Ekonomide 17’nci, yapay zekâya hazırlıkta 56’ncı: Türkiye neden geride kalıyor?

İsviçre merkezli IMD’nin 2026 Dünya Dijitalleşme ve Yapay Zekâ Sıralaması’nda Türkiye, 70 ekonomi arasında 56’ncı oldu. Kişi başına geliri Türkiye’nin çok altında bulunan Vietnam, Ürdün, Hindistan, Endonezya ve Filipinler daha üst sıralarda yer alıyor. Türkiye’nin araştırmada en olumsuz sonuçları hukuk ve yönetişim, büyük veri kullanımı, siber güvenlik, çalışan eğitimi ve teknoloji finansmanı alanlarında. Peki dünyanın büyük ekonomilerinden birinin yapay zekâya hazırlıkta geride kalmasının nedeni ne?

Ekonomide büyük, yapay zekâya hazırlıkta 56’ncı

Türkiye, Dünya Bankası’nın 2025 verilerine göre yaklaşık 1,6 trilyon dolarlık ekonomisiyle dünyanın büyük üretim merkezlerinden biri. Buna rağmen 11 Kasım 2026’da yayımlanan IMD World Digital and AI Ranking 2026 araştırmasında 100 üzerinden 65,35 puanla 56’ncı sıraya yerleşti. İlk üçte ABD, Singapur ve Hollanda var. Türkiye’nin hemen üzerindeki üç ekonomi Filipinler, Brezilya ve Güney Afrika; hemen altında Slovakya, Arjantin ve Kenya bulunuyor.

2025’teki 63’üncü sıraya göre yedi basamaklık bir yükseliş var. Ancak IMD’nin güncel yöntemle karşılaştırmalı olarak sunduğu geçmiş seri, Türkiye’nin 2022’de 55’inci, 2023 ve 2024’te 53’üncü sırada olduğunu gösteriyor. Son bir yıllık düzelme, dolayısıyla beş yıllık dönemin en yüksek düzeyine ulaşıldığı anlamına gelmiyor.

Araştırmanın en önemli sorusu Türkiye’nin ABD veya Japonya’nın gerisinde kalması değil. Kişi başına milli gelirleri Türkiye’nin dörtte biri, hatta yedide biri civarında bulunan bazı ekonomilerin neden daha iyi dijital ve yapay zekâ hazırlık sonuçları elde ettiğini açıklamak gerekiyor.

IMD raporu neyi ölçüyor? Bu bir ‘en iyi yapay zekâyı kim yaptı’ listesi değil

Uluslararası Yönetim Geliştirme Enstitüsü (IMD), İsviçre merkezli bir yönetim okulu ve rekabetçilik araştırma kurumu. Dünya Rekabetçilik Merkezi’nin 2026’da yenilediği endeks, geçmişteki dijital rekabetçilik araştırmasının yerini alarak yapay zekâya daha fazla ağırlık veriyor. Ölçülmek istenen, bir ekonominin dijital teknolojileri ve yapay zekâyı üretken biçimde kullanma, sorumlu biçimde yönetme ve toplumun güvenini kazanma kapasitesi.

Dolayısıyla bir ülkede büyük dil modeli veya başarılı teknoloji şirketi bulunması, bütün ekonominin hazırlıklı olduğu anlamına gelmiyor. Bir ekonominin veri altyapısı, şirketlerin teknoloji kullanımı, insan kaynağı, sermaye koşulları, düzenleyici öngörülebilirlik ve güven ortamı birlikte inceleniyor.

Beş ana başlık şöyle: Yönetişim (düzenleyici çerçeve, dijital/AI yönetişimi, kamusal liderlik); teknoloji ve altyapı (teknolojik altyapı, sermaye ve yatırımlar, araştırma altyapısı); verimlilik (dijital uygulamalar, işletme çevikliği, yapay zekâ benimsemesi); iş gücünün gelişimi (yetenek, eğitim, AI hazırlığı) ve değerler (siber güvenlik/etik, toplumsal tutumlar, güven).

Yöntemle ilgili iki sınıra dikkat etmek gerekiyor: İlk olarak, sıralama mutlak yatırım veya yapay zekâ üretim tutarı değildir; farklı ölçeklerdeki göstergelerden oluşan bileşik bir endekstir. İkincisi, yönetici anketleri algıları da içerir. Bir ülkenin belli alanda 60’ıncı olması, o alanda dünyanın 60’ıncı büyük yatırımını yaptığı anlamına gelmez.

