Türkiye AI Growth Index 2026: Türkiye Yapay Zekâyı Büyümeye Dönüştürebiliyor mu?

Yönetici özeti

ST Türkiye AI Growth Index 2026 skoru 45/100’dür. Bu sonuç Türkiye’yi “geçiş aşamasında” konumlandırıyor: Yapay zekâya yönelik talep, politika iradesi ve girişimcilik ekosistemi hızla büyüyor; ancak teknoloji henüz şirketlerin geneline yayılmış, finansal sonuçları sistematik biçimde ölçülen ve güvenli biçimde ölçeklenen bir büyüme kapasitesine dönüşmüş değil.

Türkiye’nin AI Growth görünümünü belirleyen yedi temel bulgu var:

• Türkiye’de yapay zekâ kullanan girişimlerin oranı 2021’de yüzde 2,7 iken 2025’te yüzde 7,5’e çıktı. Buna karşın 2025 AB ortalaması yüzde 20 seviyesinde. Türkiye’de kullanım hızlı büyüyor fakat yayılım seviyesi hâlâ sınırlı.

• Ölçek farkı belirgin: Türkiye’de küçük girişimlerin yüzde 6,6’sı, orta ölçekli girişimlerin yüzde 9,6’sı ve büyük girişimlerin yüzde 24,1’i AI kullanıyor. AB’de aynı oranlar sırasıyla yüzde 17, yüzde 30,4 ve yüzde 55.

• AI kullanan şirketlerde pazarlama ve satış yüzde 46,5 ile ilk sırada. Üretim veya hizmet süreçleri yüzde 41,1, Ar-Ge ve yenilik yüzde 41, işletme süreçleri ve yönetim yüzde 40 paya sahip. Bu dağılım kullanım alanlarının çeşitlendiğini gösteriyor; fakat kullanım amacı, tek başına ölçülmüş gelir veya verimlilik artışı anlamına gelmiyor.

• AI kullanmayan fakat kullanmayı düşünen girişimlerin yüzde 74,2’si uzmanlık eksikliğini, yüzde 67,4’ü yüksek maliyeti, yüzde 62,4’ü ise hukuki sonuçların net olmamasını engel olarak görüyor. En büyük darboğaz teknolojiye erişimden önce organizasyon kapasitesi.

• Oxford Insights’ın 2025 Government AI Readiness Index’inde Türkiye 195 ülke arasında 53’üncü ve 58,91 puanda. Kamu politikası ve dijital temel görece güçlü; gelişim ve yayılım bileşeni ise 45,70 puanda kalıyor.

• Türkiye Yapay Zekâ İnisiyatifi’nin haritası Nisan 2026 itibarıyla 482 AI girişimine ulaştı. Bu, çözüm arzının ve girişimcilik enerjisinin büyüdüğünü; ancak arzın ana ekonomideki yayılıma henüz aynı ölçüde dönüşmediğini gösteriyor.

• Haziran 2026’da açıklanan 2026–2030 Türkiye Yapay Zekâ Eylem Planı; iki yılda 5 milyon kişiye okuryazarlık eğitimi, 110 bin uzman ve uygulama profesyoneli, en az 2 bin kamu veri seti, 2030’a kadar 1 GW veri merkezi kapasitesi ve kamu yatırım programlarından AI projelerine en az yüzde 2 pay gibi güçlü hedefler koyuyor. Endeks bu hedefleri mevcut kapasite olarak değil, gelecek büyümenin potansiyel kaldıraçları olarak değerlendiriyor.

Kısa cevap: Türkiye AI Growth Index 2026, Türkiye’nin yapay zekâyı ekonomik büyümeye dönüştürme kapasitesini 45/100 olarak değerlendiriyor. Türkiye’de AI kullanımı, girişim sayısı ve politika iradesi hızla artıyor; ancak şirketlerin yalnızca yüzde 7,5’i AI kullanıyor, yetenek açığı başlıca engel olmaya devam ediyor ve AI yatırımlarının gelir, marj, verimlilik ve müşteri değeri üzerindeki etkisi henüz ulusal ölçekte sistematik olarak izlenmiyor.

Türkiye AI Growth Index nedir?

