Almanya'nın 2030'a kadar yapay zeka hedefleri: On sekiz önlem tek bir karlı yapay zeka pazarı yaratamayacak – Şirketlerin gerçekten neye ihtiyacı var?

Daha fazla yapay zeka, ama çok az etki mi? Almanya ekonomisi için şimdi önemli olan ne?

Alman hükümetinin yapay zeka girişimi: Finansman nasıl gerçek bir pazara dönüşecek?

Almanya, 2030 yılına kadar önde gelen bir yapay zeka ülkesi olmayı hedefliyor. Alman hükümeti, bunu başarmak için 18 temel önlem ve iddialı hedef belirledi: Yapay zekanın şirketlerde ve kamu kurumlarında çok daha sık kullanılması ve ekonomik çıktıya daha büyük katkı sağlaması gerekiyor. Ancak, siyasi kararlar, finansman programları ve ek veri merkezleri tek başına ekonomik başarıyı garanti etmiyor. Kritik faktör, şirketlerin yapay zeka ile ölçülebilir şekilde daha verimli hale gelip gelmeyeceği, kamu kurumlarının görevlerini daha iyi yerine getirip getiremeyeceği ve teknoloji sağlayıcılarının pilot projelerden sürdürülebilir iş modelleri geliştirip geliştiremeyeceğidir.

İşte asıl zorluk burada yatıyor. Yapay zekâ kullanımı artıyor, ancak ilk denemeler ile iş akışlarına derinlemesine entegrasyon arasında genellikle bir boşluk bulunuyor. Özellikle küçük ve orta ölçekli işletmeler (KOBİ'ler) yüksek maliyetler, sınırlı insan kaynakları ve veri, güvenlik ve teknik entegrasyonla ilgili karmaşık sorunlarla karşı karşıya. Aynı zamanda, hükümet nerede güvenilir bir müşteri ve destekleyici olarak hareket edebileceğini ve yeni programların yalnızca mevcut teklifleri kopyaladığı veya bağımlılık yarattığı yerleri netleştirmelidir.

Bu makale, Almanya'nın yapay zekâ stratejisini ekonomik bir perspektiften inceliyor: Uygulamadan değer yaratmaya geçişi engelleyen nedir? Kamu talebi, Avrupalı ​​tedarikçiler ve endüstriyel iş birliklerinin rolü nedir? Ve finansman önlemlerinin gerçekten etkili olup olmadığını nasıl belirleyebiliriz? Temel tez: Başarı, önlemlerin sayısına değil, belirli darboğazları ortadan kaldırıp ölçülebilir, sürdürülebilir sonuçlar elde edilmesini sağlayıp sağlamadıklarına bağlıdır.

Almanya'nın yapay zeka stratejisi ekonomik teste tabi tutuluyor: Siyasi önlemler rekabetçi piyasaları nasıl yaratıyor?

Almanya'nın mümkün olan en kapsamlı yapay zeka programları koleksiyonuna ihtiyacı yok. İhtiyacı olan şey, yapay zeka ile daha verimli hale gelen şirketler, görevlerini daha etkili bir şekilde yerine getiren kamu kurumları ve tekrarlanabilir çözümlerden uygulanabilir iş modelleri geliştiren teknoloji sağlayıcılarıdır. Ulusal bir yapay zeka stratejisinin ekonomik olarak başarılı olup olmayacağını belirleyecek olan da tam olarak budur. Siyasi önlemlerin sayısı, finanse edilen projelerin sayısı veya açıklanan veri merkezlerinin büyüklüğü kadar güvenilir bir ölçüt değildir.

2030 yılına kadar yapay zekâ odaklı bir ülke olma vizyonuyla hareket eden Alman hükümeti, 18 temel, tüm departmanları kapsayan önlemi bir araya getirdi. Kamuoyuna açıklanan hedefler arasında, büyük şirketlerin en az yüzde 80'inin ve küçük ve orta ölçekli işletmelerin (KOBİ'ler) yüzde 55'inin yapay zekâ kullanması yer alıyor. Ayrıca, federal kurumların yüzde 90'ının temel görevleri için en az bir yapay zekâ uygulaması kullanması gerekiyor. Ekonomik çıktının yüzde onundan fazlasının yapay zekâ kullanılarak üretilmesi hedefleniyor. Bu hedefler iddialı. Ancak, bunların gerçekten bir ekonomik dönüşümü tanımlayıp tanımlamadığı, kullanım, değer yaratma ve başarı kavramlarının nasıl tanımlandığına büyük ölçüde bağlıdır.

Bir şirket metin tabanlı bir asistanı kullanıma sunarak yapay zeka kullanıcısı olarak kabul edilebilir. Ancak bu, üretim maliyetlerinin düşeceği, satışlarının daha başarılı olacağı veya inovasyon oranının artacağı anlamına gelmez. Bir devlet kurumu, süreçlerinin büyük çoğunluğu değişmeden kalırken, tek bir süreci yapay zeka ile destekleyebilir. Ve yapay zeka tabanlı ekonomik performans, ancak yapay zeka sağlayıcılarının gelirleri, yapay zeka destekli faaliyetler ve yaratılan gerçek ek değer arasında bir ayrım yapıldığında anlamlı bir şekilde ölçülebilir.

Dolayısıyla asıl önemli ekonomik soru, Almanya'nın yeterli önlem alıp almadığı değil, bu önlemlerin doğru darboğazları ele alıp almadığıdır. Bunlar arasında talep eksikliği, yetersiz işlenmiş veriler, yüksek entegrasyon maliyetleri, belirsiz iş modelleri ve araştırma sonuçlarından pazarlanabilir ürünlere geçişin aşırı yavaş olması yer almaktadır.

Etkin bir yapay zeka politikası bu sorunlara farklı bir şekilde yaklaşmalıdır. Her girişimcilik zorluğunu bir finansman gerekçesi olarak ilan etmemeli veya uygun altyapı ve güvenilir çerçeve koşulları olmayan bir pazarın otomatik olarak uluslararası düzeyde rekabetçi sağlayıcılar üreteceği varsayımına dayanmamalıdır.

