Dijital dönüşümün öncüsü yapay zeka, sanayiyi kökten değiştiriyor. Verimlilikte devrim yaratan yapay zeka teknolojileri, üretim süreçlerine akıl almaz bir hız ve akıl dolusu yenilik katıyor. Endüstri 4.0’ın kilit oyuncusu olarak sahneye çıkan yapay zeka, fabrikalara zeka katıyor ve üretkenliği zirveye taşıyor. İnovasyonun gücüyle donatılmış yapay zeka, üretim süreçlerini optimize ediyor, hataları minimize ediyor ve geleceğin endüstriyel peyzajını şekillendiriyor. Sanayi devleri, bu akıllı dönüşümle sadece üretimde değil, aynı zamanda sürdürülebilirlik ve verimlilikte de önemli adımlar atıyor. Yapay zeka çağında rekabet avantajı yakalamak için sanayi, teknolojiyle kucaklaşıyor. İnovasyon ve yapay zekanın güç birliği, sanayide yeni bir çağı da başlatıyor. Akıllı üretim sistemleri, veri analitiği ve otomasyon, iş dünyasına sınırsız olanaklar sunuyor. Bu dijital dönüşümde yer almayan, geleceğin kapılarını kaçırabilir. Geleceğin üretimini şekillendirenlerden olmak için bu teknolojiye geç kalmamak gerekiyor.

Tüm dünyanın en önemli gündem maddelerinden biri, hatta ana gündem maddesi yapay zeka teknolojileri. Kimileri tam olarak yapay zekanın hayatlarımıza ne katacağını anlamaya çalışırken, kimileri çoktan sürecin nasıl işleyeceğini çözerek yapay zeka teknolojilerine yatırım yapmaya hatta yapay zeka teknolojilerini üretmeye başladı bile. AİMSAD Dergisi olarak yılın son sayısında yapay zekanın tam olarak ne olduğunu ve özellikle sanayiye nasıl kazançlar sağlayacağını kapak dosyamızda inceledik. Bu dosyada yapay zeka teknolojisinin temellerinin atıldığı 1956 yılında düzenlenen Dartmouth Konferansı’ndan başlayarak, üretken yapay zekanın ne olduğunu, işletmelere nasıl faydalar sağladığını, makine sektörü özelinde yapay zeka teknolojilerinin nasıl kullanılabileceğini, bu işin avantajlarını ve risklerini araştırdık.

Teknolojisiz bir hayatın artık mümkün olmadığının altını dikkatle çizen konunun uzmanları yapay zeka teknolojileri dünyasında herkesin neredeyse aynı noktada olduğuna parmak basıyor. Çünkü söz konusu teknoloji artık herkesin erişebileceği konuma yeni getirildi ve üzerine bir şeyler koymak, fikirleri hayata geçirmek, gerek günlük hayatlarımıza, gerekse çalışma hayatımıza entegre etmek için şu an çok doğru bir zaman dilimi. Yapay zeka gecikmeyi affedecek bir teknoloji türü değil. Hızla öğreniyor, insan zihninin ve bedeninin günler, haftalar ya da aylar harcayarak çözümleyebileceği verileri yapay zeka dakikalar içinde sizin için hazır hale getirebiliyor. Kısacası siz istiyorsunuz, o yapıyor…

YAPAY ZEKANIN TEMELLERİ VE DARTMOUTH KONFERANSI

Yapay zeka kavramının temelleri oldukça eskiye dayanmasına karşılık modern yapay zeka alanının temelleri 20. yüzyılın ortalarında atıldı. İlk yapay zeka konferansı olarak kabul edilen Dartmouth Konferansı, 1956 yılında düzenlendi ve yapay zekanın disiplin olarak tanımlanması ve araştırılması için bir platform sağladı. Yapay zeka alanında önemli figürlerden biri olan Alan Turing, 1950 yılında “Bilgisayarlar ve Zeka” adlı makalesinde makine düşünce testini ortaya attı. Bu test, bir makinenin insan düşünce süreçlerini taklit edebilme yeteneğini ölçmeyi amaçlıyordu. John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester ve Claude Shannon gibi isimler, Dartmouth Konferansı’nda önemli rol oynayarak yapay zeka alanının gelişimine katkıda bulunan isimlerden bazıları oldu. Bu dönemde, bilgisayarların hızlı hesaplama yetenekleriyle birlikte, insan benzeri düşünceyi simüle etme fikri ön plana çıktı ve yapay zeka araştırmaları hızla ilerledi.

