AI Trendleri 2026 - CIO'ları Etkileyen Beş Temel AI Trendi
Hızlı Navigasyon
Etiketler
Slaytları paylaş
AI Trendleri 2026 - CIO'ları Etkileyen Beş Temel AI Trendi
Her slayt sayfasının detaylı görünümü, düzen, temel içerik ve görsel öğeler dahil.
'AI TRENDLERI 2026' başlığını içeren, 'CIO'LARI ETKILEYEN BEŞ ÖNEMLI AI TRENDI' alt başlığına sahip ve Info-Tech Research Group markasının yer aldığı, ışık efektli gradyan arka plana sahip başlık slaydı
Başlık için büyük kalın tipografi, sağ üstte Info-Tech logosu ile ortalanmış layout, koyu maviden turkuaz/pembe'ye modern gradyan renk şeması
Beş temel trendi listeleyen yönetici özeti: 1) Temel AI prensipleri organizasyonel DNA'yı yeniden yazacak, 2) Yardımcı pilotlardan vibe kodlamaya: AI, BT'yi yeniden icat etmeye devam edecek, 3) Ajan AI olgunlaşacak ve katlanarak büyüyen işletmeyi güçlendirecek, 4) Risk yönetimi, AI için giriş bileti olacak, 5) AI, özgürlük ve kontrol arasında dengede kalacak
Simge tabanlı liste formatına sahip koyu gradyan arka plan, her trendin renkli bir simgesi (mor, yeşil, mavi, turuncu, pembe) başlığı ve açıklaması var
Mayıs-Haziran 2025'ten 700'den fazla BT lideri yanıtıyla anketin temeline genel bakış, öncelikle Kuzey Amerika ancak küresel temsil, direktör seviyesi ve üstü pozisyonlar, hükümet, finansal hizmetler, eğitim, üretim, profesyonel hizmetler, sağlık hizmetleri ve diğerleri dahil 12'den fazla sektörü kapsıyor
Sol tarafta metin içeriği, sağ tarafta anket arayüzünü gösteren dizüstü bilgisayar maketi, koyu metinli beyaz arka plan
Soyut 3D AI harflerini şehir manzarası entegrasyonuyla gösteren mor temalı görselle ilk trendi tanıtan bölüm ayırıcı, slogan 'AI stratejileri, ortaya çıkan bir dizi ilke tarafından şekillendirilecektir' şeklinde
Sol üstte trend simgeleri, sol tarafta büyük metin bindirmesi, sağda soyut 3D render ile tam taşmalı sanatsal görsel
AI stratejisinin organizasyonel strateji ve değer sürücüleri tarafından yönlendirildiğini gösteren çerçeve, dört temel bileşenle: AI Vizyonu (ileriye dönük taahhüt), İş Değeri Sürücüleri (değer tanıma yöntemleri), Stratejik AI Prensipleri (iş-AI uyumu) ve Temel AI Prensipleri (risk azaltma)
Dört çevreleyen öğeye bağlı AI Stratejisi merkezi olan orta diyagram, her bileşen için resimli simgelerle beyaz arka plan
Temel AI prensiplerinin AI risklerini ele aldığını ve organizasyonel yol gösterici ilkelerle uyumlu olduğunu, AI yönetişiminin özü olduğunu ve risk kategorilerini belirlemek için kullanıldığını açıklamaktadır. Diyagram, atom benzeri yapıda düzenlenmiş sekiz ilkeyi göstermektedir: Sürdürülebilirlik, Emniyet ve Güvenlik, Veri Gizliliği, Açıklanabilirlik ve Şeffaflık, İtiraz Edilebilirlik, Geçerlilik ve Güvenilirlik, Hesap Verebilirlik, Adalet ve Yanlılık Tespiti
Solda metin, sağda birbirine bağlı ilkeleri gösteren dairesel atom tarzı diyagram
Temel AI prensiplerinin kurumsal yönetişim gereksinimleriyle birlikte gelişmeye devam ettiğini açıklar. Dikkate alınması gereken aday ilkeleri listeler: Sürdürülebilirlik (enerji verimli), İnsan Ajansı ve Özerklik, Çevresel (olumlu sonuçlar), İtiraz Edilebilirlik (AI kararlarına meydan okuma), Fikri Mülkiyet ve Diğer özelleştirilmiş ilkeler
Sol tarafta önceki sayfadaki aynı atomik diyagramı gösterir, sağ tarafta mor kutuda ek aday ilkeler listelenir
Resmi AI stratejisi geliştirme büyüyen bir trend olsa da, anket verileri çoğunluğun kuruluş çapında resmi bir strateji oluşturmadığını göstermektedir: %23'ünün şirket çapında stratejisi var, %26'sının bazı alanlar için stratejisi var, %34'ü yakında geliştiriyor, %13'ü BT/kuruluş stratejileriyle entegre edecek, %3'ünün güncel olmayan stratejisi var, %1'inin planı yok
Sol tarafta pasta grafik, sağ tarafta bulguları açıklayan lavanta arka planlı içgörü kutusu