Asıl fark, ilk kullanım ile ekonomik yaygınlaşma arasında yatmaktadır

Mevcut iş verileri önemli bir gelişmeyi ortaya koyuyor: Yapay zekâ artık Almanya'da sadece deneysel bir konu değil. 2025 yılına kadar ankete katılan şirketlerin %26'sı yapay zekâ kullanıyordu. 10 ila 49 çalışanı olan küçük işletmelerde bu oran %23, 50 ila 249 çalışanı olan orta ölçekli işletmelerde %36 ve 250 veya daha fazla çalışanı olan büyük işletmelerde %57 idi. Bu rakamlar istatistiksel olarak kaydedilen büyüklük kategorilerine aittir ve tüm mikro işletmelere ve serbest çalışanlara doğrudan genelleştirilemez.

Bu durum, küçük ve büyük şirketler arasında %34'lük bir farka yol açtı. Bu, ortalama kullanım oranına bakmaktan çok daha ekonomik bir öneme sahiptir. Büyük şirketler, veri hazırlama, teknik entegrasyon, yasal inceleme ve çalışan eğitiminin maliyetlerini daha fazla çalışana ve iş sürecine yayabilirler. Ayrıca, genellikle kendi BT departmanlarına ve birden fazla kullanım senaryosunu test etmek için yeterli finansal rezervlere sahiptirler.

Daha küçük bir şirket için, yapay zekaya giriş, önemli ölçüde daha büyük bir organizasyonel yük anlamına gelebilir. Yönetim sadece teknolojiyi değerlendirmekle kalmamalı, aynı zamanda sağlayıcıları seçmeli, veri erişimini netleştirmeli ve devam eden süreçlerin güvenliğini sağlamalıdır. Bir yapay zeka uygulaması teknik olarak çalışsa bile, zaman yetersizliği ve belirsiz sorumluluklar nedeniyle uygulaması başarısız olabilir.

Kullanım şekli de çok önemli. Yapay zeka kullanan şirketlerin %27'si 2025 yılında bu teknolojileri iş akışı otomasyonu veya karar verme için kullanırken, %6'sı makinelerin otonom hareketi için kullandı. Bu rakamlar, tüm işletme nüfusunu değil, halihazırda yapay zeka kullanan şirketleri açıkça ifade etmektedir. Bu durum, genel kullanım oranı ve operasyonel süreçlere derin entegrasyonun birbirinden farklı kavramlar olduğunu göstermektedir.

Bu durum, ekonomik politika eylemine duyulan ihtiyacı açıklığa kavuşturmaktadır: Almanya sadece daha fazla şirketi yapay zekâyla tanıştırmakla kalmamalı, aynı zamanda ara sıra kullanımdan sağlam, tekrarlanabilir ve ekonomik açıdan önemli uygulamalara geçişi de kolaylaştırmalıdır.

Metin tabanlı bir araç faydalı bir başlangıç ​​noktası olabilir. Ancak, daha büyük verimlilik artışları genellikle ancak bilgi akışları, sorumluluklar ve operasyonel süreçler de değiştiğinde gerçekleşir. Bu ikinci adım, siyasi başarı istatistikleri açısından tam olarak daha zorlu, maliyetli ve daha elverişsizdir.

Neden küçük başlangıç ​​bütçeleri endüstriyel uygulamayı finanse etmiyor?

Düşük bütçeli yapay zeka projeleri hakkındaki tartışma, gerçek bir maliyet düşürme sorununa değiniyor. Kısa bir oryantasyon aracı ile üretime hazır bir uygulama arasında önemli farklılıklar vardır. Örneğin, 2.000 €'luk bir bütçe, net bir şekilde tanımlanmış bir atölye çalışması, ilk potansiyel analizi veya basit bir standart aracın kurulumu için yeterli olabilir. Ancak, zorlu güvenlik gereksinimlerine sahip özelleştirilmiş, entegre bir çözüm için gerçekçi bir finansman çerçevesi değildir.

Bir örnek hesaplama, maliyetlerin ölçeğini göstermektedir. Günlük 1.000 €'luk bir dış ücret varsayarsak, bu bütçe iki iş gününü kapsar. Bundan hazırlık, koordinasyon, uygulama ve dokümantasyon için ödeme yapılması gerekir. Bu da kapsamlı bir süreç analizi, çoklu sistem entegrasyonları, sağlam bir test aşaması ve çeşitli kullanıcı grupları için eğitim için çok az yer bırakır. Bu hesaplama yalnızca örnek amaçlıdır ve genel piyasa fiyatını temsil etmemektedir.

Dolayısıyla sorun, mutlaka küçük başlangıç ​​bütçelerinin varlığından kaynaklanmıyor. Sorun, bir yönlendirme aracının bir uygulama aracıyla karıştırılmasından kaynaklanıyor. Az miktarda parayla kapsamlı bir dönüşüm bekleyen herkes, her iki tarafta da hayal kırıklığına uğruyor: müşteri verimli bir çözüm alamıyor ve sağlayıcı da uygulanabilir bir hizmet sunamıyor.

İyi tasarlanmış bir destek modeli, farklı olgunluk seviyelerini dikkate almalıdır. Ele alınması gereken ilk soru, hangi kullanım senaryosunun ekonomik açıdan mantıklı olduğudur. Bunu, açıkça tanımlanmış başarı kriterleriyle sınırlı bir test izler. Ancak bundan sonra, devam eden operasyonlara entegrasyon finanse edilmelidir. Ek lokasyonlara, departmanlara veya müşterilere ölçeklendirme tamamen ayrı bir görevdir.

En önemlisi, ilk finansmanın ardından ne olacağıdır. Tek seferlik bir danışma süreci uzun vadede sürdürülebilir bir pazar yaratmaz. Şirketler kendi kaynaklarıyla bir çözümü finanse etmeye devam etmeye istekli olduklarında, ekonomik faydalarına dair güvenilir bir gösterge elde edilebilir.

Dolayısıyla kamu desteği, mümkün olduğunca çok bağlayıcı olmayan ilk temas oluşturmayı hedeflememeli, bunun yerine öz kaynaklarla finanse edilen takip yatırımlarına geçişi kolaylaştırmayı amaçlamalıdır. Giriş seviyesi bir programın başarısı, verilen kupon sayısıyla değil, verimli uygulamalar, bunların sürekli kullanımı ve şirketin karlılığına somut katkılarıyla ölçülmelidir.

Genç yapay zeka şirketleri için talep, ek proje finansmanından genellikle daha değerlidir

Bir teknoloji sağlayıcısı için finansman ve müşteri geliri temelde farklı kavramlardır. Finansman, belirli geliştirme çalışmalarını finanse eder. Öte yandan, ödeme yapan bir müşteri, somut bir hizmetin gerçek dünya koşullarında yeterli fayda sağladığını doğrular.

