Yapay zekânın ROI'sini diğer her bütçe kalemini ölçtüğünüz gibi ölçersiniz: karşılaştırma için bir baz yıl, adı konmuş bir maliyet kalemi, ara hedefi olan bir son tarih, buna ulaşmak için ödediğinizin yanında gösterilen brüt tasarruf ve maliyet ölçütünün yanında bir kalite ölçütü. En net kamuya açık örnek 5 Ekim 2026'da geldi: Alman telekomünikasyon grubu Deutsche Telekom, Bonn'daki yatırımcılara yapay zekâ ve otomasyonun dolaylı maliyetlerini 2023'e kıyasla 2030'a kadar yaklaşık 2,5 milyar euro azaltmasını beklediğini söyledi.

Pek çok şirket hâlâ yapay zekâyı sahip olduğu pilot projelerin ve aboneliklerin sayısıyla ölçüyor. Suudi Arabistan 2026'yı Yapay Zekâ Yılı ilan etti; bu yüzden ona harcadığınızı nasıl ölçtüğünüz bu yılın sorusu hâline geldi. Ölçüm araçları için yapay zekânın gerçek ROI'sinin nasıl ölçüleceği yazımıza bakın.

Deutsche Telekom'un açıkladıkları, rakamlarla

  • 2027 hedefi: ABD dışında yapay zekâ ve otomasyondan 2023'e kıyasla yaklaşık 1,1 milyar euro brüt tasarruf. Şirketin 2024 Capital Markets Day etkinliğinde koyduğu hedef yaklaşık 800 milyon euroydu; yani şirket hedefi yükseltti.
  • 2030 hedefi: 2023'e kıyasla dolaylı maliyetlerde yaklaşık 2,5 milyar euro düşüş.
  • Gelir: ABD dışındaki şirketlerle yapılan işlerden 2026'da yaklaşık 250 milyon euro yapay zekâ kaynaklı gelir bekleniyor ve bunun 2030'da yaklaşık 800 milyon euroya çıkması öngörülüyor.
  • Müşteri hizmetleri: Frag Magenta sohbet botu 2026'nın ilk yarısında yaklaşık 2,6 milyon müşteri hizmetleri çağrısını karşıladı. ABD operasyonlarında müşteri hizmetleri çağrıları %55 azaldı ve yapay zekâ ajanları artık müşteri temaslarının %40'ını yönetiyor.
  • Şebeke: RAN Guardian adlı bir ajan, mobil şebekedeki yük olaylarına yanıt süresini birkaç saatten yaklaşık bir dakikaya indirdi.
  • Kalite: yapay zekâ bağlantı kurma sorunlarını erken tespit ettiğinde şikâyetler %30 azaldı.
  • İnsanlar: AI for All girişimi kapsamında 100.000'den fazla çalışan yapay zekâ araçları konusunda eğitildi.

Bunlar bir şirketin bir yatırımcı etkinliğinde kendisi hakkında yayımladığı rakamlar ve 2027 ile 2030 hedefleri sonuç değil, tahmindir. Ama yazılış biçimleri örnek alınmaya değer.

Bir hedefi hesap sorulabilir kılan dört unsur

  • Bir baz yıl: her rakam 2023 ile karşılaştırılıyor. Nereden başladığınızı bilmiyorsanız bir tasarrufun hiçbir anlamı yoktur ve bugün maliyetlerini kaydetmeyen bir işletme yarın hiçbir tasarrufu kanıtlayamaz.
  • Adı konmuş bir maliyet kalemi: 2030 hedefi toplam maliyetle değil, dolaylı maliyetlerle ilgili. Şirket bu kalemin neleri kapsadığını ayrıntılandırmadı, ancak yalnızca adını koymak bile yapay zekâ tasarruflarının diğer tüm maliyet azaltımlarıyla karışmasını önler.
  • Bir son tarih ve bir ara hedef: önce 2027, sonra 2030. Ara hedef, şirketin elde ettiğini ölçtükten sonra hedefini yükseltmesine imkân tanıdı.
  • Net değil, brüt: 2027 hedefi, araçlara ve geliştirmeye harcananlardan önceki brüt tasarruf olarak tanımlanıyor. Sizin işletmenizde iki rakama da yan yana ihtiyacınız var: ne tasarruf ettiğiniz ve bunun için ne ödediğiniz.

Gözden kaçması kolay beşinci bir unsur var: maliyet ölçütünün yanında bir kalite ölçütü. Şikâyetlerde %30 düşüş, tasarrufun müşterinin aleyhine olmadığını gösterir. Şikâyetleri artıran bir tasarruf, tasarruf değildir. Ertelenmiş bir maliyettir.

Tasarruf nereden geliyor: vitrin projelerinden değil, tekrarlanan işten

Şirketin gösterdiği örnekler sıra dışı projeler değil. Binlerce kez tekrarlanan gündelik görevler:

  • Tekrarlanan müşteri soruları: bir sipariş durumu, bir fatura, bilinen bir arıza. Frag Magenta'nın ele aldığı budur ve sizin müşteri hizmetlerinize WhatsApp ve telefon üzerinden gelen soruların türü de aynıdır.
  • Bir sorunu müşteri bildirmeden yakalamak: RAN Guardian müşterilere yanıt vermez. Şebekeyi izler ve bir dakika içinde harekete geçer. Sizin işletmenizdeki karşılığı, tükenmek üzere olan bir stok, vadesi geçmiş bir fatura veya geciken bir sipariş için bir uyarıdır.
  • Çalışanlar için gündelik araçlar: şirket ChatGPT Enterprise, Microsoft Copilot ve kendi iç asistanı AskT'yi kullandığını söylüyor. Ücretli bir aboneliği gerçek kullanıma dönüştüren şey geniş kapsamlı eğitimdir.