Katılımcıların yarısından fazlası, AI risklerini ele almak için temel AI prensiplerine duyulan ihtiyacı anlıyor: %31'i ilkeleri oluşturdu ve entegre etti, %24'ü şu anda genişleme planlarıyla uyguluyor, %35'i değerlendiriyor ve erken aşamalarda, %6'sı farkında ancak planı yok, %4'ü farkında değil, %0'ı ihtiyaç duymuyor (sıfır katılımcı yeniliğin önünde engel olarak görüyor)
Solda pasta grafik, sağda açık mor arka planlı içgörü kutusu
Kuruluşların çoğunluğu AI ilkelerini uygulamaya koymaya hazır hissediyor: %70'i 5 puanlık ölçekte hazır (3) ile tamamen hazır (5) hissediyor ve dağılım daha yüksek hazırlık seviyelerine doğru güçlü bir eğilim gösteriyor
5 puanlık ölçek dağılımını gösteren yatay çubuk grafik, sağda içgörü kutusu
AI stratejisinin etkilerine dair dengeli bir bakış açısı. Fırsatlar: Hızlandırılmış dağıtımlar, iyileştirilmiş müşteri deneyimi, yetenek çekme/elde tutma, inovasyon ve büyüme, artan verimlilik. Riskler: Olası işten çıkarmalar, AI'ya aşırı bağımlılık, dolandırıcılık için deepfake'ler, ilkelerle uyumsuzluk, gizlilik ihlalleri
Fırsatlar ve Riskler bölümleri olan iki sütunlu düzen, sağ tarafta soyut görsel öğe içeren koyu arka plan
DeepSeek'in 20 Ocak 2025'teki lansmanının durumsal analizi; karmaşık akıl yürütme için R1 modelleri ve V3 chatbot'u dahil. Önemli noktalar: OpenAI o1 performansıyla eşleşen ilk açık kaynaklı model, ticari kullanılabilirlikle açık kaynak, yeni takviyeli öğrenme teknikleri, OpenAI'nin 6,6 milyar dolarlık yatırımına karşılık yalnızca 6 milyon dolar ve 2 ay maliyet, OpenAI'den 27 kat daha düşük maliyetler
DeepSeek logosu ile iki sütunlu düzen, sol tarafta durumsal analiz, sağ tarafta modelin öne çıkan özellikleri
Temel AI ilkelerinin ihlalleri nedeniyle DeepSeek'i yasaklayan kuruluşlar (ABD kurumları, Avustralya, Hindistan, İtalya, Güney Kore, Tayvan): Güvenlik/Emniyet (ulusal güvenlik riski) ve Veri Gizliliği (GDPR ihlalleri). Öneri: AI teknolojilerinin benimsenmeden önce temel ilkelerle uyumlu olmasını zorunlu kılın
Sol sütunda eylemler ve trend analizi, sağda temel ilkeler diyagramı gösteriliyor
Temel AI ilkelerini AI stratejisi ve yönetişiminin temel bileşeni olarak oluşturmaya yönelik öneriler: ilkeleri AI risk kategorileri olarak kullanın, risk yönetimi programı için kullanın, strateji değiştikçe ilkeleri geliştirin, odağı değer yaratmaya genişletin, sürdürülebilirlik ve itiraz edilebilirlik gibi ek ilkeleri göz önünde bulundurun
Sol tarafta madde işaretli eylem öğeleri, sağ tarafta ışık çizgileri olan soyut mimari görüntü
İkinci trend için bölüm ayırıcı: 'Yardımcı pilotlardan vibe kodlamaya: AI, BT'yi yeniden icat etmeye devam edecek' (yeşil tema ve teknoloji görsellerini (devre kartları, doğa, binalar) içeren soyut dört yapraklı yonca tasarımı)
Üst sol köşede trend simgeleri, sol tarafta metin katmanı, sağda soyut 3B yonca bulunan tam taşmalı görsel
AI teknoloji yığınının kapsamlı görünümü, beş katmanı gösterir: Uygulamalar (Amazon Q, Copilot, Workday, Writer, ServiceNow, Glean, SAP, vb.), Veri ve AI Araçları (Bedrock, SageMaker, Azure ML, Vertex AI, LangChain, Hugging Face, PyTorch, Kafka, DataRobot, Domino), Temel Modeller (OpenAI, Anthropic, Mistral, Stability.ai, Runway, Bloom, Gemma, LLaMA, DeepSeek), Veri Platformu (AWS, Azure, Google Cloud, Salesforce, Snowflake, Redis, Databricks, Elastic, Pinecone, Stardog, Milvus, Chroma), Altyapı (AWS, Azure, Google Cloud, Nvidia, AMD, Intel, Qualcomm)
Her katmanda şirket logolarını gösteren, teknoloji yığınını gösteren beş satırlı tablo
Prompt Engineering/Inferencing'den (en basit) RAG'a (bilgi tabanıyla), İnce Ayar'dan (göreve özel veri) Tam Eğitime (en karmaşık) evrimi gösteren diyagram. Doğruluk ve karmaşıklıktaki ilerlemeyi gösterir; daha karmaşık yaklaşımlar için gereken veri bilimci becerileri artar.