Bu fark, tüm iş modelini etkiler. Tekrarlayan gelir, iş gücü planlamasını mümkün kılar, yatırımcılarla müzakere pozisyonunu iyileştirir ve müşterilerin gerçekten hangi özelliklere ihtiyaç duyduğuna dair içgörüler sağlar. Başarıyla tamamlanmış bir geliştirme projesi faydalı olabilir, ancak sürekli kullanılan bir ürün büyüme için daha güçlü bir temel oluşturur.

Özellikle yapay zeka pazarında, şirketlerin ölçeklenebilir bir çözüm geliştirmeden çok fazla bireysel demo projesi yürütme riski vardır. Her yeni müşteri daha sonra özel bir çözüm alır. Gelir artabilir, ancak personel maliyetleri de aynı oranda artar. Şirket, kendisini dışarıdan ölçeklenebilir bir yazılım sağlayıcısı olarak sunsa da, ekonomik olarak proje odaklı bir hizmet sağlayıcısı olarak kalır.

Bu, özünde kötü bir şey değil. Uzmanlaşmış danışmanlık ve entegrasyon da değerli iş modelleri olabilir. Ancak, ekonomik politika açısından, hizmetleri finanse eden, standartlaştırılmış bir ürün yaratan veya temel bir teknolojinin geliştirilmesini destekleyen programlar arasında net bir ayrım yapılmalıdır.

Ölçeklenebilir yapay zeka sağlayıcıları için, bir çözümün diğer müşterilere önemli ölçüde daha az ek çabayla dağıtılıp dağıtılamayacağı özellikle önemlidir. Bu bağlamda, yeniden kullanılabilir arayüzler, standartlaştırılmış güvenlik özellikleri ve açıkça tanımlanmış işletim modelleri, genellikle başka bir gösterişli sunumdan daha önemlidir.

Dolayısıyla, ekonomik odaklı bir yapay zeka politikası yalnızca geliştirme faaliyetlerini teşvik etmekle kalmamalıdır. Aynı zamanda pilot müşterilerin tekrar eden müşterilere dönüşme koşullarını da iyileştirmelidir. Bu, net gereksinimleri, güvenilir ödeme koşullarını, aktarılabilir teknik standartları ve bir program sona erdiğinde ortadan kaybolmayan talebi içerir.

Devlet, temel müşteri konumunda, yeni bağımlılıklar yaratmadan güvenilir olmalıdır

Alman hükümeti, devleti yapay zeka modelleri ve uygulamaları için potansiyel bir ana müşteri olarak açıkça tanımlıyor. Bu, mantıklı bir ekonomik mekanizmaya dayanıyor: Kamu kurumları yüksek performanslı dijital araçlara ihtiyaç duyarken, genç sağlayıcılar da sağlam bir talep, pratik deneyim ve referanslara ihtiyaç duyuyor. Her iki taraf da etkili bir şekilde bir araya getirilirse, kendi kendini güçlendiren bir pazar ortaya çıkabilir.

Ancak, devleti ana müşteri olarak ilan etmek yeterli değildir. Talebin tedarikçiler için öngörülebilir ve ekonomik olarak yönetilebilir olması gerekir. Her kurum kendi özel teknik çözümlerini takip ederse, uyarlama maliyetleri katlanarak artar. Bir tedarikçi bireysel müşteriler kazanabilir, ancak ölçeklenebilir bir temel oluşturamaz.

Ortak arayüzler ve yeniden kullanılabilir bileşenler bu sorunu hafifletebilir. Belge işleme desteği sağlayan bir çözümün her kurum için tamamen yeniden tasarlanması gerekmemelidir. Aynı zamanda, farklı mesleki gereksinimler de dikkate alınmalıdır. Bu nedenle standardizasyon, tüm idari süreçleri aynı hale getirmek anlamına gelmez, aksine ortak teknik temeller oluşturmak anlamına gelir.

Devlet iki çıkarı dengelemelidir. Bir yandan, Avrupa tedarikçilerini ciddi pazar katılımcıları olarak stratejik olarak geliştirmek faydalı olabilir. Öte yandan, bu durum ekonomik veya teknik olarak yetersiz ürünler için kalıcı bir satın alma garantisine yol açmamalıdır. Menşe ile ilgili bir karar, performans değerlendirmesinin yerini alamaz.

Avrupa merkezli bir sağlayıcı bile müşterileri arasında güçlü bir bağımlılık yaratabilir. Kapalı veri formatları, aktarılması zor özelleştirmeler ve belirsiz geçiş seçenekleri, şirketin konumundan bağımsız olarak sorun teşkil etmeye devam etmektedir. Bu nedenle, yapay zekanın bağımsız kamu kullanımı yalnızca belirli bir coğrafi kökeni değil, aynı zamanda değiştirilebilirliği ve kontrolü de gerektirir.

Hükümet, zorlu ve gerçekçi gereksinimler belirlerse, başarılı çözümleri güvenilir bir şekilde kullanırsa ve aynı zamanda daha sonra sağlayıcı değiştirmenin teknik olarak mümkün olmasını sağlarsa, iyi bir ana müşteri olabilir. Bu, rekabeti ve yenilik baskısını feda etmeden talep yaratır.

Mistral, Avrupa için bir umut ışığıdır, ancak tam bir egemenlik stratejisi değildir

Mistral, Avrupa'nın kendi yüksek performanslı yapay zeka sağlayıcılarını kurup kuramayacağı sorusuna örnek teşkil ediyor. Şirket, modeller geliştiriyor ve bunları giderek artan bir şekilde kurumsal kullanım için sunulan çözümlerle birleştiriyor. SAP ile birlikte, Avrupalı ​​işletme müşterileri için bağımsız bir yapay zeka platformu üzerinde çalışıyor. Bu platform, model geliştirme, kurumsal yazılım ve kontrol edilebilir işletim ortamlarını birleştirmeyi amaçlıyor.

Ekonomik açıdan bakıldığında, bu bağlantı mantıklıdır. Güçlü bir model tek başına bir iş sorununu çözmez. İlgili verilere erişim, mevcut yazılımlarla entegrasyon ve izinler, kayıt tutma ve sorumluluk için net kurallar gerektirir. Köklü bir kurumsal yazılım sağlayıcısı, bu konuda izole bir model sağlayıcısına kıyasla önemli ölçüde daha iyi pazar erişimi sunabilir.

