Pazar Genel Bakışı

Üretken Yapay Zekâ (Generative AI), verilerden öğrenilen kalıplara dayanarak yeni içerikler – metin, kod, görsel, ses veya video – oluşturan makine öğrenimi modellerini (genellikle büyük önceden eğitilmiş ağları) ifade eder research.ibm.com. Temel teknolojiler arasında transformer mimarileri (ör. GPT‐4) ve üretken modeller (ör. GAN’ler, difüzyon ağları) bulunur. Bu modeller (“temel modeller”), yazılı metin yazmak, dil çevirmek, sanat eseri üretmek veya yeni moleküller tasarlamak gibi birçok görev için ince ayar yapılabilir. ChatGPT ve Stable Diffusion gibi araçların yakın tarihte piyasaya sürülmesi, istem (prompt) odaklı yapay zekânın yaratıcı ve analitik görevleri otomatikleştirebileceğini veya destekleyebileceğini göstermektedir.

Küresel Pazar Büyüklüğü ve Büyüme

Mevcut pazarın tahminleri oldukça değişkendir, fakat tüm kaynaklar patlayıcı bir büyüme öngörmektedir. Örneğin, bir tahmine göre pazarın 2023’te 43,9 milyar dolardan 2032’de 967,7 milyar dolara ulaşacağı öngörülmektedir (≈%39,6 bileşik yıllık büyüme oranı) fortunebusinessinsights.com. MarketsandMarkets ise 2025’te 71,4 milyar dolardan başlayarak 2032’de 890,6 milyar dolara (≈%43,4 CAGR) yükselmesini bekliyor marketsandmarkets.com. Diğer analistler ise 13,6 milyar dolar (2023) → 233,6 milyar dolar (2033) businesswire.com veya 16,9 milyar dolar (2024) → 109,4 milyar dolar (2030) grandviewresearch.com grandviewresearch.com şeklinde rakamlar sunuyor. 451 Research raporu (S&P), 2024’te 16 milyar dolardan 2029’da 85 milyar dolara çıkacağını öngörüyor spglobal.com. Dikkate değer şekilde, Precedence Research, 37,9 milyar dolar (2025) → 1.005,1 milyar dolar (2034) bulgusu sunuyor precedenceresearch.com. Özetle, genel kanaat, üretken yapay zekâ harcamalarının bu on yılın geri kalanında yıllık olarak onlarca yüzde büyüyeceği şeklindedir. Yatırımlar hali hazırda çok yüksek – yalnızca üretken yapay zekâya VC yatırımı 2024’te yaklaşık 45–48 milyar dolardı mintz.com dealroom.co – bu da şirketlerin büyük bir pazar genişlemesi beklediğini gösteriyor.

Şekil: Üretken yapay zekâ pazar büyüklüğü için son tahminler (kaynak: S&P/451 Research, MarketsandMarkets, vb.). Çeşitli raporlar 2020’li yılların başındaki onlarca milyar dolardan 2030’a kadar yüzlerce milyar dolara büyüme öngörüyor. fortunebusinessinsights.com marketsandmarkets.com spglobal.com.

• Tahmin örnekleri: Fortune Business Insights’a göre 43,87 milyar dolar (2023) → 967,65 milyar dolar (2032) fortunebusinessinsights.com. MarketsandMarkets, 71,36 milyar dolar (2025) → 890,59 milyar dolar (2032) öngörüyor marketsandmarkets.com. ResearchAndMarkets, 13,64 milyar dolar (2023) → 233,61 milyar dolar (2033) tahmini veriyor businesswire.com. S&P/451 (2024), 16 milyar dolar (2024) → 85 milyar dolar (2029) öngörüyor spglobal.com. Bu farklılıklar kapsam ve tanımlardan kaynaklanmaktadır (bazıları yalnızca yazılımı, diğerleri hizmetleri de dahil eder vs.).
• Büyüme itici güçleri: Analistler, üretken yapay zekâ benimsemesinin hızlandığı konusunda hemfikir. Örneğin, McKinsey, 2024 ortası itibarıyla ankete katılan şirketlerin %65’inin düzenli olarak üretken yapay zekâ kullandığını buldu (bir yıl önce bu oran ~%33’tü) mckinsey.com. Kullanım alanları sektörler arasında yayılıyor ve iş liderlerinin yaklaşık %75’i büyük sektör etkisi bekliyor mckinsey.com. Büyüme, yeni ürünlerle (AI yardımcıları, sentetik veri araçları) ve dijital içerik ile bilgi işlem altyapısının bolluğuyla da tetikleniyor. Bir analiz, 2030’a kadar üretken yapay zekâdan kaynaklanacak küresel ekonomik etkinin yaklaşık 19,9 trilyon dolar (dünya GSYİH’sinin yaklaşık %3,5’i) olacağını, yatırım getirisi oranının ise yaklaşık 3,7 kat olacağını öngörüyor aeologic.com.

