Türkiye’de Şirketlerin AI Kullanım Haritası 2026: Kim, Nerede ve Nasıl Kullanıyor?

Yönetici Özeti

Türkiye’de şirketlerin yapay zekâ kullanımı hızla artıyor; fakat kullanım ekonominin geneline eşit dağılmıyor. 2025’te 10 ve daha fazla çalışanı olan girişimlerin %7,5’i en az bir yapay zekâ teknolojisi kullandığını beyan etti. Büyük şirketlerde oran %24,1’e çıkarken küçük girişimlerde %6,6’da kaldı. Bilgi ve iletişim sektörü %47,1 ile açık ara önde; AI kullanan şirketlerde en yaygın iş amacı ise %46,5 ile pazarlama ve satış oldu.

Türkiye’deki kurumsal AI kullanım haritasını belirleyen dokuz temel bulgu var:

Kurumsal taban hâlâ dar: Girişimlerin %7,5’i AI kullanıyor, %9’u kullanmıyor fakat kullanmayı düşünüyor. Bu iki grubun dışında kalan %83,5’lik kesim, araştırma tarihinde AI kullandığını veya kullanmayı düşündüğünü beyan etmiş değil.
Kullanım dört yılda yaklaşık 2,8 katına çıktı: Oran 2021’de %2,7 iken 2025’te %7,5’e yükseldi. Hız güçlü, erişilen seviye ise hâlâ erken aşamada.
Şirket ölçeği belirleyici: Küçük girişimlerde %6,6, orta ölçeklilerde %9,6 ve büyüklerde %24,1 kullanım var. Büyük şirketlerin kullanım oranı küçüklerin yaklaşık 3,7 katı.
Sektörel yoğunlaşma çok yüksek: Bilgi ve iletişim %47,1, finans ve sigorta %21,1, bilgisayar ve iletişim araçlarının onarımı %15,2 ile öne çıkıyor. Teknolojiye yakın sektörler, ana ekonominin önünde ilerliyor.
İlk giriş kapısı müşteri tarafı: AI kullanan girişimlerin %46,5’i teknolojiyi pazarlama veya satışta kullanıyor. Üretim veya hizmet süreçleri %41,1, Ar-Ge ve yenilik %41, işletme süreçleri ve yönetim %40 paya sahip.
Finans, güvenlik ve lojistik geriden geliyor: Muhasebe, kontrol veya finans yönetimi %33,7; bilgi ve iletişim teknolojileri güvenliği %22,6; lojistik %13,6 seviyesinde.
Talep var, uygulama kapasitesi yok: AI kullanmayı düşünen fakat kullanmayan girişimlerin %74,2’si uzmanlık eksikliğini, %67,4’ü yüksek maliyeti, %62,4’ü hukuki sonuçların net olmamasını engel olarak görüyor.
AI ekipleri kurumsallaşma aşamasında: TRAI’nin 126 şirketi kapsayan, ekonomiyi temsil etme iddiası olmayan araştırmasında katılımcıların %38,4’ü küçük, %23,2’si dağınık, %15,2’si dedike AI ekibine sahip; %16,8’inde AI ekibi yok.
Kullanım verisi ile değer verisi arasında boşluk var: Türkiye’de hangi iş fonksiyonlarında AI kullanıldığı biliniyor; fakat ulusal ölçekte AI kaynaklı gelir, maliyet tasarrufu, yatırım getirisi, pilot–ölçek geçişi ve kullanım yoğunluğu henüz düzenli olarak ölçülmüyor.

Kısa Cevap: Türkiye’de şirketlerin AI kullanımı %7,5 ile erken yayılım aşamasında. Kullanım büyük şirketlerde, bilgi–iletişim ve finans sektörlerinde yoğunlaşıyor; pazarlama–satış en yaygın giriş noktası. Temel sorun teknolojiye ilgi eksikliği değil; uzmanlık, maliyet, hukuki öngörülebilirlik, süreç entegrasyonu ve ölçülebilir iş değeri kapasitesidir.

Türkiye’de Şirketlerin AI Kullanım Haritası Nedir?

Türkiye’de Şirketlerin AI Kullanım Haritası, yapay zekânın şirketler arasında ve şirketlerin içinde nasıl dağıldığını dört soruyla analiz eden bir yönetici araştırmasıdır:

Hangi ölçekteki şirketler AI kullanıyor?
Hangi sektörler önde?
AI hangi iş fonksiyonlarında kullanılıyor?
Kullanım neden ölçeklenemiyor?

Bu çalışma bir il veya şehir haritası değildir. Mevcut resmî veri şirketlerin coğrafi dağılımını yayımlamadığı için “harita” kavramı; şirket büyüklüğü, ekonomik faaliyet, iş fonksiyonu, organizasyon yapısı ve benimsenme aşaması üzerinden kullanılıyor.

Harita ayrıca, “AI kullanan şirket” ifadesini otomatik olarak “AI’dan büyüme üreten şirket” şeklinde yorumlamaz. Bir şirket çalışanlarına üretken AI aracı sunabilir, pazarlama ekibinde içerik üretebilir veya tek bir tahmin modeli çalıştırabilir. Bunların her biri kullanım sayılır; fakat hiçbiri tek başına gelir, verimlilik, marj veya rekabet avantajı kanıtı değildir.