Türkiye’nin karnesi: 5 ana faktörden hiçbirinde ilk 40 yok

Türkiye’nin göreli olarak en iyi sonucu 47’ncilikle verimlilikte; en zayıf sonucu ise 62’ncilikle yönetişimde. Bu, Türkiye’nin yalnızca daha güçlü çiplere veya bilgisayarlara ihtiyaç duyduğu şeklindeki açıklamayı yetersiz bırakıyor. Teknoloji yatırımlarının yapıldığı kurumsal ortam da aynı ölçüde önemli.

15 alt kategorinin tamamında Türkiye

Buradaki en belirgin kırılma, araştırma altyapısında 37’nci olan Türkiye’nin sermaye ve yapay zekâ yatırımlarında 60’ıncılığa gerilemesi. Birikim mevcut; ancak onun üretim, ticarileşme ve uzun vadeli teknolojik rekabet gücüne dönüşmesinde ciddi darboğazlar var.

Dünyada hangi ülkeler önde? Türkiye’nin üstündekiler ve altındakiler

Endeksin ilk sıraları yüksek gelirli ekonomilerin ağırlığını gösteriyor. Fakat orta sıralara inildiğinde ekonomik büyüklükle yapay zekâya hazırlık arasında doğrudan ve değişmez bir ilişki olmadığı görülüyor.

İlk 10’un ardından Hong Kong 11’inci, İrlanda 12’nci, Tayvan 13’üncü, Norveç 14’üncü, Birleşik Arap Emirlikleri 15’inci. Almanya 18’inci, Japonya 19’uncu, Fransa 21’inci, Estonya 23’üncü sırada. Malezya 27’ncilikle Türkiye’den 29 basamak yukarıda.

Türkiye’nin üstündeki yakın rakipleri ve altında kalan ekonomiler

11–35 arasındaki diğer ekonomiler sırasıyla İrlanda, Tayvan, Norveç, BAE, Avustralya, Birleşik Krallık, Almanya, Japonya, Suudi Arabistan, Fransa, İzlanda, Estonya, Avusturya, Litvanya, Yeni Zelanda, Malezya, İspanya, Belçika, Katar, Letonya, Lüksemburg, Bahreyn, Polonya ve İtalya. Bu liste ile tablolar birlikte araştırmadaki 70 ekonominin tamamını gösteriyor.

Türkiye’den daha yoksul ülkeler neden daha yukarıda?

Dünya Bankası’nın 2025 cari dolar verileriyle karşılaştırıldığında araştırmanın en dikkat çekici boyutu belirginleşiyor. Türkiye’de kişi başına GSYH yaklaşık 18.599 dolar. Vietnam’da yaklaşık 5.066, Hindistan’da 2.703, Endonezya’da 5.060, Filipinler’de 4.171 ve Ürdün’de 5.348 dolar. Buna rağmen bu beş ekonomi Türkiye’den daha yüksek IMD sıralarına sahip.

Bu rakamlar cari dolar cinsinden kişi başına GSYH değerleridir: satın alma gücü, gelir dağılımı veya yatırım bütçesi olarak okunmamalı. Ayrıca IMD tek başına yapay zekâ üretimini değil, dijital ve yapay zekâya hazırlığı ölçüyor. Yine de aradaki çelişki önemli: Daha fazla ekonomik kaynağa sahip olmak, bu kaynağı eğitim, altyapı, verimli kullanım ve yönetim kapasitesine dönüştürmeyi garanti etmiyor.

Vietnam: Türkiye’nin dörtte birine yakın gelirle 19 basamak önde

Vietnam, 2025’te 53’üncüyken 2026’da 16 sıra yükselerek 37’nciliğe çıktı. Verimlilikte 21’inci, iş gücü gelişiminde 28’inci, teknoloji ve altyapıda 40’ıncı. Türkiye aynı alanlarda sırasıyla 47’nci, 51’inci ve 57’nci. En çarpıcı fark, yapay zekânın benimsenmesi alt kategorisinde: Vietnam 13’üncü, Türkiye 49’uncu. Dijital ve yapay zekâ yönetişiminde Vietnam 15’inci, Türkiye 48’inci.

