Yapay zekâ ajanları beklenen performansı göstermediğinde ilk refleks, yapay zekâyı düzeltmeye çalışmak oluyor. Prompt’ları değiştirmek, yapılandırmayı ayarlamak, farklı bir sağlayıcı denemek… Aylarca bunlarla uğraşılsa da sonuçlar hâlâ beklenenden uzak: yanlış bağlam, güncel olmayan veriler, ekibin doğru olduğunu bildiği bilgilerle uyuşmayan hesap detayları. Suç genellikle modele atılıyor, ancak asıl sorun çoğu zaman burada değil. Araştırma şirketi Gartner, Haziran 2025’te agentic AI projelerinin yüzde 40’tan fazlasının 2027 sonuna kadar iptal edileceğini öngördü. Gartner, bunun nedenleri arasında artan maliyetleri, net olmayan iş değerini ve yetersiz risk kontrollerini gösterdi.Bu başarısızlıkların altında aslında çoğu zaman CRM yatıyor. Defalarca ertelendiği için artık hiçbir anlam ifade etmeyen kapanış tarihleri. Bir başkasının anlayabileceği bir kayıt olarak değil, görüşmeyi yapan kişiye hızlı bir hatırlatma olması için yazılmış notlar. Arayüzde yer alan ama veritabanında boş olan alanlar. Ajanların kafası yapay zekâ kötü olduğu için karışmıyor. Üzerinde çalıştıkları veriler otomatik akıl yürütmeyi destekleyecek şekilde yapılandırılmadığı için kafaları karışıyor.Çoğu ekip, ancak yanlış şeyi ayıklamakla birkaç ay geçirdikten sonra bunu fark ediyor.CRM sorunu aslında hiçbir zaman gerçekten çözülmediCRM sistemleri, sonradan yanlış olduğu ortaya çıkan tek bir varsayım üzerine kuruldu: satış ekiplerinin kendi verilerini düzenli ve eksiksiz bir şekilde gireceği varsayımı. Oysa bunu yapmıyorlar. Satış temsilcileri girmek zorunda oldukları bilgileri giriyor, atlamaktan kurtulabilecekleri bilgileri atlıyor ve o anda yalnızca kendilerinin anlayabileceği notlar yazıyor. Sonuçta ortaya çıkan kayıtlar, gerçekte ne olduğunu değil, birinin ne yazmayı seçtiğini yansıtıyor. Salesforce’un Ağustos ve Eylül 2025’te 4.050 satış profesyoneliyle gerçekleştirdiği araştırmaya dayanan yedinci State of Sales raporunda, yapay zekâ ajanlarını kullanan satış ekipleri manuel hataları en büyük veri sorunu olarak gösterdi; eksik veriler de ilk beş sorun arasında yer aldı. Aynı araştırmaya göre satış temsilcileri, çalışma haftalarının yüzde 60’ını satış yapmak dışındaki işlere, bunlar arasında manuel veri girişine harcıyor.Uzun süre bu bir sorun değildi. CRM’i kullanan insanlar, eksik bilgileri tamamlamakta oldukça iyiydi. Satış döngüsünün ortasında bir anlaşmayı devralan bir satış temsilcisi sorular sorabilir, bağlamdan çıkarım yapabilir ve altı hafta önce yazılmış bir notun o zaman ne anlama gelmiş olabileceğini tahmin edebilir. Bu tür örüntüleri eşleştirme becerisi, insanların çalışma biçiminin doğal bir parçası.Ajanlar böyle çalışmıyor. Bir ajan, kayıtta ne varsa onu okur ve buna dayanarak harekete geçmeye çalışır. Eksik bir alan, etrafından dolaşabileceği bir şey değildir. Zincirin kopmasıdır. Kapanış tarihi herhangi bir açıklama olmadan beş kez ertelenmiş mi? Ajan bununla ne yapacağını bilemez. Yalnızca yazan satış temsilcisinin anlayabileceği notlar mı var? Aynı sorun burada da geçerli. İnsanların düşünmeden telafi ettiği boşluklar, ajanların tam da başarısız olduğu noktalar hâline geliyor.Ajanların çalışabilmesi için gerçekte ihtiyaç duyduğu şeylerAndreessen Horowitz liderliğinde gerçekleşen Seri A yatırım turunda 47 milyon dolar yatırım alan ve CRM’i ajan dönemine göre yeniden yapılandırmak üzere çalışan Lightfield’ın kurucu ortağı ve CEO’su Keith Peiris, uygulamaların neden sürekli sekteye uğradığını açıkça ifade ediyor: “Ajanlar, modeller yeterince yetkin olmadığı için başarısız olmuyor. Üzerinde çalıştıkları veriler eksik ve hatalı olduğu, ayrıca anlaşılabilmeleri için gereken yapıdan yoksun oldukları için başarısız oluyorlar.” dedi bana bir röportajda.Bu değerlendirmeleri yapan insanların çoğu, yapay zekânın yeterince iyi olup olmadığını bilmek istiyor. Asıl zor soru ise, yapay zekânın okuduğu kayıtların en başından beri gerçekten iyi olup olmadığı. Satış ekiplerinin göz atması için tasarlanmış bir CRM ile bir sistemin bu kayıtlar üzerinden harekete geçmesi için tasarlanmış CRM birbirinden farklı şeyler. Şirketlerin çoğu ise yıllardır ilk tür CRM’i kullanıyor.Satış ekipleri bunun bedelini şimdiden hissediyor. Aynı Salesforce araştırmasına göre, ekipleri yapay zekâ ajanları kullanan satış profesyonellerinin yüzde 46’sı veri kalitesi sorunlarının satışlarını olumsuz etkilediğini söyledi. Yapay zekâ kullanan satış ekiplerinin yüzde 74’ü ise yapay zekâyı desteklemek için verilerin düzenli ve güncel tutulmasını önceliklendirdiklerini belirtti.