Bu nedenle araştırmanın ana sorusu şudur:

Türkiye’de AI nerede kullanılıyor ve bu kullanımın ne kadarı iş akışına, yönetime ve ekonomik değere dönüşebilecek derinliğe sahip?

Araştırmanın Kapsamı ve Metodolojisi

Çalışma, 3 Ağustos 2026 itibarıyla yayımlanmış en güncel verileri üç ayrı kanıt katmanında değerlendiriyor:

Resmî Kurumsal Kullanım Katmanı: Ana veri kaynağı, TÜİK’in 2025 Girişimlerde Bilişim Teknolojileri Kullanımı Araştırması’na dayanan Yapay Zekâ İstatistikleri 2025 bültenidir. Bu katman; kullanım oranını, şirket büyüklüğünü, öne çıkan ekonomik faaliyetleri, kullanım amaçlarını ve benimsenme engellerini gösterir. (TÜİK — Yapay Zekâ İstatistikleri 2025)
Uluslararası Karşılaştırma Katmanı: Eurostat’ın harmonize girişim araştırması, Türkiye’nin seviyesini AB ile karşılaştırmak için kullanıldı. Eurostat’ın 2025 veri seti Türkiye için %7,4; TÜİK’in ulusal bülteni ise %7,5 bildiriyor. Küçük fark, yuvarlama veya veri seti revizyonundan kaynaklanabilir. Makaledeki Türkiye tablolarında ulusal bültendeki değerler esas alındı. (Eurostat — Use of artificial intelligence in enterprises)
Kurumsal Derinlik Katmanı: Türkiye Yapay Zekâ İnisiyatifi’nin 2025 araştırması, 126 katılımcı kurumun strateji, proje, ekip, geleneksel AI, üretken AI ve ajan tabanlı AI deneyimlerini gösteriyor. Bu örneklem AI gündemine yakın kurumlardan oluştuğu ve ulusal ekonomiyi temsil eden ağırlıklı bir örneklem olarak sunulmadığı için sonuçları TÜİK oranlarıyla birleştirilmedi. Yalnızca AI’a başlamış veya konuya aktif ilgi duyan kurumlardaki uygulama derinliğini anlamak için kullanıldı. (TRAI — Yapay Zekâ Araştırması 2025)

Metodolojik Sınırlar

Resmî girişim araştırması 10 ve daha fazla çalışanı olan şirketleri kapsar; Türkiye ekonomisindeki 1–9 çalışanlı mikro işletmeler için sonuç çıkarılamaz.
Şehir veya bölge bazında kurumsal AI kullanım verisi yayımlanmadığı için coğrafi karşılaştırma yapılamaz.
Ekonomik faaliyetlerde kamuya açık bültende yalnızca öne çıkan ilk gruplar verildiğinden bütün sektörler sıralanamaz.
Kullanım amaçları çoklu seçimdir; oranların toplamı %100 olmak zorunda değildir.
“Kullanıyor” yanıtı kullanım sıklığını, kullanıcı sayısını, sistem entegrasyonunu veya finansal etkiyi göstermez.
TRAI araştırması kurumsal derinlik hakkında değerli sinyaller sunar; fakat ulusal kullanım oranı olarak yorumlanamaz.
Makale özgün bir ST saha araştırması değildir; resmî veriler ile yayımlanmış kurumsal araştırmaların yönetici perspektifiyle sentezidir.

Türkiye’nin Kurumsal AI Benimsenme Hunisi

TÜİK verisi, şirketleri yalnızca “kullananlar” ve “kullanmayanlar” olarak ayırmaktan daha anlamlı bir görünüm sunuyor.

Benimsenme Durumu	Girişimlerin Oranı	Yönetici Yorumu
AI kullanıyor	%7,5	En az bir AI teknolojisini iş faaliyetinde kullandığını beyan ediyor
Kullanmıyor, kullanmayı düşünüyor	%9,0	Talep var; kapasite veya karar engeli nedeniyle uygulama başlamamış
Kullanmıyor ve düşündüğünü beyan etmiyor	%83,5	Araştırmadaki iki grubun dışında kalan kesim; ilgisizlik, öncelik yokluğu veya ölçüm dışı kullanım olabilir

Son satır hesaplanan bir kalandır:

100 - 7,5 - 9,0 = 83,5

. Bu oran, şirketlerin %83,5’inin AI’ı kesin olarak reddettiği anlamına gelmez. Şirket içinde bireysel ve onaysız araç kullanımları bulunabilir; ancak girişim düzeyinde kullanım veya kullanım niyeti beyan edilmemiştir.

Bu tablo üç farklı pazar olduğunu gösteriyor:

Aktif Pazar: AI kullanıyor; entegrasyon, yönetişim, ölçüm ve ölçekleme ihtiyacı var.
Hazır Talep: Kullanmayı düşünüyor; doğru kullanım senaryosu, yetenek, maliyet ve hukuki çerçeve ihtiyacı var.
Uyanmamış Pazar: Henüz kurumsal gündeme almamış; önce iş problemi ve değer kanıtı üzerinden bilinçlendirilmesi gerekiyor.