Vietnam’ın teknoloji kullanımını teşvik eden politikaları ve dijital dönüşüm hedefleri, genel ekonomik gelirinden daha güçlü bir hazırlık sonucu üretmesine katkıda bulunuyor olabilir. Bununla birlikte tek başına sıralama, bu yükselişin tamamını hangi politikaların yarattığını kanıtlamıyor. Sorulması gereken soru şu: Türkiye’de geliştirilmiş teknoloji şirketlerinin deneyimi neden bütün işletmelere aynı hızda yayılmıyor?

Ürdün: Yatırım ve uygulama koşullarında farklı bir örnek

Ürdün 40’ıncı sırada. Teknoloji ve altyapıda 31’inci, verimlilikte 27’nci, iş gücü gelişiminde 36’ncı. Türkiye aynı alanlarda 57, 47 ve 51’inci sıralarda. Ürdün’ün sermaye ve yapay zekâ yatırımları alt kategorisinde 2’nci sırada bulunması özellikle dikkat çekiyor; Türkiye burada 60’ıncı.

Bu, Ürdün’ün dünyada en fazla yapay zekâ yatırımını yapan ikinci ülke olduğu anlamına gelmiyor. IMD’nin bu alt kategorisinde teşvikler, finansman ve şirketlerin değerlendirmeleri gibi birden çok ölçüt bir araya geliyor. Ürdün yapay zekâ uygulamalarını hayata geçirme göstergesinde de üst sıralarda. Karşılaştırma, Türkiye’deki yatırım teşviklerinin teknoloji kullanımını ne kadar kolaylaştırdığı sorusunu gündeme getiriyor.

Hindistan, Endonezya ve Filipinler

Hindistan, yaklaşık 2.703 dolarlık kişi başına gelire rağmen 46’ncı. Teknoloji ve altyapıda 27’nci, sermaye ve yapay zekâ yatırımlarında 14’üncü. Endonezya 47’nci; verimlilikte 26’ncı, dijital uygulamalarda 14’üncü ve sermaye/yapay zekâ yatırımlarında 9’uncu. Filipinler genel listede 53’üncü ve Türkiye’nin üç basamak önünde.

Bu ülkelerin hepsi aynı gelişme modeline sahip değil. Hindistan’ın geniş yazılım ve hizmet sektörü, Endonezya’nın dijital uygulama pazarı, Ürdün’ün yapay zekâ kullanımını destekleyen göstergeleri, Vietnam’ın şirketlere teknoloji yayma performansı farklı başarı kanalları ortaya koyuyor. Türkiye için ders, tek bir ülkeyi taklit etmek değil, kaynağın neden verimli rekabete dönüşmediğini incelemek.

Malezya ve Kazakistan: İnsan kaynağı belirleyici

Malezya, 27’nci sırada; teknoloji ve altyapıda 22’nci, iş gücünün gelişiminde 18’inci. Kazakistan 41’inci sıradayken eğitim ve yetiştirme alt kategorisinde 3’üncü. Bu sonuçlar yalnızca yeni mezun sayısının değil, iş gücünün becerilerinin ve işletmelerdeki teknoloji eğitimlerinin önemini gösteriyor.

Asıl sorunlardan biri: Hukuk, düzenleme ve güven

Türkiye’nin en zayıf ana faktörü yönetişim: 62’ncilik. Düzenleyici çerçevede 64’üncü, kamusal liderlikte 60’ıncı, hukuk devleti göstergesinde 67’nci, fikrî mülkiyet haklarında 61’inci sırada. Bu ölçütler ilk bakışta teknik görünmeyebilir, ancak yapay zekâ yatırımlarının hukuki belirlilik, veri kullanımı, uzun vadeli sermaye ve fikrî mülkiyet korunması gerektirdiği düşünülürse sonuç daha anlaşılır hale geliyor.

Güçlü bir yapay zekâ girişimi, ürününü yıllarca geliştirmek; verisini nerede işleyeceğini, fikrî mülkiyetini nasıl koruyacağını ve sözleşmelerin nasıl uygulanacağını öngörmek zorunda. Belirsizlik, risk maliyetini yükseltebilir. Bu ekonomik ilişki makuldür; yine de IMD verileri Türkiye’deki herhangi bir somut yatırımın doğrudan hangi hukuk sorunu yüzünden gerçekleşmediğini tek başına göstermez.

