HPE Innovation Day 2025, Istanbul

İnovasyonda başarı, sadece hızlı olmakla değil, doğru değer matematiğini kurmakla gelir. Görünenin ötesini görebilmek, sürekli öğrenme ve yılmadan deneme cesareti gerektirir. Çünkü gerçek rekabet gücü, hızla değil, akıllıca gelişmekten doğar. Değişim, ancak sürdürülebilir inovasyonla anlam kazanır. İnci hanım bu dönüşüm yolculuğunda katılımcılara ilham veren paylaşımlarda bulundu.

Teknolojik ilerlemenin hızı kuşkusuz önemli, ancak asıl belirleyici olan, bir organizasyonun bu değişime uyum sağlama ve dönüşümü içselleştirme kapasitesidir. Nokia örneği, teknolojiye yatırım yapmanın tek başına yeterli olmadığını; kurumsal yapıların, süreçlerin ve zihniyetin de aynı çeviklikte evrilmesi gerektiğini hepimize hatırlatan klasik bir derstir. Pazarın ve teknolojinin dinamiklerine uyum sağlayamayan katı organizasyon yapıları, ne kadar güçlü olurlarsa olsunlar, uzun vadede sürdürülebilirliği yakalayamaz. İnci hanım, bu kritik öneme sahip “organizasyonel esneklik” kavramını merkeze alarak, işletmelerin yalnızca bugünü değil, yarını da şekillendirebilmeleri için gerekli olan çeviklik ve uyum yeteneğini nasıl inşa edeceklerine dair değerli içgörüler sundu.

İnovasyonun özü, karmaşık görünenin ardındaki basit ve özü görebilmekte yatar. Bu dönüşüm yolculuğunda ise en kritik kavramlardan biri “Decision Intelligence” yani Karar Zekası’dır diyor İnci hanım. Karar Zekası, yalnızca doğru kararı vermekle ilgili değil, aynı zamanda bu kararların alınma hızını optimize etmekle de ilgilidir. Veriye dayalı içgörüleri ve stratejik öngörüyü merkeze alarak, organizasyonların belirsizlik ortamında daha hızlı, daha güvenilir ve daha etkili seçimler yapmasını sağlar. Günümüzün dinamik iş dünyasında, rekabet avantajı artık sadece ne yaptığınızda değil, ne kadar çevik ve akıllı kararlar alabildiğinizde gizlidir. Karar Zekası, bu anlamda inovasyonun temel taşı olarak öne çıkar.

Yapay zekânın iş dünyasındaki rolü, artık tek tek araçlar olmaktan çıkıp bütünleşik bir ekip üyesi haline geliyor. Yapay zekâ yönetişimi kavramı tam da bu noktada hayatımıza giriyor. Yakın gelecekte, bir kişinin farklı işler yapması için yarattığı beş yapay zekâ ajanının oluşturduğu altı kişilik sanal bir ekibin, şirketlerde resmi bir pozisyona sahip olduğuna tanık olacağız. Bu ekipler, insan çalışanlarla yan yana projelerde yer alacak, karmaşık süreçleri yönetecek ve operasyonel verimliliği kökten dönüştürecek. Bu dönüşüm, yalnızca teknolojik bir atılım değil, aynı zamanda organizasyon yapılarını ve iş yapış şekillerini yeniden tanımlayacak stratejik bir evrimdir. İnci hanım, bu geleceğin iş mimarisini anlamak için önemli paylaşımlar yaptı.

Sektörümüzün büyüğü Güngör abin de altını çizdiği gibi, yapay zekâ ve altyapı teknolojileri son on yılda köklü bir dönüşüm geçirdi. 2015’te “Makineler gerçekten görebilir, duyabilir, tercüme yapabilir mi?” gibi temel sorular tartışılırken, bugün 2025’te “Yapay zekâ ne zaman insan zekâsını geçecek?” sorusuna odaklanıyoruz. Bu, teknolojinin ulaştığı olgunluk seviyesinin en çarpıcı göstergesi.

Bulut altyapıları bağlamında ise 2015’te “Maliyet avantajı olur mu, herşeyi buluta taşıyalım mı?” sorusuyla bulut modelleri arasında seçim yapmaya çalışıyorken, bugün “Hibrit bulut, yapay zekâ için tek seçenek değil” anlayışının hâkim olduğunu görüyoruz. Artık kurumlar, yapay zekâ iş yükleri için melez (hybrid) ve özel (private) bulut modellerini bir arada kullanıyor.

