Yapay zekâya dayanan modellerde yekpare yapıların daha iyi sonuç verdiğini görüyoruz ki stratejik ve taktik kararlarda farklı faktörlerin dikkate alınmasıyla daha bütünleşik ve doğru kararlar alınabilsin.
Salesforce, agentic AI yani yapay zekâ ajanlarına dayanan yeni ürün ve çözümlerini eklediği platformunun yeni şeklini Swissotel’de 18 Kasım 2025’te düzenlediği büyük etkinlikle tanıttı. Dikkat çekici birçok noktaya temas eden Salesforce Başkan Yardımcısı Sinan Erkiner’in sunumunda ilk dikkatimi çeken konu yüzde 95’lik bir orana yapılan vurgu oldu. Daha sonra Erkiner ile sohbet ederken de bu konuyu gündeme getirdim. Salesforce’un müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) kökeninden gelip bugün agentic AI ile yeni nesil şirket yapıları ortaya çıkarma iddiasına ulaştığı süreçte ben de buralarda olduğum için MIT’nin ifade ettiği bu başarısızlık oranı bana başka bir oranı çağrıştırdı; CRM projelerindeki başarısızlık oranını.
2000’li yılların başlarında ya Tempo ya da Fortune Türkiye dergisinde çalıştığım dönemde bir CIO ile sohbete girmiştim. Dünyanın en büyük markalarından aldıkları ve uzun süreli bir kurulum süreci geçirdikleri entegre CRM/kurumsal kaynak yönetimi (ERP) çözümünü hayata geçirme aşamasına geldikleri için basına çıkmak istiyorlardı. İyi bir reklam veren oldukları için de yazı işleri bunu gündemimize almamızı istemişti. Basın etiği doğrultusunda “övmeyelim ama haberini verelim” diyerek yazı işleri namusuna da vurgu yaparak beni göndermişlerdi. Ben dış habercilikten geldiğim ve ajanstan süreç takip edip analiz yazıları yazmak için basına girdiğimden basındaki bu “müşteri ilişkilerini” bilmiyordum ve söylenenlere anlam veremedim. Sonradan öğrendim ama o zaman bilmiyordum.
Görüşmeye gittiğimde, görüşeceğim kişinin önüne -bugün kurumsal iletişim tarafından hazırlandığını bildiğim- kâğıt çıktıların konulduğunu gördüm. O, bu yönlendirme dahilinde kağıtta yazılanlardan bahsetmeye başladı. Bunlar zaten şirketin faaliyet raporunda da bulunan şeylerdi. Ne kadar büyük bir iş yaptıklarını ve Türkiye’de hangi ilkleri gerçekleştirdiklerini anlattı. Ben çayımı içip dinledikten sonra, bir CRM konferansında da benzer şeyleri dinledikten sonra düzenleyen şirketin benim basın mensubu olduğumu unutup genel veri tabanına kaydettiği iletişim bilgilerimdeki e-posta adresine sürekli pazarlama iletileri attığını anlattım. Bunun ardından da “gerçekten işe yarayacak mı?” diye sordum. Sohbetin yönü değişti.
O dönemde CRM projelerinde başarısızlık oranının yüzde 88 olduğunu söyleyen vardı, yüzde 98 diyen vardı, yüzde 92 diyen vardı. Konu bu kadar pişirilince, gazeteciler internette gördükleri her rakamı aktararak felaket tellallığı yapmaya başlamıştı ama durum gerçekten vahimdi çünkü aslında kimse kilit performans (KPI) göstergeleri belirleyemiyordu. Tıpkı pandemi dönemimde, fiziksel mağazalarını kapatmak zorunda kalan markaların e-ticaret operasyonlarının büyümesini haber yaptırmak istemesi gibi, övünmek isteyen çoktu ama büyük resme etkiyi ölçebilen kimse yoktu. Benim sorduğum sorularla mühendis mühendise sohbete geçince, gerçek resmi ele alma fırsatı bulduk. Biraz önce bahsettiğim başarısızlık oranlarının arkasında yatan nedenin şirketlerin kendi iş modellerini ve gelir oluşturma mekanizmalarını bilmemeleri olduğunu konuştuk.
Hâlbuki benim uzmanlık alanım olmamasına karşın, Finansal Forum’da çalışırken 2000’den önce çevirdiğim “80/20 İlkesi” kitabı nedeniyle müşteriler ile gelir arasındaki ilişkiyi biliyordum. Ben yapsam CRM’i bu hiyerarşi doğrultusunda kurardım. Neydi o: Müşterilerin yüzde 20’si gelirin yüzde 80’ini oluşturur ve tam tersi geçerlidir. Daha ayrıntısında bir şirketin yaşamasını sağlayan müşteri kitlesi tanımlanıyordu: şirketin en değerli müşteri kitlesi ve hayatta kalma güvencesi müşterilerin yüzde 5’inin oluşturduğu bir katmandı. Bunu ben bilirken şirketlerin CRM projeleri neden başarısız oluyordu? Çünkü CRM projeleri birer teknoloji projesi olarak düşünülüyor ve ancak yapıldıktan sonra iş birimlerinin önüne konuluyordu. Dolayısıyla yapılan iş, canı sıkılan birinin hafta sonunda canı sıkıldığı için arabayla dolaşmaya çıkıp benzin yaktıktan sonra eve geri dönmesinden farksız oluyordu.
