Liderlerden Görüşler

2024 yılında, yapay zeka teknolojilerinin daha geniş bir şekilde benimsenmesi bekleniyor. Bu benimseme sürecinde, özellikle derin öğrenme ve makine öğrenmesi modelleri ön plana çıkacak ve şirketler bu teknolojileri kullanarak operasyonel verimliliklerini artırmaya odaklanacak. Elbette etkili bir AI stratejisi geliştirmek ve uygulamak için güçlü bir altyapıya ihtiyaç var. Yüksek performanslı bilgi işlem gücü gerektiren BT altyapısında güncellenmiş ağ altyapıları, daha büyük depolama kapasiteleri ve güvenlik gibi noktalarda da önemli değişimler meydana gelecek. Peki teknoloji liderleri, yapay zekanın 2024’teki hareketliliğini ve kurumların altyapı gereksinimlerini nasıl değerlendirdi?

Murat Çelenli – TAV Technologies BI/ML Koordinatörü

“Üretken yapay zekanın yaygınlaşmasıyla, net politikalara ve düzenlemelere ihtiyaç artacak”

2024 yılında, makine öğrenimi teknolojisinin farklı sektörlerdeki kullanımının artış göstereceğini düşünüyorum. Bu süreçte veri bilimi, makine öğrenimi ve yapay zeka temelli tahmin modelleri oluşturmanın ötesine geçerek daha kapsamlı, veri merkezli bir yaklaşım sergileyecek. Bu evrimin, özellikle üretken yapay zeka alanına artan ilgiyle ilişkili olduğu görüşündeyim. Bu gelişme, olası riskleri beraberinde getirirken veri bilimciler ve kurumlar için de yeni yetenekler, uygulama alanları ve fırsatları ortaya çıkaracak.

Ayrıca bulut tabanlı yapay zeka çözümlerinin kullanımının artarak devam etmesini bekliyoruz. Üretken yapay zeka, bulut bilişim ve açık kaynak teknolojilerinin bir araya gelmesiyle, işletmelerin daha kolay erişim sağlayabileceği bir teknoloji haline geliyor. Bu sayede, teknik bilgi veya altyapı eksikliği olan işletmeler bile üretken yapay zekadan faydalanabiliyor. 

Gartner, 2026 yılında işletmelerin %80’inden fazlasının üretken yapay zeka uygulamalarını kullanacağını ve/veya bu teknolojiden faydalanan uygulamaları üretim ortamlarında konuşlandıracağını öngörüyor. Üretken yapay zekanın doğrudan etki edeceği alanların İçerik Oluşturma, Öneri Sistemleri, Otomasyon&Verimlilik, Yapay Zeka Destekli Tasarım, Dil Çevirisi, Sanal Asistanlar, Chatbotlar, Kod Geliştirme, Sağlık ve Biyoteknoloji olacağını düşünüyorum.

2024 yılının bir diğer önemli gelişim alanı Edge AI ise kuruluşların gerçek zamanlı analizler elde etmelerine, veri gizliliği gereksinimlerini karşılamalarına ve altyapı maliyetlerini kontrol edilebilir bir düzeyde tutmalarına yardımcı olacaktır. Edge AI, verilerin bulutta değil, cihazın kendisinde veya daha yakın bir yerde işlenmesini sağlayarak daha hızlı tepki süreleri ve daha az internet trafiği gibi avantajlar sunacaktır.

Havalimanı teknolojisi üreten bir marka olarak, TAV Technologies de her geçen gün yapay zekadan daha fazla yararlanıyor. Yolcu süreçlerinin dijitalleşmesi ve havalimanındaki tüm operasyonların optimize edilerek verimliliğin artması gibi alanlarda sıklıkla ürünlerimizde yapay zekaya yer veriyoruz. 2024 yılında da bu teknolojiyi çözümlerimize entegre etmeye devam edeceğiz.

Bunların yanı sıra, üretken yapay zekanın etik, gizlilik ve güvenlik konularında yeni tartışmaları beraberinde getireceğini de unutmamak gerekiyor. Bu teknolojinin kullanımının yaygınlaşmasıyla, net politikalara ve düzenlemelere ihtiyaç artacak.

“Teknoloji altyapısının, değişen ihtiyaçlara uyum sağlayacak şekilde ölçeklenebilir ve esnek olması gerekir”

Etkili yapay zeka uygulamaları için veri yönetimi ve kalitesi en başta gelen kriterler olmalıdır. Veri gizliliği ve güvenliği de bu süreçte önemli bir yer tutmaktadır.