Bununla birlikte, Avrupa'nın yapay zeka egemenliğini tek bir şirketin başarısıyla eşitlemek riskli olurdu. Ulusal veya Avrupa çapında tercih edilen bir sağlayıcı stratejik olarak önemli olabilir, ancak yine de kendi ekonomik çıkarları, teknolojik sınırlamaları ve finansal riskleri olan bir şirkettir.

Dahası, bir yapay zeka sistemi birden fazla katmandan oluşur. Avrupa menşeli bir model bile Avrupa dışı donanımlarda eğitilebilir, belirli hızlandırıcı çiplerine bağımlı olabilir veya temel bileşenleri Avrupa dışında kontrol edilen bir altyapı üzerinden çalışabilir. Bu nedenle egemenlik ikili bir özellik değildir.

Bunun yerine, mevcut bağımlılıklar, bunlardan hangilerinin ekonomik olarak kabul edilebilir olduğu ve hangi kritik işlevler için alternatiflerin mevcut olduğu ölçülmelidir. Avrupa modeli seçenekleri artırır. Ancak, diğer tüm bağımlılıkları otomatik olarak ortadan kaldırmaz.

Dolayısıyla nesnel olarak haklı görülen pozisyon şudur: Avrupa, Mistral gibi yüksek performanslı sağlayıcıları gerçek bir rekabet seçeneği olarak geliştirmeli ve devreye almalıdır. Aynı zamanda, birden fazla sağlayıcıya, açık işletme seçeneklerine ve teknik geçiş olanaklarına ihtiyaç vardır. Meşru bir sanayi politikası çıkarı, yeni bir tek sağlayıcı stratejisine yol açmamalıdır.

Endüstriyel yapay zeka, somut süreç sorunlarını çözdüğü alanlarda ivme kazanıyor

Almanya'nın endüstriyel altyapısı, ekonomik açıdan anlamlı yapay zekâ için çok önemli bir başlangıç ​​noktası sunuyor. Ancak avantaj, sadece makine bolluğunda değil; uzmanlık, süreç anlayışı, müşteri ilişkileri, teknik veriler ve karmaşık sistemlerle ilgili yılların deneyiminin etkileşiminde yatıyor.

Airbus ve Mistral arasındaki iş birliği bu mantığı örneklemektedir. Belirlenen uygulama alanları arasında endüstriyel süreçler, teknik dokümantasyon, mühendislik, tasarım ve geliştirme, test ve sertifikasyon aşamalarında yapay zeka destekli yardım yer almaktadır. Bu, tek bir genel uygulama değil, her birinin kendine özgü kalite ve güvenlik gereksinimleri olan bir dizi farklı görevdir.

Özellikle uzmanların bilgi arama, derleme ve doğrulama konusunda çok zaman harcadığı görevler ilgi çekicidir. Teknik belgelerin daha hızlı değerlendirilmesi otomatik olarak yeni bir ürüne yol açmasa da, geliştirme çalışmalarını hızlandırabilir ve kısıtlı uzman kapasitesini daha zorlu görevler için serbest bırakabilir.

Aynı durum iç lojistik için de geçerlidir. Bir yapay zeka uygulaması, arıza raporlarını yapılandırabilir, bakım bilgilerini birleştirebilir veya tekrarlayan tesis sorunlarının analizini destekleyebilir. Bu durumda fayda, etkileyici konuşma işleme yeteneklerinden ziyade, gerçek tesis ve süreç verileriyle olan bağlantının kalitesine bağlıdır.

Farklı teknik görevler birbirinden ayrı tutulmalıdır. Bir dil modeli, dokümantasyon ve bilgiye erişim için faydalı olabilir. Bir makinenin doğrudan kontrolü veya güvenlik açısından kritik bir karar için farklı gereksinimler karşılanmalıdır. Her endüstriyel yapay zeka uygulaması üretken bir dil sistemi değildir.

Dolayısıyla, sanayi şirketleri, yazılım sağlayıcıları ve model geliştiricileri arasındaki mevcut ortaklıklar, ek, soyut bir finansman programından daha değerli olabilir. Ancak, bunların etkinliği somut sonuçlarla ölçülmelidir. Tanınmış bir şirket grubu, kendi başına işleyen bir çözümün kanıtı değildir.

Dahası, başarılı bir endüstriyel ekosistem sadece büyük şirketleri içermemelidir. Uzmanlaşmış orta ölçekli işletmeler, entegratörler ve daha küçük yazılım şirketlerinin de arayüzlere ve pazarlara erişimi olmalıdır. Aksi takdirde, faydaları ekonominin genelinde sınırlı bir ölçüde etkili olacak kapalı platformlar ortaya çıkacaktır.

Sektör odak alanları: B2B, dijitalleşme (yapay zekadan XR'ye), makine mühendisliği, lojistik, yenilenebilir enerjiler ve endüstri

Daha fazla bilgi burada:

• Uzman İş Merkezi

Konuyla ilgili bilgi ve uzmanlık sunan bir merkez:

• Küresel ve bölgesel ekonomileri, inovasyonu ve sektöre özgü trendleri kapsayan bilgi platformu
• Odaklandığımız temel alanlardan derlenmiş analizler, içgörüler ve arka plan bilgileri
• İş ve teknoloji alanındaki güncel gelişmeler hakkında uzmanlık ve bilgi edinebileceğiniz bir yer
• Piyasalar, dijitalleşme ve sektörel yenilikler hakkında bilgi arayan şirketler için bir merkez

Verimlilik artışı, tüm ek maliyetler düşüldükten sonra ortaya çıkar

Yapay zekâ tartışmalarının çoğu yalnızca işlem sırasında kazanılan zamana odaklanmaktadır. Bu, ekonomik bir değerlendirme için yetersizdir. Asıl önemli soru, tüm ek maliyetler ve riskler dikkate alındıktan sonra geriye ne kadar fayda kaldığıdır.

Basitleştirilmiş bir örnek farkı açıklayabilir. 100 çalışanı olan bir şirket, bu uygulamayı kullanarak kişi başına günde on dakika tasarruf sağlıyor. 220 iş günüyle bu, yılda yaklaşık 3.667 saate denk geliyor. Saatte toplam maliyetin 50 € olduğunu varsayarsak, bu da yıllık yaklaşık 183.000 €'luk potansiyel zaman değerine karşılık geliyor.

