Ne Oldu?
SAP Finans Direktörü Dominik Asam, 23 Temmuz 2026 tarihinde şirketin ikinci çeyrek finansal sonuçlarının ardından gazetecilere yaptığı açıklamada, kurumsal yapay zekânın gerçek ekonomik değer üretmesi için chatbot ve kodlama asistanı gibi görece basit kullanım alanlarının ötesine geçmesi gerektiğini söyledi.
Asam, mevcut yapay zekâ kullanımının önemli bölümünün kodlama yardımcıları ve sohbet araçları gibi “kolay elde edilebilir kazanımlara” yöneldiğini belirtti. Bu uygulamalarda yapay zekânın yanlış veya uydurma yanıt üretmesi belirli ölçüde tolere edilebiliyor. Kullanıcı çoğu zaman çıktıyı kontrol edebiliyor ve hatalı yanıtın etkisi sınırlı kalıyor.
Finans, satın alma, insan kaynakları ve tedarik zinciri gibi temel kurumsal süreçlerde ise aynı hata toleransı bulunmuyor. Bir yapay zekâ ajanının çok aşamalı bir iş akışında yanlış veri kullanması, sonraki adımlarda yeni hatalar oluşturabiliyor. Asam, özellikle finansal süreçlerde hataların adımlar ilerledikçe istatistiksel olarak büyüyebileceğine dikkat çekti.
Bu nedenle şirketlerin yapay zekâyı kritik işlemlerde kullanabilmesi için daha yüksek güvence seviyelerine ihtiyaç duyduğunu söyledi. Sistemlerin yalnızca doğru yanıt üretmesi değil; şirket politikalarına, mevzuata, erişim yetkilerine ve denetim gereksinimlerine de uygun çalışması gerekiyor.
Asam’a göre kurumsal yapay zekânın daha zor ancak daha değerli kullanım alanları, genel amaçlı büyük dil modellerinin şirket genelinde doğrudan kullanılmasından oluşmuyor. Kuruluşların kendi iş süreçlerine, verilerine ve risk seviyelerine göre tasarlanmış sistemler geliştirmesi gerekiyor.
Açıklamada veri kalitesi de temel sorunlardan biri olarak öne çıktı. Şirketlerin eski sistemlerde bulunan, farklı bölümlere dağılmış ve ortak bir yapıya sahip olmayan verileri düzenlemeden yapay zekâdan sonuç beklemesinin gerçekçi olmadığını belirten Asam, dağınık veri yapılarının yüksek işlem ve token maliyetlerine neden olabileceğini ifade etti.
SAP’nin 23 Temmuz’da açıkladığı ikinci çeyrek sonuçlarına göre şirketin bulut geliri yıllık bazda yüzde 22 artarak 6,28 milyar avroya ulaştı. Sabit kurla büyüme yüzde 24 olarak gerçekleşti. Mevcut bulut sipariş birikimi ise 22,9 milyar avroya çıkarak sabit kurla yüzde 26 büyüdü.
SAP aynı dönemde yapay zekâ ve kurumsal veri altyapısına yönelik yatırımlarını da sürdürdü. Şirket, farklı kurumsal veri kaynaklarını yapay zekâ uygulamaları için erişilebilir hale getirmeyi amaçlayan Dremio’yu satın aldı. Yapılandırılmış şirket verileri üzerinde çalışan temel modeller geliştiren Prior Labs’ın satın alınması da tamamlandı.
Neden Önemli?
Üretken yapay zekâya yapılan yatırımlar hızla büyürken birçok şirket bu harcamaların gelir, maliyet, verimlilik veya müşteri deneyimine ne ölçüde yansıdığını kanıtlamaya çalışıyor. Chatbotlar çalışanların bilgiye ulaşmasını kolaylaştırabilir ve kodlama asistanları yazılım geliştirme süresini azaltabilir. Ancak bu faydalar her zaman şirket genelinde büyük ve ölçülebilir finansal sonuçlara dönüşmeyebilir.
Kurumsal süreçlerde daha yüksek getiri sağlayabilecek kullanım alanları, genellikle daha yüksek risk taşıyor. Bir sohbet botunun soruya eksik yanıt vermesiyle, finans sistemindeki bir yapay zekâ ajanının yanlış ödeme emri oluşturması aynı sonucu doğurmuyor. Bu nedenle kritik süreçlerde otomasyonun güvenlik, doğruluk ve denetlenebilirlik gereksinimleri daha yüksek oluyor.
