Çelik Motor ve Anadolu Motor CIO’su Aykut Işık
“Çelik Motor ve Anadolu Motor çatısı altında, dinamikleri ve iş yapış biçimleri birbirinden oldukça farklı, geniş bir sektörel yelpazenin teknoloji liderliğini yürütüyoruz. Çelik Motor tarafında Kia distribütörlüğü yanısıra Garenta ve Praticar gibi güçlü markalarla otomotiv ve mobilite ekosisteminde doğrudan teknoloji üreten bir yapıya liderlik ederken; Anadolu Motor tarafında ise Honda Güç ürünleri distribütörlüğü ile Aiata markası ile tekne üretimine uzanan kapsamlı bir endüstriyel dönüşüm sürecini destekliyoruz.
Bugün geldiğimiz noktada, komşu ülkelerimiz ile Amerika, Avustralya ve Tayland gibi dünyanın farklı pazarlarına seri üretim tekneler ihraç eden bir yapının parçası olmak, doğru kurgulanmış teknoloji stratejisinin iş modellerini nasıl dönüştürebildiğini somut biçimde gösteriyor. Bu deneyim teknolojinin büyüme, verimlilik, rekabet avantajı ve küresel ölçekte değer üretiminin temel kaldıraçlarından biri olduğunu açıkca ortaya koyuyor.
Günümüz iş dünyasında IT liderlerinden beklentiler ciddi ölçüde değişti. Artık bizlerden yalnızca sistemlerin çalışmasını sağlamak değil; kurumların stratejik yol haritasına katkı vermek, yeni iş modellerini mümkün kılmak, veriyi iş değerine dönüştürmek ve teknolojiyi sürdürülebilir büyümenin merkezine yerleştirmek bekleniyor. Ancak bu beklenti artışı, beraberinde bazı yanılsamaları da getiriyor. “Kaç adet yapay zekâ projeniz var?” sorusu, bu yanılsamaların en belirgin örneklerinden biri. Bugün birçok şirketin sekiz yerine oniki yapay zekâ projesi yapmış olmayı bir başarı göstergesi olarak sunduğunu görüyoruz. Oysa dijital dönüşümün başarısı proje sayısıyla ölçülemez zira sadece niceliksel hedeflere odaklanmak, teknoloji liderleri üzerinde gereksiz bir skor üretme baskısı yaratacaktır.
Benim bu konudaki yaklaşımım yapay zekâda başarı, kaç proje yaptığınızla değil, bu projelerin ne kadar somut iş değeri ürettiğiyle ölçülmelidir. Bir yapay zekâ projesi verimlilik sağlamıyorsa, maliyet avantajı yaratmıyorsa, karar kalitesini artırmıyorsa, müşteri ya da çalışan deneyimini iyileştirmiyorsa ve yatırımın geri dönüşünü ortaya koyamıyorsa, yalnızca teknoloji gündemini takip etmek adına yapılmış bir çalışma olmanın ötesine geçemiyor.
Bu bakış açısıyla yapay zekâyı organizasyonlarımızda teorik bir kavram olarak değil, doğrudan insana, operasyona ve iş sonucuna dokunan alanlarda konumlandırıyoruz. Örneğin elektrikli araç servislerimizde teknisyenlerimizin iş güvenliğini artırmak amacıyla kişisel koruyucu ekipman kullanımını yapay zekâ destekli görüntü işleme modelleriyle anlık olarak kontrol ediyoruz. Eldiven, gözlük veya gerekli ekipmanlardan biri eksik olduğunda sistem uyarı üretebiliyor. Bu tür uygulamalar, yapay zekânın yalnızca verimlilik değil, insan hayatını koruma ve iş güvenliği kültürünü güçlendirme açısından da ne kadar değerli olabileceğini gösteriyor.
Benzer şekilde, büyük hacimli araç stok sahalarımızda geçmiş sevkiyat verilerini, lojistik dinamikleri ve talep tahminlerini analiz ederek araçların en doğru noktalara konumlandırılmasını ve saha içi trafiğin optimize edilmesini sağlayacak yapay zekâ tabanlı modeller üzerinde çalışıyoruz. Buradaki hedefimiz yalnızca operasyonel hız kazanmak değil; aynı zamanda yakıt tüketimi, zaman kaybı, saha içi hareketlilik ve operasyonel karmaşıklığı azaltarak daha verimli bir yapı oluşturmak.
Yapay zekânın operasyonel başarıları ve Copilot gibi araçlarla bireysel verimlilik tarafında sunduğu güçlü katkılar çok değerli. Ancak kurumsal ölçekte kalıcı değer yaratabilmek için yönetişim konusunun sert çizgilerle netleşmesi gerektiğini düşünüyorum. Hangi yapay zekâ aracının kurumsal veriyi işleyebileceği, hangi verilerin bu araçlarla paylaşılabileceği, toplantı asistanlarının nasıl konumlandırılacağı, üretilen çıktıların nasıl denetleneceği ve fikri mülkiyet haklarının nasıl korunacağı gibi konularda şirketlerin net politikalara ihtiyacı var. Veri güvenliği, rekabet avantajı, regülasyonlara uyum ve kurumsal gizlilik açısından bu alanların gri bırakılması sürdürülebilir değildir.
Yapay zekânın sağladığı hız ve esneklik, güçlü bir yönetişim modeliyle desteklenmediği sürece kurumlar için yeni risk alanları da yaratabilir.
Diğer bir önemli nokta ise kKalıcı ve ölçeklenebilir sonuçlar için iş süreçlerini en baştan ele alınması gerekliliğidir. Mevcut yapının üzerine yapay zekâ eklemek değil; süreçleri yapay zekâ yerleşik bir anlayışla yeniden tasarlamak zorundayız. Çünkü yapay zekâ dönüşümü sadece bir teknoloji yatırımı değil; veri mimarisi, süreç tasarımı, yetki yönetimi, siber güvenlik, entegrasyon, çalışan deneyimi ve iş modeli dönüşümünü birlikte ele alan bütünsel bir liderlik alanıdır. Yapay zekânın gerçek değeri, ancak iş stratejisiyle entegre edildiğinde ve kurumun operasyonel gerçekliğiyle uyumlu hale getirildiğinde ortaya çıkıyor. Elbette bu dönüşüm aynı zamanda BT ekipleri için yeni bir sorumluluk alanı da yaratıyor. Teknoloji ekipleri artık yalnızca talep karşılayan birimler değil; iş birimleriyle birlikte düşünen, veriye dayalı karar mekanizmaları kuran, süreçleri yeniden tasarlayan ve kurumun rekabet gücüne doğrudan katkı sağlayan liderlik ekipleri haline geliyor. Bu nedenle CIO’ların gündeminde yalnızca teknoloji seçimi değil; doğru yetenek yönetimi, doğru yönetişim modeli ve doğru önceliklendirme disiplini de bulunmak zorunda.
Yapay zekâ yolculuğunda kurumların yalnızca hızlı hareket etmeye değil; aynı zamanda olgunlaşmış süreçlere, güçlü veri yönetişimine, net güvenlik standartlarına ve ölçülebilir iş sonuçlarına ihtiyacı var. Biz de Çelik Motor ve Anadolu Motor olarak bu dönüşüme proje sayılarının ötesinde, değer odaklı ve sürdürülebilir bir teknoloji liderliği anlayışıyla yaklaşmaya devam ediyoruz.”