Ağ teknolojileri (networking) alanındaki değişim ise belki de en stratejik olanı. Güngör abinin “AI için Networking, Networking için AI” sözü, bu karşılıklı evrimi özetliyor. 2015’te ağlar, veri iletiminin pasif bir parçasıyken; bugün yapay zekâ destekli, otonom, yazılım tanımlı ağlar, performans ve güvenlik açısından sistemin beyni haline geldi. AI, ağ yönetimini optimize ederken; yüksek hızlı, güvenilir ağ altyapıları da AI modellerinin verimli çalışmasının temelini oluşturuyor.

Özetle, Güngör abinin vurguladığı gibi esneklik, akıllı altyapı yatırımları ve yapay zekâ odaklı stratejiler öne çıkıyor.

Yapay zekâ çağında, işlem gücü ve algoritmalar kadar belirleyici olan bir diğer kritik bileşen de hiç kuşkusuz “ağ altyapısıdır” (network). Güngör abi, yeterince hızlı, güvenilir ve düşük gecikmeli bir ağ altyapınız yoksa, dağıtılmış sistemler arasında veri akışını verimli sağlayamaz, dolayısıyla yapay zekâya etkin bir şekilde ulaşamaz ve onun gücünden gerçek anlamda yararlanamazsınız diyerek konunun önemini vurguladı. Büyük veri kümelerinin işlenmesi, model eğitim süreçleri ve bulut ile yerel sistemler arasındaki senkronizasyon, ancak son derece sağlam bir ağ omurgası ile mümkün olabilir.

İşte tam da bu stratejik öngörüyle, sektörde önemli bir birleşme yaşandı. HPE ve Juniper Networks’un bir araya gelmesi, yalnızca bir şirket satın alımı değil, geleceğin yapay zekâ odaklı dijital altyapısını inşa etmeye yönelik köklü bir hamle olarak değerlendirilebilir. Bu birleşme, yapay zekâ iş yükleri için optimize edilmiş, yazılım tanımlı, güvenli ve otonom ağ çözümlerini tek bir çatı altında sunma potansiyeli taşıyor. Bu sinerji, kurumlara yapay zekâ projelerini hayata geçirirken ihtiyaç duydukları yüksek performanslı bağlantıyı kesintisiz sağlayarak, inovasyon hızlarını artırmalarına olanak tanıyacaktır.

HPE’nin bulut hizmeti platformu GreenLake’ın dönüşüm yolculuğu, kurumsal BT’nin evrimine paralel bir hikaye sunuyor. Yolculuk, 2021’de temel GreenLake platformunun atılmasıyla başladı. 2022’de platform tabanlı çözümler ve özel bulut hizmetleriyle derinleşen yetenekler, 2023’te OpsRamp, Zerto gibi satın almalarla genişleyerek bulut yönetimi ve veri koruma alanlarında güçlendi.

2024 ise dönüm noktası oldu: Tam hibrit bulut çözümü sunan GreenLake, özellikle “Private Cloud AI” ile yapay zeka iş yükleri için optimize edilmiş, güvenli ve yerel bir altyapı vaadini de portföyüne kattı. Bu hamle, kurumların AI projelerini veri gizliliği ve kontrolünden ödün vermeden yürütebilmeleri anlamına geliyor. HPE’nin amacı, müşterilerine her iş yükü için, ister kamuda ister özel sektörde, tek tip değil, esnek ve güvenilir bir bulut deneyimi sunmak. Güngör abi bu yolculuğun, HPE’yi sadece bir altyapı sağlayıcısı değil, kurumsal dijital dönüşümün stratejik ortağı konumuna taşıdığını paylaştı.

Yapay zekâ iş yükleri söz konusu olduğunda, hibrit bulut modeli artık bir tercihten ziyade stratejik bir zorunluluk haline geldi. Bu model, kurumlara iki dünyanın da en iyi yanlarını sunuyor: Gizlilik gerektiren, düzenleyici standartlara tabi veya public cloud’a çıkması mümkün olmayan kritik uygulamalar ve veri setleri için şirket içi (on-premises) veya private cloud altyapılarının güvenliği ve kontrolü; diğer yandan ise esneklik ve ölçeklenebilirlik gerektiren daha genel iş süreçleri için public cloud’un dinamik kaynakları.

