Blueprint Yaklaşımıyla Yönetilen Yapay Zeka Kurumsal Çözümleri: Endüstriyel Yapay Zeka Entegrasyonunda Paradigma Değişimi

Büyük şirketler kontrolü bırakmayı ve bu süreçte milyarlarca dolar tasarruf etmeyi öğrenmek zorunda kaldıklarında

Yapay zeka artık büyük ölçekli projelerde geliştirilmiyor, daha ziyade organize ediliyor. Burada anlatılanlar gibi yönetilen yapay zeka platformları, uzun uygulama mantığından uzaklaşarak son derece özelleştirilmiş yapay zeka çözümlerine erişim sağlıyor ve endüstriyel ittifaklar, konsorsiyumlar ve ortak girişimler için oyunun kurallarını kökten değiştiriyor. Geleneksel yapay zeka projelerinin aksine, taslak yaklaşımı, veri paylaşımı, ön maliyetler ve teknolojik ödünler olmadan haftalar hatta günler içinde üretime hazır çözümlere olanak tanıyor.

İçin uygun:

• Anahtar teslim kurumsal yapay zeka platformu: Unframe.AI çözümüyle yapay zeka destekli endüstriyel otomasyon

Endüstriyel rekabetin yeni para birimi: Kontrol kaybı olmadan hız

Bir teknoloji şirketinin diğeriyle iş birliği yaptığı, bir kimya şirketinin bir endüstriyel tesis üreticisiyle geliştirme yaptığı ve önde gelen otomotiv üreticilerinin birlikte yazılım paketleri geliştirdiği bir ekonomide, başarı artık büyüklükle değil, entegrasyon hızıyla belirleniyor. Yönetilen yapay zeka platformları, karmaşık konsorsiyum yapılarının en acil ihtiyaç duyduğu şeyi sunuyor: her bir ortağın veri egemenliğini korurken, heterojen BT ortamlarına sorunsuz bir şekilde entegre olan hızlı, güvenli ve ölçeklenebilir yapay zeka uygulamaları.

Artık soru, yapay zekânın kullanılıp kullanılmayacağı değil, şirketlerin inovasyon döngülerini ne kadar hızlı dönüştürmeye istekli olduklarıdır. Büyük ölçekli endüstriyel projeler için bu, küresel başarı ile maliyetli bir eskime arasındaki fark anlamına gelebilir.

Yapay zeka artık geleceğin bir vaadi değil, endüstriyel değer yaratımının temel yapı taşlarından biri haline geldi. Teorik potansiyeli etkileyici görünse de, Massachusetts Teknoloji Enstitüsü anketlerine göre tüm kurumsal yapay zeka uygulamalarının %95'i gerçekte başarısız oluyor. Bunun çok çeşitli nedenleri var: yetersiz veri kalitesi, mevcut sistemlere yetersiz entegrasyon, uzmanlık eksikliği ve hepsinden önemlisi, geleneksel yapay zeka projelerinin uzun geliştirme döngüleri. Büyük teknoloji şirketlerinin otomasyon uzmanları veya yerel entegratörlerle konsorsiyumlar halinde iş birliği yaptığı bir çağda, bu sorun daha da kötüleşiyor. Heterojen BT ortamları, farklı veri koruma gereksinimleri ve karmaşık yönetişim yapıları, yapay zeka çözümlerinin uygulanmasını o kadar karmaşıklaştırıyor ki, geleneksel yaklaşımlar sınırlarını zorluyor.

İşte tam da bu noktada yönetilen yapay zeka platformları devreye giriyor. Temelden farklı bir yaklaşım sunuyorlar: Yapay zeka sistemlerini sıfırdan geliştirmek yerine, birkaç gün içinde üretime hazır, tamamen yönetilen ve son derece özelleştirilebilir yapay zeka çözümleri sunuyorlar. Önde gelen bir sağlayıcı, bu yaklaşımı Blueprint modeliyle mükemmelleştirdi. Bu model, gereksinim analizi, yazılım mimarisi ve uygulama gibi geleneksel aşamaları otomatik bir üretim süreciyle değiştiriyor. Sonuç, mevcut ERP sistemlerine, üretim yürütme sistemlerine ve hatta yapılandırılmamış veri kaynaklarına sorunsuz bir şekilde entegre edilebilen özelleştirilmiş yapay zeka uygulamaları.

Bu yaklaşımın önemi, özellikle büyük ölçekli endüstriyel projelerin dinamikleri göz önüne alındığında daha da belirgin hale geliyor. Modern altyapı projeleri -ister enerji santrali inşaatı, ister demiryolu altyapısı, ister karmaşık endüstriyel otomasyon çözümleri olsun- artık neredeyse yalnızca konsorsiyumlar, ortak girişimler veya ittifaklar aracılığıyla uygulanıyor. Örneğin, Mart 2025'te büyük bir enerji teknolojisi grubu, Suudi Arabistan'da gaz yakıtlı enerji santralleri için 1,6 milyar dolarlık bir sözleşmeyi uluslararası bir enerji santrali ekipman tedarikçisi ile EPC yüklenicisi olarak iş birliği yaparak imzaladı. Bu tür yapılar, bireysel şirketlerin gerekli tüm yetkinlikleri ve kaynakları nadiren karşılayabilmesi nedeniyle gereklidir. Ancak, özellikle dijital dönüşüm ve yapay zeka entegrasyonu söz konusu olduğunda, önemli koordinasyon zorlukları ortaya çıkarmaktadır.

Bu bağlamda, yönetilen yapay zeka platformları, tamamen yeni bir teknolojik iş birliği biçimini mümkün kılar. Hassas verilerin şirketten çıkarılmasını gerektirmeden, farklı ortakların ihtiyaç duyduğu esnekliği sunarlar. Her konsorsiyum üyesinin, veri egemenliğini tam olarak korurken aynı son teknoloji yapay zeka altyapısına erişmesine olanak tanırlar. Ayrıca, şirketlerin yalnızca kanıtlanabilir iş başarıları elde ettiğinde ödeme yaptığı başarıya dayalı fiyatlandırma modelleri sayesinde yatırım riskini azaltırlar.

Bu makale, yönetilen yapay zeka platformlarının büyük ölçekli endüstriyel projelerin yapay zekayı kullanma biçimini nasıl değiştirdiğini sistematik olarak inceliyor. Yapay zekanın hizmet olarak tarihsel köklerinden, teknik mekanizmalarına ve mevcut kullanım örneklerine, kritik zorluklarına ve gelecekteki gelişmelere kadar, bu teknolojinin kapsamlı bir resmini çiziyor. İttifaklar, konsorsiyumlar, ortak girişimler ve alt yüklenici yapıların, yani modern endüstriyel ortama hakim olan organizasyon biçimlerinin sağladığı belirli avantajlara özellikle dikkat çekiliyor.

İzole edilmiş bilgi işlem makinelerinden düzenlenmiş zekaya: Yönetilen yapay zekanın gelişim tarihi

Yönetilen yapay zeka platformlarının tarihi, bulut bilişimin gelişimi ve yapay zekanın demokratikleşmesiyle ayrılmaz bir şekilde bağlantılıdır. Kökenleri, önde gelen bulut sağlayıcılarının hizmet olarak platform çözümleri sunmaya başladığı 2000'lerin başlarına dayanmaktadır. Bu ilk platformlar, geliştiricilerin kendi altyapılarını işletmek zorunda kalmadan uygulamaları ilk kez devreye almalarını sağlamıştır. Bir sonraki evrimsel adım, müşterilerin sanal makineleri ve depolama alanlarını bağımsız olarak sağlamalarına olanak tanıyan hizmet olarak altyapı ile gelmiştir.

Ancak yapay zekânın hizmet olarak kullanımının gerçek hikâyesi, 2010'larda makine öğreniminin atılımıyla başladı. 2015-2018 yılları bir dönüm noktası oldu. Bu dönemde, derin öğrenme teknikleri akademik deneylerden endüstriyel olarak uygulanabilir araçlara dönüştü. Konuşma ve görüntü tanıma alanındaki muazzam gelişmeler, yapay zekâyı ilk kez kitlesel kullanıma uygun hale getirdi. Aynı zamanda, mevcut veri miktarında büyük bir artış yaşandı ve yapay zekâya yapılan yatırımlar 2018'deki 80 milyar dolardan dört yıl içinde 280 milyar dolara yükseldi.

Büyük bulut sağlayıcıları, potansiyeli erken fark etti. Önde gelen teknoloji şirketleri, 2016 ile 2018 yılları arasında özel makine öğrenimi ve derin öğrenme hizmetleri sunmaya başladı. Büyük bir teknoloji şirketi, 2018 yılında, 17 milyar parametreyle o dönemde türünün en büyüğü olan tescilli dil modelini tanıttı. CEO'su yönetimindeki bir diğer önde gelen teknoloji şirketi ise, 2016 yılında yapay zeka odaklı bir yaklaşıma stratejik geçişini resmen duyurdu. Bu gelişmeler, daha sonra AIaaS olarak bilinecek olan platformun teknolojik temelini oluşturdu.

2018-2020 dönemi, sektöre özgü çözümlerin giderek daha fazla benimsenmesi ve ortaya çıkmasıyla öne çıktı. Uzman AIaaS şirketleri, sektöre özgü uygulamalara odaklanarak kendilerini kanıtladılar. AutoML araçları, model geliştirme ve eğitim sürecini önemli ölçüde basitleştirerek, derinlemesine veri bilimi uzmanlığı olmayan kuruluşların bile yapay zekayı uygulamalarına entegre etmesini sağladı. AIaaS çözümlerinin çeşitli bölgelerdeki veri merkezleriyle küresel olarak yaygınlaşması, düşük gecikme süresi sağladı.

Ancak asıl paradigma değişimi, 2020'de büyük dil modelleri ve üretken yapay zekânın ortaya çıkmasıyla başladı. Mayıs 2020'de, önde gelen bir yapay zekâ araştırma şirketi, 175 milyar parametreli bir dil modeli yayınladı; bu, büyük bir teknoloji şirketinin modeline göre on kat daha fazlaydı. Bu model, yapay zekânın yalnızca özel görevleri değil, aynı zamanda karmaşık metin oluşturma, kod oluşturma ve yaratıcı görevleri de yerine getirebileceğini ilk kez gösterdi. Kasım 2022'de tanınmış bir üretken yapay zekâ uygulamasının piyasaya sürülmesi, kamuoyu farkındalığında bir dönüm noktası oldu; uygulama iki ay içinde 100 milyon kullanıcıya ulaşarak tüm zamanların en hızlı büyüyen tüketici uygulaması oldu.

Ancak bu gelişme, endüstriyel uygulamalar için yeni zorluklar getirdi. Yapay zeka modellerinin yetenekleri katlanarak artarken, uygulamalar giderek daha karmaşık hale geldi. Şirketler, tedarikçiye bağlılık riskleri taşıyan büyük sağlayıcıların özel bulut çözümleri ile önemli yatırım ve uzman personel gerektiren karmaşık şirket içi geliştirmeler arasında seçim yapmak zorunda kaldı. Başarı oranları endişe verici derecede düşük kaldı; araştırmalar, geleneksel yapay zeka projelerinin %85'inin başarısız olduğunu, şirket içi geliştirmelerin ise %33 gibi düşük bir oranda kaldığını gösteriyor.

Bu gerilim alanında, yönetilen yapay zeka platformları 2023'ten itibaren üçüncü bir seçenek olarak ortaya çıktı. Bu platformlar, bulut hizmetlerinin ölçeklenebilirliğini ve uygun maliyetliliğini, özel çözümlerin özelleştirilebilirliğiyle birleştirdi; ancak her iki yaklaşımın da tipik dezavantajları olmadan. Bu alanda öncü bir kuruluş, genel yapay zeka araçları ile maliyet yoğun özel geliştirmeler arasındaki boşluğu kapatan Blueprint yaklaşımını geliştirdi. Platform, modüler yapay zeka yapı taşlarını düzenlenmiş spesifikasyonlar kullanarak yapılandırarak, özelleştirilmiş yapay zeka çözümlerinin aylar yerine günler içinde sunulmasını sağlıyor.

Bu gelişme, şirketlerin yapay zekayı algılama ve kullanma biçiminde köklü bir değişimi yansıtıyor. Yapay zeka, veri bilimi laboratuvarlarındaki izole deneylerden, iş süreçlerine derinlemesine entegre edilmiş, düzenlenmiş operasyonel zekaya dönüştü. Odak noktası, "Yapay zekayı geliştirebilir miyiz?" sorusundan, "Yapay zekayı ne kadar hızlı ve üretken bir şekilde kullanabiliriz?" sorusuna kaydı. Bu değişim, özellikle zaman kısıtlamaları ve risk azaltmanın kilit faktörler olduğu endüstriyel konsorsiyumlar için hayati önem taşıyor.

Zekanın yapı taşları: Modern yönetilen yapay zeka platformlarının teknik mimarisi

Yönetilen yapay zekâ platformlarının teknolojik temeli, geleneksel yazılım geliştirme yaklaşımlarından kökten farklıdır. Özünde, iş gereksinimlerini işlevsel yapay zekâ çözümlerine dönüştürmek için yenilikçi bir süreç olan plan yaklaşımı yer alır. Bu yaklaşım, gereksinim analizi, yazılım mimarisi ve uygulama gibi geleneksel aşamaları ortadan kaldırarak, bunların yerine önceden tanımlanmış, modüler yapı taşlarına dayalı otomatik bir üretim süreci getirir.

Böyle bir platformun mimarisi, kusursuz bir şekilde birbirine geçen dört temel teknik yapı taşından oluşur. İlki, yapılandırılmamış kurumsal verileri aranabilir, yapılandırılmış bilgilere dönüştüren gelişmiş arama ve akıl yürütme yeteneklerini içerir. Bu işlevsellik, endüstriyel şirketlerin daha önce e-postalarda, raporlarda ve eski sistemlerde gizli kalmış onlarca yıllık birikmiş alan bilgisine erişmesini sağlar. Konsorsiyumlar için bu, çeşitli ortaklardan gelen heterojen veri kaynaklarına merkezi veri depolamaya gerek kalmadan sistematik olarak erişilebileceği ve kullanılabileceği anlamına gelir.

İkinci yapı taşı otomasyon ve yapay zekâ araçlarına odaklanmaktadır. Bu otonom sistemler, karmaşık iş akışlarını yürütür ve gerçek zamanlı verilere dayanarak proaktif kararlar alır. Endüstriyel ortamlarda, bu araçlar örneğin bakım aralıklarını optimize edebilir, kalite kontrolleri gerçekleştirebilir veya insan müdahalesi gerektirmeden tedarik zinciri kararları verebilir. Bu durum, özellikle konsorsiyum yapılarındaki büyük ölçekli projeler için önemlidir, çünkü bu araçlar, ilgili ortaklarla kritik kararlar üzerinde kontrolü korurken şirket sınırları ötesinde çalışabilir.

Soyutlama ve veri işleme bileşeni, üçüncü teknik yapı taşını oluşturur. Platform, sensör verileri, makine kayıtları veya üretim dokümantasyonu gibi yapılandırılmamış içerikleri kullanılabilir yapılandırılmış formatlara dönüştürür. Bu özellik, genellikle farklı veri formatları ve eski sistemlere sahip heterojen BT ortamlarına sahip olan Alman sanayi şirketleri için özellikle önemlidir. Bir kimya şirketi ile bir tesis üreticisinin dehidrojenasyon teknolojilerini birlikte geliştirdiği ortak girişimlerde, bu yapı taşı, kimyasal katalizör geliştirme ve proses tesisi mühendisliğinden farklı veri kaynaklarının entegrasyonunu sağlar.

Dördüncü bileşen, eski sistemleri yapay zeka tabanlı yazılımlara dönüştüren modernizasyon fonksiyonlarını içerir. Bu, Alman sanayi şirketlerinin karşılaştığı en büyük zorluklardan birini ele alır: Modern yapay zeka teknolojilerini, kesintiye yol açacak sistem değişiklikleri olmadan mevcut üretim ortamlarına entegre etmek. Üç büyük otomotiv üreticisi, bağlantılı araçlar için açık yazılım yığınları üzerinde iş birliği yaptığında, bu yeni sistemlerin onlarca yıllık üretim sistemleriyle iletişim kurabilmesi gerekir; modernizasyon bileşeni tam da bu noktada devreye girer.

Uç bilişim, öncelikli olarak bir bulut çözümü olarak tasarlanmış olsa da platform mimarisinde merkezi bir rol oynar. Endüstriyel uygulamalar genellikle milisaniyenin altında gecikmeyle gerçek zamanlı işlem gerektirir. Uç bilişim, veri işlemeyi sensörlere ve üretim ekipmanlarına yakınlaştırarak kritik kararların ağ iletimlerinin neden olduğu gecikmeler olmadan alınmasını sağlar. Bir enerji tedarikçisinin, elektrolizör üreticisi ve endüstriyel hizmet sağlayıcısı gibi ortaklarla birlikte inşa ettiği hidrojen elektroliz tesisleri gibi büyük ölçekli projelerde, bu uç bilişim yeteneği hassas üretim süreçlerini kontrol etmek için olmazsa olmazdır.

Güvenlik mimarisi sıfır güven ilkesini takip eder. Platform hem özel bulutlarda hem de şirket içinde konuşlandırılabildiğinden, müşteri verileri güvenli kurumsal ortamdan asla ayrılmaz. Bu mimari karar, sıkı veri koruma düzenlemelerine tabi olan ve hassas üretim verilerini korumak zorunda olan Alman sanayi şirketleri için özellikle önemlidir. Bir savunma ve teknoloji şirketi askeri konuşlandırmalar için lojistik destek sağladığında, söz konusu veriler en yüksek güvenlik gereksinimlerine tabidir; sıfır güven mimarisi, bu gereksinimlerin ödün vermeden karşılanmasını sağlar.

Platformun bir diğer yenilikçi teknik özelliği ise entegrasyon yeteneklerinde yatmaktadır. Neredeyse her sisteme bağlanabilir: ERP sistemleri, üretim yürütme sistemleri, veritabanları ve hatta yapılandırılmamış veri kaynakları. Bu evrensel bağlantı, geleneksel yapay zeka projelerinin en büyük uygulama engellerinden birini ortadan kaldırır. Bu esneklik, ortakların farklı BT sistemleri kullandığı konsorsiyumlarda hayati önem taşır. Bir PEM elektroliz sağlayıcısı bir endüstriyel hizmet sağlayıcısıyla iş birliği yaptığında, sistemlerinin sorunsuz bir şekilde iletişim kurması gerekir; platform, karmaşık özel geliştirmeler olmadan bu birlikte çalışabilirliği sağlar.

Modüler mimari, yinelemeli geliştirme ve sürekli optimizasyona da olanak tanır. İş gereksinimlerindeki değişiklikler, karmaşık yeniden programlama gerektirmeden, plan üzerinde yapılan ayarlamalar sayesinde yazılıma anında yansıtılabilir. Bu esneklik, dinamik pazarlarda faaliyet gösteren ve değişen gereksinimlere hızlı yanıt vermesi gereken Alman sanayi şirketleri için hayati önem taşır. Ahşap yapılarda sürdürülebilir yapıştırıcılar için bir yapıştırıcı uzmanı ile bir polimer üreticisi arasındaki gibi, teknik gereksinimlerin ve sürdürülebilirlik hedeflerinin sürekli geliştiği ittifaklarda, bu çeviklik, yeni geliştirmeler yapılmadan sürekli adaptasyon sağlar.

Genellikle gözden kaçan ancak kritik bir husus, platformun LLM (Lise Yüksek Lisansı) agnostik yapısıdır. Birçok yapay zeka uygulaması belirli bir Büyük Dil Modeline sıkı sıkıya bağlı olsa da, Yönetilen Yapay Zeka platformlarının mimarisi farklı modeller arasında esnek geçiş olanağı sağlar. Bu, şirketleri tedarikçi bağımlılığından korur ve kullanım durumları için her zaman en uygun modelleri kullanabilmelerini sağlar. Bu, bugün baskın olan modellerin yarın geçerliliğini yitirebileceği hızla gelişen bir pazarda önemli bir avantajdır.

Yönetilen Yapay Zeka Platformu - Görsel: Xpert.Digital

Burada, şirketinizin özelleştirilmiş yapay zeka çözümlerini hızlı, güvenli ve yüksek giriş engelleri olmadan nasıl uygulayabileceğini öğreneceksiniz.

Yönetilen Yapay Zeka Platformu, yapay zeka için kapsamlı ve sorunsuz bir pakettir. Karmaşık teknolojiler, pahalı altyapılar ve uzun geliştirme süreçleriyle uğraşmak yerine, uzman bir iş ortağından ihtiyaçlarınıza göre uyarlanmış, genellikle birkaç gün içinde anahtar teslim bir çözüm alırsınız.

Başlıca faydalarına bir göz atalım:

⚡ Hızlı uygulama: Fikirden operasyonel uygulamaya aylar değil, günler içinde. Anında değer yaratan pratik çözümler sunuyoruz.

🔒 Maksimum veri güvenliği: Hassas verileriniz sizinle kalır. Üçüncü taraflarla veri paylaşımı yapmadan güvenli ve uyumlu bir işlem garantisi veriyoruz.

💸 Finansal risk yok: Sadece sonuçlara göre ödeme yaparsınız. Donanım, yazılım veya personele yapılan yüksek ön yatırımlar tamamen ortadan kalkar.

🎯 Ana işinize odaklanın: En iyi yaptığınız işe odaklanın. Yapay zeka çözümünüzün tüm teknik uygulamasını, işletimini ve bakımını biz üstleniyoruz.

📈 Geleceğe Hazır ve Ölçeklenebilir: Yapay zekanız sizinle birlikte büyür. Sürekli optimizasyon ve ölçeklenebilirlik sağlar, modelleri yeni gereksinimlere esnek bir şekilde uyarlarız.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Yönetilen Yapay Zeka Platformu

Endüstriyel Orkestrasyon: Konsorsiyum ve İttifakların Günümüz Uygulamalarında Yönetilen Yapay Zeka

Endüstriyel Orkestrasyon: Konsorsiyum ve ittifakların günümüz uygulamalarında yönetilen yapay zeka – Görsel: Xpert.Digital

Yönetilen yapay zekâ platformlarının pratik önemi, özellikle büyük ölçekli endüstriyel projelerin mevcut ortamında açıkça görülmektedir. Bu projeler artık neredeyse yalnızca çeşitli organizasyonel biçimler alan karmaşık ortaklıklar halinde uygulanmaktadır: konsorsiyumlar, belirli projeler için yasal olarak bağlı proje toplulukları olarak birkaç şirketi bir araya getirir; ortak girişimler, belirli pazarlar veya uzun vadeli iş birlikleri için ortak şirketler yaratır; ve alt yüklenici yapıları, büyük sağlayıcıların proje yönetimini üstlenmelerine ve alt görevleri uzman ortaklara devretmelerine olanak tanır.

Otomotiv endüstrisi, bu yeni iş birliği biçiminin çarpıcı bir örneğini sunmaktadır. Haziran 2025'te, Avrupa otomotiv endüstrisinin önde gelen on bir şirketi, bağlantılı araçlar için açık kaynaklı bir yazılım ekosisteminin ortak geliştirilmesi için bir Mutabakat Zaptı imzaladı. Bu girişim, açık ve sertifikalandırılabilir bir yazılım yığınına dayalı, farklılaşmayan araç yazılımları geliştirmeyi ve böylece yazılım tanımlı araca geçişi hızlandırmayı amaçlamaktadır. Özelliği ise şudur: Her üretici kendi kullanıcı arayüzlerini ve bilgi-eğlence sistemlerini geliştirmeye devam ederken, temel altyapıyı paylaşmaktadırlar.

Yönetilen yapay zeka platformları, bu tür takımyıldızlar için birçok önemli avantaj sunar. İlk olarak, ortaklar arasında uzun koordinasyon süreçleri olmadan hızlı prototip geliştirme olanağı sağlarlar. Her şirket, yapay zeka çözümlerini günler içinde test edebilir ve bu çözümler ortak ekosisteme sorunsuz bir şekilde entegre edilebilir. İkinci olarak, veri egemenliği her bir ortakla sağlanır; bir üreticinin hassas geliştirme verilerinin, her ikisi de aynı yapay zeka altyapısı üzerinde çalışıyor olsa bile, bir rakip firmanın verileriyle paylaşılması gerekmez. Üçüncü olarak, başarıya dayalı fiyatlandırma modeli, konsorsiyum ortakları için finansal riski önemli ölçüde azaltır.

Enerji sektöründe de benzer bir dinamik gözlemlenmektedir. Büyük bir enerji tedarikçisi, Avrupa'daki ortaklarıyla birlikte Almanya'da hidrojenle çalışan gaz yakıtlı enerji santralleri geliştirmektedir. Tedarikçi, tesislerinden birinde nominal kapasitesi yaklaşık 800 MW olan H2 kapasiteli bir kombine çevrim enerji santrali için bir İtalyan-İspanyol konsorsiyumu kurmuştur. Üç ortak arasındaki sözleşme, ilk adım olarak enerji santrali için izin planlamasını içermektedir. Buna paralel olarak, enerji tedarikçisi başka bir tesiste yeşil hidrojen için 300 MW'lık bir elektroliz tesisi kurmaktadır. Bir elektrolizör üreticisi 100 MW'lık bir elektrolizör tedarik etmekte ve bir endüstriyel hizmet sağlayıcısı üçüncü elektroliz ünitesinin entegrasyonunun yanı sıra yardımcı ve yardımcı sistemlerin planlama ve kurulumunu üstlenmektedir.

Bir enerji tedarikçisi, bir elektrolizör üreticisi ve bir endüstriyel hizmet sağlayıcısının iş birliği yaptığı bu kadar karmaşık ve büyük ölçekli projelerde, muazzam koordinasyon zorlukları ortaya çıkar. Yönetilen yapay zekâ platformları, tüm ortakların teknolojik bağımsızlıklarından ödün vermeden üzerinde çalışabilecekleri ortak bir dijital temel oluşturarak bu zorlukları ele alır. Platform, çeşitli alt sistemlerden gelen gerçek zamanlı verileri entegre edebilir, optimizasyon önerileri üretebilir ve şirket sınırları ötesinde faaliyet gösteren otonom aracılar dağıtabilir; tüm bunları yaparken de ilgili veri egemenliğini korur.

Kimya endüstrisi, yönetilen yapay zekanın yerleşik ortaklıklarda nasıl katma değer yaratabileceğini de göstermektedir. Küresel bir kimya şirketi ve çeşitlendirilmiş bir sanayi grubu, tescilli bir dehidrojenasyon prosesi üzerindeki iş birliklerini genişletmek için ortak bir geliştirme anlaşması imzaladı. Bu proses, özellikle kararlı bir katalizör kullanarak propandan propilen veya izobütandan izobutilen üretiyor. Sanayi grubu proses geliştirmeye odaklanırken, kimya şirketi katalizör geliştirmeye odaklanıyor. Ortak hedef, katalizör ve tesis tasarımında hedeflenen iyileştirmeler yoluyla prosesi kaynak ve enerji tüketimi açısından önemli ölçüde daha verimli hale getirmek.

Bu yapılandırmada, yönetilen yapay zeka platformları geliştirme döngülerini önemli ölçüde hızlandırabilir. Yapay zeka destekli simülasyonlar, maliyetli fiziksel prototipler oluşturmadan önce farklı katalizör tasarımlarını ve tesis konfigürasyonlarını silico ortamda test edebilir. Makine öğrenimi modelleri, pilot tesislerden gelen proses verilerini analiz edebilir ve insan mühendislerin gözden kaçırabileceği optimizasyon fırsatlarını belirleyebilir. Otonom ajanlar ise, maksimum verimlilik sağlamak için çalışan tesislerin sürekli izlenmesini ve ince ayarını üstlenebilir.

Endüstriyel ittifaklar için özellikle önemli olan, yönetilen yapay zekâ platformlarının hassas bilgiler üzerinde kontrolü korurken heterojen veri kaynaklarını entegre edebilme becerisidir. Bir yapıştırıcı üreticisi ve bir polimer uzmanı, ahşap yapılar için sürdürülebilir yapıştırıcılar üzerinde iş birliği yaptığında, her ortak belirli bir uzmanlık sunar: Polimer uzmanı, biyolojik olarak atfedilen hammaddelere dayalı poliüretan bazlı malzemeler sağlarken, yapıştırıcı üreticisi bunları yüksek performanslı yapıştırıcı çözümleri için kullanır. Ancak, ilgili üretim süreçleri ve kimyasal formülasyonlar son derece hassas ticari sırlardır. Yönetilen yapay zekâ platformları, ham verilerin ortaklar arasında paylaşılmasına gerek kalmadan bu veriler üzerinde yapay zekâ modellerinin eğitilmesini ve kullanılmasını mümkün kılar.

Günümüz uygulamalarında bir diğer kritik husus da uygulama hızıdır. Geleneksel yapay zeka projelerinin üretime hazır hale gelmesi genellikle 12 ila 18 ay sürerken, yönetilen yapay zeka platformları haftalar hatta günler içinde devreye alımlara olanak tanır. Bu zaman tasarrufu, gecikmelerin hızla maliyet artışına ve sözleşmesel cezalara yol açabildiği konsorsiyumlar için muazzam bir değerdir. Suudi Arabistan'da büyük bir enerji teknolojisi şirketi tarafından hayata geçirilen ve 25 yıllık bakım sözleşmesi içeren 1,6 milyar dolarlık enerji santrali sözleşmesi gibi büyük ölçekli projelerde, yapay zeka destekli kestirimci bakımdan elde edilen küçük verimlilik kazanımları bile milyonlarca dolar tasarruf sağlayabilir.

Pratik uygulama, somut müşteri başarılarına da yansıyor. Küresel bir gayrimenkul hizmet sağlayıcısı, platform sağlayıcısıyla çalışmanın anlamlı içgörüler elde etme ve müşteri sonuçları sunma becerisini önemli ölçüde geliştirdiğini bildiriyor. Başka bir müşteri ise satış teklifi sürecini tamamen otomatikleştirerek işlem süresini 24 saatten saniyelere indirdi. Bu tür verimlilik kazanımları, hızlı teklif hazırlama ve hassas maliyet hesaplamasının rekabet avantajı için kritik öneme sahip olduğu endüstriyel konsorsiyumlar için de önemlidir.

Sahada test edilmiş inovasyon: Endüstriyel konsorsiyum projelerinden iki vaka çalışması

Yönetilen yapay zeka platformlarının büyük ölçekli endüstriyel projeler için pratik önemini göstermek için, konsorsiyum yapılarındaki belirli zorlukları ve çözüm yaklaşımlarını gösteren somut kullanım durumlarına ayrıntılı bir şekilde bakmak faydalı olacaktır.

İlk kullanım örneği, bir PEM elektroliz teknolojisi sağlayıcısı ile uluslararası bir endüstriyel tesis hizmet sağlayıcısının Avrupa'da verimli, büyük ölçekli projeler geliştirmek üzere stratejik bir ortaklık kurduğu yeşil hidrojen üretimi alanındadır. İş birliği, büyük ölçekli elektroliz projelerine odaklanmakta ve her iki şirketin tamamlayıcı yeteneklerini bir araya getirmektedir: biri lider bir PEM elektroliz teknolojisi sağlayıcısı, diğeri ise uluslararası bir endüstriyel tesis hizmet sağlayıcısı olarak.

Bu tür projelerdeki zorluk, genellikle bir OEM tarafından karşılanan temel elektroliz alanı ile müşterilerin genellikle bir EPC/EPCM sağlayıcısı veya tesis entegratörüne yaptırdığı tesisle ilgili unsurlar arasındaki arayüzlerin karmaşıklığında yatmaktadır. Ortaklar, açıkça tanımlanmış arayüzlerin ve ayrıntılı, standartlaştırılmış tesis konseptlerinin, ilgili tüm taraflar için önemli bir katma değer sağladığının farkındadır. Bu nedenle, iş birliklerinin özünde yeşil hidrojen projeleri için konseptlerin ortak geliştirilmesi ve her iki taraf arasında teknik ve ticari arayüzlerin koordinasyonu yatmaktadır.

Yönetilen bir yapay zeka platformu, bu senaryoda birkaç kritik işlevi yerine getirebilir. İlk olarak, geçmiş proje verilerinden kalıplar çıkararak ve en uygun yapılandırmaları önererek standart tesis tasarımlarının geliştirilmesini önemli ölçüde hızlandırabilir. İkinci olarak, verileri gerçek zamanlı olarak dönüştüren ve paylaşan akıllı bir ara yazılım görevi görerek iki ortağın sistemleri arasındaki teknik entegrasyonu otomatikleştirebilir. Üçüncü olarak, planlama ve uygulama aşamalarında proje parametrelerini sürekli olarak izleyerek, maliyetli gecikmelere yol açmadan önce olası sorunlara karşı erken uyarı verebilir.

Platformun hassas verileri ifşa etmeden proje sınırları boyunca bilgi toplama yeteneği özellikle önemlidir. İki şirket, münhasır olmayan bir stratejik ortaklık üzerinde çalışmaktadır; bu, her iki şirketin de paralel olarak diğer ortaklarla iş birliği yapabileceği anlamına gelir. Yönetilen bir yapay zeka platformu, farklı projelerden elde edilen içgörüleri sentezleyebilir ve rakip girişimler arasında projeye özgü ayrıntıları paylaşmaya gerek kalmadan genelleştirilmiş en iyi uygulamaları türetebilir. Bu, ticari hassasiyetleri korurken tüm proje portföyünde sürekli öğrenme ve iyileştirmeyi mümkün kılar.

Somut faydalar ölçeklendirmede de açıkça görülmektedir. Her iki şirket de yeşil hidrojenin enerji piyasasının dönüşümünde merkezi bir rol oynayacağına ve ilgili paydaşlar arasındaki iş birliğine dayalı yaklaşımların hidrojen ekonomisinin ilerlemesinde kilit rol oynayacağına inanmaktadır. Önümüzdeki yıllarda ve on yıllarda yeşil hidrojene yönelik küresel talebin önemli ölçüde artması beklendiğinden, ortaklar bu pazara girmenin umut verici bir iş potansiyeli olduğunu düşünmektedir. Birbirini tamamlayan becerileriyle bu dönüşüme önemli bir katkıda bulunabilirler. Yönetilen bir yapay zeka platformu, kanıtlanmış proje modellerini tekrarlanabilir hale getirerek ve yeni projeler için gereken süreyi önemli ölçüde azaltarak bu ölçeklendirmeyi önemli ölçüde kolaylaştıracaktır.

İkinci kullanım örneği otomotiv sektöründen geliyor ve yukarıda bahsedilen yazılım girişimini kapsıyor. Araç üreticileri ve büyük tedarikçiler de dahil olmak üzere Avrupa otomotiv sektörünün önde gelen on bir şirketi, açık kaynaklı bir girişimi birlikte yürütüyor. Amaç, yazılım tanımlı araçlara dönüşümü hızlandırmak için açık ve sertifikalı bir yazılım yığınına dayalı, farklılaşmayan araç yazılımları geliştirmek.

Zorluk ortada: Bu üreticilerin her biri, onlarca yıldır geliştirilen oldukça karmaşık BT sistemlerine ve üretim altyapılarına sahip. Aynı zamanda, bu şirketler pazarda yoğun bir rekabet içinde ve ayırt edici özelliklerini korumak zorundalar. Bu nedenle yazılım ittifakı, sürücülerin veya yolcuların doğrudan algılayamadığı bileşenlere odaklanıyor; araç bileşenlerinin kimlik doğrulaması, aralarındaki iletişim, bulut hizmetleri, müşteri arayüzleri ve üst düzey işletim sistemleri gibi. Üreticiye özel kullanıcı arayüzleri ve bilgi-eğlence sistemleri şirket içinde geliştirilmeye devam edecek ve birbirlerinden tamamen ayırt edilebilir kalacak.

Şirketler, bu iş birliği sayesinde yazılım geliştirme maliyetlerini düşürmeyi ve küresel pazarda rekabet gücünü korumak için yeni modellerin teslimat sürelerini kısaltmayı umuyor. Otonom sürüşü desteklemek üzere tasarlanan modüler platform, 2026 yılına kadar diğer sektör katılımcılarının kullanımına sunulacak. Geliştirme maliyetlerinde yüz milyonlarca dolar tasarruf sağlanması beklenirken, bu teknolojiye sahip ilk üretim aracının 2030 yılında piyasaya sürülmesi planlanıyor.

Bu karmaşık senaryoda, yönetilen bir yapay zeka platformu, birkaç kritik işlevi yerine getiren ortak bir teknolojik temel görevi görebilir. İlk olarak, farklı ortakların farklı yazılım bileşenlerinin entegrasyonunu, özel kodlarını ifşa etmelerini gerektirmeden koordine eden merkezi bir düzenleme katmanı görevi görebilir. Platform, her ortak kendi geliştirme araçlarını ve süreçlerini korurken, arayüzleri standartlaştıran ve uyumluluğu sağlayan akıllı bir ara yazılım olarak işlev görebilir.

İkinci olarak, platform gelişmiş test otomasyonuna olanak tanıyabilir. On bir farklı şirket tarafından geliştirilen yazılım yığınlarıyla uyumluluk ve güvenilirliği sağlamak büyük bir zorluktur. Yapay zekâ aracıları, sürekli olarak otomatik testler gerçekleştirebilir, olası uyumsuzlukları tespit edebilir ve hatta sorunlar üretim sistemlerine ulaşmadan önce çözüm önerileri üretebilir. Bu, özellikle otonom sürüşle ilgili güvenlik açısından kritik bileşenler için değerli olacaktır.

Üçüncüsü, platform tüm ortak şirketler arasında bilgi toplamayı mümkün kılabilir. Bir ortak teknik bir soruna belirli bir çözüm bulursa, yapay zeka bu yaklaşımı soyutlayabilir ve o ortağın belirli uygulama ayrıntılarını ifşa etmeden diğer ortakların kullanımına sunabilir. Bu, rekabet avantajlarını korurken kolektif öğrenmeyi teşvik eder; bu, konsorsiyumlarda elde edilmesi son derece zor bir dengedir.

Dördüncüsü, yönetilen yapay zeka platformu için performansa dayalı fiyatlandırma modelleri, konsorsiyum ortakları için finansal riski azaltabilir. Şirketler, yapay zeka altyapısına büyük ön yatırımlar yapmak yerine, yalnızca geliştirme süresinin kısaltılması, kod kalitesinin iyileştirilmesi veya test döngülerinin hızlandırılması gibi kanıtlanabilir sonuçlar için ödeme yaparlar. Bu, özellikle elektrifikasyon ve yazılım dönüşümü nedeniyle büyük finansal zorluklar yaşayan bir sektörde caziptir.

Her iki kullanım örneği de ortak bir örüntüyü göstermektedir: Konsorsiyumlardaki büyük ölçekli endüstriyel projeler, iş birliği ve rekabet, standardizasyon ve farklılaştırma, hız ve özen arasında bir denge gerektirir. Yönetilen yapay zeka platformları, bu çelişkili gereksinimleri uzlaştırmak için gereken teknolojik altyapıyı sağlar. Kontrol kaybı olmadan hızlı inovasyona, ticari sırları ifşa etmeden paylaşımlı kaynak kullanımına ve rekabet avantajlarını zayıflatmadan kolektif öğrenmeye olanak tanırlar.

Madalyonun diğer yüzü: Yönetilen yapay zeka uygulamalarındaki riskler ve tartışmalar

Kritik bir konu, veri kalitesi ve yönetişimidir. Yönetilen yapay zeka platformları, yapılandırılmamış ve heterojen veri kaynaklarını işleyebileceklerini vaat ediyor. Ancak temel prensip hâlâ geçerli: yetersiz veri, yetersiz yapay zeka sonuçlarına yol açıyor. Bir araştırma, iş liderlerinin %42'sinin yapay zeka modellerini etkili bir şekilde eğitmek veya uyarlamak için yeterli tescilli veriye sahip olmadıklarından korktuğunu gösteriyor. Konsorsiyumlarda ise bu sorun, veri parçalanmasıyla daha da kötüleşiyor: ilgili bilgiler farklı iş ortakları arasında dağıtılıyor, farklı formatlarda saklanıyor ve genellikle paylaşılan yapay zeka modelleri tarafından erişilemiyor.

Veri ambarları, zorluğu daha da artırıyor. Kurumsal iş birliklerinde, yalnızca bireysel kuruluşlar içinde teknik ambarlar değil, aynı zamanda ortaklar arasında yasal ve ticari engeller de mevcut. Yönetilen bir yapay zekâ platformu, çeşitli veri kaynaklarını entegre edebilecek teknik kapasiteye sahip olsa bile, gizlilik sözleşmeleri ve rekabet endişeleri genellikle gerekli veri paylaşımını engelliyor. Bu durum, yapay zekânın temel bir avantajını, yani büyük ve çeşitli veri kümelerinden öğrenme yeteneğini baltalıyor.

İkinci sorun alanı, yapay zekâ kararlarının şeffaflığı ve açıklanabilirliğiyle ilgilidir. Birçok yapay zekâ modeli, karar alma süreçlerinin anlaşılması zor olan kara kutular gibi işlev görür. Bu durum, kararların gerekçelendirilebilir ve denetlenebilir olması gereken enerji veya savunma teknolojisi gibi düzenlenmiş sektörlerde özellikle kritiktir. Bir konsorsiyum projesindeki bir yapay zekâ aracısı kritik bir karar verdiğinde (örneğin, bir kimya tesisinde üretim parametrelerini ayarlamak veya bir enerji santralinde enerji akışlarını yeniden yönlendirmek), tüm ortaklar bu kararın neden alındığını anlamalı ve kavrayabilmelidir.

Ağustos 2025'te kademeli olarak yürürlüğe girecek olan Avrupa Yapay Zeka Yasası, bu gereklilikleri önemli ölçüde sıkılaştırıyor. Yüksek riskli yapay zeka sistemleri, sıkı dokümantasyon ve şeffaflık yükümlülüklerine tabidir. Yönetilen yapay zeka platformları, sistemlerinin bu gereklilikleri karşıladığından emin olmalıdır; bu da yapay zekanın şirket sınırları ötesinde faaliyet gösterdiği ve yasal olarak ayrı birden fazla kuruluşu etkileyen kararlar aldığı durumlarda karmaşık bir girişimdir.

Üçüncü risk, güvenlik ve siber saldırı yüzeyiyle ilgilidir. Yapay zeka sistemleri, şirketlerin saldırı yüzeyini önemli ölçüde genişletir. Rakip girdiler, yapay zeka modellerini manipüle edebilir ve hatalı veya zararlı kararlara yol açabilir. Kritik altyapının kontrol altında olduğu endüstriyel konsorsiyumlarda, bu tür saldırılar felaketle sonuçlanabilir. Bir hidrojen elektroliz projesinde güvenliği ihlal edilmiş bir yapay zeka sistemi, güvenlik mekanizmalarını aşarak tehlikeli çalışma koşullarına neden olabilir.

Yapay zeka ajanlarının özerkliği, bu zorluğu daha da kötüleştiriyor. Ajanlar, finansal işlemler, sistem değişiklikleri veya operasyonel ayarlamalar gibi eylemleri bağımsız olarak gerçekleştirme yetkisine sahip olduğunda, manipüle edilmiş veya hatalı kararlar, insan denetimi devreye girmeden önce çok daha kapsamlı sonuçlar doğurabilir. Yönetilen yapay zeka platformları, özerkliği sınırlayan ve kritik kararların insan onayı gerektirmesini sağlayan sağlam güvenlik önlemleri uygulamalıdır.

Dördüncü sorun, kurumsal atalet ve kabullenmeyle ilgilidir. Teknik olarak gelişmiş yapay zeka çözümleri bile, kullanıcıların benimsememesi ve kurumsal direnç nedeniyle sıklıkla başarısız olur. Bu zorluk, konsorsiyumlarda daha da artar, çünkü yalnızca bireysel şirketlerin değil, koordineli ortak ağlarının da ikna edilmesi gerekir. Konsorsiyum ortaklarından biri yapay zeka çözümünü reddederse veya etkili bir şekilde kullanamazsa, bu durum tüm projeyi etkileyebilir.

Kuruluşlar arasındaki kültürel farklılıklar bu sorunu daha da kötüleştiriyor. Mühendis odaklı bir karar alma sürecine sahip bir Alman makine mühendisliği şirketi, çevik bir teknoloji girişiminden veya bürokratik olarak yapılandırılmış bir enerji tedarikçisinden temelde farklı bir kültüre sahiptir. Yönetilen yapay zeka platformlarının bu farklı bağlamlara uyum sağlaması gerekir; bu da genellikle hafife alınan bir zorluktur.

Beşinci risk, algoritmik önyargı ve adaletle ilgilidir. Yapay zeka modelleri, eğitim verilerinden önyargı ve çarpıtmalar edinip bunları sürdürebilir. Endüstriyel uygulamalarda bu durum, sistematik olarak yetersiz kararlara yol açabilir. Örneğin, bir konsorsiyum projesinde işgücü planlaması için bir yapay zeka sistemi eğitiliyorsa ve geçmiş veriler belirli grupların yeterince temsil edilmediğini gösteriyorsa, yapay zeka bu önyargıyı sürdürebilir ve güçlendirebilir.

Son olarak, maliyet şeffaflığı ve yatırım getirisi gibi temel bir sorun var. Yönetilen yapay zeka platformları başarıya dayalı fiyatlandırma modellerini tanıtsa da, başarının tam olarak nasıl ölçüldüğü ve bu ölçümü kimin kontrol ettiği genellikle belirsizliğini koruyor. Maliyetlerin genellikle karmaşık formüllere göre dağıtıldığı konsorsiyumlarda, yapay zeka kaynaklı faydaların bireysel ortaklara dağıtımı tartışmalı olabiliyor. Bir yapay zeka optimizasyonu ortak bir sürecin verimliliğini %15 oranında artırıyorsa, bu fayda bir teknoloji tedarikçisi, bir tesis entegratörü ve bir operatör arasında nasıl dağıtılıyor?

Bu zorluklar, yönetilen yapay zeka platformlarının endüstriyel konsorsiyumlar için uygun olmadığı anlamına gelmez. Ancak, dikkatli bir durum tespiti, sağlam sözleşmesel güvenceler ve gerçekçi beklentilere duyulan ihtiyacın altını çizer. Başarılı uygulamalar yalnızca teknik mükemmellik değil, aynı zamanda iyi düşünülmüş yönetişim yapıları, net hesap verebilirlik hatları ve sürekli izleme gerektirir.

Zeka Ufukları

Yönetilen yapay zeka ekosistemindeki gelecekteki gelişmeler – Görsel: Xpert.Digital

Yönetilen yapay zeka platformlarının gelişimi henüz yeni başlıyor. Birbirine yakınlaşan birkaç trend, ekosistemin önümüzdeki yıllarda köklü değişikliklere uğrayacağını ve bunun endüstriyel konsorsiyumlar ve büyük ölçekli projeler için önemli sonuçlar doğuracağını gösteriyor.

En belirgin trend, karmaşık görevleri minimum insan müdahalesiyle yerine getirebilen otonom dijital çalışanlar olan Agentic AI'nın yükselişidir. Önde gelen bir pazar araştırma şirketi, 2026 yılına kadar yeni uygulamaların %30'undan fazlasının yerleşik otonom aracılar içereceğini öngörüyor. Bu aracılar hedefler belirler, kararlar alır, bilgi toplar ve görevleri büyük ölçüde bağımsız olarak tamamlar. Endüstriyel konsorsiyumlar için bu, aracıların rutin olarak kurumsal sınırların ötesinde faaliyet gösterebileceği anlamına gelebilir; örneğin, bir aracı, birden fazla ortağa ait sistemlerle otonom olarak etkileşim kurarak bir ortak girişimin tedarik zincirini optimize edebilir.

Küresel bir danışmanlık firması, çeşitli departmanlarda halihazırda 50'den fazla yapay zeka temsilcisi görevlendirdi ve yıl sonuna kadar 100'den fazla temsilci çalıştırmayı planlıyor. Bir yapay zeka temsilcisi sağlayıcısı, temsilcileri için başarıya dayalı fiyatlandırma sunarak, "Yalnızca gerçek sonuçlar elde ettiğimizde ödeme alıyoruz" diyor. Bu model, yönetilen yapay zeka platformları için standart haline gelebilir ve endüstriyel konsorsiyumlar için finansal riski daha da azaltabilir.

İkinci önemli trend, yapay zekâ sistemlerinin artan duygusal zekâsıdır. Konuşmaya dayalı yapay zekâ, insan duygularını daha iyi anlamak ve bunlara yanıt vermek için duygusal zekâyı entegre ederek kullanıcı deneyimini iyileştirir. Endüstriyel uygulamalar için bu, yapay zekâ sistemlerinin yalnızca teknik optimizasyonlar önermekle kalmayıp, aynı zamanda başarılı uygulama için kritik öneme sahip organizasyonel ve insan faktörlerini de dikkate alması anlamına gelebilir. Bir yapay zekâ aracısı, bir konsorsiyum ekibi içinde önerilen bir süreç değişikliğine karşı artan direnci tespit edebilir ve daha az kesintiye neden olan alternatif yaklaşımlar önerebilir.

Üçüncü önemli trend, veri egemenliği ve gizlilik odaklı yapay zekâdır. Kuruluşlar üretken yapay zekâya giderek daha fazla yatırım yaptıkça, veri gizliliği riskleri ve kişisel ve müşteri bilgilerini koruma ihtiyacı konusunda farkındalık artmaktadır. Bu durum, veri işlemenin yerel olarak veya doğrudan kullanıcıların cihazlarında gerçekleştiği gizlilik odaklı yapay zekâ modellerine daha fazla odaklanılmasına yol açacaktır. Büyük bir teknoloji ve donanım şirketi, veri gizliliğine öncelik vererek fark yaratıyor ve diğer yapay zekâ donanım üreticilerinin ve geliştiricilerinin de 2026'da bu yolu izlemesi muhtemel.

Bu, özellikle endüstriyel konsorsiyumlar için önemlidir. Yapay zeka modellerini, modelin verilere ulaştığı, tersinin olmadığı, birleşik veriler üzerinde eğitebilme yeteneği, iş ortakları arasında veri paylaşımının temel zorluğunu çözebilir. Bir yapay zeka modeli, bir kimya şirketinin, bir tesis üreticisinin ve diğer iş ortaklarının verilerinden, bu şirketlerin ham verilerini ifşa etmesine gerek kalmadan öğrenebilir.

Dördüncü trend, analiz ve simülasyon için sentetik verilerle ilgilidir. Metin ve görüntü üretmenin ötesinde, üretken yapay zekâ, gerçek dünyayı anlamak, çeşitli sistemleri simüle etmek ve ek algoritmalar eğitmek için gereken temel verileri üretmek için giderek daha fazla kullanılmaktadır. Bu, bankaların gerçek müşteri verilerini tehlikeye atmadan dolandırıcılık planlarını modellemesine ve sağlık hizmeti sağlayıcılarının hasta gizliliğini tehlikeye atmadan tedavileri ve denemeleri simüle etmesine olanak tanır.

Endüstriyel konsorsiyumlarda sentetik veri üretimi, yeni süreçlerin geliştirilmesi ve test edilmesinde devrim yaratabilir. Ortaklar, hassas operasyonel bilgileri ifşa etmeden, gerçek dünya sistemlerinin özelliklerini yansıtan sentetik veriler üzerinde yapay zeka modellerini ortaklaşa eğitebilirler. Bu, ticari hassasiyetleri korurken iş birliğine dayalı inovasyonu mümkün kılacaktır.

Beşinci trend, AIaaS pazarının devam eden konsolidasyonu ve standardizasyonudur. Küresel Yapay Zeka Hizmet Olarak pazarının, %36,1'lik bir bileşik yıllık büyüme oranıyla (CAGR) 2024'te 16,08 milyar dolardan 2030'da 105,04 milyar dolara çıkması bekleniyor. Bir pazar araştırma şirketi, %35,1'lik bir bileşik yıllık büyüme oranıyla 2025'te 20,26 milyar dolardan 2030'da 91,20 milyar dolara çıkacağını öngörüyor.

Bu muazzam pazar genişlemesi, bazı platformların baskın konumlar alırken diğerlerinin pazardan çekilmesiyle birlikte artan bir konsolidasyona yol açacaktır. Endüstriyel konsorsiyumlar için bu, yalnızca mevcut yetenekleri değil, aynı zamanda uzun vadeli uygulanabilirliği de göz önünde bulundurarak dikkatli bir tedarikçi seçimi yapılması gerektiği anlamına gelir. Aynı zamanda, artan olgunluk ve standardizasyon, entegrasyonu kolaylaştıracak ve platformlar arası geçiş maliyetlerini potansiyel olarak azaltacaktır.

Altıncı önemli trend, sektöre özgü uzmanlaşmadır. Finansal hizmetler, sigortacılık, sağlık ve imalat gibi düzenlemeye tabi sektörler, yapay zekanın benimsenmesinde öncü rol oynamaktadır. Bu sektörlerin güçlü yönetişim ve veri koruma temelleri, yapay zekaya geçişi küçük ama etkili bir yatırım haline getirmektedir. Yönetilen yapay zeka platformları, ilgili iş akışları, zorlukları ve düzenleyici ortamları hakkında derin bir anlayışı yansıtan, belirli sektörler için giderek daha fazla özelleştirilmiş çözümler geliştirecektir.

Endüstriyel konsorsiyumlar için bu, çok ortaklı projelerin ihtiyaçlarına özel olarak uyarlanmış platformların oluşturulması anlamına gelebilir; bu platformlar, konsorsiyum yapılarının karmaşıklığını hesaba katan entegre yönetişim mekanizmaları, veri koruma çerçeveleri ve faturalama modellerine sahiptir.

Yedinci trend, 5G ve Nesnelerin İnterneti gibi gelişmekte olan teknolojilerle entegrasyonla ilgilidir. Gelecekteki fırsatlar, daha özelleştirilebilir yapay zekâ çözümlerinin geliştirilmesinde, gelişmiş veri korumasında ve Nesnelerin İnterneti ve 5G gibi gelişmekte olan teknolojilerle entegrasyonda yatmaktadır. Binlerce sensör ve aktüatörün gerçek zamanlı olarak koordine edilmesi gereken büyük ölçekli endüstriyel projeler için bu birleşme dönüştürücü olabilir. Yapay zekâ aracıları, uç cihazlarla doğrudan iletişim kurabilir, milisaniyeler içinde kararlar alabilir ve ortaya çıkan veri akışlarından sürekli olarak öğrenebilir.

Son olarak, sekizinci trend, yazılım iş modellerinde köklü bir değişime işaret ediyor. Yapay zeka entegrasyonu, daha fazla esneklik sunan ve müşterilerin elde ettiği değerle daha uyumlu, kullanıma ve başarıya dayalı fiyatlandırma gibi yeni gelir modellerinin önünü açabilir. Kurumsal iş akışları için bir bulut platformu sağlayıcısı, hem kullanıma hem de başarıya dayalı fiyatlandırma uygulayarak, müşterilerin otomatik olay çözümü veya yapay zeka destekli iş akışı başına ödeme yapmalarına olanak tanırken, fiyatlandırmayı daha kısa bilet çözüm süreleri ve daha düşük işçilik maliyetleriyle de ilişkilendiriyor.

Endüstriyel konsorsiyumlar için bu tür modeller, maliyet dağıtımını önemli ölçüde basitleştirebilir. Yatırımlar ve risk paylaşımı konusunda karmaşık ön anlaşmalar yapmak yerine, ortaklar yalnızca elde edilen gerçek faydalar için ödeme yaparlar; bu faydalar, tasarruf edilen iş gücü saatleri, azalan enerji maliyetleri veya iyileştirilmiş üretim oranlarıyla ölçülür. Bu, yalnızca finansal riski azaltmakla kalmaz, aynı zamanda teşvikleri de daha iyi uyumlu hale getirir: Tüm ortaklar, başarılı yapay zeka uygulamasından doğrudan faydalanır.

