İşletmeler için AI Uyum: Master Rehber 2026 | Geo Builder
Rehber
yapay zeka
AI uyum
İşletmeler için AI Uyum: Adım Adım Master Rehber 2026
TÜİK 2025: Türkiye'de AI kullanan girişim oranı %7,5; 250+ çalışanlıda %24,1. Envanterden ölçeklemeye 90 günlük uyum planı ve beş aşamalı olgunluk modeli.
Türkiye'de yapay zeka kullanan girişimlerin oranı 2025'te %7,5 — 2021'deki %2,7'nin üç katı ama hâlâ tek haneli. Ölçek farkı keskin: 10–49 çalışanlıda %6,6, 250+ çalışanlıda %24,1 (TÜİK). Bu rehber 'yapay zeka nedir' sorusunu değil ondan sonrasını ele alıyor: envanter, veri sınırı, dar pilot ve ölçümle 90 günlük uyum planı; beş aşamalı olgunluk modeli; ve çoğu işletmenin atladığı katman — AI'ın sizi bulup bulamadığı.
Ana Çıkarımlar
•TÜİK 2025: Türkiye'de yapay zeka teknolojisi kullanan girişim oranı %7,5 (2021'de %2,7). Ölçek kırılımı: 10–49 çalışan %6,6, 50–249 çalışan %9,6, 250+ çalışan %24,1.
•Büyük ve küçük işletme arasındaki fark 2021'de 7,3 puanken 2025'te 17,5 puana çıktı — makas kapanmıyor, açılıyor.
•Türk girişimlerinde en yaygın AI kullanım amacı pazarlama veya satış (%46,5); en yoğun sektör bilgi ve iletişim (%47,1).
•Küresel kurumsal segmentte 2026 Q1 itibarıyla kurumların %72'sinin üretimde en az bir AI iş yükü var; ancak TÜİK ile aynı şeyi ölçmedikleri için iki rakam doğrudan karşılaştırılamaz.
•Asıl darboğaz başlamak değil derinleşmek: kurumların yalnızca %28'i benimsemesini 'olgun' sayıyor, %88'inde en az bir AI fonksiyonu varken yalnızca %23'ü otonom ajanları ölçekliyor.
•Uyum bir teknoloji projesi değil sıralama problemi: farkındalık → dağınık kullanım → süreç entegrasyonu → ölçüm ve yönetişim → ölçekleme. Çoğu işletme ikinci aşamada takılıyor.
•90 günlük plan: 0–30 gün envanter ve veri sınırı, 30–60 gün dar pilot ve önceden yazılmış başarı kriteri, 60–90 gün yaygınlaştır/revize et/durdur kararı.
•En sinsi hata yalnızca içeriye bakmak: AI'ı kullanmak ile AI tarafından bulunmak iki ayrı iştir; ikincisi ihmal edildiğinde kaybedilen müşteri hiç ulaşmamış olan müşteridir.
Türkiye'de yapay zeka teknolojilerinden herhangi birini kullandığını beyan eden girişimlerin oranı 2025'te %7,5. Beş yıl önce bu oran %2,7'ydi — yani üçe katlandı ama hâlâ her 13 işletmeden yalnızca birine denk geliyor. Ölçek farkı ise daha keskin: 10–49 çalışanlı girişimlerde %6,6, 50–249 çalışanlıda %9,6, 250 ve üzeri çalışanlıda %24,1 (TÜİK, Yapay Zeka İstatistikleri 2025, yayım 1 Ekim 2025).
Bu tablo iki şeyi aynı anda söylüyor. Birincisi, Türkiye'de AI uyumu hâlâ erken aşamada — yani geç kalmış sayılmazsınız. İkincisi, büyük şirketler küçüklerden dört kat hızlı ilerliyor; bu makas kapanmıyor, açılıyor.
Bu rehber "yapay zeka nedir" sorusunu değil, ondan sonraki soruyu ele alıyor: bir işletme olarak nereden başlarım, hangi sırayla ilerlerim, neyi ne zaman beklerim. Çözüm kategorilerine ve kavramsal çerçeveye giriş için yapay zeka çözümleri sayfamız daha uygun bir başlangıç noktası; burada uygulamanın kendisine bakıyoruz.
TL;DR — 60 saniyede tablo
Türkiye tablosu (TÜİK 2025): AI kullanan girişim oranı %7,5 (2021'de %2,7). Ölçek kırılımı: 10–49 çalışan %6,6, 50–249 çalışan %9,6, 250+ çalışan %24,1. En yaygın kullanım amacı pazarlama veya satış (%46,5). En yoğun sektör bilgi ve iletişim (%47,1).