Asam’ın değerlendirmesi, yapay zekâ rekabetinin yalnızca en gelişmiş modeli kullanma yarışından oluşmadığını gösteriyor. Bir şirket için daha küçük ve daha ekonomik bir model, gerekli görevi güvenli biçimde yerine getirebiliyorsa daha güçlü ancak pahalı bir modelden daha uygun olabilir.
Bu yaklaşım kurumsal yapay zekâ pazarındaki değer zincirini de değiştiriyor. Model sağlayıcılarının yanında veri yönetimi, sistem entegrasyonu, süreç otomasyonu, erişim kontrolü ve performans denetimi sunan şirketlerin önemi artıyor. SAP de kendi stratejisini iş süreçleriyle kurumsal verileri aynı yapay zekâ katmanında birleştirmek üzerine kuruyor.
Kimleri Etkiliyor?
Bu değerlendirme özellikle üretken yapay zekâyı deneme aşamasından çıkararak temel iş süreçlerine yerleştirmeye çalışan büyük ve orta ölçekli işletmeleri ilgilendiriyor.
- Finans ve muhasebe süreçlerini otomatikleştiren şirketler
- Tedarik zinciri ve satın alma ekipleri
- Kurumsal yapay zekâ yatırımlarını yöneten teknoloji yöneticileri
- Yapay zekâ bütçelerinin geri dönüşünü ölçen finans yöneticileri
- SAP ve diğer ERP sistemlerini kullanan kuruluşlar
- Kurumsal veri yönetimi ve entegrasyon hizmeti sunan şirketler
- Yapay zekâ ajanları geliştiren SaaS sağlayıcıları
- Uyumluluk, risk ve iç denetim ekipleri
Yapay zekâ girişimleri açısından da mesaj önem taşıyor. Yalnızca genel amaçlı bir modele arayüz ekleyen ürünlerin kurumsal müşteriler için yeterli olmayabileceği görülüyor. Şirketler, belirli bir sektörü veya iş sürecini anlayan, mevcut sistemlere bağlanabilen ve sonuçları denetlenebilen çözümlere daha fazla öncelik verebilir.
Olası Etkileri
Şirketlerin yapay zekâ yatırımlarını chatbot sayısı veya üretilen içerik miktarı yerine iş sonuçları üzerinden değerlendirmesi beklenebilir. İşlem başına maliyet, hata oranı, tamamlanma süresi, çalışan verimliliği ve insan müdahalesine duyulan ihtiyaç daha önemli performans göstergelerine dönüşebilir.
Kurumsal veri temizliği ve yönetişimine ayrılan bütçeler artabilir. Dağınık veri kaynaklarını birleştirmeden yapay zekâ uygulaması başlatan şirketler, yüksek maliyet ve düşük doğrulukla karşılaşabilir. Bu durum veri gölü, veri kataloğu, ana veri yönetimi ve erişim kontrolü çözümlerine olan talebi etkileyebilir.
Tek bir gelişmiş modele bağımlı sistemlerin yerini, göreve göre farklı araçlar kullanan yapılar alabilir. Basit ve tekrarlanabilir işlemlerde geleneksel yazılım veya küçük modeller; karmaşık analizlerde ise daha gelişmiş modeller tercih edilebilir. Böyle bir mimari, yapay zekâ maliyetlerinin kontrol altında tutulmasını sağlayabilir.
Finans ve tedarik zinciri gibi alanlarda yapay zekâ ajanlarının yaygınlaşması daha yavaş gerçekleşebilir. Kuruluşların modelleri gerçek işlemlere bağlamadan önce simülasyon, yetkilendirme ve insan onayı mekanizmaları oluşturması gerekecektir. Bu hazırlıklar başlangıç süresini uzatabilir ancak hatalı otomasyon riskini azaltabilir.
SAP’nin kurumsal veri ve yapay zekâ şirketlerine yaptığı yatırımlar, ERP pazarındaki rekabeti de etkileyebilir. Microsoft, Oracle, Salesforce ve diğer kurumsal yazılım sağlayıcılarının da yapay zekâ özelliklerini yalnızca sohbet arayüzü olarak değil, doğrudan iş süreçlerinin içine yerleştirmesi beklenebilir.
Kaynaklar
- Reuters: SAP CFO Says AI Must Move Beyond Chatbot Low-Hanging Fruit Before Seeing Returns
- SAP News Center: SAP Announces Q2 and Half-Year 2026 Results
- SAP Investor Relations: Q2 and HY1 2026 Results Presentation