Üretim Sektöründe Yapay Zeka Entegrasyonu Insights

2025-2026 Stratejik Analiz ve Sektörel Projeksiyonlar

Küresel imalat sektörü, 2025 ve 2026 yıllarını kapsayan süreçte, dijitalleşmenin ötesine geçerek operasyonel mükemmeliyetin merkezine yapay zekayı yerleştiren radikal bir dönüşüm evresine girmektedir. Bu dönem, endüstriyel otomasyonun statik yapısından, kendi kendine karar verebilen, çevreyle koordine olan ve insan yeteneklerini artıran otonom sistemlere geçişi simgelemektedir. Sektörel veriler, 2024 yılının bir hazırlık ve deneme yılı olduğunu, 2025 yılının ölçeklendirme zorluklarının aşılacağı bir döneme işaret ettiğini ve 2026 yılının ise yapay zekanın üretim ekosistemlerinde “ana işletim sistemi” haline geleceği bir “üretim aşaması” olacağını göstermektedir.1

Küresel Pazar Dinamikleri ve Ekonomik Etki Analizi

İmalat sektöründe yapay zeka pazarı, teknolojik olgunluk ve yatırım iştahının birleşimiyle olağanüstü bir büyüme ivmesi yakalamıştır. Tahminler, pazar büyüklüğünün 2025 yılında yaklaşık 7 milyar ila 34 milyar ABD doları arasında bir seviyeye ulaşacağını, 2030 yılına kadar ise bu rakamın 155 milyar dolara kadar tırmanacağını öngörmektedir.4 Bu geniş makasın temelinde, donanım yatırımları, yazılım lisansları ve entegrasyon hizmetlerinin farklı analiz kapsamlarında değerlendirilmesi yatmaktadır. Ancak tüm raporların üzerinde uzlaştığı temel veri, %35 ile %46,5 arasında değişen bileşik yıllık büyüme oranıdır (CAGR).6

Pazarın bu denli hızlı genişlemesi, yalnızca teknolojik bir merakın değil, aynı zamanda somut bir ekonomik getiri beklentisinin sonucudur. Yapay zeka ve makine öğrenimi uygulamalarının, özellikle yarı iletkenler gibi tedarik zinciri yoğun sektörlerde %15 ila %25 arasında maliyet düşüşü sağladığı belgelenmiştir.2 Ekonomik etkinin derinliği, sadece maliyet tasarrufu ile sınırlı kalmamakta; yeni ürün tasarımı, pazara giriş süresinin kısalması ve hiper-kişiselleştirilmiş üretim kapasiteleri aracılığıyla gelir artışlarını da tetiklemektedir.

Rapor Kaynağı	2025 Tahmini (Milyar $)	2030/2032 Tahmini (Milyar $)	CAGR (%)	Temel Odak Noktası
BCC Research	7,0	35,8 (2030)	38,7	Yazılım ve Verimlilik 4
Grand View Research	5,32 (2024)	47,88 (2030)	46,5	Donanım ve Otomotiv 6
MarketsandMarkets	34,18	155,04 (2030)	35,3	Üretken AI ve NLP 5
Statista/Aristek	7,6	62,33 (2032)	35,1	Global Üretim Pazarı 8

Pazarın büyümesinde donanım segmenti, özellikle özelleşmiş AI çipleri ve GPU’ların fabrikalardaki uç bilişim (edge computing) cihazlarına entegre edilmesiyle 2024 yılında %41,6’lık bir payla liderliğini sürdürmüştür.6 Ancak 2025-2030 projeksiyonları, yazılım ve hizmet segmentlerinin, sistem entegrasyonu ve otonom yönetim ihtiyacına bağlı olarak daha yüksek bir büyüme hızı yakalayacağını göstermektedir. Özellikle NLP (Doğal Dil İşleme) teknolojisinin 2030 yılına kadar pazarda baskın hale geleceği öngörülmektedir.4