Temel Pazar Segmentleri

Üretken yapay zekâ kullanım alanına ve sektörel uygulamaya göre ayrılabilir. Başlıca segmentler şunlardır:

• Metin üretimi (NLG): Büyük dil modelleri insan tarafından okunabilen metinler üretir (sohbet botları, özetleme, içerik oluşturma). Şu anda bu, pazar payı açısından en büyük segmenttir businesswire.com marketsandmarkets.com. Yaygın ürünler arasında OpenAI’nin GPT-4/ChatGPT’si, Google’ın Bard/Gemini’si (PaLM), Anthropic’in Claude’u bulnuyor. Metin tabanlı araçlar, pazarlama metinleri, müşteri hizmetleri ve iş raporları için yaygın olarak kullanılmaktadır. (Yakın tarihli bir raporda, “metin en büyük veri moduyla” nitelenir; bunun nedeni çok sayıda kurumsal metin verisinin bulunmasıdır marketsandmarkets.com. İş süreci açısından bakıldığında, yalnızca “içerik oluşturma ve pazarlama” segmenti 2022’de pazarın ~%45’ini oluşturdu businesswire.com.)
• Görsel ve video üretimi: Yapay zekâ modelleri görsel içerik oluşturabilir veya düzenleyebilir. DALL·E (OpenAI), Midjourney, Stable Diffusion (Stability AI) gibi araçlar görseller için; yeni araçlar Runway Gen-2 veya Sora ise video için örneklerdir. Bunlar reklam, eğlence, tasarım ve e-ticaret (ör. otomatik ürün görselleri veya storyboard’lar) gibi sektörlere hizmet vermektedir. Model kalitesi arttıkça benimsenme oranı da hızla artmaktadır.
• Kod üretimi: Yapay zekâ destekli kodlama araçları, yazılım geliştiricilerin kod yazmasına veya gözden geçirmesine yardımcı olur. Ürünler arasında GitHub Copilot (Microsoft/OpenAI), Amazon CodeWhisperer, Tabnine ve Google’ın yeni kod modelleri bulunmaktadır. Bu segment, geliştirici ilgisi ve IDE entegrasyonu sayesinde hızla büyümektedir.
• Özel uygulamalar: Üretken yapay zekâ dikey sektörlere özel uyarlanıyor. Sağlık alanında klinik notlar hazırlayabilir, tedavi seçenekleri önerebilir veya sentetik hasta verisi üretebilir (örn. ilaç keşfi için Insilico gibi şirketler). Finansta rapor yazımı, nicel analiz ve risk modellemesi (örn. finansal haberler için BloombergGPT, yapay zekâ denetim asistanları) destekleniyor. Oyun/VRda üretken modeller, oyun içi varlıklar, NPC diyalogları veya sanal ortamlar oluşturabilir (örn. yapay zekâ ile üretilen dokular, hikâyeler). Diğer sektörler: hukuk (sözleşme hazırlama), perakende (sanal asistanlar, kişiselleştirilmiş içerik), eğitim (birebir ders, içerik üretimi).
• Sentetik veri / Diğer: Hızla büyüyen bir alt segment olan sentetik veri (modelleri eğitmek için gerçekçi veri setleri oluşturma), en hızlı büyüyen uygulamalardan biri olarak öngörülüyor marketsandmarkets.com. Synthesis AI ve Mostly AI gibi girişimler, etiketli sentetik görseller veya işlemler oluşturarak gizliliği koruyan model eğitimi sağlıyor.

