Yapay zekâ yazılım endüstrisini dönüştürüyor, ancak gerçek atılımlar pilot uygulamaların ötesine geçip küresel ekonomiyi besleyen sektörlerde sonuçlar üretmeye başladığında gerçekleşiyor. IFS’de bu değişim, yapay zekânın üretim, havacılık, savunma, enerji ve hizmet ortamlarındaki operasyonel iş akışlarına doğrudan entegre edilmesiyle zaten hızla ilerliyor.
Endüstriyel yapay zekanın gerçek dünyada nasıl uygulandığını ve bunun inovasyonun geleceği ve bu alandaki kariyerler için ne anlama geldiğini anlamak için, IFS’nin stratejik yapay zeka büyüme alanlarından biri olan Nexus Black’in Başkan Yardımcısı Andrija Andrijevic ile görüştük.
Gerçek Dünya İçin Tasarlanmış Yapay Zeka
Andrija, IFS’nin yapay zekaya yaklaşımını net bir bakış açısıyla açıklıyor:
“IFS her şeyden önce yapay zekâ odaklı bir şirkettir. Müşterilerimizi fiilen çalıştıkları operasyonel ortamlarda destekleyebilmesi için tüm ürün portföyümüze yapay zekâ entegre ettik.”
IFS’de yapay zekanın sonradan eklenen bir teknoloji veya ayrı bir modül olmadığını, sistemin içine entegre edildiğini vurguluyor.
“Bu bir laboratuvar deneyi ya da iş akışının dışında kalan bir sohbet robotu değil. Endüstriyel yapay zeka, bakımda, planlamada, serviste ve gerçek zamanlı karar vermede değer yaratılan yerlerde çalışmalıdır. Eğer orada çalışmazsa, hiçbir yerde çalışmaz.”
Nexus Black’in Hikayedeki Yeri
Andrija’ya Nexus Black’in IFS’nin yerleşik yapay zeka katmanını nasıl tamamladığını sorduk. Cevabı netti:
“Nexus Black, müşterilerine karşılaştıkları en karmaşık ve yüksek etkili zorluklar için özel olarak tasarlanmış bir inovasyon hızlandırıcısını ilk elden deneyimleme fırsatı sunuyor.”
Bunu, gerçekleşmesi genellikle yıllar süren geleneksel ERP veya dijital dönüşüm döngüleriyle karşılaştırıyor:
“Müşteriler sonuçları görmek için yıllarca beklemeye alışkınlar. Nexus Black ile, yüksek değerli sorunları hızla doğrulayabilir ve bunları yıllar değil, haftalar veya aylar içinde ölçeklenebilir ürün çözümlerine dönüştürebiliriz.”
Andrija’ya göre, bu hız, yapay zekanın geniş ölçekte kullanımına olan güveni artıran şeydir:
“Yapay zeka, tasarım gereği endüstriyel ve sonuç odaklı olduğunda, müşteriler değerini açıkça görürler. Bu noktada artık pilot uygulama yapmıyorlar, ölçeklendirmeye başlıyorlar.”
Endüstriyel Yapay Zekanın Farklılığı Nedenleri
Birçok kuruluş genel yapay zeka veya tüketici yapay zeka araçlarına aşinadır. Ancak Andrija, endüstriyel yapay zekanın temelde farklı olduğunu vurguluyor:
“Riskler daha yüksek. Varlıklar, güvenlik, düzenleyici çerçeveler, çevresel koşullar ve kritik iş akışlarıyla uğraşıyorsunuz. ‘Çoğunlukla doğru’ yapmak yeterli değil. Endüstriyel yapay zeka, bağlamı, sektörü, varlığı, coğrafyayı, uyumluluğu bilmeli ve mevcut operasyonlara sorunsuz bir şekilde entegre olmalıdır.”
Bu nedenle Nexus Black bu bağlama bu kadar ağırlık veriyor.
“Sıfırdan başlamıyoruz. Müşterinin operasyonel gerçekliğinden, gerçek verilerinden, kısıtlamalarından ve önemli sonuçlarından yola çıkıyoruz. Endüstriyel yapay zekanın sadece sunumlarda değil, üretimde de çalışmasını sağlayan şey budur.”
Uzun Vadeli Dönüşümde Satışın Ortak Rolü
Yapay zekâ odaklı satış ekiplerine liderlik eden Andrija, satışları uzun vadeli stratejik bir ortak olarak görüyor:
“Bu alanda iyi satış yapmak sadece işlem odaklı değildir. Müşterilerin şu anda neler yapabileceklerini, daha sonra neleri ölçeklendirebileceklerini ve yapay zeka girişimlerinin iş sonuçlarıyla nasıl uyumlu hale geleceğini gösteren bir yol haritası oluşturmalarına yardımcı olmakla ilgilidir.”
Müşteriler genellikle büyük sorularla gelirler: Ya bunu otomatik hale getirebilseydik? Ya bunu tahmin edebilseydik?
Nexus Black, bu fikirleri keşfetmek ve hayata geçirmek için yapılandırılmış bir yol sunar.
“Bu ilk hedefleri alıp, net bir değer hipotezi, ölçülebilir sonuçlar ve ölçeklenebilirlik yolu olan somut, fonlanmış projelere dönüştürüyoruz.”
Yapay Zekanın Endüstriyle Buluştuğu Bir Kariyer
Son olarak, Andrija’yı işine olan tutkusunun kaynağının ne olduğunu sorduk.
“Beni motive eden şey, yapay zekâdan soyut terimlerle bahsetmiyor olmamız. Müşterilerimiz, dünyanın güvendiği altyapıyı işletiyor. Endüstriyel yapay zekâyı doğru bir şekilde uyguladığımızda, onların daha güvenli, daha verimli ve daha dayanıklı olmalarına yardımcı oluyoruz. Bu etki anlamlı geliyor.”
IFS’yi hırslı insanların hızla gelişebileceği bir yer olarak görüyor:
“Eğer meraklıysanız ve karmaşık sorunların üstesinden gelmeye istekliyseniz, burada inanılmaz bir kariyer inşa edebilirsiniz. Ben çok farklı bir pozisyonda başladım ve şimdi bölgelerdeki müşterilerle yapay zeka stratejisini şekillendirmeye yardımcı oluyorum. Bu zorluk ve etki birleşimi, IFS’yi özel kılan şeydir.”
Sonuç Düşünceleri
Endüstriyel yapay zeka artık teorik bir konu değil, dünyanın en karmaşık operasyonel ortamlarında uygulamaya konuluyor. IFS, Nexus Black ve Andrija Andrijevic gibi liderler aracılığıyla müşterilerinin yüksek değerli zorlukların üstesinden gelmelerine ve yapay zekayı en çok ihtiyaç duyulan yerde, yani gerçek dünyada ölçeklendirmelerine yardımcı oluyor.
KAYNAK: Jessica Leion (2026 April 14) Shaping Industrial AI Transformation: Delivering Real Impact for Customers and Building a Career That Defines What Comes Next. IFS Blog. https://blog.ifs.com/shaping-industrial-ai-transformation-delivering-real-impact-for-customers-and-building-a-career-that-defines-what-comes-next
