Arvato CTO'su Recep Ulu:
“Lojistik sektöründe yapay zekanın operasyonel süreçlere entegrasyonu ve orkestrasyon yaklaşımları, "AI Destekli Orkestrasyon ile Yeni Nesil Akıllı Otomasyon" başlıklı round table toplantısında masaya yatırıldı. Toplantıya konuşmacı olarak katılan Arvato CTO'su Recep Ulu, şirketin yapay zeka dönüşüm sürecine ilişkin değerlendirmelerde bulundu.
Almanya merkezli bir lojistik şirketi olarak yaklaşık 90 lokasyonda B2B, B2C ve omni-channel lojistik hizmetleri sunduklarını belirten Recep Ulu, lojistiğin mavi yaka çalışanların yoğun görev aldığı bir alan olması nedeniyle verimlilikte otomasyonun kritik önem taşıdığını vurguladı. Ulu, şirketin uzun yıllardır robotik sistemler, sorter'lar ve ASRS gibi endüstriyel otomasyon çözümlerine yatırım yaptığını, son bir yılda ise odağın yapay zekaya kaydırıldığını söyledi: "Kurum içinde bu konuda yetkin çalışanlardan oluşan bir ekip kurduk; kullanılacak modeller önce bu ekip tarafından test ediliyor, sonra kurum geneline yayılıyor."
Depo Dışındaki Süreçlerde Büyük Potansiyel
Endüstriyel otomasyon tarafında olgun bir noktaya gelindiğini ancak deponun dışındaki iş süreçlerinde hâlâ ciddi bir potansiyel bulunduğunu ifade eden Ulu, Excel ve e-posta üzerinden yürüyen operasyonların, elle veri girişlerinin ve manuel onay-kontrol adımlarının tek başına küçük görünse de toplamda ciddi bir zaman kaybına yol açtığına dikkat çekti. Ulu, son dönemde departmanlardaki manuel işlerin sisteme taşındığını, RPA ve yapay zeka agent'ları ile sürecin kontrol edilebildiğini ve bu bilgiler üzerinden soru-cevap alınabildiğini belirtti. İşe alım süreçlerinde de evrak kontrolünün büyük ölçüde otomatikleştiğini, belgelerin sistem tarafından okunup resmî kaynaklardan doğrulandığını sözlerine ekledi.
Şirketin hedefinin tüm departmanlardaki manuel iş süreçlerini ortadan kaldırmak olduğunu belirten Ulu, orta vadede departmanlar arası süreç takibi ve karar mekanizmalarının öne çıktığını söyledi: "Bir işin nerede takıldığını insanların birbirine sorması yerine sistemin söylemesini istiyoruz."
"Belirleyici Olan Model Değil, Veri"
Son bir yılın en net çıkarımının veri odaklı olduğunu vurgulayan Ulu, "Bize göre belirleyici olan model değil, veri" dedi. Müşteri, tedarikçi, çalışan ve otomasyon sistemlerinden gelen verilerle çalışırken birçok projede asıl işin veri temizliği olduğunun ortaya çıktığını belirten Ulu, veri altyapısı sağlam olmadığında yapay zeka yatırımlarının beklenen sonucu vermediğini söyledi. Bu doğrultuda raporlama ve analitik verilerinin tek bir bulut platformunda toplandığını aktardı.
Ulu, bu yetkinliğin kurum geneline yayılmasının da öncelikleri arasında olduğunu belirtti. Geçmişte iş zekâsı (BI) alanında yapılan dönüşümün yapay zekâda da tekrarlanmak istendiğini, BI'ın yalnızca BT'nin değil iş birimlerinin de kullandığı bir yapıya dönüştürüldüğünü hatırlattı. Bugün departmanlar rapor talebi açmak yerine sorularını doğrudan sisteme sorabildiğini ve anlık cevap alabildiğini. Yazılım ekiplerinin de Copilot ve Claude gibi araçları aktif olarak kullandığını, sıradaki adımın diğer iş birimlerine yayılım olduğunu söyledi.
İş birimlerinden gelen talep sayısının yüksek olduğuna ve tümünün eş zamanlı karşılanamayacağına işaret eden Ulu, yatırım geri dönüşü hızlı olacak projelerin önceliklendirildiğini belirtti. Tüm bu çalışmaların yönetişimle birlikte yürütülmesi gerektiğinin altını çizerek, aksi halde çalışanların internetten buldukları çözümleri kontrolsüz şekilde kullanmasının veri güvenliği ve etik açıdan risk oluşturacağını vurguladı.
Üç Yıllık Hedef: Kurum Zekası
Üç yıllık perspektifte asıl farkın "kurum zekası" olarak tanımladıkları katmanda oluşacağını belirten Ulu, bugün bilginin önemli bir kısmının sistemlerde değil kişilerde bulunduğuna, bir işi bilen kişi kurumdan ayrıldığında bilginin de onunla birlikte gittiğine dikkat çekti. Operasyon, finans ve insan kaynakları verilerinin ortak bir bağlamda birleştirilerek yapay zekânın bu bağlam üzerinden çalışmasının hedeflendiğini söyledi: "O noktada sorular kişilere değil kuruma sorulur; yeni gelen bir çalışan da sıfırdan değil, kurumun hafızasından başlar."
Orkestrasyon: Bileşenleri Bir Arada Çalıştırmak
Toplantının ana temalarından biri olan orkestrasyona ilişkin görüşlerini paylaşan Ulu, tek başına akıllı bir bileşen üretmenin yeterli olmadığını, o bileşenin diğer sistemlerle ve insanla nasıl çalışacağının da kurgulanması gerektiğini söyledi. Bu doğrultuda n8n gibi akış araçlarından yararlandıklarını, sistemleri birbirine bağlayan akışların içine yapay zekâ adımlarını yerleştirdiklerini ve gerektiğinde insan onayını da aynı akışın bir parçası haline getirdiklerini belirtti.
Bu yaklaşımın somut bir örneği olarak Workforce Management projesine değinen Ulu, sistemin personel atamasında öneri ürettiğini, son kararı ise kullanıcının verdiğini aktardı. Projenin önce tek bir depoda başlatıldığını, elde edilen öğrenimlerle ikinci depoya geçildiğini ve bu geçişin sorunsuz gerçekleştiğini belirterek, bu tür projelerde teknolojiden çok kademeli ilerlemenin ve kullanıcıyı sürecin içinde tutmanın belirleyici olduğunu söyledi.
Aynı yaklaşımın daha küçük ölçekli işlerde de kullanıldığını belirten Ulu, gelen destek taleplerini doğru bilgiye yönlendiren ve bir süreçte takılan işi fark ederek ilgili kişiyi bilgilendiren agent'lar kurguladıklarını söyledi. Buradaki amacın insanın yerini almak değil, rutin takibi sisteme bırakıp insanı karar verdiği noktada tutmak olduğunu vurguladı.
Konuşmasını güven konusuna değinerek sonlandıran Ulu, çalışanın sistem önerisinin nereye dayandığını bilmesi ve gerektiğinde bu öneriyi kabul etmeyebilmesi gerektiğini söyledi. Zamanla güven arttıkça bu araçların günlük işin doğal bir parçası hâline geldiğini belirten Ulu, bunun ön koşulunun ise verinin gerçek zamanlı ve doğru olması olduğunu; vardiya verisi zayıf olduğunda en iyi modelin bile yanlış öneri üretebileceğini sözlerine ekledi.”