“Tekrarlayan işleri otomatikleştirmek, yapay zekâ destekli CRM’lerin asıl nihai hedefi değil,” diye ekledi Peiris. “Bunlar faydalı yetenekler, ancak şirketin kendi işine dair anlayışını barındıran bir sistem için fazlasıyla hayal gücünden yoksun kalıyorlar. Daha iyi bir yaklaşım, CRM’i bir iş dünyası modeli olarak yeniden düşünmek; yani insanların veya ajanların şirketiniz hakkında ihtiyaç duydukları her şeyi anlamak ve bundan sonra ne yapacaklarını belirlemek için kullanabilecekleri bir şirket temsilini oluşturmak.”Ajanlar için tasarlanmış bir sistem, görüşmelerde, e-postalarda ve ürün etkileşimlerinde yaşananları otomatik olarak kaydeder. Kayıt, bir satış temsilcisi sisteme girmeyi hatırladığı için değil, sistem olup bitene dikkat ettiği için vardır. Yapay zekâ özelliklerine sahip CRM’lerin çoğu ise bu temel modeli değiştirmedi. Otomasyon gerçekten var, ancak hâlâ aynı eksikleri barındıran bir veri yapısının üzerine kuruluyor.CRM’inizin asıl sorun olup olmadığını nasıl anlarsınız?Yapay zekâda herhangi bir değişiklik yapmadan önce, onun gerçekte hangi veriler üzerinden çalıştığını kontrol etmekte fayda var. Rastgele 10 anlaşma kaydını açın ve alanların tamamlanıp tamamlanmadığına bakın. Burada önemli olan alanların var olup olmadığı değil, gerçekten işe yarar bilgiler içerip içermediği. Boş alanlarla “TBD” yazan alanlar aynı sorunun göstergesidir. Kayıtlarınızın üçte birinden fazlası bu durumdaysa, ajanlar daha işe başlamadan önemli bir veri eksikliğiyle çalışıyor demektir.Kapanış tarihleri size çok şey anlatır. Aktif satış hattınızı gözden geçirin ve kaç anlaşmanın kapanış tarihinin ikiden fazla ertelendiğini sayın. Belirli bir noktadan sonra bu tarihler artık tahmin olmaktan çıkar, yer tutuculara dönüşür. Bunları önceliklendirme veya zamanlama için kullanmaya çalışan bir ajan ise bu ayrımı bilemez ve buna göre karar verir.Ekibinizin şu anda üzerinde çalıştığı birkaç anlaşmanın notlarını okuyun. Bu görüşmelere katılmamış biri ne olduğunu anlayabilir mi? Yoksa notlar, belirli bir satış temsilcisinin hafızasını tazelemek için yazılmış, başkasına hiçbir faydalı bilgi vermeyen birkaç kelimelik kişisel kısaltmalardan mı ibaret? İnsanların hatırlamasına yardımcı olan notlarla otomatik sistemlerin girdi olarak kullanabileceği notlar arasında gerçek bir fark var.Ayrıca ajanlarınızdan yalnızca yanıt vermelerini değil, bu yanıtların dayanağını açıklamalarını da isteyin. Bir öneriyi desteklemek için kayıttaki belirli verilere işaret edemiyorlarsa, eksik bilgileri çıkarımlarla tamamlıyorlar demektir. Kendinden emin görünen ama yanlış olan cevaplar genellikle tam da buradan çıkıyor.Bir sonraki yenilemeden önce sorulması gereken sorularSistemin kayıtları kendi kendine güncel tutup tutmadığını, yoksa bunun tamamen satış temsilcilerinin bilgileri sisteme girmesine mi bağlı olduğunu sorun. Manuel veri girişine dayanan sistemlerde her zaman boşluklar olacaktır. Verileri esas olarak insanların okuduğu dönemde bu, katlanılabilir bir eksiklikti. Artık ajanların bu veriler üzerinden harekete geçmesi bekleniyorsa, bu durum kabul edilebilir değil.API erişimini sorun; özellikle ajanların her kaydı okuyup yazıp yazamadığını veya API’nin erişemediği alanlar ve nesneler bulunup bulunmadığını öğrenin. Eski sistemlerde kısmi erişim yaygın ve sağlayıcılar bu konuyu her zaman açıkça belirtmiyor. Ajanların API üzerinden erişemediği hiçbir şeyi kullanamayacağını unutmayın.Bir sağlayıcı yapay zekâ özelliklerinden söz ettiğinde, bunun günlük kullanımda tam olarak ne anlama geldiğini sorun. Bir satış temsilcisinin zaten sisteme girdiği verileri özetlemekle, etkileşimleri gerçekleştiği anda kaydetmek ve bunlardan yapılandırılmış kayıtlar oluşturmak aynı şey değildir. Aradaki fark önemli ve sağlayıcılar bunu ürünlerini anlatırken genellikle açıkça belirtmiyor.Bir sonraki sözleşmeyi imzalamadan önce, sisteme geçiş sürecinin nasıl işlediğini de sorun. Hangi verileri, hangi formatta dışa aktarabileceğinizi ve aktarım sırasında nelerin kaybolacağını öğrenin. Çoğu kurucu bunu ancak sistemden ayrılmaya karar verdikten sonra soruyor; oysa bu sorunun yanıtını öğrenmek için doğru zaman bu değil.Köşe yazarları tarafından burada paylaşılan görüşler, incturkiye.com’a değil, yazara aittir.Çok daha fazlası için Inc. Türkiye bültenlerine kaydolun.