Pilot Uygulamalardan Gerçek Üretime Geçiş

2025 sonu itibarıyla imalat işletmelerinin yaklaşık %89’u yapay zekayı henüz tam ölçekli iş süreçlerine entegre edememiş durumdadır.3 Şirketlerin %38’i pilot projeler yürütürken, %42’si sadece strateji geliştirme aşamasındadır. Yalnızca %11’lik bir kesim yapay zekayı üretim aşamasına (production-scale) taşıyabilmiştir.3 2026 yılı, bu “pilot arafından” çıkış yılı olarak tanımlanmaktadır. Başarılı şirketlerin, sadece mevcut süreçlere teknoloji eklemek yerine, süreçleri yapay zekanın yeteneklerine göre sil baştan tasarladıkları (redesign) gözlemlenmektedir.

Sektörel analizler, yüksek performanslı şirketlerin iş akışlarını rakiplerine göre üç kat daha fazla yeniden tasarladığını ortaya koymaktadır.3 Bu yeniden tasarım süreci, statik üretim hatlarının yerini, gerçek zamanlı verilere göre kendini konfigüre edebilen dinamik sistemlere bırakmasını sağlamaktadır. 2026 vizyonunda yapay zeka, bir “karar destek mekanizması” olmaktan çıkıp, fiziksel dünyada doğrudan aksiyon alan bir “aktör” konumuna yükselmektedir. Gartner’ın tahmini, 2027 yılına kadar ajan tabanlı projelerin %40’ının başarısız olabileceği yönündedir; bunun temel sebebi teknolojinin kendisi değil, bozuk süreçlerin iyileştirilmeden otomatikleştirilmesidir.3

Yatırım Getirisi (ROI) ve Performans Göstergeleri

Yapay zeka yatırımlarının geri dönüşü, 2025 yılında netleşmeye başlamıştır. Google Cloud’un 2025 çalışmasına göre, yöneticilerin %74’ü yapay zeka yatırımlarından ilk 12 ay içinde geri dönüş aldıklarını bildirmektedir.10 En başarılı şirketler (AI High Performers), harcadıkları her 1 dolar için ortalama 10,3 dolar kazanç sağlamaktadır; bu rakam ortalama performans gösteren şirketlerin 3,7 dolarlık getirisinin yaklaşık üç katıdır.10

Metrik	Yüksek Performanslılar (%6)	Ortalama Performanslılar (%33)	Düşük Performanslılar (%61)
EBIT Üzerindeki Etki	> %5	Orta düzey	Belirlenemedi 10
Yatırım Getirisi (ROI)	10,3x	3,7x	Yok / Negatif 10
Dijital Bütçe Payı	> %20	< %10	< %5 11
Liderlik Sahipliği	Güçlü ve Aktif	Orta düzey	Zayıf 11

Bu veriler, yapay zekanın bir “inovasyon gösterisi” olmaktan çıkıp bir “iş motoru” haline geldiğini kanıtlamaktadır. 2026’da rekabet üstünlüğü, yapay zekayı işinin merkezine ilk koyanlar arasında şekillenecektir.3

Agentic AI: Üretimin Yeni Karar Mekanizması

2025 ve 2026 yıllarının en belirgin trendi, “Agentic AI” yani ajan tabanlı yapay zekanın yükselişidir. Geleneksel üretken yapay zekanın sadece metin veya görsel üretme yeteneğinin aksine, ajan yapay zeka; muhakeme yapabilen, planlayan ve otonom olarak eyleme geçen sistem mimarilerini temsil eder.1 Bu ajanlar, karmaşık ve birbirine bağlı endüstriyel problemleri çözmek için bireysel olarak veya koordineli kümeler halinde çalışırlar.

