Endüstriyel dijitalleşmeyi yöneten işletmeler için, yapay zekâ (AI) ve Nesnelerin İnterneti’nin (IoT) birleşimi olan AIoT’nin benimsenmesi, önemli operasyonel verimlilik kazanımları sunuyor. Bu teknolojileri birleştirmek ölçülebilir gelir fırsatları yaratsa da, küresel karar vericiler için ilk pilot uygulamaların ötesine geçmek birincil engel olmaya devam ediyor.
IDC’nin Kasım 2025 tarihli ve SAS sponsorluğundaki bir bilgi özetine göre, dünya genelindeki kuruluşların yüzde 62’si yapay zekâ ve IoT kombinasyonunu benimsemiş durumda ve yüzde 31’i daha bunu yapmayı planlıyor. Ancak bu entegrasyonun derinliği değişkenlik gösteriyor. Yaygın ilgiye rağmen, bu kuruluşların yarısından fazlası (%57) sınırlı dağıtımlarda veya kavram kanıtlama (PoC) aşamalarında takılıp kaldığını bildiriyor.
CIO’lar ve COO’lar için bu veriler operasyonel bir riski vurguluyor: yatırımların gerçek yatırım getirisi (ROI) için gereken ölçeğe ulaşamadığı “pilot arafı”. Buna karşılık, yaygın veya tam entegre dağıtımlara ulaşan firmaların yüzde 43’ü, rakiplerini geride bırakan ödüller topluyor.
Derin Endüstriyel AIoT Benimsenmesinin Yatırım Getirisi
Tereddütlü deneyler ile tam ölçekli taahhüt arasındaki ayrım ölçülebilir durumdadır. Araştırmalar, kendilerini IoT’de yapay zekânın “yoğun kullanıcıları” olarak sınıflandıran kuruluşların, daha hafif kullanıma sahip olanlara kıyasla, ilk beklentilerini büyük ölçüde aşan faydalar bildirme olasılığının iki kat daha fazla olduğunu gösteriyor. Teknoloji ana işe daha fazla yerleştikçe getiriler bileşik olarak artıyor. Ankete katılan endüstriyel yöneticilerin yüzde üçünden azı, AIoT’nin değerinin beklentileri karşılamadığını belirtti.
Kestirimci bakım (predictive maintenance), şu anda en yüksek benimseme oranına sahip. Kuruluşların yaklaşık yüzde 71’i AIoT’yi bu amaçla kullanıyor ve bu da onu en yaygın kullanım durumu haline getiriyor. Varlık arızasını tahmin etmek için gerçek zamanlı verileri analiz ederek şirketler, planlanmamış duruş sürelerini azaltabilir ve operasyonel maliyetleri düşürebilir. Bunu yüzde 53 ile BT otomasyonu ve yüzde 47 ile tedarik ve lojistik takip ediyor.
Fabrika Otomasyonu ve Şebeke Dayanıklılığı
Bakımın ötesinde, pratik uygulamalar belirli dikey sektörleri değiştiriyor. İmalat sektöründe AIoT, firmaların sadece basit görevleri değil, karmaşık kararları da otomatikleştirmesine izin vererek fabrika otomasyonunu kolaylaştırıyor. Bu yetenek, iş gücü kıtlığı ve tedarik zinciri kesintileriyle karşı karşıya olan bir ortamda süreçleri optimize ediyor ve ürün kalitesini artırıyor.
Enerji sektöründe ise endüstriyel AIoT benimsenmesi şebeke dayanıklılığını güçlendiriyor. Jeneratörler, enerji santralleri ve rüzgâr türbinlerindeki sensörlerden gelen verileri analiz eden AIoT, operatörlerin maliyetleri yönetmesine, talebi tahmin etmesine ve operasyonları optimize etmesine yardımcı oluyor.
Devam Eden Yetenek Kıtlığı ve Kültürel Değişim
Teknolojik yetenek ilerlemiş olsa da, onu desteklemek için gereken insan altyapısı baskı altında olmaya devam ediyor. Önceki trendlerden farklı olarak, beceriyle ilgili zorluklar 2019’da beşinci sıradayken, 2025’te endüstriyel AIoT benimsenmesinin önündeki bir numaralı engel haline geldi.
Bu yetenek kıtlığı, dağıtım programlarını tehdit ediyor. Geleneksel olarak fiziksel süreçlere ve endüstriyel sistemlere odaklanan Operasyonel Teknoloji (OT) personeli, şimdi analitik ve dijital sistemlere odaklanan BT ekipleriyle yakın iş birliği yapmak zorunda. Bu gruplar arasındaki uzmanlık farkı projeleri durdurabilir. Ancak teknolojinin kendisi, vurguladığı soruna bir çözüm sunabilir. Modern yapay zekâ teknolojileri, farklı beceri seviyelerine ve iş rollerine sahip daha fazla çalışanın verilerle etkili bir şekilde etkileşime girmesini sağlar.
Teknik beceriler kıtlaşırken, kültürel direnç azaldı. 2019’da en büyük zorluk olan kurumsal geri itme, altıncı sıraya düştü. İş gücü, teknik yeterliliğe sahip olmasalar bile yapay zekâ araçları için psikolojik olarak hazır görünüyor.
Engelleri Aşmak ve Gelecek Vizyonu
Pilot uygulamadan üretime geçmek için liderliğin kalıcı altyapısal ve prosedürel engelleri ele alması gerekir. Yetenek kıtlığının yanı sıra, yüksek uygulama maliyetleri ve eski sistem entegrasyonu büyük engeller olarak belirtiliyor. Veri kalitesi de 2019’dan bu yana göreceli önemini koruyarak devam eden bir sorun olmaya devam ediyor. Temiz, güvenilir veri akışları olmadan, karmaşık yapay zekâ modelleri doğru içgörüler sunamaz.
Endüstriyel operasyonların gidişatı, fiziksel ve dijital varlıkların yakınsamasıyla tanımlanıyor. Katılımcıların yüzde 79’unun AIoT’yi önümüzdeki üç yıl boyunca rekabet avantajını korumak için gerekli görmesiyle, başarı sadece yazılım tedarikinden fazlasına bağlı. Liderler dikkatlerini artık kanıtlanmış olan endüstriyel AIoT teknolojisinin fizibilitesinden, organizasyonlarının benimseme hazırlığına çevirmelidir. Bu, ikili bir odaklanmayı gerektirir: entegrasyonu desteklemek için veri altyapısını modernize etmek ve iş gücünün teknik akıcılığına yatırım yapmak.