Buradaki stratejik sonuç nettir: Türkiye’de AI pazarı yalnızca yeni yazılım satışı pazarı değildir. Daha büyük ihtiyaç; şirketin problemini seçmek, verisini hazırlamak, iş akışını yeniden tasarlamak, çalışanları sürece katmak ve finansal etkiyi ölçmektir.

Harita 1 — Şirket Ölçeğine Göre AI Kullanımı

Çalışan Sayısı	AI Kullanıyor	Kullanmıyor, Düşünüyor	Aktif veya Değerlendiren	Geri Kalan Kesim
10–49 çalışan	%6,6	%8,4	%15,0	%85,0
50–249 çalışan	%9,6	%10,4	%20,0	%80,0
250+ çalışan	%24,1	%18,2	%42,3	%57,7
Tüm girişimler	%7,5	%9,0	%16,5	%83,5

“Aktif veya değerlendiren” ve “geri kalan kesim” sütunları, TÜİK’in iki oranından bu çalışma için hesaplandı.

Büyük Şirket Avantajı

Büyük şirketlerde AI kullanım oranı küçük girişimlerin yaklaşık 3,7 katı. Kullanmayı düşünenler de eklendiğinde büyük şirketlerin %42,3’ü AI ile aktif biçimde temas ediyor; küçük şirketlerde bu oran %15.

Bu fark yalnızca bütçeyle açıklanamaz. Büyük şirketler genellikle şu avantajlara sahip:

Daha fazla ve daha düzenli veri,
ERP, CRM, üretim ve analitik sistemlerine erişim,
Bilgi teknolojileri, veri, hukuk ve güvenlik ekipleri,
Belirli süreçlerde yeterli işlem hacmi,
Pilot maliyetini taşıyabilecek kaynak,
Yönetim sponsorluğu ve tedarikçi erişimi,
Başarılı bir kullanım senaryosunu farklı birimlere yayma imkânı.

KOBİ’lerde ise düşük maliyetli üretken AI araçlarına erişim kolaylaşmış olsa da süreç sahipliği, veri kalitesi, entegrasyon ve ölçüm kapasitesi sınırlı kalabiliyor. OECD de KOBİ’lerde AI benimsenmesinin büyük şirketlerden düşük olduğunu; beceri, finansman, veri, altyapı ve yönetim kapasitesinin temel ayrışma alanları olduğunu vurguluyor. (OECD — AI adoption by small and medium-sized enterprises)

CEO İçin Doğru Okuma

Küçük şirketin büyük şirketin teknoloji mimarisini kopyalaması gerekmez. KOBİ’nin avantajı daha kısa karar zinciri ve daha yalın süreçtir. Doğru yaklaşım; geniş bir “AI dönüşüm programı” başlatmak yerine, yüksek frekanslı ve ölçülebilir tek bir iş akışını seçip 30–60 gün içinde değer kanıtlamaktır.

Harita 2 — Sektörlere Göre AI Kullanımı

Ekonomik Faaliyet	AI Kullanım Oranı	Türkiye Ortalamasına Göre
Bilgi ve iletişim	%47,1	Yaklaşık 6,3 kat
Finans ve sigorta	%21,1	Yaklaşık 2,8 kat
Bilgisayarların ve iletişim araç ve gereçlerinin onarımı	%15,2	Yaklaşık 2,0 kat
Tüm girişimler	%7,5	Referans

Neden Bilgi ve İletişim Açık Ara Önde?

Bilgi ve iletişim şirketlerinde veri dijital doğar, süreçler yazılım üzerinden ilerler ve teknik yetenek kuruma daha yakındır. Kullanım senaryoları da daha görünürdür: yazılım geliştirme, test, bilgi erişimi, müşteri desteği, içerik, güvenlik, veri analizi ve ürün kişiselleştirme.

%47,1’lik oran önemli bir eşiği gösteriyor: Bu sektörde AI artık marjinal bir deneme değil, ana akım kurumsal teknoloji haline gelmeye yaklaşıyor.

Finans ve Sigorta Neden İkinci Sırada?

Finans sektörü uzun süredir risk modelleme, sahtekârlık tespiti, müşteri segmentasyonu, çağrı merkezi analitiği, tahminleme ve öneri sistemleri kullanıyor. Yüksek işlem hacmi ve yapılandırılmış veri, AI yatırımlarının ekonomik etkisini ölçmeyi kolaylaştırıyor. Buna karşılık düzenleme, açıklanabilirlik, veri koruma ve model riski gereksinimleri uygulama hızını kontrollü tutuyor.

Ana Ekonomideki Görünmeyen Boşluk

Resmî bültende bütün sektörlerin oranları yayımlanmadığı için imalat, perakende, lojistik, inşaat, turizm ve profesyonel hizmetleri tam olarak sıralamak mümkün değil. Bu eksiklik önemsiz değildir. Türkiye’nin asıl AI Growth potansiyeli, teknoloji sektörünün daha fazla AI kullanmasından çok şu alanlarda açığa çıkacaktır:

İmalatta: Kalite, bakım, planlama ve enerji verimliliği,
Perakendede: Talep, fiyat, stok ve kişiselleştirme,
Lojistikte: Rota, kapasite ve teslimat optimizasyonu,
Turizmde: Talep tahmini, gelir yönetimi ve müşteri deneyimi,
Profesyonel hizmetlerde: Bilgi erişimi, belge analizi ve uzman desteği,
İhracatta: Pazar istihbaratı, teklif üretimi ve çok dilli müşteri geliştirme.

