Türkiye’nin İhtiyacı  Daha Fazla Yapay Zekâ Gösterimi Değil,  Küresel Rekabetçi  Yerli Yapay Zekâ  Ürünleri

ERTAN BARUT

TOBB Türkiye Yazılım Meclisi Başkanı GLOBALNET Kurucu ve CEO

RÖPORTAJ: Esra YAZDIÇ DEMİR

TTGV Kurumsal İletişim ve Medya Yöneticisi

Yapay zekâda küresel yarış hızlanırken, Türkiye açısından kritik soru artık yalnızca bu teknolojiyi ne kadar hızlı benimsediğimiz değil; onu ne ölçüde ürüne, fikri mülkiyete, verimliliğe ve ihracata dönüştürebildiğimiz. Çünkü gerçek rekabet avantajı, en büyük yapay zekâ modellerini geliştirmekten çok; teknolojiyi sektör bilgisi, özgün veri ve gerçek ihtiyaçlarla buluşturarak küresel ölçekte değer üreten çözümler ortaya koyabilmekten geçiyor.

TOBB Türkiye Yazılım Meclisi Başkanı, GLOBALNET Kurucusu ve CEO’su Ertan Barut ile Türkiye yazılım sektörünün yapay zekâ çağındaki dönüşümünü, teknolojik bağımsızlıktan AI-native iş modellerine, KOBİ’lerin dönüşümünden yerli yapay zekâ çözümlerinin ticarileşmesine uzanan geniş bir çerçevede konuştuk. Barut’a göre Türkiye’nin önündeki asıl mesele yalnızca teknoloji üretme kapasitesini geliştirmek değil; bu kapasiteyi gerçek sektör problemleriyle buluşturmak, başarılı çözümleri ürünleştirmek ve küresel pazara taşıyabilmek.

Yapay zekâ, yazılım sektörü açısından bir yandan büyük bir büyüme alanı yaratırken diğer yandan sektörün mevcut iş modellerini de hızla değiştiriyor. Türkiye yazılım sektörünün bu dönüşümden güçlenerek çıkabilmesi için neyi farklı yapması gerekiyor? Önümüzdeki birkaç yılda yazılım şirketlerinin ürün, hizmet ve iş modellerinde nasıl bir değişim bekliyorsunuz?

Yapay zekâyı, yazılım sektörüne eklenen yeni bir ürün kategorisi olarak değil, sektörün değer üretme, maliyet oluşturma ve rekabet etme biçimini yeniden tanımlayan bir dönüşüm olarak değerlendiriyorum. Yazılım şirketlerimizin önemli bir bölümü proje, lisans, abonelik, bakım, danışmanlık ve insan/gün üzerinden gelir üretiyor. Önümüzdeki dönemde yalnızca kod geliştiren veya müşterinin verdiği işi gerçekleştiren şirketlerin rekabet alanı daha da daralacak. Rutin kod üretiminin bir bölümü kolaylaşırken; ürün mimarisi, veri yönetimi, güvenlik, sektör bilgisi, fikri mülkiyet ve müşteri problemini doğru tanımlama kabiliyeti daha değerli hale gelecek. Bu nedenle “yapay zekâ destekli” olmakla “AI-native” olmak arasındaki ayrımı doğru yapmak gerekiyor. Mevcut bir ürünün üzerine birkaç yapay zekâ özelliği eklemek, gerçek dönüşüm anlamına gelmez. AI-native, yapay zekânın sonradan eklenen bir özellik olarak değil; ürünün, hizmetin ve iş modelinin temel tasarım unsuru olarak en baştan kurgulanmasıdır. Bu yaklaşım; verinin, modelin, insan denetiminin, güvenliğin ve sürekli öğrenmenin ürün mimarisine başlangıçtan itibaren yerleştirilmesini gerektirir.

Ülkemizde yazılım sektörünün ağırlığını proje ve emek yoğun hizmet modelinden; ürün, platform, fikri mülkiyet ve tekrarlanabilir gelir üreten yapılara kaydırmalıyız. Ürünlerimizi daha tasarım aşamasında uluslararası pazar, çoklu dil, mevzuat uyumu, güvenlik ve ölçeklenebilirlik dikkate alınarak geliştirmeliyiz.

