Türkiye'de yapay zekâ benimseme, tek bir rakamla özetlenemeyecek kadar katmanlı bir tablo çiziyor. Kantar & MMA AI Adoption Study 25'e göre Türkiye'deki pazarlama liderlerinin %72'si yapay zekâyı biliyor ve kullanıyor; bu oran Türkiye, MENA ve Güney Afrika'yı kapsayan çalışmada bölgenin en yükseği. Ama aynı liderlerin %36'sı, kurumlarında net bir yapay zekâ vizyonu ya da yol haritası olmadığını söylüyor. Bu yazı, bu iki rakamın neden aynı anda doğru olabildiğini ve pazarlama liderlerinin bundan ne öğrenmesi gerektiğini inceliyor.

Türkiye, yapay zekâ benimseme konusunda bölgede farkındalık lideri. Kantar & MMA AI Adoption Study 25, 115 CMO ve üst düzey pazarlama yöneticisiyle (Türkiye 39, MENA 42, Güney Afrika 34) 6 Ekim - 4 Aralık 2025 arasında yürütülen saha çalışmasında, üç pazarın ortalama farkındalık oranını %66 olarak buluyor. Türkiye bu ortalamanın belirgin şekilde üzerinde, %72 ile.

Ancak farkındalık, ölçeklemeyle aynı şey değil. Türkiye'nin ölçekleme oranı %46, Güney Afrika'nın (%53) gerisinde. Yani Türkiye'deki pazarlama liderleri yapay zekâyı biliyor ve deniyor, ama kurumsal ölçekte yaygınlaştırma konusunda bölgenin en hızlısı değil.

Farkındalık, 2023-2024 döneminde ayırt edici bir avantajdı. 2026 itibarıyla, Kantar & MMA verisine göre bölgede %66'lık bir asgari eşiğe ulaştı; yani artık bir "hijyen faktörü", rekabet üstünlüğü değil. Bir kurumun yapay zekâyı biliyor olması, artık onu rakiplerinden ayırmıyor. Ayıran şey, bu bilgiyi tutarlı bir stratejiye dönüştürüp dönüştüremediği.

Bu geçişi yapamayan kurumlar için risk somut: yapay zekâ girişimleri pilot aşamada takılı kalıyor, bütçe onayı zorlaşıyor ve ekip içinde "bir şeyler deniyoruz ama nereye gittiğimizi bilmiyoruz" hissi yaygınlaşıyor. Bu, Kantar & MMA verisinin Bottom-2 Box olarak adlandırdığı grubun tam da tarifi.

Çalışmanın Strategy and Roadmap sorusunda, yanıtlar Top-2 Box (güçlü vizyon + parçalı vizyon birleşik sepeti) ve Bottom-2 Box (vizyonsuzluk + birbirinden kopuk pilot uygulamalar) olmak üzere iki kategoride toplanıyor. Türkiye'de Top-2 Box oranı %64, Bottom-2 Box oranı %36.

Bu, Türkiye'deki her üç pazarlama liderinden birinin, yapay zekâ konusunda farkında olduğunu ama kurumunda tutarlı bir yol haritası bulunmadığını açıkça kabul ettiği anlamına geliyor.

Bottom-2 Box'a giren bir kurum, genellikle birkaç ekipte birbirinden habersiz yapay zekâ denemeleri yürütüyor. Pazarlama ekibi bir araç kullanıyor, veri ekibi başka bir araç deniyor, ama ikisi arasında ortak bir strateji, ölçüm çerçevesi ya da yönetişim yok. Sonuç, harcanan çabaya oranla düşük, ölçülemeyen bir etki.

Buradaki en çarpıcı bulgu, farkındalık ya da vizyon oranlarından değil, eğitim altyapısından geliyor. Kantar & MMA verisine göre, bölgedeki yöneticilerin yalnızca %14'ünde yapay zekâ yatırımı, kurumsal stratejiyle tam hizalı bir eğitim altyapısıyla birlikte raporlanıyor.

Bu tek rakam, çalışmanın merkezi iddiasını taşıyor: yapay zekâ yaygınlaşıyor, ama değer üretmiyor. Yatırım yapılıyor, araçlar satın alınıyor, pilotlar başlatılıyor, ama bunları stratejiyle hizalayacak eğitim ve yetkinlik altyapısı çoğu kurumda eksik kalıyor.

