2025 yılı, yapay zeka (AI) projeleri açısından önemli bir kırılma noktası oldu. İşletmeler AI için ciddi yatırımlar yaptı; ancak bu projelerin büyük bölümü beklenen sonuçlara ulaşamadı. MIT’nin State of AI in Business 2025 çalışması, işletmelerde hayata geçirilen AI projelerinin çok büyük bir kısmının ölçeklenemediğini ve somut etki yaratamadığını ortaya koyuyor.
Bu sonuç, AI teknolojisinin yetersizliğinden çok; projelerin nasıl kurgulandığına, nasıl yönetildiğine ve iş süreçlerine nasıl entegre edildiğine dair yapısal sorunlara işaret ediyor. 2026’ya girerken kritik 2 soruya cevabı birlikte bulalım.
AI projeleri neden başarısız oluyor?
CX odaklı işletmeler AI’dan nasıl gerçek değer yaratıyor?
AI Projeleri Net Bir İş Problemiyle Başlamıyor
AI projelerinin en sık başarısız olma nedenlerinden biri, somut ve ölçülebilir bir iş problemi tanımlanmadan başlatılmalarıdır. “AI kullanalım” yaklaşımı, “hangi problemi çözüyoruz ve nasıl bir değer yaratacağız?” sorularının önüne geçtiğinde projeler kısa sürede yönünü kaybeder.
Bu durum, beklentilerin netleşmemesine ve başarının ölçülememesine yol açar. Başarılı AI projeleri ise her zaman belirli bir müşteri temas noktasına, net hedeflere ve açık başarı kriterlerine dayanır.
Müşteri Deneyiminden Kopuk AI Yaklaşımları
AI’ın müşteri deneyimi (CX) süreçlerinden bağımsız ele alınması, projelerin değer üretmesini zorlaştıran temel faktörlerden biridir. AI, izole bir teknoloji katmanı olarak konumlandığında operasyonel süreçlerle bağ kuramaz.
Oysa AI; müşteri yolculuğunu anlamak, sorunlu temas noktalarını tespit etmek ve deneyimi iyileştirmek için kullanılan bir CX yetkinliği olmalıdır. Müşterinin yaşadığı deneyime dokunmayan AI projeleri, işletmelerde kalıcı karşılık bulamaz.
Gerçek Zamanlı Dinleme Olmadan Anlamlı İçgörü Üretilemez
AI’ın doğru ve anlamlı içgörü üretebilmesi için doğru, güncel ve bütüncül veriye ihtiyacı vardır. Ancak birçok işletme müşterisini hala sınırlı kanallardan, periyodik ve gecikmeli şekilde dinlemektedir.
Bu yaklaşım, müşteri deneyiminin anlık değişimlerini yakalamayı zorlaştırır. Tüm temas noktalarında müşteriyi gerçek zamanlı dinlemeden, üretilen analizlerin bağlamı eksik kalır ve alınan kararlar yeterince isabetli olmaz.
Close-the-Loop Süreci Tamamlanmıyor
Geri bildirim toplamak, AI projeleri için önemli bir adımdır; ancak tek başına yeterli değildir. Geri bildirimin ilgili ekiplere iletilmesi, aksiyon alınması, müşteriye geri dönüş yapılması ve alınan aksiyonun etkisinin ölçülmesi gerekir.
Close-the-loop süreci işletilmeden, AI tarafından üretilen içgörülerin etkisi ölçülemez, elde edilen sonuçlar süreçlere geri beslenemez ve sürdürülebilir bir iş değeri oluşturulamaz.
AI, CX Yetkinliği Olarak Konumlanmıyor
Birçok işletme AI’ı hala teknik bir araç veya IT projesi olarak ele almaktadır. Bu yaklaşım, AI’dan beklenen gerçek iş etkisinin ortaya çıkmasını zorlaştırır.
Oysa asıl değer, AI’ın müşteri deneyimini nasıl iyileştirdiği ve iş sonuçlarına nasıl katkı sağladığıyla ölçülmelidir. 2026’da başarılı olacak projeler, AI’ı teknoloji yatırımı değil; CX stratejisinin ayrılmaz bir parçası olarak konumlandıran işletmeler tarafından hayata geçirilecek.
Wiseback Yaklaşımı
Wiseback, AI destekli analizlerle işletmelerin müşterilerini tüm temas noktalarında daha iyi anlamasını sağlar. Gerçek zamanlı dinleme, tekil müşteri görünümü, aksiyon yönetimi ve close-the-loop süreçlerini tek bir yapı altında birleştirir.
Bu yaklaşım sayesinde AI; yalnızca analiz üreten bir araç olmaktan çıkar, müşteri deneyimi süreçlerine entegre, aksiyon odaklı ve ölçülebilir değer üreten bir CX yetkinliğine dönüşür. 2025’te AI projelerinin büyük bölümünün başarısız olmasının nedeni AI’ın kendisi değil; yanlış kurgulanan projeler ve eksik CX entegrasyonudur. 2026’da fark yaratacak işletmeler, AI’ı müşteri deneyiminin merkezine yerleştirenler olacak.