Önümüzdeki birkaç yılda daha küçük fakat daha üretken ekipler, sektör odaklı dikey çözümler, kullanıma ve sonuca dayalı fiyatlama modelleri, yapay zekâ ajanlarıyla desteklenen iş süreçleri ve yönetilen hizmet modellerinin öne çıkacağını düşünüyorum. Türkiye’nin rekabet avantajı, güçlü mühendislik kapasitesini, sektör bilgisini ve girişimcilik yeteneğini küresel ürünlere dönüştürmekte olmalı. Daha fazla kod yerine daha fazla ürün, fikri mülkiyet, marka ve ihracat üretmeliyiz.

Türkiye’de yapay zekâ tartışmalarında yerli teknoloji geliştirme ve teknolojik bağımsızlık ihtiyacı sıkça vurgulanıyor. Sizce Türkiye temel yapay zekâ modelleri geliştirmeye mi odaklanmalı, yoksa güçlü olduğumuz sektörlerde küresel ölçekte rekabet edebilecek yapay zekâ ürün ve uygulamaları ortaya çıkarmayı mı önceliklendirmeli? Türkiye, yapay zekâ değer zincirinin hangi alanlarında gerçek bir rekabet avantajı yaratabilir? 

Bu konuyu “temel model mi, uygulama mı?” şeklinde tek bir tercihe indirgememeliyiz. Her şeyi sıfırdan üretmeye çalışmak da kritik teknolojilerde tamamen dışa bağımlı kalmak da doğru bir yaklaşım değildir. Kaynaklarımızı doğru alanlara yönlendiren seçici ve katmanlı bir teknoloji özerkliği modeli uygulamalıyız.

Birinci katman: Stratejik kapasite 

Türkçe dil yetkinliği, kamu hizmetleri, savunma, kritik altyapılar, veri güvenliği ve ulusal karar süreçleri bakımından belirli temel model, veri seti, hesaplama altyapısı, model değerlendirme ve siber güvenlik yetkinliklerine sahip olmalıyız. Ancak burada her kurumun ayrı ayrı aynı modeli geliştirmesi yerine kamu, üniversite ve özel sektörün birlikte çalıştığı ortak altyapı ve konsorsiyum modellerinin daha verimli olacağını düşünmekteyiz.

İkinci katman: Ekonomik rekabet 

Türkiye’nin asıl büyük fırsatı; dünyanın en büyük genel amaçlı modellerini birebir taklit etmekten çok, güçlü olduğumuz sektörlerde dünya ölçeğinde yapay zekâ ürünleri geliştirmektir. Savunma, imalat sanayisi, finans, lojistik, enerji, tarım, turizm, perakende ve kamu teknolojileri gibi alanlarda önemli sektör bilgisine ve uygulama deneyimine sahibiz. Yalnızca modele sahip olmak yeterli değildir. Gerçek rekabet avantajı modeli özgün veri, iş süreci, sektör bilgisi, güvenlik, dağıtım kanalı ve müşteri erişimiyle birleştirebilmekten doğacaktır.

Üçüncü katman: Ticarileşme ve ölçeklenme

Ülkemizde teknik açıdan başarılı çok sayıda çalışmayı ürüne, düzenli gelire ve ihracata dönüştürmekte güçlük yaşıyoruz. Yapay zekâ stratejimiz yalnızca araştırma ve prototip üretimini değil; ürünleşme, ilk müşteri, referans oluşturma, mevzuata uyum, uluslararası satış ve büyüme aşamalarını da kapsamalı.

Başarıyı yalnızca geliştirdiğimiz temel modellerle değil; şu göstergelerle de ölçmeliyiz: Ne kadar yerli fikri mülkiyet oluşturduk? Kaç küresel ürün çıkardık? İşletmelerimizin verimliliğini ne ölçüde artırdık? Yapay zekâdan ne kadar ihracat geliri elde ettik?

Şirketler yapay zekânın önemli 

olduğunun farkında fakat...

