Bu dönüşüm yeni başlamış değil. Şirketlerin yüzde 56’sı yapay zekâyı operasyonlarına dört ila beş yıl önce entegre etmeye başladı. Son bir yıl içinde başlayanların oranı ise yalnızca yüzde 9’da kaldı. Bu tablo, sektörün yapay zekâ yolculuğunun başlangıcında değil, orta aşamalarında olduğunu gösteriyor .
Araştırmanın en çarpıcı sonucu, yapay zekâ için “doğru” yatırım seviyesinin ne olduğu konusunda ortak bir görüş bulunmaması:
Clearwater’ın “yatırım açmazı” olarak nitelendirdiği bu çelişki, daha derin bir belirsizliğe işaret ediyor. Clearwater Analytics Teknolojiden Sorumlu Genel Müdürü Souvik Das’ın değerlendirmesine göre sektör, dönüştürücü etkisi konusunda şüphe bulunmayan ancak yatırım getirisinin ne zaman ve ne ölçüde ortaya çıkacağı belirsiz bir teknolojiye yapılacak harcamanın seviyesini ayarlamakta zorlanıyor .
Yöneticilere, yapay zekânın önümüzdeki 12 ay içinde en fazla hangi alanları değiştireceği de soruldu. Yanıtlar, bilgi işleme ve insan kararlarını destekleme süreçlerini öne çıkarıyor:
Bu sonuçlar, sektörün yapay zekâyı portföy yöneticilerinin yerini alacak bir araçtan ziyade yatırım kararlarının temelini oluşturan yoğun veri ve analiz süreçlerini hızlandıran bir teknoloji olarak gördüğünü düşündürüyor.
Her yapay zekâ yatırımı aynı sonucu vermiyor. Araştırmaya göre bir şirketin elindeki verilerin kalitesi, yapay zekâ harcamalarının operasyonel performansa dönüşüp dönüşmeyeceğinde belirleyici rol oynuyor.
Institutional Investor’ın araştırmayı özetlerken aktardığı temel mesaj şu: Varlık yöneticileri yapay zekâ harcamalarını keskin biçimde artırıyor, ancak daha büyük bütçeler her zaman daha iyi sonuç anlamına gelmiyor . Güçlü veri yönetişimine sahip şirketler risk yönetimi, raporlama ve analiz alanlarında daha anlamlı kazanımlar elde ederken, veri altyapısı zayıf olanlar benzer faydaları göremeden kaynak tüketebiliyor.
“GenAI and the Data Divide” araştırması, varlık yönetimi sektörünün getirisi hâlâ netleşmemiş bir teknolojiye cesur yatırımlar yaptığını ortaya koyuyor. Bütçeler artıyor, ancak başarıyı ölçmek için ortak ölçütler henüz oluşmuş değil. Şirketlerin çoğu yapay zekâ entegrasyonunda birkaç yıl ilerlemiş durumda; buna rağmen yöneticilerin üçte ikisi harcamaların fazla olabileceğini düşünüyor.
Araştırmanın en net pratik mesajı, veri kalitesinin bütçe büyüklüğünden daha önemli olabileceği. Doğru, güvenilir ve iyi yönetilen veriye yatırım yapan şirketlerin yapay zekâdan risk yönetimi ve karar alma süreçlerinde somut fayda görme olasılığı daha yüksek. Varlık yöneticileri için asıl soru yalnızca “Ne kadar harcamalıyız?” değil, modelleri besleyen verilerin ne kadar temiz ve güvenilir olduğu.