İNSAN BENZERİ BİR ŞEKİLDE ÖĞRENME, DÜŞÜNME VE PROBLEM ÇÖZME YETENEĞİ

Her gün gelişen, büyüyen ve etki alanını genişleten yapay zeka teknolojilerinde özellikle üretken yapay zeka tanımı bir adım öne çıkıyor. Bir yapay zeka uygulaması olan ChatGPT 3.5 üretken zekayı şu cümlelerle tanımlıyor; “Üretken yapay zeka, genellikle bir bilgisayar programı veya sistem aracılığıyla tasarlanan ve insan benzeri bir şekilde öğrenme, düşünme ve problem çözme yetenekleri gösteren bir yapay zeka türüdür. Bu tür bir yapay zeka, verileri analiz edebilir, desenleri tanıyabilir, yeni bilgileri öğrenebilir ve çeşitli görevleri gerçekleştirebilir. Üretken yapay zeka, genellikle derin öğrenme gibi teknolojileri içerir ve büyük veri setlerinden öğrenme yeteneği sayesinde karmaşık görevleri gerçekleştirebilir. Bu tür sistemler, görüntü tanıma, doğal dil işleme, oyun stratejileri geliştirme ve sanatsal eserler üretme gibi çeşitli alanlarda başarıyla kullanılmaktadır. Bu yapay zeka türü, insana benzer bir şekilde çevreyi algılayabilir, öğrenebilir ve etkileşimde bulunabilir. Ancak, şu anda mevcut olan üretken yapay zeka sistemleri, insan zekasının tamamen aynısını taklit etmekten uzaktır ve belirli görevlere odaklanmış özelliklere sahiptir. Bu alandaki çalışmalar hızla ilerliyor ve gelecekte daha da gelişmiş sistemler görmeyi bekleyebiliriz.”

ÜRETKEN YAPAY ZEKANIN EN ÇOK KULLANILDIĞI SEKTÖRLER

Türkiye’deki yapay zeka farkındalığını artırmak ve ekosistemi geliştirmek amacıyla 2017 yılında kurulan Türkiye Yapay Zeka İnisiyatifi’nin (TRAI) yayımladığı TRAI Üretken Yapay Zeka Raporunda, söz konusu bu teknolojiye ilişkin bir çok önemli madde inceleniyor. Rapora göre; ilaç, finans, perakende, imalat, medya, mimari, iç tasarım, mühendislik, otomotiv, havacılık, savunma, tıbbi, elektronik ve enerji alanları üretken yapay zekanın etkisinin her geçen gün arttığı sektörler olarak gösteriliyor. Raporda ayrıca bu sektörlerden bağımsız olarak dünyadaki tüm büyük kurumların üretken yapay zekayı özellikle pazarlama, tasarım, kurumsal iletişim, eğitim ve yazılım mühendisliği gibi birçok organizasyonu kapsayan destekleyici süreçlerini geliştirmek üzere kullanmaya başladığına veya planladığına dikkat çekiyor. Pazarlama, satış, müşteri hizmetleri, ürün tasarımı, araştırma ve geliştirme, finans ve perakende ise üretken yapay zekâ teknolojilerinin dünyada başlıca kullanıldığı alanlar olarak gösteriliyor.

ÖZEL SEKTÖRÜN YAPAY ZEKA TEKNOLOJİLERİNE YAKLAŞIMI

Özel sektörün üretken yapay zeka teknolojilerine olan yaklaşımını, stratejilerini, altyapı ve sistem entegrasyonunu, yetenek ve eğitim seviyelerini incelemek amacıyla Türkiye Yapay Zeka İnisiyatifi sponsorluğunda gerçekleştirilen anketin sonuçlarına göre; üretim, finans, telekomünikasyon, teknoloji, sigortacılık, sağlık, gıda ve içecek, enerji, otomotiv ve lojistik gibi farklı sektörlerde çalışan kurumların neredeyse 3’te 2’si üretken yapay zeka teknolojilerini halihazırda kullanmaya başlamış, yüzde 32’si ise yakın zamanda kullanmayı planlıyor. Bu teknolojilerin en yaygın kullanım alanları arasında ise içerik oluşturma ve düzenleme, Ar-Ge faaliyetleri ve süreç otomasyonu ön plana çıkıyor. Şirketlerin sadece yüzde 16’sı üretken yapay zeka teknolojilerinin stratejilerinin önemli bir parçası olduğunu belirtmiş. Kurumların yüzde 58’i üretken yapay zekayı sadece stratejilerini destekleyen bir araç olarak görüyor. Yüzde 42’si ise üretken yapay zeka teknolojilerinin büyümelerine belirgin bir katkı sağlamayacağı veya çok sınırlı bir katkı sağlayacağı görüşüne sahipler. Şirketlerin üretken yapay zeka teknolojilerini mevcut sistemlerine entegre etme sürecinde karşılaştıkları en büyük zorluklar arasında; güvenlik ve gizlilik endişeleri, yeterli kaynak veya bütçe eksikliği yer alıyor. Şirketlerin yüzde 58’i üretken yapay zeka teknolojilerini entegre etmek için kendi içinde yetkinlikler oluşturmayı tercih ederken yüzde 41’i ise dışarıdan hizmet alıyor.

