UiPath Türkiye Genel Müdürü Tuğrul Cora, üretken yapay zekâ ile birlikte şirketlerin otomasyondan beklentisinin de değiştiğini belirtti. Yeni dönemde başarı; robotları, yapay zekâ ajanlarını ve çalışanları aynı iş akışı içinde güvenli şekilde yöneten iş orkestrasyonundan geçecek.
Handan Aybars
UiPath son dönemde kendisini klasik RPA şirketinden ziyade yapay zekâ destekli iş orkestrasyonu şirketi olarak konumlandırıyor. Çünkü şirketler artık tekil ve tekrarlayan görevleri hızlandıran araçların yanı sıra süreçlerin içinde karar verebilen, insanlarla birlikte çalışabilen ve denetlenebilir biçimde yönetilebilen yapılara ihtiyaç duyuyor. UiPath Türkiye Genel Müdürü Tuğrul Cora, UiPath’in dönüşümünün de bu ihtiyaca paralel gerçekleştiğini belirtti. Robotlar, yapay zekâ ajanları ve insanların aynı iş akışı içinde nasıl birlikte çalışacağından hangi adımda kimin devreye gireceğine uzanan sorulara yanıt veren iş orkestrasyonu mimarisine dikkat çeken Cora, ekledi: “Odağımız; robotları, yapay zekâ ajanlarını ve çalışanları aynı iş akışı içinde en etkili şekilde yöneterek kurumların yapay zekâyı güvenli, ölçülebilir ve ölçeklenebilir biçimde kullanmasını sağlamak.” Cora, sorularımızı yanıtladı:
Üretken yapay zekâ ve yapay zekâ ajanlarının yükselişiyle birlikte şirketler artık otomasyondan ne bekliyor?
Üretken yapay zekâ ve yapay zekâ ajanları, kurumların otomasyondan beklentisini ana süreçler içindeki kural tabanlı görevleri tamamlama düzeyinden bu ana süreçlerin uçtan uca yönetimini devralma düzeyine taşıdı. Birkaç yıl önce kurumların temel sorusu, belirli bir işin otomasyona devredilip devredilemeyeceğiydi. Bugün ise asıl mesele, o işin hangi yetki sınırları içinde yürütüleceği, hangi veriye dayanacağı, hangi noktada insan onayı gerektireceği ve ortaya çıkan sonucun nasıl açıklanacağı. Bu değişimin merkezinde güven ve hesap verebilirlik var. Yapay zekâ ajanları daha bağımsız çalışabilir hale geldikçe, kurumların yalnızca çıktıya değil, o çıktının nasıl üretildiğine de hâkim olması gerekiyor. Bu konu özellikle finans, sigorta, kamu ve regülasyon yoğun sektörlerde kritik. Çünkü bu alanlarda yapay zekâdan beklenen performans kadar, denetlenebilirlik ve yönetişim kabiliyeti de karar kriteri. Kurumlar, yapay zekâ destekli otomasyonun güvenilir, açıklanabilir, izlenebilir ve mevcut kurumsal sorumluluk yapılarıyla uyumlu olmasını bekliyor.
UiPath bu gelişen beklentilere nasıl yanıt veriyor? Ar-Ge odağınızdaki çalışmalar bu gibi unsurlarla nasıl şekilleniyor?
Platformumuzun merkezine iş orkestrasyonunu, açık ekosistem yaklaşımını ve kurumsal yönetişimi yerleştiriyoruz. Çünkü yapay zekâ ajanlarının mevcut sistemlerle uyumlu çalışması, insan onay mekanizmalarına bağlanması, her adımının izlenebilir olması ve düzenleyici yükümlülüklerle uyum içinde yönetilmesi gerek. Ar-Ge odağımızı da bu ihtiyaca göre şekillendiriyoruz. Bu yaklaşımın ilk boyutu süreç deneyimi. Uzun yıllardır kurumların karmaşık süreçlerinin ve çok adımlı iş akışlarının otomasyonunda çalışıyoruz. Bu birikimi, süreçleri baştan sona takip edebilen ve farklı aktörleri aynı akış içinde koordine edebilen bir orkestrasyon katmanına dönüştürdük. Maestro™ bu noktada kritik rol üstleniyor; robotların, yapay zekâ ajanlarının ve şirket çalışanlarının aynı süreç içinde uyumlu çalışmasını sağlıyor.
İkinci boyut ise açıklık. UiPath, farklı yapay zekâ modelleriyle ve mevcut kurumsal sistemlerle uyumlu çalışacak şekilde konumlanıyor. Amacımız, kurumların var olan teknoloji yatırımlarını tamamen değiştirmesini gerektirmeden, bu yapıların üzerine güvenli bir otomasyon ve orkestrasyon katmanı eklemek. Bu kapsamda bu yıl attığımız önemli adımlardan biri de UiPath Coding Agents ile kurumsal platformumuzu geliştiricilerin günlük iş akışında kullandığı yapay zekâ destekli kodlama araçlarına açmak oldu. Claude Code, Cursor, GitHub Copilot gibi araçlarla çalışan geliştiriciler artık bu araçları doğrudan UiPath’e bağlayabiliyor. Böylece üretim hızı artarken, ortaya çıkan otomasyonlar kurumsal denetim ve yönetişim standartlarının dışına çıkmıyor. Üçüncü ana eksen ise yönetişim. Rol tabanlı erişim, denetim izi, kimlik bilgisi kasası, insan onayı ve kontrol mekanizmaları bizim açımızdan tamamlayıcı özellikler değil; platformun temel bileşenleri. Platforma giren her otomasyon, aynı güvenlik ve denetim çerçevesi içinde yönetiliyor.
