Yapay Zeka Hype'ından Gerçek Getiriye: Sahnede Gerçekten Neler Konuştuk

Fashion Network x The Ecommerce Club etkinliğindeki panelden notlarım

On stage discussing AI ROI in ecommerce with fellow panellists

Geçen hafta Londrada Fashion Network ve The Ecommerce Club'ın davetiyle, sektörümüzün şu an en çok tartışılan sorusunu masaya yatıran bir panele katıldım: Yapay zeka e-ticarette gerçekten ölçülebilir büyüme sağlıyor mu, yoksa çoğu gürültü mü?

Panelin kendisi bir yana, etkinlik gerçekten enerji vericiydi. E-ticaret ve moda dünyasından girişimciler, pazarlamacılar ve moda tasarımcılarıyla tanıştım. Salondaki sohbetler de alışılmadık derecede dürüsttü. "Yapay zeka her şeyi değiştirecek" edebiyatından çok, "işte bu gerçekten işe yaradı, bu da sessiz sedasız başarısız oldu" muhabbeti vardı. Açıkçası tam benim sevdiğim türden bir ortam.

Panel moderatörü Davina Lines tartışmayı dört soru etrafında kurguladı. Her biri için hem sahnede söylediklerimi hem de bu görüşlerin arkasındaki verileri paylaşayım.

1. Yapay zeka nerede gerçekten kâra katkı sağladı, nerede sağlamadı?

Sahnedeki cevabım basitti: Bugüne kadarki en büyük etki rutin işlerde yaşandı, çünkü otomasyon hiç olmadığı kadar kolaylaştı.

Otomasyon yeni bir şey değil. Beş, on yıl önce de iş akışlarınızı otomatikleştirebilirdiniz. Ama pahalıydı, zaman alıyordu ve neredeyse her adımda uzman teknik destek gerektiriyordu. O bariyer artık yıkıldı. Karmaşık projelerde hâlâ teknik danışmanlık isteyebilirsiniz, ama bugün bir pazarlama ekibi içerik üretimini bir iş akışına dönüştürebiliyor, veri analizi yapıp dashboard kurabiliyor, pazar araştırmasını haftalar yerine saatler içinde tamamlayabiliyor.

Ve belki de en büyük etki: kod yazımı ve yazılım geliştirme. Eskiden bir yazılım ekibi ve ciddi bir bütçe gerektiren işler, artık ne istediğini net anlatabilen herkesin erişimine açık. Kimin "üretebildiği" sorusunun cevabı kökten değişti. Bence bu gerçek bir devrim.

Sektör verileri de bunu doğruluyor, ama madalyonun öteki yüzünü de gösteriyor. Perakendecilerin yaklaşık %88'i bir şekilde yapay zekayı kullanmaya başlamış durumda, ama ölçeklendirebilen sadece %7. Yapay zeka "kullanmak" ile yapay zekadan ölçülebilir kazanç elde etmek arasındaki bu uçurum, bana sorarsanız içinde bulunduğumuz dönemin en belirleyici istatistiği (McKinsey, Stord).

İşe yaradığı yerlerde rakamlar gerçekten etkileyici. Yapay zeka destekli ürün önerileri, e-ticaret gelirinin tahminen %25 ila 35'ini oluşturuyor. Yapay zeka asistanıyla etkileşime giren müşterilerin dönüşüm oranı %12,3 iken, etkileşime girmeyenlerde bu oran %3,1'de kalıyor. Walmart'ın yapay zeka destekli talep tahmini, daha ilk yılında envanter maliyetlerinden 2,3 milyar dolar tasarruf sağladı.

İşe yaramadığı yerler ise en az başarılar kadar öğretici. MIT'nin çokça atıf alan araştırmasına göre kurumsal üretken yapay zeka pilotlarının %95'i kâr zarar tablosuna ölçülebilir hiçbir katkı sağlamıyor. İşin can alıcı noktası şu: sorun modellerin kötü olması değil, zayıf entegrasyon ve yanlış önceliklendirme. Aynı araştırma, üretken yapay zeka bütçelerinin çoğunun satış ve pazarlama araçlarına aktığını, oysa en yüksek getirinin gösterişsiz arka ofis otomasyonunda olduğunu ortaya koyuyor.

Klarna ise akılda tutulması gereken ibretlik hikaye. Yapay zeka asistanı müşteri taleplerinin üçte ikisini gerçekten karşılıyordu. Ama şirket iş gücünü agresif biçimde küçültünce müşteri memnuniyeti düştü ve Klarna yeniden insan çalışan işe almaya başladı. CEO'nun kendi itirafıyla, maliyet kararlarda fazla baskın bir kriter haline gelmişti. Sadece kadro azaltmaya dayanan getiri hesabı sahte bir getiri çıktı, çünkü kaliteyi ve müşteri yaşam boyu değerini yok sayıyordu.

Tüm başarısızlıklarda desen aynı. Yapay zeka; insanın, veri kalitesinin ya da muhakemenin yerine ikame edildiğinde başarısız oluyor. Zaten işleyen bir şeyin çarpanı olarak kullanıldığında ise başarılı oluyor.

2. Hangi araçlar ve kullanım senaryoları yönetim kurullarına güven veriyor?

Yönetim kurulları, kâr zarar tablosunda bir rakama bağlayabildikleri şeye güvenir. Şu an bunu üç şey yapıyor.

Birincisi, kişiselleştirme ve yapay zeka destekli arama. Görsel arama kullanan müşteriler daha yüksek oranda dönüşüyor ve sepet büyüklükleri belirgin şekilde artıyor. Yapay zekada lider şirketler, geride kalanlardan daha yüksek gelir büyümesi gösteriyor. Bir yönetim kurulunu meraktan bütçe onayına taşıyan karşılaştırmalar tam olarak bunlar.