Yapay zeka uygulamaları genellikle yüksek işlem gücü gerektirir. Bu nedenle, güçlü sunucular, yeterli depolama kapasitesi ve hızlı veri işleme yeteneklerine sahip olmak çok değerlidir. Aynı zamanda uygulanacak teknoloji altyapısının, işletmenin değişen ihtiyaçlarına uyum sağlayacak şekilde ölçeklenebilir ve esnek olması önemlidir. Projenin kaynak ihtiyacına göre bulut tabanlı çözümler ve bilgi işleme süreçlerini merkezi bir konumdan uzaklaştırarak, verilerin üretildiği veya tüketildiği yerlere daha yakın konumda gerçekleştirilebildiği sınır bilişim kullanılabilir. 

Bir diğer önemli kriter tabi ki insan kaynağı. Projeleri başarıyla yürütebilmek için veri bilimciler, makine öğrenimi mühendisleri ve AI konusunda uzmanlaşmış yazılım geliştiriciler gibi farklı alanlardan insan kaynağına ihtiyaç duyulmaktadır. Fiziksel altyapı kadar insan kaynağının iyi kurgulanmasının önemi unutulmamalıdır.

Yapay zeka uygulamalarının hayata geçmesinin ardından bu sistemlerinin doğru çalışmaya devam etmesi için BT altyapısında ve yönetiminde iyileştirmelere odaklanmak gerekir. Yapay zeka sistemlerinin başarısı, verilerin kalitesine ve doğruluğuna bağlıdır. Bu nedenle veri toplama, temizleme, işleme ve depolama adımları düzenli olarak kalite kontrol sürecinden geçmelidir. Ayrıca bu sistemler için siber güvenlik stratejilerinin belirlenmesi, veri şifreleme, erişim kontrolleri ve düzenli güvenlik denetimleri yapılmalıdır. 

Uygulamaların sürdürülebilirliği için bakım ve düzenli güncellemelere de dikkat edilmesi önemlidir. Son olarak, BT personelinin ve kullanıcılarının, yeni teknolojileri etkili bir şekilde kullanabilmeleri için eğitimle desteklenmesinin önemi unutulmamalıdır. 

“Yapay zeka için büyük veri setlerini çok kısa sürede işleyebilen ve depolayabilen bir altyapı seçilmeli” 

Berna Şimşek – DHL Express Türkiye Dijital Dönüşüm Müdürü

Teknolojinin bu kadar hızlı sürede evrimleştiği bir dönemde uzun vadede yapay zeka alanındaki gelişmeleri tahmin etmek zor olsa da 2024 yılında kargo ve lojistik sektöründe hali hazırda yaygın olarak kullanılan rota optimizasyonu, yapay zeka destekli otomatik ayrıştırma sistemleri, çevrimiçi müşteri uygulamaları, enerji kullanımını azaltan ve karbon ayak izini düşüren çevre dostu sürdürülebilir uygulamalar, yapay zeka destekli güvenlik uygulamalarının devam edeceğini söyleyebiliriz. Gümrük işlemlerini hızlandırmak, belgeleri otomatik olarak sınıflandırmak ve süreçleri daha etkili hale getirmek için geliştirilen uygulamalar daha da gelişmeye devam edecek. 

Biz de DHL Express Türkiye olarak, hızlı hava kargo taşımacılığı ve lojistik sektöründeki yapay zeka uygulamalarını operasyonel verimliliği artırmak, iş modellerini geliştirmek ve mükemmel müşteri deneyimi sunmak amacıyla süreçlerimize entegre ediyoruz. Yapay zeka uygulamaları kapsamında süreç otomasyonları, hızlı karar almayı sağlayan karar destek sistemleri ve müşterilerimize anlık çözüm üretecek sistemler üzerinde çalışmalarımız devam ediyor. 

Kurumların yapay zeka teknolojilerini kullanması ile beraber mevcut altyapılarını yeniden ele alma ihtiyacı oluştu. Doğru altyapıyı seçmek başarılı yapay zeka uygulamalarının temelini oluşturacağından dikkat edilmesi gereken kriterler mevcut. Bunlardan biri veri kalitesi ve erişimi. Büyük veri kaynakları yapay zekanın temelini oluşturur ve bu nedenle doğru, güvenilir, temiz, eksik ve yanlış bilgilerden arındırılmış verilere erişim sağlanması gerekir. Oluşturulan altyapı, veri ön işleme ve temizleme araçları içermelidir. Büyük veri setlerini çok kısa sürede işleyebilen ve depolayabilen bir altyapı seçilmelidir. 

Yapay zeka uygulamalarının kurumların mevcut sistemleri ile entegre olabilmesi için bütünleşik bir altyapı oluşturulmalıdır. Hem bulut ortamlarında hem kurumların kendi bünyelerinde çalışan yapay zeka uygulamalarındaki modellerin güvenliği için veri güvenliği ve gizliliği konularına uyumlu altyapı oluşturulması gerekir. Aynı zamanda regülasyonlara, standartlara ve doğru şifreleme yöntemlerine uyumlu bir altyapı seçilmelidir. 

Kurumların işlem hacmi, bünyesinde bulundurduğu veri büyüklüğü ile ilişkili olarak altyapının artma potansiyeli bulunan veriler karşısında ölçeklenebilir olması çok önemlidir. Bu nedenle altyapı yatırımları büyüme stratejilerine uyumlu olarak yapılmalıdır. Altyapı tarafında dikkat edilmesi gereken en önemli adımlardan biri de hesaplama gücüdür. Hem bulut ortamında hem de kurumların donanımlarında çalışacak uygulamalar makine öğrenmesi, derin öğrenme algoritmalarını destekleyecek nitelikte ve yüksek hesaplama kapasitesine sahip olmalıdır.

“Yapay zeka uygulamalarının performansını izlemek ve analiz etmek için özel araçlar kullanılmalı” 

Yapay zeka teknolojisinin kurumlar tarafından, iş süreçlerinin otomatikleştirilmesi ve optimize edilmesi, müşteri davranış ve tercihlerinin doğrultusunda kişiselleştirilmiş yeni ürün ve hizmetlerin geliştirilmesi, rekabet ortamında hızlı karar alma ve ölçeklenebilirlik konularında stratejik bir araç olarak kullanmasıyla birlikte Bilgi Teknolojileri altyapısında çeşitli değişiklikler ve yönetim süreçleri devreye giriyor. Bu değişimler ve yönetim süreçleri için dikkate almamız gereken önemli noktalardan biri, yapay zeka uygulamaları büyük veri setleri ile çalıştığı için veri yönetimi. Veri yönetimi süreçleri kapsamında, veri toplama, temizleme, depolama ve güvenliği gibi konulara odaklanılmalı. 

Yapay zeka uygulamalarının mevcut sistemlerle uyumlu olması ele alınması gereken önemli konulardan biridir. Güvenlik önlemleri, veri güvenliği, erişim kontrolü ve etik standartlara uyum süreçleri düzenli olarak gözden geçirilmelidir ve tüm altyapı bu doğrultuda ele alınmalıdır. Yapay zeka uygulamalarının performansını izlemek ve analiz etmek için özel araçlar kullanılmalıdır.  Sürecin başarıyla yönetilebilmesi için sürekli iyileştirme ve geri bildirim mekanizmaları oluşturulmalıdır.

Yasin Usta – HD Holding IT Direktör Vekili

“Yapay zekanın en önemli avantajlarından biri de her çeşit sektöre uygulanma kolaylığı”

Günümüzde teknolojinin dahil olmadığı neredeyse hiçbir alan bulunmuyor. İletişim teknolojileri geliştikçe insanlar daha kolay birbirlerine ulaşabiliyor. Araştırmalar hız kazanıyor, ülkeler ve şehirler daha güvenli hale geliyor ve günümüzün en büyük sorunlarından birine dönüşen salgın hastalıklarla mücadele imkanları da artıyor. Bütün bu teknolojik gelişmelerin içinde hemen her alanda öne çıkan bir teknoloji olan yapay zeka her geçen gün hayatımızda daha büyük bir oranda yer ediniyor.

Akıllı şehirlerden akıllı saatlere, robotik teknolojisinden drone sistemlerine kadar birçok alanda kullanım imkanı olan yapay zeka öncelikle insanların hayatını kolaylaştırmak ve daha iyi teknolojileri geliştirmek amacıyla kullanılıyor. Ancak her teknolojide olduğu gibi yapay zekada da endişe yaratan bazı konular bulunuyor. Bu nedenle yapay zeka teknolojisinin titizlikle incelenmesi ve çok yönlü olarak değerlendirilmesi gerekiyor. Sağladığı faydaların yanında, olası riskler de değerlendirilip gerekli önlemler alındığında, yapay zekanın geleceğin en önemli teknolojilerinden biri olma potansiyeli giderek artıyor.

