"Veri yönetişimi için politika yazdık, araç aldık; neden hâlâ tutmuyor?" Yapay zekâ projelerini hızlandırmak isteyen pek çok kurumda bu soru yeniden gündemde. Yapay zekâ, verinin kalitesini, sahipliğini ve kullanım kurallarını görmezden gelinemez hâle getirdi. Ancak sorunun çoğu zaman teknolojide ya da bütçede değil, insanların veriye nasıl yaklaştığında yattığını gösteren yeni bir veri var.
Gartner'ın 21 Eylül 2026'da yayımladığı tahmine göre, veri ve analitik yönetişiminin kültürel zorluklarını ele almayan kurumların %60'ı 2027'ye kadar yapay zekâyı başarıyla yönetemeyecek. Bu yazıda bu bulgunun ne anlattığını, yapay zekâya hazır verinin neden yalnız teknik bir mesele olmadığını ve kültürü yönetişimin parçası yapmak için hangi adımların atılabileceğini ele alıyoruz.
Veri ne diyor: direnç bütçeden ağır basıyor
Gartner'ın Mart 2026'da 223 veri ve analitik lideriyle yaptığı ankete göre, yönetişim girişimlerinin başarısız olmasında birincil neden olarak kültürel direnç %60 ile öne çıkıyor; bütçe kısıtını gösterenlerin oranı ise %40.
Gartner burada kültürü, yönetişimin kurum içinde nasıl benimsendiğini ve sürdürüldüğünü etkileyen zihniyet, davranış ve örgütsel normlar olarak tanımlıyor. Programları raydan çıkaran başlıca kültürel sorunlar olarak da düşük veri odaklı olgunluk, paydaşların yönetişimin değerini yeterince kavramaması ve iş birimlerinin zayıf katılımı sayılıyor.
Bültenin vurguladığı nokta şu: kurumlar politika üretmeye ve teknolojiyi devreye almaya odaklanırken, bu politikaların ölçekli ve kalıcı biçimde uygulanmasını sağlayacak kültürel tarafı gözden kaçırıyor. Gartner'a göre yapay zekâya hazır veri, aynı zamanda güvenilir verinin değerini anlayan, politika yönetimine katılan ve hesap verebilirlik kültürünü sürdüren paydaşlar gerektiriyor.
Neden şimdi: yapay zekâ veri açığını görünür kılıyor
Kültür sorunu yeni değil; yapay zekâ onu daha pahalı hâle getiriyor. Gartner'ın Temmuz 2024'te 1.203 veri yönetimi lideriyle yaptığı ankete göre kurumların %63'ü yapay zekâ için doğru veri yönetimi uygulamalarına sahip değil ya da sahip olup olmadığından emin değil. Aynı kaynakta Gartner, yapay zekâya hazır veriyle desteklenmeyen yapay zekâ projelerinin %60'ının 2026 sonuna kadar terk edileceğini öngörüyor.
Gartner'ın bu değerlendirmesinde iki nokta, kültür tartışmasıyla doğrudan bağlantılı. Birincisi, geleneksel veri yönetiminde verinin nerede ve nasıl kullanıldığı çoğu zaman belgelenmiyor; veri farklı sistemlerde silolar hâlinde birikiyor. İkincisi, yapay zekâya hazır veri tek seferlik bir proje değil, sürekli iyileştirilmesi gereken bir uygulama. Belgeleme alışkanlığı ve süreklilik ise araçla değil, ekiplerin günlük davranışıyla sağlanıyor.
Çerçeve: yönetişim aynı zamanda bir kültür işidir
Kültürün yönetişimin merkezinde olduğu fikri yalnız Gartner'a ait değil. ABD Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü'nün (NIST) Yapay Zekâ Risk Yönetimi Çerçevesi, "Yönet" (GOVERN) işlevini kurum içinde bir risk yönetimi kültürünü geliştiren ve uygulayan işlev olarak tanımlıyor. Çerçeveye göre üst yönetim, risk yönetiminin ve onunla birlikte örgüt kültürünün tonunu belirliyor; belgeleme ise şeffaflığı ve hesap verebilirliği güçlendiriyor.
