Antik Yunan şairi Archilochus, 28 yüzyıl boyunca seyahat eden ve artık her Navy SEAL eğitim kılavuzunda ve liderlik konuşmasında yer alan bir satır yazdı:Beklentilerimizin seviyesine çıkamıyoruz. Eğitim seviyemize düşüyoruz.
Çoğu pazarlamacının şu anda yapay zeka konusunda kendini bulduğu nokta burasıdır.
Beklentiler çok büyük. Eğitim zayıf. Her satıcının bir AI özelliği vardır. Her konferansın bir yapay zeka açılış konuşması vardır. Her analistin bir çerçevesi vardır. Ve her pazarlama ekibinden aynı personel sayısıyla daha fazla büyüme, daha fazla kişiselleştirme ve daha fazla verimlilik sağlaması isteniyor.
Gartner'a göre gerçek şu:Verimlilikten Etkiye: CMO'lar Gerçek Yapay Zeka Değerine Nasıl Ulaşabilir?CMO'ların artık pazarlama bütçelerinin ortalama %15,3'ünü yapay zekaya ayırıyor olması. Ancak pazarlama kuruluşlarının yalnızca %30'u olgun veya tam gelişmiş yapay zeka hazırlığı bildiriyor. Bütçe ortada. Hazırlık değil.
Bu, 2026'da pazarlamayı tanımlayan yapay zekanın baskınlığıdır. Pazarlama liderleri için şu anda en önemli sorunun şu olmasının nedeni de budur: "hangi yapay zekayı satın almalıyız?”Bu “Aslında satın aldıklarımızın değerini yakalıyor muyuz?”
Optimove tarafından yaptırılan Mayıs 2025 tarihli bir çalışma,“Forrester Opportunity Snapshot AI: Yapay Zeka ve Çevik İş Akışları Yoluyla Pazarlama Etkisini Hızlandırma"aynı hikayeyi anlatıyor. Yapay zekanın hırsı ve uygulaması arasında açık bir boşluk buldu. Pazarlamacıların yalnızca %39'u içerik oluşturmak için, %37'si kampanya iş akışları için ve yalnızca %14'ü kitle segmentleri oluşturmak için yapay zekayı kullanıyor. Bu, en yüksek etkili işlevlerin en düşük benimsenen işlevler olduğunu gösterir.
McKinsey teşhisi
Yeni revize edilen kitapta,“Yeniden Düzenlendi: Lider Şirketler Teknoloji ve Yapay Zekayla Nasıl Kazanıyor?"McKinsey yazarları doğrudan pazarlama liderleri için geçerli olan keskin bir argüman ortaya koyuyor. Çoğu şirket yapay zekayı yanlış yapıyor. İzole edilmiş pilotların peşindeler. Deney yapmayı dönüşümle karıştırıyorlar. Ölçülebilir bir değer yakalayamıyorlar çünkü kuruluşlarının fiili çalışma şeklini yeniden düzenlemediler.
Bunu doğru yapıyor musun?
McKinsey, değer yakalayan şirketleri yalnızca yapay zekaya para harcayan şirketlerden ayıran altı yetenek belirliyor:
Dönüşüm yol haritası.İzole edilmiş pilotların ötesine geçin. Her dijital ve yapay zeka girişimini somut finansal değere ve stratejik iş hedeflerine bağlayın. Bir yapay zeka aracından P&L sonucuna bir çizgi çekemezseniz, araç yerini hak etmiyor demektir.
Yetenek tezgahı.Sahip olduğunuz iş liderlerini teknoloji ve yapay zeka konusunda eğitin. Temel yeteneklerinizi dışarıdan temin etmeyi bırakın. Kazanan şirketler iç yetenekleri kiralamıyor, geliştiriyor.
İşletim modeli.Şelaleyi kırın. Teknoloji uzmanları ve iş operatörlerinden oluşan çok disiplinli ekiplerin bayrak yarışı gibi değil, bir birim olarak birlikte çalıştığı ürün ve platform tabanlı işletim modellerine geçin.
Dağıtılmış teknoloji ortamı.Monolitik BT sistemlerini modüler, API destekli mimarilere ayırın. Önemli olan mimarinin kendisi değil. Buradaki önemli nokta, bireysel ekiplerin merkezi bir darboğazın ortadan kalkmasını beklemeden yenilik yapabilmesidir.
Veri her yerde.Yüzlerce dağıtılmış ekibin federal olarak yönetilen yüksek kaliteli veri ürünlerine kolay erişimini sağlayın. Yapay zekada kazanan şirketler veri erişilebilirliğini zaten çözmüş durumda. Kaybeden şirketler hâlâ birbirlerine CSV'leri (veri dosyaları) e-postayla gönderiyor.
Kullanıcı benimseme ve kurumsal ölçeklendirme.Çoğu yapay zeka girişiminin öldüğü yer burasıdır. Çalışanların gerçekte çalışma şeklini değiştirerek benimseme engelini çözün. Kasıtlı değişiklik yönetimi. Uçtan uca süreç dönüşümü. Sadece bir eğitim videosu ve bir Slack duyurusu değil.
Eğer pazarlama organizasyonunuz dürüstse, bu altısından en az üçünde boşluklar olduğunu fark edeceksiniz. Bu bir başarısızlık değil. Başlangıç noktası budur.
