Geçtiğimiz hafta yürürlüğe giren 2026-2030 Yapay Zekâ Eylem Planı, 10 milyar dolarlık yatırım hedefiyle büyük yankı buldu. Sektörün büyük çoğunluğu bu planı "daha çok teknoloji üretimi" olarak okuyor ve sistemlerine acilen yeni yapay zekâ araçları entegre etme hatasına düşüyor.
Ancak asıl mesele şu: Planın kalbinde üretim değil, 2 bin kamu veri setinin açılmasını öngören "veri altyapısı" yatırımı var. Devlet bile artık yapay zekâyı önce bir ölçüm/veri sorunu, sonra bir üretim sorunu olarak görüyor.
"Önce üret, sonra ölç" dönemi kapandı. Biz bu süreci kendi operasyonlarımızda Veri Öncelikli Büyüme Modeli ile yönetiyoruz:
- Temel (Veri İnşası): Sistemden önce, alan verisinin ve temiz veri kaynağının kurulması.
- İşlev (Gerçek Metrikler): İşlenen verinin ROAS veya impression gibi ajans illüzyonlarına değil, doğrudan saf karlılığa (ROI) bağlanması.
- Ölçek (Sürdürülebilirlik): Tüm verinin regülasyonlara uygun bir çerçevede ölçeklenebilir hale getirilmesi.
Rakamlara dökersek; yıllık 100 milyon TL bütçe yöneten bir firma için veri altyapısını AI entegrasyonundan önce kurmak, boşa harcanacak ortalama %15'lik "deneme-yanılma" maliyetinin (15.000.000 TL) doğrudan net kara dönüşmesi demektir. SellfScale ile partnerlerimize uyguladığımız büyüme mühendisliği tam olarak budur.
Şirketinizde yapay zekâ yatırımları temiz bir veri havuzu üzerine mi inşa ediliyor, yoksa yalnızca trendleri mi fonluyorsunuz?