Bu alanlarda kullanım oranları, proje sayısı ve ekonomik etki düzenli ölçülmeden Türkiye’nin gerçek kurumsal AI haritası tamamlanmış sayılmaz.

Harita 3 — Şirketler AI’ı Hangi İşlerde Kullanıyor?

Aşağıdaki oranlar, AI kullanan girişimlerin içindeki kullanım amaçlarını gösterir. Çoklu seçim yapılabildiği için toplam %100 değildir.

İş Amacı	AI Kullanan Girişimler İçindeki Oran	Haritadaki Konum
Pazarlama veya satış	%46,5	En yaygın giriş kapısı
Üretim veya hizmet süreçleri	%41,1	Operasyonel değer alanı
Ar-Ge veya yenilik	%41,0	Yeni ürün ve yetkinlik alanı
İşletme süreçleri ve yönetim organizasyonu	%40,0	Kurum içi verimlilik alanı
Muhasebe, kontrol veya finans yönetimi	%33,7	Kontrollü karar desteği
Bilgi ve iletişim teknolojileri güvenliği	%22,6	Uzmanlık ve risk odaklı alan
Lojistik faaliyetler	%13,6	En düşük yayılım alanı

Pazarlama ve Satış Neden İlk Sırada?

Pazarlama ve satış, üretken AI’a düşük entegrasyon maliyetiyle başlanabilen alanlardır. İçerik taslağı, teklif hazırlama, müşteri araştırması, kampanya varyasyonu, çağrı özeti, lead sınıflandırma ve satış asistanı gibi uygulamalar hızlı denenebilir.

Fakat kolay başlangıç, yüksek değer garantisi değildir. Bir şirket daha fazla içerik üretebilir ama daha fazla nitelikli talep yaratmayabilir. Satış ekipleri daha hızlı teklif hazırlayabilir ama kazanma oranı değişmeyabilir. Bu nedenle kullanımın şu KPI’larla bağlanması gerekir:

Nitelikli lead başına maliyet,
Lead’den fırsata dönüşüm,
Satış çevrim süresi,
Teklif hazırlama süresi,
Kazanma oranı,
Müşteri edinme maliyeti,
Müşteri yaşam boyu değeri.

Üretim, Hizmet ve Ar-Ge’nin Gücü

Üretim veya hizmet süreçlerinin %41,1; Ar-Ge ve yeniliğin %41 seviyesinde olması, Türkiye’de kullanımın yalnızca metin üretimine sıkışmadığını gösteren olumlu bir sinyal. Talep tahmini, kalite kontrol, kestirimci bakım, süreç optimizasyonu, ürün geliştirme ve bilgi keşfi gibi daha derin kullanım senaryoları da haritada yer alıyor.

Ancak bu oranlar, projelerin kaçının pilotta kaldığını veya kaçının şirket geneline yayıldığını göstermiyor. Kullanımın ekonomik derinliğini görmek için sonraki araştırmalarda en az şu veriler açıklanmalı:

Üretimde hata ve hurda oranındaki değişim,
Bakım maliyeti ve plansız duruş süresi,
Tahmin doğruluğu ve stok devir hızı,
Hizmet çevrim süresi,
Yeni ürünün pazara çıkış süresi,
AI destekli ürün veya hizmet gelirinin toplam gelir içindeki payı.

Lojistik Neden Son Sırada?

Lojistikte %13,6’lık kullanım; potansiyelin düşük olmasından çok, uygulamanın entegrasyon yoğunluğuna işaret ediyor. Rota ve kapasite optimizasyonu, sipariş–stok koordinasyonu veya tedarik riski analizi için yalnızca bir AI aracı yeterli değildir. Doğru ve anlık veri, ERP–WMS–TMS entegrasyonu, süreç standardizasyonu ve sahadaki kararların sisteme bağlanması gerekir.

Türkiye haritası burada temel bir ayrımı gösteriyor:

AI, dijital çıktı üretmenin kolay olduğu alanlarda hızlı; fiziksel operasyon ve çoklu sistem entegrasyonu gerektiren alanlarda daha yavaş yayılıyor.

Harita 4 — Organizasyon ve Ekip Yapısı

TRAI araştırmasındaki 125 yanıt, AI gündemine aktif ilgi gösteren kurumlarda bile organizasyon modelinin henüz tam yerleşmediğini gösteriyor.

AI Ekip Modeli	Katılımcılar İçindeki Oran
Küçük ekip	%38,4
Dağınık ekip	%23,2
AI ekibi yok	%16,8
Dedike ekip	%15,2
Diğer	%6,4

Bu oranlar bütün Türkiye şirketlerine genellenemez. Fakat AI’a başlamış kurumların içindeki yapılanmaya dair güçlü bir sinyal sunar: En yaygın model, küçük bir çekirdek ekiptir; ikinci büyük grup ise yetkinliğin farklı birimlere dağıldığı yapılardır.