Coğrafi Trendler

Kuzey Amerika şu anda baskın pazardır. 2024’te üretken yapay zekâ gelirlerinin yaklaşık %63’ü Kuzey Amerika menşeli şirketlerden geldi spglobal.com. ABD’li teknoloji devleri (OpenAI, Microsoft, Google, Amazon, Meta) dünyada lider konumda. Bir tahmine göre ABD pazarının 2025’te 21,65 milyar dolar olacağı öngörülüyor aeologic.com. Avrupa ise, kısmen düzenleyici ihtiyat nedeniyle, daha yavaş büyüyor (AB’nin Yapay Zekâ Yasası yüksek riskli yapay zekâya ağır düzenlemeler ve yapay zekâ üretimi içeriklere filigran/zorunlu etiket getiriyor digital-strategy.ec.europa.eu). Buna rağmen, AB şirketleri (ve tek pazar) yapay zekâ Ar-Ge’sine yüksek yatırım yapıyor ve yeni düzenlemeler, uyumlu çözümlere olan güveni ve benimsemeyi artırabilir. Asya-Pasifik ise en hızlı büyüyen bölgedir. Özellikle Çin, yapay zekâya agresif bir şekilde yatırım yapıyor: Baidu (Ernie Bot), Alibaba (Qwen), Tencent (Hunyuan) ve girişimler (DeepSeek, Zhipu’nun GLM’si) rekabetçi büyük dil modelleri geliştirdi spglobal.com. MarketsandMarkets, APAC’ın 2024–29 arasında yaklaşık %53’lük CAGR ile Kuzey Amerika’nın (~%34) çok önünde büyüyeceğini öngörüyor spglobal.com. Research&Markets da APAC’ı (~%33,2 CAGR) en hızlı büyüyen bölge olarak işaret ediyor businesswire.com. Hindistan, Güney Kore, Japonya ve Güneydoğu Asya ülkeleri de ulusal girişimlerle yapay zekâ adaptasyonunu hızlandırıyor (dijital dil modelleri, bilgi işlem altyapısı) marketsandmarkets.com spglobal.com. Özetle, ABD şu anda önde (pazarın %40–60’ı) grandviewresearch.com spglobal.com, APAC en hızlı büyüyen, AB ise daha düzenlenmiş olmakla birlikte önemli kalmaya devam ediyor businesswire.com.

Rekabet Ortamı

Üretken yapay zeka alanına büyük teknoloji firmaları öncülük ederken, onlarca uzmanlaşmış girişim de mevcuttur. Başlıca oyuncular şunlardır:

