Küresel ekonominin çok katmanlı risklerle şekillendiği bir dönemi geride bırakırken, 2025 yılı öngörülebilirliğin belirgin biçimde zayıfladığı bir eşik olarak öne çıktı. Jeopolitik gerilimler, finansal koşullardaki sıkılık, ticaret politikalarındaki belirsizlik ve teknolojik dönüşümün hızlanması; risklerin artık tek bir merkezden değil, eş zamanlı ve birbirini besleyen dinamikler üzerinden ortaya çıktığını gösterdi.

2026’ya ilişkin genel beklenti, küresel ekonominin ılımlı ancak aşağı yönlü risklere açık bir büyüme patikasında ilerleyeceği yönünde şekilleniyor. Büyümenin ana katkısının gelişmekte olan ekonomilerden gelmeye devam etmesi beklenirken, enflasyonda kademeli bir normalleşme sürecinin sürmesi öngörülüyor. Bu görünüm, politika yapıcılar ve kurumlar açısından “sert iniş” senaryolarından çok, uzamış bir belirsizlik rejimi ile karşı karşıya olunduğuna işaret ediyor.

Buna paralel olarak yapay zekâ, yalnızca teknolojik bir dönüşüm başlığı olmaktan çıkarak; makro risklerin yönetimi, büyümenin niteliği ve rekabet gücünün sürdürülebilirliği açısından merkezi bir rol üstlenmeye başlıyor. Küresel ölçekte yapılan çalışmalar, yapay zekâ yatırımlarının büyük bölümünün henüz net bir yol haritası olmaksızın, keşif odaklı ilerlediğini ve buna karşın bazı kurumların cesur adımlarla yapısal avantaj yaratmaya başladığını gösteriyor.

Yapay Zekâ Ekonomik Döngünün Neresinde?

2025 yılı boyunca yapay zekâ, küresel ekonomik anlatının hem reel hem de finansal tarafında belirleyici bir unsur hâline geldi. Veri merkezi yatırımlarından yarı iletken tedarik zincirine, enerji altyapısından sermaye piyasalarına kadar geniş bir alanda etkisini hissettiren yapay zekâ; büyüme beklentileriyle risk algısının iç içe geçtiği yeni bir denge alanı yarattı.

Büyük teknoloji şirketlerinin yapay zekâya yönelik sermaye harcamalarının son iki yılda hızla artması, bu dönüşümün geçici bir eğilimden ziyade uzun vadeli bir kapasite inşası olduğunu gösteriyor. Önümüzdeki dönemde yapay zekâ altyapısına yönelik yatırım ihtiyacının mevcut bilanço kapasitelerini aşması beklenirken, bu durum finansman koşullarından kamu politikalarına kadar uzanan yeni tartışma alanlarını da beraberinde getiriyor.

Sermaye piyasalarında gözlenen performans ayrışmaları da bu dönüşümün bir yansıması olarak karşımıza çıkmaktadır. Küresel borsalardaki yükselişin önemli bir kısmının yapay zekâ ile doğrudan ilişkili şirketlerden gelmesi, yatırımcı beklentilerinin bu alanda yoğunlaştığını gösteriyor. Ancak bu tablo aynı zamanda kritik bir soruyu gündeme taşıyor:

Fiyatlamalar, gerçekleşen verimlilik artışlarıyla ne ölçüde örtüşüyor?

Aşırı Kapasite ve Yapısal Dönüşüm Arasındaki Denge

2025 itibarıyla yapay zekâ yatırımlarının “aşırı kapasite” yaratıp yaratmadığına ilişkin tartışmalar hız kazanmaktadır. Ancak veri merkezleri ve hesaplama gücü tarafındaki düşük boşluk oranları, önceden kiralanmış kapasite ve kritik altyapı bileşenlerindeki darboğazlar, arzın hâlen talebin gerisinde kaldığına işaret ediyor. Bu göstergeler, yapay zekâ yatırımlarının henüz doygunluğa ulaşmadığını ortaya koyuyor.

