancak artık asıl farkı yaratan şey erişim değil. 

Son araştırmamız, öncü şirketlerin yapay zeka avantajının katlanarak büyümeye başladığını gösteriyor. Öncü şirketler öne geçiyor; çünkü çalışan başına daha fazla yapay zeka kapasitesi kullanıyor, gelişmiş araçları daha yoğun benimsiyor ve yapay zekayı iş akışlarına daha derinlemesine entegre ediyor.

Bugün, OpenAI Signals'ın iş dünyası odaklı uzantısı olan B2B Signals'ı tanıtıyoruz. Bu analiz, OpenAI ürünlerinin kurumsal kullanımından elde edilen, gizliliği koruyan toplulaştırılmış sinyallere dayanıyor ve şunları inceliyor:

• Yapay zekanın şirketler içinde ne kadar derin kullanıldığı
• Hangi araç ve görevlerin öncü benimsemeyle en güçlü ilişkiye sahip olduğu
• İş odaklı kullanım senaryolarının sektörler, ürünler ve fonksiyonlar arasında nasıl yayıldığı

Not: Bu rapordaki tüm analizler, kimliksizleştirilmiş ve birleştirilmiş kurumsal kullanım verilerine dayanmaktadır. Mesaj içerikleri otomatik sistemlerle sınıflandırılmıştır ve bu analiz kapsamında hiçbir OpenAI çalışanı tekil şirket, işletme veya API müşterisi verisini incelememiştir.

En net sinyal, kullanım derinliği. Öncü şirketler artık çalışan başına tipik şirketlere kıyasla 3,5 kat daha fazla yapay zeka kapasitesi kullanıyor. Nisan 2025'te bu oran 2 kattı. Mesaj hacmi bu farkın yalnızca %36'sını açıklıyor; asıl fark daha derin kullanımdan geliyor. Öncü şirketlerde çalışanlar yapay zekadan daha karmaşık işler üstlenmesini istiyor, daha zengin bağlam sağlıyor ve daha kapsamlı çıktılar üretiyor.

Bu raporda, üretilen token'ları, talep edilen yapay zeka kapasitesi için bir gösterge olarak kullanıyoruz. Token'lar iş değerinin doğrudan ölçüsü değildir; ancak çalışanların yapay zekadan ne kadar iş yapmasını istediğini gösterdiği için, yapay zeka kullanım derinliğini anlamaya yardımcı olan yararlı bir gösterge sunar.

Basitçe söylemek gerekirse tipik şirketler yapay zekayı soruları yanıtlamak için kullanırken, öncü şirketler karmaşık işleri yürütmelerine yardımcı olması için kullanıyor. Yani mesele yalnızca daha fazla mesaj göndermek değil. Her etkileşim, gerçek işin daha büyük bir bölümünü üstleniyor.

Bu sinyaller birlikte değerlendirildiğinde, öncü şirketlerin yapay zekayı daha karmaşık ve daha zorlayıcı işler için kullandığını gösteriyor. Liderler için soru artık "Kaç kişinin erişimi var?" veya "Yapay zeka ne sıklıkla kullanılıyor?" değil. Asıl soru, yapay zekanın iş akışlarını ne kadar derinleştirdiği ve ekiplerin çalışma biçimini nasıl değiştirdiği.

Öncü şirketler aynı zamanda görevleri ajanlara devretmeye doğru ilerliyor.

En büyük avantaj, gelişmiş ve ajan tabanlı araçlarda görülüyor. En belirgin fark Codex'te ortaya çıkıyor: Öncü şirketler, çalışan başına tipik şirketlere kıyasla 16 kat daha fazla mesaj gönderiyor. ChatGPT Agent, ChatGPT Uygulamaları, Derin Araştırma ve GPT'ler de benzer eğilimler gösteriyor. Bu da öncü şirketlerin; çalışanların kod yazmasına, çok adımlı görevleri devretmesine, şirket bağlamını uygulamasına ve daha karmaşık araştırmalar yürütmesine yardımcı olan araçların benimsenmesinde daha ileri olduğunu gösteriyor.

Yapay zeka sistemleri; araç kullanma, dosyalar ve kod tabanları arasında çalışma ve daha uzun soluklu görevleri tamamlama konusunda geliştikçe, şirketlerin anlamlı işleri yapay zeka ajanlarına devretmeye uyum sağlaması gerekecek.

İlk hareket eden şirketler, yapay zekayı yalnızca daha hızlı bir arayüz olarak değil, işi temelden yeniden tasarlamanın bir yolu olarak kullanmalarını sağlayacak operasyonel kası şimdiden geliştiriyor.