Küçük Ekip Tek Başına Sorun Değildir

Erken aşamada küçük bir merkez ekip doğru olabilir. Sorun, bu ekibin bütün projeleri kendisinin yapmaya çalışması ve iş birimlerinin sadece talep sahibi olarak kalmasıdır. Ölçeklenebilir modelde görevler ayrılmalıdır:

Merkez ekip: Standart, platform, risk ve ortak bileşenleri yönetir.
İş birimi: Kullanım senaryosunun ve KPI’ın sahibidir.
Veri ve teknoloji ekipleri: Entegrasyon ile güvenliği sağlar.
Hukuk, uyum ve insan kaynakları: Kullanım sınırlarını belirler.
Finans ekibi: Gerçekleşen ekonomik etkiyi doğrular.

Dağınık Ekip Görünmeyen Maliyet Yaratabilir

Dağınık ekip modeli inovasyonu hızlandırabilir; fakat ortak envanter ve yönetişim yoksa aynı araçlar farklı birimlerde tekrar satın alınabilir, müşteri verisi kontrolsüz sistemlere yüklenebilir ve üretilen otomasyonlar kritik kişilere bağımlı kalabilir.

TRAI araştırması üretken AI projelerinin çoğunlukla kurum içi kaynaklarla yürütüldüğünü; ajan tabanlı projelerde ise kurumların yarısından fazlasının henüz başlamadığını belirtiyor. Bu tablo, Türkiye’de kurumsal AI kullanımının araç keşfinden süreç entegrasyonuna geçiş aşamasında olduğunu destekliyor.

Harita 5 — Kullanımın Önündeki Engeller

AI kullanmayan fakat kullanmayı düşünen girişimlerin verdiği yanıtlar, darboğazın nerede olduğunu açık biçimde gösteriyor.

Kullanım Engeli	İlgili Girişimler İçindeki Oran	Yönetim Karşılığı
İlgili uzmanlık eksikliği	%74,2	Problem seçimi, veri, süreç, model ve değişim kapasitesi yetersiz
Maliyetin çok yüksek olması	%67,4	Toplam sahip olma maliyeti ve değer hipotezi net değil
Hukuki sonuçların net olmaması	%62,4	Sorumluluk, veri, telif ve kullanım sınırları belirsiz

Uzmanlık Eksikliğ Ne Demek?

Uzmanlık açığı yalnızca veri bilimci bulunmaması değildir. Şirketin aşağıdaki yetkinlikleri birlikte kuramaması anlamına gelebilir:

İş problemini ölçülebilir şekilde tanımlamak,
Doğru kullanım senaryosunu seçmek,
Veri erişimi ve kalitesini hazırlamak,
Satın alma ile geliştirme arasında karar vermek,
AI çıktısını mevcut iş akışına yerleştirmek,
İnsan denetimi ve risk kontrollerini kurmak,
Çalışan benimsenmesini yönetmek,
Sonucu finansal KPI ile ölçmek.

OECD’nin firma benimsenmesi çalışması da AI becerisi ve veri olgunluğunu temel engeller arasında gösteriyor; düzenleyici belirsizliğin de şirketleri yatırımdan alıkoyabildiğini belirtiyor. (OECD — The Adoption of Artificial Intelligence in Firms)

Maliyet Neden Yüksek Algılanıyor?

Şirketler çoğu zaman lisans fiyatını yatırım maliyeti sanıyor. Oysa gerçek toplam maliyet denklemi şu şekildedir:

\text{Toplam AI Maliyeti} = \text{Lisans/Model} + \text{Veri Hazırlığı} + \text{Entegrasyon} + \text{Güvenlik} + \text{Eğitim} + \text{İnsan Kontrolü} + \text{Bakım} + \text{Değişim Yönetimi}

Değer hipotezi kurulmadan bu kalemlerin her biri yüksek görünür. Çözüm yalnızca daha ucuz araç bulmak değil; maliyeti belirli bir iş sonucuna bağlamaktır.

Hukuki Belirsizlik Neden Büyüme Meselesidir?

Hukuki ve yönetişim çerçevesi kurulmadığında şirket ya kontrolsüz kullanıma izin verir ya da bütün kullanımı durdurur. İki uç da değer kaybettirir. İhracat yapan, AB müşterilerine hizmet veren veya AI sistemlerini Avrupa pazarında kullanan şirketler için güncel AB AI Act yükümlülükleri ayrıca değerlendirilmelidir. 2 Ağustos 2026 itibarıyla bazı hükümler uygulanmaya başlamış; yüksek riskli sistemlere ilişkin bazı tarihler 2027 ve 2028’e uzatılmıştır. Şirketlerin kendi rolünü ve kullanım senaryosunun risk sınıfını hukuk uzmanlarıyla belirlemesi gerekir. (Avrupa Komisyonu — AI Act)

ST Kurumsal AI Kullanım Haritası

Resmî istatistik “kullanıyor musunuz?” sorusuna cevap verir. CEO’nun ihtiyaç duyduğu ikinci soru ise şudur: “Şirketimiz AI’ı hangi olgunlukta kullanıyor?”

