YAPAY ZEKÂYA 2,7 TRİLYON DOLAR HARCANACAK! PEKİ ŞİRKETLER HAZIR MI?

Gartner'a göre 2026'da yapay zekâ harcamaları 2,7 trilyon dolar'ı bulacak. Kurumlar için veri güvenliği, iş sürekliliği ve AI orkestrasyonu öne çıkıyor.

Yapay zekâ yatırımlarının hızla artması, şirketlerin veri güvenliği, altyapı dayanıklılığı ve iş sürekliliği konularına daha fazla odaklanmasını gerektiriyor. GBA Bilişim Kurucu Ortağı A. Barkın Gündoğdu, yapay zekâ sistemlerinin kurumsal uygulamalarla güvenli biçimde çalışabilmesi için orkestrasyon ve denetim mekanizmalarının önemine dikkat çekti.

Yapay zekâ teknolojilerinin yaygınlaşması, küresel bilgi teknolojileri harcamalarını artırırken şirketlerin altyapı yönetiminde yeni ihtiyaçlar ortaya çıkarıyor. Araştırma şirketi Gartner’ın eylül 2026 tahminlerine göre dünya genelindeki yapay zekâ harcamalarının bu yıl yaklaşık 2,7 trilyon dolar'a ulaşması bekleniyor. Bu rakam, önceki yıla göre yüzde 49,5’lik artış anlamına geliyor.

Gartner’ın temmuz 2026 raporunda ise veri merkezi sistemlerine yönelik küresel harcamaların 822 milyar dolar'a ulaşacağı öngörülmüştü. Araştırma şirketi, ekim ayında yayımladığı daha güncel tahmininde bu rakamı 879 milyar dolar'a yükseltti.

GBA Bilişim Kurucu Ortağı A. Barkın Gündoğdu, artan yatırımların yalnızca işlem kapasitesini genişletmekle sınırlı kalmaması gerektiğini belirtti. Gündoğdu’ya göre şirketlerin veri güvenliği, sistem erişilebilirliği ve kesintilerden sonra operasyonlarını sürdürebilme kabiliyeti de yatırım planlarının önemli bir parçasını oluşturuyor.

Veri güvenliği kadar iş sürekliliği de önem taşıyor

Kurumsal sistemlerin giderek karmaşıklaşması, veri kaybı ve hizmet kesintilerinin işletmeler üzerindeki etkisini artırıyor. Bu nedenle yedekleme sistemleri, felaket kurtarma planları ve iş sürekliliği mimarileri kurumsal BT stratejilerinde önemli bir yer tutuyor.

Gündoğdu, işletmelerin bu sistemleri oluştururken yalnızca donanım ve yazılım kapasitesine değil, operasyonel gereksinimlerine de odaklanması gerektiğini ifade etti.

Bu kapsamda iki teknik kavram öne çıkıyor:

• RPO (Recovery Point Objective): Bir kesinti sonrasında kabul edilebilir en yüksek veri kaybı süresini ifade ediyor.

• RTO (Recovery Time Objective): Kesintiye uğrayan bir sistemin yeniden çalışır hale getirilmesi için hedeflenen azami süreyi tanımlıyor.

Bu hedeflerin önceden belirlenmesi ve felaket kurtarma senaryolarının düzenli olarak test edilmesi gerekiyor. Aksi durumda bir sistem arızası yalnızca teknik sorunlara değil, mali kayıplara, operasyonel aksamalara ve itibar kaybına da neden olabiliyor.

Yapay zekâ yatırımlarında altyapı ve yönetişim ihtiyacı artıyor

Şirketlerin büyük dil modelleri ve üretken yapay zekâ uygulamalarını kullanmaya başlaması, işlem gücü ihtiyacının yanı sıra veri yönetimi ve sistem entegrasyonu gereksinimlerini de artırıyor.

Ancak daha güçlü sunuculara veya daha büyük yapay zekâ modellerine yatırım yapılması, kurumsal sistemlerin güvenli ve kesintisiz çalışmasını tek başına garanti etmiyor.

Gündoğdu, yapay zekâ yatırımlarında altyapı ve yönetişim mekanizmalarının birlikte değerlendirilmesi gerektiğini belirterek sistemlerin erişilebilir, yönetilebilir ve kesintilere karşı dayanıklı olmasının önemine işaret etti.

