2026’da yapay zeka yatırımları orta ölçekli şirketlerin gündeminde ilk sıralara yerleşti. Ancak şirketlerin büyük bölümü bekledikleri verimi alamıyor. Bunun nedeni teknoloji eksikliği değil; yıllardır biriken dağınık, hatalı ve işlenmemiş veri yığınlarıdır. ERP sistemlerinde milyonlarca satır veri bulunmasına rağmen, yanlış ürün kayıtları, güncellenmeyen stok bilgileri, eksik tedarikçi verileri ve manuel giriş hataları şirketlerin operasyonlarını sessizce zayıflatıyor.
Yapay Zeka ve Veri Kalitesi Sorunu
Kobi AI Kurucusu Baran Kaya, birçok şirketin yapay zekaya geçmeye çalışırken aslında “çöp veri” problemiyle mücadele ettiğini belirtti. Kaya, “Şirketler yapay zekanın neden beklenen sonucu vermediğini sorguluyor ama asıl sorun çoğu zaman verinin kendisi oluyor. Yapay zeka yanlış veriyi analiz ettiğinde, yanlış kararlar üretmeye başlıyor” dedi.
Veri Kalitesinin Operasyonel Maliyetlere Etkisi
Baran Kaya’ya göre şirketlerin önemli bir bölümü yıllardır veri topluyor ancak bu verilerin büyük kısmı stratejik karar almak için uygun halde değil. Özellikle satın alma, stok yönetimi ve üretim planlama süreçlerinde veri kalitesinin düşük olması maliyetleri doğrudan etkiliyor.
Kaya, “Bir ürün farklı departmanlarda farklı isimlerle kayıtlı olabiliyor. Stokta görünen ürün gerçekte depoda olmayabiliyor. Tedarikçi geçmişi eksik olduğu için yanlış satın alma kararları alınabiliyor. Yapay zeka bu verilerle çalıştığında problemi çözmek yerine büyütebiliyor. Şirketlerin çoğunda asıl problemin veri eksikliği değil, veri kaosu var. Dijital dönüşümün başarısı artık doğrudan veri kalitesine bağlı.” ifadelerini kullandı.
Yapay Zeka Öncesi Veri Temizliği
Kobi AI’ın yürüttüğü projelerde şirketlerin ilk aşamada doğrudan yapay zeka entegrasyonuna değil, veri yapılandırma süreçlerine odaklandığını belirten Kaya, “Bugün en büyük ihtiyaçlardan biri veri temizliği” dedi.
Kaya, birçok işletmenin hızlı şekilde yapay zeka kullanmak istediğini ancak sistemlerin sağlıklı çalışabilmesi için öncelikle mevcut verinin standartlaştırılması gerektiğini vurguladı. “Biz projelere başlamadan önce şirketlerin ERP altyapısını analiz ediyoruz. Aynı ürünlerin tekilleştirilmesi, eksik kayıtların düzeltilmesi, geçmiş verilerin normalize edilmesi ve sistemler arası veri uyumunun sağlanması ilk aşamayı oluşturuyor. Çünkü veri sağlıklı değilse, dünyanın en güçlü yapay zeka modeli bile doğru sonuç üretemez.” dedi.
Yorumlar kapalı.