Türkiye AI Growth Index, Türkiye’nin yapay zekâyı yalnızca kullanma değil; gelire, verimliliğe, müşteri değerine, yenilik kapasitesine ve ölçeklenebilir kurumsal avantaja dönüştürme gücünü değerlendiren yıllık bir yönetici endeksidir.

Endeks şu soruya cevap verir:

“Türkiye’deki AI talebi, altyapısı, yeteneği ve girişimcilik hareketi; şirketlerde ölçülebilir ve sürdürülebilir ekonomik değere ne ölçüde dönüşüyor?”

Bu yaklaşım, AI’ı sadece teknoloji üretimi veya araç kullanımı üzerinden değerlendirmez. Bir ülkede milyonlarca kişi üretken AI kullanabilir, yüzlerce AI girişimi kurulabilir ve güçlü politika hedefleri açıklanabilir. Fakat şirketlerde benimsenme düşük, iş süreçleri değişmemiş ve finansal etki ölçülmüyorsa AI Growth kapasitesi sınırlı kalır.

Endeks ne değildir?

• Resmî bir devlet istatistiği değildir.

• Türkiye’nin küresel AI gücünü tek başına ölçen akademik bir sıralama değildir.

• Açıklanan politika hedeflerini gerçekleşmiş sonuç gibi puanlamaz.

• Şirketlerin AI kullanıp kullanmadığına bakarak otomatik olarak değer ürettiğini varsaymaz.

• Yatırım, hukuk veya mevzuat görüşü sunmaz.

Endeks; kamuya açık verileri, uluslararası karşılaştırmaları ve ST AI Growth yaklaşımını bir araya getiren editoryal bir karar destek modelidir. Puan, Türkiye’nin mutlak teknolojik gücünü değil, mevcut kapasitenin kurumsal büyümeye dönüşme seviyesini gösterir.

Türkiye AI Growth Index 2026 sonucu: 45/100

Puan ne anlama geliyor?

Türkiye’nin 45 puanı, “AI’da başarısız” anlamına gelmiyor. Daha doğru ifade şu:

Metodoloji: Türkiye’nin AI Growth kapasitesi nasıl ölçüldü?

Endeks, 3 Ağustos 2026 itibarıyla yayımlanmış en güncel verileri esas alıyor. Başlıca veri omurgası şunlardan oluşuyor:

• TÜİK Yapay Zekâ İstatistikleri 2025,

• Eurostat 2025 girişimlerde AI kullanımı,

• Oxford Insights Government AI Readiness Index 2025,

• Stanford AI Index 2026 ve Global AI Vibrancy Tool,

• Türkiye Yapay Zekâ İnisiyatifi girişim haritası,

• Türkiye Yapay Zekâ Eylem Planı 2026–2030,

• TBMM ve KVKK’nın güncel düzenleme ve rehberleri.

Doğrudan karşılaştırılabilir veri bulunan alanlarda nicel benchmark kullanıldı. Örneğin kurumsal benimsenme puanı, Türkiye’nin yüzde 7,5’lik kullanım oranının yüzde 20’lik AB ortalamasına oranlanmasıyla yaklaşık 38 olarak hesaplandı.

Doğrudan ekonomik sonuç verisi bulunmayan alanlarda ise kanıta dayalı olgunluk değerlendirmesi yapıldı. Bu alanlarda şu unsurlar birlikte incelendi:

1. Mevcut ve uygulanmış kapasite,

2. ana ekonomiye yayılım,

3. ölçülebilir iş sonucu kanıtı,

4. süreklilik ve ölçeklenebilirlik,

5. veri kalitesi ve güncelliği.

Geleceğe yönelik bütçe, eğitim, veri seti veya altyapı hedefleri, gerçekleşene kadar mevcut durum puanına tam kapasite olarak eklenmedi. Bu ayrım önemli: strateji niyeti gösterir; endeks ise gerçekleşmiş kapasiteyi ölçer.

Metodolojik sınırlamalar

• TÜİK ve Eurostat araştırmaları benzer biçimde 10 ve daha fazla çalışanı olan girişimlere odaklansa da ülke ekonomilerinin sektör ve şirket ölçeği dağılımları farklıdır.