Ancak, bu süre otomatik olarak ek kâr veya ödeme işlemlerinde karşılık gelen bir tasarruf anlamına gelmez. Serbest kalan dakikalar birçok göreve dağılmışsa, yalnızca kısmen verimli bir şekilde kullanılabilir. Ayrıca, lisanslama maliyetleri, uygulama maliyetleri, destek ve izleme giderleri de vardır.

Yıllık işletme maliyetlerinin 60.000 € olduğunu ve hesaplanan zaman potansiyelinin yalnızca yarısının gerçekleştiğini varsayarsak, ilk uygulama maliyetleri dikkate alınmadan önceki yıllık fayda yaklaşık 31.500 € olacaktır. Bu örnek, başlangıçta etkileyici görünen brüt rakamın daha yakından incelendiğinde ne kadar önemli ölçüde değişebileceğini göstermek amacıyla kasıtlı olarak varsayımsal olarak verilmiştir.

Kalite açısından kritik görevlerde hatalar sadece zaman kaybına yol açmaz. Yanlış teknik bilgiler yeniden işleme, gecikmelere veya sorumluluk risklerine neden olabilir. Öte yandan, hata tespitinin iyileştirilmesi, dakikalar içinde hemen ölçülemeyen önemli faydalar sağlayabilir.

Bu nedenle şirketlerin zamanı, kaliteyi, hızı ve riski birleştiren bir değerlendirmeye ihtiyaçları vardır. Anlamlı ölçütler arasında örneğin, bir sürecin işlem süresi, gerekli düzeltme sayısı, az bulunan nitelikli iş gücünün kullanımı veya işlenen vaka başına maliyet yer almaktadır.

Siyasi programlar, mümkün olan en yüksek teorik tasarruf potansiyelini ödüllendirmek yerine bu bakış açısını desteklemelidir. Ekonomik açıdan önemli olan, bir yapay zekanın ne kadar hızlı bir tasarım ürettiği değil, kullanılabilir bir sonuca yol açan tüm sürecin ne kadar verimli hale geldiğidir.

Avrupa işbirliği diplomatik bir rekabet değil, ölçek meselesidir

Fransa'ya daha güçlü bir yönelim ile Kanada ile iş birliğinin yan yana getirilmesi, tek seçenek olarak anlaşılırsa çok basitleştirici olur. Alman hükümeti, yaklaşımının bileşenleri olarak hem Avrupa kapasitelerini hem de uluslararası ortaklıkları gösteriyor. Bu bağlamda, diğer hususların yanı sıra, Kanada ile iş birliği ve LawZero'nun güvenlik odaklı yapay zeka geliştirme çalışmalarına verilen destek vurgulanıyor.

Ekonomik açıdan bakıldığında, her ortaklık, kendine özgü katkısına göre değerlendirilmelidir. Fransa, daha büyük bir Avrupa pazarı oluşturmada ve Avrupa model sağlayıcılarıyla iş birliği yapmada Almanya için doğal bir ortaktır. Kanada ise belirli araştırma ve teknoloji alanlarında ek uzmanlık sağlayabilir.

Dolayısıyla, önemli soru hangi ülkenin daha fazla siyasi ilgi gördüğü değil; iş birliğinin teknolojiye, nitelikli iş gücüne, müşterilere veya tamamlayıcı bilgiye erişimi sağlayıp sağlamadığıdır. Operasyonel bağlantıları olmayan bir ortaklık sembolik kalır. Öte yandan, daha küçük ama verimli bir iş birliği ölçülebilir faydalar sağlayabilir.

Aynı zamanda, uluslararası iş birliği, Avrupa'nın kendi büyüklük sorunlarını çözmesi gerektiği gerçeğini gölgelememeli. Farklı teknik gereksinimler ve ayrı ulusal pazarlar, Avrupalı ​​bir tedarikçinin her yeni müşteri grubu için önemli ayarlamalar yapması gerektiği anlamına gelebilir.

Büyüyen bir yapay zeka şirketi için, gerçekten kullanılabilir bir Avrupa pazarı, genellikle başka bir siyasi iş birliği çerçevesinden daha önemlidir. Ortak gereksinimler, aktarılabilir kanıtlar ve uyumlu altyapılar, ulusal özgünlükleri tamamen ortadan kaldırmadan ölçeklendirmeyi mümkün kılabilir.

Dolayısıyla akıllı bir strateji iki seviyeyi birleştirir: Boyutun kritik olduğu durumlarda Avrupa'nın talebini ve yeteneklerini bir araya getirirken, somut teknolojik tamamlayıcılar sunan uluslararası ortaklara da açık kalır. Açıklık ve stratejik bağımsızlık, bağımlılıklar bilinçli bir şekilde değerlendirildiği sürece birbirini dışlamaz.

Çip uzmanlığı, özel altyapı ve net bir iş bölümü gerektirir

Yapay zekâ çiplerinde daha fazla bağımsızlık isteği anlaşılabilir. Ancak, çip tasarımı, yarı iletken araştırması, üretimi ve yapay zekâ veri merkezlerinin işletimi tek bir görev olarak ele alındığı anda bu durum belirsizleşir.

Bir çip tasarlanmalıdır. Tasarımı uygun araçlar ve teknolojik temeller gerektirir. Üretimi ise özel ekipman, malzeme ve süreçler gerektirir. Buna ek olarak depolama, paketleme teknolojileri ve komple bilgi işlem sistemlerine entegrasyon da söz konusudur. Bir seviyedeki gelişmeler, diğer seviyelerdeki eksik yetenekleri otomatik olarak telafi etmez.

Belçika merkezli imec araştırma merkezi bu bağlamda Avrupa'nın önemli bir merkezi konumundadır. NanoIC pilot hattı, planlanan 2,5 milyar avroluk ortak yatırımla bağlantılı olup, diğer şeylerin yanı sıra şirketlere, girişimlere, üniversitelere ve tasarım ve sistem sağlayıcılarına gelişmiş teknolojiye ve prototiplemeye erişim sağlamayı amaçlamaktadır.