Ajan Yapay Zekanın Karakteristik Özellikleri ve Yetenekleri

Ajan tabanlı sistemler, çevrelerinden gerçek zamanlı verileri algılayabilir, bu verileri operasyonel hedefler bağlamında analiz edebilir ve insan müdahalesi olmadan karar alabilirler.12 Bu durum, üretim tesislerinin statik bir çizelgeden, dinamik bir ekosisteme dönüşmesini sağlar. Ajan yapay zekanın temel kullanım alanları şunlardır:

Otonom Üretim Orkestrasyonu: Ekipman arızası veya tedarik kesintisi gibi durumlarda, görev ajanları makine durumunu ve operatör uygunluğunu izleyerek iş akışlarını anında yeniden tahsis eder.12 Otomotiv sektöründeki bir uygulama, bu yöntemle boşta kalma süresinde %23’lük bir azalma sağlamıştır.12
Kendi Kendini İyileştiren Bakım: Geleneksel kestirimci bakım sistemleri insanı uyarırken, “kendi kendini iyileştiren” ajanlar arızayı teşhis eder, hatalı bileşeni devre dışı bırakır, üretimi başka hatlara yönlendirir ve otonom bir drone veya teknisyen yardımıyla onarımı programlar.12
Dinamik Tedarik Zinciri Yönetimi: Ajanlar, liman sıkışıklığı veya jeopolitik riskleri gerçek zamanlı algılayarak hammadde tedarikini farklı bölgelere (örneğin Asya’dan Meksika’ya) otonom olarak yönlendirebilir.12
Üst Düzey Karar Destek: Siemens’in Teamcenter ve Microsoft Azure OpenAI entegrasyonu, tasarım, mühendislik ve üretim arasındaki iş birliğini dil modelleri üzerinden hızlandırarak operasyonel verimliliği artırmaktadır.5

Vaka Çalışmaları: Siemens ve Bosch Uygulamaları

Siemens’in Senseye platformunu kullanan kuruluşlar, plansız duruş sürelerinde %50’ye varan azalma ve bakım maliyetlerinde %25 düşüş rapor etmektedir.16 Bosch ise üretim hatlarındaki hata oranlarını %40 oranında azaltan ajan tabanlı kalite kontrol sistemlerini devreye almıştır.12 Bu başarılar, ajan yapay zekanın 2026 yılına kadar üretim çizelgelemesinde %23’lük bir penetrasyona ulaşacağı öngörüsünü desteklemektedir.2

Fiziksel Yapay Zeka ve İnsansı Robotik Dönüşüm

Yapay zekanın ekranlardan çıkarak fiziksel dünyada bedenlenmesi (embodied AI), 2026 yılının en dramatik teknolojik sıçramalarından biri olacaktır. Geleneksel robotlar statik ve tekrarlayan görevler için programlanırken, fiziksel yapay zeka ile donatılmış otonom robotlar yapılandırılmamış fabrika zeminlerinde hareket edebilir, engelleri aşabilir ve değişken montaj görevlerini yerine getirebilir.1

Otonom Filolar ve Lojistik Verimlilik

Amazon, DeepFleet AI sistemiyle koordine edilen 1 milyondan fazla robotu devreye almıştır; bu sistem depo içi seyahat verimliliğini %10 oranında artırmıştır.3 BMW fabrikalarında ise araçlar, üretim hatları boyunca kilometrelerce mesafeyi sürücüsüz bir şekilde kat ederek lojistik maliyetlerini minimize etmektedir.9 Manufacturing Leadership Council tarafından 2025 başında yapılan bir anket, üreticilerin %22’sinin önümüzdeki iki yıl içinde fiziksel yapay zekayı kullanmayı planladığını göstermektedir.1

İnsansı Robotlar ve Cobot’ların Evrimi

Robotik köpekler ve insansı robotlar, parçaların taşınması, sıralanması ve montajı gibi görevlerde giderek daha fazla yer bulmaktadır.1 Yapay zeka destekli işbirlikçi robotlar (cobots), çok modlu geri bildirim (multimodal feedback) kullanarak kuvvet ve hızı insan hassasiyetinin ötesinde ayarlayabilmektedir. 2026 yılı itibarıyla, bu “süper-insan” cobot’ların montaj görevlerinde insan performansını aşması ve endüstriyel robot pazarını 15-20 milyar dolar seviyesine taşıması beklenmektedir.2