Bu açığın nedeni genellikle bütçe değil, koordinasyon. Bir kurum yapay zekâ araçlarına yatırım yapabilir, ama bu yatırımı organizasyon genelinde tutarlı bir yetkinlik programına bağlamadıysa, sonuç parçalı pilotlar ve tekrarlanan hatalar oluyor.

Kantar & MMA AI Adoption Study 25 üzerine yazılan MMA Academy yorumu, bu rakamları salt bir benchmark tablosu olarak değil, tarihsel bir konumlandırma olarak ele alıyor. Yorum, 1958'de Cahit Arf'ın Erzurum'da verdiği bir halk konferansında sorduğu "makine düşünebilir mi" sorusuyla açılıyor, bu tarihsel kökten başlayıp ekonomist Daron Acemoğlu'nun kurumsal kapasite çerçevesine ve tarihçi Yuval Noah Harari'nin Nexus kitabındaki "bilgi ağları" kavramına uzanıyor.

Bu çerçevenin pratik sonucu şu: yapay zekâ benimsemesini sadece bir teknoloji eğrisi olarak ölçmek yanıltıcı. Asıl soru, bir kurumun bu teknolojiyi organize edecek kurumsal kapasiteye sahip olup olmadığı. Yorum, bunu somutlaştırmak için dört tanısal kavram öneriyor: Yanlış Ustalık Serabı, AI Değer Açığı, Operasyonel ve Stratejik AI ayrımı, ve İnsan-Sonrası (Posthuman) Pazarlama.

Bu veriden çıkan pratik sonuç üç adımda özetlenebilir:

1- Farkındalığı ölçmeyi bırakın, hizalamayı ölçün. Ekibinizin yapay zekâyı bilip bilmediği artık ayırt edici bir soru değil; sorulması gereken soru, farklı ekiplerin aynı stratejiye göre hareket edip etmediği.

2- Eğitim altyapısını stratejinin bir parçası yapın, ek bir bütçe kalemi değil. %14'lük hizalama oranı, çoğu kurumun eğitimi yatırımdan ayrı bir konu olarak ele aldığını gösteriyor.

3- Pilot sayısını değil, pilotlar arası tutarlılığı takip edin. Bottom-2 Box'a düşen kurumların ortak özelliği çok sayıda deneme, az sayıda koordinasyon.

         Çalışmanın tamamı, bu üç adımı destekleyen veriyi ve altı kurumsal kapasite sütunu üzerinden yapılan detaylı analizi içeriyor.

         Sıkça Sorulan Sorular Sıkça Sorulan Sorular

         Kantar & MMA AI Adoption Study 25'e göre Türkiye'deki pazarlama liderlerinin %72'si yapay zekâ farkındalığına sahip; bu, çalışmanın kapsadığı üç pazar arasında en yüksek oran.

       Türkiye farkındalıkta lider olsa da ölçeklemede Güney Afrika'nın (%53) gerisinde kalıyor; Türkiye'nin ölçekleme oranı %46.

       Türkiye'deki yöneticilerin %36'sı, kurumlarında ya hiç vizyon olmadığını ya da birbirinden kopuk pilot uygulamalar yürüttüklerini bildiriyor.

      Yöneticilerin yalnızca %14'ünde yapay zekâ yatırımı, kurumsal stratejiyle tam hizalı bir eğitim altyapısıyla birlikte ilerliyor; bu açık, çalışmanın merkezi bulgusu.

      Bu araştırmayı kim hazırladı?

     Çalışma, MMA Academy'nin ilk Deep Dive yayını olarak SEM Chief AI & Transformation Officer'ı Reha Başoğul tarafından, MMA Türkiye Yapay Zekâ Yürütme Kurulu desteğiyle kaleme alındı.

     Araştırmanın örneklemi nedir?

    Çalışma, Türkiye (39), MENA (42) ve Güney Afrika'dan (34) toplam 115 CMO ve üst düzey pazarlama yöneticisiyle yürütüldü.

    Rapor hangi akademik çerçeveleri kullanıyor?

   Yorum, Daron Acemoğlu'nun kurumsal kapasite çerçevesini ve Yuval Noah Harari'nin "bilgi ağları" kavramını, Cahit Arf'ın 1958'deki bir konuşmasıyla birleştiriyor.

   Bu yazı, Kantar & MMA AI Adoption Study 25 verisine dayanan MMA Academy Deep Dive raporu "Rotasız Hız: Türkiye'nin Yapay Zekâ Paradoksu"nun bir özetidir.

   Raporun tamamını buradan indirebilirsiniz.