Apollo Global Management Başekonomisti Torsten Slok, ABD’nin en büyük şirketlerine ilişkin verilerin yapay zeka yatırımlarının henüz teknoloji devleri dışında belirgin bir finansal getiriye dönüşmediğini gösterdiğini belirtti. Slok’a göre çalışan başına gelir ve kâr marjlarındaki durgunluk, yapay zekanın şirketlerin finansal performansına katkısı konusunda soru işaretleri yaratıyor.
Yatırım yönetimi şirketi Apollo Global Management’ın Başekonomisti Torsten Slok, 24 Ekim’de yayımladığı No Signs of AI Payoff Outside the Tech Sector başlıklı analizinde, büyük teknoloji şirketleri ile ABD ekonomisinin geri kalanı arasındaki performans farklılığına dikkat çekti.
Slok’un değerlendirmesi, S&P 500 endeksindeki Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia ve Tesla’dan oluşan ve Magnificent Seven olarak adlandırılan yedi şirket ile endeksteki diğer 493 şirketin finansal göstergelerinin karşılaştırılmasına dayanıyor.
Analize göre yedi büyük teknoloji şirketinde çalışan başına gelir yükselirken, S&P 493 olarak adlandırılan diğer şirketler grubunda bu gösterge yatay seyrediyor. Benzer bir ayrışma kârlılıkta da görülüyor. Teknoloji devlerinin kâr marjları artarken diğer 493 şirketin kâr marjlarında belirgin bir iyileşme bulunmuyor.
Slok ayrıca, yapay zekanın ABD ekonomisindeki genel verimlilik artışını hızlandırdığına ilişkin güçlü bir işaretin henüz ortaya çıkmadığını savunuyor.
Yapay zeka harcamaları büyüme kaynağı mı, maliyet kalemi mi?
Slok’a göre şirketler, yapay zeka yatırımlarının gelir ve kârlılığa beklenen katkıyı sağlamaması nedeniyle bu harcamaları yeniden değerlendirmeye başlıyor.
Analizde, girişim sermayesi destekli şirketlerin yapay zeka modellerini kullanmak için yaptıkları token harcamalarını artırdığı, buna karşılık geleneksel şirketlerin her zaman en gelişmiş modellere ihtiyaç duymadığı ve bu modeller için yüksek bedeller ödemeye istekli olmadığı belirtiliyor.
Slok, finansal sonuçlara yansımayan yapay zeka harcamalarının şirketler tarafından büyümeyi destekleyen yatırımlardan çok, kâr marjları üzerinde baskı oluşturan maliyetler olarak görülmeye başladığını ifade ediyor.
Buradaki temel sorun, yapay zeka kullanımının yaygınlaşması ile şirketlerin finansal performansının iyileşmesinin aynı şey olmaması. Bir şirket yapay zeka sayesinde belirli görevleri daha hızlı tamamlayabilir veya çalışanlarının iş yükünü azaltabilir. Ancak bu kazanımların toplam maliyetleri düşürmesi, gelirleri artırması ya da kâr marjlarını yükseltmesi ayrı bir sonuç olarak ölçülmek zorunda.
Ekonomik getirinin ölçülmesinde sınırlar var
Apollo’nun analizi, yapay zekanın şirketlere hiçbir fayda sağlamadığını kanıtlamıyor. Çalışma, yapay zeka yatırımı yapan ve yapmayan şirketlerin performansını karşılaştıran bir nedensellik araştırması yerine, büyük şirket gruplarının finansal göstergelerine dayanıyor.
Bu nedenle S&P 493 grubundaki çalışan başına gelir ve kâr marjlarının yatay seyretmesi, bu gruptaki her şirketin yapay zekadan sıfır getiri elde ettiği anlamına gelmiyor. Şirketlerin finansal sonuçlarını ekonomik büyüme, maliyetler, rekabet koşulları ve başka yatırımlar da etkiliyor.
Bununla birlikte analiz, yapay zeka yatırımlarının ekonomik katkısının hangi göstergelerle ve ne kadar sürede ölçülebileceğine ilişkin tartışmayı güçlendiriyor.
Slok, haziran ayında yayımladığı bir başka analizde de teknoloji sektörü dışındaki şirketlerde yapay zeka yatırımlarının geri dönüş süresinin uzun olabileceğine dikkat çekmişti. Yazılım şirketleri yapay zekayı ürünlerine ve süreçlerine daha hızlı entegre edebilirken, diğer sektörlerde finansal sonuçların ortaya çıkması daha fazla zaman alabiliyor.
Asıl sınav teknoloji devleri dışında
Slok’a göre yapay zekanın ekonomik başarısını belirleyecek temel unsur, teknolojiyi geliştiren yedi büyük şirketin performansından çok, geri kalan şirketlerin yapay zekayı gelir ve kârlılık artışına dönüştürüp dönüştüremeyeceği olacak.
Analizde, giderek ucuzlayan yapay zeka kapasitesinin şirketler için otomatik olarak daha yüksek gelir anlamına gelmediği vurgulanıyor. Slok, iş dünyasında kararların yalnızca bilgi işleme kapasitesine dayanmadığını; güven, hesap verebilirlik, kurum kültürü ve bağlama özgü değerlendirmelerin de finansal sonuçlar üzerinde belirleyici olduğunu savunuyor.
