Avrupa Merkez Bankası'nın (ECB) Haziran ve Aralık 2025'te yaptığı anketlere dayanan yeni bir araştırması, Euro bölgesindeki şirketlerin yapay zeka kullanımının 2025'te hızla arttığını ortaya koydu. Araştırmaya göre, şirketlerin yaklaşık yüzde 70'i bir şekilde yapay zeka kullanıyor.
Annalisa Ferrando, Sara Lamboglia, Judit Rariga ve Maurice Schmidt tarafından hazırlanan ECB araştırma yazısı, 12 Euro bölgesi ülkesinden yaklaşık 6.000 şirketin yanıtlarına dayanıyor. Bu, işletmelerin teknolojiyi nasıl benimsediğine dair şimdiye kadarki en detaylı ülkeler arası anlık görüntülerden birini sunuyor.
Bulgular, yapay zeka kullanımının yaygın olmasına rağmen, şirketlerin yalnızca yüzde 7'sinin kullanımını 'önemli' olarak tanımladığını gösterdi. Bu da geniş çaplı denemelere rağmen derin entegrasyonun sınırlı kaldığına işaret ediyor.
Araştırma, ülkeler arasında keskin farklılıklar olduğunu vurguladı. Hollanda, Finlandiya ve Avusturya'da benimseme oranları yüzde 80'in üzerine çıkarken, İtalya ve İrlanda'da yüzde 65'in altına düştü.
Bu farklılıklar, hem kaç şirketin henüz yapay zekayı benimsemediğini hem de benimseyenler arasında ne kadar yoğun kullanıldığını yansıtıyor. Bu durum, benimsemeyi tetiklemeye çalışan ülkeler ile ileri düzey kullanımı ölçeklendirmeyi hedefleyen ülkeler arasında farklı politika öncelikleri olduğunu gösteriyor.
Araştırma, firma büyüklüğü, yaşı ve sektörünün benimsemenin temel belirleyicileri olduğunu tespit etti. Özellikle 2022'nin sonlarında, gelişmiş büyük dil modellerinin ortaya çıktığı dönemde veya sonrasında kurulan büyük ve genç firmalar bu alanda başı çekiyor.
Teknoloji yoğun sektörlerdeki firmalar en yüksek düzeyde önemli benimseme oranlarına sahipken, inşaat, konaklama ve ulaştırma gibi sektörler geride kalıyor.
Mülkiyet yapısı da rol oynuyor. Halka açık ve girişim sermayesi destekli firmalar en gelişmiş kullanıcılar arasında yer alırken, aile şirketleri ve tek sahipli işletmeler daha çok kullanıcı olmayan veya sınırlı düzeyde benimseyenler arasında bulunuyor.
Araştırmaya göre, iş süreçlerini iyileştirmek, ülkeler ve sektörler genelinde yapay zeka benimsemesinin ana itici gücü. Personel maliyetlerini azaltmak ve inovasyonu desteklemek ise ikincil motivasyonlar arasında yer alıyor.
Yapay zekayı benimsemeyen veya çok az kullanan firmalar arasında en sık belirtilen engel, ilgili becerilerin eksikliği. Bunu veri gizliliği, etik ve mevcut sistemlerle uyumluluk endişeleri takip ediyor.
Araştırmacılar, küçük firmaların yapay zekayı operasyonları için ilgisiz görme olasılığının daha yüksek olduğunu belirtti.
Finansman açısından araştırma, iç fonların yapay zeka yatırımlarının baskın kaynağı olmaya devam ettiğini gösteriyor. Bunu hibeler ve sübvansiyonlu banka kredileri tamamlarken, geleneksel banka kredileri daha küçük bir rol oynuyor.
Küçük ve orta ölçekli işletmeler için her üç kaynak da hem mevcut kullanım hem de planlanan yatırımla önemli ölçüde ilişkili. Büyük firmalar için ise iç fonlar ve sübvansiyonlu krediler baskınken, banka kredilerinin gelecek planlarında anlamlı bir rolü bulunmuyor.
Araştırma, yapay zekayı yoğun kullanan firmaların daha güçlü ciro büyümesi ve daha yüksek sabit yatırım beklediğini ortaya koydu. Bu, daha derin benimsemenin rekabetçi konumu güçlendirdiği kendi kendini besleyen bir dinamiğe işaret ediyor.
Sadece bu yoğun kullanıcılar, kullanmayanlara kıyasla satış fiyatlarının yaklaşık 0,85 puan daha yüksek olmasını bekliyor. Bu da ya iyileştirilmiş kaliteyi ya da maliyetleri aktarma kabiliyetinin arttığını gösteriyor.
