20 Ocak 2026
Avrupa, endüstriyel bir merkez olarak sahip olduğu geçmiş başarıları göz önüne alındığında, fiziksel yapay zekaya odaklanarak yapay zeka alanında rekabet avantajı elde edebilir.
Fiziksel yapay zeka, paylaşılan gerçek dünya verileri olmadan ölçeklenemez. Avrupa zaten bol miktarda endüstriyel veriye sahip; darboğaz, birlikte çalışabilirlik ve iş birliğidir.
Tek başına hareket etmek yerine, ortak zorlukları koordineli eyleme dönüştüren yapılandırılmış diyalog ve kamu-özel sektör işbirliğinde üstünlük sağlamaktadır.
Yapay zekanın (YZ) baş döndürücü hızına ayak uydurma yarışında, Avrupa fiziksel YZ’ye odaklanarak “kazanabilir”. Endüstri ağırlıklı bir YZ stratejisi, Avrupa için mantıklıdır ve Avrupa’nın mühendislik ve üretim merkezi olarak geçmişinden ve kimya, ilaç ve havacılık gibi kilit sektörlerdeki mevcut üretim liderliğinden faydalanır.
Avrupa şirketleri, verimliliği ve etkinliği artıran, kaliteyi sağlayan ve operasyonel mükemmelliğe ulaşan güçlü yetenekler üzerine kuruludur. Avrupalı iş liderleri, yapay zekayı tedarik zinciri, lojistik, operasyonlar, makineler ve robotik alanlarında uygulayarak bu güçlü yönleri daha da geliştirmek için açık bir fırsata sahiptir.
Ayrıca, fiziksel yapay zekaya odaklanmak, Avrupa Birliği’nin (AB) yapay zeka düzenlemeleriyle de uyumludur; çünkü tüm önemli düzenlemeler, gizli kurumsal fikri mülkiyet haklarıyla değil, tüketici/vatandaş verilerinin gizliliğiyle ilgilidir.
Sihirli çözüm yeni teknoloji değil; iş birliğidir.
Avrupa şirketleri neden fiziksel yapay zekaya odaklanmalı?
Avrupa’nın kurucu mühendislik mirası, onu gelecek için iyi bir konuma getiriyor. Fiziksel yapay zekada, yüksek işçilik maliyetine sahip ekonomiler en çok fayda sağlıyor, çünkü geri dönüşler daha hızlı ve daha tahmin edilebilir oluyor.
Avrupa şirketleri, “gizli şampiyonlara” yatırım yaparak yapay zekanın potansiyelinden yararlanabilirler. Amerika Birleşik Devletleri endüstri devleri ve girişimci yeni şirketlerle dolu iken, Avrupa’nın gücü bunların ortasında yatmaktadır.
Gizli şampiyonlar, manşetlere çıkmayabilecek ancak mükemmelliği hedefleyen ve kendi nişlerinde pazar lideri olan orta ölçekli şirketlerdir ve bunların çoğu Avrupa’da bulunur. Patentlere sahiptirler, pazarı şekillendirirler ve robotik ve makinelerde yapay zeka destekli yeni geliştirmeler için mükemmel birer uygulama örneğidirler.
Avrupa, bu “gizli şampiyonlar” için fiziksel yapay zekada yenilik yaparak güçlü yönlerini ikiye katlayabilir.
ABD’deki girişim ekosistemi yazılıma optimize edilmişken, Avrupa’nın kurumsal ekosistemi varlık yoğun sektörlere optimize edilmiştir: örneğin Almanya, Fransa, İtalya ve İsveç’te otomotiv; Almanya, Avusturya ve İtalya’da endüstriyel makineler; Hollanda, Belçika, Çekya ve Polonya’da lojistik ve imalat; ve İskandinav ülkeleri, Almanya, İsviçre ve İtalya’da sağlık/ilaç sektörü.
Avrupa’nın endüstri holdingleri, mühendislik mirasına sahip gizli şampiyonlar ve kamu-özel sektör ortaklıklarından oluşan ortamı, doğru yönetildiği takdirde uzun vadeli, sermaye yoğun inovasyonu desteklemektedir.
Avrupa şirketlerinin fiziksel yapay zekadan faydalanmak için ihtiyaç duyacakları şeyler neler olacak?
Avrupa güçlü araştırma kurumlarına sahip ancak yapay zeka ve robotik teknolojilerini ticarileştirme ölçeğinden yoksun. Rekabet edebilmek için Avrupa’nın yapay zeka dostu düzenlemeler geliştirmesi, yapay zeka uzmanlığını beslemesi ve veri paylaşımını benimsemesi gerekecek.
