IFS’te, havacılık ve savunma, enerji ve kamu hizmetleri, ağır sanayi, inşaat ve mühendislik ve telekomünikasyon gibi karmaşıklık ve kritikliğin kesiştiği alanlarda çalışıyoruz. Bu sektörler ekonomilerin işleyişini sürdürüyor. Yapay zekayı doğru yerde kullanmak bir manşet değil; operasyonel dayanıklılık ve performanstır. Günümüzde müşterilerimiz benim operasyonel yapay zeka dediğim şeyi kullanıyor. Operasyonel yapay zeka, deneyler veya pilotlar değil, günlük iş akışlarına yerleştirilmiş üretim düzeyinde bir zekadır. Bu değişim önemlidir çünkü değerin nihayet artmaya başladığı nokta burasıdır.
FT Live zirvesinde, bunun sektör liderlerinin izlediği yönü ne kadar yakından yansıttığını gördüm. IFS’deki ölçeklendirme çalışmalarımızdan sahnede paylaşılan stratejilere kadar, mesaj tutarlıydı: Yapay zeka gerçek sonuçları hızlı bir şekilde sunmalıdır. İşte FT Live’daki sohbetimden edindiğim beş önemli sonuç; endüstriyel yapay zekanın nereye gittiğini ve pilot projelerden üretime geçmek için neler gerektiğini yansıtan içgörüler.
1) “Her Şeyi Dönüştür”den “Hızla Kanıtla”ya
Birkaç yıl önce birçok şirket yapay zekaya büyük bir dönüşüm projesi olarak yaklaşıyordu. Amaç takdire şayandı, ancak sonuç genellikle yavaş ve odaksızdı. Şimdi ise hassasiyete doğru bir yönelim görüyoruz: aylar içinde geri dönüş ve haftalar içinde kanıt sağlayan belirli, ölçülebilir sorunları hedeflemek.
Çok fazla kuruluş, benim “Yapay Zeka prototip arafında” dediğim şeye saplanıp kalmış durumda. Teknoloji işe yarıyor, ancak iş modeli bir türlü uygulanamıyor. IFS’teki rolümüz, her şeyi Kâr ve Zarar etkisine bağlayarak bu döngüyü kırmak.
Envanter optimizasyonunu örnek olarak ele alalım. On yıl önce, büyük bir bölgesel kamu hizmetinde bir projede çalışırken, yedek parça stokunu %40 oranında azaltmak yaklaşık iki buçuk yıl ve birkaç bağlantısı kesilmiş sistem gerektirdi. Bu fayda, yaklaşım ve mevcut teknoloji sayesinde zamanla azaldı. Bugün, yeni yapay zeka araçları ve daha iyi veri temelleriyle benzer sonuçlar yaklaşık altı haftada elde ediliyor. Bu bir teori değil, şu anda gerçekleşiyor ve hükümet ve sıkı düzenlemelere tabi sektör çevreleri de dahil olmak üzere ciddi ilgi görüyor.
2) Yapay Zeka Neden Sonunda Hızlanıyor?
Bu hızlanmanın gerçekleşmesini sağlayan üç etken var.
Öncelikle, veri temelleri olgunlaştı. Yapay zeka destekli ana veri araçları, bilgileri temizleme ve standartlaştırma gibi zahmetli manuel işleri azaltıyor. Endüstriyel yapay zekanın yanılma lüksü yok, bu nedenle kayıt sistemleri ve güvenilir bağlamsal veriler her şey demek.
İkinci olarak, aracı çerçeveler artık sistemlerin işletmeler değiştikçe güvenli ve büyük ölçekte gelişmesine olanak sağlıyor.
Üçüncüsü, entegrasyon engelleri ortadan kalkıyor. Modern yapay zeka, toptan değişime gerek kalmadan karma eski ortamlarda çalışabilir. Hâlâ güvenilir kayıt sistemlerine ve derin alan uzmanlığına ihtiyacınız var, ancak yeni yapay zeka yığını gerçek bir çarpan ve her geçen gün gelişiyor.
3) Tasarımla Güvenlik, Güven ve Yönetim
Güvenlik ve çalışma süresinin pazarlık konusu olmadığı sektörlerde, hesap verebilirliği belirsizleştiren veya göz ardı eden yapay zekaya göz yumamayız. Bu nedenle yaklaşımımız, kayıt sistemlerinden doğrulanabilir verilere, sektöre özgü modellere, izinlere, izlenebilirliğe ve bilinçli ve şeffaf insan gözetimi ve hesap verebilirliğine odaklanıyor.
AI Trust fonksiyonumuz, her AI dağıtımının, inovasyonu mümkün kılmaya odaklı, pragmatik, durum bazında ilkelerle yönetilmesini, şeffaflık ve kontrolle riski yönetirken pragmatik ölçeklenebilir ilkelerle desteklenmesini sağlar.
4) Kaos Olmadan Ölçeklendirme
1990’lardaki kurumsal entegrasyon dönemini hatırlayan veya hakkında bilgi sahibi olan herkes, inovasyonun disiplini geride bıraktığında neler olacağını bilir. Tarihin tekerrür etmesini önlemek için, işe yarayanı ürünleştiren süreçler ve etkileşim modelleri oluşturduk.
IFS Nexus Black ekibimiz yeni nesil yapay zeka yetenekleri geliştirirken, IFS Loops yüksek etkili dijital çalışanları ölçeklenebilir, şeffaf ve denetlenebilir bileşenlere dönüştürüyor. Örneğin, envanterde kanıtlanmış bir kazanım, filo veya bakım birimlerine yayılma olmadan ve tam görünürlükle genişletilebilir.
Tüm bunlar, IFS uygulamalarının zaten yapay zeka tabanlı olmasıyla da destekleniyor. Her ay, yeni optimizasyon, üretkenlik ve aracılık yetenekleri doğrudan ürünlerimize entegre ediliyor.
5) En İyilerin Farklı Yaptığı Şeyler
En başarılı kuruluşların birkaç ortak özelliği vardır. Masaya, tanımlanmış bir problemle, verileri hakkında net bir anlayışla ve gerçekçi güvenlik beklentileriyle gelirler. Dört ila altı hafta içinde çalışan prototipler talep ederler. Ve ortaklarını sözlerle değil, kanıtlanmış alan uzmanlığı, güvenilirlik, bağlılık ve erken sonuçlarla doğrularlar.
IFS’te çalışanlarımızın çoğu, hizmet verdiğimiz sektörlerde uzun yıllar geçirdi. Bu önemlidir çünkü bağlam, sonuçları şekillendirir. Yapay zeka olgunluğu, yukarıdan aşağıya veya aşağıdan yukarıya doğru inşa edilmez; güven ve ivme kazandıran bir dizi somut kazanımla oluşturulur.
Sonuç
FT etkinliğinin başlığının şu olduğu açık: Endüstriyel yapay zeka artık bir deney değil. Pilot uygulamalardan üretime kararlı bir şekilde geçiyor. Sektörler genelinde kazananlar, yapılması gereken somut işlere odaklanıyor, yapay zekalarını güvenilir kurumsal verilere dayandırıyor, insanları işin içinde tutuyor ve ürünleştirilmiş kalıplar aracılığıyla başarıyı ölçeklendiriyor. Her işletmeye ve her tedarikçiye verilen mesaj basit: Ölçülebilir etkiyi hızla gösterin. Yıllar içinde değil, haftalar ve aylar içinde.
KAYNAK: Matt Kempson (2025 November 5) The Real Shift in Industrial AI.IFS Blog. https://blog.ifs.com/the-real-shift-in-industrial-ai/