IMD’nin Türkiye profiline katkı sunan yerel kuruluşun TÜSİAD Ekonomik Araştırmalar Bölümü olması da dikkat çekici. Kuruluş, 2026 için belirttiği başlıca sorunlar arasında hukuki ve eğitim çerçevesinde reform ihtiyacını, finansman koşullarını ve ihracat rekabetçiliğini sayıyor.

Büyük veride 68’incilik: Yapay zekânın hammaddesine ne oldu?

Türkiye’nin tekil göstergelerinden biri özellikle çarpıcı: büyük veri ve analitik kullanımında 68’incilik. Yapay zekânın eğitilmesi veya kurumsal kararlarda kullanılabilmesi için verinin yalnızca çok olması yetmez. Verinin kaliteli, erişilebilir, birlikte çalışabilir, güvenli ve hukuka uygun şekilde işlenebilir olması gerekir.

UNDP ile Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı’nın iş birliğiyle 30 Ekim 2026’da yayımlanan Ulusal Yapay Zekâ Yetkinlik, Mevcut Durum ve İhtiyaç Analizi, Türkiye’deki teknik ihtiyaçları kamu, özel sektör ve akademi katılımcılarının yanıtlarıyla ele alıyor. Araştırmada veri kalitesini manuel kontrol ve düzeltmeyle sağlayanlar yaklaşık %34,8; tanımlanmış veri yönetişim süreçleri bulunduğunu söyleyenler %24,6; sistematik veri kalitesi süreci bulunmadığını belirtenler %19,3.

Bu araştırma bütün Türkiye işletmelerini temsil eden bir nüfus sayımı değil; ilgili soruya yanıt veren katılımcıların sonuçları. Yine de IMD’nin büyük veri konusundaki zayıf sıralamasını açıklamaya yardımcı oluyor: Sorun verinin hiç bulunmamasından çok, eldeki verinin işlenebilir ve güvenilir bir kaynağa dönüştürülmesinde olabilir.

Akıllı telefon var, çevrimiçi hizmet var; ileri altyapı neden geride?

IMD, Türkiye’yi akıllı telefon sahipliğinde 11’inci, çevrimiçi hizmetlerde 12’nci sıraya koyuyor. Ancak internet bant genişliği hızında 63’üncü, iletişim teknolojilerinde 58’inci, yüksek teknolojili imalat ihracatı payında 57’nci. Bu, teknolojiye erişim ile teknoloji üretebilme arasındaki farkı gösteriyor.

Dijital tüketici pazarının büyüklüğü veya kamu işlemlerinin internete taşınması, yüksek performanslı hesaplama, veri merkezi, işletmeler arası veri paylaşımı, araştırma kümeleri ve yüksek katma değerli ihracat sorunlarını kendiliğinden çözmüyor. OECD’nin Türkiye incelemesi de yüksek teknolojili ürünlerin imalat ihracatındaki payının tarihsel olarak düşük kaldığını, üretken yatırımların niteliğinde sorunlar bulunduğunu vurguluyor.

Üniversite, mühendis ve genç nüfus neden yeterli olmuyor?

Türkiye iş gücünün gelişiminde 51’inci; yetenekte 60’ıncı, eğitim ve yetiştirmede 49’uncu. Çalışan eğitiminde 68’inci, yabancı nitelikli personeli çekmede 66’ncı, uluslararası deneyimde 64’üncü, dijital/teknolojik becerilerde 57’nci. Buna karşılık yapay zekâ eğitimi endeksinde 16’ncılığa ulaşabiliyor.

Bu fark, eğitim kapasitesinin iş gücünün tamamına aktarılması sorununu öne çıkarıyor. Üniversitede ders açılması başka, fabrikada çalışanların yeni araçları kullanmayı öğrenmesi başka. Birkaç ileri teknoloji girişiminin başarısı ile yüz binlerce küçük ve orta ölçekli işletmenin dijital dönüşümü arasında da büyük mesafe var.

UNDP araştırmasına yanıt verenlerin %62,42’si nitelikli insan kaynağı eksikliğini yapay zekâ projelerinin en önemli engelleri arasında sayıyor. Sorun yalnızca daha fazla uzman yetiştirmek değil; bu kişilerin kalabileceği araştırma ortamını, ücret ve kariyer koşullarını, üniversite-sanayi iş birliğini ve şirketlerde sürekli eğitimi oluşturmak.

Yatırım sorunu: Kaynak mı az, kaynak mı yanlış yere gidiyor?

