Yapay Zeka Projelerinin %90'ı Neden Başarısız Oluyor? 3 Kritik Çözüm

Yapay zeka (YZ) projelerinin %90’ının başarısız olduğu iddiası, teknoloji dünyasında artık bir klişe haline gelmiş durumda. Ancak bu rakamın ardında sadece ‘algoritma yetersizliği’ ya da ‘veri eksikliği’ gibi teknik nedenler değil, derinleşen organizasyonel ve süreçsel çöküşler yatıyor. GitHub’ın hem açık kaynak projelerindeki verileri hem de proje yönetimi araçları üzerindeki rehberleri incelediğimizde, bu başarısızlıkların kökeni teknolojinin değil, insanın nasıl yönettiğinin içinde saklı.

1. Proje Planlaması Yok, Sadece Kod Var

GitHub’da ‘projects’ ve ‘computer-science-projects’ gibi kategorilerde yüz binlerce repo var. Ancak bu projelerin büyük bir kısmı, bir hedef belirlemeksizin, ‘yapay zeka ile bir şey yapalım’ diye başlanan, sonunda yarım kalan denemeler. GitHub belgelerinde açıkça belirtilen bir gerçek var: başarılı projeler, kod yazmadan önce planlama sayfalarını doldurur. GitHub Projects, bir proje için görevleri (issues), ilerlemeyi (kanban panoları) ve zamanlamayı (milestones) sistematik şekilde yönetmenizi sağlar. Ancak çoğu ekibin kullandığı ‘GitHub Issues’ bile, sadece bir hata raporu aracı olarak görülüyor. Aslında bu araç, bir YZ projesinin yaşam döngüsünü yönetmek için en güçlü altyapı olabilir. Planlama yapılmadan kod yazmak, bir binanın temelini atlamadan çatıyı kurmaya benzer.

2. Teknolojiye İnanmak, İnsanlara İnanmamak

Birçok kurum, YZ’nin kendiliğinden ‘akıllı’ olacağını düşünür. Bu yanlış inanç, ekiplerin ‘modeli eğittik, iş bitti’ demesine yol açar. GitHub’ın Copilot ve Models gibi araçları, kod üretimi ve prompt yönetimi konusunda devrim yaratsa da, bu araçlar sadece destekçi, değil karar verici. Gerçek başarı, bir veri bilimcisinin modeli eğitmesiyle değil, bir ürün yöneticisinin bu modelin kullanıcıya ne sağladığını anlayıp, onu iş süreçlerine entegre etmesiyle olur. GitHub’da en çok yıldız alan projeler, sadece en gelişmiş algoritmaları değil, en iyi kullanıcı deneyimini sunanlarıdır. Örneğin, bir YZ destekli müşteri hizmetleri botu, %95 doğrulukla soruları cevaplasa bile, kullanıcılar ‘çok yavaş’ veya ‘çok teknik’ diye terk edebilir. Teknolojiye değil, insana odaklanmak gerekir.

3. Proje Yönetimi Araçlarını Kullanmak, Teknolojiyi Kullanmaktan Daha Önemli

GitHub belgelerindeki ‘Projects Hızlı Başlangıç’ rehberi, basit bir üç adımlı süreç sunar:

1. İlgili görevleri (issues) oluştur
2. Bu görevleri bir panoda (kanban) düzenle
3. Her hafta ilerlemeyi ölç ve düzelt.

Bu süreç, teknik olmayan ekip üyelerinin bile katılmasını sağlar. Ancak gerçek hayatta, birçok YZ ekibi bu sistemi kullanmıyor. Kodu yalnızca geliştiriciler görebiliyor, diğerlerine ‘ne yapıldı’ açıklanmıyor. Bu, iletişim boşluğu yaratır ve projelerin ‘kod kütüphanesine gömüldüğü’ bir kaderi olur. GitHub Projects, bir proje yönetimi sistemidir, sadece bir kod deposu değil. Başarılı projelerde, bir yazılımcı, bir pazarlama uzmanı ve bir müşteri temsilcisi, aynı panoda aynı görevi takip eder. Bu ortak anlayış, projenin sadece teknik olarak değil, kurumsal olarak da sürdürülebilir olmasını sağlar.

SONUÇ: Teknoloji Değil, Sistem Kazanır

%90 başarısızlık oranı, YZ’nin teknik sınırlarını göstermez; insanın sistemleri yönetememesini gösterir. GitHub’ın sunduğu araçlar, bu sorunu çözmek için tam olarak tasarlanmıştır: Issues, Projects, Codespaces, Actions — hepsi birbirine entegre bir yapıda. Ancak bu araçların kullanılması, ‘yeni teknolojiyi denemek’ değil, ‘iş süreçlerini yeniden tasarlamak’ anlamına gelir. Başarılı YZ projeleri, kodun değil, sürecin içinde doğar. Bir modelin doğruluğu değil, bir ekibin birlikte çalışabilmesi, projeyi hayata geçirir. Bu yüzden, geleceğin YZ liderleri, en gelişmiş algoritmaları değil, en iyi planlama sistemlerini kullananlardır.

Yapay zeka, insanın kopyası değil, onun uzantısıdır. Ve uzantılar, sadece doğru bağlandığında işe yarar.