Yapay zekâ endüstride köklü değişimlerin habercisi olarak görülürken, bu vaadin fabrika zemininde somut kazanca dönüşmesi ve bu kazançların küçük üreticilere ulaşması hâlâ üzerinde çalışılan bir konu.
Fabrika otomasyon ekipmanı ve endüstriyel yazılım sağlayan Alman endüstriyel teknoloji şirketi Siemens'in başkanı ve CEO'su Roland Busch, bu zorlukların üstesinden gelmek için endüstriyel bilgi ve veriyle eğitilmiş modellere ihtiyaç olduğunu, bunun yanında sınırlı kaynaklara sahip işletmelere uygun bir benimseme stratejisi gerektiğini söyledi.
Busch, Cuma günü Seul'de düzenlenen 2026 Asya-Pasifik Alman İş Dünyası Konferansı'nın kenarında The Korea Herald'a verdiği röportajda, çoğu hâlâ az otomasyonla ya da hiç otomasyon olmadan çalışan küçük ve orta ölçekli üreticiler için adım adım bir yol çizdi.
Küçük adımlar, peşin maliyetler
“Bu zorluklar her yerde var” dedi Busch. Kore'den Almanya'ya, ABD'den Çin'e kadar her yerde aynı sorunlarla karşılaşıldığını ifade etti. Yüksek düzeyde dijitalleşmiş bir fabrikayı küçük bir üreticiye göstermek neyin mümkün olduğunu ortaya koyuyor, ancak oraya nasıl varılacağı konusunda pek bir yol göstermiyor.
“Elimizdeki ve uyguladığımız teknoloji ile küçük şirketlerin yapabildikleri arasında hâlâ büyük bir uçurum var” dedi.
Busch'a göre her şirket önce dijitalleşmenin kendi işi için ne anlama geldiğini tanımlamalı. Ardından mevcut kapasitelerinden, altı ay, bir yıl ve daha ileriki dönem için ulaşılabilir hedeflere uzanan bir yol çizmeli.
Sermayesi sınırlı küçük üreticiler, hızlı getiri sağlama konusunda genellikle baskı altında. Ancak Busch, hemen bir kazanç getirmeyebilecek temel yatırımlara da hazır olmaları gerektiğini söyledi. Busch, birçok küçük üreticinin tasarım araçlarını yönetmek ve verilerini saklamak için henüz sistematik yöntemler oluşturmadığını da ekledi.
“Yolculuğa başlamadan önce veri yapınıza, temel araçlara yatırım yapmak için biraz cesarete ihtiyacınız var” diye konuştu Busch.
Busch'a göre bu temel hazırlık, şirketlerin üretkenliği artırmak ve rekabetçi kalmak için dijital teknolojileri kullanmasını sağlıyor.
Siemens, dijital eğitim programı geliştirdiğini ve bazı durumlarda finansman desteği sunabildiğini belirtti. Olası faydalar arasında daha hızlı ürün geliştirme ile üretimi durdurmadan önce ekipman arızalarını tespit etmek yer alıyor. Ancak başlama kararının şirket liderlerinden gelmesi gerekiyor.
Endüstriyel bilgi ve Kore ortaklıkları
Genel amaçlı yapay zekâ modelleri daha yaygın kullanılırken, bunları üretime uygulamak endüstriyel bilgi ve veriyle özel eğitim gerektiriyor, diyen Busch, modellerin ürettiği çekici görsellerin mutlaka üretilebilir tasarımlara dönüşmediğini kaydetti.
“Onlara ‘Bana yeni bir sandalye, yeni bir araba, yeni bir tampon tasarla’ dersen güzel bir çizim çıkarıyorlar ama işe yaramıyor. Bunu üretemezsin” dedi. “Bunun için endüstriyel bilgi birikimine ihtiyacın var. Modelleri endüstriyel verilerle eğitmen gerekiyor.”