Bain & Company 4. Küresel Teknoloji Raporuna göre; mühendislik ile satış ve pazarlama, önümüzdeki 18 ay içinde yapay zekadan en çok faydalanacak alanlar arasında yer alıyor. Şirketler yapay zeka ve makine öğrenimi alanında, özellikle LLM’leri (büyük dil modeli) oluşturma veya entegre etme deneyimine sahip daha fazla mühendise ihtiyaç duyacak. Üretken yapay zeka, müşteri yaşam döngüsünün her adımında önemli ölçüde otomasyon sağlaması bakımından şirketlerin ürün ve hizmetlerini pazarlama ve satma biçimlerini değiştirecek. Özellikle de talep ve potansiyel müşteri yaratma, dijital self servis satış, müşteri başarısı ve diğer destek faaliyetlerinin tümü, üretken yapay zekanın sağladığı otomasyon türlerinden yararlanma potansiyeline sahip.

YAPAY ZEKANIN BERABERİNDE GETİRDİĞİ RİSKLER

Yapay zeka kullanımının yaygınlaşması beraberinde çeşitli riskleri de getirebiliyor. Bu sorunların başında ise gizlilik geliyor. Bu doğrultuda veri ihlalleri, kişisel bilgilerin yetkisiz kullanımına yol açabilir. Yapay zeka sistemleri, eğitildikleri veri setlerindeki önyargılara maruz kalabilir. Bu durum, sistemlerin belirli gruplara karşı adaletsiz davranmasına ve toplumsal eşitsizliklere katkıda bulunmasına neden olabilir. Yapay zeka sistemleri, kötü niyetli saldırılara karşı hassas olabilir. Modelin yanlış verilerle manipüle edilmesi veya saldırılara karşı savunmasız hale getirilmesi gibi riskler de bulunuyor. Yapay zeka insanlar için anlaşılması zor olabilir. Bu durum, kullanıcıların sistemlere güvenmekte zorlanmalarına ve hatalı kararlar alabilecekleri durumları içerebilir. Yapay zeka ve otomasyon, bazı sektörlerde iş gücü talebini azaltabilir, bu da iş kaybına neden olabilir. Bu durum, ekonomik eşitsizlikleri artırabilir ve toplumsal etkiler doğurabilir. Siber saldırılara karşı savunmasız olabilir. Bu durum, sistemi kötü niyetli kullanıcıların manipüle etmesine ve verilere zarar vermesine yol açabilir. Bu riskler, yapay zekanın kullanımını etik, güvenlik ve toplumsal etkileri düşünerek yönetmek gerekliliğini vurguluyor. Bu nedenle, yapay zeka geliştiricilerinin, kullanıcılarının ve düzenleyicilerinin bu konularda dikkatli bir yaklaşım benimsemeleri gerekiyor.

YAPAY ZEKA TEKNOLOJİSİNE İLİŞKİN DÜNYADAKİ HUKUKİ DÜZENLEMELER

Yapay zekanın beraberinde bazı riskleri getiriyor olması ülkeleri bu alanda çalışmalar yapmaya, hukuki düzenlemeleri hayata geçirmeye zorluyor. Yapay zeka ile ilgili yasal düzenlemeler dünya genelinde hala gelişmekte olan bir alan. Ancak, birkaç ülke ve bölge, yapay zeka kullanımını düzenlemek ve bu teknolojinin etik ve güvenli bir şekilde kullanılmasını sağlamak amacıyla adımlar atmış durumda.

  • AB, yapay zeka ile ilgili bir düzenleme paketi üzerinde çalışıyor. Bu düzenleme paketi, yapay zeka sistemlerinin etik kullanımını teşvik eden ve bazı durumlarda denetleyen bir çerçeve oluşturmayı amaçlıyor.
  • ABD’de, yapay zeka alanında federal düzenlemeler henüz yetersiz ancak bazı eyaletler kendi düzenlemelerini oluşturmaya başladı. Ayrıca, yapay zeka etiği ve güvenliği konularında tartışmalar devam ediyor.
  • Kanada, yapay zeka ve veri gizliliği konularında ileri düzeyde düzenlemelere sahip bir ülke. Veri gizliliği ve kullanımıyla ilgili yasalar, yapay zeka uygulamalarını da içeriyor.
  • Çin, yapay zeka alanında bir dizi düzenleme ve rehberlik belgesi yayımladı. Bu belgeler, yapay zekanın etik kullanımını, güvenliğini ve gizliliğini düzenlemeye odaklanıyor.