• Türkiye’de AI yatırım getirisi, AI kaynaklı gelir, maliyet tasarrufu, kullanım yoğunluğu ve ölçeklenen proje oranı için henüz düzenli ve kapsamlı resmî seri bulunmuyor.

• Girişim haritasındaki şirket sayısı ekosistemin büyüklüğünü gösterir; gelir, ihracat, yatırım veya hayatta kalma oranını tek başına göstermez.

• Government AI Readiness kamu kapasitesini ölçer; özel sektörün AI Growth performansıyla aynı şey değildir.

• Endeks puanı yeni resmî veriler yayımlandıkça revize edilmelidir.

1. Kurumsal benimsenme: Kullanım üçe katlandı, ancak taban hâlâ dar

TÜİK’e göre yapay zekâ teknolojilerinden en az birini kullanan girişimlerin oranı 2021’de yüzde 2,7 iken 2025’te yüzde 7,5’e yükseldi. Dört yıldaki yaklaşık 2,8 katlık artış, Türkiye’de AI’ın geçici bir ilgi alanı olmaktan çıktığını gösteriyor. TÜİK — Yapay Zekâ İstatistikleri 2025

Ancak hız ile seviye aynı şey değildir. Eurostat’a göre 2025’te AB’de 10 ve daha fazla çalışanı bulunan girişimlerin yüzde 20’si en az bir AI teknolojisi kullanıyordu. AB oranı 2024’te yüzde 13,5’ti; yani uluslararası referans pazarlarda da benimsenme çok hızlı ilerliyor. Eurostat — 20% of EU enterprises use AI technologies

Bu tablo üç yönetici sonucuna işaret ediyor:

1. Türkiye’de AI pazarı doymuş değil; ana ekonomi henüz erken yayılım aşamasında.

2. Büyük şirketler KOBİ’lerden çok daha hızlı hareket ediyor; fakat büyük şirketlerde bile kullanım AB seviyesinin yarısına ulaşmıyor.

3. Türkiye yalnızca kendi büyüme hızına bakarsa ilerleme görüyor; eş zamanlı uluslararası hız dikkate alındığında rekabet açığı devam ediyor.

Sektörel uçurum

AI kullanımı bilgi ve iletişim sektöründe yüzde 47,1’e ulaşırken finans ve sigortada yüzde 21,1, bilgisayar ve iletişim ekipmanı onarımında yüzde 15,2 seviyesinde. Kullanımın teknolojiye yakın sektörlerde yoğunlaşması beklenen bir sonuç. Asıl büyüme sorusu, bu kapasitenin imalat, ticaret, lojistik, konaklama ve geleneksel hizmet sektörlerine ne hızla yayılacağıdır.

Türkiye’nin sonraki büyüme aşaması, teknoloji şirketlerinin daha fazla AI kullanmasından değil; ana ekonomideki şirketlerin yüksek değerli iş akışlarını AI ile yeniden tasarlamasından gelecek.

2. İş değeri: Kullanım amacı var, ekonomik sonuç kanıtı eksik

AI kullanan girişimlerin kullanım amaçları çeşitlenmiş durumda:

Bu dağılım olumlu bir sinyal. AI yalnızca metin üretimi veya müşteri iletişimi için değil; üretim, hizmet, Ar-Ge ve yönetim süreçlerinde de kullanılıyor.

Fakat burada kritik bir ayrım yapılmalı:

Kullanım amacı, iş sonucu değildir.

Bir şirket pazarlamada AI kullanabilir; ancak müşteri edinme maliyeti düşmemiş olabilir. Üretimde AI kullanabilir; ancak hata oranı, çevrim süresi veya kapasite kullanımı değişmemiş olabilir. Ar-Ge’de AI kullanabilir; ancak yeni ürün geliri veya pazara çıkış süresi ölçülmüyorsa ekonomik değer kanıtlanmış sayılmaz.

Türkiye’de ulusal ölçekte düzenli olarak yanıtlanması gereken sorular şunlar:

• AI kullanan şirketlerin kaçı pozitif yatırım getirisi elde ediyor?

• AI kaynaklı gelir veya katkı marjı ne kadar?

• Hangi kullanım senaryoları pilotta kalıyor, hangileri ölçekleniyor?