Bu yaklaşım, özellikle hassas verilerle çalışan ve kritik operasyonlarını dijital sistemler üzerinden yürüten kurumlar açısından önem taşıyor.

Agentic AI, kurumsal iş süreçlerini değiştirebilir

Kurumsal yapay zekâ alanındaki gelişmelerden biri de belirli hedefler doğrultusunda çok aşamalı görevler gerçekleştirebilen Agentic AI sistemleri.

Geleneksel üretken yapay zekâ uygulamaları çoğunlukla içerik oluşturma, soruları yanıtlama ve bilgiye erişim gibi görevlerde kullanılırken, yapay zekâ ajanları farklı uygulamalarla etkileşime girerek tanımlanan yetkiler kapsamında işlemler başlatabiliyor.

Örneğin bir yapay zekâ ajanı, kurumsal veri tabanlarından bilgi alabilir, müşteri yönetim sistemindeki kayıtları inceleyebilir veya belirli koşullar gerçekleştiğinde bir iş akışını başlatabilir.

Bununla birlikte sistemlerin daha fazla işlem gerçekleştirebilmesi, yetki yönetimi ve denetlenebilirlik açısından yeni riskleri de beraberinde getiriyor.

Gündoğdu, kritik karar süreçlerinde insan gözetiminin korunması gerektiğini savunarak yapay zekâ kullanımında kontrollü otonomi yaklaşımının önemini vurguladı.

Kurumsal yapay zekâda orkestrasyon neden önemli?

Büyük işletmeler genellikle ERP, CRM, veri tabanları, BT yönetim platformları ve farklı iş uygulamalarından oluşan karmaşık sistemler kullanıyor.

Yapay zekâ araçlarının bu sistemlere entegre edilmesi ise yalnızca bir dil modelinin kuruma eklenmesinden daha kapsamlı bir mimari gerektiriyor.

Bu noktada orkestrasyon katmanları, farklı veri kaynakları, uygulamalar, yapay zekâ ajanları ve insan onay süreçleri arasındaki iş akışlarının koordinasyonunu sağlıyor.

Orkestrasyon mimarileri sayesinde yapay zekâ ajanlarının hangi verilere erişebileceği, hangi işlemleri gerçekleştirebileceği ve hangi durumlarda insan onayı alması gerektiği tanımlanabiliyor.

Gündoğdu, bu sistemlerde yetkilendirme, izlenebilirlik ve denetlenebilirliğin temel gereksinimler arasında bulunması gerektiğini belirtti.

Bununla birlikte orkestrasyon sistemlerinin kullanılması, tek başına güvenliği garanti etmiyor. Hatalı yetkilendirme, güvenilmeyen veriler üzerinden gelen yanıltıcı talimatlar ve uygulamalar arasındaki entegrasyon açıkları gibi risklerin ayrıca değerlendirilmesi gerekiyor.

GBA Bilişim, Birleşik Krallık pazarını değerlendiriyor

GBA Bilişim’in uluslararası büyüme planlarına da değinen Gündoğdu, şirketin Türkiye’deki kurumsal teknoloji ve entegrasyon deneyimini farklı pazarlara taşımayı hedeflediğini açıkladı.

Bu kapsamda Birleşik Krallık’ın öncelikli değerlendirilen pazarlardan biri olduğunu belirtti. Ancak şirketin pazara giriş takvimi, yatırım büyüklüğü veya planlanan operasyonel yapılanmasına ilişkin somut ayrıntılar paylaşılmadı.

Kurumsal yapay zekâ uygulamalarının yaygınlaşmasıyla birlikte şirketlerin önündeki temel konulardan biri, yeni teknolojileri mevcut BT sistemlerine güvenli ve sürdürülebilir biçimde entegre etmek olacak. Bu süreçte altyapı dayanıklılığı, erişim kontrolleri, iş sürekliliği ve insan denetimi, yapay zekâ projelerinin başarısını etkileyen faktörler arasında yer alıyor.

KAYNAK
X
Instagram
Bluesky
TEKNOLOJİHABERMERKEZİ.COM GÜNCEL HABERLER | Yatırım Tavsiyesi Değildir.