Simgeler ve açıklamalarla dört yaklaşımı gösteren 2x2 ızgara, Y ekseninde doğruluk, X ekseninde karmaşıklık
İki yaklaşımın karşılaştırması - En İyi AI Araçları (belirli görevler için en iyisi, daha düşük maliyetler, esneklik) ve AI Geliştirme Platformu (çözüm odaklı, daha kolay yönetim, azaltılmış entegrasyon karmaşıklığı). Satıcıya bağımlılık, entegrasyon zorlukları ve maliyet hususları dahil olmak üzere ödünleşimleri gösterir
Her yaklaşım için artıları/eksileri olan iki sütunlu karşılaştırma, altta dengeli ölçek grafiği
BT departmanı, %70'i zaten edinilmiş olan AI benimsenmesinde lider konumdadır, bunu Yaratıcı (%50), Pazarlama ve Satış (%46), Ar-Ge (%45), Operasyonlar (%44), İK ve Finans/Yönetim izlemektedir. 2026 ve sonrası için planlanan benimsenmeyi gösterir
İşlevler arasında benimseme durumunu gösteren yığılmış yatay çubuk grafik, sağda içgörü kutusu
BT için en popüler AI uygulamaları: BT Güvenliği (%54), BT Hizmet Yönetimi (%44), İş Zekası ve Analitiği (%41), BT Varlık Yönetimi (%37), Servis Masası (%35), Kod Üretimi ve Kalitesi (%32), Veri Yönetimi (%31), Yazılım Testi (%24), Kaynak Kodu ve Derleme Yönetimi (%23), Altyapı (%19), Sentetik Veri Üretimi (%18)
Sağda içgörü kutusu olan yatay çubuk grafik
Birçok kişi hazır ürünler almayı tercih etse de, çoğu özelleştirme yapmak zorunda kalacak: %41'i ticari olarak mevcut olanı satın alıyor, %13'ü ince ayar yaparak geliştiriyor, %46'sı hem satın alıyor hem de geliştiriyor. Insight, satıcı ekosisteminin büyümeye devam ettiğini ve birçok kişinin ince ayar yapmaya istekli olduğunu belirtiyor.
Solda üç segmentli pasta grafik, sağda insight kutusu
Fırsatlar: Pazara daha hızlı çıkış, daha düşük başlangıç maliyetleri, daha düşük bakım, gelişmiş ölçeklenebilirlik. Riskler: Satıcıya aşırı bağımlılık, entegrasyon zorlukları, sınırlı özelleştirme, yeni özellikler için sınırlı kontrol
Koyu/yeşil arka planlı iki sütunlu layout, sağda soyut dashboard görseli
Şubat 2025'te duyurulan yeni bir AI aracı kategorisi olarak vibe coding'i tanıtıyor ve teknik altyapısı olmayanların yazılım geliştirmesini sağlıyor. Geleneksel Kodlama, AI Destekli Kodlama ve Vibe Coding'in karşılaştırma tablosunu göstererek tanım, temel amaç ve insan rolündeki farklılıkları vurguluyor. Replit olayında AI'nın üretim veritabanını sildiğini belirtiyor.
Tanım tablosu ve olay açıklaması içeren iki sütunlu layout
Öneriler: temel AI prensipleri uyumu da dahil olmak üzere mevcut yazılım seçim çerçevelerinden yararlanın, satıcıya bağımlılığı önlemek için çıkış stratejisi planlayın, veri geçiş yollarını belirleyin, iş sürekliliği planını dahil edin
Sol tarafta aksiyon maddeleri, sağ tarafta hafif çizgiler içeren soyut mimari görüntü
Üçüncü trend için bölüm ayırıcı: 'Agentic AI olgunlaşacak ve üstel işletmeyi güçlendirecek', el sıkışmaları ve devre kartları dahil olmak üzere iş/teknoloji imgelerinin soyut 3B kompozisyonunu gösteren mavi tema ile
Sol üstte trend simgeleri, sol tarafta metin katmanı, sağda 3B kompozit görüntü içeren tam sayfa görsel
Beş otomasyon yaklaşımını karşılaştıran tablo: İş Süreçleri Yönetimi (gider raporlama, yapılandırılmış veri), RPA (fatura işleme, yapılandırılmış/yarı yapılandırılmış), Akıllı Otomasyon (sahtekarlık tespiti, AI yetenekleri ekler), Üretken AI (sanal asistan, yeni içerik oluşturur), Agentic AI (özerk araştırma ve raporlama, akıl yürütür ve programları yürütür). Otomasyon yetenekleri, teknoloji ve veri işlemedeki ilerlemeyi gösterir.
Kullanım durumları, yetenekler, teknoloji ve verileri kapsayan beş sütunlu ve altı satırlı kapsamlı karşılaştırma tablosu
Merkezi LLM etrafında dairesel akışta dört temel mimari bileşeni gösterir: Algılama (duyusal verileri toplar, önceden işler, bağımlılıkları izler), Akıl Yürütme (görevleri değerlendirir/planlar, seçenekleri yansıtır, orkestrasyonu planlar, AI prensiplerini doğrular), Eylem (eylemleri orkestra eder, kalıcılığı yönetir, sonuçları sentezler, doğrular), Uyum (etkileri ölçer, iş akışlarını optimize eder, bilgi tabanını ve politikaları günceller). Protokoller arasında Model Context Protocol ve Agent2Agent bulunur.
Merkezi beyin simgesi, oklarla birbirine bağlanan dört bileşen içeren dairesel akış şeması
Üç yaygın tasarım modelini gösterir: Planlama (hedefleri değerlendirme geri bildirim döngüsü ile alt görevlere ayırır), Çoklu aracı orkestrasyonu (orkestratör görevleri atar, sentezleyici sonuçları birleştirir), Araç kullanımı ve Yansıma (harici araçlardan yararlanır, öz değerlendirme yapar). GİRİŞ/ÇIKIŞ ve geri bildirim döngülerini gösteren akış şemaları içerir.
Süreç akışlarını ve karar noktalarını gösteren akış şemaları içeren üç model bölümü
Agentic AI için temel itici güçler: Operasyonel verimliliği artırmak (%70), Kullanıcı deneyimini iyileştirmek (%61), Büyüme girişimlerini desteklemek (%48), İnovasyonu etkinleştirmek (%40), Risk yönetimini iyileştirmek (%25), AI aracılarını takip etmemek (%5). Insight, operasyonel verimliliğin en önemli itici güç olmaya devam ettiğini belirtiyor.