Şirket	Ana Ürünler	Strateji / Notlar
Microsoft (ABD)	Azure OpenAI Servisi, GitHub Copilot, Bing Chat AI	Bulut+uygulama ile AI platformlarında %39 pazar payı (~2024 iot-analytics.com); AI’ye ~90 milyar $ (2025) yatırım; Office/M365’e derin entegrasyon. Azure, OpenAI modellerini barındırır ve çeşitli temel modeller sunar.
OpenAI (ABD)	GPT-4/ChatGPT, DALL·E, Codex, ChatGPT Enterprise	ChatGPT’nin yaratıcısı; lider LLM/chatbot sağlayıcı (%9 pazar payı iot-analytics.com). Microsoft tarafından destekleniyor (13 milyar $+ yatırım); AGI vizyonu ile ilerliyor; şirket değeri 300 milyar $’a yaklaşıyor iot-analytics.com.
Google (Alphabet) (ABD)	Bard/Gemini (PaLM), Vertex AI, Imagen (AI görsel), MusicLM	Güçlü Ar-Ge (PaLM LLM’ler, difüzyon modelleri). %15 pazar payı iot-analytics.com. Vertex AI ile geliştirici araçlarına odaklanıyor, AI’yi arama ve buluta entegre ediyor. Bulut/AI platformu liderliği hedefleniyor.
Amazon (AWS) (ABD)	AWS Bedrock & SageMaker (model barındırma), CodeWhisperer (kodlama)	AI altyapısı için lider bulut hizmeti (%19 pazar payı iot-analytics.com). Geniş model kitaplığı (özgün ve 3. parti). AI’ye ciddi yatırımlar (ör. 4 milyar $ Anthropic anlaşması, 100 milyar $ CapEx) iot-analytics.com.
Meta (Facebook) (ABD)	Llama 2 (açık LLM’ler), AI Ar-Ge (AI Research)	Llama 2’yi açık kaynak yaptı; AI’yi sosyal medya/AR/VR’ye entegre ediyor. Şu an GPT-4 seviyesinde olmasa da, (Facebook, Instagram, WhatsApp) büyük kullanıcı verisine ve (Nvidia, kendi AI donanımı) çip kaynaklarına sahip. Çok modlu AI’ye (görsel, video) ve metaverse’e büyük yatırımlar yapıyor.
Anthropic (ABD)	Claude 3 serisi (chatbot)	AI “güvenliği” girişimi (Google destekli). Claude modellerini AWS ile geliştiriyor. Güvenlik önlemleri ve kurumsal müşteriler üzerinde duruyor. LLM kalitesi ve güvenliği açısından OpenAI ile yarışıyor.
Stability AI (İngiltere)	Stable Diffusion (görsel), Stable Video	Açık kaynak görsel/video üretimi. Modelleri ölçeklendirmek için AI donanımı/bulutu (CoreWeave) ile işbirliği yapıyor. Yaratıcı endüstrilere ve demokratikleştirmeye odaklı (birçok modeli ücretsiz yayınladı).
IBM (ABD)	Watsonx (temel modeller, NLU servisleri)	Kurumsal odaklı AI, Watson mirasına dayanıyor. AI platformlarında %2 pazar payı iot-analytics.com. Sorumlu AI (etik, hibrit bulut entegrasyonu) ve danışmanlık hizmetleri vurgulanıyor. Düzenlemeye tabi sektörleri hedefliyor.
NVIDIA(ABD)	GPU’lar (H100, L40), AI çerçeveleri (NeMo), yazılım yığınları	Bir “üretken AI ürün” şirketi değil; fakat donanım/altyapıda baskın. NVIDIA GPU’ları çoğu üretken AI eğitimi/çıkarımı için kullanılıyor. AI yazılımı da satıyor (NeMo modelleri, DGX sunucuları) ve tüm büyük bulutlarda teknolojisi bulunuyor.
Diğerleri (çeşitli)	Cohere, Mistral AI, Hugging Face, Chatbot girişimleri vb.	Pek çok girişim niş modeller ya da uygulamalar sunuyor: Cohere (kurumsal LLM’ler), Mistral (yüksek performanslı açık LLM’ler), Inflection AI (Pi asistan), Jasper (pazarlama metni), Runway (çok modlu video araçları) vb. Yenilikleri çoğu zaman büyük tedarikçiler tarafından satın alınmakta ya da entegre edilmektedir.

Yukarıdakilerin her biri pazarı şekillendiriyor. Örneğin, Microsoft’un OpenAI ve Azure ile entegrasyonu, temel modellerde %39 pazar payı sağlıyor iot-analytics.com ve AWS yaklaşık %19 paya sahip iot-analytics.com. Google’ın payı ise yaklaşık %15 iot-analytics.com. ChatGPT’nin popülaritesi ile OpenAI belirleyici bir oyuncu (şirket değeri 300 milyar $’a yaklaşıyor iot-analytics.com). Buna paralel olarak Çin’li teknoloji devleri (Baidu, Alibaba, Tencent, ByteDance) de Asya’daki büyümeyi yakalamak için kendi üretken AI modellerini (Ernie, Qwen, Hunyuan, Doubao) geliştiriyor spglobal.com.

Yatırım ve Finansman Trendleri

Üretken yapay zeka büyük yatırım çekti. AI girişimleri için risk sermayesi 2024’te dünya genelinde 100 milyar $’ı aştı mintz.com ve bunun yaklaşık 45–48 milyar $’ı yalnızca üretken yapay zekaya ayrıldı mintz.com dealroom.co (2023’e kıyasla iki katı). Geç aşama yatırımlar çok büyük (C+ tipik turlarda medyan yatırım bir yılda 48M$’dan 327M$’a çıktı mintz.com). Dikkat çeken anlaşmalardan biri SoftBank’in OpenAI’ye yaptığı 40 milyar $’lık rekor yatırımıdır (2025 ilk çeyrek) news.crunchbase.com. Kurumsal yatırımlar da muazzam: AWS, Anthropic’e 4 milyar $ taahhüt etti iot-analytics.com, Microsoft OpenAI’ye 10 milyar $’ı aşkın yatırımını sürdürüyor ve 2025’te 80 milyar $ planlıyor, Meta ve Nvidia ise AI’ye milyar dolarlar akıtıyor. Hareketlilik global, ancak yoğunlaşmış: ABD GenAI yatırımında önde (ör. SoftBank/OpenAI), Asya’da da büyük anlaşmalar oldu. Genel olarak, 2024’te üretken yapay zeka girişimleri 2020’ye göre 20 kat daha fazla sermaye topladı dealroom.co. Bu finansman dalgası, teknolojinin dönüştürücü potansiyeline olan yatırımcı güvenini gösteriyor.