Düzenleyici reform
Düzenleyici değişiklikler, Avrupa’nın yapay zeka çağına girişini hızlandıracaktır. Ülkeler, geçmişte yarı iletken ve havacılık sektörlerinde yapılan bölgesel girişimlere benzer şekilde, somutlaştırılmış yapay zeka modelleri için ortak Avrupa programları oluşturabilirler.
Hükümetler, bir AB ülkesinde sertifikalandırılmış bir robotun blok genelinde çalışabilmesi için uyumlu güvenlik standartları geliştirebilirler.
Ayrıca, hükümetler paylaşımlı altyapıyı (hesaplama kümeleri, robotik test ortamları ve simülasyon ortamları) teşvik etmelidir. Liderler ayrıca, insansız hava araçları, endüstriyel robotlar ve insansı robotlar gibi otonom fiziksel sistemlerin test edilmesi için hızlı düzenleyici yolları da göz önünde bulundurmalıdır.
Genel olarak, esnek bir düzenleyici modelin benimsenmesi, şirketlerin kontrollü ortamlarda denemeler yapmasına ve kamu güvenini korumasına olanak tanıyacaktır.
Yapay zeka uzmanlığı
Çoğu yönetici, geleneksel süreç optimizasyonu ve otomasyonun sınırlarına ulaştığı konusunda hemfikir; bu nedenle fiziksel yapay zekaya geçiş, öncelikle yapay zeka odaklı düşünmeye hazır liderler gerektirecektir.
Yapay zeka odaklı bir yaklaşımın, geleneksel ve doğrusal operasyonlara sahip şirketleri, büyük ölçekte uygulama yapabilen yapay zeka destekli dönüşüm motorlarına dönüştürebildiğini gördük.
Daha geniş bir perspektiften bakıldığında, Avrupa’nın robotik teknisyenleri, yapay zeka mühendisleri, bakım uzmanları ve insan-robot etkileşimi alanlarındaki roller için iş gücü geliştirme çalışmalarını da içeren bir beceri ve iş gücü stratejisine ihtiyacı var.
Veri paylaşımı
Avrupa, parçalanma yolunda ilerlemeye devam ederse başarılı olamaz; bunun yerine, kuruluşlar iş birliği yapmalı ve gizli olmayan verileri paylaşarak “dünya simülasyonları” ve “dijital ikizler” oluşturmalı ve yapay zeka modellerini eğitmelidir.
Fiziksel yapay zeka, büyük, heterojen ve gerçek dünya verilerine ihtiyaç duyar. Avrupa’daki hiçbir şirket, ne kadar büyük olursa olsun, sağlam modeller eğitmek için yeterli ortam, sektör ve operasyonel koşul kapsamına sahip değildir.
Dolayısıyla, paylaşılan bir veri alanı ve işbirliği yaklaşımı, daha geniş bir istatistiksel çeşitliliğe olanak sağlayacak, model kırılganlığını azaltacak ve fiziksel dünya için temel modellerin geliştirilmesini hızlandıracaktır.
Üretken yapay zeka sonrası Avrupa, verilerini açıkça paylaşan, kendi verilerinden öğrenen ve sektörlerinin genelinden içgörüler elde eden şirketler tarafından şekillendirilecektir.
Kurumsal düzeyde veri paylaşımının önemi
Veri paylaşımı her sektörde inovasyonu hızlandıracaktır. Örneğin, otomobil şirketleri tedarik zinciri verilerini paylaşsalar ve doğrudan işbirliği yapsalar, Tesla’nınkine rakip bir otonom sürüş sistemi geliştirebilirler.
İlaç endüstrisinde şirketlerin tedarik zinciri boyunca iş birliği yapması gerekiyor. Otomotiv sektöründe daha hızlı inovasyon sağlamak için otomobil şirketlerinin veri paylaşımı yapması şart.
Fiziksel yapay zekayı destekleyecek olan dünya simülasyonları (dijital ikizler, fizik motorları, üretken 3D), ancak yaklaştırdıkları gerçek dünya dağılımları kadar iyidir.
Paylaşılan veri alanları sayesinde şirketler, üretim, lojistik, mobilite, enerji ve sağlık hizmetleri ortamlarının yüksek doğrulukta dijital ikizlerini oluşturabilir; simüle edilmiş veriler ve gerçek verilerin sürekli olarak birbirini geliştirdiği eğitim döngüleri kurabilir; ve gerçek dünyada oluşturulması güvenli veya pratik olmayan senaryoları simüle edebilirler.
Avrupa, endüstrilerinin zaten yapılandırılmış operasyonel veriler üretmesi nedeniyle muazzam bir avantaja sahip. Eksik olan parça veri kullanılabilirliği değil, birlikte çalışabilirlik ve veri havuzlamasıdır. Sihirli çözüm yeni teknoloji değil; iş birliğidir.