Küresel tablo farklı ölçüyor: 2026 ilk çeyreğinde kurumların %72'sinin üretimde en az bir AI iş yükü var (2024'te %55, 2020'de %20). 5.000+ çalışanlı şirketlerde bu oran %83'e çıkarken 50–499 çalışanlı şirketlerde %42'de kalıyor. Ama bu rakamlar TÜİK'in %7,5'iyle aynı şeyi ölçmüyor — nedenini aşağıda açıklıyoruz.
Olgunluk, kullanımdan çok daha nadir: Kurumların yalnızca %28'i kendi AI benimsemesini "olgun" olarak tanımlıyor; %88'inde en az bir AI iş fonksiyonu varken yalnızca %23'ü otonom ajanları ölçekliyor. Yani "AI kullanıyoruz" demek ile "AI'dan değer alıyoruz" demek arasında büyük bir mesafe var.
Uyum bir teknoloji projesi değil, bir sıralama problemi. Yanlış sırayla başlayan programlar, doğru araçlarla bile başarısız oluyor. Bu rehber beş aşamalı bir sıra öneriyor.
Çoğu işletmenin atladığı katman: AI'ı kendi içinde kullanmak ile AI'ın sizi bulması iki ayrı iştir. İkincisi ihmal edildiğinde, müşteriniz size değil rakibinize yönlendirilir.
Türkiye'de işletmeler AI'ı gerçekte ne kadar kullanıyor?
Farkındalıktan ölçeklemeye: olgunluk aşamaları
TÜİK'in ölçümüne göre 2025'te 10 ve daha fazla çalışanı olan girişimlerin %7,5'i herhangi bir yapay zeka teknolojisi kullanıyor. Bu oran 2021'de %2,7'ydi. Artış hızı yüksek ama taban düşük.
Girişim büyüklüğü
2021
2025
10–49 çalışan
%2,3
%6,6
50–249 çalışan
%3,6
%9,6
250+ çalışan
%9,6
%24,1
Kaynak: TÜİK, Yapay Zeka İstatistikleri 2025.
Tablodaki en önemli satır sonuncusu: büyük işletmelerde kullanım dört yılda 2,5 kat artarken küçük işletmelerde de benzer oranda arttı — ama aradaki mutlak fark büyüdü. 2021'de büyük ile küçük arasında 7,3 puanlık fark vardı; 2025'te 17,5 puan. Finansal kaynak ve teknik altyapı avantajı, benimseme hızına doğrudan yansıyor.
Kullanım amaçlarına bakıldığında en yaygın alan pazarlama veya satış (%46,5). Bu, rehberin ilerleyen bölümlerinde önemli olacak: Türk işletmeleri AI'ı ilk olarak müşteriye ulaşmak için kullanıyor — ama müşterinin AI üzerinden onlara ulaşması konusunda aynı yatırımı yapmıyorlar.
Küresel rakamlarla neden bu kadar fark var?
Küresel araştırmalarda 2026 ilk çeyreği için kurumların %72'sinin üretimde en az bir AI iş yükü olduğu bildiriliyor; 5.000+ çalışanlı şirketlerde %83, 50–499 çalışanlı şirketlerde %42. Bu rakamlarla TÜİK'in %7,5'i arasındaki uçurum gerçek bir uçurum değil, büyük ölçüde ölçüm farkı.
Metodolojik uyarı. TÜİK, resmî istatistik yöntemiyle, 10+ çalışanlı girişimlerin tamamını temsil eden bir örneklemde "yapay zeka teknolojisi kullanıyor musunuz" sorusunu soruyor. Küresel anketlerin çoğu ise kendi kendine seçilen, ağırlıklı olarak kurumsal ve teknoloji-yoğun katılımcılardan oluşan havuzlarda, "en az bir fonksiyonda kullanım" gibi daha geniş tanımlarla ölçüyor. İki rakamı yan yana koyup "Türkiye 65 puan geride" demek yanlış olur. Doğru okuma: Türkiye'de resmî ölçümle benimseme hâlâ tek haneli; küresel kurumsal segmentte ise yaygınlaşma büyük ölçüde tamamlanmış durumda. Türkiye'nin hız tarafında iyi haber de var: Microsoft'un 2026 yayılım raporuna göre Türkiye 2026'nın ilk çeyreğinde AI kullanımını %30 artırarak en hızlı ilerleyen ülkeler arasında yer aldı.
Olgunluk tarafı ise her iki coğrafyada da aynı hikâyeyi anlatıyor: kurumların yalnızca %28'i kendi AI benimsemesini "olgun" olarak tanımlıyor ve %88'inde en az bir AI fonksiyonu varken yalnızca %23'ü otonom ajanları ölçeklendirebilmiş durumda. Yani asıl darboğaz başlamak değil, başladıktan sonra derinleşmek.