• Çalışan başına çıktı ve süreç çevrim süresi nasıl değişiyor?

• AI maliyetinin ne kadarı lisans, veri, entegrasyon, eğitim, insan kontrolü ve güvenlikten oluşuyor?

• KOBİ ve büyük şirket arasındaki değer üretme farkı ne kadar?

Bu veriler bulunmadığı için Türkiye’nin AI Growth performansını yalnızca kullanım oranıyla değerlendirmek yanıltıcı olur. Endekste iş değeri ve ölçekleme boyutunun 30 puanda kalmasının temel nedeni budur.

3. Yetenek açığı: Türkiye’nin en büyük sorunu araç değil, uygulama kapasitesi

AI kullanmayan fakat kullanmayı düşünen girişimlerin en sık belirttiği engel yüzde 74,2 ile ilgili uzmanlığın bulunmaması. Yüksek maliyet yüzde 67,4, hukuki sonuçların net olmaması yüzde 62,4 ile takip ediyor.

Bu sıralama, CEO’ların yatırım önceliğini değiştiriyor. Sorun yalnızca daha uygun fiyatlı bir yazılım bulmak değil. Şirketlerin şu rolleri birlikte kurması gerekiyor:

• Doğru iş problemini seçen iş birimi lideri,

• veriyi ve entegrasyonu yöneten teknik ekip,

• süreci yeniden tasarlayan operasyon sahibi,

• riski ve insan denetimini belirleyen hukuk–güvenlik ekibi,

• benimsenmeyi yöneten değişim lideri,

• finansal etkiyi doğrulayan yönetici.

Stanford AI Index 2026, Türkiye’nin son yıllarda bilgi ve iletişim teknolojileri mezun sayısını görece hızlı artıran ülkeler arasında bulunduğunu belirtiyor. Bu, yetenek arzı açısından olumlu. Ancak mezun sayısındaki artışın iş süreçlerine AI yerleştirebilen uygulama profesyonellerine, ürün liderlerine ve AI yönetişimi kapasitesine dönüşmesi gerekiyor. Stanford HAI — AI Index 2026: Education

2026–2030 Eylem Planı’nın iki yılda 5 milyon kişiye AI okuryazarlığı eğitimi, 10 bin ileri düzey uzman ve 100 bin uygulama profesyoneli hedeflemesi doğru darboğaza temas ediyor. Fakat endeks açısından eğitim sayısı değil, şu sonuçlar belirleyici olacak:

• Eğitilenlerin kaçı gerçek projelerde görev alıyor?

• Şirketlerdeki yetenek açığı oranı düşüyor mu?

• AI projelerinin pilot–ölçek geçiş oranı artıyor mu?

• Rol bazlı yetkinlik, yalnızca genel farkındalık eğitiminden ayrılıyor mu?

4. Veri ve teknik altyapı: Dijital temel güçlü, AI ölçeği henüz inşa ediliyor

Türkiye’de 16–74 yaş grubunda internet kullanım oranı 2025’te yüzde 90,9’a ulaştı. Yüksek dijital erişim, AI ürünlerinin yayılımı için önemli bir temel oluşturuyor. TÜİK — Hanehalkı Bilişim Teknolojileri Kullanım Araştırması 2025

Oxford Insights 2025 endeksinde Türkiye’nin AI altyapı puanı 52,76. Aynı çalışmada Türkiye’nin güçlü dijital ve inovasyon temellerine sahip olduğu, fakat önceki ulusal strateji taahhütlerinin bir bölümünün tamamlanmadığı belirtiliyor. Türkiye 58,91 toplam puanla 195 ülke arasında 53’üncü sırada. Oxford Insights — Government AI Readiness Index 2025

2026–2030 Eylem Planı altyapı açığına şu hedeflerle karşılık veriyor:

• 2030’a kadar en az 1 GW veri merkezi kurulu gücü,

• veri merkezi, bulut ve AI altyapıları için en az 10 milyar dolarlık kaynak,

• en az 2 bin kamu veri setinin Ulusal Veri Kütüphanesi üzerinden açılması,

• araştırmacı ve KOBİ’ler için hızlı prototipleme alanları,

• AI büyüme bölgeleri ve yerli model çalışmaları.