Böyle bir hedefi kendi ölçeğinizde nasıl yazarsınız

30 kişilik bir işletme milyarlardan söz etmeyecek, ama aynı yapı her ölçekte işe yarar. Tek bir sayfayla başlayın:

  • Tekrarlanan üç süreç seçin, daha fazla değil: örneğin müşteri sorularını yanıtlamak, tedarikçi faturalarını sisteme girmek, haftalık satış raporunu hazırlamak. Tasarrufun ortaya çıktığı yer, her gün tekrarlanan süreçtir.
  • Başlangıç değerini bu ay, herhangi bir araçtan önce kaydedin: sürecin ne sıklıkla yürütüldüğü, ne kadar sürdüğü, kimin yaptığı ve kaç hata veya şikâyet ürettiği. Bu rakam olmadan sonraki her tasarruf bir rakam değil, bir görüştür.
  • Her sürece bir maliyet ölçütü ve bir kalite ölçütü verin: hata oranıyla birlikte işlem başına süre veya şikâyet sayısıyla birlikte personel olmadan kapanan görüşmeler.
  • 90 günde bir kontrol noktası ve bir yılda bir hedef belirleyin: yakın kontrol noktası size hedefi mi ayarlamanız yoksa aracı mı değiştirmeniz gerektiğini söyler.
  • Neti hesaplayın: abonelik maliyetlerini, insan incelemesi süresini ve eğitim süresini tasarruftan düşün.
  • Tasarrufun nereye gideceğine önceden karar verin: Deutsche Telekom, 2027'deki ek tasarrufları dijital dönüşümünü hızlandırmaya ve Almanya'da fiber altyapıyı genişletmeye yeniden yatıracağını söyledi. Sizin işletmenizde bu, personel saatlerini veri girişinden müşteri takibine kaydırmak anlamına gelebilir.

Bir projeden önce ve sonra getirinin nasıl ölçüleceğini yapay zekânın gerçek getirisini ölçme üzerine yazımızda ele aldık ve bir müşteri hizmetleri asistanının getirisini adım adım yapay zekâ asistanı ROI'si yazımızda hesapladık.

İşletmeniz için geçerli olmayanlar

  • Ölçek: bu büyüklükte bir şirket araçların ve ekiplerin maliyetini milyonlarca müşteriye yayar. Küçük bir işletmenin, tek bir süreçteki tasarrufun aracın maliyetini yıllar içinde değil aylar içinde karşılamasına ihtiyacı vardır.
  • Veri: bir dakika içinde harekete geçen bir ajan, olaylar gerçekleşirken kendisine ulaşan verilere ihtiyaç duyar. İşletmenizde erken uyarılar için önce siparişlerin, stokun ve faturaların dağınık dosyalarda değil tek bir sistemde olması gerekir.
  • Açıklanan bir rakam bir sonuç değildir: 2,5 milyar euro bir 2030 hedefidir. Bir tedarikçinin vaatlerini bununla ölçmeyin. Tedarikçiden başlangıç değerini ve kendisinden hesap sorulacak ölçütü isteyin.

Origami'nin görüşü

Deutsche Telekom'un açıklamasını, yapay zekâyı kullanıp kullanmama sorusundan ne kadar ve nerede tasarruf sağladığı sorusuna bir geçiş olarak okuyoruz. Krallık'taki her yöneticinin, özellikle tekliflerle dolu bir yılda, yeni bir abonelik imzalamadan önce sorması gereken soru budur.

Geliştirdiğimiz projelerde aynı sırayla başlıyoruz: süreci bugün işlediği hâliyle ölçmek, aracı sürecin gerçekten gerçekleştiği sisteme bağlamak, ardından devreye aldıktan sonra maliyeti ve kaliteyi birlikte ölçmek. Sipariş ve fatura verilerinizi göremeyen yapay zekâ, maliyetleri düşüren bir araç değil, bir yazım asistanı olarak kalır.

Sonuç

  • Deutsche Telekom, ABD dışında 2027'de yaklaşık 1,1 milyar euro brüt tasarruf ve 2030'da dolaylı maliyetlerde yaklaşık 2,5 milyar euro düşüş hedefliyor; her ikisi de 2023'e göre.
  • Açıklamanın değeri yapısında: bir baz yıl, bir maliyet kalemi, ara hedefi olan bir son tarih ve maliyetin yanında bir kalite ölçütü.
  • Gösterilen tasarruflar tekrarlanan işten geldi: müşteri soruları, sorunların erken yakalanması ve geniş kapsamlı eğitimden sonra çalışanlar için gündelik araçlar.
  • Üç süreçle başlayın, başlangıç değerini bu ay kaydedin, tasarrufu net olarak hesaplayın ve nereye gideceğine önceden karar verin.

Kaynaklar