Yapay zeka günümüzde makinelerin sınırlarını zorlayarak daha faydalı, verimli ve sorunsuz olarak çalışmalarının yolunu açıyor. İnsan etkileşimi artan yapay zeka yeni nesil bir çalışma ortamının kapılarını aralıyor. Ancak yapay zekanın insanın yerini almasından ziyade daha verimli bir çalışma ortamı yaratması hedefleniyor. Yapay zeka iş yerlerinin kaynaklarının daha iyi kullanılmasına ve çalışanların basit görevlerle zaman kaybetmesi yerine daha önemli görevlere odaklanmalarına destek sağlıyor.

Yapay zeka çoklu görev olasılığını güçlendirerek işlerin planlanandan daha hızlı bitmesini sağlayabiliyor. Basit görevlerin yapay zeka tarafından üstlenilmesiyle çalışanların daha önemli görevlere odaklanması, kuruluşların operasyonlarını daha verimli bir şekilde yönetilmesine imkan veriyor. Ayrıca yapay zeka normal çalışanların aksine 7/24 kesintisiz çalışabiliyor. En önemli avantajlarından biri de her çeşit sektöre uygulanma kolaylığı olarak görülüyor.

Günümüzde yapılan işlerde insan kaynaklı hatalar çok kritik sorunlara yol açabiliyor. İnsan hatası olasılığını da ciddi oranda azaltabiliyor. Ayrıca program dahilinde belirlenen kriterlerde olası riskleri göz ardı ederek işi gerçekleştirme kabiliyeti de taşıyor. Yapılacak bir işte çeşitli riskler söz konusu olduğunda insanlar tereddüt yaşayabilirken, yapay zeka birçok olasılığı değerlendirerek en az riskli yol haritasını belirleyip izin verilen parametrelere de uyumlu ise riski kabul ederek işleme başlayabiliyor.

Yapay zeka teknolojilerinin önemli bir parçası da sinir ağları olarak öne çıkıyor. Kendi kendini geliştiren ve öğrenebilen sinir ağları bağımsız kararlar alan yapay zekanın vazgeçilmez bir parçası. Bu sayede yapay zeka görüntü ve ses teknolojileri ile yüz tanıma uygulamalarında, ses teknolojileri ile ses tanıma ve konuşma algılama uygulamalarında avantajlar sağlıyor. Ayrıca, otomatik dil çeviricilerde, görüntü analiz programlarında, ses kayıtlarından kişi tespitinde, görüntülerden risk tespit etmede kullanılabiliyor. Önemli konularda da karar alma önerilerinde de bulunabiliyor. Bu özellikler sayesinde akıllı telefonlar, robotik sistemler ve otonom savunma araçları da çok daha verimli bir şekilde çalışabiliyor. Sivil uygulamalardan araştırma çalışmalarına, bireysel kullanımdan savunma sanayiine kadar çok çeşitli alanlarda kullanılmakta olan yapay zeka uygulandığı her alanda büyük farklar yaratıyor;

Sağlık sektörü yapay zekadan ciddi anlamda faydalanan alanlardan biri olarak biliniyor. Yapay hastalıkların tespiti ve tanısı aşamasında sıklıkla kullanılıyor. Bu alanda uygulamada olan bir yapay zeka, prematüre doğan bebeklerde yüzde 75 doğruluk oranıyla şiddetli sepsis durumunu tespit edebiliyor. Tedaviler yapay zeka ile kişiye özel tasarlanabiliyor. Ama sağlık alanında yapay zekanın en yoğun kullanımı görüntüleme teknolojilerinde ortaya çıkıyor. Radyoloji görüntülerinden yaptığı karşılaştırmalarla çalışan yapay zekâ erken teşhis için kullanılabiliyor.

Savunma sanayii yapay zekanın önemli kullanım olanaklarını barındıran alanların başında yer alıyor. Karar destek sistemlerine sağladığı katkıyla operasyonlarda hızlı müdahale imkanı sunarken, sağlık sektörüne benzer bir şekilde görüntüleme teknolojileriyle risk ve hedef tespitinde kullanılabiliyor. Sürü drone’lar, akıllı askeri teçhizatlar, insansız robotik ekipmanlar, füze hedef ve güdüm analizi gibi kullanım alanları olan yapay zeka savunma sanayiini yeniden şekillendiriyor.