Bu düzenlemeler genellikle yapay zeka sistemlerinin etik kurallara uygun olarak kullanılmasını teşvik ediyor ve kullanıcıların haklarını koruyor. Ancak, ceza sistemleri konusunda spesifik ve geniş kapsamlı düzenlemeler henüz birçok yerde tam olarak oluşturulmadı. Yapay zeka etiği ve güvenliği konularında daha fazla düzenleme ve standart bekleniyor.

MAKİNE SEKTÖRÜNE YÖNELİK YAPAY ZEKA İLE İLGİLİ TAVSİYELER

Tüm sektörlerde olduğu gibi makine sektöründeki üreticiler için de yapay zeka ile ilgili doğru yatırımlar, verimliliklerini artırabilir, maliyetleri düşürebilir ve rekabet avantajı sağlayabilir. Bu doğrultuda ChatGPT 3.5’in makine sektörü üreticilerine yönelik yapay zeka ile ilgili tavsiyeleri şöyle:

1- Üretim Süreçlerinde Otomasyon ve Optimizasyon: Yapay zeka, üretim süreçlerini otomatize etme ve optimize etme konusunda önemli bir rol oynayabilir. Sensörlerle entegre edilmiş yapay zeka sistemleri, üretim hattındaki verimliliği artırabilir ve enerji kullanımını optimize edebilir.

2- Tedarik Zinciri Yönetimi: Yapay zeka, tedarik zinciri yönetimi süreçlerini iyileştirebilir. Talep tahmini, envanter yönetimi ve lojistik planlama gibi alanlarda kullanılan yapay zeka uygulamaları, malzeme teminini optimize etme konusunda yardımcı olabilir.

3- Bakım ve Arıza Önleme: Makinelerdeki sensörler ve yapay zeka, bakım ihtiyaçlarını tahmin edebilir ve arızaları önleyici bakım stratejileriyle azaltabilir. Bu, makine ömrünü uzatabilir ve operasyonel sürekliliği artırabilir.

4- Özelleştirilmiş Ürün ve Hizmetler: Yapay zeka, müşteri taleplerini analiz ederek özelleştirilmiş ürün ve hizmetler sunma konusunda yardımcı olabilir. Müşteriye özel üretim ve servis çözümleri, müşteri memnuniyetini artırabilir.

5- Büyük Veri Analitiği: Makine üreticileri, ürettikleri makinelerden elde ettikleri büyük veri setlerini analiz ederek, ürün tasarımını iyileştirme, kalite kontrolü ve maliyet optimizasyonu gibi alanlarda değerli bilgiler elde edebilirler.

6- İnsan-Makine İşbirliği: Yapay zeka, insanlarla birlikte çalışarak iş süreçlerini daha verimli hale getirebilir. İnsan-makine işbirliği, karmaşık görevlerin daha etkili bir şekilde gerçekleştirilmesini sağlar.

7- Yatırım Yapılmış Yapay Zeka Platformları: Yapay zeka platformlarına yapılan yatırımlar, özel yapay zeka uygulamalarının geliştirilmesini ve kullanılmasını kolaylaştırabilir. Bulut tabanlı yapay zeka çözümleri, maliyetleri düşürerek daha geniş bir erişim sağlayabilir.

8- Personel Eğitimi: İşgücünü yapay zeka teknolojilerine adapte etmek önemlidir. Personelin, yapay zeka uygulamalarını etkili bir şekilde kullanabilmesi için gerekli eğitimleri alması ve bu teknolojiye uyum sağlaması önemlidir.

9- Güvenlik ve Etik: Yapay zeka uygulamalarını kullanırken güvenlik ve etik konularına özel bir dikkat göstermek önemlidir. Müşteri verilerinin güvenliği ve algoritmik şeffaflık konuları üzerinde titizlikle durulmalıdır. Makine üreticileri, yapay zeka teknolojilerini sektörlerinde verimlilik, yenilik ve rekabet avantajı sağlamak için stratejik bir şekilde kullanabilirler. Bu noktada, spesifik iş ihtiyaçlarına uygun çözümleri değerlendirmek ve uygulamak önemlidir.