Bu hedefler gerçekleşirse veri ve altyapı puanı hızlı yükselebilir. Ancak CEO açısından altyapı, yalnızca ülkenin veri merkezi kapasitesi değildir. Şirket seviyesinde şu sorular cevaplanmalıdır:

• Kritik veri kaynaklarının sahibi kim?

• Verinin kalitesi, güncelliği ve kullanım hakkı biliniyor mu?

• CRM, ERP, üretim ve müşteri sistemleri AI iş akışına bağlanabiliyor mu?

• Model kullanım maliyeti birim ekonomiyle izleniyor mu?

• Kritik işlemlerde kayıt, doğrulama ve geri dönüş sistemi var mı?

Ulusal compute kapasitesi büyürken şirket içi veri ve entegrasyon kapasitesi aynı hızda gelişmezse, altyapı yatırımı ekonomik değere tam olarak dönüşmez.

5. İnovasyon ekosistemi: Girişim sayısı büyüyor, ölçek kalitesi izlenmeli

TRAI Yapay Zekâ Girişimleri Haritası, 2017’de 24 girişimle başlamıştı. Nisan 2026 itibarıyla 482 girişime ulaştı. Harita 2025 başındaki 393 girişimden, 2025’in son çeyreğini yansıtan Ocak 2026 güncellemesinde 457 girişime çıktı; sonraki güncellemede büyüme devam etti. Bu hareket canlı bir çözüm ekosistemine işaret ediyor. TRAI — Yapay Zekâ Girişim Haritası

Bu büyümenin anlamlı olması için girişim sayısına ek olarak şu metrikler izlenmeli:

• AI girişimlerine yapılan toplam ve aşama bazlı yatırım,

• kurumsal müşteri ve tekrarlayan gelir,

• ihracat ve yurt dışı gelir payı,

• beş yıllık hayatta kalma oranı,

• üniversite–sanayi ortaklıkları,

• patent, araştırma ve açık kaynak katkısı,

• satın alma, birleşme ve küresel ölçeklenme sonuçları.

Oxford Insights endeksinde Türkiye’nin “Development and Diffusion” puanı 45,70. Bu bileşen insan sermayesini, AI sektörünün olgunluğunu ve teknolojinin ekonomi içinde yayılımını değerlendiriyor. Girişim sayısındaki artışa rağmen yayılım puanının daha düşük kalması, ekosistemin çözüm üretme kapasitesiyle ana ekonominin benimseme hızı arasında boşluk bulunduğunu destekliyor.

Stanford’un Global AI Vibrancy Tool’u da ülkeleri araştırma, ekonomi, eğitim, altyapı, yönetişim ve sorumlu AI gibi göstergelerle karşılaştırıyor. Türkiye’nin uluslararası görünümünde ana mesele girişim bulunmaması değil; araştırma, sermaye, yetenek, ölçek ve kurumsal talebin birlikte çalıştığı daha derin bir ekosistem kurmak. Stanford HAI — Global AI Vibrancy Tool

6. Yönetişim ve güven: Kurumsal adımlar hızlandı, belirsizlik devam ediyor

Türkiye’nin yönetişim tarafında üç önemli gelişme var:

1. 2026–2030 Eylem Planı, insan merkezli ve risk temelli düzenleyici çerçeve ile en az beş öncelikli sektörde düzenleyici deney alanları öngörüyor.

2. KVKK, üretken yapay zekâ ve kişisel verilerin korunmasına yönelik rehber yayımladı; yaşam döngüsü boyunca kişisel veri işleme ve veri sorumluluğuna ilişkin yönlendirme sundu. KVKK — Üretken Yapay Zekâ ve Kişisel Verilerin Korunması Rehberi

3. AI teknolojileri için güvenli, etik ve adil kullanım çerçevesi oluşturmayı amaçlayan kanun teklifi TBMM’de komisyon aşamasında bulunuyor. TBMM — Yapay Zekâ Kanun Teklifi

Bunlar olumlu adımlar. Oxford Insights da Türkiye’nin yönetişim bileşenini 68,18 puanla ülkenin görece güçlü alanlarından biri olarak değerlendiriyor.