Robot Tipi	2024 Durumu	2026 Projeksiyonu	Temel Yetkinlik
Geleneksel Robotlar	Sabit, programlı	Azalan pay	Yüksek hız, düşük esneklik
Cobotlar (İşbirlikçi)	Pilot aşamasında	Yaygın kullanım	İnsan güvenliği, hassas montaj 18
Otonom Mobil Robotlar	Sınırlı navigasyon	Dinamik filo yönetimi	Derin öğrenme tabanlı yol bulma 9
İnsansı Robotlar	AR-GE aşamasında	%22 benimseme	Yapılandırılmamış ortamda çalışma 1

Generative AI ve Endüstriyel Tasarımın Yeniden Doğuşu

Üretken yapay zeka, 2025 ve 2026 yıllarında imalat sektöründe ürün geliştirme ve süreç simülasyonu alanlarında devrim yaratmaktadır. Özellikle mühendislik tasarımında, yapay zeka binlerce alternatif tasarım varyasyonu üreterek malzeme kullanımını optimize etmekte ve prototipleme maliyetlerini düşürmektedir.19

Generative Design ve Mühendislik Kazanımları

Airbus, uçak bölme panellerini tasarlarken üretken AI kullanarak mukavemetten ödün vermeden ağırlığı %45 oranında azaltmıştır.20 GE Aviation ise jet motoru parçalarında yapay zeka yardımıyla %30-35 ağırlık tasarrufu ve 16 GJ termal enerji tasarrufu sağlamıştır; bu da doğrudan yakıt tüketimi ve CO2 emisyonlarının azalması anlamına gelmektedir.21

İmalat sektöründe üretken yapay zeka harcamaları 2023’te 1 milyar dolar iken, 2024’te 2,4 milyar dolara yükselmiştir.19 Bu harcama artışı, teknolojinin sadece bir trend değil, kritik bir üretim aracı olarak kabul edildiğini göstermektedir.

Üretken Yapay Zekanın Yaşam Döngüsü Boyunca Kullanımı

Ürün Tasarımı: Müşteri tercihlerine ve performans kısıtlamalarına göre binlerce tasarım varyantı oluşturma.20
Sentetik Veri Üretimi: Kalite kontrol sistemlerini eğitmek için nadir görülen hata türlerini içeren sentetik görüntüler üretme.2
Dinamik İş Talimatları: Saha çalışanları için karmaşık onarım süreçlerini gerçek zamanlı olarak metin veya sesli komutlara dönüştürme.22
Yazılım Otomasyonu: Otomasyon mühendislerinin PLC (Programlanabilir Mantık Denetleyici) kodlarını otomatik olarak oluşturmasına yardımcı olma.22

Endüstri 5.0: İnsan-Merkezli Üretim ve Sosyoteknik Sinerji

Endüstri 4.0’ın odak noktası olan “verimlilik ve dijitalleşme”, 2026 yılına gelindiğinde yerini Endüstri 5.0’ın “insan-merkezlilik, dayanıklılık ve sürdürülebilirlik” ilkelerine bırakmaktadır.23 Endüstri 5.0, yapay zekanın insanları ikame etmesi yerine, onların yaratıcılığını ve karar verme yeteneklerini artıran bir “ortak” olarak kurgulandığı bir paradigmadır.