Temmuz ayında Ankara’da gerçekleştirdiğiniz TOBB İş Dünyası Yapay Zekâ Zirvesi ile yapay zekâyı iş dünyasının gerçek ihtiyaçlarıyla buluşturmayı hedeflediniz. Zirvede edindiğiniz gözlemlerden hareketle, Türkiye’de şirketlerin yapay zekâ dönüşümünün önündeki en kritik engeller neler? Özellikle KOBİ’lerin bu dönüşümün dışında kalmaması için nasıl bir modele ihtiyaç var ve TOBB burada nasıl bir rol üstlenebilir?

Ankara’daki TOBB İş Dünyası Yapay Zekâ Zirvesi’ni planlarken temel yaklaşımımızı “Yapay zekâyı sahaya indiriyoruz” şeklinde belirledik. Çünkü yapay zekânın gerçek ekonomik etkisinin fabrikaya, ihracatçıya, KOBİ’ye, esnafa ve işletmenin günlük süreçlerine girmesiyle ortaya çıkacağını öngörmekteyiz. Türkiye’nin 53 farklı il ve ilçesinden gelen işletme temsilcilerinin katıldığı Ankara Yapay Zekâ Zirvesi’nde de gördüğümüz üzere, ülkemizde yapay zekâ konusunda teknoloji arzı ve farkındalık hızla artıyor; ancak işletmeler tarafındaki talep henüz yeterince tanımlanmış ve örgütlenmiş değil.

Şirketler yapay zekânın önemli olduğunun farkındalar fakat hangi problemi çözmesi gerektiği, nereden başlanacağı, hangi verinin kullanılacağı, doğru teknoloji veya çözüm sağlayıcısının nasıl seçileceği, yatırımın geri dönüşünün nasıl ölçüleceği konularında bilgi ve deneyim eksiklikleri var. Dolayısıyla bu belirsizlikler yatırım kararlarını geciktirmektedir.  Dönüşümün önündeki bazı engeller:

• Yönetim düzeyinde net hedef eksikliği,
• Veri kalitesi ve veri yönetişimi sorunları,
• Yetkin insan kaynağı açığı,
• Güvenlik ve mevzuat kaygıları
• Yatırımın geri dönüşünün yeterince ortaya konulamaması.

Dolayısıyla, KOBİ’lere yalnızca eğitim vermek veya “yapay zekâ kullanın” çağrısı yapmak yeterli değil. Uçtan uca bir dönüşüm modeli geliştirip uygulamalıyız:

• İhtiyacı tanılamak,
• Öncelikli problemi belirlemek,
• Veriyi hazırlamak,
• Doğru çözüm ortağıyla eşleştirmek,
• Ölçülebilir pilot uygulamak,
• Sonucu değerlendirmek,
• Finansman sağlamak,
• Başarılı çözümü ölçeklemek.

TOBB’un rolü doğrudan teknoloji üretmek veya belirli ürünleri önermek değil; işletme ihtiyaçlarını örgütlemek, güvenilir yöntem ve ölçütler geliştirmek, teknoloji sağlayıcılarla işletmeleri buluşturmak ve başarılı uygulamaların ölçeklenmesini kolaylaştırmaktır. TOBB Türkiye Yazlım Meclise, üyeleri ve komiteleri aracılığıyla teknoloji üreticilerinin yetkinliklerini sürece taşırken, TOBB’un diğer sektör meclisleri ile oda ve borsa ağı reel sektörün ihtiyaçlarını ortaya koyabilir. Yazılım Meclisi olarak meclis üyelerimiz ve komitelerimizle yürüttüğümüz çalışmalar çerçevesinde sektör adına sorumluluk üstlendik. Milli stratejilere paralel attığımız adımlar ve girişimlerle sektörümüzle KOBİ’leri, sanayicileri, işletmeleri bir araya getirip eşleştirici faaliyetler yürütüyoruz. Aynı zamanda sektörün bu alandaki ürün ve çözümlerinin desteklenmesi, iş birliği ortamlarının geliştirilmesi ve kalite standartlarının yükseltilmesine yönelik çalışmalar da yürütüyoruz. Oda ve borsa ağımız sayesinde farklı bölgelerdeki işletmelere, yazılım meclisi olarak da teknoloji üreten şirketlere ulaşabiliyoruz. Öte yandan tarafları bir araya getiren, ihtiyacı tanımlayan, güvenilir yöntem ve ölçütler oluşturan, iyi örnekleri yaygınlaştıran ve başarılı uygulamaların ölçeklenmesini sağlayan tarafsız dönüşüm platformları oluşturmalıyız. Sektörel kullanım senaryoları, yapay zekâ olgunluk değerlendirmeleri, pilot uygulamalar, çözüm eşleştirmeleri ve uygun finansman modelleriyle bu iki taraf arasında kalıcı bir köprü kurabiliriz.