Yapay zeka sivil alanda da önemli bir yer ediniyor. Akıllı telefonlar, ev aletleri, dil tercüme araçları ve daha birçok ekipman yapay zeka ile insanların daha kolay kullanacağı araçlar haline geliyor. Temel yapay zeka teknolojisi üzerine eklenen gelişmiş yeni teknolojiler, bu alanda çok daha büyük atılımlar yapılmasına imkan veriyor. Temel yapay zekanın bir diğer farkı ise daha ekonomik olduğu için herkesin ulaşabilmesi.

Yapay zeka imalat sanayiinde de otomasyonu destekleyerek üretim hatlarının robotik sistemlerle yürütülmesine imkan veriyor. Ayrıca üretim hedefleri ve planlamalarında daha doğru ve gerçekçi sonuçlar sunarak işletmelerin fazla imalatla zarar etmesinin önüne geçebiliyor.

Teknoloji ve iletişim günümüzün önemli iki unsuru olduğundan bu yollarla yapılan siber saldırılar da artıyor. Teknolojik ekipmanların hack’lenmesi, bulut sistemlerine veya şirket sunucularına sızılarak gizli bilgilerin çalınması, kritik teknolojik veya hayati sağlık altyapılarının fidye amaçlı rehin alınması gibi durumlar sıklıkla karşılaşılan siber saldırılar olarak biliniyor. Yapay zeka siber saldırı parametrelerini hızlı bir şekilde inceleyip en doğru savunma veya karşı saldırı yöntemini önerebiliyor ve hatta otonom olarak cevap verebiliyor.

Özellikle üreticilerin karşılaştığı siber saldırı türlerinden olan üretim hatlarının bozulması veya ürün kalitesinin değiştirilmesi gibi durumlarda yapay zeka, saldırı veya saldırı sonrası ne gibi değişiklikler ve hasarların meydana geldiğinin tespitinde önemli bir rol oynuyor. Kendi kendine öğrenebilen yapay zekalar sektörlerin karşılaştığı saldırılardan çeşitli dersler çıkararak gelecek saldırılara karşı daha güçlü hâle gelebiliyor. 

“İnsan odaklı ilerleyen işleyişler insan ve makine odaklı ilerlemeye başlayacak”

Geleneksel altyapının, günümüzün dijital ticaret sektörünün taleplerini karşılayabilecek bir şekilde tasarlanmadığı bir sır değil. Dijital işletmeler giderek artan bir hızla modern yazılım yığınları ve açık kaynaklı, bulut tabanlı teknolojilere geçiş yapıyor. Basitçe anlatmak gerekirse, bulut tabanlı yaklaşım, mikro hizmetler, API öncelikli tasarım ve DevOps gibi bulut bilgi işlem teknoloji ve ilkelerinin yanı sıra kapsayıcı düzenleme (ör. Kubernetes), hizmet ağları (ör. Istio) ve sabit altyapı gibi ilgili bulut bilişim imkanlarından faydalanmayı teşvik eden bir yazılım geliştirme yaklaşımıdır. Bu teknolojiler bir araya gelerek kuruluşların hızla küresel ölçekte dağıtılıp kullanılabilecek, ölçeklendirilebilir uygulamalar oluşturmasını, çalıştırmasını ve düzenlemesini sağlar. Bu tür durumlarda genellikle bir hibrit çoklu bulut mimarisinden faydalanılır. Bu yöntemle dağıtılıp kullanıma hazır hale getirilen yazılımlar giderek daha katılaşan bazı gecikme, kullanıma hazır olma, performans ve çeviklik kriterlerine tabi tutulur ve kendini hazırlama, otomatik ölçeklendirme ve kendini onarma gibi görevlerde altyapı tarafından sağlanan yazılım desteğine büyük bir ihtiyaç duyar. Bu nedenle dijital altyapı her zamankinden daha da önemli. Normal koşullarda yıllar sürecek bir dijital dönüşüm süreci yalnızca birkaç ayda gerçekleşti ve bu trend gelecekte de hızlanarak devam edecek. Seçimlerimizi yaparken; güvenlik, ölçeklenebilirlik ve esneklik en önemli kriterlerimiz olacaklar.