Sohbet derinleşince bu projeleri yapanların iki güdüsünü de analiz etme fırsatı buldum. Birincisi, proje liderleri başarısızlığın kesin olduğuna inandıkları için dünyanın en iyi markalarından en pahalı çözümleri satın aldırıyordu. Böylece proje başarısız olduğunda “Ben konuyu çok iyi araştırdım ve dünyanın en iyi teknoloji tedarikçileri ile proje yaptım ama olmadı” diyebiliyorlardı. İkincisi de, şirketlerdeki departmanlar kendi etki alanlarına başkalarını bulaştırmamak ve yaptıkları işi allayıp pullayarak bütçeleri ile çalışanlarını koruyabilmek için her işi kendi başlarına yapmaya çalışıyorlardı. Bugün bilgi teknolojisi (BT ya da IT) departmanı ile operasyonel teknoloji departmanlarının konuşmaması nedeniyle yaşanan sorunları hala ele alırken o tarihlerde bunu bütün departmanlar arasında yaşıyorduk ve işin sahibi olan departmanla konuşmadan o işe sarkarak etki alanını genişletmeye çalışan BT departmanları, daha sonra bu günahlarının bedelini CMO’ların aynı şekilde BT’yi bulaştırmadan oluşturulacak iş fonkisyonları için servis satın almasıyla ödediler. En sonunda ise bütün şirket, verisinin farklı işlevler için oluşturulan farklı veri tabanları arasında silolar şeklinde darmadağın hale gelmesi ile ödedi. Verinin asıl gelir kaynağı haline geldiği bir dönemde bu şirketlerin canını çok yaktı ama bulut teknolojileri, robotik süreç otomasyonu (RPA), yapay zekâ ve teknolojiden iş yapma modeline kadar her şeyin servis olarak sunulabildiği servis platformlarına hızlı geçiş sırasında bu zararı telafi edebilmeyi büyük ölçüde başardılar. Bu hız olmasaydı, eski filmlerde ekonominin bozulmasının ardından lüks Amerikan otomobillerinin tavuk kümesi haline gelmesi klişesinin çok sayıda benzerini kurumsal hayatta görecektik.
Veri silolarını aşmak ve hızı yakalamak
Satış kökenli olan Erkiner’in hem sahnede hem de basınla bir araya geldiğinde bu doğrultuda şirketin değerini ve kendisinin şirkete bağlılığını sağlayan değerler yapısını vurgulayarak başladığı konuşmaları genel medya bakışıyla etkileyici ve ilgi çekiciydi. Bu nedenle o konuyu genel medyaya bırakıp ben bu silolaşmayı aşma ve hız konularına temas etmek istiyorum. Erkiner’in agentic AI’a yani yapay zekâ ajanlarına dayanan yeni bir şirket yapısı kurma iddiasının gerçekleşmesi için bu iki noktada başarılı olunması gerekiyor. Salesforce yapay zekâ asistanına Türkçe desteğini eklemeyi bir yıl içinde başarırken Erkiner, bu alanda belki daha hızlı davranmalarının gerektiğini söylüyor.
Ancak asıl önemli değişim verini tutulma ve işlenme biçiminin değiştirilmesinde karşımıza çıkıyor. Geleneksel şirketlerin işleri ile veri arasındaki bağlantılarını oluşturan ERP sistemleri, modüllerden oluşan yapıları gereği verinin silolar halinde tutulmasını gerektiriyor. Oysa ki yapay zekâya dayanan modellerde yekpare yapıların daha iyi sonuç verdiğini görüyoruz ki stratejik ve taktik kararlarda farklı faktörlerin dikkate alınmasıyla daha bütünleşik ve doğru kararlar alınabilsin. Ayrıntılı bakıldığında bilişim altyapısında kullanılan çözümlerin de yekpare ve yamalara bulanmamış olması önemli bir faktör olarak karşımıza çıkıyor.
Salesforce’un bu yapay zekâ projelerinde küçük bir alan oluşturan başarı bölgesinde yer almasında bir platform olarak işlev görmesi ve terzi işi çözümler yerine ürünleşmiş standart çözümler ile yeni bir iş modeline geçmenin araçlarını yaratması kilit bir faktör. Salesforce bunu kendi içinde de yaşıyor. Erkiner, son altı aydır liderlik ettiği ekipte sadece insanların değil, dijital işgücünün de yer aldığını ve bundan mutlu olduğunu söylüyor. Bu deneyimin en dikkat çekici bölümlerinden biri de, scripting dediğimiz geleneksel yapay zekâ komutları ile fonksiyon oluşturmanın bir adım ötesine geçerek iş akışlarının yeniden oluşturulmasını sağlayacak bir zemin oluşturması.
