Yapay zeka (AI), makinelerin insan benzeri düşünme, öğrenme ve karar alma yetenekleri kazanmasını sağlayan teknolojilerin genel adıdır. 2020’lerden itibaren hızlı bir şekilde ilerleyen bu teknoloji, bugün artık sadece teknoloji devlerinin değil, KOBİ’lerin ve girişimcilerin de gündeminde.
AI, müşteri hizmetlerinden üretim otomasyonuna, sağlık teknolojilerinden finansal analizlere kadar her sektörde kullanılabiliyor. Peki bu kadar geniş kapsamlı ve güçlü bir teknolojiye sahip olmak ne kadara mal oluyor?
Yapay Zeka Maliyetini Belirleyen Temel Faktörler
Bir yapay zeka sisteminin maliyetini etkileyen çok sayıda unsur var. Bunların başlıcaları şunlardır:
- Proje kapsamı ve karmaşıklığı
- Özelleştirme düzeyi
- Kullanılan veri miktarı ve kalitesi
- Geliştirme süresinin uzunluğu
- Donanım ihtiyaçları (GPU, sunucu vs.)
- Uzman kadro ihtiyacı (veri bilimcisi, mühendis vs.)
Yani “Yapay zekanın maliyeti ne kadar?” sorusunun yanıtı, “Ne yapmak istiyorsunuz?” sorusuyla doğrudan ilişkilidir.
AI Geliştirme Sürecindeki Ana Maliyet Kalemleri
1. Yazılım Geliştirme ve Kodlama
Bir AI sistemi sıfırdan yazıldığında, yazılım geliştirme maliyetleri en büyük kalemi oluşturur. Türkiye’de ortalama bir yapay zeka geliştiricisinin saatlik ücreti 2025 itibariyle 700 - 1500 TL arasındadır. Orta ölçekli bir proje yaklaşık 400-600 saatlik bir emek gerektirebilir.
2. Model Eğitimi ve Test Süreci
AI sistemlerinin eğitimi, büyük veri kümeleri ve güçlü donanımlar gerektirir. Eğer özel bir model eğitilecekse, bu sürecin maliyeti 100.000 TL ile 1.000.000 TL arasında değişebilir.
Hazır Yapay Zeka Çözümlerinin Lisans ve Kullanım Ücretleri
Hazır AI API’leri veya SaaS çözümleri kullanıldığında, geliştirme maliyeti düşer; ancak lisans ücretleri devreye girer. İşte birkaç örnek:
- OpenAI GPT-4 API: 1000 token başına yaklaşık 0.03$ - 0.12$
- Google Cloud AI: Ayda ortalama 100$ - 5000$ arası kullanım
- Amazon SageMaker: Dakika bazlı fiyatlandırma + kullanım hacmine göre ek ücretler
Küçük projeler için aylık 1500 TL, büyük projeler için ise 50.000 TL’yi bulan lisans masrafları olabilir.
Donanım ve Altyapı Giderleri
Yapay zeka projeleri için yüksek işlem gücüne ihtiyaç vardır. Bu da özel donanımlar ya da bulut hizmetleri demektir.
Sunucu ve GPU Maliyetleri
- NVIDIA RTX 4090 ekran kartı: 100.000 TL’ye kadar
- AI için optimize edilmiş sunucu: 200.000 TL – 1.000.000 TL arası
- Bulut tabanlı GPU kiralama: Saatlik 1$ - 15$
Donanım satın almak yerine kiralama da bir seçenektir; ancak uzun vadede toplam maliyet artabilir.
Uzman İnsan Kaynağı Maliyetleri
Yapay zeka geliştirme sürecinde şu uzmanlıklar gerekebilir:
- Veri Bilimcisi
- Makine Öğrenmesi Mühendisi
- DevOps/MLOps Uzmanı
- Proje Yöneticisi
- UI/UX Tasarımcısı
Bu uzmanların maaşları (2025 itibariyle TL):
Veri Bilimcisi - 80.000 – 150.000
AI Mühendisi - 90.000 – 180.000
MLOps Uzmanı - 100.000 – 200.000
Proje bazlı freelance hizmet alındığında toplam maliyet daha esnek olabilir.
Eğitim ve Veri Toplama Giderleri
Veri, yapay zekanın yakıtıdır. Ancak bu veri ya satın alınmalı, ya da toplanmalıdır. İkisinin de maliyeti vardır.
- Hazır veri seti satın alma: 500$ – 10.000$
- Veri toplama ve etiketleme: Saatlik 10$ – 50$
- Veri temizleme ve analiz maliyeti: Proje başına 10.000 TL – 250.000 TL
Ayrıca, AI modelini eğitmek için ekiplerin eğitimi de gerekebilir. Bu da ek eğitim bütçesi anlamına gelir.
Sektöre Göre Yapay Zeka Maliyetleri
Sektör Ortalama Proje Maliyeti (2025)
Sağlık 500.000 TL – 3.000.000 TL
Finans 750.000 TL – 5.000.000 TL
E-ticaret 300.000 TL – 2.500.000 TL
Üretim 1.000.000 TL – 6.000.000 TL
Eğitim 200.000 TL – 1.000.000 TL
Sektörün regülasyonları, veri yapısı ve risk düzeyi bu farkları doğurur.
Küçük, Orta ve Büyük İşletmeler İçin Yapay Zeka Bütçesi
Küçük İşletmeler İçin:
- Hazır SaaS çözümler
- Aylık 1000 TL – 20.000 TL arası bütçeler yeterli olabilir
Orta Ölçekli Firmalar İçin:
- Özel entegrasyon + danışmanlık hizmetleri
- Yıllık 200.000 TL – 2.000.000 TL bütçe
Kurumsal Firmalar İçin:
- Sıfırdan geliştirme, özel modeller
- Yıllık 3.000.000 TL üzeri yatırımlar
Yapay Zeka Projelerinde Gizli Maliyetler
Her proje öncesi tahmin edilmeyen kalemler ortaya çıkabilir:
- Pilot testlerin başarısız olması
- İnce ayar ve yeniden eğitim
- API sınırları ve beklenmedik kullanım artışı
- Veri uyumluluğu sorunları
Proje başına %15 – %30 arasında ek maliyet çıkma ihtimali vardır.
2025 ve Sonrası İçin Yapay Zeka Trendleri ve Tahmini Maliyetler
- Generative AI sistemleri: DALL·E, GPT-5 gibi sistemler daha fazla kaynak tüketecek.
- Yerel (on-premise) AI çözümler daha yaygınlaşacak.
- Özelleştirilmiş küçük dil modelleri (LLM) daha ekonomik hale gelecek.
Maliyetler artıyor gibi görünse de, teknoloji gelişimiyle bazı kalemlerde tasarruf fırsatları da doğacak.
Sonuç: Akıllı Bir Yapay Zeka Yatırımı Nasıl Yapılır?
Yapay zeka yatırımı yapmak istiyorsanız, maliyetleri sadece bugünkü rakamlarla değil, toplam sahip olma maliyeti (TCO) ile değerlendirmeniz gerekir. Uzun vadeli dönüşler, verimlilik artışı ve rekabet avantajı da göz önünde bulundurulmalıdır.
Öneriler:
- Hazır çözümle başlayın, özelleştirmeye sonra geçin.
- Hibrit ekiplerle çalışın: iç ekip + freelance uzmanlar.
- Maliyet-fayda analizini düzenli olarak yapın.