Endüstri 5.0 Pazarının Büyümesi ve Odak Alanları

Küresel Endüstri 5.0 pazarının 2024’te 65,8 milyar dolardan 2029’da 255,7 milyar dolara çıkması beklenmektedir.25 Bu pazar, yıllık %3,9’luk bir şirket büyüme oranıyla 770’ten fazla şirketi kapsamaktadır.26

İnsan-Merkezli Tasarım: İşçilerin tehlikeli ve rutin görevlerden kurtarılarak daha yaratıcı, inovasyon odaklı ve denetleyici rollere kaydırılması. VR/AR (Sanal ve Artırılmış Gerçeklik) araçları ile çalışan eğitiminin maliyetsiz ve güvenli hale getirilmesi.18
Dayanıklılık ve Anti-Kırılganlık: Üretim sistemlerinin krizler karşısında sadece hayatta kalması değil, krizlerden öğrenerek daha güçlü çıkması. 2026, “her zaman açık” (always-on) ve otonom fabrikaların başlangıç yılı olacaktır.25
Döngüsel Ekonomi: Ürünlerin en baştan uzun ömürlülük, yeniden kullanım ve geri dönüşüm için AI desteğiyle tasarlanması.25

Mekansal Bilişim ve Dijital İkizler

Dijital ikizler (Digital Twins), fiziksel nesnelerin gerçek zamanlı verilerle senkronize dijital kopyaları olarak 2026’da standart bir uygulama haline gelecektir.28 Lider üreticiler, dijital ikiz uygulamaları sayesinde enerji tüketimini %30, malzeme atığını %17 ve CO2 emisyonlarını %25 oranında azalttıklarını bildirmektedir.25 Mekansal bilişim teknolojileri (Spatial Computing), fabrika zeminindeki durumsal farkındalığı artırarak operasyonel verimliliği %16,6 oranında büyütmektedir.26

Yeşil Yapay Zeka (Green AI)

Yapay zeka entegrasyonu, muazzam bir enerji talebini de beraberinde getirmektedir. Veri merkezlerinin enerji tüketiminin 2027 yılına kadar %50 artması beklenmektedir.29 Bu noktada “Yeşil Yapay Zeka” (Green AI) kavramı, hem yapay zekanın kendi ayak izini azaltmayı hem de çevresel sorunları çözmek için bir araç olarak kullanılmasını kapsar.30

Enerji Verimliliği ve Küçük Dil Modelleri (SLM)

2025 yılına kadar daha küçük ve enerji verimli AI modellerinin kullanımıyla küresel AI elektrik tüketiminde %27,8’lik bir tasarruf sağlanabileceği öngörülmektedir.32 “Küçük yeterlidir” (Small is sufficient) yaklaşımı, genel amaçlı devasa modeller yerine, belirli bir endüstriyel fonksiyona özel eğitilmiş “Alan Özgü Dil Modelleri”nin (Domain-Specific Language Models - DSLM) yükselişini tetiklemektedir.21

Model Seçimi ve Rotalama: İsteğin karmaşıklığına göre en küçük ve en verimli modele otomatik yönlendirme yapılması.32
Uç Bilişim (Edge AI): Verinin buluta gönderilmeden doğrudan cihaz üzerinde işlenmesi, hem enerjiden tasarruf sağlar hem de gecikmeyi 10 ms’nin altına indirir.2
Donanım Optimizasyonu: TPU (Tensor Processing Unit) gibi özelleşmiş çiplerin kullanımı ve veri merkezlerinin yenilenebilir enerjiye taşınması.30

Düzenleme ve Uyum: EU AI Act ve CSRD

Avrupa Birliği’nin Yapay Zeka Yasası (EU AI Act), yüksek riskli AI sistemleri için çevresel etki değerlendirmelerini zorunlu kılmaktadır.29 CSRD (Kurumsal Sürdürülebilirlik Raporlama Direktifi) kapsamında ise şirketlerin yapay zeka operasyonlarının karbon ayak izini şeffaf bir şekilde açıklaması gerekmektedir. Bu yasal baskılar, üreticileri 2026 yılına kadar %25 daha yeşil operasyonlar hedeflemeye zorlamaktadır.2