ST Kurumsal AI Kullanım Haritası, şirketleri araç sayısına göre değil; kullanımın iş akışına, yönetişime ve ekonomik değere bağlanma düzeyine göre beş bölgeye ayırır:

Bölge	Temel Davranış	Ana Risk	Bir Sonraki Doğru Hamle
1. İzleme	Kurumsal kullanım yok; konu izleniyor veya erteleniyor	Rekabet ve öğrenme gecikmesi	Değerli üç kullanım senaryosunu belirlemek
2. Gölge Kullanım	Çalışanlar onaysız veya dağınık araçlar kullanıyor	Veri, telif, güvenlik ve ölçüm kaybı	Araç envanteri ve kabul edilebilir kullanım politikası
3. Noktasal Kullanım	Pazarlama, satış, yazılım veya destek gibi alanlarda pilotlar var	Pilot mezarlığı ve tekrar eden lisanslar	Her proje için sahip, KPI ve durdurma kriteri
4. İş Akışına Entegrasyon	AI, CRM, ERP, bilgi tabanı veya operasyon sistemine bağlı	Ölçek, kalite ve değişim yönetimi	Ortak platform, yönetişim ve kullanıcı benimsenmesi
5. Ölçeklenmiş Değer	AI birden fazla süreçte ölçülüyor; finansal sonuç ve kurumsal öğrenme üretiyor	Rehavete kapılma, model ve mevzuat değişimi	Portföy optimizasyonu ve sürekli risk–değer yönetimi

Bu model bir ulusal araştırma sınıflandırması değildir; şirketlerin kendi konumunu teşhis etmesi için geliştirilmiş yönetim çerçevesidir.

Haritadaki Yerinizi Nasıl Belirlersiniz?

Aşağıdaki her soruya 0 = Hayır, 1 = Kısmen, 2 = Evet puanı verin:

Kullanılan bütün AI araçları ve kullanım senaryoları kayıt altında mı?
Her kullanım senaryosunun bir iş birimi sahibi var mı?
Her proje belirli bir gelir, maliyet, hız, kalite veya risk KPI’ına bağlı mı?
Kritiği yüksek veri kaynaklarının kalitesi ve kullanım hakkı biliniyor mu?
AI çıktısının hangi noktada insan tarafından kontrol edileceği tanımlı mı?
Güvenlik, kişisel veri, telif ve tedarikçi kontrolleri uygulanıyor mu?
AI mevcut CRM, ERP, üretim veya bilgi sistemlerine bağlanıyor mu?
Çalışanlar rol bazlı eğitim alıyor ve kullanım davranışı ölçülüyor mu?
Pilotların devam, ölçekleme veya durdurma kriterleri var mı?
Finans ekibi gerçekleşen ekonomik etkiyi doğruluyor mu?

Kurumsal AI Kullanım Derinliği = (Toplam puan / 20) × 100

Puan	Harita Yorumu
0–20	İzleme veya görünmeyen kullanım
21–40	Gölge ve noktasal kullanım ağırlıklı
41–60	Kontrollü pilotlar; entegrasyon başlangıcı
61–80	İş akışına entegre ve yönetilen kullanım
81–100	Ölçeklenmiş değer sistemi

Bu puan bir sertifika veya bağımsız denetim sonucu değildir. Yönetim ekibinin eksik alanları görünür hale getirmesi için başlangıç aracıdır.

Türkiye Haritasının CEO’lara Söylediği Yedi Şey

Pazar doymuş değil, fakat rakipleriniz beklemiyor: %7,5 düşük görünebilir; ancak kullanım dört yılda yaklaşık üç katına çıktı. Üstelik AB’de girişimlerin %20’si 2025’te AI kullanıyordu. Türkiye’nin kullanım seviyesi düşükken uluslararası benimsenme de hızlanıyor. Beklemek, yalnızca bugünkü rakibe değil, daha hızlı öğrenen uluslararası rakibe karşı da zaman kaybetmek anlamına geliyor.
Büyük şirket avantajı teknoloji satın almaktan gelmiyor: Büyük şirketin avantajı araçtan çok veri, yetenek, entegrasyon ve ölçek kapasitesidir. KOBİ’nin yanıtı daha fazla araç satın almak değil; daha dar, daha hızlı ve sahibinin belli olduğu bir kullanım senaryosu seçmektir.
Pazarlama en kolay başlangıç, her zaman en büyük değer alanı değil: Pazarlama ve satış görünür ve erişilebilir olduğu için önde. Fakat asıl değer bazı şirketlerde stok, fiyatlama, kalite, bakım, satın alma, tahsilat veya müşteri kaybı süreçlerinde olabilir. Kullanım senaryosu popülerliğe göre değil, ekonomik etkiye göre seçilmelidir.
Gölge AI resmî kullanım oranından daha büyük olabilir: TÜİK aynı araştırma döneminde bireylerin %19,2’sinin üretken AI kullandığını bildiriyor. Bu oran şirket kullanım oranıyla doğrudan karşılaştırılamaz; örneklem, tanım ve amaç farklıdır. Yine de bireysel benimsenmenin kurumsal beyanı aşması, çalışanların şirket politikası ve envanteri dışında AI kullanma ihtimalinin yüksek olduğuna işaret eden bir sinyaldir.
Uzmanlık açığı dış kaynakla tamamen kapanmaz: Danışman, teknoloji sağlayıcı veya startup başlangıcı hızlandırabilir. Fakat iş probleminin sahibi, süreç bilgisi, veri sorumluluğu ve sonuç hesabı şirket içinde kalmalıdır. Aksi halde proje teslim edilir, kapasite şirkete yerleşmez.
Kullanım envanteri olmadan AI stratejisi kurulamaz: Şirket önce nerede AI kullandığını bilmelidir: Kim, hangi araçla, hangi veriye erişerek, hangi karar veya çıktıyı üretiyor? Envanter yoksa maliyet, risk, tekrar, etki ve ölçekleme yönetilemez.
Bir sonraki rekabet farkı kullanım değil, öğrenme hızıdır: Araçlara erişim giderek eşitleniyor. Kalıcı fark; şirketin doğru senaryoyu seçme, güvenli biçimde deneme, sonucu ölçme, işe yaramayanı durdurma ve başarılı olanı başka süreçlere aktarma hızından doğacak.