Uyumun beş aşaması
AI uyumu doğrusal bir kurulum değil, sıralı bir olgunlaşma sürecidir; aşamaları atlayan işletmeler genellikle bir üst aşamaya değil, başa döner. Beş aşama şöyle işliyor:
Farkındalık. Araçlar bireysel olarak deneniyor, kurumsal bir kararı yok. Çalışanlar kendi hesaplarıyla ChatGPT kullanıyor; şirketin bundan haberi olmayabiliyor.
Dağınık kullanım. Birkaç ekip kendi çözümünü kuruyor. Veri paylaşılmıyor, standart yok, maliyet görünmez.
Süreç entegrasyonu. AI belirli iş süreçlerine gömülüyor; çıktı ölçülüyor, sorumluluk tanımlı.
Ölçüm ve yönetişim. Kullanım politikası, veri kuralları ve başarı metrikleri var. Bu aşama olmadan ölçekleme risklidir.
Ölçekleme. AI birden çok fonksiyonda standart çalışma biçimi hâline geliyor.
Küresel verideki %28'lik "olgun" oranı, kabaca 4. ve 5. aşamadaki kurumlara denk geliyor. Çoğu işletme 2. aşamada takılıyor — çünkü dağınık kullanım kısa vadede işe yarıyor gibi görünüyor ve bu yüzden düzeltilmiyor.
Kendi görünürlük tarafınızda hangi aşamada olduğunuzu görmek için GEO olgunluk modeli yazımızdaki beş aşamalı çerçeveyi kullanabilirsiniz; mantık aynı, uygulama alanı farklı.
İkinci aşamada takıldığınızı nasıl anlarsınız?
Dağınık kullanım aşaması, kendini başarı gibi gösterdiği için tehlikelidir. Şu dört işaretten ikisi varsa oradasınız:
Şirkette kaç kişinin hangi AI aracını kullandığını kimse tam olarak bilmiyor.
Araç abonelikleri farklı ekiplerin bütçelerinden ayrı ayrı ödeniyor.
AI'ın ürettiği çıktının doğruluğunu kimin kontrol edeceği tanımlı değil.
"AI'dan fayda gördük mü" sorusuna verilen cevap anekdot düzeyinde.
Bu aşamadan çıkış, yeni araç almakla değil, mevcut kullanımı görünür kılmakla olur.
Hangi süreçle başlamalı?
Envanter, dar pilot ve karar: ilk 90 gün
Doğru başlangıç süreci, en heyecan verici olan değil; en çok tekrar eden, çıktısı kolay kontrol edilebilen ve hata maliyeti düşük olandır. Bu üç kriter aynı anda sağlanmadığında pilot ya ölçülemez ya da riskli olur.
Kriter
Neden önemli
Kötü aday işareti
Yüksek tekrar
Kazanç hacimle çarpılır
Ayda birkaç kez yapılan iş
Kolay doğrulanabilir çıktı
Kalite kontrolü mümkün olur
Doğruluğu aylar sonra anlaşılan iş
Düşük hata maliyeti
Pilot güvenli olur
Müşteriye doğrudan giden, geri alınamaz çıktı
Türk girişimlerinde en yaygın giriş alanı pazarlama ve satış (%46,5) ve bu genellikle mantıklı bir seçim: içerik taslağı üretmek yüksek tekrarlı, hızlı doğrulanabilir ve düşük riskli bir iştir. Ancak aynı kriterler farklı işletmelerde farklı yerlere işaret eder — teklif hazırlama, gelen talep sınıflandırma, belge özetleme veya rutin raporlama sık karşılaşılan güçlü adaylardır.
Kaçınılması gereken tipik ilk adım ise müşteriye doğrudan çıktı üreten uygulamalardır. Otomatik müşteri yanıtı veren bir sistem, hata yaptığında bunu size değil müşterinize gösterir; ilk pilot için yanlış yerdir.
Veri sınırı: uyumun en çok atlanan adımı
AI uyumunda geri dönüşü en zor hata, hangi verinin dışarı çıkmayacağını yazmadan başlamaktır. Bir kez dış modele gönderilmiş veriyi geri almanın pratik bir yolu yoktur.
Karar vermeniz gereken dört şey var ve bunların hepsi teknik değil, yönetsel kararlardır:
Kişisel veri. Müşteri ve çalışan verisinin dış modellere gönderilip gönderilmeyeceği. Türkiye'de KVKK kapsamındaki yükümlülükler bu kararı doğrudan etkiler; kurumsal bir programda hukuk tarafının bu adımda masada olması gerekir.