Fırsatlar ve Zorluklar

Fırsatlar: Üretken yapay zeka, birçok alanda dönüştürücü potansiyel sunuyor. Üretken pazarlama içeriği, kod veya hukuki taslaklar ile verimliliği ciddi şekilde artırabiliyor, yeni ürünlere imkân tanıyor (AI copilots, kişisel asistanlar). Örneğin, MarketsandMarkets finans sektöründe sahtekârlık analitiği, sağlıkta klinik dokümantasyon ve medyada içerik sentezi gibi kullanım örneklerini listeliyor marketsandmarkets.com. Sentetik veri üretimi, veri ihtiyacı yüksek sektörler (otonom araçlar, sağlık) için yüksek büyüme potansiyeliyle gizlilik sorunu olmadan eğitim setleri oluşturma konusunda öne çıkıyor marketsandmarkets.com. “Copilot” modeli (AI’nin iş akışlarına gömülmesi) büyük bir trend. Yakın tarihli bir anket, şirketlerin %75’inin 2026’ya kadar sentetik veri için GenAI kullanacağını öngörüyor neurond.com. Büyük ölçekli ekonomik etkiler bekleniyor: Bir analiz 2030’a kadar GenAI’nin 19,9 trilyon $ değer yaratacağını öngörüyor (küresel GSYİH’nın ≈%3,5’i) aeologic.com. Özetle, erken benimseyenler GenAI yatırımından ~3,7 katı geri dönüşler elde ediyor aeologic.com. Sektöre özel uygulamalar (otonom araç simülasyonu, hızlandırılmış ilaç keşfi, anında oyun varlığı üretimi gibi) yeni büyüme alanları sunuyor.

Zorluklar: Avantajlara rağmen önemli engeller bulunuyor. Düzenleme ve etik: Hükümetler yavaş yavaş GenAI’yi düzenlemeye başlıyor. AB’nin kısa süre sonra yürürlüğe girecek AI Yasası, bazı yapay zeka sistemlerini yüksek riskli olarak sınıflandırıyor ve AI ile üretilmiş içeriklerin etiketlenmesini (özellikle deepfake ve haberler için) zorunlu kılıyor digital-strategy.ec.europa.eu. ABD ve diğer ülkelerde deepfake, fikri mülkiyet/telif, veri gizliliği ve sorumluluk konusunda kural tartışmaları sürüyor. Kurumlar bu yeni gereksinimlere uyum sağlamak zorunda. Kötüye kullanım ve önyargı: AI, eğitildiği veride yanlılık varsa yanlış veya taraflı içerik üretebilir. Güvenlik ve gizlilik (hassas veri sızıntısı, sentetik kimlik dolandırıcılığı) riskli. Bir ankete göre şirketlerin yarısından azı üretken AI’nın güvenilirlik/ doğruluk risklerine çözüm bulmaya başladı mckinsey.com; insan denetimi ve kontrolün önemi burada öne çıkıyor. Teknik zorluklar: GenAI çok yüksek hesaplama gücü, özelleşmiş GPU ve hafıza gerektiriyor. Altyapı maliyetleri yüksek, AI çiplerinin arzı (NVIDIA, AMD vb. egemen) darboğaz yaratıyor marketsandmarkets.com. Girişimler kurumsal güven kazanmakta ve farklılaşmakta zorlanıyor; köklü şirketler AI’yi mevcut servislerine entegre edebiliyor. İş açısından ise birçok firma hâlâ kurum içi AI yeteneğinden veya net yatırım getirisi metriklerinden yoksun. Son olarak, etik tartışmalar (eğitim verisinde telif hakkı, AI çıktılarının telif hakları, deepfake, iş gücü kaybı) gündemde.