Sağda insight kutusu bulunan yatay çubuk grafik
Agentic AI geliştirme için önde gelen araçlar: Microsoft Copilot Studio (%60), Google Vertex AI Agent Builder (%37), Microsoft AutoGen (%28), Amazon araçları (%24), Salesforce Agentforce, Botpress, CrewAI, LangChain, Eliza, LangGraph, Fine ve diğer ticari/açık kaynaklı platformlar. Insight, OpenAI gibi yeni araçların büyüme göstermesini bekliyor.
Sağda insight kutusu bulunan yatay çubuk grafik
İki grafik gösteriyor: 1) Yapay Zeka (AI) aracılarını anlama konusunda güven, çoğunluk 4-5 seviyelerinde, 2) Yatırım planları %50+'nin şu anda kullandığını ve artırmayı planladığını, %20'sinin 2026 sonuna kadar benimsemeyi planladığını, daha sonra benimseme veya planı olmayanlar için daha küçük yüzdeler. Öngörü notları, önemli büyüme beklentisiyle yatırım yapan ve beceriler geliştiren kuruluşlar
Yan yana iki yatay çubuk grafik ve altta içgörü kutusu
Fırsatlar: Otonom operasyonlar, uyarlanabilir sistemler, hiper kişiselleştirilmiş deneyimler, pazara daha hızlı giriş, katlanarak büyüme. Riskler: Olası işten çıkarmalar, veri paylaşımıyla ilgili gizlilik endişeleri, aşırı kaynak tüketimi, temel AI ilkeleriyle uyumlu olmayan aracılar, daha fazla karmaşıklık
Koyu mavi arka plana sahip iki sütunlu düzen, sağda soyut gösterge paneli görseli
Walmart CTO'su Hari Vasudev'den, belirli kullanım durumlarına odaklanan aracı AI'ya cerrahi yaklaşımı açıklayan durum analizi. İki temel bileşene dikkat çekiyor: müşterilerin tercihlerle aracılarını eğitmesi ve perakendecilerin kişisel alışveriş aracılarına dahili aracılarla iletişim kurmasını sağlaması. Walmart'ın kapsamlı kaynaklarını ve veri taahhüdünü tartışıyor
Durum analizi ve eylem bölümleri içeren iki sütunlu düzen
Katlanarak büyüyen bir organizasyona hazırlanmak için öneriler: aracı AI için en uygun uygulama özelliklerini anlayın (sabit/tekrarlayan görevler, deterministik sonuçlar, düşük gecikme ihtiyaçları, maliyet kısıtlı ortamlar için kaçının), yüksek riskli operasyonlar için inceleme/onay ile insan gözetimini uygulayın, geri bildirim sistemleriyle performansı gözden geçirin
Sol tarafta eylem öğeleri, sağ tarafta soyut mimari görüntü
Dördüncü trend için bölüm ayırıcı: 'Risk yönetimi, AI için giriş bileti olacak', turuncu tema, ağ bağlantıları olan soyut 3B geometrik yapıyı gösteriyor
Tam taşmalı görsel, sol üstte trend simgeleri, sol tarafta metin katmanı, sağda 3B geometrik yapı
Beş çerçevenin karşılaştırma tablosu: NIST AI RMF (düzenleyici olmayan, güvenilirliğe odaklı), ISO/IEC 23894:2023 (uluslararası standart, etik ve insan hakları odaklı), ISO 31000 (AI'ya uyarlanabilir kurumsal risk), COSO ERM (AI'ya uyarlanabilir kurumsal risk), Info-Tech AI RMF (özellikle AI için tasarlanmış, temel ilkelere odaklı). Odak noktası, düzenleyici niteliği, AI ilkeleri, risk kategorileri, uyarlanabilirlik ve uygulama yaklaşımını karşılaştırır
Altı satır ve beş çerçeve sütunundan oluşan kapsamlı karşılaştırma tablosu
Dört temel işlevi gösterir: Risk Yönetişimi (yasal/düzenleyici gereklilikler, temel AI ilkeleri, risk toleransı, şeffaflık, izleme, envanter, kullanımdan kaldırma), Risk Tanımlama (bağlam oluşturma, AI sistem kategorizasyonu, değer/faydalar, riskler, etki kategorizasyonu), Risk Ölçümü (AI risk metrikleri, temel ilkeler uyum değerlendirmeleri, sistem risk izleme, ölçümler değerlendirmesi), Risk Yanıtı (öncelikli yanıt, sistem risk stratejileri, üçüncü taraf riskleri/faydaları, tedavi ve iletişim planları). Her işlev için örnek yapıtlar içerir
Ayrıntılı madde işaretleri ve her birinin altında örnek yapıtlar bulunan dört kutulu yatay düzen
Aynı teknolojinin bağlama göre farklı risk seviyelerine sahip olduğunu gösteren dört drone örneği: Minimal Risk (manuel hobi drone'u, veri toplama yok), Sınırlı Risk (insan müdahalesi olan paket teslimatı, teslimat onayı etkileşimi), Yüksek Risk (başarısızlığın ciddi sonuçları olduğu kritik altyapıda tıbbi malzeme teslimatı), Kabul Edilemez Risk (nedensiz olarak kolluk kuvvetleri için yüz tanıma ile toplu gözetim - yasak)
Drone görüntüleri ve risk açıklamaları içeren dört çeyrekli düzen