Yönetim Danışmanı ve Stratejist Soner Canko moderatörlüğündeki panelde Gülsün hanım, IT profesyonellerini Formula 1 pit-stop ekiplerine benzeten çarpıcı bir benzetme yaptı: “Hızdan ödün veremeyiz, aynı zamanda kaliteden de ödün veremeyiz – pit-stop’ta tüm vidaları eksiksiz sıkmalıyız.” Bu metafor, dijital dönüşüm sürecindeki IT ekiplerinin üzerindeki ikili baskıyı mükemmel bir şekilde özetliyor. Bir yandan inovasyonu hızlandırmak ve iş sürekliliğini kesintisiz sağlamak, diğer yandan güvenlik, stabilite ve en ufak bir hataya yer vermeyen mükemmellik standardını korumak zorundalar. Tıpkı saniyeler içinde milyonlarca dolarlık bir yarış aracını yeniden yola sokmak gibi, IT ekipleri de kurumun dijital motorunu aynı çeviklik, disiplin ve uzmanlıkla çalışır tutmakla yükümlüdür. Bu bakış açısı, IT’nin artık sadece bir destek birimi değil, kurumsal başarının kritik bir stratejik ortaklığı olduğunu bir kez daha vurguluyor.

Bilal bey, dijital dönüşüm yolculuğunun özünü özetlerken son derece değerli bir prensibi paylaştı: “Yaptığımız hatalardan ders çıkararak, öğrenerek hızdan vazgeçmeden yolumuza devam ediyoruz.” Bu yaklaşım, inovasyon kültürünün sadece başarıları değil, aynı zamanda deneyimlenen süreçleri ve çıkarılan dersleri de kucaklaması gerektiğini vurguluyor. Hızın kritik olduğu bir sektörde, her hatayı bir öğrenme ve iyileştirme fırsatına dönüştürmek, sürdürülebilir büyümenin anahtarı. Bu, takımların daha hızlı yineleme yapmasına, risk almaya daha istekli olmasına ve nihayetinde daha dayanıklı ve çevik çözümler inşa etmesine olanak tanır. Bilal Bey’in bu ifadesi, başarılı bir teknoloji liderliğinin, sürekli öğrenme ve uyum sağlama disipliniyle desteklendiğinde anlam kazandığını gösteriyor.

YKB Genel Müdür Yardımcısı Gökhan bey, Türk bankacılık ve ödeme sistemlerinin küresel konumunu net bir şekilde özetledi: “Türk bankacılık ve ödeme sistemleri olarak ABD’den fersah fersah, Avrupa’dan ise oldukça olgun bir durumdayız.” Bu çarpıcı ifade, sektörümüzün dijital altyapı, inovasyon ve kullanıcı deneyimi açısından ulaştığı uluslararası seviyeyi gözler önüne seriyor. Yerli finansal teknolojilerin gelişmişliği ve benimsenme oranları, Türkiye’yi bu alanda sadece bir takipçi değil, aynı zamanda bir trend belirleyici haline getirmiştir. Bu olgunluk, geleceğin finansal hizmetlerini şekillendirmek için sağlam bir temel oluşturuyor.

Gediz/Aydem BT Direktörü Gülsün hanım, inovasyonu canlı tutmanın kurumsal bir stratejisini paylaştı: “Üniversitelerle yürüttüğümüz ‘Enerji Senin’ programımız var. Bu program sayesinde gençlerden taze fikirler alıyoruz.” Bu yaklaşım, inovasyonun yalnızca içe dönük bir süreç olmadığını, aksine ekosistem iş birlikleriyle beslenmesi gerektiğini vurguluyor. Akademi ile endüstri arasında kurulan bu köprü, teorik bilgi ile pratik iş ihtiyaçlarını bir araya getiriyor. Genç beyinlerin yaratıcılığı ve sorunlara farklı açılardan bakışı, şirketin dijital dönüşüm yolculuğuna özgün çözümler ve yenilikçi bakış açıları katıyor. Gülsün Hanım’ın bu stratejisi, inovasyon kültürünü sürdürülebilir kılmak için dışa açılmanın ve genç yeteneklerle erken etkileşimin ne denli kritik olduğunu gösteriyor.

Panelin en çarpıcı anlarından biri, Caner Bey’in spontane olarak yönelttiği bir soruyla yaşandı: “Binlerce mağazanın söz konusu olduğu bir ortamda inovasyonu nasıl yönetiyorsunuz?” Bu beklenmedik ve derin soru, ölçeklenebilir inovasyonun pratikteki zorluklarını mercek altına aldı.