Endüstri, yapay zeka odaklı bir zihniyeti nasıl sergiliyor?
Şirketler, endüstriyel operasyonlarını yeniden şekillendirmek için şimdiden yapay zeka odaklı bir yaklaşımı benimsiyorlar. Örneğin:
Yapay zeka destekli tedarik zinciri
Küresel bir sanayi şirketi, önümüzdeki on yılda iddialı bir büyüme hedefliyordu ancak bu hedefe ulaşmak için daha güçlü bir tedarik zinciri operasyonuna ihtiyaç duyuyordu. Yıllarca süren birleşme ve devralmalar, fikri mülkiyet varlıklarını parçalanmış bir halde bırakmıştı ve sürekli küresel tedarik zinciri aksamaları, güvenilir teslimat yapma yeteneklerini etkiliyordu.
Tedarik zinciri liderleri, yapay zeka destekli bir envanter modeli devreye aldı. Modeller, kurumsal kaynak planlama (ERP) verilerine dayanıyordu ve bu veriler, fabrikalardaki yerel envanter yöneticileriyle doğrulanıp kalibre edildi. Bu model, ürün kodları (SKU) ve fabrikalar genelinde stok seviyelerini %17 oranında azaltmanın ve milyonlarca avro tasarruf sağlamanın yolunu belirledi.
Yapay zeka destekli operasyonlar
Önde gelen küresel bir otomotiv orijinal ekipman üreticisi, verimsiz ve hataya açık manuel tedarik süreçlerini dönüştürme ihtiyacı duyuyordu.
Liderler, tedarik süreçlerini dönüştürmek için yapay zekayı kullandılar: Hazır otomasyon, yapay zeka uygulamaları ve özel çözümlerden yararlanarak tedarik fonksiyonunu otomatikleştirip basitleştirdiler; bu da %20’nin üzerinde verimlilik artışı ve kusursuz bir satın alma deneyimi sağladı.
Fiziksel yapay zeka, üretim süreçlerini değiştiriyor – işte akıllı robotik çağının görünümü.
Fiziksel yapay zeka, dünyamızı sadece otomatikleştirmekle kalmıyor, onu anlamamıza da yardımcı oluyor.
Fiziksel Yapay Zeka: Endüstriyel Operasyonların Yeni Çağına Güç Veriyor
Veri paylaşımının yeni rekabet avantajı olmasının nedenleri
Fiziksel yapay zekanın potansiyelini tam olarak gerçekleştirmek için işletmelerin veri paylaşımını benimsemesi gerekiyor. Avrupa’nın yapay zeka düzenlemeleri, kurumsal fikri mülkiyeti değil, tüketici ve vatandaş verilerini koruyor. Tüketici dışı veriler hükümet düzenlemelerinin dışında kalıyor ve kullanımı iş liderlerine bırakılıyor.
Birçok lider içgüdüsel olarak verileri biriktirir, ancak verileri izole etmek öğrenmeyi ve değer yaratmayı sınırlar. Daha akıllıca soru artık “Verilerimizin etrafına nasıl bir hendek inşa ederiz?” değil, “Veri ve yapay zeka ile hangi yeni hendeği inşa edebiliriz?” olmalıdır.
İş birliği yapmanın zamanı geldi. Üretken yapay zeka sonrası Avrupa, verilerini açıkça paylaşan, kendi verilerinden öğrenen ve sektörlerinin genelinden içgörüler elde eden şirketler tarafından şekillendirilecektir.
Bakış açınız ne olursa olsun, insanlar yapay zekayı iyilik için şekillendirebilir.
Yapay zeka hakkında okuduğumuzda, korkutucu, iyimser ve şüpheci arasında değişen bir dizi senaryoyla karşılaşıyoruz. Kesin olan bir şey var: Yapay zekaya yapılan tüm yatırımlara baktığımızda çok önemli bir şey oluyor, ancak teknolojinin insanlığı nasıl değiştireceği konusunda hala hemfikir olamıyoruz.
Siyasi ve iş dünyası liderleri , yapay zeka çağında insanların gereksiz hale gelmemesini sağlamak için aktif kararlar almalıdır . Yapay zekayı toplumsal ilerleme için nasıl kullanacağımız konusunda daha fazla tartışmaya ihtiyacımız var.
Avrupa’da, yapay zeka destekli değişimimiz, endüstriyel gücümüze dayalı olarak refah ve sosyal uyum için büyümeye odaklanmalıdır.
Yazarlar, bu makaleye yaptığı değerli katkılardan dolayı Kearney ortağı Roland Scharrer’e teşekkürlerini sunarlar.