Aynı işlevin alt başlıkları da somut bir kontrol listesi sunuyor: rollerin, sorumlulukların ve iletişim hatlarının belgelenip kurumdaki herkes için açık olması; çalışanların ve iş ortaklarının görevlerini yerine getirebilecek düzeyde yapay zekâ risk yönetimi eğitimi alması; üst yönetimin yapay zekâ risklerine ilişkin kararların sorumluluğunu üstlenmesi. Bu maddeler, Gartner'ın işaret ettiği "zayıf iş birimi katılımı" ve "yönetişimin değerini kavramama" sorunlarının karşılığı olarak okunabilir.
Pratik yol: kültürü yönetişime yerleştirmek
Gartner, yönetişim sonuçlarını iyileştirmek için veri ve analitik liderlerine üç başlık öneriyor: yönetişimi iş sonuçlarına bağlamak, onu bir iş kolaylaştırıcısı ve "takım işi" olarak yeniden konumlandırmak, yönetişimi ve kültürü günlük iş akışlarına yerleştirmek. Aşağıdaki adımlar bu öneriler ile NIST çerçevesinden türetilmiş genel bir yol haritasıdır; her kurumun kendi yapısına göre uyarlanması gerekir.
- Yönetişimi bir yapay zekâ kullanım senaryosuyla başlatın. Gartner, yönetişim çabalarının stratejik iş hedeflerine ve yapay zekâ beklentilerine göre önceliklendirilmesini, böylece ölçülebilir değer üretilip üst yönetim desteğinin korunmasını öneriyor. "Tüm kurum verisini temizleyelim" yerine "bu senaryo için hangi veri, hangi kalitede gerekiyor?" sorusu daha yönetilebilir bir başlangıç sunar.
- Veri sahipliğini iş birimlerine verin. Gartner, yönetişimin yalnız BT'nin sorumluluğu olarak görülmemesini, iş ve teknoloji paydaşları arasında ortak hesap verebilirlik kurulmasını öneriyor. Her kritik veri alanı için bir iş sahibi ve bir teknik sorumlu belirlemek bu ilkenin pratik karşılığıdır.
- Rolleri yazılı ve görünür kılın. NIST'in önerdiği gibi kim neye karar verir, sorun kime iletilir sorularının yanıtı belgelenmeli ve ilgili herkesin erişimine açık olmalı.
- Kuralları iş akışının içine koyun. Gartner, veri yönetişimi, veri okuryazarlığı, yapay zekâ okuryazarlığı ve değişim yönetiminin günlük operasyona entegre edilmesini öneriyor. Örneğin veri tanımı ve kalite kontrolü, ayrı bir onay toplantısı yerine kayıt açma ya da rapor hazırlama adımının parçası olabilir.
- Okuryazarlığı role göre planlayın. Yönetim, veri sahipleri ve son kullanıcılar için farklı içerikte kısa eğitimler, "yönetişimin değerini kavramama" sorununa doğrudan yanıt verir. Çalışanların yapay zekâ araçlarını nasıl kullandığını görünür kılmayı ayrıca kontrolsüz kullanımdan yönetişime başlıklı yazımızda ele almıştık.
- Veri envanterini ve üst veriyi (metadata) olgunlaştırın. Gartner, temel ya da elle yürütülen üst veri yönetimine sahip kurumların veriyi yapay zekâya hazırlamakta zorlanacağını ve bu alanın ilk adım olarak şimdiden olgunlaştırılması gerektiğini belirtiyor.
- Kültürü de ölçün. Yalnız veri kalitesi göstergelerini değil, veri sahiplerinin toplantılara katılımını, tanımların güncellenme sıklığını ve iş birimlerinden gelen veri sorunu bildirimlerini de izleyin. Bildirimin artması ilk aşamada olumlu bir işaret olabilir; sorunların görünür hâle geldiğini gösterir.
Sonuç
Gartner verisi, veri yönetişiminin önündeki en büyük engelin bütçe değil kültür olduğunu ve bu engelin yapay zekâ yönetişimine doğrudan taşındığını gösteriyor. Politika ve araç gerekli, ancak tek başına yetmiyor; verinin değerini anlayan, sahiplenen ve günlük işinde kurallara uyan ekipler olmadan yapay zekâya hazır veri sürdürülemiyor. Bu nedenle yönetişim, bir BT projesi olarak değil, üst yönetimin tonunu belirlediği ve iş birimlerinin ortak sorumluluk aldığı bir yönetim pratiği olarak ele alınmalı.
#interimmanagement #forwarddeployedengineering