A101 CTO’su Bilal bey, bu zorlu soruya son derece net ve çarpıcı bir cevapla karşılık verdi: “IT ekipleri bir satın almacı kadar satın almacı, mağazadaki kasiyer kadar kasiyer, depodaki depocu kadar depocu olmalı. Sahayı çok iyi bilmemiz gerekiyor…” Bu ifade, teknoloji ve iş birimleri arasındaki geleneksel ayrımı ortadan kaldıran bir yaklaşımı özetliyor. Bilal Bey’e göre, gerçek anlamda etkili ve ölçeklenebilir inovasyon, teknoloji ekiplerinin sahada yaşanan operasyonel gerçekleri, müşteri davranışlarını ve tedarik zinciri dinamiklerini birebir anlamasından geçiyor. Ancak bu şekilde, sadece teoride değil, pratikte de değer yaratan, sorunlara kökünden çözüm getiren ve binlerce noktada sorunsuzca uygulanabilen dijital çözümler hayata geçirilebiliyor. Bu cevap, dijital dönüşümün ‘insan’ boyutunun ve derin saha bilgisinin ne denli hayati olduğunu bir kez daha tüm katılımcılara hatırlattı.

Soner Bey’in “İnovasyonu nasıl yönetiyorsunuz, sihirli formülünüz nedir?” sorusuna Gökhan bey, son derece insan odaklı ve derinlikli bir cevapla karşılık verdi. Gökhan Bey, inovasyonun sırrının yalnızca teknolojiyi takip etmekte değil, temel bir farkındalıkta yattığını belirterek şu önemli tespiti paylaştı: “Yaptığınız işin özünün aslında insana hizmet olduğunu anladığınızda, elinizdeki verileri bu yönde kullandığınızda büyük oranda bunu çözmüş oluyorsunuz.”

Bu yaklaşım, inovasyonun merkezine teknolojiyi değil, insanı ve onun ihtiyaçlarını koymanın kritik önemini vurguluyor. Gökhan Bey’e göre, sahip olunan veri, teknolojik altyapı ve kaynaklar, ancak “insana nasıl daha iyi hizmet edebiliriz?” sorusunun cevabını aramak için kullanıldığında anlam kazanıyor. Bu zihniyet değişikliği, yapay bir “sihirli formül” arayışından çok daha güçlü ve sürdürülebilir bir inovasyon kültürü inşa ediyor. Müşteri deneyimini derinden anlamak ve tüm dijital dönüşüm çabalarını bu temel amaç etrafında şekillendirmek, gerçek anlamda fark yaratan ve benimsenen çözümlerin ortaya çıkmasını sağlıyor. Bu cevap, başarılı inovasyonun teknik bir mesele olmaktan öte, bir empati ve hizmet anlayışı gerektirdiğini net bir şekilde ortaya koydu.

Arkas Holding CIO’su Mert bey, “Başarı için sihirli formülünüz nedir?” sorusuna yalın ama anlamlı bir cevapla karşılık verdi: “Sabır ve karşısındakini dinlemek.” Bu iki temel insani erdemin, özellikle dijital dönüşüm ve liderlik süreçlerindeki kritik rolünü vurguladı. Sabır, karmaşık projelerde sürece ve öğrenme eğrisine saygı duymayı; etkin dinleme ise hem ekip üyelerinin hem de paydaşların ihtiyaçlarını ve perspektiflerini gerçekten anlamayı gerektirir. Mert beyin bu yaklaşımı, teknolojik başarının, nihayetinde insani ilişkiler ve anlayış üzerine inşa edildiğini güçlü bir şekilde hatırlatıyor.

Gençlere ne tavsiye edersiniz?

Bu soruya liderler, ilk olarak “Sindirek, anlayarak çalışmak” ilkesinin altını çizdi. Ezberden kaçınarak, öğrenilen bilgiyi derinlemesine kavramanın ve işin mantığını anlamanın uzun vadeli başarı için kritik olduğunu vurguladılar. İkinci önemli tavsiye ise “Büyük resmi kaçırmamak” oldu. Genç profesyonellerin, kendi görev alanlarının ötesindeki pazar eğilimlerini, şirketin genel stratejisini ve küresel gelişmeleri takip etmesi gerektiği belirtildi.

Panelistler, özellikle teknoloji ve iş dünyasındaki hızlı değişim göz önüne alındığında, “Sürekli öğrenmek” kavramının vazgeçilmez olduğunu dile getirdi. Hayat boyu öğrenme felsefesinin benimsenmesi, değişime ayak uydurmanın ve rekabetçi kalmanın tek yolu olarak gösterildi. Son olarak, globalleşen dünyada başarılı olmanın anahtarlarından biri olarak “Kültürel adaptasyon” yeteneğine dikkat çekildi. Farklı kültürlere, iş yapış biçimlerine ve bakış açılarına hızla uyum sağlayabilmenin, uluslararası kariyer yollarını açacağı ve liderlik potansiyelini artıracağı ifade edildi. Bu dört temel tavsiye, gençlerin kariyer yolculuklarında sağlam adımlar atmaları için önemli bir rehber niteliğindedir.