Gelecek Görünümü ve Tavsiyeler

Üretken yapay zeka’nın daha da yaygınlaşması ve çeşitlenmesi beklenmektedir. Anketler (McKinsey 2024), kuruluşların üçte ikisinin artık GenAI’yi düzenli olarak kullandığını mckinsey.com ve %75’inin bunun sektörlerini kökten değiştireceğini öngördüğünü gösteriyor. Gartner’ın bir öngörüsüne göre, 2027 yılına kadar büyük işletmelerin yaklaşık yarısı özel alanlar için üretken modeller dağıtacak neurond.com; bu da kamuya açık LLM’lerden şirket içinde özelleştirilmiş yapay zekaya kayışa işaret ediyor. Çok modlu modeller (metin, görsel, ses, video verisini birlikte işleyebilenler), standart hale gelecek – yeni nesil sistemler GPT-5/Gemini ve diğerleri zaten bu yönde ilerliyor neurond.com. Verimlilik ve sürdürülebilirlik de gelişecek: uzmanlar, enerji-verimli model mimarilerine (ör. kuantize ağlar, uzman modeller) yönelik bir itici güç öngörüyor; 2030 yılına kadar bazı GenAI iş yükleri düşük güçle çalışan çıkarım mimarilerine kayabilir neurond.com.

Stratejik öneriler: Kuruluşlar, proaktif ama ölçülü bir yaklaşım benimsemeli. Bu şunları içermektedir:

• Yetenek ve veriye yatırım yapın: Çok disiplinli yapay zeka ekipleri kurun (veri bilimciler, alan uzmanları, etik uzmanları) ve gerekli altyapıyı (bulut/GPU kaynakları) sağlayın. Yüksek katma değerli alanlarda pilot projelerle (ör. satış içerik otomasyonu, kod incelemesi, müşteri destek botları) başlayarak yatırım getirisini (ROI) gösterin.
• Hibrit modelleri benimseyin: Hem kamuya açık temel modelleri (API üzerinden) hem de tescilli veriler için ince ayar yapılmış/özel modelleri kullanın. Birçok öngörüye göre özelleştirilmiş yapay zeka (“kurumsal ince ayar”) kilit rol oynayacak neurond.com.
• Riski yönetin: Yapay zeka yönetişimi ve testleri uygulayın. Kritik çıktılar için kontrol mekanizmaları (doğruluk kontrolleri, insan incelemesi) entegre edin. Yasal düzenlemeleri takip edin (ör. AB Yapay Zeka Yasası gereği filigran veya etiketleme digital-strategy.ec.europa.eu).
• Etiğe odaklanın: Önyargı izleme, gizlilik (Kişisel Veri – PII sızıntılarını önleme) ve fikri mülkiyet (veri haklarına saygı) politikaları geliştirin. Personeli sorumlu kullanım konusunda eğitin.
• Ekosistemi izleyin: Start-up’lar ve bulut sağlayıcılarından gelen yenilikleri takip edin. Yeni modellere erken erişim sağlamak için iş birliği seçeneklerini değerlendirin (ör. Hipervizörler, yapay zeka start-up’ları ile).
• Sürekli öğrenme: Hızlı değişim göz önüne alındığında, deney ve öğrenme kültürünü teşvik edin. GenAI araçları ve sınırlamaları konusunda çalışan eğitimi kritik önemde olacak.

Özetle, zorluklar (yasal, etik, teknik) yolunda dikkatli geçişler gerektirse de stratejik gereklilik açıktır: üretken yapay zekanın sunduğu olanaklardan şimdi yararlanın, yoksa rakiplerinizin gerisinde kalırsınız. Teknolojinin evrimi yeni iş modelleri ve verimlilikler yaratacak, bu nedenle kuruluşlar agresif ama sorumlu şekilde deneyler yapmalı, yetenek ve altyapıya yatırım yapmalı ve pazar olgunlaştıkça stratejilerini uyarlamalıdır.

Kaynaklar: Veri ve içgörüler aşağıdaki sektör analizleri ve öngörülerden alınmıştır: research.ibm.com fortunebusinessinsights.com marketsandmarkets.com businesswire.com grandviewresearch.com spglobal.com businesswire.com marketsandmarkets.com spglobal.com iot-analytics.com iot-analytics.com iot-analytics.com mintz.com news.crunchbase.com aeologic.com mckinsey.com mckinsey.com digital-strategy.ec.europa.eu.