Sermaye ve yapay zekâ yatırımları alt kategorisinde Türkiye 60’ıncı; teknoloji geliştirme finansmanında 66’ncı, girişim sermayesinde 65’inci, telekomünikasyon yatırımlarında 58’inci. Öte yandan özel sektör yapay zekâ yatırımlarında 20’nci olması, yatırımların tamamen yok olmadığını; farklı kanallarda dengesiz bir kapasite bulunduğunu düşündürüyor.

Yapay zekâ yatırımı yalnızca sunucu satın almak değil. Risk sermayesi, araştırma laboratuvarları, ortak GPU kapasitesi, güvenilir veri merkezleri, fikrî mülkiyet üretimi, ürünün ticarileşmesi ve uzman emeği aynı ekosistemin parçaları. Yatırım bütçesini yükseltmek, bu parçalar arasında bağlantı kurulamadığında sınırlı sonuç verebilir.

OECD’nin 2025 Türkiye Ekonomik İncelemesi, yatırımların niteliğine ve üretken varlıklara aktarılmasına ilişkin sorunları gündeme getiriyor. Bu bulgu, bütün yapay zekâ yatırımlarının verimsiz olduğu sonucuna götürmez; ancak hangi finansman araçlarının bilimsel birikimi şirketlere taşıyabildiğinin açıklanmasını gerektirir.

GPU, personel ve bütçe engelleri aynı anda yaşanıyor

Katılımcılar birden fazla seçenek işaretleyebildiği için oranların toplamı %100’ü aşıyor. Birbirine bağlı üç sorun dikkat çekiyor: Hesaplama gücü olsa personel eksik; personel bulunsa finansman yetersiz; bütçe bulunduğunda veri yönetişimi, kurumsal destek veya düzenleme koşulları engel olabiliyor.

Yapay zekâ yalnızca işçi maliyetini azaltmak için mi kullanılıyor?

UNDP araştırmasında katılımcıların %60,43’ü yapay zekânın temel başarı ölçütü olarak operasyonel verimlilik ve maliyet tasarrufunu belirtiyor. Yeni ürün geliştirme ve ticari çıktı üretme hızını öne çıkaranların payı %14,97. Maliyet azaltımı önemli bir kullanım alanı; ancak kalıcı rekabet avantajı için yeni ürünler, ihracat, patentler ve özgün hizmetler de gerekiyor.

Burada Türkiye’nin ekonomik geleceği açısından temel bir ayrım var: Mevcut işleri daha ucuza yapan bir ekonomi mi olacağız, yoksa bu teknolojilerle daha önce üretmediğimiz yüksek katma değerli ürünleri geliştiren bir ekonomi mi?

Siber güvenlik, etik ve güven: Görünmeyen rekabet koşulu

Türkiye, siber güvenlik ve yapay zekâ etiği alt kategorisinde 65’inci, güven alanında 62’nci. Hukuk devleti göstergesinde 67’ncilik ve veri ihlalleriyle mücadeleye ilişkin zayıf sonuçlar, ekonomik bir boyut da taşıyor. Büyük veri kullanan şirketlerin müşteri, ortak ve çalışan bilgilerini koruyamadığı bir ortamda yapay zekânın yaygınlaştırılması daha zor hale geliyor.

UNDP araştırmasında sistematik etik değerlendirme süreci bulunmadığını söyleyen katılımcıların oranı %50,34. Ulusal strateji ve eylem planları önemli; fakat uluslararası endekslerin değerlendirdiği kapasite, stratejilerin somut kurumlara ve iş süreçlerine aktarılmasını da kapsıyor.

Türkiye’nin güçlü alanları ne? Tamamen başarısız bir tablo değil

Türkiye Ar-Ge yayın verimliliğinde 11’inci, çevrimiçi hizmetlerde 12’nci, yapay zekâ eğitimi endeksinde 16’ncı, kamu sistemlerinin dijital çekirdek altyapısında 19’uncu, özel sektör yapay zekâ yatırımlarında 20’nci ve yapay zekâyla ilişkili patent yayınlarında 25’inci sırada. Bu başarılar araştırma, eğitim ve belirli dijital hizmetlerde kapasite oluşturulduğunu gösteriyor.