Türkiye’de yapay zekâ dönüşümünün başarısı, birkaç büyük kuruluşun ileri teknoloji kullanmasıyla değil; Anadolu’daki KOBİ’nin maliyetini düşürmesi, verimliliğini artırması, daha kaliteli üretim yapması ve yeni pazarlara açılmasıyla ölçülmelidir.

Şirketlerin tercih ve yaklaşımları ...

Siz aynı zamanda uzun yıllardır teknoloji sektöründe faaliyet gösteren GLOBALNET’in kurucususunuz. İnternetin yaygınlaşmasından bulut teknolojilerine ve bugün yapay zekâya kadar farklı teknoloji dalgalarını bir şirket yöneticisi olarak deneyimlediniz. Yapay zekâyı önceki teknolojik kırılmalardan ayıran temel fark sizce ne? Bu dönüşüm GLOBALNET’in ürünlerini, hizmetlerini ve iş modelini nasıl etkiliyor?

Teknoloji sektöründe kırk yılı aşkın süredir çalışıyorum. Kişisel bilgisayarların yaygınlaşmasını, interneti, web teknolojilerini, mobil dönüşümü ve bulut bilişimi hem teknoloji profesyoneli hem de şirket yöneticisi olarak yaşadım.

Her teknoloji dalgası belirli bir maliyeti aşağı çekti. İnternet iletişim ve erişim maliyetini, bulut bilişim ise bilgi işlem kapasitesine ulaşma ve ölçeklenme maliyetini düşürdü. Yapay zekâ ise giderek bilgi üretmenin, analiz yapmanın ve belirli problemlere çözüm geliştirmenin maliyetini düşürüyor. Yapay zekâyı önceki kırılmalardan ayıran temel fark da burada. Bu teknoloji yalnızca veriyi taşıyan veya depolayan bir altyapı değil; veriyi yorumlayan, içerik üreten, karar süreçlerine katılan ve belirli görevleri gerçekleştirebilen bir katman oluşturuyor. Ancak yapay zekâ sistemleri olasılıksal çalıştığı için yeni riskleri de beraberinde getiriyor. Veri güvenliği, hatalı sonuçlar, fikri mülkiyet, kişisel veriler, siber güvenlik ve insan denetimi gibi konular teknoloji kadar önemli hale geliyor. Bu nedenle yapay zekâ dönüşümü yalnızca hız ve otomasyon değil, aynı zamanda yönetişim meselesidir.

GLOBALNET açısından da değişimi yalnızca ürünlere yapay zekâ özelliği eklemek şeklinde değerlendirmiyoruz. Hosting, bulut, CRM, kurumsal yazılım, e-posta, web teknolojileri ve yönetilen hizmetlerin tamamı bu dönüşümden etkileniyor. Yapay zekâ, bulut altyapısının önemini azaltmıyor; aksine güvenli veri altyapısı, entegrasyon, kimlik yönetimi, izleme, maliyet kontrolü ve iş sürekliliği ihtiyacını büyütüyor. Biz de hizmetlerimizi altyapı sağlamanın ötesine taşıyarak müşterilerimizin iş süreçlerini daha akıllı, otomatik, güvenli ve ölçülebilir hale getirecek bir yapıya dönüştürmeye odaklanıyoruz.

Kendi şirketimizde de satış, müşteri hizmetleri, CRM, operasyon, bilgi yönetimi ve teknik destek süreçlerinde yapay zekânın nerede gerçek değer üreteceğini değerlendiriyorum. Bu dönemde şirketlerin kendilerine sorması gereken soru, ‘Ürünümüze hangi yapay zekâ aracını ekledik?’ değil; ‘’Yapay zekâ ile müşterimiz için hangi yeni değeri üretiyoruz, organizasyonumuzu nasıl yeniden tasarlıyoruz?’’ olmalıdır.