AI yönetişimi için liderlik: AI mükemmeliyet merkezi veya komitesi (%31), CIO (%23), Yönetici düzeyinin altındaki iki veya daha fazla pozisyon tarafından paylaşılıyor (%13), İki veya daha fazla yönetici tarafından paylaşılıyor (%10), CEO (%10), Risk ve uyum sorumlusu/yöneticisi (%2), Diğer üst düzey yöneticiler (%5), Kimse (%6). İçgörü notları, AI yönetişiminin, çoğunlukla AI mükemmeliyet merkezi veya CIO liderliğinde paylaşılan bir sorumluluk olduğudur
Solda pasta grafik, sağda içgörü kutusu
Ezici çoğunluk risk yönetimini önemli görüyor: %62 çok önemli, %32 biraz önemli, %6 marjinal olarak önemli, %0 önemli değil. İçgörü notları, risk yönetiminin neredeyse tüm katılımcılar tarafından tanınan ayrılmaz bir program olduğudur
İçgörü kutusu olan pasta grafik
Kurumsal risk yönetimi tercih edilen yaklaşım: %33 tam entegre kurumsal risk yönetimi, %28 entegre ve merkezi, %26 alana özel, %13 geçici veya reaktif. İçgörü notları %61'in silo/geçici yaklaşımlara karşı kurumsal yaklaşımı tercih ettiğini belirtiyor
İçgörü kutusu olan pasta grafik
Fırsatlar: AI sistemleri için koruma sağlamak, temel AI prensiplerini uygulamak, doğruluğu ve geçerliliği sağlamak, düzenlemelere uymak, AI'dan değeri en üst düzeye çıkarmak. Riskler: Yönetişim ve risk yönetiminde uzmanlık eksikliği, yönetici desteği eksikliği, kurum çapında eğitim programı eksikliği, etkili risk tanımlama eksikliği, etkili izleme ve ölçme eksikliği
Koyu kahverengi arka planlı iki sütunlu layout, sağda soyut dashboard görseli
Farklı hükümet yaklaşımlarını (ABD/İngiltere inovasyon odaklı, AB kapsamlı mevzuat) ve mevcut risk programlarının AI'yı öngörmemesiyle ilgili zorlukları not eden durum analizi. AB AI Yasası risk sınıflandırmalarını (kabul edilemez, yüksek riskli düzenlenmiş, sınırlı riskli şeffaflık, minimum riskli düzenlenmemiş) tartışıyor. ABD Başkanlık Kararnamesi'nin federal kurumların Nisan 2026'ya kadar minimum risk yönetimi uygulamalarını zorunlu kıldığını belirtiyor
Durum analizi, eylem ve trend bölümleri olan iki sütunlu layout, Info-Tech framework diyagramı içeriyor
Risk bazlı yönetim kültürünü benimseme önerileri: iş gücünü AI riskleri/faydaları konusunda eğiterek ve temel AI prensiplerini risk kategorileri olarak belirleyerek risk yönetimi kültürünü geliştirmek, düzenli değerlendirmelerle AI risk yönetimi framework'ünü uygulamak, sorumlu AI prensiplerini operasyonel hale getirmek (otomasyon araçlarını göz önünde bulundurun), programın etken AI uygulamalarını ele alacak şekilde uyarlanabilir olmasını sağlamak
Sol tarafta eylem öğeleri, sağ tarafta soyut mimari görsel
Beşinci trend için bölüm ayırıcı: 'AI, özgürlük ve kontrol arasında dengede kalacak' pembe/magenta teması, küresel öğeli soyut 3D geometrik yapı gösteriyor, slogan 'AI egemenliği düzenleyiciler için en önemli konu haline gelecek' şeklinde
Sol üstte trend simgeleri, sol tarafta metin katmanı, sağda 3D geometrik sanat bulunan tam sayfa görsel
Altı bölgedeki AI düzenlemelerinin kapsamlı karşılaştırma tablosu: Avrupa Birliği (Risk/Hak Odaklı, EU AI Act), Amerika Birleşik Devletleri (Pazar Odaklı, Başkanlık Kararnameleri), Birleşik Krallık (Bağlam/Pazar Odaklı, Online Güvenlik Yasası), Çin (Devlet Odaklı, Üretken AI Düzenlemesi), Kanada (Risk/Hak Odaklı, AI ve Veri Yasası önerisi), Avustralya (Risk/Hak Odaklı, AI Etik İlkeleri). Her biri için düzenleyici yaklaşım, AI düzenlemeleri/girişimleri ve uygulama ayrıntılarını içerir
Ülke bayrakları olan büyük karşılaştırma tablosu, özellikleri, düzenlemeleri ve uygulamayı kapsayan üç satırlı yapı
Zıt yaklaşımların ayrıntılı karşılaştırması: ABD, gönüllü politikalar ve minimum cezalar, Amerika'nın AI Eylem Planı ve 'Tarafsız AI İlkeleri' (gerçeği arama, ideolojik tarafsızlık) ile inovasyona ve deregülasyona odaklanıyor. AB, AI düzenlemeleri ve mali cezalar, AB AI Kıta Eylem Planı (AI Fabrikaları, Veri Birliği Stratejisi, AI Becerileri Akademisi) ve çeşitlilik/adalet dahil yedi temel ilke ile güvenlik ve inovasyona odaklanıyor. Her ikisi için de risk sınıflandırma sistemlerini gösteriyor
Temel itici güçleri, framework'leri, ilkeleri, eylem planlarını ve risk yönetimini kapsayan iki sütunlu ayrıntılı karşılaştırma tablosu