Ölçeklenebilirliğin kurgulanması, esnekliği sağlanması ve güvenlik en önemli takip konuları olacak. İnsan odaklı ilerleyen işleyişler insan ve makine odaklı ilerlemeye başlayacak ve bu iki odağın bağlantısı en önemli değişim olacak. Geleneksel BT takip süreçleri AI’dan sonra genişleyecek. Bu durumda yeni teknolojilerine ayak uydurma konusunda daha hızlı olmamız gerekecek. Güvenlik konularına da detaylı zaman ayırmak kurumların geleceği kritik olacaktır.

Faik Berk Güler – Gedik Yatırım Ar-Ge ve Yapay Zeka Uygulamaları Müdürü

“Yapay zeka kullanımında geleneksel altyapılar yetersiz”

Yapay zeka, bir zamanlar yalnızca akademik çevrelerde ve teknoloji laboratuvarlarında gelişen bir alanken, artık günlük iş rutinlerimizin ayrılmaz bir parçası haline geldi. Çoğu teknolojide olduğu gibi yapay zeka da artık doğduğu yerin ve kabının dışına çıkıyor. Gelişen yapay sinir ağları, derin öğrenme teknikleri, dönüştürücü modeller ve üretken yapay zeka algoritmaları her geçen gün iş yapış şekillerimizi yeniden şekillendiriyor. İnsanlığın belki de en önemli yeteneği olan adaptasyon, şimdi çok güçlü, yeni ve hızlı bir rakiple karşılaşıyor.

Finans, pazarlama, sağlık ve otomotiv sektörleri, yapay zekanın kullanımında öncülük ederken eğitim, tarım, medya, üretim ve askeri alanlar hızla bu dönüşüm trenine katılıyor. Bu yenilikçi süreçte, yapay zeka teknolojileri, işin yerine geçmekten ziyade, iş süreçlerine destek olarak entegre edilmekte ve çalışanların yeteneklerini artırmakta, böylece iş süreçlerinde yaratıcı ve stratejik düşünmeye daha fazla yer açılmaktadır. Günümüzde, her yıl ve hatta her çeyrekte tanık olduğumuz bu hızlı gelişim, yapay zekanın sadece ne olduğu değil, aynı zamanda ne olabileceği hakkında da bizlere heyecan verici bir perspektif sunuyor.

Yapay zeka kullanımında geleneksel altyapıların yetersiz kaldığını görüyoruz. Öğrenme modelleri yüksek işlem gücü, büyük veri setlerini işleyebilme kapasitesi ve hızlı veri alışverişini destekleyebilecek ağ yapıları gerektiriyor. Bunların yanında veri yönetimi, güvenlik, uyum, etik ve yetenekli personel konuları da bir yapay zeka stratejisinin en temel konularını oluşturuyor. 

Kurumların yapay zeka kullanımında ilk olarak beklentileri yani çıktıları çok iyi tanımlamak tüm sürecin sağlıklı bir zeminde ilerlemesini sağlıyor. Beklenti ile uyumlu verilerin temini, verileri işleyebilecek kapasitede grafik veya tensor işlem birimleri, model sonuçlarının ve verilerin güvenli aktarımı için ağ altyapısı, sistemi sürdürülebilir kılacak yetkin personel ve belki de en önemlisi ortaya çıkan yapay zeka ürününün kullanımını ilgili birimlere doğru anlatabilmek öncelikli kriterleri oluşturuyor.

Yapay zeka tarafından adaptasyon yeteneği sınanacak bölümlerden birisi de bilgi teknolojileri. Verinin, işlem gücünün ve izleme sistemlerinin merkezde olduğu altyapılar öne çıkıyor. Modüler, esnek ve ölçeklenebilir yapılar tercih edilirken yalnızca donanım ve yazılım geliştirmeleri yeterli olmuyor. İş süreçlerinin ve hizmet modellerinin de güncellenmesi gerekiyor. Sonuç olarak yapay zeka teknolojilerini entegre eden kurumlar, dijital dönüşümde yenilik ve uyumun gücü ile süreçlerini en verimli noktaya çıkarmaya çalışıyorlar.

Biz de Gedik Yatırım olarak yapay zeka, veri ve teknolojik altyapı konularına verdiğimiz önem ile sektörde öncü olmak istiyoruz. Yapay zekanın, iş dünyasının farklı alanlarında getirdiği dönüşümleri yakından takip ediyor ve bu dönüşümün bir parçası olarak çalışmalarımızı sürdürüyoruz. Ar-Ge yatırımlarımızla, sektördeki en son teknolojik gelişmeleri ürünlerimize entegre ederek yatırımcılarımızın ihtiyaçlarına dinamik ve esnek çözümler üretiyoruz.