Şubat 2026'da imec, bu genişlemenin bir parçası olarak 2.000 metrekarelik ek temiz oda alanı açtı. Proje açıkça Avrupa düzeyinde organize edilmiştir ve aralarında Almanya'daki Fraunhofer'in de bulunduğu ortak tesisleri içermektedir. Almanya aynı zamanda katılımcı fon sağlayan ülkelerden biridir. Bu nedenle, ulusal araştırma ve imec'in artan kullanımının temelde alternatif yaklaşımlar olduğu fikri, bu karşılıklı bağlantıyı yeterince yansıtmamaktadır.

Ekonomik açıdan mantıklı bir yaklaşım, uzmanlaşmış, büyük ölçekli altyapının yoğun bir şekilde kullanıldığı, aynı zamanda araştırma ve işletmeler için geniş erişime olanak sağlayan bir iş bölümüdür. Çok sayıda yerde paralel olarak pahalı tesisler inşa etmek verimsiz olabilir. Tersine, küçük şirketler pratik olarak erişemiyorsa, en son teknolojiye sahip altyapının da pek bir faydası olmaz.

Bu nedenle doğru sorular şunlardır: Gerçekte hangi beceriler eksik? Uluslararası alanda geçerli güçlü yönler neler? Genç şirketler tasarım araçlarına, test tesislerine ve üretim ortaklarına nasıl erişim sağlıyor? Ve hangi uygulamalar uzun vadede önemli geliştirme maliyetlerini haklı çıkarıyor?

Umut vadeden bir yarı iletken stratejisi önceliklere ihtiyaç duyar. Değer zincirinin her aşamasını tamamen ulusal düzeyde temsil etmesi gerekmez; bunun yerine kritik yetkinlikleri güvence altına almalı ve tamamlayıcı becerilere güvenilir erişim sağlamalıdır.

Araştırma vazgeçilmezdir, ancak finansmanı farklı başarı ölçütleri gerektirir

Uzun süren araştırma projelerine yönelik eleştiriler, alakasızlık ve kamu fonlarının belirsiz kullanımı konularına odaklandığında geçerli bir noktaya değinmektedir. Bununla birlikte, bilimsel eğitimin doğrudan kurumsal finansmandan doğası gereği daha az değerli olduğu sonucuna varmak yanlış olur.

Araştırma ve girişimcilik geliştirme farklı işlevleri yerine getirir. Temel araştırma, ekonomik uygulaması başlangıçta açık olan bilgi üretebilir. Öte yandan, piyasa odaklı bir geliştirme projesi, hangi sorunun çözüldüğünü ve daha sonraki kullanımının nasıl olabileceğini çok daha kesin bir şekilde açıklayabilmelidir.

İkisini de aynı ölçütle değerlendirmek hata olurdu. Her araştırma projesi yalnızca kısa vadeli gelire göre değerlendirilirse, uzun vadeli bilgi edinme fırsatları kaybedilir. Tersine, her uygulama odaklı proje yalnızca bilimsel yayınlara göre değerlendirilirse, ekonomik uygulanabilirlik ikinci planda kalır.

Bir kişinin veya bir projenin kalitesi, hangi üniversitede okuduğuna veya tek bir notuna bakarak güvenilir bir şekilde belirlenemez. Endüstriyel yapay zeka için, pratik deneyim, sistematik testler ve uygulama alanına dair iyi bir anlayış, üst düzey teorik bilgi kadar önemli olabilir.

Asıl sorun genellikle geçiş aşamalarında yatmaktadır. Araştırma bulguları teknik olarak istikrara kavuşturulmalı, ürünlere dönüştürülmeli ve gerçek müşteri gereksinimleriyle ilişkilendirilmelidir. Bu çalışma ne klasik temel araştırma ne de rutin satış işlemidir. Farklı beceriler ve çoğu zaman farklı finansman gerektirir.

Bu nedenle dengeli bir politika, bilimsel kaliteyi korurken aynı zamanda bilgi transferini de ciddiye almalıdır. Sorumlulukları net bir şekilde belirlenmiş ortak projeler, araştırma ve endüstri arasında geçici personel değişimleri ve kullanım haklarının şeffaf bir şekilde ele alınması, başka bir kurumsal finansman seviyesinden daha önemli olabilir.

Yapay zeka güvenliği enstitüsü, mevcut pazarları yerinden etmek yerine, kamu risklerini ele almalıdır

Alman hükümeti, Alman Yapay Zeka Güvenlik Enstitüsü'ne (AISI) analitik ve operasyonel bir işlev atfetmiştir. Bu enstitü, düzenleyici bir otorite olmaktan ziyade, teknoloji analizi, risk değerlendirmesi ve stratejik danışmanlık alanlarında bir mükemmeliyet merkezi olarak tasarlanmıştır. Bu, toplum, ekonomi ve ulusal güvenlik ile ilgili durumsal farkındalık ve erken uyarı bilgilerini de içermektedir.

Sorumlulukların bu şekilde belirlenmesi ekonomik değerlendirme için çok önemlidir. Kamu güvenliği görevi, belirli bir şirket ürününün test edilmesinden farklıdır. Sistemik riskler, yeni saldırı vektörleri veya güvenlikle ilgili gelişmeler, hiçbir özel müşterinin tek başına tamamen finanse edemeyeceği içgörüler gerektirebilir.

Burada devlet müdahalesi için haklı bir neden var. Eğer birçok paydaş iyileştirilmiş risk değerlendirmesinden fayda görüyorsa ancak hiçbiri tüm maliyeti üstlenmek istemiyorsa, kamu kurumu hizmetlerdeki bir açığı kapatabilir.

Durum, müşterinin açıkça tanımlanmış ihtiyaçlarına göre uyarlanmış standartlaştırılmış test hizmetleri için farklıdır. Bu durumlarda, özel sektör test ve danışmanlık hizmetleri faydalı olabilir. Bir devlet kurumu, kanıtlanabilir bir katma değer sağlamadan bu faaliyetleri tekrarlamamalıdır.

Dolayısıyla pratik zorluk, iş bölümünün hassas bir şekilde yapılmasında yatmaktadır. Kamu otoriteleri genel riskleri araştırabilir, test yöntemlerini daha da geliştirebilir ve bulguları erişilebilir hale getirebilir. Özel sağlayıcılar ise bu temeli kullanarak belirli denetimler, uygulama desteği ve düzenli incelemeler sunabilirler.

Çaba tekrarından kaçınmak da önemlidir. Şirketlerin farklı müşteriler ve kurumlar için neredeyse aynı belgeleri tekrar tekrar üretmesi gerekiyorsa, güvenlikte karşılık gelen bir artış olmaksızın ek maliyetler ortaya çıkar. Tanınmış ve aktarılabilir sonuçlar, giderek artan sayıda ayrı test sürecinden daha ekonomik olarak değerli olacaktır.

