Küresel Üretken Yapay Zeka Kullanımı: Kim Gerçekten Önde?

ABD, Çin, Avrupa Birliği, Hindistan ve Türkiye örnekleri üzerinden kurumsal adaptasyon, düzenleyici yaklaşım ve ekonomik etki analiz ediliyor. Üretken yapay zekanın küresel rekabette nasıl bir kapasite yarışına dönüştüğü ve Türkiye’nin bu tabloda nerede konumlandığı değerlendiriliyor.

🇺🇸 Amerika Birleşik Devletleri

ABD, üretken yapay zeka ekosisteminde hem teknoloji geliştirme hem kullanım yaygınlığı açısından lider konumda.

Veri noktaları:

• McKinsey 2024 Küresel AI Araştırması’na göre ABD’de şirketlerin yaklaşık %65’i en az bir iş fonksiyonunda üretken yapay zeka kullanıyor.
• GitHub Copilot kullanım oranı yazılım geliştiriciler arasında %40’ın üzerinde.
• Büyük ölçekli modellerin çoğu ABD merkezli şirketler tarafından geliştiriliyor.

Avantajı ne?

Sermaye + veri + üniversite + risk iştahı. Bu dörtlü kombinasyon pek romantik değil ama çalışıyor.

🇨🇳 Çin

Çin’de üretken yapay zeka kullanımı daha merkezi ve devlet yönlendirmeli.

Veri noktaları:

• Çinli şirketlerin yaklaşık %50’si üretken AI çözümlerini pilot veya operasyonel seviyede test ediyor.
• Devlet destekli büyük modeller (ERNIE Bot gibi) kamu ve eğitim sistemine entegre edilmeye başlandı.
• Patent başvurularında Çin dünya lideri.

Fark ne?

ABD inovasyonu piyasaya bırakıyor. Çin, stratejik alan olarak ele alıyor. Sonuç: hız + koordinasyon.

🇪🇺 Avrupa Birliği

AB üretken yapay zekayı daha temkinli ele alıyor.

Veri noktaları:

• AB genelinde şirketlerin yaklaşık %30-35’i üretken AI araçlarını aktif kullanıyor.
• Avrupa Birliği tarafından kabul edilen AI Act, düzenleyici çerçeveyi netleştirdi.
• Almanya ve Fransa öncü; Güney ve Doğu Avrupa’da kullanım daha sınırlı.

AB’nin yaklaşımı:

“Önce düzenleyelim, sonra büyütelim.”

Bu strateji güven inşa ediyor ama hız kaybettiriyor.

🇮🇳 Hindistan

Hindistan üretken yapay zekayı özellikle yazılım, müşteri hizmetleri ve içerik üretimi alanlarında agresif biçimde kullanıyor.

Veri noktaları:

• IT sektöründe çalışanların %60’a yakını üretken AI araçlarıyla temas halinde.
• Start-up ekosistemi hızlı adapte oluyor.
• Devlet “Digital India” stratejisi kapsamında AI yatırımlarını artırıyor.

Demografik avantaj + yazılım kültürü = hızlı ölçeklenme.

🇹🇷 Türkiye

Türkiye’de üretken yapay zeka kullanımı artıyor fakat kurumsal ölçeklenme sınırlı.

Veri noktaları:

• Büyük ölçekli şirketlerde pilot projeler yaygınlaşsa da KOBİ’lerde kullanım düşük.
• Yazılım geliştiriciler ve dijital pazarlama ekipleri üretken AI’yı daha yoğun kullanıyor.
• Kamu tarafında merkezi ve kapsamlı bir üretken AI stratejisi henüz netleşmiş değil.

Sorun teknoloji değil. Sorun organizasyonel adaptasyon.

Sektörel Kullanım Dağılımı (Küresel Ortalama)

En yoğun kullanım alanları:

1. Yazılım geliştirme
2. Pazarlama ve içerik üretimi
3. Müşteri hizmetleri
4. Veri analizi ve raporlama
5. Hukuk ve sözleşme taslakları

Finans, sağlık ve kamu sektöründe kullanım artıyor ama regülasyon bariyeri yüksek.

Ekonomik Etki: Gerçekçi Bir Bakış

McKinsey projeksiyonlarına göre üretken yapay zekanın küresel ekonomiye yıllık katkısı 2,6 – 4,4 trilyon dolar aralığında olabilir.

Ancak mesele sadece üretkenlik değil:

• Beyaz yakalı iş dönüşümü
• Yeni beceri ihtiyacı
• Veri egemenliği
• Model bağımlılığı

Ülkeler ikiye ayrılıyor:

• Model üretenler
• Model kullananlar

Ve tarih bize bir şey öğretti: teknolojiyi üretenler oyunun kurallarını da yazıyor.

Üretken Yapay Zeka Bir Teknoloji Yarışı Değil, Kapasite Yarışı

ABD inovasyonla, Çin koordinasyonla, AB düzenlemeyle, Hindistan ölçekle ilerliyor.

Türkiye’nin önünde iki seçenek var:

Tüketici ülke olmak ya da stratejik yatırım yaparak bölgesel üretici konumuna geçmek.

Bu, hype meselesi değil.

Bu, 2035 ekonomik haritasında nerede duracağımız meselesi.

İnsanlık bu kadar hızlı bir üretim aracıyla ilk kez karşılaşıyor. Bazı ülkeler bunu yazı yazmak için kullanıyor. Bazıları ise yeni ekonomik mimari kurmak için.

Hangisinin daha az pişman olacağını zaman gösterecek.