Ticari sır. Fiyat listesi, maliyet yapısı, sözleşme metinleri, müşteri listesi. Bunların sınıflandırılması genellikle hiç yapılmamıştır.
Kurumsal hesap kullanımı. Çalışanların kişisel hesaplarıyla iş verisi işlemesi, en yaygın sızıntı yoludur ve genellikle kötü niyetle değil kolaylık nedeniyle olur.
Çıktının denetimi. AI çıktısının kim tarafından, hangi ölçütle kontrol edileceği. Denetimsiz çıktı, hızlı üretilmiş hatadır.
Bu dört maddeyi tek sayfada netleştiren bir işletme, uzun bir politika dokümanı hazırlayan işletmeden pratikte daha korunaklıdır — çünkü tek sayfa okunur.
Kim sahiplenmeli?
AI uyumu, sahibi olmayan programların en hızlı öldüğü alanlardan biridir; çünkü herkesin işine dokunur ama kimsenin asli görevi değildir. İşleyen model genellikle üç rolden oluşur:
Karar sahibi: Bütçeyi ve önceliği belirleyen yönetici. Genellikle genel müdür ya da ilgili birim direktörü.
Uygulama sahibi: Pilotu yürüten, ölçen ve raporlayan kişi. Teknik olması şart değil; süreci bilmesi şart.
Denetim sahibi: Veri sınırı ve çıktı kalitesinden sorumlu kişi. Küçük işletmelerde bu rol karar sahibiyle birleşebilir ama boş bırakılmamalıdır.
Küçük ekiplerde bu üç rolün iki kişide toplanması sorun değil. Sorun, hiçbirinin açıkça atanmamış olmasıdır.
90 günlük uyum planı
Uyumun ilk 90 günü, araç seçmekle değil envanter çıkarmakla başlamalı; çünkü çoğu işletmede AI zaten kullanılıyordur, sadece kayıt altında değildir.
0–30 gün: envanter ve sınır
Mevcut kullanımı sayın. Hangi ekip hangi aracı, hangi veriyle kullanıyor? Bu liste neredeyse her zaman beklenenden uzun çıkar.
Veri sınırını yazın. Hangi bilgi hiçbir dış modele girmeyecek? Müşteri verisi, sözleşme, finansal tablo, kişisel veri. Tek sayfalık net bir kural, uzun bir politikadan daha etkili.
İlk kullanım alanını seçin. Tek bir alan. TÜİK verisinde en yaygın alan pazarlama/satış (%46,5) — ama sizin için doğru başlangıç, en çok tekrar eden ve en az riskli süreçtir.
30–60 gün: pilot ve ölçüm
Pilotu dar tutun. Bir ekip, bir süreç, altı hafta.
Başarı kriterini önceden yazın. "İşe yaradı mı" sorusunu sonradan cevaplamak mümkün değildir. Süre tasarrufu, hata oranı veya çıktı hacmi — biri seçilip baştan ölçülmeli.
Karşılaştırma tabanını kaydedin. Pilot öncesi durumu ölçmeyen hiçbir pilot, sonucu kanıtlayamaz.
60–90 gün: karar ve yayma
Üç seçenekten birini verin: yaygınlaştır, revize et, durdur. Belirsiz bırakılan pilotlar süresiz devam eder ve bütçeyi sessizce tüketir.
Yönetişimi kurun. Kim onaylar, kim erişir, çıktı nasıl denetlenir.
İkinci alanı seçin. Ancak birincisi ölçülmüş sonuç verdiyse.
Çoğu işletmenin atladığı katman: AI sizi bulabiliyor mu?
AI uyumunun iki yönü vardır ve işletmelerin neredeyse tamamı yalnızca birini çalışır: AI'ı kullanmak ile AI tarafından bulunmak. Birincisi verimlilik meselesi, ikincisi doğrudan gelir meselesi.
Somut olarak şu demek: müşteriniz artık "İstanbul'da güvenilir bir tedarikçi öner" ya da "bu iş için hangi firmayla çalışmalıyım" sorusunu arama kutusuna değil, bir AI asistanına soruyor. Asistan üç isim sayıyor. Siz o üçün içinde değilseniz, o müşteri sizin var olduğunuzu hiç öğrenmiyor — ve bu, arama sonuçlarında ikinci sayfada olmaktan farklı bir durum, çünkü ikinci sayfa diye bir şey yok.