Dolayısıyla bir güvenlik enstitüsü ne otomatik olarak gerekli ne de otomatik olarak gereksizdir. Faydalılığı, açıkça tanımlanmış bir boşluğu doldurup doldurmadığına, sonuçlarının pratik olarak uygulanabilir olup olmadığına ve görevlerinin mevcut piyasa tekliflerinden farklı kalıp kalmadığına bağlıdır.

Daha fazla işlem gücüne ihtiyaç var, ancak henüz bir iş modeli yok

Alman hükümeti, 2030 yılına kadar Almanya'daki toplam veri merkezi kapasitesini en az iki katına, yapay zeka ve yüksek performanslı bilgi işlem kapasitesini ise dört katına çıkarmayı hedefliyor. Bu, önemli bir altyapı darboğazını gidermeyi amaçlıyor. Ancak, ek kapasite başlangıçta bir arzı temsil ediyor ve henüz ekonomik başarıyı garanti etmiyor.

Kullanıcılar için önemli olan, uygun fiyatlarla, uygun araçlarla ve gerekli çalışma koşulları altında işlem gücünün mevcut olup olmadığıdır. Orta ölçekli bir makine üreticisinin büyük bir eğitim sistemine doğrudan erişime ihtiyacı olmayabilir. Bunun yerine, özel bir uygulama için güvenilir ve uygun fiyatlı bir ortama ihtiyaç duyabilirler.

Eğitim ve sürekli operasyon da birbirinden ayırt edilmelidir. Büyük bir model geliştirmek, muazzam bilgi işlem kaynakları gerektirebilir. Buna karşılık, dar tanımlı bir iş uygulaması bazen daha küçük bir modelle çalıştırılabilir. Hangi mimarinin ekonomik olarak uygun olduğu, göreve, iş yüküne ve kalite gereksinimlerine bağlıdır.

Bu nedenle, kapasite planlaması gerçekçi bir talep analiziyle ilişkilendirilmelidir. Dikkate alınması gereken faktörler arasında güç kaynağı, şebeke bağlantıları, soğutma, mevcut nitelikli personel ve teknolojik değişimin hızı yer almaktadır. Bir tesis teknik olarak verimli olsa bile, kullanım oranı çok düşük kalırsa verimsiz çalışabilir.

Öte yandan, gelecekteki her uygulamanın kesinleşmesini beklemek de aynı derecede sorunlu olacaktır. Altyapının genellikle talebin tamamı karşılanmadan önce inşa edilmesi gerekir. Bu nedenle, esnek konseptler, çeşitli kullanım modelleri ve yatırım riskinin şeffaf bir şekilde dağıtılması çok önemlidir.

Ekonomik ölçüt yalnızca kurulu kapasite olmamalıdır. Gerçek kullanım, anlamlı bir bilgi işlem görevi başına maliyet, kullanılabilirlik ve küçük işletmeler için erişim de aynı derecede önemlidir. Altyapı, ancak aksi takdirde gerçekleşmeyecek veya önemli ölçüde aksayacak verimli faaliyetleri mümkün kıldığında rekabet avantajı haline gelir.

İyi bir yapay zeka politikası, sembolik rakamlardan ziyade daha iyi etki verilerine ihtiyaç duyar

Açıklanan hedefler siyasi kontrol için bir zemin oluşturmaktadır. Ancak, kolayca ölçülebilir faaliyetlerin gerçek sonuçlarla karıştırılması riski de taşımaktadırlar.

Kullanım oranı başlangıçta bir teknolojinin ne kadar yaygın olduğunu gösterir. Ancak, ne kadar yoğun kullanıldığını veya yatırımın karşılığını verip vermediğini açıklamaz. Fonlanan şirket sayısı bir programın erişimini tanımlar. Ancak bu, söz konusu şirketlerin fonlama olmadan daha kötü durumda olacaklarını henüz kanıtlamaz.

Bu ek etki çok önemlidir. Bir şirket önceden planlanmış bir yatırımı yalnızca kamu fonlarıyla finanse ederse, sonuç sadece beklenmedik bir kazanç olabilir. Ancak, destek, aksi takdirde açık bir darboğaz nedeniyle başarısız olacak ekonomik olarak uygulanabilir bir uygulamayı mümkün kılarsa, gerçek bir katma değer yaratabilir.

Dolayısıyla, güvenilir bir değerlendirme, bir program başlamadan önce beklenen değişiklikleri tanımlamayı gerektirir. Başlangıç ​​programı için bu, daha sonraki öz kaynaklı kullanım olabilir. Endüstriyel uygulamalar için odak noktası işlem süreleri, kalite iyileştirmeleri veya daha düşük hata oranı olabilir. Altyapı için erişilebilirlik ve kullanım kilit faktörler olacaktır.

Yapay zekâ tabanlı ekonomik çıktının yüzde onundan fazlasını hedefleyen rakamın da şeffaf bir tanıma ihtiyacı var. Yapay zekâ destekli her faaliyet tam olarak dahil edilirse, sonuç yalnızca yaratılan ek değeri dikkate almaktan farklı olacaktır. Net bir tanım olmadan, bu ölçüt politik olarak etkileyici ancak analitik olarak zayıf olacaktır.

Dolayısıyla iyi bir raporlama sistemi, birkaç anlamlı temel performans göstergesini (KPI) şeffaf metodolojilerle birleştirmelidir. Bu, başarısız projeleri ve tamamlanmış girişimleri de içerir. Sonuçtan bağımsız olarak her programın devam ettiği bir strateji, kendi deneyimlerinden ders çıkarmayı başaramaz.

Siyasi sorumluluk, uygulama yetkinliği ve net sorumluluklar aracılığıyla gösterilir

Yapay zekâ politikası sorunlarını açıklamak için nesilleri genellemek yetersiz kalır. Teknolojik yeterlilik yaşla güvenilir bir şekilde belirlenemez. Genç karar vericiler yüzeysel argümanlar öne sürebilirken, deneyimli liderler değişimi etkili bir şekilde yönetebilir.

Daha önemli soru, siyasi kararları hangi yetkinliklerin şekillendirdiği ve sonuçlardan kimin sorumlu olduğudur. Yapay zeka politikası, teknik bilgi, operasyonel süreçlerin anlaşılması ve belirsizlik altında önceliklendirme yeteneği gerektirir.