Algoritmaların Sessiz Etkisi

Etkinlikteki paralel oturumlardan birisinde Forenzone’dan İnci Abay Cansabuncu, algoritmaların günlük hayatımızda ne kadar etkili olduğuna dair çarpıcı tespitlerde bulundu. Cansabuncu, özellikle dijital iletişimde algoritmaların bizi nasıl yönlendirdiğine dikkat çekerek, yapay zekânın sunduğu geri bildirimlerin karar alma süreçlerimizi nasıl etkilediğini vurguladı. Okuduğumuz içeriklerden aldığımız kararlara kadar her adımda algoritmaların bizi yönlendirdiğini gözler önüne serdi. İnci Abay Cansabuncu’nun bu paylaşımları, algoritmaların artık sadece teknolojik bir araç değil, duygusal ve stratejik kararlarımızın da sessiz yönlendiricisi olduğunu bir kez daha gösterdi.

İnci hanım, yapay zeka yatırımlarının mevcut durumu ve beklenen getirisi hakkında önemli bir perspektif sundu. Sabah oturumlarında bahsi geçen bir konuya atıfta bulunarak, yapay zeka yatırımlarının finansal değere ve somut çıktıya dönüşme oranının an itibarıyla yalnızca %1 seviyesinde olduğunu belirtti.

Bu düşük oranın, yapay zekaya yapılan yatırımın karşılığının alınmadığı anlamına gelmediğini vurgulayan İnci hanım, “O yüzden bazen, yapay zekâya yaptığınız yatırımın karşılığını orta ve uzun vadede daha çok alıyoruz, alacağız” diyerek bu teknolojinin potansiyelinin zamanla ortaya çıkacağını ifade etti.

Kolay erişilebilir, hızlı sonuç veren projelere odaklanmanın (“low-hanging fruits“) farklı bir matematik gerektirdiğini ve bu tür kısa vadeli başarıların da mevcut olduğunu söyledi. Ancak büyük dönüşüm için, yapay zeka yatırımlarının meyvesini vermesini beklerken tıpkı geliştirilmesi gereken bir kas gibi sabırla, stratejik ve sürekli bir yaklaşımla çalışılması gerektiğinin altını çizdi. Bu yaklaşım, şirketlerin yapay zekaya bakış açısını kısa vadeli hedeflerden, uzun vadeli finansal ve operasyonel dönüşüm hedeflerine kaydırması gerektiğini gösteriyor.

Karar Zekâsı Nedir? Yapay Zeka Dönüşümünde Gerçekçi Hedefler

İnci hanım, “Karar Zekâsı Nedir?” başlığı altında, kurumların yapay zeka dönüşümüne dair gerçekçi hedefler belirlemesinin önemini, aktardığı somut bir örnekle gözler önüne serdi. Bu örnek, Karar Zekâsı kavramının temelini oluşturuyor: yapay zekayı, süreçlerin tamamını devralan bir güçten ziyade, insan karar vericileri destekleyen, belirli yüzdelerde görev yükünü azaltan ve verimliliği artıran bir yardımcı olarak konumlandırmak. İnci hanımın paylaştığı bu vizyon, kurumların büyük iddialar yerine ölçülebilir ve gerçekçi hedeflerle yapay zeka dönüşümüne yaklaşması gerektiğinin altını çiziyor.

Kararlarımızı Şekillendiren Gizli Tuzaklar: Bilişsel Önyargılar

İnci hanım, karar alma süreçlerimizde sıklıkla karşılaşılan ve bizi rasyonel olmayan seçimlere iten Bilişsel Önyargılar konusuna dikkat çekti. Bu önyargıların özellikle teknoloji ve ürün yatırımları gibi kritik masalarda kararlarımızı nasıl etkilediğini somut örneklerle açıkladı.

İş dünyasında en yaygın görülen bilişsel tuzaklardan biri, sürü psikolojisi veya trendlere uyma eğilimidir. Bunu, “Masada herhangi bir teknoloji yatırımına ya da ürüne karar verirken, ‘herkes yapıyor, bütün rakiplerim yapıyor, benim de yapmam lazım’ diyoruz ya, işte bu bir önyargı” sözleriyle özetledi. Bu yaklaşım, stratejik bir analizden çok, piyasa baskısıyla hareket etme riskini doğurur.

Bir diğer güçlü önyargı ise batık maliyet yanılgısıdır. Bir projeye yüksek miktarda zaman, para ve enerji harcandığında, projeyi durdurmanın rasyonel olmasına rağmen, duygusal bir bağ kurularak devam etme eğilimi ortaya çıkar. Bu durumu, “‘5 yıldır bu projenin üzerinde çok çalışıyorum’, ‘bilmem kaç milyon dolar para harcadım’, ‘mümkün değil bunu başka türlü yapamam’, ‘bu iş bitecek’ diye düşünüyoruz ya, bunların hepsi karar alırken bizleri etkileyen farklı önyargılar” şeklinde ifade etti.