Erkiner, şirketlerde bu yeni modele geçiş konusunda en önemli motivasyonun belirsizlik ortamında C düzeyi yöneticilerin performans hedeflerinin yukarıya çekilmesi olacağını düşünüyor. 5 milyon kişilik bir hedef kitlesi olan ve çağrı merkezi ile diğer kanallar üzerinden bunların sadece 500 binine ulaşabilen bir pazarlama müdürüne, kar marjlarının düştüğü ve rekabetin şiddetlendiği bir dönemde aynı bütçe ile tüm pazara ulaşma görevi verildiğinde bunu yapay zekâ ajanları ya da agentic AI ile yapmak dışında fazla bir şansı bulunmuyor. Bunun ucunda satışları dört katına çıkarmak gibi bir hedef daha olduğunda bu sistemlere yönelme ihtiyacı daha da artıyor. 5 milyon kişiye ulaşıp bunun yüzde 10’una satış yapmayı sağlayan bir çözüm, 500 bin yeni müşteri anlamına gelir ki bu zaten ilk hesabımızda şirketin ulaşabildiği müşteri sayısının toplamını oluşturuyor.
Buradan topluma geri vermeyi de içeren modele kısaca temas edersem, şirketin yüzde 1’ini topluma geri verme yaklaşımı -ki 19 bin şirket de bu modele dahil olmuş- bunun toplumsal faydaya da dönüşmesini sağlıyor olacak. Erkiner’in kendisinin ücretli izinli olarak kendi seçtiği alanlarda 52 saat çalışmasına izin veren sistem, diğer çalışanlar için de düşünüldüğünde önemli bir fayda yayılımı platformu oluşturuyor.
Buradan ekonomik boyuta dönersem, yeni beceriler gerektiren agentic AI çağında Salesorce ekonomisi olarak tanımlanan büyüklüğe değinmem gerekiyor. Agentic Çağ, yeni fırsatlarla birlikte yeni beceriler de gerektiriyor.
IDC’ye göre Salesforce Ekonomisi, 2022–2028 arasında 2 trilyon doların üzerinde yeni iş geliri yaratacak ve 11 milyon yeni istihdam sağlayacak. “Agentic yapay zekâ insanları değil, potansiyellerini büyütüyor. Bu dönemin içinde ilerliyoruz. Salesforce, ücretsiz eğitim platformu Trailhead aracılığıyla profesyonellere ‘AI eğitmeni’, ‘ajan geliştiricisi’ ve ‘karar denetçisi’ gibi yeni rol ve beceriler kazandırarak bu dönüşümün liderliğini üstleniyor. Bu yeni çağ, her çalışanın daha hızlı, daha akıllı ve daha yaratıcı çalışmasını sağlıyor.” şeklinde konuşuyor.
Erkiner’in bu dönemdeki iş modeli ile ilgili yaklaşımı çok net. Yapay zekâ ile insan ve hatta yapay zekâ ajanları kendi aralarında birlikte çalışacak. Bu dönemi şekillendirecek yenilikleri bültenden aktararak bu yazıya noktayı koyayım:
- Agentforce 360 – Kurumsal yapay zekâda yeni bir dönem: Agentforce 360, işletmelerin konuşma temelli yapay zekâ ajanlarını güvenle ve ölçekli biçimde devreye almasını sağlıyor. İnsanın yerini almak yerine insan potansiyelini artırmak için tasarlanan bu platform, ekiplerin 7/24 zekâ desteğiyle çalışmasını mümkün kılıyor - kaçırılmayan satış fırsatları, kesintisiz müşteri hizmetleri ve daha hızlı karar alma süreçleriyle. Yeni özellikler arasında Hybrid Reasoning (Hibrit Akıl Yürütme), Context Indexing (Bağlam Dizinleme) ve Markaya Özel Sesli Görüşmeler yer alıyor.
- Slack: Agentic Enterprise için yeni işletim sistemi: Slack artık Agentic Enterprise’ın güvenli işletim sistemi konumunda; insanları, veriyi, uygulamaları ve yapay zekâ ajanlarını her konuşma içinde buluşturuyor. Yeni özellikler arasında her çalışan için kişisel bir yapay zekâ asistanı olan Slackbot ve kurumsal bilgiye anında erişim sağlayan Channel Expert Agent bulunuyor. Engine, Anthropic ve General Motors gibi lider kurumlar, Slack üzerinde ajanik iş akışlarını kullanarak kurum içi iş birliğini tamamen yeniden tanımlıyor.
- Salesforce ve OpenAI iş birliği genişliyor: Salesforce ve OpenAI, Agentforce ile ChatGPT platformlarını entegre ederek çalışan ve müşteri deneyimlerinde yeni bir çağ başlatıyor. Kullanıcılar artık ChatGPT üzerinden Salesforce kayıtlarını sorgulayabiliyor, müşteri konuşmalarını özetleyebiliyor veya Tableau panelleri oluşturabiliyor. Bu entegrasyon, Agentforce Commerce ve Instant Checkout özelliklerinin ChatGPT ortamında çalışmasına olanak tanıyarak, ajantik yapay zekânın B2B ve B2C kanallarında daha geniş etki yaratmasını sağlıyor.