Uyarlanabilir AI yönetişim bileşenlerini gösteren dairesel diyagram: AI Rehber İlkeleri (merkez atom simgesi), Organizasyon Yapısı (insan simgesi), Risk ve Uyumluluk (terazi simgesi), Politikalar/Süreçler/Standartlar (kontrol listesi simgesi), Güvence (kalkan simgesi), Hesap Verebilirlik (el sıkışma simgesi), Uyarlanabilirlik ve Dayanıklılık (beyin simgesi). Faydaları listeler: riski en aza indirir, uyumluluğu sağlar, atfedilebilirlik sağlar, dinamik politika yönetimine olanak tanır, gerçek zamanlı güvence sağlar, gerçek zamanlı azaltmaya olanak tanır, sürekli iyileştirmeyi teşvik eder, NIST AI RMF 1.0 ve EU AI Act ile uyumludur
Sol tarafta dairesel yönetişim diyagramı, sağ tarafta faydalar listesi
Birçok kuruluş egemen AI'yı takip ediyor: %40'ı yalnızca egemen AI kullanıyor, %21'i hem egemen hem de egemen olmayan AI kullanıyor, %14'ü aktif olarak egemen AI modellerini değerlendiriyor, %13'ünün acil planları yok, %3'ünde mevcut egemen seçenek yok, %9'u bir değerlendirme değil. İçgörü, ulusal güvenlik, özerklik, veri kontrolü ve ekonomik büyümeyi itici güçler olarak belirtiyor
İçgörü kutusu olan pasta grafik
Çoğu kuruluş, satıcıların koruma önlemleri oluşturacağından emin: %72'si AI satıcılarının kendi kendini düzenleyeceğinden ve gerekli koruma önlemlerini uygulayacağından emin (3) ila çok emin (5) hissediyor. Dağılım, daha yüksek güven düzeylerine doğru güçlü bir eğilim gösteriyor (4 en yaygın yanıt)
5 puanlık ölçek ve içgörü kutusu olan yatay çubuk grafik
AI düzenlemelerinin getirilmesine güçlü destek: %33'ü güçlü bir şekilde destekliyor, %45'i orta düzeyde destekliyor (%78 toplam destek), %11'i nötr, %6'sı orta düzeyde karşı, %5'i güçlü bir şekilde karşı (%11 toplam karşı). İçgörü, çoğu katılımcının hükümet düzenlemesini desteklediğini vurguluyor
İçgörü kutusu olan pasta grafik
Fırsatlar: ABD/İngiltere gibi coğrafyalar, düzenleme eksikliği nedeniyle daha fazla sermaye çekebilir, AI düzenlemeleri ulusal/ekonomik öncelikleri yansıtacak şekilde uyarlanabilir, Büyük Teknoloji AI oligopolisinden bağımsızlığı teşvik edebilir. Riskler: Eşsiz düzenlemeler giriş engeli olabilir, AI düzenlemesi yoksa tüketici güveni eksikliği olabilir, aşırı düzenleme yapılırsa inovasyon duraksayabilir
Sağda soyut gösterge paneli görseli olan, koyu mor arka planlı iki sütunlu düzen
Ulusal güvenlik, Büyük Teknoloji'den teknoloji bağımsızlığı, ulusal kimlik/kültür/dilin korunması ve ekonomik etkenler tarafından yönlendirilen egemen AI stratejileri izleyen ülkelerin durumsal analizi. Üç köşesi olan üçgen diyagramı gösterir: LLM Egemenliği (stratejik özerklik, ulusal güvenlik, IP, dil desteği), Veri Egemenliği (ulusal güvenlik, veri gizliliği, mevzuat, performans), Altyapı Egemenliği (ulusal güvenlik/dayanıklılık, yerel ekonomiyi yönlendirme, kontrol, performans), merkezde Temel AI İlkeleri ile
Sol tarafta durumsal analiz, sağ tarafta üç egemenlik bileşenli üçgen diyagram
Amerika'nın AI Eylem Planı, Kanada Egemen AI Hesaplama Stratejisi, AB AI Kıta Eylem Planı, İngiltere AI Fırsatları Eylem Planı, Almanya, Fransa, İspanya, İsveç, Çin, Hindistan, Güney Kore, BAE ve Brezilya'dan stratejiler dahil olmak üzere küresel olarak duyurulan AI egemenlik girişimlerini listeler. ABD'nin Amerikan AI Teknoloji Yığını'nın küresel standart olarak ihracatını teşvik eden 14320 sayılı Başkanlık Kararnamesi'ne dikkat çekiyor. Kopuk AI düzenleme geliştirme eğilimlerini ve yerel AI model geliştirme etkenlerini (ulusal girişimler, metalaşma, jeopolitik güçler) açıklıyor
Eylemler ve trend analizi bölümleri olan iki sütunlu düzen
Kopuk AI düzenlemesinde gezinmeye yönelik öneriler: hükümetin bakış açısına bakılmaksızın AI uygulamalarıyla ilişkili yeni riskleri anlayın (AI risk yönetimi programı uygulayın, risk sınıflandırma sistemi uygulayın), egemen AI modelleri geliştirme veya kullanma fizibilitesini değerlendirin (aday temel modelin doğruluk gereksinimlerini karşıladığından emin olun, yerel dil ve kültür için ince ayar yaparak alaka düzeyini iyileştirin)
Sol tarafta eylem öğeleri, sağ tarafta soyut mimari görüntü
