Yapay zekâya yönelik büyük harcamalar ve beklentiler, teknoloji sektörü dışındaki şirketlerin finansal sonuçlarına şimdilik belirgin biçimde yansımış değil. Apollo Global Management Başekonomisti Torsten Slok’un analizinde, bu şirketlerde çalışan başına gelir ve kâr marjlarının yatay seyrettiği belirtiliyor.
S&P 493 grubunda belirgin ilerleme yok
Slok, S&P 500’deki yedi büyük teknoloji şirketini —Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia ve Tesla— analiz dışında bırakarak kalan 493 şirketin verilerini inceledi. Büyük teknoloji şirketlerinde çalışan başına gelir ve kâr marjları yükselirken, diğer şirketlerde benzer bir artış görülmedi.
Çalışan başına gelirde ve kâr marjlarında kayda değer değişim olmaması, yapay zekâ yatırımlarının teknoloji dışındaki şirketlerin mali tablolarında henüz ölçülebilir bir karşılık bulmadığına işaret ediyor. Slok’a göre Amerikan şirketleri, yoğun yatırımlara rağmen şimdiye kadar yapay zekâdan belirgin bir finansal kazanç elde edemedi.
Yapay zekâ harcamaları maliyet baskısı yaratabiliyor
Finansal katkının sınırlı kalması, şirketlerin yapay zekâya yaklaşımını da etkiliyor. Slok, işletmelerin ilk aşamada büyüme fırsatı olarak gördüğü bu harcamaları giderek daha fazla maliyet unsuru olarak değerlendirdiğini belirtiyor. Modellerin çalışması için kullanılan işlem birimleri, yani token’lar, şirketlerin kâr marjları üzerinde baskı oluşturabiliyor.
Girişim sermayesi desteği alan şirketler daha fazla token kullanarak yapay zekâ modellerine yatırım yapmayı sürdürürken, geleneksel işletmeler en yeni ve pahalı modellere aynı ölçüde ihtiyaç duymuyor. Gelişmiş modellere yüksek ücret ödeme konusundaki isteksizlik, yapay zekâ hizmetlerine yönelik harcamaların ekonominin geneline yayılmasını sınırlıyor.
Daha ucuz yapay zekâ, daha yüksek kârı garanti etmiyor
Modellerin zaman içinde ucuzlaması ve benzer yeteneklerin daha düşük bedellerle sunulması şirketler için yeni imkânlar yaratabilir. Ancak Slok, kullanım maliyetinin düşmesinin tek başına gelir ve kâr artışı anlamına gelmediğini vurguluyor.
Ekonomiste göre yapay zekâ hesaplama ve bilgi işleme görevlerinde başarılı olsa da iş dünyasındaki sonuçlar yalnızca doğru bilgiye ulaşmaya bağlı değil. Kararların hangi şartlarda alınacağı, risklerin nasıl ele alınacağı ve farklı çıkarların nasıl dengeleneceği de önem taşıyor.
Slok, iş hayatında zekânın önemli bir bölümünün muhakemeye dayandığını, muhakemenin ise bağlamdan etkilendiğini belirtiyor. Bu nedenle aynı soruya farklı insanların veya yapay zekâ modellerinin farklı yanıtlar verebilmesi mümkün.
Slok ayrıca yapay zekânın hesap verebilirlik, güven, kurum kültürü, yazılı olmayan kurallar, etik ikilemler ve adalet gibi unsurları insanlar gibi kavrayamadığını savunuyor. Bu konular şirketlerin itibar risklerini yönetmesi, müşterileriyle ilişkileri ve uzun vadeli gelirleri açısından rol oynuyor. Bir görevin daha hızlı ya da düşük maliyetle yapılabilmesi, şirketin genel performansının da aynı oranda iyileşeceği anlamına gelmiyor.
Son dönemde yayımlanan çeşitli araştırmalar da şirketlerde yapay zekânın henüz belirgin bir verimlilik artışı sağlamadığına işaret ediyor. Bununla birlikte mevcut bulgular, teknolojinin hiçbir şirkete fayda sağlamadığını ya da gelecekte finansal getiri yaratamayacağını kanıtlamıyor. Veriler, yapay zekânın şirket gelirlerine ve kâr marjlarına geniş ölçekte yansıyan katkısının şu ana kadar ortaya konamadığını gösteriyor.