Türkiye’yi bu alanda nasıl değerlendiriyorsunuz?
İki boyutu birlikte ele almak gerekiyor, yani pazar olgunluğu ve üretim kapasitesini. Türkiye, büyük kurumların dijital dönüşüm ajandasında yapay zekâ ve otomasyonun giderek daha merkezi hale geldiği bir pazar. Genç, dinamik ve teknik kabiliyeti yüksek geliştirici ekosistemine sahip. TÜİK’in Yapay Zekâ İstatistikleri’ne göre Türkiye’deki girişimlerde yapay zekâ kullanım oranı yüzde 7,5 seviyesinde. Ancak 250 ve üzeri çalışanı olan büyük kurumlarda bu oran yüzde 24,1’e çıkıyor. Finans ve sigorta sektörleri ise yapay zekâyı en yoğun kullanan, yeni teknolojilere adaptasyonun çok yüksek olduğu sektörler. Bundan sonraki kritik eşik, pilot uygulamalardan kurumsal ölçeğe geçiş olacak. Çünkü yapay zekâdan gerçek iş değeri üretmek, kısa vadeli tekil denemelerle değil; süreçlere entegre edilmiş, yönetilebilir ve ölçülebilir kullanım senaryolarıyla mümkün hale geliyor.
Üretim kapasitesi açısından baktığımızda ise Türkiye’nin daha az konuşulan ama çok değerli bir potansiyeli var. 105 teknoparkta faaliyet gösteren 11 bine yakın firma, 290 bine yaklaşan Ar-Ge personeli ve genç mühendislik gücü, Türkiye’yi bölgesel ölçekte önemli bir teknoloji üretim merkezi adayı haline getiriyor. Bu noktada UiPath Coding Agents gibi yeni nesil yetkinliklerin kaldıraç etkisi yaratabileceğini düşünüyoruz. Bugün geliştiriciler Claude Code, Cursor, GitHub Copilot gibi yapay zekâ destekli kodlama araçlarını giderek daha yoğun kullanıyor. UiPath Coding Agents ile bu araçlarda üretilen işlerin UiPath Platform™’a bağlanabilmesi; geliştirme, test, devreye alma, işletme ve yönetişim süreçlerinin kurumsal standartlar içinde ilerlemesini sağlıyor.
Otomasyon ve yapay zekâ yatırımlarında hangi sektörler öne çıkıyor?
Türkiye’de en belirgin talep finans ve sigorta sektörlerinden geliyor. Bu alanlarda yapay zekâ ve otomasyon yatırımlarını şekillendiren unsur yalnızca rekabet baskısı değil; aynı zamanda regülasyon, denetlenebilirlik ve risk yönetimi ihtiyacı. Bankacılık ve sigortacılık gibi sektörlerde yapay zekâ projelerinin başarısı, modelin iyi çalışması kadar, o modelin nasıl yönetildiğinin ve hangi kontrol mekanizmalarına tabi olduğunun da gösterilebilmesine bağlı. Finansal kurumlar artık yapay zekâyı deneysel bir teknoloji başlığı olarak değil, kurumsal yönetişim çerçevesi içinde ele alınması gereken stratejik bir kabiliyet olarak değerlendiriyor. Kamu kurumlarının talepleri de arttı. Burada ihtiyaç daha çok vatandaş deneyimini iyileştirmek, yoğun işlem hacmine sahip süreçleri hızlandırmak ve hizmet kalitesini artırmak.
Hem kamuda hem finans sektöründe kurumların bulut teknolojisi kullanımı regülasyonlar tarafından engellendiği için önemli ihtiyaçlardan biri, kullanılan yapay zekâ platformlarının kurumların kendi veri merkezlerine konumlandırılabiliyor olması. Biz de UiPath’te sunduğumuz çözümleri kurumların kendi dil modelleriyle entegre ve kendi veri merkezlerinde on-prem olarak sunuyoruz.
Türkiye özelinde stratejiniz nasıl?
Finans ve sigorta başta olmak üzere regülasyona tabi sektörlerin yönetişim, denetlenebilirlik ve güvenli ölçeklenme ihtiyaçlarına yanıt vermeye odaklanıyoruz. Bu yılın ilk çeyreğinden itibaren platformumuzun yetkinliklerini buluttan sağlamanın yanında, müşterilerimizin kendi veri merkezlerine de taşıyarak sunmaya başladık. Bu sayede, bulut kullanımının yasal yükümlülükler kapsamında sınırlandırıldığı kurumlar için ciddi bir avantaj sağlıyoruz. Ayrıca, Türkiye’de yoğun teslim baskısı altında dünya standartlarında uygulamalar geliştiren yazılım ve kalite mühendisliği ekiplerinin, manuel geliştirme ve test süreçlerine ayırdığı eforu azaltmaya yönelik çözümler geliştiriyoruz. Yakın zamanda Türkiye’de tanıttığımız UiPath Test Cloud bu yaklaşımın örneklerinden. Orta vadede amacımız; kurumların yapay zekâyı kontrollü ve ölçülebilir biçimde yöneten yapılara dönüşmesine katkı sağlarken, ülkemizin teknopark, Ar-Ge ve geliştirici kapasitesini bölgesel teknoloji üretimi açısından daha görünür ve rekabetçi hale getirmek.