Öte yandan yapay zekânın yarattığı etki, altyapı yatırımlarının ötesinde şekilleniyor. Kurumsal analizler; operasyonel verimlilik, maliyet kontrolü, karar hızı ve müşteri etkileşimi alanlarında somut kazanımlara işaret ediyor. Kurumların, karmaşıklık ve yetkinlik açığı nedeniyle çözümleri sıfırdan inşa etmek yerine güvenilir dış çözümlere yöneldiği görülüyor.

CRIF’in küresel ölçekte yürüttüğü GenAI çalışmaları da en yüksek değerin serbest metinlerin yapılandırılması, risk sinyallerinin önceliklendirilmesi ve karmaşık veri setlerinden anlamlı içgörü üretilmesi gibi alanlarda ortaya çıktığını gösteriyor. Bu tablo, yapay zekâ değerinin teknik performanstan çok, iş süreçlerine doğru entegrasyonla şekillendiğini ortaya koyuyor.

Verimlilik, İstihdam ve Geçiş Riskleri

Makro düzeyde yapay zekânın başlıca katkı alanlarından biri verimlilik artışı beklentisi olarak öne çıkmaktadır. Yapay zekâ destekli otomasyon, karar destek sistemleri ve süreç optimizasyonu, potansiyel büyüme oranlarını yukarı çekebilecek unsurlar arasında yer almaktadır. Belge inceleme, risk değerlendirme ve karmaşık karar süreçlerinin otomasyonu, insan emeğinin daha yüksek katma değerli alanlara yönelmesini mümkün kılmaktadır.

Bununla birlikte, bu dönüşüm belirli riskleri de beraberinde getirmektedir. Teknolojik geçişlerin tarihsel deneyimi, verimlilik artışlarının kısa vadede işgücü piyasasında sürtünmelere yol açabildiğini gösteriyor. Yapay zekânın etkisi, “hangi işlerin ortadan kalkacağından çok; hangi işlerin hangi ölçüde insan–yazılım iş birliğine dönüşeceği sorusunu gündeme taşıyor. Bu da kurumlar açısından yalnızca teknoloji yatırımı değil, yetkinlik dönüşümü ve değişim yönetimi risklerini de beraberinde getiriyor.

Sektörel ve Kurumsal Riskler: Potansiyel ile Gerçek Arasındaki Boşluk

Yapay zekânın sektörler üzerindeki potansiyel etkisi, çoğu zaman teorik maruziyet üzerinden değerlendiriliyor. Ancak sahadaki fiilî dönüşüm, bu potansiyelin her zaman tam olarak hayata geçmediğini gösteriyor. Bu farkın temelinde; veri kalitesi, süreç standardizasyonu, kurumsal olgunluk ve düzenleyici çerçeve gibi unsurlar yer alıyor.

Özellikle bankacılık ve sigortacılık gibi regüle sektörlerde, yapay zekâ uygulamalarının ölçeklenmesi; teknik kapasiteden çok yönetişim, uyum ve güvenlik başlıklarında karşılaşılan kısıtlarla şekilleniyor. Buna karşın, risk değerlendirme, erken uyarı mekanizmaları ve müşteri bazlı analizlerde yapay zekâ destekli çözümler, operasyonel verimliliğin ötesinde karar kalitesini de artırma potansiyeli taşıyor.

CRIF’in GenAI odağında geliştirdiği çözümler, yapay zekânın teorik potansiyelinin operasyonel değere nasıl dönüştürülebileceğine dair somut örnekler sunuyor. İş bilgisi alanında konumlanan CRIF AI Agent, kullanıcıların doğrulanmış CRIF verisi üzerinden şirket bilgilerini, raporları ve analizleri doğal dilde sorgulamasını sağlayarak statik raporların yerine bağlamsal ve hızlandırılmış bilgi erişimi sunan bir karar destek katmanı oluşturuyor; ilk etapta Asya pazarındaki CRIF iş bilgisi portallarına entegre edilen bu çözüm için küresel yaygınlaştırma planları da bulunuyor. Risk analizi tarafında ise CRIF Panorama platformuna entegre AI Chatbot, manuel rapor aramalarını ortadan kaldırarak özetlere, finansal göstergelere ve kritik analiz başlıklarına doğrudan erişim sağlıyor; böylece yapay zekâ, karmaşık veri setlerini sadeleştirip hız ve tutarlılığı artırarak analiz süreçlerini güçlendiren önemli bir karar destek unsuru hâline geliyor.

