Mühendislik liderleri 2026 AI araç bütçelerine nasıl yaklaşıyor?

2026, daha büyük AI bütçeleri, daha yüksek benimseme, daha fazla araç ve ROI’yi ölçme baskısı getiriyor.

Mühendislik liderleri 2026 bütçelerini hazırlarken, AI harcamaları ve AI araçlarının yatırım getirisini (ROI) nasıl kanıtlayacakları sık konuşulan konular oldu. Bu ayın başında DX, 50 mühendislik bütçesi sahibiyle 2026’daki AI harcama yaklaşımlarını anlamak için bir anket yaptı. Bu liderlerin çoğu bütçelerini aktif olarak hazırlıyor ya da yeni tamamlamış durumdaydı; bulgular şöyle.

2026’da AI bütçeleri büyüyor

Liderlerin neredeyse yarısı, toplam mühendislik bütçelerinin %1–%3’ünü AI araçları için ayırdıklarını bildirdi.

Kişi başı maliyete çevirdiğimizde, 275 mühendislik lideriyle yapılan yakın tarihli bir ankete bakabiliriz. 2025 harcamaları sorulduğunda, liderlerin %38,4’ü AI geliştirici araçlarına geliştirici başına yılda 101–500 dolar arası harcama yaptıklarını paylaştı. %10,5’i 501–1000 dolar bandındayken, bir diğer %10,5’i geliştirici başına yılda 1000 doların üzerinde harcama yaptıklarını belirtti.

2026 için bütçeler, hem kullanımın artmasını hem de pazardaki araç sayısının çoğalmasını yansıtacak biçimde yükseliyor. Geliştirici başına 1000 dolar, birçok şirket için bir hedef olarak öne çıktı; ancak kişisel öngörüm, 2026’nın ikinci yarısında hem benimsemenin artması hem de kullanım senaryolarının çeşitlenmesiyle bu rakamın daha yüksek olacağı yönünde.

Her geliştiriciye AI araçlarına erişim vermek isteyen şirketler, alt sınırda geliştirici başına yılda 500 dolardan başlayıp birden çok kullanım senaryosunu kapsayan birden fazla araca erişim verildiğinde rahatlıkla 3000+ dolar seviyelerine çıkabilecek bir maliyeti beklemeli.

Bütçeleme ve ROI raporlaması için etkiyi ölçmek şart

2026’da AI araçlarına daha fazla para ayrılırken, liderler bu yatırımların işletmeye nasıl geri döndüğünü göstermek için baskı hissediyor. AI bütçelerini planlarken en büyük zorlukların ne olduğu sorulduğunda, liderlerin %86’sı en çok faydayı hangi araçların sağladığı konusunda emin olmadıklarını söyledi. %40’ı ise benimseme ve etkiye dair yeterli veriye sahip olmadıklarını, dolayısıyla ROI hikâyesini kurmakta zorlandıklarını belirtti.

Geçen ay, 18 şirketin AI etkisini nasıl ölçtüğüne dair bir rapor ve kendi organizasyonunuzda AI araçlarının etkisini ölçmeye yönelik rehber paylaştım. 400+ şirketle çalışma deneyimimizden süzülen bu gerçek dünya metrikleri ve rehberlik, ölçüm boşluğunda sıkışmış hisseden liderlere yardımcı olmayı amaçlıyor. Büyük bütçeler büyük sonuç baskısı demek; bu nedenle ölçümü erken düşünün — ve ölçüm için kaynak ayırın — ki stratejinizi doğrulayın ve AI’ın yazılım geliştirme biçiminizi nasıl dönüştürdüğüne dair içgörü kazanabilesiniz.

Çok tedarikçili yaklaşım artık norm

Normalde şirketler aynı kategoride birden fazla araç için ödeme yapmaktan kaçınır; ancak AI araçlarında inovasyonun hızı bu kategoriyi istisna hâline getirdi. Bu, 2026’da AI maliyetlerinin artmaya devam edecek olmasının bir nedeni. Görüştüğüm şirketlerin neredeyse tamamı, birkaç nedenle mühendisler için AI araçlarında çok tedarikçili bir yaklaşım benimsiyor.

Tek bir tedarikçiye kilitlenmek, en yeni kabiliyetleri kaçırmak anlamına gelebilir. Birçok şirket sohbet etkileşimi, IDE otomatik tamamlama, ajansal IDE’ler ve/veya arka plan ajanları gibi kalıpları kapsayan AI araçlarına ilgi duyuyor. Araçlar birbirlerini kabiliyet açısından sürekli geçiyor; ancak bu etkileşim kalıplarının tamamı için tek başına “hepsini kapsayan” bir tedarikçi henüz yok.