İnci hanımın bu sunumu, liderlerin ve karar vericilerin, rasyonel kararlar alabilmek için öncelikle kendi bilişsel önyargılarının farkında olması gerektiğini bir kez daha ortaya koydu.

Karar Zekâsının Dört Ana Disiplini: Yapay Zeka Başarısının Anahtarı

İnci hanım, yapay zeka (YZ) ve teknoloji yatırımlarının başarıya ulaşması için sadece teknik yeterliliğin değil, sağlam bir Karar Zekâsı altyapısının şart olduğunu vurgulayarak, bu zekânın uygulandığı dört kritik disiplini örnekledi:

Operasyon ve Verimlilikte Karar Zekâsı	Amazon’un depo operasyonundaki kesinti örneğiyle, en sofistike yapay zekanın bile yanlış karar altyapısı altında çökeceğini belirtti. Buradaki stratejik karar zekâsı, operasyonel bağımlılıkların, kör noktaların ve değer tekliflerinin görünür hale getirilmesini ve ölçülmesini gerektiriyor.
Ürün Geliştirmede Karar Zekâsı	Yapay zeka projelerinin neden sık çöktüğü sorusu tartışıldı. Perakende sektöründe altı ayda 10’dan fazla chatbot projesinin terk edilmesi, sorunun temelinde eksik karar altyapısı olduğunu gösterdi. Ürün geliştirme aşamasında kullanıcı, veri ve ekosistemi aynı anda değerlendirebilen stratejik bir karar zekâsına ihtiyaç duyuluyor. Konuşmacı, veri düzgünlüğünün başarının başlangıç noktası olduğunu önemle belirtti.
Pazarlama ve Müşteri Deneyiminde Karar Zekâsı	Bu alanda kilit soru, “Algoritmalar müşteriyi tanıyor mu, yoksa dayatıyor mu?” oldu. Netflix örneği üzerinden, algoritmaların müşteriyi tek bir kutuya koyarak “kimliksizleştirmesi” ve sürekli aynı içerikleri sunarak “teklifleştirmesi” eleştirildi. Burada karar zekâsı, algoritmaların kişiselleştirmeyle dayatma arasındaki ince çizgiyi aşmamasını sağlamayı hedeflemeli.
Siber Güvenlikte Karar Zekâsı	Siber tehditler bağlamında, MGM Resort’un 8 günde 100 milyon dolar zarar bildirdiği olay gündeme getirildi. Saldırı anında “hangi sistemin izole edileceği ve hangisinin hemen çalıştırılacağı” konusunda bocalama yaşanması, kriz anı için önceden belirlenmiş, hiyerarşik ve hızlı karar alma mekanizmalarının eksikliğini gösterdi. Konuşmacı, bütün sistemler kapalıyken ilk 5 dakikada alınacak kararların (örneğin kriz iletişimi) stratejik karar matematiğindeki önemini vurguladı.

Yapay Zeka Çağında Karar Zekâsı Laboratuvarları: Farkındalığınızı Artırın

Artık profesyonel yaşamımızın ve günlük iş pratiklerimizin her anının yapay zeka ile iç içe geçtiği, kaçınılmaz bir döneme girdik. Bu derin entegrasyon, haliyle karar matematiğimizi de kökten etkiliyor. Bu yeni dönemde yapay zeka, yatırım, iş geliştirme, ürün geliştirme, operasyonel süreçler ve pazarlama gibi hayati kararlarımızı tam olarak nasıl etkiliyor? Bu etkinin farkında mıyız ve bu farkındalığı nasıl artırabiliriz? İşte bu kritik sorulara yanıt bulmak ve AI ile insan arasındaki ilişkiyi anlamlandırmak amacıyla Karar Zekâsı Laboratuvarları çalışmaları yürüttüklerini paylaştı İnci hanım. Bu laboratuvarlarda, sadece bilgi edinmekle kalınmadığını, aynı zamanda birlikte öğrenip gelişebilme imkanı olan zengin bir ekosistem olduğunu paylaşıp, etkinlik katılımcılarını programa davet etti. Söz konusu programda katılımcıları bekleyen olanakları İnci hanım şu şekilde paylaştı:

• Aylık Buluşmalar ve Decision Intelligence Seminerleri: Alanında uzman isimlerle bir araya gelerek güncel gelişmeleri takip etmek.
• Private İndeks Raporları: Karar alma süreçlerinize ışık tutacak özel analizlere erişim.
• Yurtdışı Teknolojik Turlar: Küresel ölçekteki en son AI uygulamalarını yerinde deneyimlemek.
• Algoritmik Ehliyet Testleri ve Kurumsal Karar Rezonans Haritaları: Kurumunuzun ve kendinizin karar alma yetkinliğini ölçmek ve geliştirmek.