Cisco, büyük ölçekli bir kurumsal mühendislik organizasyonunda karmaşık yazılım çalışmalarını hızlandırmak için Codex kullanıyor. Canlı kullanım iş akışlarında Codex; geliştirme sürelerini yaklaşık %20 azalttı, ayda 1.500'den fazla mühendislik saati tasarrufu sağladı ve hata çözümleme hızını %10-15 artırdı. Cisco ekibinin ifadesiyle, en büyük kazanımlar Codex'i "ekibin bir parçası" gibi kullanmaya başladıklarında ortaya çıktı.

Yapay zeka artık şirket genelindeki üretim iş akışlarına da giriyor.

Şirketler artık API kullanım senaryolarını uygulama içi asistanlara, kodlama ve geliştirici araçlarına ve müşteri destek süreçlerine yayıyor. Bunlar, yapay zekanın ürünlerin, hizmetlerin ve şirket içi sistemlerin bir parçası haline geldiği alanlar.

Yapay zeka kullanımı en yaygın olarak yazım ve iletişim alanlarında görülüyor; ancak fonksiyona özel kullanım da hızla artıyor. BT ve Güvenlik ekipleri ağırlıklı olarak kullanım talimatları ve prosedürel rehberlik için yapay zekadan yararlanırken, Yazılım Geliştirme ve Veri Bilimi ekiplerinde yoğun kodlama kullanımı görülüyor. Finans ekipleri ise analiz ve hesaplama için yapay zekayı kullanıyor. Bu tablo, yapay zekanın genel verimlilik araçlarının ötesine geçerek her fonksiyonun temel sorumluluklarına daha yakın işlerde kullanılmaya başladığını gösteriyor.

Yapay zeka benimsenmesinde herkese uyan tek bir liderlik sıralaması yok Bazı sektörler geniş çaplı ChatGPT kullanımında öne çıkarken, bazıları Codex kullanımı, API yoğunluğu veya mesaj yoğunluğu açısından öne çıkıyor. Bu da şirketler için birden fazla başlangıç noktası olduğu anlamına geliyor: erişimi ölçeklemek, kullanımı derinleştirmek, ajan tabanlı araçları benimsemek veya yapay zekayı doğrudan ürün ve sistemlere entegre etmek.

Travelers Insurance, bunun pratikte nasıl göründüğünü gösteriyor. OpenAI ile geliştirilen AI Claim Assistant, müşterilere hasar bildirim sürecinde rehberlik ediyor, poliçe sorularını yanıtlıyor, talep oluşturmak için gerekli bilgileri topluyor ve talepleri doğrudan Travelers sistemleri içinde oluşturuyor. Travelers, bu asistanın ilk yılında yaklaşık 100.000 hasar bildirim çağrısını yönetmesini bekliyor.

Öncü şirketlerle tipik şirketler arasındaki fark, değişmez bir ayrım olarak görülmemeli. Birçok kuruluş halen geniş erişimden daha derin ve daha entegre yapay zeka kullanımına geçiş sürecinin başında. Öncü şirketlerin değeri, şirketlerin zaman içinde ivme kazanmasına hangi uygulamaların yardımcı olduğunu göstermelerinde yatıyor.

En güçlü sinyallerden biri eğitim ve öğrenme alanında görülüyor. Görev düzeyindeki en büyük avantajı da burada ortaya çıkıyor. Bu da lider şirketlerin yapay zekayı yalnızca işleri tamamlamak için değil; çalışanların yapay zekayı etkili kullanmak için gerekli becerileri, alışkanlıkları ve özgüveni geliştirmelerine yardımcı olmak amacıyla da kullandığını gösteriyor.

Kuruluşlar; kullanım derinliğini ölçerek, üretim kullanımını destekleyen yönetişim mekanizmaları kurarak, yetkinlik geliştirmeyi temel altyapının bir parçası haline getirerek, öncü ekipleri belirleyip etkilerini ölçeklendirerek ve sohbet tabanlı destekten ajanlara devredilen iş akışlarına geçerek en üst seviyeye yaklaşabilir.

Kurumsal yapay zeka hızla gelişiyor ve liderlerin, yapay zeka kullanımını iş değerine dönüştürmeye neyin yardımcı olduğunu anlayabilmek için net verilere ihtiyacı var.

B2B Signals, lider şirketlerin davranışlarını ve kullanım kalıplarını takip ederek kuruluşlara, öncü şirketlerin yapay zeka kapasitesini iş değerine nasıl dönüştürdüğüne dair daha net bir görünüm sunuyor.

Bu ilk sürüm; kullanım derinliği, ajan tabanlı iş akışları ve sektörler ile iş fonksiyonları genelinde ortaya çıkan eğilimlere odaklanıyor. Gelecekteki güncellemeler, bu göstergelerdeki ilerlemeyi takip edecek ve kurumsal yapay zeka geliştikçe sinyalleri uyarlayacak.