İki yıldır çalışanları her fırsatta üretken yapay zekayı benimsemeye teşvik eden büyük şirketlerin sayısı giderek artıyor ve artık geri çekiliyor. Financial Times'ın 19 Haziran 2026'da yayınlanan araştırmasına göre bunun nedeni, şirket içinden birinin yaptığı bir alıntıyla açıkça özetleniyor: "Bir canavar yarattık."

Kısa sürede haftanın en çok tartışılan iş hikayelerinden biri haline gelen FT raporu, büyük bir kısmı AI sağlayıcıları tarafından faturalandırılan tokenlarla ölçülen kontrolden çıkan AI harcamalarının kurumsal bütçeleri nasıl zorladığını ve yöneticileri daha yeni zorunlu kıldıkları araçlara disiplin uygulamaya nasıl zorladığını belgeliyor. For more context on this story, see our ongoing more AI stories.

Yetkiden Kısıtlamaya

Bu değişim dikkat çekici çünkü birçok büyük işverenin savunduğu politikaları tersine çeviriyor. CBC'nin 17 Haziran'da bildirdiği gibi birçok şirketin hedefi "mümkün olduğunca fazla yapay zeka kullanmak"tı. Şimdi aynı kuruluşlardan bazıları geri çekilerek kullanımı sınırlıyor, premium modellere erişimi kısıtlıyor ve hangi yapay zeka iş akışlarının gerçekten değer sağladığını denetleiyor.

FT raporuna atıfta bulunan Crypto Briefing, Amazon, Walmart ve Uber dahil olmak üzere maliyetler arttıkça çalışanların yapay zeka kullanımını kısıtlayan belirli şirketlerin adını verdi. Dünyanın en gelişmiş teknoloji işverenlerinden üçünün yapay zeka harcamaları üzerindeki kısıtlamayı sıkılaştırdığı manşeti, maliyet sorununun nakit sıkıntısı çeken startup'larla sınırlı olmadığının sinyalini veriyor. Gezegendeki en büyük işletmelere ulaşıyor.

Jetonlu Fatura Sorunu

Geri çekilmenin merkezinde çoğu üretken yapay zekayı destekleyen fiyatlandırma modeli yer alıyor. Pek çok yapay zeka hizmeti, düz bir abonelik yerine jetonla, yani bir modelin okuduğu ve ürettiği metin parçalarıyla ücret alıyor. On binlerce çalışan uzun belgeleri sohbet robotlarına yapıştırdığında, tüm gün boyunca yapay zeka kodlama asistanlarını çalıştırdığında veya birçok model çağrısını döngüye alan dahili aracılar oluşturduğunda jeton ölçer hızla döner.

Let's Data Science'ın 17 Haziran'da yayınlanan ayrı bir analizi, şirketlerin özellikle mühendisler için AI token harcamalarını dizginlemesi olgusuna odaklandı. Görev başına düzinelerce model isteği yayınlayabilen geliştirici araçları, büyük şirketlerdeki en pahalı yapay zeka dağıtımları arasında yer alıyor. Daha fazla kod oluşturma ve aracılık aracı üretime geçtikçe, bunları çalışır durumda tutmanın maliyeti de keskin bir şekilde arttı.

Bu zorluk, yatırım getirisini ölçmenin zorluğuyla daha da artıyor. Bireysel çalışanlar sıklıkla üretkenlik artışları bildirse de, bu kazanımları belirli miktardaki token harcamalarına bağlamak ve faturayı aştıklarını kanıtlamak, birçok yöneticinin beklediğinden daha zor oldu.

Yapay Zeka Oluşturucuları Bile Sıkıntıyı Hissediyor

Maliyet sıkışıklığı yapay zeka tüketicileriyle sınırlı değil. Teknolojiyi geliştiren şirketlere dokunuyor. 12 Haziran'da Stocktwits, Meta'nın yapay zeka maliyetlerinin "arttığını" bildirdi ve bu durum, şirketin harcamaları dizginleme planlarının ana hatlarını çizmesine yol açtı. Yapay zekayı geleceğinin merkezi olarak konumlandıran bir firma için maliyet baskısının kabul edilmesi, disiplinin ne kadar geniş bir alana yayıldığının altını çiziyor.

Model olgunlaşan bir pazara işaret ediyor. 2024 ve 2025'te baskın kurumsal içgüdü, yapay zekanın erken benimsenmesinin kalıcı bir rekabet avantajı sağlayacağı varsayımıyla, geniş kapsamlı denemeler yapmak ve tasarı hakkında daha sonra endişelenmekti. 2026'da bütçelerin sıkılaştığı ve yeniliklerin azaldığı bir dönemde, finans departmanları diğer kalemlere uygulanan aynı titizliği talep ediyor.

Maliyet Kontrolleri için Yeni Bir Pazar

Geri çekilmenin kendisi ticari fırsatlar yaratıyor. 4 Haziran'da CNBC, şirketlerin yapay zeka harcamalarını dizginlemeye çalışmasıyla gider yönetimi girişimi Ramp'ın 44 milyar dolarlık bir değerlemeye ulaştığını bildirdi. Ramp'ın yükselişi, sıkıntı noktasının ne kadar hızlı bir şekilde bir ürün kategorisine dönüştüğünü gösteriyor: Yapay Zeka araçlarının yanı sıra artık yapay zeka harcamalarını izleyen, tahsis eden ve sınırlayan araçlar da talep görüyor.

Sağlayıcıların yapay zeka satmak için yarıştığı ve alıcıların buna harcayacaklarını kontrol etmelerine yardımcı olmak için yarışan paralel bir endüstriden oluşan bu dinamik, kurumsal yapay zeka pazarının girdiği garip orta aşamayı yansıtıyor. Teknoloji, pek çok görev için kullanışlılık çıtasını aştı ancak öngörülebilir, kontrol edilebilir maliyet çıtasını henüz aşamadı.

Endüstri İçin Ne İfade Ediyor?

Yapay zeka sağlayıcıları için bu trend bir uyarı taşıyor. Büyük müşteriler sınırsız denemeden rasyonel, yatırım getirisi testli kullanıma geçerse ham token tüketimine bağlı gelir artışı yavaşlayabilir. Bu beklenti, finansal modelleri sürekli artan çıkarım hacimlerini varsayan şirketler için özellikle önemlidir.

İşletmeler için ders daha incelikli. Geri çekilme, yapay zekanın büyük şirketlerde başarısız olduğu anlamına gelmiyor. Denetimi sıkılaştıran kuruluşların birçoğu, eş zamanlı olarak hedeflenen, yüksek değerli yapay zeka dağıtımlarını da genişletiyor. Geçiş, genişlikten seçiciliğe, "Yapay Zekayı her yerde kullanın"dan "Yapay Zekayı karşılığını verdiği yerde kullanın"a doğru.

FT'nin haberine dayanak oluşturan "Bir canavar yarattık" sözü, sonuçta kalıcı bir karardan ziyade geçici bir aşırılığı tanımlayabilir. Şirketler üretken yapay zekayı geniş çapta entegre etmek için yarıştı, bu süreçte büyük faturalar ürettiler ve şimdi rotayı düzeltiyorlar. Bu düzeltmenin yapay zekanın kullanıma sunulmasını yavaşlatıp yavaşlatmayacağı veya basitçe daha sürdürülebilir hale getirip getirmeyeceği, endüstrinin 2026'nın geri kalanını yanıtlayarak geçireceği sorudur.

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →