Alman ekonomisinde yapay zeka: Dönüm noktasına ulaşıldı.

Günde 113 dakika tasarruf: Bu rakamlar yapay zekanın iş yerindeki gerçek gücünü gösteriyor

Yapay zekâ (YZ), teknolojik bir deneyden, gelecekteki rekabet gücünü belirleyecek stratejik bir zorunluluğa dönüşüyor. Mevcut rakamlar, hızlanan bir gelişmeyi gösteriyor: 2022'de şirketlerin yalnızca yaklaşık %12'si YZ kullanırken, bu oranın 2024 yılına kadar %20 ila %27 arasına ulaşması bekleniyor. Ancak bu dinamik, büyüyen bir açığı ortaya koyuyor: Büyük şirketlerin neredeyse yarısı YZ'yi uygulamaya koymuşken, orta ölçekli işletmeler yalnızca %17 ila %28'lik benimseme oranlarıyla önemli ölçüde geride kalıyor.

Aynı zamanda, stratejik algılar kökten değişti. Şirketlerin %91'i için üretken yapay zekâ artık iş modelleri için hayati önem taşıyor ve yatırım yapma isteği önemli ölçüde artıyor. İlk deneysel veriler, yapay zekâ kullanan şirketlerde ortalama %13'lük etkileyici üretkenlik artışları ve çalışan başına günlük 113 dakikaya varan zaman tasarrufu sağladığını gösteriyor. Ancak bu potansiyele rağmen, uzmanlık eksikliği, yeni AB yapay zekâ düzenlemesinden kaynaklanan yasal belirsizlikler ve vasıflı işçi eksikliği gibi önemli engeller yaygın dönüşümün önünde engel teşkil ediyor. Almanya, küresel rekabette, teknolojik ilerlemenin mi yoksa geride kalmanın mı yolunun belirleneceği kritik bir noktada bulunuyor.

İçin uygun:

• Şirketlerde yapay zeka için karar alma ve karar alma süreçleri: Stratejik itici güçten pratik uygulamaya

Dijital deneyler stratejik bir gereklilik haline geldiğinde

Alman ekonomik manzarası, salt dijitalleşmenin çok ötesine geçen köklü bir dönüşümden geçiyor. Yapay zekâ, deneysel bir teknolojiden ekonomik rekabet gücü için belirleyici bir faktöre dönüşüyor. Mevcut veriler karmaşık bir tablo çiziyor: Almanya, liderler ile geride kalanlar arasındaki uçurumun önemli ölçüde açıldığı bir dönüm noktasında. Bazıları ölçülebilir verimlilik artışları elde ederken, diğerleri geride kalma riskiyle karşı karşıya.

Rakamlar her şeyi anlatıyor. Federal İstatistik Ofisi'ne göre, Alman şirketlerinin yaklaşık %20'si 2024 yılında yapay zekâ (YZ) kullanacak, ancak farklı anketler kullanılan metodolojiye bağlı olarak biraz farklı sonuçlar veriyor. Hatta ifo Enstitüsü, Temmuz 2024'te bu oranın %27 olduğunu bildirdi. Ancak kesin sayıdan daha önemli olan, benimseme hızı: Şirketlerin yalnızca %11'i 2021'de, yaklaşık %12'si ise 2022'de YZ kullanırken, benimseme artık hızlanıyor. 2025 yılı sonuna kadar şirketlerin %25'i daha YZ kullanımına başlamayı veya yoğunlaşmayı planlıyor. Bu gelişme, pilot aşamadan şirketler genelinde yaygın uygulamaya geçişi işaret ediyor.

Şirket büyüklüğü ile uygulama oranı arasındaki tutarsızlık dikkat çekicidir. 250 veya daha fazla çalışanı olan büyük şirketlerin neredeyse yarısı artık yapay zekâ teknolojilerine güvenirken, 50 ila 249 çalışanı olan orta ölçekli işletmelerde bu oran yalnızca %28'dir. 10 ila 49 çalışanı olan küçük işletmelerde ise bu oran yalnızca %17'dir. Bu rakamlar, Alman ekonomisinde endişe verici bir uçurumu ortaya koymaktadır. Büyük şirketler, yapay zekâ projelerini sistematik olarak ilerletmek için gereken kaynaklara, uzmanlığa ve risk alma isteğine sahiptir. Orta ve küçük ölçekli işletmeler ise yapısal engellerle karşı karşıyadır: sınırlı bütçeler, kalifiye personel eksikliği ve yasal gerekliliklere ilişkin belirsizlik.

Teknolojik oyuncaktan stratejik zorunluluğa

Yapay zekaya yönelik stratejik algı kökten değişti. Denetim şirketi KPMG tarafından yapılan bir araştırma, bu paradigma değişimini etkileyici bir şekilde belgeliyor: Ankete katılan Alman şirketlerinin %91'i artık üretken yapay zekayı iş modelleri ve gelecekteki değer yaratımları için hayati önem taşıyor. 2024 yılında bu rakam yalnızca %55'ti. Tek bir yıl içinde ikiye katlanan bu artış, teknolojiye duyulan basit bir coşkudan çok daha fazlasını gösteriyor. Yapay zekanın ekonomik başarı için temel bir ön koşul haline geldiğinin farkına varıldığını gösteriyor.

Buna paralel olarak, stratejik olgunluk önemli ölçüde iyileşti. 2024'te yalnızca %31 olan bu oran karşısında, şirketlerin neredeyse onda yedisi artık üretken yapay zeka için açık bir stratejiye sahip. Şirketlerin %28'i ise böyle bir strateji geliştirmek için aktif olarak çalışıyor. Bu rakamlar, yapay zekanın artık izole bir BT projesi olarak değil, stratejik yönetim gerektiren şirket çapında bir dönüşüm olarak görüldüğünü gösteriyor. Şirketler, yapay zekanın başarılı kullanımının teknolojik uygulamanın ötesine geçtiğini ve kurumsal düzenlemeler, kültürel değişim ve yeni beceri setleri gerektirdiğini giderek daha fazla kabul ediyor.

Yatırım hazırlığı bu stratejik yeniden değerlendirmenin ardından geliyor. Şirketlerin %82'si önümüzdeki on iki ay içinde yapay zeka bütçelerini artırmayı planlıyor. Bunların yarısından fazlası, yani %51'i, bütçelerini en az %40 artırmayı planlıyor. Geçen yıl bu rakamlar sırasıyla %53 ve %28 idi. Yatırım hazırlığındaki bu muazzam artış, yalnızca teknolojiye duyulan güvenin artmasını değil, aynı zamanda yapay zekayı başarılı bir şekilde ölçeklendirmek için önemli kaynaklara ihtiyaç duyulduğunun da kabulünü yansıtıyor. Sınırlı bütçeli küçük pilot projeler dönemi, yerini büyük ölçekli stratejik yatırımlara bırakıyor.

Sektöre özgü dağılım özellikle dikkat çekici. Beklendiği gibi, Almanya'da bilgi ve iletişim teknolojileri %42 ile en yüksek yapay zeka kullanım oranını gösteriyor. Hukuk ve vergi danışmanlığı ile denetim, %36 ile onu takip ediyor ve bu alanların başlıca itici gücü belge işleme ve oluşturma otomasyonu. Yapay zeka özellikle veri analizi ve modellemede kullanıldığından, araştırma ve geliştirme de %36'da yer alıyor. Bankacılık %34, yönetim danışmanlığı ise %27'lik bir paya sahip. Yayıncılık ve telekomünikasyon sektörlerinin yanı sıra medya da %26'lık bir paya sahip.

Ölçülebilir üretkenlik kazanımları şüpheciliğin üstesinden geliyor

Yapay zekanın gerçekten ölçülebilir üretkenlik artışlarına yol açıp açmadığı konusundaki uzun süredir devam eden tartışma, giderek daha fazla deneysel bir yanıt buluyor. Çeşitli çalışmalardan elde edilen veriler etkileyici rakamlarda birleşiyor. St. Louis Federal Rezerv Bankası tarafından yapılan bir çalışma, üretken yapay zeka kullanımının, çalışanların üretkenliğini yapay zekayı kullandıkları her saat için %33 artırdığını ortaya koydu. Bu teorik bir öngörü değil, gerçek iş süreçlerinin analizine dayanıyor. Almanya'da, üretken yapay zeka kullanan şirketlerin %82'si halihazırda üretkenlik artışı bildiriyor. Bu artışlar ortalama olarak yılda %13'e denk geliyor.

Günlük iş hayatında zaman tasarrufu açıkça görülüyor. Adecco Group tarafından yapılan küresel bir araştırmaya göre, Alman çalışanlar yapay zeka kullanımıyla günde ortalama 64 dakika kazanıyor. Başka bir çalışma ise günlük 113 dakikalık zaman tasarrufu rakamına ulaşıyor. Boston Consulting Group araştırmasında, yapay zeka kullanıcılarının yüzde 58'inin haftada en az beş çalışma saati kazandığını tespit etti. Bu tasarruf edilen zaman hiçbir şekilde hareketsizlik için kullanılmıyor. Yüzde 41'i daha fazla görevi tamamlamak için kullanıyor, yüzde 39'u kendilerini yeni görevlere adıyor, yüzde 39'u yapay zeka araçlarını deniyor ve yüzde 38'i stratejik faaliyetlere odaklanıyor. Dolayısıyla zaman tasarrufu iş kayıplarına değil, tekrarlayan faaliyetlerden değer katan faaliyetlere geçişe yol açıyor.

Makroekonomik projeksiyonlar dikkat çekici. Tahminlere göre, üretken yapay zekâ kullanımı 2030 yılına kadar Almanya'da 3,9 milyar çalışma saati tasarrufu sağlayabilir. Bu, kalifiye işçi açığının yarattığı 4,2 milyar çalışma saatlik demografik farka tam olarak denk geliyor. Dolayısıyla yapay zekâ, yalnızca bir üretkenlik faktörü değil, aynı zamanda Alman ekonomisinin karşı karşıya olduğu en acil yapısal zorluklardan birine potansiyel bir çözüm de haline geliyor. Alman Ekonomi Enstitüsü (IW), yalnızca yapay zekâ sayesinde yıllık makroekonomik üretkenlik artışının 2025-2030 yılları arasında mevcut %0,4 seviyesinden ortalama %0,9'a, 2030-2040 yılları arasında ise %1,2'ye yükselebileceğini öngörüyor.

Ancak bu rakamlara dikkatli bir şekilde bakmak gerekiyor. Beklenen üretkenlik artışı otomatik olarak gerçekleşmiyor. Birçok çalışma, zamandan tasarruf etmenin üretkenlikte artışla eş anlamlı olmadığını gösteriyor. Bir çalışma, çalışanların üçte birinin tasarruf edilen zamanı eskisi gibi aynı işlere harcamaya devam ettiğini gösteriyor. Zaman tasarrufunun daha yüksek üretkenliğe dönüşmesi için, işverenlerin net beklentiler belirlemesi ve çalışanlardan hangi yeni görevleri yerine getirmelerinin beklendiğini belirtmesi gerekiyor. Sadece teknolojiyi uygulamak yeterli değil. Eşlik eden kurumsal düzenlemeler, süreç optimizasyonları ve değişim yönetimi önlemleri de hayati önem taşıyor.

Sektöre özgü uygulama alanları somut katma değer ortaya koymaktadır.

Yapay zekanın pratik uygulaması, tüm iş değer zinciri boyunca yaygınlaşıyor. Alman endüstriyel gücünün geleneksel bir temel alanı olan otomotiv endüstrisinde, yapay zeka hem üretimde hem de ürün geliştirmede devrim yaratıyor. BMW fabrikalarında, yapay zeka destekli görüntü işleme sistemleri, denetim süreçlerini 40 saniyeden 24 saniyeye düşürürken, aynı zamanda arıza tespitini %40 oranında iyileştiriyor. Siemens ve Audi, tüm üretim hatlarını sanal olarak haritalamak için dijital ikizler kullanıyor ve böylece planlama sürelerini %35 oranında azaltıyor. Öngörücü bakım sistemleri, makine arızalarını arızaya yol açmadan önce tespit ederek plansız duruş sürelerini önemli ölçüde azaltıyor.

Ancak özellikle otomotiv sektörü, diğer sektörlere kıyasla yapay zekâ hesaplama gücüne, ekiplerine ve bütçelerine temkinli bir şekilde yatırım yapıyor. Otomotiv sektöründe yapay zekâ benimseme olgunluk seviyesi son beş yılda 4,4'ten 5,4'e yükselmiş olsa da, genel sektör ortalamasının hala biraz gerisinde kalıyor. Bu durum bir paradoksu ortaya koyuyor: Sektör potansiyeli fark etmiş ve bazı etkileyici uygulamalar geliştiriyor olsa da, yaygın bir benimseme genellikle eksik kalıyor. Birçok uygulama hala pilot aşamasında. Capgemini anketine göre, otomotiv şirketlerinin %44'ü müşteri hizmetlerinde üretken yapay zekâ kullanıyor, ancak yalnızca %18'i fikir geliştirme ve içerik oluşturma alanlarında pilot projeler yürütüyor.

Yapay zekanın kullanımı özellikle pazarlama, satış ve müşteri hizmetlerinde çeşitlilik göstermektedir. Yapay zeka destekli sistemler müşteri davranışlarını analiz eder, kişiselleştirilmiş teklifler oluşturur ve rutin görevleri otomatikleştirir. Potansiyel müşteri puanlama algoritmaları, potansiyel müşterileri etkileşimlerine göre değerlendirir ve satış faaliyetlerini en umut verici kişilere önceliklendirir. Sohbet robotları ve sesli robotlar, tekrarlayan müşteri hizmetleri taleplerini ele alır ve şirketler %40'ın üzerinde azalma bildirmektedir. Müşteri hizmetleri temsilcileri daha sonra boşalan kapasiteyi karmaşık sorun çözme ve danışmanlık gerektiren etkileşimler için kullanabilirler.

Öngörülü satış, en uygun müşteri tekliflerini tahmin etmek için yapay zekayı kullanır. Grafik sinir ağları, ürünler, müşteri etkileşimleri ve satışlar arasındaki karmaşık ilişkileri analiz eder. Bir B2B şirketi, bu teknolojileri kullanarak dönüşüm oranlarını %40 oranında artırmayı başardı. E-ticarette, yapay zeka destekli öneri sistemleri tıklama oranlarını %25'ten fazla artırırken aynı zamanda reklam maliyetlerini de düşürüyor. Hiper kişiselleştirme, ürün ve hizmetlerin bireysel müşteri ihtiyaçlarına göre uyarlanmasını mümkün kılıyor.

Finans sektöründe, yapay zekâ sistemleri karmaşık veri modellerini analiz eder ve risk değerlendirmelerini destekler. Deutsche Bank, ticaret gözetimini üçte birden fazla hızlandıran ve yanlış alarmları %41 oranında azaltan 275 petaflopluk bir GPU şebekesi kullanır. Kimya ve ilaç endüstrilerinde ise yapay zekâ, binlerce olası formülasyon arasından en umut verici bileşikleri belirleyerek karmaşık süreçleri optimize eder ve ürün geliştirmeyi hızlandırır. Lojistik sektörü, rotaları gerçek zamanlı olarak ayarlamak ve teslimatları hızlandırmak için takviyeli öğrenmeyi kullanır. DHL, bu teknoloji sayesinde önemli verimlilik kazanımları elde etmiştir.

Yapısal engeller dönüşümü yavaşlatıyor.

Bariz potansiyeline ve ölçülebilir başarılarına rağmen, yapay zekanın yaygın olarak benimsenmesinin önünde önemli engeller bulunmaktadır. En büyük engel, teknoloji hakkında bilgi eksikliğidir. Henüz yapay zeka kullanmayan şirketlerin %71'i, bunun temel nedeni olarak bilgi eksikliğini göstermektedir. Bu bilgi açığı çok yönlüdür: yapay zeka sistemlerinin nasıl çalıştığı ve yetenekleri hakkında teknik bilgi eksikliği, kendi şirketlerindeki anlamlı kullanım örnekleri hakkında stratejik bilgi eksikliği ve uygulama süreçleri ve başarı ölçümü konusundaki belirsizlikleri kapsamaktadır.

Yasal belirsizlikler ve veri koruma endişeleri ikinci büyük engeli oluşturmaktadır. Şirketlerin %58'i yasal sonuçlardan endişe duyarken, %53'ü veri koruma endişesi yaşamaktadır. Bu sorun, Şubat 2025'ten bu yana kademeli olarak yürürlüğe giren AB Yapay Zeka Yönetmeliği ile daha da kötüleşmektedir. Yasa, yapay zeka sistemlerini dört risk sınıfına ayırmakta ve ilgili gereklilikleri tanımlamaktadır. İnsan kaynakları veya kredi onay kararları gibi alanlarda kullanılan yüksek riskli yapay zeka sistemleri, kapsamlı dokümantasyon, izleme ve kalite gerekliliklerine tabidir. Bu düzenlemelere uyulmaması durumunda, 35 milyon avroya veya küresel yıllık cironun yüzde yedisine kadar para cezası verilebilir.

Birçok şirket, hangi yapay zeka uygulamalarının yüksek riskli olarak sınıflandırılması ve hangi özel uyumluluk gerekliliklerinin karşılanması gerektiği sorusuyla boğuşmaktadır. Yapay Zeka Yönetmeliği, Genel Veri Koruma Yönetmeliği'ne (GDPR) ek olarak uygulanır ve her iki kural kümesi birlikte değerlendirilmelidir. Mevcut veri koruma süreçleri, yapay zeka uyumluluğu için bir temel olarak kullanılabilir, ancak bunların adalet, temel hakların korunması ve kararların izlenebilirliği gibi belirli unsurları da içerecek şekilde genişletilmesi gerekir. Şirketlerin şeffaf denetim izlerine ihtiyacı vardır ve sorumlulukları açıkça tanımlamalıdır: Kim izler? Kim belgeler? Bir sorun çıkarsa kim müdahale eder?

Nitelikli işçi açığı durumu daha da kötüleştiriyor. Alman şirketlerinin yüzde 35 ila 41'i, teknik yetenek eksikliğini yapay zeka projeleri için önemli bir engel olarak görüyor. Yapay zeka geliştiricileri için iş ilanlarının sayısı 2019 ile 2024 yılları arasında çeyrek başına 23.000'den 37.000'e yükseldi. Bu artan talebe rağmen, beceri açığı devam ediyor. Almanya, daha agresif bir şekilde ilan veren ve genellikle daha iyi koşullar sunan ülkelerle uluslararası alanda yapay zeka yetenekleri için rekabet ediyor. LinkedIn analizine göre, Almanya'nın yapay zeka araçları ve uygulamalarında yetkin olduğunu bildirme olasılığı OECD ortalamasından 1,7 kat daha fazla ve dünya çapında ABD'nin ardından ikinci sırada yer alsa da, bu yine de talebi karşılamak için yeterli değil.

İlginçtir ki, bazı şirketler BT beceri açığını kapatmak için yapay zekâyı kendileri kullanıyor. Bitkom'un yaptığı bir ankete göre, şirketlerin yüzde beşi personel açığını kapatmak için yapay zekâ kullanıyor. 250'den fazla çalışanı olan büyük şirketlerde bu oran yüzde 21'e çıkıyor. Yapay zekâ, yazılım geliştirme ve BT yönetimindeki rutin görevleri devralarak mevcut uzmanların daha karmaşık faaliyetlere odaklanmasını sağlıyor. Bu, beceri açığını hafifletse de kökten çözmüyor.

Pilot proje ile üretken kullanım arasındaki fark

Yapay zeka dönüşümündeki en büyük zorluklardan biri, pilot uygulamadan üretime geçiş farkı olarak adlandırılan durumdur. Birçok şirket, kontrollü test ortamlarında başarılı yapay zeka prototipleri geliştiriyor ancak bunları üretime aktaramıyor. Alman şirketlerinin %23'ü, üretken yapay zeka deneylerinin yarısından fazlasını üretime aktarmış durumda; bu oran, %16 olan küresel ortalamanın oldukça üzerinde. Ancak bu aynı zamanda Alman şirketlerinin %77'sinin yapay zeka deneylerinin yarısından azını üretimde kullandığı anlamına geliyor.

Bu açığın çok çeşitli nedenleri vardır. Teknik olarak, ölçeklendirme genellikle pilot projelerin kısayollar kullanması nedeniyle başarısız olur: modeller, üretime uygun olmayan manuel işlem adımlarıyla yerel makinelerde çalışır. Bu geçiş, veri çıkarma, model eğitimi, doğrulama, dağıtım ve sürekli izleme için otomatik iş akışlarına sahip sağlam ve ölçeklenebilir bir altyapı gerektirir. Yapay zeka modellerinin tüm yaşam döngüsünü kapsayan ve pilot aşamadan üretim ortamlarına güvenilir bir aktarım sağlayan MLOps kanalları oluşturulmalıdır.

Kurumsal olarak, teknik fizibilite ile işletme faydası arasındaki bağlantı genellikle eksiktir. Pilot projeler, daha sonra sistemlerle çalışacak iş birimlerinin erken katılımı olmadan, BT departmanları veya inovasyon laboratuvarları içinde izole bir şekilde yürütülür. Proje başlamadan önce tanımlanması gereken net başarı kriterleri ve ölçülebilir temel performans göstergeleri (KPI'lar) eksiktir. Bu tür ölçütler olmadan, bir pilot projenin başarılı olup olmadığı ve ölçeklendirmeyi haklı çıkarıp çıkarmadığı belirsizliğini korur.

Yapay zeka projelerini başarıyla ölçeklendirmek sistematik bir yaklaşım gerektirir. İlk olarak, pilot projeler en başından itibaren iş hedefleri ve KPI'larla ilişkilendirilmelidir. Teknoloji odaklı deneyler yerine, şirketler yapay zekanın çözüm sunabileceği somut iş sorunlarını belirlemelidir. İkinci olarak, ölçeklenebilir bir altyapı oluşturmak esastır. Bulut platformları, otomatik veri hatları ve MLOps süreçleri erken aşamada oluşturulmalıdır. Üçüncü olarak, sağlam veri yönetişimi, verilerin temiz, erişilebilir ve uyumlu olmasını sağlamalıdır. Dördüncü olarak, yalnızca geliştirme için değil, aynı zamanda üretim operasyonları için de uzmanlık geliştirilmeli veya edinilmelidir. Beşinci olarak, sistemlerin adım adım iyileştirilebilmesi için geri bildirim döngülerine sahip kademeli bir dağıtım önerilir.

İş geliştirme, satış ve pazarlama alanındaki AB ve Almanya uzmanlığımız - Görsel: Xpert.Digital

Sektör odağı: B2B, dijitalleşme (yapay zekadan XR'a), makine mühendisliği, lojistik, yenilenebilir enerjiler ve endüstri

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Xpert İş Merkezi

Görüş ve uzmanlık içeren bir konu merkezi:

• Küresel ve bölgesel ekonomi, inovasyon ve sektöre özgü trendler hakkında bilgi platformu
• Odak alanlarımızdan analizler, dürtüler ve arka plan bilgilerinin toplanması
• İş ve teknolojideki güncel gelişmeler hakkında uzmanlık ve bilgi edinebileceğiniz bir yer
• Piyasalar, dijitalleşme ve sektör yenilikleri hakkında bilgi edinmek isteyen şirketler için konu merkezi

Yatırım Getirisi kritik bir başarı faktörü olarak

Yapay zeka projelerinin yatırım getirisini (YG) ölçmek, şirketlere benzersiz zorluklar sunar. Geleneksel BT yatırımlarının aksine, etkileri genellikle doğrudan ölçülemez. Yine de, stratejik kararlar almak ve daha fazla yatırımı haklı çıkarmak için bir YG analizi hayati önem taşır. Araştırmalar, yapay zeka kullanan Alman şirketlerinin %48'inin faydalarının maliyetlerinden daha ağır bastığını bildirdiğini göstermektedir. Aynı zamanda, şirketlerin %63'ü, faydalarını değerlendirmekte zorlandıkları için yapay zekayı daha yaygın olarak kullanmaktan çekinmektedir.

Yapay zeka yatırımları için yatırım getirisi (ROI) hesaplaması genellikle şu formülü izler: Yatırım getirisi, gelirden yatırım maliyetlerinin çıkarılıp yatırım maliyetlerine bölünmesi ve 100 ile çarpılmasıyla elde edilir. Zorluk, gelir ve maliyetleri doğru bir şekilde hesaplamakta yatar. Ölçülebilir gelirler arasında, tekrarlayan görevlerin otomasyonu sayesinde maliyet tasarrufu, çalışanlar için zaman tasarrufu, hata oranlarının azaltılması, kişiselleştirmenin iyileştirilmesiyle satışların artırılması ve yeni ürünler için daha hızlı pazara sunma süresi yer alır. Veriye dayalı içgörüler sayesinde karar alma kalitesinin iyileştirilmesi veya istenmeyen rutin görevlerin ortadan kaldırılmasıyla çalışan memnuniyetinin artırılması gibi nitel faydaların ölçülmesi daha zor olsa da, aynı derecede önemlidir.

Bir işletme doğrulama raporu, yapay zekanın müşteri deneyimi ve kurumsal kaynak planlaması (ERP) sistemlerine entegre edilmesinin beş yıl içinde %214 gibi muhafazakâr bir yatırım getirisi (ROI) sağlayabileceğini gösteriyor. En iyi senaryoda, yatırım getirisi %761'e bile ulaşabilir. Bu entegrasyon, ortalama işlem boyutlarında %10 ila %30 arasında bir artışa yol açarak geliri doğrudan artırabilir. Örneğin, yapay zeka destekli bir sohbet robotu sistemine 50.000 € yatırım yapan bir şirket, yılda 1.200 saatlik manuel müşteri desteğinden tasarruf sağlar; bu da 75.000 € personel maliyetine eşdeğerdir. Dolayısıyla yatırım getirisi yalnızca ilk yılda %50'dir.

Yatırım maliyetleri, yazılım lisansları, donanım ve geliştirme gibi bariz kalemlerin yanı sıra sıklıkla göz ardı edilen faktörleri de içerir: mevcut sistemlere entegrasyon, çalışan eğitimi, değişim yönetimi, sürekli bakım ve destek, uyumluluk ve veri koruma maliyetleri. Gizli maliyetler ise proje yönetimi çalışmalarından, geçiş sırasındaki geçici verimlilik kayıplarından ve gerekli süreç ayarlamalarından kaynaklanır.

Başarılı şirketler, iş hedefleriyle uyumlu yatırım getirisini (ROI) ölçmek için belirli KPI'lar belirler. Bunlar arasında, yapay zeka uygulamasından önce ve sonra birim başına maliyet, otomatik süreçlerle elde edilen zaman tasarrufu (parasal olarak değerlendirilir), hata oranlarının azaltılması ve kalitede iyileştirme, kullanıcı kabulü ve üretkenlik üzerindeki etkisi ve müşteri memnuniyeti puanları yer alır. Bu metriklerin sürekli izlenmesi, yapay zeka projeleri beklenen sonuçları vermezse hedefli düzeltici önlemlerin alınmasını sağlar.

İçin uygun:

• Yapay zeka katma değer mi sağlıyor? Yapay zekaya yatırım yapmadan önce: Başarılı projelerin 4 sessiz katilini belirleyin

Değişim yönetimi, küçümsenen bir başarı faktörüdür

Yapay zekanın hayata geçirilmesi öncelikle teknolojik bir dönüşüm değil, kurumsal ve kültürel bir dönüşümdür. Teknik uygulama tek başına başarıyı garanti etmez. Şirket içinde köklü bir kültürel değişim gereklidir ve bu ancak etkili değişim yönetimiyle sağlanabilir. Başarısız yapay zeka projelerinin çoğu, teknolojinin kendisinden değil, kabul görmemesinden, yetersiz kurumsal hazırlıktan ve yönetim taahhüdünden kaynaklanır.

Kültürel değişime giden ilk adım farkındalık ve eğitimdir. Çalışanların ve yöneticilerin, yapay zekânın şirket için neden önemli olduğunu ve stratejik hedeflere ulaşmaya nasıl katkıda bulunduğunu anlamaları gerekir. Atölyeler, eğitim oturumları ve bilgilendirme etkinlikleri, bilgi paylaşımı ve endişelerin giderilmesi için etkili araçlardır. Birçok çalışan, işini kaybetme veya yeni teknolojiler karşısında bunalmış olma konusunda belirsiz korkular yaşar. Gerçekçi etkiler ve fırsatlar hakkında açık iletişim, direnci azaltır.

Yapay zeka becerilerinin geliştirilmesi, teknik uzmanlığın ötesine geçer. Veri bilimcileri ve yapay zeka geliştiricileri derinlemesine teknik bilgiye ihtiyaç duyarken, işletme departmanlarının da anlamlı kullanım durumlarını belirlemek ve yapay zeka sistemlerini etkili bir şekilde kullanmak için temel bir anlayış geliştirmeleri gerekir. Bu bağlamda, kişiye özel eğitim programları ve dış uzmanlarla iş birliği paha biçilmez olabilir. En önemlisi, eğitimin tek seferlik bir etkinlik olarak değil, devam eden bir süreç olarak görülmesi gerekir.

Yapıları ve süreçleri uyarlamak genellikle gereklidir. Geleneksel hiyerarşik karar alma süreçleri ve katı çalışma yöntemleri, çevik yapay zeka geliştirme ve yinelemeli iyileştirme döngüleriyle uyumsuzdur. Şirketler, geleneksel çalışma yöntemlerini sorgulamaya ve yeni, daha çevik yaklaşımlar benimsemeye hazır olmalıdır. Bu, yeni iletişim kanalları sunmak, karar alma süreçlerini uyarlamak veya iş akışlarını yeniden tasarlamak gibi adımları içerebilir. Konu uzmanlığını teknik becerilerle birleştiren işlevler arası ekiplerin özellikle etkili olduğu kanıtlanmıştır.

Yapay zekanın kültürel entegrasyonu, verinin değerini ve veri odaklı karar alma potansiyelini kabul eden açık ve yenilikçi bir zihniyet gerektirir. Yapay zeka, kurum kültürünün dışsal bir unsuru olarak değil, ayrılmaz bir parçası olarak görülmelidir. Deneysellik ve yaşam boyu öğrenme kültürünü teşvik etmek esastır. Çalışanlar yeni teknolojileri denemeye, hataları kabul etmeye ve bunlardan ders çıkarmaya teşvik edilmelidir.

Liderler, kültürel dönüşüm sürecinde kilit bir rol oynarlar. Sadece vizyon ve stratejiyi belirlemekle kalmamalı, aynı zamanda rol model olarak hareket etmeli ve yapay zeka odaklı bir kültürün değerlerini somutlaştırmalıdırlar. Liderlik geliştirme programları, gerekli farkındalığı ve becerileri artırmaya yardımcı olabilir. Üst düzey yönetimden görünür bir bağlılık olmadan, yapay zeka projeleri gerekli ivmeyi sağlayamaz. Bilgilendirme oturumları, hedefli eğitimler ve uygulama sürecine çalışan katılımı gibi kapsamlı değişim yönetimi yaklaşımlarıyla kabulü önemli ölçüde artıran orta ölçekli üretim şirketleri, bu yaklaşımın etkinliğini göstermektedir.

Almanya'nın küresel rekabetteki konumu

Yapay zeka gelişiminin uluslararası karşılaştırmalarında Almanya, kararsız bir konumda yer alıyor. Küresel Yapay Zeka Endeksi'ne göre, Federal Almanya Cumhuriyeti genel olarak yedinci sırada yer alıyor: sağlam bir sonuç, ancak yine de ABD, Çin, Singapur ve birçok Avrupa ülkesi gibi önde gelen ülkelerin gerisinde. Bu sıralama, Alman yapay zeka ekosisteminin hem güçlü hem de zayıf yönlerini yansıtıyor. Almanya, yapay zeka araştırmalarında dünya liderleri arasında yer alıyor. Üniversiteler, enstitüler ve yetkinlik merkezleri, makine öğreniminden etik konulara kadar önemli temel çalışmalar yürütüyor. Almanya, BT profesyonellerinin eğitiminde dünya çapında üçüncü sırada yer alıyor.

Ancak araştırma ve pratik uygulama arasında bir boşluk bulunmaktadır. Almanya, bilimsel bulguları gerçek dünya uygulamalarına dönüştürmekte zorlanmaktadır. Yapay zeka altyapısı konusunda önemli bir ilerleme kaydedilmesi gerekmektedir: Küresel Yapay Zeka Endeksi'nde Almanya bu alanda yalnızca 13. sırada yer almaktadır. Başlıca sorunlar, işlem gücü ve veri erişilebilirliğidir. Yapay zeka uygulamaları için yüksek performanslı veri merkezlerinin kapasitesinin, mevcut 1,6 gigawatttan 4,8 gigawatt'a çıkarak 2030 yılına kadar üç katına çıkması gerekmektedir. Ancak şu anda yalnızca 0,7 gigawattlık bir kapasite inşa edilmekte ve 1,3 gigawattlık bir kapasite daha geliştirilmektedir. Bu 1,4 gigawattlık kapasite açığını kapatmak için 2030 yılına kadar 60 milyar avroya kadar yatırım yapılması gerekmektedir.

Almanya'nın küresel veri merkezi kapasitesindeki payı 2015'ten bu yana yaklaşık üçte bir oranında azaldı. Yapay zeka yatırımları ABD, İngiltere, Fransa, diğer AB ülkeleri ve Çin gibi aktörlerin oldukça gerisinde kalıyor. Alman şirketlerinin bakış açısına göre, ABD ve Çin şu anda üretken yapay zeka alanında lider konumda. Yüzde 36'sı ABD'yi, yüzde 32'si ise Çin'i öncü olarak görüyor. Alman şirketlerinin yalnızca yüzde biri Almanya'ya liderlik pozisyonu atfediyor. Bu değerlendirme, Alman politika yapıcılarının ve işletmelerinin karşı karşıya olduğu eylem ihtiyacını vurguluyor. Şirketlerin yüzde 71'i, Alman yapay zeka sağlayıcılarına daha güçlü destek ve veri merkezlerine daha fazla yatırım çağrısında bulunuyor.

Makine öğrenimi alanında Almanya, bilinen beş modeliyle uluslararası alanda dördüncü sırada yer alıyor. Ancak ABD, 61 modelle liderliği elinde tutarken, onu 15 modelle Çin takip ediyor. Yatırım söz konusu olduğunda ise fark daha da belirginleşiyor: 2023 yılında ABD'de yapay zekâ teknolojilerine yaklaşık 67 milyar avro özel sermaye aktı; bu, Çin'dekinin neredeyse dokuz katı. ABD'deki yatırımlar istikrarlı bir şekilde artarken, AB'de 2022'den bu yana %44,2'lik bir düşüş yaşandı. Almanya, beş yıl içinde bilgi işlem kapasitesini üç katına çıkarma potansiyeline sahip, ancak bunun için kararlı adımlar atılması gerekiyor.

ABD ve Çin arasındaki küresel yapay zeka yarışı, Çin'in DeepSeek modeli gibi gelişmeler sayesinde yeni bir ivme kazandı. ABD geleneksel olarak büyük ölçekli dil modellerinde lider konumdayken, Çinli şirketler hızla yetişiyor. Microsoft'tan OpenAI'ya kadar üst düzey yöneticiler, Mayıs 2025'te ABD'nin yapay zeka alanındaki liderliğinin sadece birkaç aya düştüğü konusunda uyarıda bulundu. Çin, 2017'den bu yana 2030 yılına kadar lider yapay zeka ülkesi olma stratejisini sürdürüyor. Gartner'a göre, dünyanın önde gelen yapay zeka araştırmacılarının %47'si Çin'den, ABD'den ise bu oran yalnızca %18. Çin, altyapısını ve uygulamalarını ABD'den çok daha hızlı ölçeklendiriyor.

Almanya ve Avrupa için iki kutuplu bir teknolojik manzara ortaya çıkıyor. Bir blok, Nvidia ve ARM gibi ABD teknolojilerinin Batı veri standartlarıyla birleştiği bir yapı oluştururken, diğeri Huawei Ascend ve RISC-V gibi Çin ekosisteminin etrafında şekilleniyor. Almanya gibi ülkeler için tarafsızlık giderek imkansızlaşıyor. Artık soru, Almanya'nın arayı kapatıp kapatamayacağı değil, hangi teknolojik ekosistemde kendini konumlandırdığı ve bu süreçte kendi egemenliğini nasıl koruyabileceği.

Alman şirketleri için stratejik rota belirleme

Almanya stratejik bir dönüm noktasıyla karşı karşıya. Almanya'daki yapay zeka pazarının 2025 yılına kadar dokuz milyar avronun üzerine çıkması ve 2031 yılına kadar 37 milyar avroya ulaşması bekleniyor; bu da yıllık %25'in üzerinde bir büyüme oranına işaret ediyor. Ancak bu büyüme eşit olarak dağılmayacak. Yapay zekaya şimdi yatırım yapan, uzmanlık geliştiren ve organizasyonlarını dönüştüren şirketler, belirleyici bir rekabet avantajı elde edecek. Tereddüt edenler ise geride kalma riskini göze alıyor. Liderler ve geride kalanlar arasındaki uçurum hızla büyüyor.

Başarılı bir yapay zeka dönüşümü, yalnızca teknolojik uygulamadan fazlasını gerektirir. Birkaç temel unsurdan oluşan bütünsel bir strateji gerektirir: İlk olarak, net bir vizyon, tanımlanmış hedefler ve önceliklendirilmiş kullanım senaryolarıyla stratejik uyum. Üst yönetim seviyesinde stratejik bir temel oluşturulmadan, yapay zeka girişimleri sürdürülebilir etkisi olmayan izole çözümler olarak kalır. İkinci olarak, uzmanlık ve danışmanlık merkezleri olarak Yapay Zeka Mükemmeliyet Merkezleri, standartlaştırılmış proje yönetim yöntemleri, yeniden kullanılabilir yapay zeka bileşenleri ve proaktif bilgi yönetimi ile operasyonel uygulama. Üçüncü olarak, net yönetişim yapılarıyla risk ve uyumluluk, AB Yapay Zeka Yönetmeliği'ne göre risk sınıflandırması, veri koruma uyumluluğu ve etik kurallar.

Dördüncü temel, ölçeklenebilir bulut platformları, güçlü veri hatları, MLOps süreçleri ve sürekli izleme gibi teknoloji altyapısını kapsar. Beşinci temel ise insan ve kültürü kapsar; sistematik beceri geliştirme, değişim yönetimi, deneysel bir kültürün teşvik edilmesi ve liderlik taahhüdü gibi unsurları kapsar. Yapay zeka dönüşümü ancak bu beş temel unsurun birlikte çalışmasıyla başarılı olabilir.

Şirketler, somut faydalar vaat eden ancak iş açısından kritik olmayan yönetilebilir pilot projelerle başlamalıdır. Aşamalı bir yaklaşım riskleri azaltır ve kabulü teşvik eder. Başarılı pilot projeler, sonraki girişimler için güven ve ivme kazandırır. En önemlisi, pilot projeler en başından itibaren ölçeklenebilirlik göz önünde bulundurularak tasarlanmalıdır. Teknik mimari, veri süreçleri ve kurumsal entegrasyon üretime hazır olmalıdır. Yapay zeka uygulaması tek seferlik bir proje değil, sürekli öğrenme ve adaptasyonla devam eden bir optimizasyon sürecidir.

AB Yapay Zeka Yönetmeliği ve GDPR'yi de içeren düzenleyici çerçeve, başlangıçta bir yük gibi görünse de fırsatlar da sunar. Şeffaflığa, belgelenmiş süreçlere ve proaktif risk yönetimine yatırım yapanlar, güvenilir ve rekabetçi yapay zeka uygulamalarının temellerini atmaktadır. Veri koruma ve yapay zeka risk değerlendirmesi arasındaki bağlantı, net süreçlerin ve tanımlanmış sorumlulukların yalnızca inovasyonun kontrol altına alınmasına değil, aynı zamanda stratejik olarak şekillendirilmesine de olanak sağladığını göstermektedir. Uyumluluğu bir engel değil, rekabet avantajı olarak gören şirketler, kendilerini güvenilir ortaklar olarak konumlandırırlar.

Abartının ötesinde gerçekçi gelecek beklentileri

Alman ekonomisinin yapay zekâ aracılığıyla dönüşümü henüz yeni başladı. Önümüzdeki beş yıl kritik öneme sahip olacak. Tahminler, 2026 ile 2030 yılları arasında orta ölçekli işletmelerin %40'ının, özellikle satış, finans ve insan kaynakları alanlarında, günlük operasyonlarına yapay zekâ araçlarını entegre edeceğini öngörüyor. Yapay zekâyı tamamen entegre eden şirketlerin oranı, mevcut %9'dan önemli ölçüde artacak. Önümüzdeki yılların yapay zekâ trendleri arasında otomatik içerik oluşturma için üretken yapay zekâ, 7/24 destek sağlayan yapay zekâ müşteri hizmetleri, satış tahmini için öngörücü analiz, hiper kişiselleştirmeli yapay zekâ pazarlaması, otomatik muhasebe, yapay zekâ işe alımı ve akıllı fabrikalarla akıllı üretim yer alıyor.

İşgücü piyasası üzerindeki etki çeşitli olacaktır. McKinsey Küresel Enstitüsü'ne göre, mevcut çalışma saatlerinin yaklaşık %30'u 2030 yılına kadar üretken yapay zekâ da dahil olmak üzere teknoloji sayesinde otomatikleştirilebilir. Ancak bu, kitlesel iş kayıpları değil, iş profillerinde bir dönüşüm anlamına geliyor. Rutin görevler ortadan kalkarken, daha yüksek değerli, daha yaratıcı ve daha stratejik işlere olan talep artacak. Almanya'daki çalışanların %13'ü şimdiden yapay zekâ nedeniyle işlerini kaybettiğini bildiriyor ki bu da küresel ortalamayla aynı. Aynı zamanda, yeni iş profilleri ve yeterlilik gereksinimleri ortaya çıkıyor.

Genel ekonomik verimlilik etkileri gözle görülür olacak, ancak mucizeler yaratmayacak. Yıllık verimlilik artışı 2025-2030 yılları arasında %0,4'ten %0,9'a, 2030-2040 yılları arasında ise %1,2'ye yükselebilir. Bu, Almanya'nın rekabet gücünü güçlendirecek ve demografik değişimin etkilerini hafifletmeye yardımcı olacak önemli bir gelişme olacaktır. Ancak, bazılarının umduğu gibi bir verimlilik mucizesi gerçekleşmeyecektir. Yapay zekâ, ekonomik büyümenin önemli bir itici gücüdür, ancak tek itici gücü değildir. Eğitim, altyapı ve inovasyon kapasitesine yapılan yatırımlar da hayati önem taşımaktadır.

Yapay zeka gelişiminin jeopolitik boyutu giderek önem kazanacak. ABD ve Çin arasındaki teknolojik rekabet, Almanya ve Avrupa'yı stratejik konumlar almaya zorluyor. Teknolojik egemenlik sorunu giderek daha acil hale geliyor: Avrupa kendi yapay zeka modellerini, altyapılarını ve standartlarını geliştirebilecek mi, yoksa Amerikan veya Çin teknolojilerine bağımlı kalmaya devam mı edecek? Dijital Avrupa ve EuroHPC gibi programlar, Avrupa yapay zeka projelerine yüksek performanslı bilgi işlem erişimi sağlamayı amaçlıyor. Bu girişimlerin başarısı, Almanya ve Avrupa'nın küresel yapay zeka rekabetinde hareket kabiliyetini belirleyecek.

Önümüzdeki yıllar, Almanya'nın araştırma ve eğitimdeki güçlü yönlerini ekonomik rekabet avantajlarına dönüştürüp dönüştüremeyeceğini gösterecek. Rota şimdiden belirleniyor. Yapay zekâyı stratejik bir konu olarak gören, sistematik bir şekilde ele alan ve organizasyonlarını dönüştüren şirketler, gelecekteki sürdürülebilirliklerini güvence altına alacaklardır. Yapay zekâyı geçici bir moda olarak gören veya tereddüt edenler ise bedelini ödeyeceklerdir. Pilot aşamadan üretken kullanıma geçiş süreci tüm hızıyla devam ediyor. Almanya, teknolojik entegrasyon ile geride kalma arasındaki dönüm noktasında bulunuyor. Karar, yarının rotasını bugünden belirleyen şirket yönetim kurullarına, yönetim ekiplerine ve orta ölçekli işletmelere ait.

'Yönetilen AI' (Yapay Zeka) ile dijital dönüşümün yeni bir boyutu – Platform ve B2B Çözümü | Xpert Consulting - 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 Çözümü - Endüstriyel Yapay Zeka Hizmetleri: Hizmetler, endüstriyel ve makine mühendisliği sektörlerinde rekabet gücünün anahtarı

Konrad Wolfenstein

Kişisel danışmanınız olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.

Benimle wolfenstein ∂ xpert.digital veya

Beni +49 89 674 804 (Münih) ara

LinkedIn
 

İş geliştirme, satış ve pazarlama alanındaki küresel sektör ve iş uzmanlığımız - Görsel: Xpert.Digital

Sektör odağı: B2B, dijitalleşme (yapay zekadan XR'a), makine mühendisliği, lojistik, yenilenebilir enerjiler ve endüstri

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Xpert İş Merkezi

Görüş ve uzmanlık içeren bir konu merkezi:

• Küresel ve bölgesel ekonomi, inovasyon ve sektöre özgü trendler hakkında bilgi platformu
• Odak alanlarımızdan analizler, dürtüler ve arka plan bilgilerinin toplanması
• İş ve teknolojideki güncel gelişmeler hakkında uzmanlık ve bilgi edinebileceğiniz bir yer
• Piyasalar, dijitalleşme ve sektör yenilikleri hakkında bilgi edinmek isteyen şirketler için konu merkezi