İkincisi, bir trafik kaynağı olarak yapay zeka. ABD'de perakende sitelerine üretken yapay zeka kaynaklarından gelen trafik yıllık bazda inanılmaz bir hızla büyüdü ve yapay zeka platformlarından gelen ziyaretçilerin satın alma olasılığı çok daha yüksek. Bir kanal yuvarlama hatası olmaktan çıkıp yönetim kurulunun adıyla sorduğu bir konu haline gelince, güven kendiliğinden geliyor.

Üçüncüsü, ajanik ticaret (agentic commerce). Amazon'un Rufus asistanı tek başına yıllık yaklaşık 12 milyar dolarlık ek satış yarattığı tahmin edilen bir sistem. Yapay zeka destekli oturumlar, sıradan gezinmeye göre yaklaşık üç kat daha yüksek oranda dönüşüyor. Perakendede ajanik yapay zeka segmenti şimdiden 60 milyar doların üzerinde bir değere ulaştı ve 2031'e kadar üç katından fazla büyümesi öngörülüyor.

Sahnede paylaştığım dürüst uyarı da şu: güven, rehavete dönüşmemeli. Geri dönüş süresi tipik olarak iki ila dört yıl ve on iki ay içinde getiri gören şirketler küçük bir azınlık. İlk çeyrekte mucize bekleyen yönetim kurulları, iyi projeleri vaktinden önce öldürür.

3. Bir e-ticaret organizasyonunda yapay zekanın sahibi kim olmalı?

Panelin en çok tartışılan sorusu buydu ve haklı olarak.

Varsayılan cevap hep teknik sahiplik oldu. Çoğu organizasyonda yapay zeka stratejisini CTO ya da CIO yönetiyor; CMO'nun başı çektiği şirketlerin oranı sadece üçte bir civarında. Ama performans verileri farklı bir hikaye anlatıyor. BCG'nin bulgusuna göre yapay zekadan en fazla kâr üreten şirketlerin, iş tarafı ile teknoloji arasında paylaşılan sahiplik modeline sahip olma olasılığı %50 daha yüksek. Tek bir sahip değil, her iki tarafta da net karar yetkileri.

Benim görüşüm: sahiplik unvanları değil, sonuç sorumluluğunu takip etmeli. Kullanışlı bulduğum model üçe bölüyor. Teknoloji, sistemin canlıda ayakta kalmasından sorumlu; yani veri kalitesi, güvenlik ve süreklilik. Ticari taraf, müşteri deneyimini ve kâr zarar tablosunu gerçekten iyileştirip iyileştirmediğinden sorumlu. Yönetişim ise yapay zekanın neyi yapıp neyi yapamayacağının sınırlarından sorumlu.

Salondaki herkesin tanıdık bulduğu başarısızlık senaryosu ise şu: aynı anda beş yapay zeka girişimi yürüyor, ama iş sonucundan sorumlu kimse yok.

Pazarlamanın rolünün büyüyeceğine dair güçlü bir argüman da var, çünkü müşteriye ve veriye en yakın oturan fonksiyon pazarlama. Yeni nesil pazarlamacıları yetiştiren bizler için bu hem bir fırsat hem de bir sorumluluk.

4. 2026 ve sonrasına bakınca, e-ticaret ekipleri yapay zekayla ne yapmayı bırakmalı?

Büyük teknoloji şirketleri size farklısını söyler; daha fazla token harcayın, yapay zeka kullanımına daha çok para yatırın vesaire. Ama benim listem şu:

• Yapay zekayı sonuçla değil aktiviteyle ölçmeyi bırakın. Kullanım istatistikleri ve pilot sayıları bir iş gerekçesi değildir. Marj, gelir ve maliyet öyledir.

• Yapay zekayı bozuk temellerin yaması olarak görmeyi bırakın. Yapay zeka dağınık bir ürün kataloğunu, parçalı sistemleri ya da zayıf ürün yönetimini tek başına düzeltemez. Sadece dağınıklığı daha hızlı görünür kılar.

• Müşteriyle yüz yüze gelen üretken yapay zekayı korkuluksuz devreye almayı bırakın. Air Canada, chatbot'unun uydurduğu bir iade politikasından hukuken sorumlu tutuldu. Şirketler, yapay zekalarının söylediklerinin sahibidir.

• Güveni yok saymayı bırakın. Tüketicilerin yarısından azı yapay zeka üretimi alışveriş sonuçlarına güveniyor. Bu güven eğrisinin önüne geçip yapay zeka vitrinleri açmak, dönüşüm kazancından çok marka hasarı riski taşır.

• Kadro azaltmayı getiriyle karıştırmayı bırakın. Klarna'nın geri adımı gösterdi ki müşteri deneyimini yok eden tasarruf, tasarruf değildir.

Sahnedeki kapanış cümlem şuydu ve hala arkasındayım: 2026 daha fazla yapay zeka kullanma yılı değil. Yapay zekayı daha odaklı ve daha verimli yapma yılı. Benimseme ile ölçeklendirme arasındaki uçurum sektörümüzün bugünkü hikayesi ve bu uçurumu kapatacak olan şey daha fazla pilot değil, disiplin.

Davet için Fashion Network ve The Ecommerce Club'a, gerçekten içerikli bir tartışmayı yöneten Davina Lines'a, panel arkadaşlarıma ve sonrasında sohbet etmeye gelen herkese teşekkürler.

Yapay zeka sizin işinizde nerede gerçekten fark yarattı, nerede sessizce hayal kırıklığı oldu? Deneyimlerinizi yorumlarda paylaşın.

Bu yazıyı faydalı bulduysanız, pazarlama, tüketici davranışı ve yapay zeka üzerine veriye dayalı içerikler için bültene abone olabilirsiniz.