Türkiye’nin Ulusal Yapay Zeka Stratejisi ve 2025-2026 Hedefleri

Türkiye, “Milli Teknoloji Hamlesi” ve “Dijital Türkiye” vizyonları doğrultusunda, 2021-2025 yıllarını kapsayan Ulusal Yapay Zeka Stratejisi’ni (UYZS) titizlikle uygulamaktadır. Bu strateji, Türkiye’nin yapay zeka ekosistemiyle küresel ölçekte değer üretmesini amaçlamaktadır.34

Ulusal Hedefler ve 2025 Yıl Sonu Beklentileri

Türkiye’nin stratejik planı 6 öncelikli alan etrafında şekillenmiştir: Uzman yetiştirme, girişimciliği destekleme, kaliteli veriye erişim, düzenlemeler, uluslararası iş birliği ve yapısal dönüşüm.36

Gösterge	2025 Hedefi	Stratejik Bağlam
GSYH’ye Katkı	%5	Yapay zekanın ekonomik büyümedeki payını artırmak 35
İstihdam	50.000 Kişi	AI alanında uzmanlaşmış iş gücü yaratmak 35
Mezun Sayısı	10.000 Kişi	Lisansüstü düzeyde AI uzmanı yetiştirmek 35
Küresel Sıralama	İlk 20	Uluslararası AI endekslerinde üst sıralara tırmanmak 35

2026-2030 Yol Haritası ve Yeni Gelişmeler

Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı, 2025 yılı içerisinde Ulusal Yapay Zeka Stratejisi’ni güncelleyerek 2026-2030 yıllarını kapsayan yeni belgeyi hayata geçirecektir.38 Bu yeni dönemde, “Ulusal Bulut Bilişim Stratejisi” ve “Ulusal Veri Stratejisi” gibi kritik belgeler yayınlanarak, yerli veri yerelleştirmesi ve bulut kullanımı teşvik edilecektir. Ayrıca, “HIT-30 Yüksek Teknoloji Yatırım Programı” ile yeşil hidrojen ve yapay zeka odaklı yüksek teknoloji yatırımlarına özel teşvikler sağlanması planlanmaktadır.38

TÜBİTAK BİLGEM bünyesindeki Yapay Zeka Enstitüsü (YZE), sanayinin ihtiyaç duyduğu çözümleri akademiden endüstriye taşımak için bir köprü görevi görmeye devam etmektedir.35 “AI EDIH Türkiye” konsorsiyumu gibi girişimler, imalat sanayinin dijital ve yeşil (ikiz) dönüşümünü destekleyerek Türkiye’nin Avrupa Dijital İnovasyon Merkezleri ağına entegrasyonunu sağlamaktadır.35

Teknik Altyapı ve Veri Egemenliği: Sovereign AI

2026 yılında üreticiler için bir diğer kritik odak noktası “Sovereign AI” (Egemen Yapay Zeka) olacaktır. Şirketler ve ülkeler, kendi verilerini ve modellerini sınırları içinde tutmak için milyarlarca dolar yatırım yapmaktadır.3

Veri Birleştirme ve “Clean Data” Sorunu

Endüstriyel Nesnelerin İnterneti (IIoT) dağıtımlarının %46’sı, güvenilir tahminler yapabilmek için gerekli olan “temiz veri” temelini oluşturmakta zorlanmaktadır.2 2025 yılı, bu veri kirliliğini aşmak için “Data Fabric” ve “Data Mesh” gibi veri yönetişim modellerinin fabrikalara giriş yılı olacaktır.23

Model Context Protocol (MCP): AI ajanlarının farklı API’ler ve ürünler üzerinden paylaşılan verilere güvenli bir şekilde erişmesini sağlayan açık standartlar 2025’te yaygınlaşmaktadır.33
5G ve Ultra Düşük Gecikme: İnsan-robot iş birliği ve AR/VR uygulamaları için 5G kullanımı, OEE (Toplam Ekipman Etkinliği) değerlerinde %15’lik bir artış sağlamaktadır.2
Hibrit Altyapılar: Şirketler, esneklik için bulutu, tutarlılık için tesis içi (on-premise) sistemleri ve gerçek zamanlı tepki için uç bilişimi birleştiren stratejik hibrit modellere geçmektedir.9