Ancak şirket cephesinde hukuki sonuçların belirsizliği, AI’ı kullanmayı düşünenler arasındaki en büyük üç engelden biri. Bu, mevzuat tartışmasının operasyonel yönetişime henüz tam dönüşmediğini gösteriyor.

Şirketler kapsamlı bir AI yasasını beklemeden şu asgari sistemi kurabilir:

• AI kullanım envanteri,

• kabul edilebilir kullanım politikası,

• veri ve tedarikçi değerlendirmesi,

• risk sınıflandırması,

• kritik çıktılarda insan onayı,

• test ve kalite eşikleri,

• kayıt ve denetlenebilirlik,

• hata, olay ve itiraz yönetimi,

• periyodik değer ve risk gözden geçirmesi.

Yönetişim, AI kullanımını yavaşlatan bir onay katmanı değil; başarılı sistemin daha güvenli ve hızlı ölçeklenmesini sağlayan işletim modelidir.

Hukuki not: AI, kişisel veri, fikrî mülkiyet, tüketici, iş hukuku ve sektörel yükümlülükler kullanım senaryosuna göre değişir. Bu makale hukuki görüş değildir; uygulama öncesinde güncel mevzuat ve uzman değerlendirmesi gerekir.

7. Momentum ve kapsayıcı yayılım: Talep güçlü, dönüşüm eşit dağılmıyor

Türkiye’de üretken AI kullandığını belirten bireylerin oranı 2025’te yüzde 19,2. Kullanım 16–24 yaş grubunda yüzde 39,4’e, 25–34 yaş grubunda yüzde 30’a çıkıyor. Yükseköğretim mezunlarında yüzde 36,1 olan oran, ilkokul mezunlarında yüzde 2,2’ye düşüyor.

Bu sonuçlar iki farklı gelecek ihtimali yaratıyor:

• Genç ve eğitimli kullanıcıların hızla kazandığı AI becerileri iş dünyasına taşınırsa Türkiye’nin uygulama kapasitesi sıçrayabilir.

• Kullanım farkı yaş, eğitim, şirket ölçeği ve sektör boyunca kalıcılaşırsa AI verimlilik artışı ekonominin dar bir bölümünde yoğunlaşabilir.

Kapsayıcı büyüme, herkese aynı AI aracını vermek değildir. Farklı sektör ve rollerin ihtiyacına uygun uygulama kapasitesi geliştirmektir:

• KOBİ sahibi için kullanım senaryosu ve ROI,

• saha çalışanı için iş akışı ve güvenli kullanım,

• yönetici için yatırım, risk ve performans takibi,

• teknik ekip için veri, entegrasyon ve model operasyonu,

• öğrenci için eleştirel düşünme ve AI okuryazarlığı.

Türkiye’nin temel AI Growth paradoksu

Türkiye’de aynı anda iki farklı tablo görülüyor.

Güçlü taraf

• AI kullanımı dört yılda yaklaşık üçe katlandı.

• Bireysel ve genç kullanıcı talebi yüksek.

• AI girişimlerinin sayısı 482’ye ulaştı.

• Dijital altyapı ve e-Devlet kapasitesi önemli bir temel sunuyor.

• Yeni eylem planı yetenek, veri, compute, yatırım ve yönetişimi birlikte ele alıyor.

Zayıf taraf

• Girişimlerin yalnızca yüzde 7,5’i AI kullanıyor.

• Türkiye’nin kullanım oranı AB ortalamasının yaklaşık yüzde 38’i seviyesinde.

• KOBİ ve büyük şirketler arasında belirgin fark var.

• Uzmanlık eksikliği başlıca engel.

• AI kullanımının finansal sonuçlarına ilişkin ulusal veri sınırlı.

• Düzenleyici ve sorumluluk çerçevesi şirketler için yeterince öngörülebilir algılanmıyor.

Bu nedenle Türkiye’nin asıl sorunu “AI’a ilgi yok” değil. Sorun, yüksek talebin kurumsal kapasiteye; kurumsal kapasitenin ise ölçülebilir ekonomik değere dönüşme hızıdır.

2026–2030 Eylem Planı endeksi nasıl değiştirebilir?