CEO İçin 90 Günlük Uygulama Planı

Gün 1–30: Gerçek Kullanım Haritasını Çıkarın

Çalışanların kullandığı kurumsal ve bireysel AI araçlarını envantere alın.
Kullanım senaryolarını departman, veri türü, kullanıcı ve amaç bazında sınıflandırın.
Müşteri verisi, kişisel veri, ticari sır ve telif riski taşıyan kullanımları işaretleyin.
Devam eden bütün pilotların sahibini, maliyetini ve hedef KPI’ını belirleyin.
Gelir, maliyet, hız, kalite ve risk etkisi yüksek ilk 10 iş problemini çıkarın.

30. Gün Çıktısı: Mevcut kullanım envanteri, risk ısı haritası ve öncelikli problem listesi.

Gün 31–60: Üç Kullanım Senaryosunu Değer Testine Alın

Bir hızlı verimlilik, bir gelir/müşteri ve bir operasyon kullanım senaryosu seçin.
Her senaryo için başlangıç metriğini ölçün.
Veri gereksinimini, insan kontrolünü ve sistem entegrasyonunu tasarlayın.
Toplam maliyet ile beklenen faydayı senaryo bazında hesaplayın.
Devam, düzeltme ve durdurma eşiklerini başlangıçta belirleyin.

60. Gün Çıktısı: Sahibi, KPI’ı, maliyeti, risk kontrolü ve karar eşiği olan üç kontrollü pilot.

Gün 61–90: Kazananı İş Akışına Yerleştirin

Sonucu başlangıç metriğiyle karşılaştırın.
Kullanıcı kabulünü ve çıktı kalitesini ölçün.
Finansal etkiyi finans ekibine doğrulatın.
Başarılı senaryoyu mevcut sistem ve sorumluluklara bağlayın.
Başarısız veya etkisiz denemeleri kapatın; öğrenimleri kaydedin.
Sonraki çeyrek için ölçekleme portföyünü oluşturun.

90. Gün Çıktısı: Araç demosu değil; ölçülen, yönetilen ve tekrarlanabilir bir AI iş akışı.

Türkiye’de AI Kullanım Haritasının Tamamlanması İçin Hangi Veriler Gerekli?

Türkiye’nin kurumsal AI politikasını ve şirketlerin yatırım kararlarını güçlendirmek için yıllık olarak şu göstergelerin yayımlanması gerekir:

Tüm ana sektörlerde kullanım oranı,
İl ve bölge bazında kullanım,
Mikro işletmelerde üretken ve geleneksel AI kullanımı,
Kullanılan AI teknoloji türleri,
Aktif kullanıcı ve kullanım sıklığı,
Pilot, üretim ve ölçeklenmiş proje ayrımı,
AI yatırım tutarı ve toplam sahip olma maliyeti,
Gelir, maliyet, verimlilik ve kalite etkisi,
Başarısız veya durdurulan proje oranı,
İş gücü, görev ve beceri değişimi,
Güvenlik, veri ve hukuki olay sayısı,
Yerli çözüm, ithal çözüm ve kurum içi geliştirme dağılımı.

Ölçüm yaklaşımı yalnızca benimsenmeyi değil, değeri ve riski de kapsamalıdır. NIST AI Risk Management Framework’ün Govern, Map, Measure, Manage işlevleri; şirket seviyesinde kullanım envanteri, etki ölçümü ve risk yönetimi için yararlı bir referans sunuyor. (NIST — AI Risk Management Framework)

Sonuç: Türkiye’de AI Var, Fakat Eşit ve Derin Dağılmıyor

Türkiye’nin kurumsal AI haritası beş kelimeyle özetlenebilir: Hızlı, dar, büyük, pazarlama ağırlıklı ve parçalı.

Kullanım hızlı artıyor; ancak şirketlerin küçük bir bölümüne ulaşmış durumda. Büyük şirketler açık avantaj taşıyor. Teknolojiye yakın sektörler ana ekonominin önünde. Pazarlama ve satış en kolay giriş kapısı. Uzmanlık, maliyet ve hukuki belirsizlik ise kullanmayı düşünen şirketleri uygulamadan uzak tutuyor.