Ayrıca kullanım senaryolarına göre performansta geniş farklar mevcut; örneğin bazı araçlar mobil geliştirmede daha iyi, bazılarıysa eski sistem dönüşümlerinde çok güçlü. Birden fazla araçla esnek kalmak, kilitlenme riskini azaltıyor ve belirli iş ihtiyaçlarını karşılayan araçları kullanma esnekliği sağlıyor.

Sadece kod asistanlarını düşünmeyin; onlar için de yaklaşık %15 ayırın

2026, Copilot, Cursor ve Claude gibi AI kod asistanlarının ötesinde, AI araç ekosisteminin genişlemesine sahne olacak. Liderlerin %85,7’si, 2026 bütçelerinde doğrudan kod yazımıyla ilgili olmayan AI araçları için de pay ayırdıklarını belirtti. Bunlar kod inceleme, hata ayıklama ve güvenlik araçları olabildiği gibi, proje planlama ve dokümantasyon tarafındaki AI araçlarını da kapsıyor.

Genel olarak, liderlerin AI araç bütçelerinin %15–%20’sini kod yazımının ötesindeki kullanım senaryolarına ayırdıklarını görüyoruz. Bazı şirketler, kod yazımı kategorisindeki “meydan okuyucular” için de yaklaşık %10 ekliyor.

Somutlaştırırsak, geliştirici başına yılda 1000 dolar bütçe ayıran bir şirket, bunun 750 dolarını kod yazımı araçlarına ayırıp kalanını deneyler veya diğer AI araçlarına yönelik taahhütler için kullanabilir.

Liderlerin yarısından fazlası AI harcama maliyetini kontrol etmeyi düşünüyor

AI araçlarını benimseme olgunlaştıkça, AI araçları hikâyesinin finansal tarafına daha güçlü bir vurgu görüyoruz: ROI’yi daha iyi anlama ve lisans/kullanım maliyetlerini daha iyi kontrol etme. AI tedarikçileri de ürün ve yönetim konsollarındaki yeteneklerle bu ihtiyaca yetişiyor. Çoğu araç, token harcaması ve toplam maliyeti raporlayabilen telemetriye zaten sahip. Bazı araçlar — ör. Claude Code — maliyet artışlarını veya kullanım anomalilerini bildiren daha olgun maliyet izleme yetenekleri sunuyor.

Görüştüğüm pek çok mühendislik lideri, harcamayı ekip kimliğine göre veya unvan gibi niteliklere dayanarak sınırlamanın bir yolunu arıyor (örneğin kıdemli mühendise, junior mühendise kıyasla daha büyük token bütçesi tanımlamak gibi). Çoğu kullanım bazlı kurumsal planda bu kadar ince ayarlı maliyet kontrolü henüz yok; ancak konuştuğum birkaç tedarikçi bunun üzerinde çalıştıklarını söyledi.

Maliyet kontrolü konusu bizi tekrar ROI’ye, yani ölçüme geri getiriyor. AI’ın organizasyonunuza etkisini ölçmeden nerede maliyeti sınırlayacağınızı, nerede daha fazla yatırım yapacağınızı bilmek zordur. DX’in AI Impact raporlaması ile kullanım kalıplarını ekip kimliği, kıdem ya da birincil dil gibi niteliklere göre kırabilir, AI’dan en yüksek getiriyi hangi grupların aldığını daha bütünlüklü görebilirsiniz.

Kısaca: 2026 AI bütçelemesi için kilit noktalar

• Bekleyin: 2026’da maliyetler hem birim maliyet hem toplam benimseme artışıyla yükselecek.
• Deney ve kapsam genişletmeye pay ayırın: Birçok şirket, yeni araçlar ve SDLC’nin farklı aşamalarındaki yetenekler için toplam AI bütçesinin %20–%25’ini kenara ayırıyor.
• Çok tedarikçili yaklaşım norm: DX esneklik ve modern araçlardan yararlanmak için bunu öneriyor; ancak maliyetler hızlıca toplanabilir.
• Veri odaklı pilotlar ve sürekli ölçüm kritiktir: Araçlar pahalılaştıkça ROI baskısı artıyor; ölçüm şart. Rehber için AI Measurement Framework’e göz atın ve veri odaklı AI araç değerlendirmeleri webinarı için yerinizi ayırtın.