Eylem öğeleriyle birlikte beş trendin yönetici özeti: AI Stratejisi (temel prensipler oluşturun), AI Satıcı Uygulamaları (prensiplerle uyumlu çözüm odaklı yaklaşım), Ajan AI (insan gözetimiyle iş odaklı kullanım durumları seçin), AI Risk Yönetimi (yönetim programıyla risk kültürü geliştirin), AI Düzenlemeleri (uyarlanabilir yönetişim çerçevesi geliştirin, rekabetçi egemen modeller sağlayın)
Sağda teknoloji manzarasında yürüyen figürü gösteren soyut fütüristik imgelerle beş bölümlü özet
Harici katkıda bulunanların (Andreu Gomez - UN Vienna CDO, Sunil Gupta - CTBTO CITO, Said Ahmed - UN Technology Development Risk, Rick Pastore - SustainableIT.org, Tom Godden ve Paul Weiss - AWS) ve dahili katkıda bulunanların (Jack Hakimian - SVP Research, Rob Garmaise - VP AI Research, Mark Tauschek - VP Research Fellowships, Brian Jackson - Principal Research Director, Naveli Thomas - AVP Content Marketing, Manoj Atwal - Senior Member Services Director) listesi
Başlıklarla birlikte harici ve dahili katkıda bulunanları listeleyen iki sütunlu düzen, sağda soyut teknoloji arka planı
AI Act (Avrupa Komisyonu), Brazil'in AI Politikası ve Düzenlemeleri (NewMind AI), NIST AI Risk Yönetimi Çerçevesi, America's AI Action Plan (Beyaz Saray), çeşitli uluslararası AI stratejileri ve DeepSeek modelleri üzerine teknik raporlar dahil olmak üzere kaynakları listeleyen bibliyografyanın ilk sayfası
Standart alıntı formatına sahip tek sütunlu bibliyografya, soyut arka plan imgeleri
M-25-21 Memorandum (OMB), Make France an AI Powerhouse, Walmart AI strateji makaleleri, DeepSeek fiyatlandırma belgeleri, İsveç, Güney Kore, BAE, İngiltere AI Eylem Planı ve vibe kodlama olay raporlarından uluslararası AI stratejileri dahil olmak üzere bibliyografyanın devamı
Önceki sayfadan devam eden tek sütunlu bibliyografya
Üç Info-Tech kaynağını tanıtır: AI Marketplace (uyarlanmış destekle AI potansiyelini ortaya çıkarın), Build Your AI Strategy Roadmap (riskleri yönetirken değeri en üst düzeye çıkarın), Build Your AI Risk Management Roadmap (geçici süreçleri resmileştirilmiş devam eden programa dönüştürün). Her biri kısa açıklama ve görsel temsil içerir
Her kaynak için küçük resimler ve açıklamalar içeren üç bölüm
Bu slayt ve temel sunum içeriği hakkında yaygın sorular.
Beş temel trend şunlardır: 1) Temel AI prensipleri kurumsal DNA'yı yeniden yazacak - AI stratejileri güvenlik, gizlilik ve adalet gibi gelişen prensiplerden etkilenecektir; 2) Yardımcı pilotlardan vibe kodlamaya: AI, BT'yi yeniden icat etmeye devam edecek - BT için AI çözümleri ekosistemi yeni kategorilerle büyüyecek; 3) Agentic AI olgunlaşacak ve katlanarak büyüyen işletmeyi güçlendirecek - Agentic AI, otonom operasyonları ve katlanarak büyümeyi sağlayacak; 4) Risk yönetimi, AI için giriş bileti olacak - Kuruluşlar AI risk yönetimi programlarını benimsemelidir; 5) AI, özgürlük ve kontrol arasında dengede kalacak - AI egemenliği, küresel olarak düzenleyiciler için kritik hale gelecektir.
Info-Tech AI Risk Yönetimi Çerçevesi, özellikle AI sistemleri için tasarlanmıştır ve dört temel işlevden oluşur: Risk Yönetişimi (yasal gereklilikler, temel prensipler, risk toleransı ve AI envanteri oluşturma), Risk Tanımlama (bağlam oluşturma, AI sistemlerini kategorize etme ve riskleri tanımlama), Risk Ölçümü (AI risk metriklerini tanımlama, uyum değerlendirmeleri yapma ve sistemleri izleme) ve Risk Yanıtı (yanıtları önceliklendirme, risk stratejileri geliştirme ve tedavi planları uygulama). NIST AI RMF 1.0'a dayanmaktadır ve temel risk kategorileri olarak temel AI prensiplerine odaklanmaktadır.
Kuruluşlar sekiz temel AI prensibi oluşturmalıdır: Güvenlik (sistemleri ve insanları koruma), Veri Gizliliği (kişisel bilgileri koruma), Açıklanabilirlik ve Şeffaflık (AI kararlarını anlaşılır kılma), Geçerlilik ve Güvenilirlik (doğruluğu sağlama), Adalet ve Yanlılık Tespiti (ayrımcılığı önleme), Hesap Verebilirlik (sorumluluk atama), İtiraz Edilebilirlik (AI kararlarına itirazlara izin verme) ve Sürdürülebilirlik (çevresel etkiyi en aza indirme). Ek olarak, gelişen prensipler arasında İnsan Ajansı ve Otonomi, Çevresel hususlar ve Fikri Mülkiyet koruması yer almaktadır.