Fakat en kritik eksik, kullanımın kendisi değil; kullanımın ekonomik değere dönüşümünü görememek. Türkiye’de kaç şirketin AI kullandığını biliyoruz. Henüz kaçının daha fazla gelir, daha yüksek marj, daha kısa çevrim süresi, daha iyi müşteri deneyimi veya daha güçlü yenilik kapasitesi ürettiğini bilmiyoruz.

Bu nedenle CEO’nun doğru sorusu artık “AI kullanıyor muyuz?” değildir.

Doğru soru şudur:

AI şirketimizin hangi kritik iş akışında, hangi veriyle, kimin sorumluluğunda ve hangi ölçülebilir sonucu üretiyor?

Türkiye’nin bir sonraki AI aşaması daha fazla araç kullanmakla değil; bu soruya şirket şirket, süreç süreç ve KPI KPI cevap vermekle başlayacak.

Kaynakça

TÜİK — Yapay Zekâ İstatistikleri 2025
TÜİK — Girişimlerde Bilişim Teknolojileri Kullanımı Araştırması 2025 Örnekleme Bilgileri
Eurostat — Use of artificial intelligence in enterprises, 2025
Eurostat — The use of artificial intelligence technologies in the European Union
TRAI — Yapay Zekâ Araştırması 2025
OECD — The Adoption of Artificial Intelligence in Firms
OECD — AI adoption by small and medium-sized enterprises
NIST — AI Risk Management Framework
Avrupa Komisyonu — AI Act

Sık Sorulan Sorular

Türkiye’de şirketlerin yüzde kaçı yapay zekâ kullanıyor?+

TÜİK’e göre 2025’te 10 ve daha fazla çalışanı bulunan girişimlerin yüzde 7,5’i en az bir yapay zekâ teknolojisi kullandığını beyan etti. Oran 2021’de yüzde 2,7 idi.

Türkiye’de büyük şirketlerin AI kullanım oranı kaç?+

250 ve daha fazla çalışanı olan girişimlerde AI kullanım oranı yüzde 24,1’dir. Bu oran 50–249 çalışanlı şirketlerde yüzde 9,6, 10–49 çalışanlı şirketlerde yüzde 6,6’dır.

Türkiye’de AI’ı en çok hangi sektör kullanıyor?+

Bilgi ve iletişim sektörü yüzde 47,1 ile ilk sıradadır. Finans ve sigorta yüzde 21,1, bilgisayar ve iletişim araç ve gereçlerinin onarımı yüzde 15,2 ile takip ediyor.

Şirketler yapay zekâyı en çok nerede kullanıyor?+

AI kullanan girişimlerde en yaygın amaç yüzde 46,5 ile pazarlama ve satıştır. Üretim veya hizmet süreçleri yüzde 41,1, Ar-Ge ve yenilik yüzde 41, işletme süreçleri ve yönetim yüzde 40 oranındadır.

Türkiye’de şirketlerin AI kullanmasının önündeki en büyük engel nedir?+

AI kullanmayı düşünen fakat kullanmayan girişimlerin yüzde 74,2’si ilgili uzmanlık eksikliğini en önemli engel olarak belirtiyor. Yüksek maliyet yüzde 67,4, hukuki sonuçların net olmaması yüzde 62,4 ile takip ediyor.

AI kullanan şirket büyüyor sayılır mı?+

Hayır. AI kullanımı bir aktivitedir; büyüme ise gelir, marj, verimlilik, müşteri değeri veya yenilik gibi ölçülmüş bir iş sonucudur. Kullanımın büyüme sayılması için başlangıç metriği, maliyet, hedef KPI ve gerçekleşen etki birlikte ölçülmelidir.

Gölge AI nedir?+

Gölge AI, çalışanların şirketin onayı, envanteri veya yönetişim kontrolleri dışında AI araçları kullanmasıdır. Verimlilik sağlayabilir; ancak müşteri verisi, kişisel veri, telif, güvenlik, çıktı kalitesi ve kurumsal bilgi kaybı riski yaratır.

KOBİ’ler AI’a nereden başlamalı?+

KOBİ’ler çok sayıda araç satın almak yerine yüksek frekanslı, verisi erişilebilir ve sonucu ölçülebilir tek bir iş akışı seçmelidir. Senaryonun bir sahibi, başlangıç metriği, toplam maliyeti, risk kontrolü ve 30–60 günlük karar eşiği olmalıdır.

Türkiye’de şirketlerin AI kullanımına ilişkin şehir bazlı veri var mı?+

Bu makalede kullanılan kamuya açık resmî veri şehir veya il bazında kurumsal AI kullanım oranı sunmuyor. Bu nedenle çalışma coğrafi değil; şirket ölçeği, sektör, iş fonksiyonu ve organizasyon yapısı üzerinden bir kullanım haritasıdır.

Serdar Tezgüler

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

İlgili Kaynaklar

Knowledge Hub→AI Training→

Türkiye’de Şirketlerin AI Kullanım Haritası 2026