Haziran 2026’da açıklanan plan dört eksen üzerine kurulu: Fark Et, İstifade Et, Üret ve Yönet. Açıklanan başlıca hedefler arasında şunlar bulunuyor:

• İki yılda 5 milyon vatandaşa AI okuryazarlığı eğitimi,

• 10 bin ileri düzey AI uzmanı,

• 100 bin AI uygulama profesyoneli,

• en az 2 bin kamu veri seti,

• 2030’a kadar en az 1 GW veri merkezi kapasitesi,

• AI altyapıları için en az 10 milyar dolarlık kaynak,

• kamu yatırım programlarında AI projelerine en az yüzde 2 pay,

• KOBİ’ler için AI kuponları,

• ulusal araştırma ve büyüme fonları,

• en az beş öncelikli sektörde düzenleyici deney alanları.

Cumhurbaşkanlığı İletişim Başkanlığı — Türkiye Yapay Zekâ Eylem Planı

Plan doğru uygulandığında endeksin özellikle yetenek, veri–altyapı, inovasyon ve yönetişim boyutlarını yükseltebilir. Fakat başarı, açıklanan hedef sayısıyla değil, şu dönüşüm göstergeleriyle ölçülmeli:

Endeksin temel ilkesi burada da geçerli:

Hedefler potansiyeli artırır; puanı ise gerçekleşen ve doğrulanan sonuç yükseltir.

CEO’lar için sonuç: Türkiye’nin 45 puanı şirketiniz açısından ne ifade ediyor?

Türkiye’nin geçiş aşamasında olması, şirketler için bekleme gerekçesi değil; doğru hareket edenler için geçici bir rekabet penceresidir.

1. Pazar henüz doymadı

Şirketlerin yüzde 92,5’i resmî istatistiklerde AI kullanıcısı görünmüyor. Sektörünüzde yüksek değerli bir iş akışını erken dönemde yeniden tasarlamak, yalnızca maliyet avantajı değil; veri, öğrenme ve süreç avantajı yaratabilir.

2. Araç erişimi rekabet avantajı değil

Aynı modellere ve uygulamalara rakipler de erişebilir. Kalıcı fark; şirket verisi, süreç tasarımı, dağıtım kanalı, müşteri ilişkisi ve kurumsal öğrenme hızından gelir.

3. İlk yatırım teknoloji değil, problem seçimi olmalı

“Hangi AI aracını alalım?” sorusundan önce şu soru cevaplanmalı:

“Hangi karar veya iş akışındaki iyileşme gelir, marj, müşteri değeri ya da kapasite üzerinde en yüksek etkiyi yaratır?”

4. Yetenek açığı dış kaynakla tamamen çözülemez

Teknik geliştirme dışarıdan alınabilir; fakat iş problemi, süreç sahipliği, risk iştahı ve başarı ölçütü şirket içinde sahiplenilmelidir.

5. Pilot değil, karar sistemi kurun

Her AI projesi başlamadan önce üç karar eşiğine sahip olmalı:

• Ölçekle: İş sonucu, kalite ve risk hedefi karşılandı.

• Düzelt: Potansiyel var; veri, süreç veya benimsenme açığı kapatılmalı.

• Durdur: Ekonomik değer veya kabul edilebilir risk dengesi oluşmadı.

Şirketinizin AI Growth puanını nasıl ölçebilirsiniz?

Her boyutu 0–4 arasında puanlayın:

Yedi yönetici sorusu

1. Benimsenme: AI kaç ekipte değil, kaç kritik iş akışında düzenli kullanılıyor?

2. Değer: Gelir, katkı marjı, müşteri değeri, hız veya maliyet etkisi kanıtlandı mı?

3. Yetenek: İş, veri, teknoloji, risk ve değişim rolleri atanmış mı?

4. Veri ve altyapı: Gerekli veri güvenilir, izinli, erişilebilir ve entegre mi?

5. İnovasyon: Başarılı kullanım senaryoları yeni ürün, hizmet veya iş modeline dönüşüyor mu?

6. Yönetişim: Risk sınıfı, insan denetimi, kayıt ve olay yönetimi var mı?

7. Ölçek: Pilot başarılı olduğunda bütçe, sahiplik ve yayılım planı hazır mı?