Yapay Zeka 1.0'dan Yapay Zeka 2.0'a
AI 1.0 üretkenlik çağıydı. Daha hızlı yazan, daha hızlı üreten, daha hızlı özetleyen, daha hızlı uygulayan araçlar. Bunu iyi yapan ekipler için üretkenlik gerçek iş sonuçlarına dönüştü. Kampanyalar müşterinin hızında gönderilir. Mesajlar doğru zamanda geldi.
AI 2.0 iş sonuçları çağıdır. Yapay Zeka 1.0'ın mümkün kıldığı şeylere dayanıyor ancak başarıyı farklı şekilde ölçüyor. Zaman tasarrufuyla değil. Elde edilen gelir, dönüşüm artışı, elde edilen elde tutma oranı ve müşteri ilişkilerinin derinleşmesiyle.
Gartner'ın verileri nettir. Üç CMO'dan yalnızca biri yapay zeka yatırımlarından bekledikleri getiriyi görüyor. Çoğu verimliliğe odaklanıyor. Kazanılan zamanı ve hızı ölçerler. Yüksek performanslı CMO'lar bir sonraki adım yaklaşımını benimsiyor. Yalnızca üretkenliğe değil, iş sonuçlarına da öncelik veriyorlar. Dönüşüm oranlarını, müşteri memnuniyetini, elde tutmayı ve gelir etkisini ölçerler.
Pazarlama çalışmalarının çoğunu otomatikleştiren kuruluşların yapay zekadan yatırım getirisi elde etme olasılığı iki kat daha fazladır. Ancak kısa vadeli üretkenlik kazanımları, etkiyi kasıtlı olarak ölçmediğiniz ve optimize etmediğiniz sürece nadiren anlamlı iş sonuçlarına dönüşür.
Gartner, 2028 yılına gelindiğinde iş sonuçları yerine zaman tasarrufuna odaklanan CMO'ların yalnızca %10'unun stratejik hedeflere ulaşmak için gereken bütçeyi sağlayacağını öngörüyor. Uyandırma çağrısı budur. Yapay zekayı hâlâ tasarruf edilen saatlere göre ölçen CMO'lar, bütçe argümanını yapay zekayı kazanılan gelire göre ölçen CMO'lara kaptıracak.
Şirketler de bunu anlıyor. Gartner, yapay zekaya en hazır pazarlama liderlerinin, pazarlama bütçelerinin ortalama %15,3'üne kıyasla %21,3'ünü yapay zekaya ayırdığını buldu. Yatırım hazırlığa göre ölçeklenir. Hazırlık, sonuçları ölçme disipliniyle birlikte ölçeklenir.
Bu pratikte neye benziyor
Kablolamayı yeniden yapan pazarlama ekipleri için bu geçişin nasıl göründüğünü gördük. Önde gelen bir iGaming operatörü bunun en anlamlı örneklerinden biridir. Ekip, karar verme ve düzenleme için birleşik bir veri temelini ajansal yapay zeka ile birleştirerek kampanya yürütme süresini beş günden beş dakikaya düşürdü. Bu gerçek bir verimlilik artışıydı. Ve bu doğrudan iş sonuçlarına da yansıdı çünkü ekip doğru mesajı doğru müşteriye doğru zamanda iletebildi.
Göz ardı edilmemesi gereken, bu AI 1.0'dır. Müşteriye yönelik gerçek etkiyle gerçek verimlilik, bir sonraki ufkun temeli.
AI 1.0 bu yeteneği geliştirdi. AI 2.0 bunun üzerine kuruludur.
Konumsuz gelecek
AI 2.0'da kazanan pazarlama ekipleri Konumsuzdur. Veri analistinin görevi kampanya yöneticisine devrettiği, kampanya yöneticisinin de optimizasyon uzmanına devrettiği yaratıcıya devrettiği katı rollere mahkum değiller. Bunlar, herhangi bir pazarlamacının, çalıştıkları her yerde onları karşılayan yapay zeka tarafından desteklenen, her görevi yerine getirebileceği ekiplerdir.
Pazarlama için önemli olan yeniden kablolamadır.
Bu nedenle yapay zekayı platformun içine, dışına ve üstüne entegre ettik. Pazarlama ekiplerinin yeniden yapılandırılmasını ve Konumsuz Pazarlamanın gücünün farkına varmasını sağlar. Yerel yapay zeka aracılığıyla platformun içindeki yapay zeka. Yapay zeka, pazarlamacıların halihazırda MCP'ler aracılığıyla kullandığı harici araçlara kadar uzanıyor. Müşteriye özel iş ihtiyaçları için platform üzerinde yapay zeka destekli özel uygulamalar.
Üç sütun, bir yürütme katmanı. Pazarlamacı nereden başlayacağını seçer. Platform işi bir arada tutuyor.
Yapay zekadan değer elde edecek pazarlamacılar en fazla araca sahip olanlar değil. Tüm bunların birlikte çalışmasını sağlayacak doğru işletim modeline, doğru veri temeline, doğru yeteneğe ve doğru platforma sahip olanlar onlardır.
Soru, şirketinizin yapay zeka için yeniden donatılıp donatılmayacağı değil. Sorun, bunu bilerek mi yeniden yapacağınız, yoksa piyasanın bunu sizin için yapmasını mı bekleyeceğinizdir.
Archilochus bunun cevabını yirmi sekiz yüzyıl önce biliyordu. Beklentilerimizi karşılayamıyoruz. Eğitimimize düşüyoruz.
Antrenman zamanı geldi.
Yazan:
Yazan: Pini Yakuel, Optimove CEO'su