Yapay Zeka Yatırımları Neden Başarısız Oluyor? Dört Ana Engel

Bir diğer paralel oturumda Erol bey, istatistiklerin firmaların %92’sinin yapay zekâya yatırım yaptığını gösterse de, bu yatırımların yalnızca %1’i gerçek manada hayata geçirilmiş ve işin odağı haline gelmiş durumda olduğunu paylaştı. Peki, bu büyük yatırım açığının ve başarısızlık oranının arkasındaki temel nedenler neler? Bu durumu dört ana sebepte toplayabiliriz:

Geri Dönüşün Yavaş Anlaşılması (ROI Sorunu)	Yapılan yapay zeka yatırımlarının geri dönüşü (ROI) hızlı bir şekilde anlaşılamıyor. Çok sayıda farklı aracı bir araya getirme, büyük veriyi işleme, buradan değerli çıkarımlar elde etme ve bunları iş süreçlerine uygulama süreci oldukça uzundur. Bu, yatırımın finansal etkisinin görülmesini geciktirerek, projelerin sürdürülebilirliğini zora sokar.
Yüksek Maliyet ve Parçalı Teknoloji Mimarisi	YZ altyapısını kurmak uzun süren bir süreç olmanın yanı sıra, maliyetleri çok yüksektir. Ayrıca, YZ ekosistemi genellikle tek bir bütün yerine parçalı teknolojilerden oluşur. Bu durum, farklı disiplinlerin ve karmaşık teknolojilerin bir arada, uyum içinde çalıştırılmasını zorunlu kılar.
Veri Güvenliği, Kontrol ve Regülasyon Endişeleri	Veri, kurumların en önemli varlığıdır. Veriyi public cloud gibi genel bulut ortamlarına taşımak, veri güvenliğirisklerini ve kontrolün azalmasını beraberinde getirir. Arka planda ne döndüğünü bilememe, regülasyonlara uyum zorlukları ve yasal kısıtlamalar, firmaların YZ projelerini hayata geçirmesini frenler.
Değişim Dönüşüm Zorluğu ve İş Gücü Eksikliği	Yapay zekâ, şirketler için alışılagelmiş bir iş yapısı değildir; köklü bir değişim ve dönüşüm gerektirir. Bu yeni yapıyı kuracak, yönetecek ve geliştirecek yeterli iş gücü kaynağını piyasada bulmak da büyük bir zorluk teşkil etmektedir.

Bu engeller, firmaların yapay zekanın potansiyelini tam olarak kullanabilmesi için teknolojik yatırımdan öte, stratejik karar alma, yetenek geliştirme ve kültürel dönüşüme odaklanması gerektiğini ortaya koymaktadır.

Yapay Zeka Çözümlerinde Kritik Seçim: Public Cloud mı, Private Cloud mı?

Yapay zekâyı iş süreçlerine entegre etme yolunda şirketlerin karşılaştığı ilk ve en kritik karar, kullanacakları altyapı modelini seçmektir. Bu seçim, Public Cloud (Genel Bulut) ve Private Cloud (Özel Bulut) olmak üzere iki ana yaklaşım etrafında şekillenir. Erol bey bunu şu şekilde özetledi:

Public Cloud: Hız ve Ölçeklenebilirlik, Ancak Kontrol Kaybı

Public Cloud çözümleri, yapay zekâ projelerine hızlı başlangıç yapma ve neredeyse sınırsız ölçeklenebilirlik imkanı sunar, aynı zamanda operasyonel yükü de ortadan kaldırır. Ancak bu modelin ciddi dezavantajları vardır: Veri güvenliği ve sahipliği konusunda endişeler yaratır, kontrol seviyesi düşüktür ve “token” bazlı öngörülemeyen maliyetler bütçeyi zorlayabilir.

Private Cloud: Kontrol ve Güvenlik Odaklı Çözüm

Bugün asıl odağımız olan Private Cloud (Lokal/Yerel) yaklaşımı ise, veri sahipliğini ve güvenliğini tamamen kurumun elinde tutmasını sağlar. Bu sayede maliyetler daha iyi tahmin edilebilir, yapı iş yüküne göre büyütülebilir ve uçtan uca kontrol sağlanır. Ancak, bu yapının dezavantajı; kurulumunun yavaş olması, birçok parçayı bir araya getirme zorunluluğu ve altyapıyı yönetecek uzman iş gücüne olan ihtiyaçtır.