Buna karşılık, ücret ve girdi maliyeti beklentileri firmalar arasında çok az farklılık gösteriyor. Bu da bu aşamada sınırlı daha geniş ekonomik etkilere işaret ediyor.
Verimlilik konusunda araştırma, kullanıcılar ve kullanmayanlar arasında genel olarak istatistiksel olarak anlamlı bir fark bildirmiyor. Ancak yapay zekayı benimseyen teknoloji sektörlerindeki firmaların mevcut ve beklenen verimliliklerinin daha yüksek olduğunu bildirme olasılığı daha yüksek.
Bu sektörlerde düşük yoğunluklu kullanım bile verimliliği artırıyor gibi görünüyor, ancak gelecekteki kazançların esas olarak önemli düzeyde benimseme yapan firmalardan gelmesi bekleniyor.
Bulgular ayrıca yapay zeka benimsemesine bağlı iş kaybına dair hiçbir kanıt göstermedi. Firmalar bunun yerine istihdam artışı beklentilerini bildirdi. Bu da teknolojinin şu anda işçilerin yerini almak yerine onları tamamladığını gösteriyor.
Aynı zamanda araştırma, yapay zeka kullanımı ile enflasyon beklentileri arasında net bir bağlantı bulamadı. Sadece orta düzey kullanıcılar, tüm zaman dilimlerinde biraz daha düşük beklenen enflasyon bildirdi.
Aralık 2025 anketine yerleştirilen randomize bir deney, firmaların genellikle rakipleri tarafından yapay zekanın ne kadar yaygın kullanıldığını hafife aldığını ortaya koydu.
Firmaların yaklaşık yüzde 80'i, kendi sektörleri, ülkeleri ve büyüklük grupları içindeki benimseme oranlarını olduğundan düşük tahmin ediyor. Ortalama fark yaklaşık 18 puan.
Büyük firmalar, benimsemeyi küçük firmalara göre daha fazla hafife alma eğiliminde. Bunun nedeni muhtemelen kendilerini pazar lideri olarak görmeleri. Dijital sektörlerdeki firmalar ise daha doğru algılara sahip.
Rakiplerinin geçmiş yapay zeka yatırımları hakkında bilgi verildiğinde, firmalar gelecekteki benimseme beklentilerini yaklaşık 4 puan artırdı ve kendi planladıkları yatırımlarını yaklaşık 2 puan yükseltti.
Yazarlar, 'toplu benimseme modelleri hakkında bilgi yaymanın, yapay zeka gibi yeni teknolojilerin yayılmasını hızlandırmaya yardımcı olabileceğini' belirterek, bilgi boşluklarının yayılmayı yavaşlatmadaki rolünü vurguladı.
Araştırma, yapay zekanın Euro bölgesinde zaten yaygın olarak kullanılmasına rağmen, derin entegrasyonun sınırlı ve dengesiz kaldığını savundu. Benimsemenin firma özellikleri, finansman kısıtlamaları ve ulusal farklılıklar tarafından şekillendiği belirtildi.
Araştırma, yapay zekanın özellikle verimlilik ve enflasyon üzerindeki daha geniş ekonomik etkisinin belirsizliğini koruduğu ve firmaların kullanımını ne kadar hızlı ve kapsamlı bir şekilde genişleteceğine bağlı olacağı uyarısında bulundu.
Yazı ayrıca yapay zeka yatırımıyla bağlantılı finansman zorluklarına da dikkat çekti. Bu tür harcamaların genellikle donanım gibi maddi varlıkları, yazılım, bulut hizmetleri ve organizasyonel yetenekler gibi teminat olarak kullanılması daha zor olan maddi olmayan unsurlarla birleştirdiği kaydedildi.
Yazarlar, bunun firmaları iç finansmana yönlendirebileceğini ve dış finansmanın maliyetini artırabileceğini açıkladı.
Yazarlar, gelecekteki araştırmaların, firmaların yapay zeka yatırımlarını nasıl finanse ettiğini, geleneksel banka kredilerinin yanı sıra leasing, kurumsal tahviller ve öz sermaye finansmanının potansiyel rolünü de içerecek şekilde daha ayrıntılı incelemesi gerektiğini öne sürdü.
Finansman modellerinin daha iyi anlaşılmasının, Avrupa sermaye piyasalarını derinleştirme ve dijital dönüşümün önündeki engelleri azaltma çabalarına bilgi sağlayabileceğini eklediler.