Bu örnekler, yapay zekânın regüle ve veri hassasiyeti yüksek sektörlerde dahi; güvenli veri kullanımı, açıklanabilirlik ve insan denetimi ilkeleri korunarak operasyonel kullanıma alınabildiğini gösteriyor. Potansiyel ile gerçek arasındaki farkı kapatan unsur ise teknolojinin kendisinden çok, doğru kullanım senaryosu ve kurumsal entegrasyon becerisi olarak öne çıkıyor.

2026’da Yapay Zekâ Risk Yönetiminin Merkezinde

2026 itibarıyla yapay zekâ, kurumlar açısından bir vizyon tartışmasından ziyade yatırım disiplini, yönetişim ve risk yönetimi çerçevesinde ele alınmaktadır. Öne çıkan eğilim, “her yerde yapay zekâ” yaklaşımından uzaklaşılarak daha sınırlı, ölçeklenebilir ve ölçülebilir kullanım senaryolarına odaklanılması yönünde şekillenmektedir.

Bu yaklaşım, yatırımın geri dönüşünü (ROI) yönetim kurulları için temel değerlendirme kriterlerinden biri hâline getirmektedir. Model, veri, altyapı, güvenlik ve değişim yönetimi maliyetlerinin daha görünür olması, yapay zekâ yatırımlarında disiplinli bir değerlendirme ihtiyacını beraberinde getirmektedir. İş değeriyle net biçimde ilişkilendirilemeyen projeler, bu çerçevede öncelik kaybetmektedir.

Bu bağlamda yapay zekânın kurumsal değeri, teknoloji yatırımı olmanın ötesinde yönetişim, kontrol ve karar süreçleriyle nasıl ilişkilendirildiği üzerinden tanımlanmaktadır. CRIF’in yayımladığı GenAI benimseme çalışmaları, birçok kurumun yapay zekâdan beklenen değeri henüz net kullanım senaryoları ve ölçüm mekanizmalarıyla tanımlayamadığını göstermektedir. Bu tablo, sınırlı kapsamlı, ölçeklenebilir ve iş değeriyle doğrudan ilişkilendirilebilen uygulamalara yönelimi güçlendirmektedir.

Yapay zekâ ajanlarının daha otonom roller üstlenmesiyle birlikte, denetim mekanizmaları, izlenebilirlik ve müdahale kapasitesi kurumsal risk yönetiminin ayrılmaz unsurları hâline gelmektedir. CRIF’in küresel ölçekte geliştirdiği sorumlu yapay zekâ yaklaşımı; güvenli veri kullanımı, açıklanabilirlik ve insan denetimini merkeze alan ilkeleriyle, yapay zekânın risk değerlendirme ve karar destek süreçlerine kontrollü ve tutarlı biçimde entegre edilmesini desteklemektedir.

Sonuç: Belirsizlik Çağında Yapay Zekâyı Yönetebilmek

2026 yılında temel odak alanı, yapay zekânın ne kadar hızlı yayılacağı değil; bu teknolojinin artan belirsizlik ortamında nasıl yönetileceği olarak öne çıkıyor. Yapay zekâ, doğru kurgulandığında riskleri azaltan, yanlış yönetildiğinde ise yeni kırılganlıklar yaratan bir rol üstlenmektedir.

Önümüzdeki dönemde fark yaratacak olan; teknolojiyi erken benimseyenler değil, yapay zekâyı stratejik öncelikler, yönetişim ve insan faktörüyle birlikte ele alabilen kurumlar olacak. Risklerin çoğaldığı bir dünyada rekabet avantajı, hızdan çok dengeyi kurabilme becerisiyle tanımlanacak.