Lokal Yapay Zekâ Çözüm Yolları ve HP’nin Anahtar Teslim Yaklaşımı

Erol bey, Private Cloud altyapısını lokalde kurmanın üç temel yolu olduğunu paylaştı:

1. Kendin Yap (DIY): Toplama bilgisayar kurmak gibi uzun, bilgi yoğun ve zor bir yoldur.
2. Referans Mimariler: Belli parçalar bir araya getirilir, ancak yine de ekstra hizmet ve maliyet yükü gerektirir.
3. Anahtar Teslim Çözümler: En basit ve en hızlı yoldur. Kurulum veya entegrasyonla uğraşmanıza gerek kalmadan, ihtiyacınız olan yapı hazır gelir.

MEXT: Dijital, Yeşil ve Yapay Zeka Dönüşümünde Uçtan Uca Çözüm Ortağınız

Bir başka paralel oturumda MEXT’ten Saygın bey kendilerini tanıttı, neler yaptıklarını anlattı. MEXT olarak temel değer önerilerinin net olduğunu söyledi: Bir şirketin dijital dönüşüm, yeşil dönüşüm ve yapay zeka ile ilgili ihtiyacı olan tüm hizmetleri tek bir çatı altında, uçtan uca sağlamak. Bu kapsamlı hizmet anlayışının yanında, sanayi, akademi ve kamuyu bir araya getiren güçlü bir eğitim müfredatıyla ekosistemin tam merkezinde konumlanmak.

Deneyimin Kalbi: Dijital Fabrika

MEXT’in Ataşehir’deki 10.000 metrekarelik tesisinde yer alan 2.000 metrekarelik Dijital Fabrikanın bu vizyonlarının somut bir örneği olduğunu söyledi Saygın bey. Burasının sadece bir eğitim alanı değil; gerçek bir üretim hattına sahip, yaşayan bir laboratuvar olduğunun altını çizdi. Üretim endüstrisinden gelen firmalar, sahada karşılaştıkları karmaşık problemleri bu canlı hat üzerinde deneyimleyerek, test ederek ve uygulayarak çözümler geliştirebildiklerini paylaştı.

Broadcom’dan Ufuk bey, yapay zeka uygulamalarının performansını etkileyen, genellikle göz ardı edilen bir gerçeği çarpıcı bir istatistik paylaşarak gözler önüne serdi. Bu ifade, yapay zeka ve Büyük Dil Modelleri (LLM’ler) gibi yoğun veri işleyen sistemlerin başarısının, yalnızca işlemci gücüne değil, aynı zamanda hızlı, düşük gecikmeli ve yüksek kapasiteli bir ağ altyapısına ne kadar bağımlı olduğunu net bir şekilde ortaya koyuyor. Yapay zeka modellerinin eğitilmesi, çıkarım yapılması ve büyük veri kümeleri arasında iletişim kurması sürecinde, zamanın yarısından fazlasının verinin hareket etmesine harcanması, network optimizasyonunun artık basit bir destek unsuru değil, stratejik bir zorunluluk haline geldiğini gösteriyor.

Ufuk beyin bu tespiti, şirketlerin yapay zeka yatırımlarını değerlendirirken, sunucu ve işlem gücünün yanı sıra, ağ altyapısına da aynı önemi vermeleri gerektiğinin altını çiziyor.

Aşağıdaki görseli hazırladığımda Ufuk’la birlikteydik, gösterdim, bu şekilde paylaşayım mı dedim, ‘aynen ben, paylaş gitsin!’ dediği için kendisinin müsadesiyle bu şekilde paylaşıyorum; süper bir teknik adam olmasının yanısıra harika bir dost olduğunun da altını çizeyim hazır denk gelmişken 😉  

Teşekkürler HPE!

HPE Innovation Day etkinliğinde yer almaktan büyük bir keyif aldım. Başta Güngör Abi olmak üzere, böylesine vizyoner ve harika bir etkinliği hazırlayarak bizleri bir araya getiren tüm HPE Ekibine sonsuz teşekkürlerimi sunuyorum.

Paylaşımlar, liderlik perspektifleri ve geleceğe dair çizilen yol haritası gerçekten ilham vericiydi. Umuyorum ki, bu yazı dizisi ile etkinlik boyunca yaşadığım heyecanı ve edindiğim değerli bilgileri sizlere de en iyi şekilde yansıtabilmişimdir.

Yeni teknolojilerin ve stratejik kararların konuşulduğu bu platformlarda yeniden buluşmak dileğiyle!