TOBB Yazılım Meclisi sektörün ihtiyaçlarını ve üretim kapasitesini, TTGV ise teknoloji geliştirme ve yenilik ekosistemindeki deneyimini temsil ediyor. Türkiye’nin yapay zekâda yalnızca teknoloji kullanan değil, teknoloji ve katma değer üreten bir ülke olması hedefinden hareketle, TTGV ile TOBB Yazılım Meclisi arasında nasıl bir iş birliği modeli kurgulanabilir? Birlikte hayata geçirilecek somut bir proje tasarlasanız hangi probleme odaklanırdınız?

Türkiye’de yapay zekâ alanındaki temel sorun yalnızca teknoloji üretme kapasitesinin geliştirilmesi değil; üretilen teknolojinin gerçek sektör problemleriyle buluşması, ticarileşmesi ve ölçeklenmesidir. Sektörümüzde çok sayıda çalışma prototip veya pilot aşamasında kalıyor. Teknik açıdan başarılı projelerin kalıcı ürüne, düzenli gelire, fikri mülkiyete ve ihracata dönüştürülmesinde güçlükler yaşanıyor. Birlikte tasarlanacak bir programın özellikle bu boşluğa odaklanması gerektiğini düşünüyorum.

Böyle bir program, teknoloji önerileri yerine, gerçek işletme problemlerine odaklanmalıdır. Üretim, lojistik, enerji, perakende, finans, tarım veya ihracat gibi alanlarda maliyet, kalite, verimlilik ve rekabet gücü üzerinde etkili olabilecek sorunlar şirketlerden toplanmalı. Bu sorunlar; ekonomik etki, veri hazırlığı, ölçeklenebilirlik ve ihracat potansiyeli açısından değerlendirilerek önceliklendirilmeli. Ardından uygun yazılım şirketleri, yapay zekâ girişimleri, üniversiteler ve araştırma ekipleriyle eşleştirme yapılmalı. Pilot başlamadan önce başarı ölçütleri, veri kullanım koşulları, fikri mülkiyet hakları, güvenlik yükümlülükleri ve ticarileşme modeli açık biçimde tanımlanmalı. Pilot sonunda yalnızca teknik performans değil; maliyet azalması, zaman tasarrufu, gelir artışı, kalite iyileşmesi ve ölçeklenebilirlik de ölçülmeli.

TOBB Türkiye Yazılım Meclisi; TOBB’un ilgili sektör meclisleri, oda ve borsa ağı ile birlikte işletme ihtiyaçlarının belirlenmesini sağlayabilir; çözüm geliştirecek yazılım ve yapay zekâ ekosistemini de sürece taşıyabilir. TTGV ise teknoloji değerlendirmesi, program tasarımı, finansman, ticarileşme ve ölçeklenme konularında katkı sağlayabilir. Başarılı pilotlar daha sonra ürünleştirme, ilk müşteri, referans oluşturma, yatırım ve ihracat programlarına taşınabilir. Bu çerçevede, TOBB Türkiye Yazlım Meclisi olarak TTGV ile ‘’Türkiye Dikey Yapay Zekâ Ürünleştirme ve Ticarileştirme Programı’’ üzerine birlikte çalışabiliriz.

Böylece tek bir program içerisinde şu değer zinciri kurulabilir:

•             Gerçek sektör problemi

•             Yerli çözüm ve eşleştirme

•             Ölçülebilir pilot

•             Fikri mülkiyet ve ürünleşme

•             Referans müşteri

•             Finansman

•             Ölçeklenme

•             İhracat.

Bu programın başarısını ürüne dönüşen çözüm sayısı, işletmelerde sağlanan verimlilik artışı, oluşan yeni gelir, yaratılan fikri mülkiyet ve gerçekleştirilen ihracatla ölçülmeli. Türkiye’nin ihtiyacı daha fazla yapay zekâ gösterimi değil; gerçek müşterisi, kanıtlanmış değeri, sürdürülebilir geliri ve küresel pazarı olan daha fazla Türk yapay zekâ ürünüdür.