ABD ve AB, AI düzenlemesine zıt yaklaşımlar benimsemektedir. ABD, yürütme emirleri yoluyla gönüllü politikalarla ve federal mevzuat olmaksızın, Amerikan AI liderliğini teşvik etmek için minimum düzenlemeyi vurgulayarak pazar odaklı, inovasyon odaklı bir yaklaşım izlemektedir. AB, AB AI Yasası, GDPR ve diğer mevzuat yoluyla kapsamlı düzenlemelerle risk ve haklar temelli bir yaklaşım benimsemekte ve uyumsuzluk için mali cezalar uygulamaktadır. ABD, 'Tarafsız AI İlkelerine' (gerçeği arama ve ideolojik tarafsızlık) odaklanırken, AB insan ajansı, şeffaflık, çeşitlilik, adalet ve toplumsal refah dahil olmak üzere yedi temel ilkeyi vurgulamaktadır. Her ikisi de risk sınıflandırma sistemleri uygulamaktadır, ancak AB'ninki dört kategoriyle daha kuralcıdır: kabul edilemez (yasak), yüksek riskli (düzenlenmiş), sınırlı riskli (şeffaflık yükümlülükleri) ve minimum riskli (düzenlenmemiş).
Agentic AI, akıl yürütebilen, hedefleri alt görevlere ayırabilen ve insan müdahalesi olmadan harici programları yürütebilen otonom yazılımları temsil eder. RPA, akıllı otomasyon ve üretken AI'nın ötesinde en gelişmiş evrimdir. Kuruluşlar, otonom araştırma, müşteri hizmetleri düzenlemesi ve çok adımlı iş akışı otomasyonu gibi uyarlama ve karar verme gerektiren karmaşık, dinamik görevler için agentic AI kullanmalıdır. Ancak, kuruluşlar agentic AI'dan KAÇINMALIDIR: sabit ve tekrarlayan görevler, deterministik sonuçlar gerektiren durumlar, düşük gecikme gereksinimleri veya maliyet kısıtlı ortamlar. En iyi uygulamalar arasında yüksek riskli operasyonlar için insan gözetimini uygulamak, net inceleme ve onay süreçleri oluşturmak ve aracı performansını sürekli iyileştirmek için geri bildirim sistemleri kullanmak yer alır.
Egemen AI, belirli bir ülke veya bölge içinde geliştirilen ve işletilen AI modellerini ve altyapısını ifade eder. Ankete göre, kuruluşların %40'ı yalnızca egemen AI modellerini kullanırken, %21'i hem egemen hem de egemen olmayan modelleri kullanmaktadır. Kuruluşlar, çeşitli temel nedenlerle egemen AI'yı takip etmektedir: Ulusal Güvenlik (hassas verileri ve operasyonları koruma), Teknoloji Bağımsızlığı (diğer ülkelerden büyük teknoloji satıcılarına bağımlılığı azaltma), Ulusal Kimlik (yerel kültür ve dili koruma), Ekonomik Büyüme (yerel AI endüstrisini ve işlerini yönlendirme) ve Veri Kontrolü (veri egemenliğini sağlama ve yerel düzenlemelere uyum). ABD, Kanada, AB ülkeleri, Çin, Hindistan, Güney Kore, BAE ve Brezilya gibi ülkelerin tümü egemen AI girişimlerini ve stratejilerini duyurmuştur.
Ankete göre, kuruluşların %41'i ticari olarak temin edilebilen hazır çözümleri satın almayı tercih ederken, %13'ü mevcut modelleri ince ayar yaparak oluşturmakta ve %46'sı her ikisini de yapmaktadır. Seçim yaparken şunları göz önünde bulundurun: Satıcı Çözümleri için - pazara daha hızlı giriş süresi, daha düşük başlangıç maliyetleri, daha az bakım, daha iyi ölçeklenebilirlik, ancak satıcıya bağımlılık riski, entegrasyon zorlukları, sınırlı özelleştirme ve özellikler üzerinde daha az kontrol. Özel Oluşturma için - belirli görevler için en iyi araç, daha düşük uzun vadeli lisanslama maliyetleri, daha fazla esneklik, ancak birden fazla araç gerektirir, daha yüksek entegrasyon maliyetleri ve daha fazla satıcı yönetimi karmaşıklığı. En iyi uygulama, iş değerine odaklanan, temel AI prensipleriyle uyumu sağlayan ve satıcıya bağımlılığı önlemek için her zaman bir çıkış stratejisi planlayan çözüm odaklı bir yaklaşım benimsemektir.
CIO'lar beş kritik eylem alanına odaklanmalıdır: 1) AI Stratejisi - Riskleri ele alan ve kurumsal stratejik ilkeleri yansıtan temel AI prensipleri oluşturun; 2) AI Satıcı Uygulamaları - Temel AI prensipleri uyumunu içeren mevcut yazılım seçim çerçevelerini kullanarak çözüm odaklı bir yaklaşım benimseyin; 3) Agentic AI - İş odaklı kullanım durumları seçin, agentic AI için en uygun özellikleri anlayın ve yüksek etkili operasyonlar için insan gözetimini dahil edin; 4) AI Risk Yönetimi - İş gücünü eğiterek ve iş süreçleriyle uyumlu resmi bir AI risk yönetimi programı uygulayarak bir risk yönetimi kültürü geliştirin; 5) AI Düzenlemeleri - Yasal ortamdan bağımsız olarak koruma sağlamak ve kendini düzenlemek için uyarlanabilir bir AI yönetişim çerçevesi geliştirin ve egemen AI modellerinin Büyük Teknoloji satıcı modelleriyle rekabetçi olmasını sağlayın.
Create Your Own Slides
Turn your ideas into professional presentations in seconds with 2slides AI.
Profesyonel tasarımları referans alın, stilinizi seçin ve mükemmel metin oluşturma ile slaytlar oluşturun. Nano Banana ile desteklenir—şimdi sunumunuzu oluşturmaya başlayın.
Slaytlar için AI Ajanınız. Akıllı sunum oluşturma ile zaman kazanın, daha hızlı parlayın.
© 2026 2slides. Tüm hakları saklıdır.