TÜİK verisindeki ironi tam burada: Türk işletmeleri AI'ı en çok pazarlama ve satış için kullanıyor (%46,5), ama bu kullanım neredeyse tamamen içerik üretme tarafında. Üretilen içeriğin AI tarafından okunabilir, alıntılanabilir ve önerilebilir olup olmadığı ayrı bir iştir ve genellikle hiç yapılmaz.
Bu katmanın temel çerçevesi için GEO nedir sayfamıza bakabilirsiniz. Kanalın neden tık üretmeden değer ürettiğini anlamak için zero-click arama analizimiz, konuyu ekibinize öğretmek isterseniz GEO Akademi uygun bir başlangıç; metodolojinin araştırma tarafına girmek isteyenler için The GEO Authority yazıları var.
AI uyumunun başarısı araç sayısıyla değil, üç somut değişimle ölçülür: harcanan zaman, hata oranı ve kapasitenin nereye kaydığı. Bunların hiçbiri karmaşık bir ölçüm altyapısı gerektirmez, ama üçünün de pilot öncesinde kaydedilmesi gerekir.
Ölçüt
Nasıl ölçülür
Tipik yanılgı
Süre
Sürecin baştan sona geçen süresi, pilot öncesi ve sonrası
Araç kullanım süresini ölçmek
Kalite
Düzeltme gerektiren çıktı oranı
Hiç ölçmemek, "iyi görünüyor" demek
Kapasite
Boşalan zamanın nereye gittiği
Boşalan zamanı hiç takip etmemek
Üçüncü satır en çok atlanan ve en önemli olanıdır. AI bir süreçte zaman kazandırdığında, o zaman kendiliğinden değerli bir işe kaymaz — genellikle dağılır. Kazanılan kapasitenin nereye yönlendirileceğine karar verilmezse, verimlilik artışı bilançoda görünmez ve program "işe yaramadı" diye kapatılır.
Dördüncü bir ölçüt daha var ve bu, uyumun içeriye değil dışarıya bakan yüzü: markanızın AI asistanlarında ne sıklıkla önerildiği. Bunun ölçüm yöntemi farklıdır ve AI ve GEO yatırımının ROI'si rehberimizde ayrıntılandırdığımız metrik setiyle takip edilir.
En sık yapılan beş uyum hatası
1. Araçla başlamak. Sorunu tanımlamadan araç seçmek, en yaygın ve en pahalı hata. Doğru sıra: süreç → darboğaz → ölçüt → araç.
2. Herkese aynı anda açmak. Yaygın erişim, ölçülemeyen kullanım demektir. Dar pilot, geniş açılıştan her zaman daha hızlı sonuç verir.
3. Veri sınırını yazmamak. Hangi bilginin dışarı çıkmayacağı yazılı değilse, er ya da geç çıkar. Bu, kurumsal AI programlarının en sık geri dönülen noktası.
4. Başarıyı hisle ölçmek. "Ekip memnun" bir metrik değildir. Ölçülebilir bir taban olmadan, ikinci yıl bütçesi savunulamaz.
5. Yalnızca içeriye bakmak. Verimliliği artırırken görünürlüğü ihmal etmek, en sinsi hata; çünkü kaybı hiç görmezsiniz. Kaybedilen müşteri, size hiç ulaşmamış olan müşteridir.
Nereden başlayacağınızı bilmiyorsanız, envanterden başlayın
AI uyumunda en pahalı gecikme, "hangi araç" sorusuna cevap ararken geçen aylardır. Oysa ilk adım araç seçmek değil; şirketinizde bugün ne kullanıldığını, hangi verinin nereye gittiğini ve hangi sürecin gerçekten darboğaz olduğunu yazmaktır. Bu envanter bir hafta sürer ve sonraki her kararı ucuzlatır.
İkinci adım, çoğu işletmenin hiç atmadığı adım: dışarıdan bakıldığında nasıl göründüğünüzü ölçmek. Kendi ölçümümüzde bunun sürprizli olabildiğini gördük — hedef sorgularımızın hiçbirinde görünmediğimizi ancak ölçtüğümüzde öğrendik.
Uyum yol haritanızı birlikte çıkarmak için GEO danışmanlığı sayfamızı inceleyebilir, sık sorulan konular için sıkça sorulan sorular bölümümüze göz atabilirsiniz. Uygulama tarafında destek arayan ekipler için partner ajansımız Lein Digital devrede.
Sıkça Sorulan Sorular
Etiketler:
yapay zeka
AI uyum
dijital dönüşüm
KOBİ
TÜİK
AI Görünürlüğünüzü Test Edin
Web sitenizin ChatGPT, Gemini ve diğer AI platformlarında nasıl göründüğünü ücretsiz öğrenin.