Siber Güvenlik ve Endüstriyel Dayanıklılık

Üretim hatlarının yapay zeka ile daha bağlantılı hale gelmesi, siber riskleri de artırmaktadır. 2026 yılında siber güvenlik bütçelerinin, OT (Operasyonel Teknoloji) ve IT (Bilgi Teknolojisi) yakınsamasıyla ortaya çıkan tehditleri bertaraf etmek üzere ciddi oranda artması beklenmektedir.28

Adaptif Siber Güvenlik: Yapay zekayı kullanarak anormal desenleri gerçek zamanlı tespit eden ve olaylara anında müdahale eden proaktif yaklaşımlar.23
MLOps Güvenliği: AI modellerinin izlenebilir, çoğaltılabilir ve güvenli olmasını sağlamak için katı yönetişim modellerinin uygulanması.2
Veri Gizliliği: Üretken AI kullanımında fikri mülkiyet (IP) hırsızlığını ve model zehirlenmesini (poisoning) önlemek için koruyucu katmanların oluşturulması.20

Sektörel Sonuç ve Stratejik Öneriler

Üretim sektöründe yapay zeka entegrasyonu, 2025 ve 2026 yıllarında bir “inovasyon lüksü” olmaktan çıkıp, hayatta kalma ve rekabet edebilme adına bir “varoluşsal zorunluluk” haline gelmiştir. Araştırma ve veriler ışığında, bu dönüşümü başarıyla yönetmek isteyen kuruluşlar için şu stratejik adımlar kritik öneme sahiptir:

Süreçleri Yeniden Tasarlayın (Redesign, Don’t Just Automate): Yapay zekayı bozuk süreçlerin üzerine eklemek verimsizliği hızlandırır. Başarı, süreçlerin AI ajanlarının yeteneklerine göre sil baştan kurgulanmasından geçer.3
Veri Temelini Güçlendirin: Temiz, yapılandırılmış ve erişilebilir veri olmadan en gelişmiş AI modelleri bile hayal kırıklığı yaratacaktır. Veri yönetişimi ve uç bilişim yatırımları önceliklendirilmelidir.2
Bütçeyi Stratejik Tahsis Edin: Dönüştürücü değişim isteyen kuruluşlar, dijital bütçelerinin en az %20’sini yapay zekaya ayırmalı ve üst düzey liderlik sahipliğini sağlamalıdır.11
İnsan-Makine İşbirliğine Odaklanın (Endüstri 5.0): Teknolojiyi iş gücünü ikame etmek için değil, onları süper yetenekli hale getirmek için kullanın. Çalışanların “AI akıcılığını” (AI fluency) artırmak için yeniden beceri kazandırma (reskilling) programları uygulayın.24
Sürdürülebilirliği Entegre Edin: Yeşil AI stratejilerini benimseyerek hem maliyetleri düşürün hem de AB AI Act ve CSRD gibi düzenlemelere uyum sağlayın.29

2026 yılına gelindiğinde, pazarın galibi “yapay zekayı kullananlar” değil, “iş süreçlerini yapay zekanın otonom ve ajan yetenekleri etrafında başarıyla inşa edenler” olacaktır. Bu dönüşüm, fabrikaları statik metal yığınlarından, sürekli öğrenen ve evrimleşen canlı organizmalara dönüştürmektedir. Türkiye’nin de bu süreçte ulusal stratejileri ve kurumsal destekleriyle, küresel yapay zeka yarışında ön saflarda yer alması için gereken altyapı ve vizyon 2025-2026 döneminde hayati bir eşiği temsil etmektedir.