Busch, Kore Sanayi Bakanlığı'nın M.AX üretim yapay zekâ dönüşüm girişimini memnuniyetle karşıladı. Girişimin endüstriyel uygulamalara odaklanmasının Kore'nin güçlü yönleriyle örtüştüğünü söyledi.
Busch'a göre Kore, ABD ve Çin ile öncü genel amaçlı temel modeller üzerinde yarışmak için ağır harcama yapmak yerine, mevcut modelleri üretim ihtiyaçlarına uyarlayarak endüstriyel uzmanlığını daha iyi değerlendirebilir.
Siemens, Kore'deki müşteri tabanını genişletmeyi ve ortaklıklarını derinleştirmeyi hedefliyor. Busch, elektronik, batarya ve yarı iletkenler alanında Samsung ile, yarı iletkenlerde SK hynix ile, ayrıca HD Hyundai ve Hyundai Motor ile yapılan çalışmalara değindi.
Teknoloji sağlamanın ötesinde Siemens, kendi yetkinliklerini Kore'li ortakların yetkinlikleriyle birleştirmenin fırsatlarını görüyor. Busch, bu ortakların mühendislik uzmanlığını ve teknolojiyi benimseme hazırlıklarını övdü.
HD Hyundai ile yürütülen çalışma bu yaklaşımı örnekliyor. Milyonlarca parçadan oluşan gemileri ve bu gemilerin inşa edildiği tersaneleri içeren dijital ikizler, yani ürün ve tesislerin sanal temsilleri kullanılıyor. Yapay zekâ, tasarım ve simülasyon süreçlerini hızlandırarak mühendislerin inşaattan önce sorunları belirlemesine yardımcı oluyor.
Yapay zekâ yatırım patlamasının ötesinde
Yapay zekâ hesaplama tesisleri, Siemens'in elektrik altyapısı ve kontrol sistemlerine olan talebi de artırıyor. Bu sistemler, elektrik talebindeki hızlı dalgalanmaları ve bunların şebeke üzerindeki etkisini yönetmeye yardımcı oluyor.
Şirket, daha hızlı yanıt verecek ve enerji tüketimini azaltacak yeni nesil güç sistemleri üzerinde Nvidia ile çalışıyor, dedi Busch.
Yapay zekâ yatırım balonu endişelerine değinen Busch, büyük teknoloji şirketlerinin mali kaynaklarını gerekçe göstererek bunun bir balon olduğunu düşünmediğini söyledi. Ancak açıklanan her projenin gerçekten inşa edilip edilmeyeceğini sorguladığını ekledi.
Büyümenin zamanla yavaşlayacağını belirten Busch, Siemens'in şu an için 2030'a kadar talebin düşeceğini öngörmediğini söyledi. Busch'a göre uzun vadeli ivme kısmen, yapay zekânın model eğitiminden pratik uygulamalara ne kadar hızlı geçeceğine ve bu uygulamaların GPU'lar mı yoksa daha ucuz çipler mi gerektireceğine bağlı.
Yapay zekânın yayılması işleri de yeniden şekillendirecek. Busch, tekrarlayan ve kurallara dayalı işlerin azalırken yeni rollerin ortaya çıkacağını belirtti. Bu değişime insanları hazırlamak için okul ve üniversite müfredatlarında değişiklik yapılması ve şirketler içinde eğitim verilmesi gerekiyor.
“İnsanların yapay zekâ tarafından değil, yapay zekâyı kullanan insanlar tarafından yerine konulacağına inanıyorum” dedi.
Busch, yapay zekânın daha fazla görevi üstlenmesine rağmen insan muhakemesinin önemini koruyacağını ifade etti. Yapay zekâ destekli tıbbi bulguları değerlendirmek zorunda olan doktorlara işaret eden Busch, asıl zorluğun çalışanları bu sorumlulukları üstlenmek için gerekli becerilerle donatmak olduğunu söyledi.
“İş gücü piyasasındaki bu dönüşüm yatırım gerektiriyor” dedi Busch.