Fakat endekste 15 alt kategori birlikte değerlendiriliyor. Birkaç alandaki güçlü sonuç, hukuk, iş gücü, veri, siber güvenlik ve teknoloji finansmanındaki düşük sıraları telafi edemiyor. Sorulması gereken, Türkiye’de başarılı örnek olup olmadığı değil, bu başarıların ekonominin geneline neden yeterince yayılamadığı.

Yedi basamak yükseliş gerçeği değiştiriyor mu?

Türkiye’nin 2025’e göre yedi basamak yükselmesi olumlu bir hareket olarak not edilmeli. Ancak IMD’nin yeniden hesaplanmış tarihsel serisindeki 2022–2024 konumu dikkate alındığında, 2026’daki 56’ncılık bir sıçramadan çok toparlanmaya işaret ediyor. Bu sırada Vietnam 16 basamak yükselmiş, Türkiye’nin çok üzerinde bir konuma gelmiş durumda.

IMD’den çıkan sonuç, ülkenin 56’ncı en iyi yapay zekâ modelini geliştirdiği veya bütün teknoloji göstergelerinde 56’ncı olduğu değil. Türkiye’nin dijitalleşme ve yapay zekânın bütün ekonomiye üretken, güvenilir ve sürdürülebilir biçimde yayılması için gereken toplam koşullarda rakiplerinin çoğundan geride bulunduğu.

1,6 trilyon dolarlık ekonomik büyüklük neden büyük veri kullanımında 68’inciliğe, çalışan eğitiminde 68’inciliğe ve hukuk devleti göstergesinde 67’nciliğe dönüşüyor? Daha doğrusu: Bu ekonomik büyüklük neden söz konusu alanları güçlendirmeye yetmiyor?

Türkiye neyi değiştirmeden bu yarışta ilerleyemez?

Araştırmadan hareketle tek bir sihirli çözüm çıkarmak mümkün değil. Ancak haberin işaret ettiği beş öncelik belirgin: hukuki öngörülebilirliği güçlendirmek; sermayeyi üretken teknoloji ve araştırmaya yönlendirmek; çalışanların ve uzmanların eğitimini sürdürülebilir kılmak; veri, GPU ve bağlantı altyapısına erişimi artırmak; yapay zekâ kullanımını yalnızca maliyet düşürmekten yeni ürün ve ihracat yaratmaya taşımak.

Vietnam’ın, Ürdün’ün, Hindistan’ın ve Endonezya’nın Türkiye’nin önünde bulunması, tek başına bu ülkelerin daha ileri teknolojiler ürettiğini göstermiyor. Ama daha düşük gelirle bazı hazırlık ve teknoloji kullanım göstergelerinde daha başarılı olabildiklerini gösteriyor. Bu da Türkiye’nin yalnızca ne kadar para ayırdığını değil, parayı hangi kurumsal koşullarda nasıl kullandığını sorgulaması gerektiği anlamına geliyor.

Sonuçta mesele bir sıralama basamağından ibaret değil. Yapay zekâ çağında önemli olan teknolojinin kaç kişi tarafından kullanıldığı kadar, kimin tarafından geliştirildiği, ekonomiye nasıl yayıldığı, ne kadar güven verdiği ve ortaya çıkan katma değerin nerede kaldığı. Türkiye’nin 56’ncılığı, bu soruların artık ertelenemeyeceğini gösteren bir işaret.

Kaynaklar ve yöntem notu

IMD – World Digital and AI Ranking 2026; IMD – Türkiye’nin 2026 resmî ülke profili; IMD – 70 ekonominin ülke profilleri; UNDP – Ulusal Yapay Zekâ Yetkinlik, Mevcut Durum ve İhtiyaç Analizi (2026); OECD – Türkiye Ekonomik İncelemesi 2025; Dünya Bankası – Kişi başına GSYH; IMD 2026 70 ekonominin puanlarını içeren sonuç tablosu.

Yöntem notu: IMD’nin 2026 endeksi önceki dijital rekabetçilik endeksinin yeniden yapılandırılmış sürümüdür; geçmiş sıralamalar güncel ülke profillerinde karşılaştırmalı olarak verilen seriden alınmıştır. Kişi başına gelir 2025 cari dolar GSYH verisidir, AI yatırımını göstermez. UNDP araştırmasındaki yüzdeler ilgili anket sorularına yanıt veren katılımcılara aittir; Türkiye’deki bütün işletmelere genellenemez. Sıralamadaki farklar, tek başına nedensellik kanıtı değildir.