Bu birleşen trendler, yönetilen yapay zeka platformlarının endüstriyel iş birliği için vazgeçilmez orkestrasyon katmanları haline geleceği bir geleceğe işaret ediyor. Bu platformlar yalnızca teknik altyapı sağlamakla kalmayacak, aynı zamanda ortaklar arasında akıllı aracılar olarak hareket ederek iş birliği ve rekabeti dengeleyecek, sırları ifşa etmeden bilgiyi bir araya getirecek ve proje sınırları boyunca sürekli öğrenmeyi mümkün kılacaktır. Bu evrimi erkenden öngören ve ilgili yetenekleri geliştirmeye yatırım yapan konsorsiyumlar önemli bir rekabet avantajına sahip olacaktır.

Sistematik sınıflandırma: Yönetilen Yapay Zeka'nın endüstriyel iş birlikleri için anlamı nedir?

Yönetilen yapay zeka platformlarının analizi, büyük ölçekli endüstriyel projelerin tasarlanma ve uygulanma biçiminde temel bir paradigma değişimini ortaya koymaktadır. Temel bulgular, çeşitli boyutlarda sistematik hale getirilebilir.

Öncelikle, bu platformlar yapay zeka entegrasyonunda benzeri görülmemiş bir hız sağlıyor. Geleneksel uygulamalar 12 ila 18 ay sürerken ve %85 hata oranına sahipken, plan tabanlı yaklaşımlar üretime hazır çözümlerin günler veya haftalar içinde sunulmasını sağlıyor. Bu durum, gecikmelerin doğrudan maliyet artışlarına ve sözleşmesel cezalara yol açtığı endüstriyel konsorsiyumlar için dönüştürücü bir etki yaratıyor. Enerji teknolojisi grubunun Suudi Arabistan'daki 1,6 milyar dolarlık hacmi ve 25 yıllık süresiyle projesi, marjinal verimlilik iyileştirmelerinin bile ne kadar büyük bir finansal etkiye sahip olabileceğini gösteriyor.

İkinci olarak, yönetilen yapay zeka platformları, çok ortaklı projelerde veri egemenliğinin temel ikilemini çözer. Sıfır güven mimarileri ve şirket içi veya özel bulut dağıtım seçenekleri, şirketlerin hassas verileri ifşa etmeden yapay zeka kullanmalarına olanak tanır. Bu, özellikle bir kimya şirketi ile bir tesis üreticisi arasındaki katalizör geliştirme iş birliği gibi, her ortağın son derece hassas ticari sırları korumak zorunda olduğu ve aynı zamanda yakın teknik entegrasyon gerektirdiği senaryolarda önemlidir.

Üçüncüsü, bu platformlar gelişmiş yapay zeka yeteneklerine erişimi demokratikleştiriyor. Daha önce yalnızca kapsamlı veri bilimi ekiplerine ve önemli bütçelere sahip şirketler yapay zekayı etkili bir şekilde kullanabiliyorken, yönetilen yaklaşımlar aynı zamanda orta ölçekli şirketlerin ve uzman tedarikçilerin de kurumsal düzeyde yapay zekaya erişmesini sağlıyor. Büyük bir ana yüklenicinin genellikle çok sayıda küçük alt yükleniciyle çalıştığı konsorsiyumlarda, bu durum teknolojik dengesizlikleri dengeliyor ve tüm tedarik zincirinde gerçek bir dijital entegrasyon sağlıyor.

Dördüncüsü, başarıya dayalı fiyatlandırma modelleri, yapay zeka yatırımlarının risk yapısını dönüştürüyor. Şirketler, belirsiz sonuçlar doğuran yüksek peşin yatırımlar yerine, yalnızca kanıtlanabilir iş başarısı için ödeme yapıyor. Bu, özellikle endüstriyel şirketlerin kâr marjı baskısı altında olduğu ve yatırım kararlarının giderek daha fazla yatırım getirisi (YG) tarafından yönlendirildiği mevcut ekonomik ortamda cazip bir seçenek. Otomotiv üreticilerinin yazılım ittifakı, geliştirme maliyetlerini düşürmeyi açıkça hedefliyor; başarıya dayalı modellere sahip yönetilen yapay zeka platformları bu hedefi destekleyecektir.

Beşincisi, LLM'den bağımsız mimariler, hızla gelişen bir pazarda hayati önem taşıyan geleceğe hazırlığı mümkün kılar. Şirketler belirli modellere veya tedarikçilere bağlı kalmaz ve teknolojik atılımlara esnek bir şekilde yanıt verebilirler. Bu, eski teknolojilere güvenen ve ardından maliyetli geçişler yapmak zorunda kalan kuruluşların kaderini korur.

Altıncı olarak, bu platformlar konsorsiyumlardaki yapay zeka yönetişiminin organizasyonel zorluklarını ele almaktadır. Entegre denetim izleri, şeffaflık mekanizmaları ve uyumluluk özellikleri sayesinde, çok ortaklı projeler, her ortağın ayrı yönetişim yapıları oluşturmasına gerek kalmadan, AB Yapay Zeka Yasası gibi giderek daha katı hale gelen düzenleyici gereklilikleri karşılayabilir.

Ancak, tespit edilen risk ve zorlukları görmezden gelmek saflık olur. Tedarikçi bağımlılığı riskleri, veri koruma ve güvenlik endişeleri, şeffaflık ve açıklanabilirlik sorunları ve kurumsal benimseme zorlukları hala gerçektir ve dikkatli bir şekilde ele alınması gerekmektedir. Başarılı uygulamalar, teknolojik mükemmellikten daha fazlasını gerektirir; iyi düşünülmüş sözleşme anlaşmaları, sağlam yönetişim yapıları, sürekli izleme ve tüm konsorsiyum ortakları arasında kurumsal değişime bağlılık gerektirir.

Son değerlendirmenin ayrıntılı olması gerekir. Yönetilen yapay zeka platformları, endüstriyel yapay zeka entegrasyonunun tüm zorluklarını otomatik olarak çözen bir çözüm değildir. Ancak, geleneksel yaklaşımlara göre önemli bir ilerlemeyi temsil eder ve yapay zeka projelerinin yüksek başarısızlık oranına katkıda bulunan birçok yapısal sorunu çözerler. Endüstriyel konsorsiyumlar ve büyük ölçekli projeler için, kendin yap geliştirme ile genel bulut hizmetlerine tamamen bağımlılık arasında pragmatik bir orta yol sunarlar.

Bu platformların stratejik öneminin önümüzdeki yıllarda da artmaya devam etmesi muhtemeldir. 2030 yılına kadar 16 milyar dolardan 100 milyar doların üzerine çıkacak olan pazarın muazzam büyümesi, aracı yapay zekanın artan karmaşıklığı ve devam eden standardizasyon, olgunlaşan bir ekosisteme işaret ediyor. Bu platformlarla erken deneyim kazanan ve buna uygun yetenekler geliştiren şirketler, bir sonraki endüstriyel inovasyon dalgasına liderlik etmek için iyi bir konumda olacaklardır.

Makine mühendisliği, kimya ve otomotiv üretimi gibi alanlarda geleneksel olarak lider olan Alman sanayi şirketleri için yönetilen yapay zekâ platformları, giderek dijitalleşen bir dünyada küresel rekabet gücünü korumanın anahtarı olabilir. Büyük kimya ve sanayi şirketleri, otomobil üreticileri ve enerji tedarikçilerinin ortaklarıyla birlikte sergilediği örnekler, bu şirketlerin iş birliğine dayalı inovasyonun geleceği üzerinde halihazırda aktif olarak çalıştıklarını göstermektedir. Yönetilen yapay zekâ platformları, insan uzmanlığının ve girişimci kararlarının yerini alacak bir araç olarak değil, iş birliğine dayalı inovasyonun hızını, hassasiyetini ve ölçeklenebilirliğini temelden artıran güçlü bir çarpan olarak bu geleceğin ayrılmaz bir parçası olabilir ve olmalıdır.

Konrad Wolfenstein

Kişisel danışmanınız olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.

Benimle wolfenstein ∂ xpert.digital veya

Beni +49 89 674 804 (Münih) ara

LinkedIn