Endüstriyel dijitalleşmeyi yöneten işletmeler için, yakınlaşan yapay zekâ ve IoT (AIoT) teknolojilerinin benimsenmesi, operasyonel verimlilikte kilit kazanımlar sunuyor. Ancak, bu teknolojileri birleştirerek somut gelir fırsatları yaratılmasına rağmen, küresel karar vericiler için ilk pilot projelerin ötesine geçmek hala temel bir engel teşkil ediyor.
Pilot Proje Arafı: Yaygınlaşmanın Önündeki En Büyük Risk
SAS sponsorluğunda IDC tarafından Kasım 2025’te hazırlanan bir InfoBrief raporuna göre, dünya genelindeki kuruluşların yüzde 62’si yapay zekâ ve IoT kombinasyonunu halihazırda benimsemiş durumda ve yüzde 31’i de bunu planlıyor. Ancak bu entegrasyonun derinliği farklılık gösteriyor. Yaygın ilgiye rağmen, bu kuruluşların yarısından fazlası (%57) sınırlı dağıtımlarda veya kavram kanıtlama (proof-of-concept) aşamalarında takılıp kaldığını bildiriyor.
Bu veriler, CIO’lar ve COO’lar için operasyonel bir riski öne çıkarıyor: Yatırımların gerçek yatırım getirisi (ROI) için gerekli ölçeğe ulaşamadığı “pilot proje arafı” potansiyeli. Buna karşılık, yaygın veya tam entegre dağıtımlar gerçekleştiren firmaların %43’ü, rakiplerini geride bırakan getiriler elde ediyor.
Derin Entegrasyonun ROI’si Katlanarak Artıyor
Çekingen deneyler ile tam ölçekli taahhüt arasındaki fark ölçülebilir durumda. Araştırma, IoT’de yapay zekâyı “ağır kullanıcı” olarak sınıflandıran kuruluşların, daha hafif kullanım bildiren rakiplerine kıyasla, başlangıçtaki beklentilerini büyük ölçüde aşan faydalar bildirme olasılığının iki kat daha fazla olduğunu gösteriyor. Endüstriyel yöneticilerin yüzde üçünden azı, AIoT değerinin beklentileri karşılamadığını belirtiyor.
IDC Yapay Zekâ Yazılımı Araştırma Direktörü Kathy Lange, “Çıkarım açık: AIoT inovasyonu körüklüyor, operasyonları düzene sokuyor ve daha akıllı, daha hızlı kararlar alınmasını sağlıyor” yorumunda bulundu.
Kullanım Alanları: Bakımdan Şebeke Direncine
Şu anda en yüksek benimsenmeyi tahmine dayalı bakım (%71) sağlıyor ve bu, en yaygın kullanılan kullanım senaryosu olarak öne çıkıyor. Gerçek zamanlı verileri analiz ederek varlık arızalarını önceden tahmin eden şirketler, plansız kesinti sürelerini azaltıyor ve operasyonel maliyetleri düşürüyor. Bunu %53 ile BT otomasyonu ve %47 ile tedarik ve lojistik takip ediyor.
İmalat sektöründe AIoT, karmaşık görevleri otomatikleştirmeye olanak tanıyarak fabrika otomasyonunu kolaylaştırıyor. Enerji sektöründe ise, jeneratörler, enerji santralleri ve rüzgâr türbinlerindeki sensör verilerini analiz ederek operatörlere maliyet yönetimi, talep tahmini ve operasyon optimizasyonunda yardımcı oluyor, böylece şebeke direncini güçlendiriyor.
SAS IoT Başkan Yardımcısı Jason Mann, “Bu IDC InfoBrief, dünya çapındaki imalat ve enerji müşterilerinin bize söylediklerini doğruluyor: AIoT, moda bir sözcük olmaktan çıkıp güçlü bir teknoloji ve iş zorunluluğuna dönüştü” dedi.
İnsan Altyapısındaki Zorluklar: Yetenek Açığı
Teknolojik kapasite ilerlemiş olsa da, onu desteklemek için gereken insan altyapısı üzerindeki baskı devam ediyor. Önceki trendlerden farklı olarak, yetenekle ilgili zorluklar, 2025’te endüstriyel AIoT benimsenmesinin önündeki bir numaralı engel haline geldi; bu, 2019’da beşinci sırada yer alan bir konuydu.
Bu yetenek sıkıntısı, dağıtım takvimlerini tehdit ediyor. Geleneksel olarak fiziksel süreçlere odaklanan Operasyonel Teknoloji (OT) personeli, artık analitik ve dijital sistemlere odaklanan BT ekipleriyle yakın iş birliği yapmak zorunda. Bu gruplar arasındaki uzmanlık farklılığı projeleri durdurabiliyor. Ancak modern yapay zekâ teknolojileri, farklı beceri seviyelerine sahip daha fazla çalışanın verilerle etkileşim kurmasını sağlayarak bu soruna bir çözüm sunabilir. İş gücünün yapay zekâ araçlarına karşı psikolojik olarak hazır olduğu görülüyor; örgütsel direnç 2019’daki birinci sıradan altıncı sıraya düşmüş durumda.
Küresel Benimseme ve İleriye Dönük Strateji
Çok uluslu işletmeler için bölgesel benimseme eğrilerini anlamak, kaynak tahsisi açısından hayati önem taşıyor. Kuzey Amerika tarihsel olarak IoT’de yapay zekânın yoğun kullanımına liderlik etse de, tablo eşitleniyor. APAC bölgesi şu anda orta düzeyde benimsemede liderken, EMEA tüm yatırım seviyelerinde iyimserliğini koruyor.
Liderliğin, pilot aşamasından üretime geçmek için kalıcı altyapısal ve prosedürel engelleri ele alması gerekiyor. Yetenek sıkıntısının yanı sıra, yüksek uygulama maliyetleri ve eski sistem entegrasyonu da temel engeller olarak gösteriliyor. IDC analistleri, bu engellerle mücadele etmek için “iş gücünün etkinleştirilmesi” odaklı bir strateji öneriyor. Ekipleri yapay zekâ odaklı sistemlerle çalışacak şekilde eğitmek ve eski bilgileri yakalamak, dahili okuryazarlığı inşa etmek için şarttır.
Katılımcıların %79’unun önümüzdeki üç yıl boyunca rekabet avantajını sürdürmek için AIoT’yi temel olarak görmesiyle, başarı artık yalnızca yazılım tedarikine bağlı değil. Liderlerin dikkatlerini, kanıtlanmış olan endüstriyel AIoT teknolojisinin fizibilitesinden, kuruluşlarının benimsemeye hazır olma durumuna çevirmeleri gerekiyor. Bu, entegrasyonu desteklemek için veri altyapısının modernizasyonuna ve iş gücünün teknik akıcılığına yatırım yapılması anlamına geliyor. Yalnızca beceri açığı ve veri yönetimi ele alınarak, işletmeler başarılı bir pilot proje ile modernize edilmiş bir operasyon arasındaki boşluğu kapatabilirler.