Ekonomi, tek tip bir varlık olarak ele alınmamalıdır. Model sağlayıcılar, bulut şirketleri, entegratörler, endüstriyel holdingler ve küçük kullanıcıların hepsinin farklı çıkarları vardır. Bir sağlayıcı için cazip olan bir program, ekonominin tamamı için mutlaka faydalı değildir.

Bu nedenle şirketlerin yakın katılımı gereklidir, ancak bağımsız değerlendirmenin yerini alamaz. Aksi takdirde, rekabeti ve verimliliği güçlendirmek yerine mevcut iş modellerini koruyan politikalar riski ortaya çıkar.

Alman hükümeti, yapay zeka görev gücünün önlemlerin uygulanmasını yönetmeye devam etmesini ve en az üç ayda bir devlet sekreteri düzeyinde toplanmasını öngörüyor. Bunun etkili bir yönetimle sonuçlanıp sonuçlanmayacağı, toplantıların sıklığına değil, karar alma yetkilerine, bağlayıcı sorumluluklara ve engelleri gerçekten ortadan kaldırma yeteneğine bağlıdır.

Bu bağlamda sorumluluk, direnişe rağmen öncelikleri savunmak anlamına da gelir. Her iyi fikir aynı anda finanse edilemez. Her mevcut kurumun yeni bir yapay zeka görevine ihtiyacı yoktur. Ve başlatılan her programın süresiz olarak devam ettirilmesi gerekmez.

Başarılı bir strateji, pazar açılımını, uzmanlaşmayı ve tutarlı ürün seçimini bir araya getirir

Ekonomik açıdan bakıldığında, Almanya'nın yapay zeka politikası üç farklı görevi bir araya getirmelidir.

Öncelikle, yaygın kullanımı kolaylaştırmalıdır. Bu, anlaşılabilir teklifler, uygun eğitim, kolay erişilebilir işletim modelleri ve veri ve entegrasyon sorunlarına destek gerektirir. Özellikle küçük şirketler, kanıtlanmış çözümlerin her seferinde sıfırdan geliştirilmesine gerek kalmadığında fayda görürler.

Ayrıca, uluslararası ölçekte uygulanabilir ürünler ve temel teknolojiler geliştiren şirketleri de desteklemelidir. Bu görev, daha büyük finansal hacimler, daha uzun zaman ufukları ve teknolojik risk alma konusunda daha büyük bir isteklilik gerektirir. Parça parça dijitalleşme finansmanıyla karıştırılmamalıdır.

Sonuç olarak, devlet, bireysel şirketlerin yeterince finanse edemeyeceği kamu altyapısını sağlamalıdır. Bu, özel araştırma altyapılarını, kapsamlı güvenlik analizlerini ve ortak teknik standartları içerir.

Bu görevler farklı araçlar gerektirir. Belirli bir otomasyon sorunu olan küçük bir şirket, ulusal bir model stratejisine ihtiyaç duymaz. Tersine, Avrupa merkezli bir model geliştirici, sadece birkaç danışmanlık kuponu alarak uluslararası alanda rekabetçi hale gelemez. Ve bir güvenlik enstitüsü, yalnızca kısa vadeli yazılım gelirlerine göre değerlendirilmemelidir.

Dolayısıyla, net bakış açısı şudur ki, Almanya her faaliyeti ortak bir yapay zeka etiketi altında organize etmeye daha az çaba göstermeli ve pazar geliştirme, teknoloji geliştirme ve kamu görevleri arasında daha net bir ayrım yapmalıdır. Mevcut yüksek performanslı iş birlikleri, diğer şirketlere yeterince açık kaldıkları ve ölçülebilir sonuçlar ürettikleri sürece desteklenmeyi hak etmektedir.

Devlet, talebi kendisi yarattığı durumlarda güvenilir bir şekilde hareket etmeli ve ek yapılar mevcut arzı yalnızca kopyaladığı durumlarda ise ölçülü davranmalıdır. Avrupa'da uzmanlaşma, her yeteneği ulusal düzeyde tamamen kopyalamaya çalışmaktan genellikle daha mantıklıdır.

Almanya'nın 2030 yılına kadar güçlü bir yapay zeka ülkesi olup olmayacağı, nihayetinde bir dizi önlemin eksiksizliğine bağlı değildir. Önemli olan, şirketlerin uygulamalardan kalıcı getiriler elde etmesi, çalışanların daha verimli çalışması ve kamu kurumlarının hizmetlerini gözle görülür şekilde iyileştirmesidir. Bir strateji, bu sonuçları mümkün kıldığında ve gereksiz faaliyetleri ortadan kaldırdığında başarılıdır; sadece daha fazla şey eklemekle değil.

Xpert.Digital, Konrad Wolfenstein liderliğinde veri odaklı bir B2B endüstri merkezidir. Şirket, endüstriyel ortaklar için harici, yarı şirket içi bir çözüm görevi görerek, müşterinin tarafında ek kaynaklara ihtiyaç duymadan pazarlama, içerik ve satış alanlarındaki operasyonel boşlukları kapatmaktadır.

Daha fazla bilgi burada:

• Şirket içi çözüme benzer bir yaklaşım: Xpert.Digital, B2B pazarlama ve satışta operasyonel boşlukları nasıl kapatıyor? – Akıllı İçerik Odaklı İşletme

☑️ İş dilimiz İngilizce veya Almancadır

☑️ YENİ: Anadilinizde yazışma imkanı!

 

Ben ve ekibim, kişisel danışmanınız olarak size hizmet vermekten mutluluk duyarız.

Benimle iletişime geçmek için buradaki iletişim formunu doldurabilir wolfenstein@xpert.digital:veya +49 7348 4088 965 numaralı telefondan beni arayabilirsiniz. E-posta adresim

Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.

 

 

☑️ KOBİ'lere strateji, danışmanlık, planlama ve uygulama konularında destek

☑️ Dijital stratejinin oluşturulması veya yeniden düzenlenmesi ve dijitalleşme

☑️ Uluslararası satış süreçlerinin genişletilmesi ve optimize edilmesi

☑️ Küresel ve Dijital B2B ticaret platformları

☑️ Öncü İş Geliştirme / Pazarlama / Halkla İlişkiler / Ticaret Fuarları