Şirket AI Growth puanı = (Toplam puan / 28) × 100

Toplam puanın yanında en düşük iki boyut ayrıca yönetim önceliği olarak ele alınmalı. AI Growth ortalamayla değil, değer zincirinin en zayıf halkasıyla sınırlanır.

Türkiye’nin 60 puanın üzerine çıkması için gereken yedi sonuç

Türkiye’nin “geçiş” seviyesinden “ölçeklenebilir” seviyeye geçmesi için politika veya etkinlik sayısından çok aşağıdaki sonuçlara ihtiyaç var:

1. Kurumsal kullanımın genişlemesi: KOBİ ve geleneksel sektörlerde benimsenme oranı düzenli biçimde yükselmeli.

2. Ekonomik etki istatistikleri: AI’ın gelir, verimlilik, maliyet, ihracat ve istihdam etkisi yıllık olarak ölçülmeli.

3. Uygulama yeteneği: Genel AI farkındalığından rol ve sektör bazlı uygulama yetkinliğine geçilmeli.

4. Veri ve compute erişimi: Kamu verisi, bulut ve işlem kapasitesi araştırmacı ile KOBİ için fiilen kullanılabilir olmalı.

5. Girişimlerde ölçek: Girişim sayısına gelir, ihracat, yatırım, hayatta kalma ve kurumsal müşteri verileri eklenmeli.

6. Öngörülebilir yönetişim: Risk temelli kurallar, sektör rehberleri ve sorumluluk yapısı uygulayıcı için anlaşılır hale gelmeli.

7. Kamu alımının katalizör etkisi: Kamu, doğrulanmış yerli çözümler için ilk müşteri olurken kalite, rekabet ve şeffaflık ölçütlerini korumalı.

2027 güncellemesinde izlenmesi gereken göstergeler

Türkiye AI Growth Index’in bir sonraki sürümünde şu sinyaller kritik olacak:

• TÜİK girişimlerde AI kullanım oranı,

• küçük, orta ve büyük şirketler arasındaki fark,

• sektör bazında benimsenme,

• uzmanlık, maliyet ve hukuki belirsizlik engellerinin seyri,

• AI projelerinde ROI ve ölçekleme verilerinin yayımlanması,

• 5 milyon kişilik eğitim programının tamamlanma ve etki göstergeleri,

• kamuya açılan nitelikli veri seti ve gerçek kullanım sayısı,

• veri merkezi kapasitesi ve erişim maliyeti,

• AI kuponlarından yararlanan KOBİ’lerde doğrulanmış iş sonuçları,

• AI girişimlerinde yatırım, gelir, ihracat ve hayatta kalma oranı,

• risk temelli düzenleyici çerçeve ve deney alanlarının uygulama sonuçları.

Sonuç: Türkiye’nin AI potansiyeli yüksek, değer dönüşümü henüz erken aşamada

Türkiye AI Growth Index 2026 skoru olan 45/100, karamsar bir tablo değil; potansiyel ile gerçekleşen ekonomik değer arasındaki mesafenin ölçüsüdür.

Türkiye’nin avantajları gerçek:

• genç ve dijital kullanıcı tabanı,

• hızlı büyüyen AI talebi,

• 482 girişimden oluşan çözüm ekosistemi,

• güçlü e-Devlet ve dijital altyapı temeli,

• yeni insan kaynağı, veri, compute ve fon hedefleri,

• kamu seviyesinde artan politika ve yönetişim kapasitesi.

Fakat büyüme için teknoloji arzı tek başına yeterli değil. Türkiye’nin bir sonraki aşaması, daha fazla kişinin AI hakkında konuşmasıyla değil; daha fazla şirketin doğru kullanım senaryosunu seçmesi, verisini hazırlaması, iş akışını değiştirmesi, riski yönetmesi ve ekonomik sonucu ölçmesiyle gelecek.

2026 için temel teşhis şudur:

Türkiye AI’ı kullanmaya başladı; şimdi onu şirketlerin bilançosuna, üretkenliğine, ihracatına ve kurumsal öğrenme kapasitesine dönüştürmek zorunda.

Serdar Tezgüler

AI Dönüşüm Uzmanı · Stratejik Partner · SMK · serdartezguler.com · serdartezguler.com