Yapay zekâ, otomotiv sektöründe sadece teknolojik yenilikler getirmekle kalmıyor; büyük değişikliklere yol açıyor.
Yapay zekâ, otomotiv sektöründe sadece teknolojik yenilikler getirmekle kalmıyor; aynı zamanda ekonomik ve toplumsal alanlarda da büyük değişikliklere yol açıyor ve otomobil kavramını yeniden tanımlıyor. Bu bağlamda, yapay zekâyı sadece rutin işleri üstlenen ve işleri kolaylaştıran bir araç olarak görmek yerine, üretimden satış sonrasına kadar tüm süreçleri, kullanıcı deneyimini, altyapıyı, rakipleri ve kamuoyunu da içine alan kapsamlı bir inovasyon olarak değerlendirmeliyiz.
Yapay zekâ insan zekâsını taklit etmeye çalışan, ses ve görüntü tanıma, makine öğrenimi teknikleri ve anlamsal arama gibi çok çeşitli yetenekleri kapsayan teknolojiler anlamına gelir. İnsan zekâsı katılmış makinelerin temel işlevleri de problem çözme, karar verme, algılama ve insan iletişimini anlamak konularında insanlara yardımcı olmak olarak belirlenmiştir.
Teorik olarak yapay zekâ alanının babası sayılan Alan Turing, 2. Dünya Savaşında Almanların hâkimiyetinin arkasındaki en büyük destek olan Enigma şifreleme sisteminin mesajlarını deşifre etmek amacıyla Bombe isimli bir makine geliştirmişti. Bombe, müttefiklerin günler ya da haftalar süren deşifre işlemlerini birkaç saat içinde çözerek hızlı tepki vermelerine ve strateji oluşturmalarına imkân vererek savaşın seyrini değiştirmişti. Sonraki yıllarda ilk sohbet robotu olan Eliza 1960’larda Joseph Wiezenbaum tarafından MIT’deki yapaya zekâ laboratuvarlarında icat edildi. Elize kullanıcılara önceden belirlenmiş cevaplar veren psikoterapötik bir robottu.
Yapay zekâ günümüzde artık çeşitli yeni alt alanları kapsayan bir şemsiye terimdir. Yakın tarihli bir Gartner raporu, büyük olasılıkla günlük operasyonların bir parçası olacak yaklaşık 30 yapay zekâ alt alanı belirledi. Özellikle chatbotlar, sanal asistanlar, “bilgisayarla görme (computer vision)”, “konuşma tanıma (speech recognition)”, “makine öğrenimi” (machine learning”, “derin öğrenme (deep learning)”, “konuşma tanıma”, “doğal dil işleme” (NLP) “otonom sistemler’” ve “öneri sistemleri” gibi teknolojilerin hemen her sektörde katma değerli ürün ve hizmetler yaratması, ek olarak yüksek oranlarda yatırımın geri dönüşü (ROI) üretmesi beklenmektedir.
Yapay zekâ ile ilgili önemli fırsatların bulunduğu sektörlerden birisi de otomotiv sektörüdür. Yol güvenliği, sürücü ve yolcu güvenliği, konforlu sürüş sağlamak gibi amaçlara yönelik olarak otomobillere entegre edilen birçok uygulama zaten uzun zamandır sektörde kullanılıyor.
ÜRETİMDE YAPAY ZEKÂ
Otomotiv sektörünün geleneksel yapısı yapay zekâ uygulamaları için önemli fırsat alanlarının varlığına işaret ediyor. Örneğin imalatta yapay zekâ entegrasyonlu robotların kullanımından, tasarım süreçlerine, tedarik zinciri optimizasyonundan, satış sonrası hizmetlere kadar birçok aşamada artık yapay zeka kullanılıyor. Ek olarak otomotiv üretim hatlarında kusurları ve hatalı montaj işaretlerini tespit etmek amacıyla ve de aracın harici sensörlerinin araç üzerindeki kaplamaya zarar verebilecek toz miktarını ölçmesi gibi incelikli işlerde yapay zekâdan yararlanılıyor. Üretim tarafında bütün bunlara ek olarak ileri kalite kontrol sistemleri, azaltılmış atık yönetimi, önleyici bakım, arıza saptamada bilgisayar görüşü ve çarpışma testleri gibi alanlarda da yapay zekâ kullanımı başlamış durumdadır.
TÜKETİCİ DENEYİMİNDE YAPAY ZEKÂ
Dünyada yapay zekânın uygulamalarının gelişimi fosil yakıtlı araçlardan elektrikli araçlara dönüşümün başladığı zamana rast geldi. Bu dönüşümün başlıca uygulamaları aşağıdaki gibidir;
Otonom Sürüş
Sürücülere bağlı hatalar nedeniyle her yıl meydana gelen kazalardan ölenlerin sayısı ortalama 1,35 milyon civarındadır. Bu hem can kaybı hem de çok büyük miktarlarda ekonomik kayba neden oluyor. Her yıl trafik kazaları nedeniyle ortaya çıkan ekonomik kayıp ülkelerin gayri safi yurt içi hasılalarının yüzde 3’ü kadardır. Bu rakama tedavi maliyetleri, kaybedilen üretkenlik, kazalarda yaralanan veya ölen kişilerin aile üyelerinin işten veya okuldan ayrılmak zorunda kalması gibi faktörler de dahildir. Bunun karşılığı ise küresel olarak 1.2 trilyon dolar civarındadır.
Otonom sürüş, yapay zekanın araçlara entegre edilmesiyle sürücü hataları nedeniyle ortaya çıkan bu kayıpların önlenmesi bakımından otomotiv sektöründe devrim yaratıyor. Dünyada 2035 yılına kadar elektrikli araçların, toplam otomobil satışlarının yüzde 60’ını oluşturması bunun da yüzde 37’sinin otonom araçlar olması bekleniyor. Lionbridge raporuna göre, 2030’da satılan arabaların yüzde 60’a kadarının Seviye 3 (koşullu otonom sürüş), Seviye 4 (yüksek özerklik) veya Seviye 5 (tamamen otonom sürüş) işlevselliğine sahip olacağını tahmin ediyor. Bu araçlar, gerçek zamanlı veri analizleri ve sensörler aracılığıyla çevrelerini sürekli izleyerek optimum performans sağlıyor. Yapılan araştırmalar, otonom sürüş teknolojisinin insan hatasını yüzde 90 oranında azaltabileceğini gösteriyor. Örneğin, bir otonom araç trafikte hız, mesafe ve yol durumunu sürekli analiz ederek en güvenli ve en verimli sürüş rotalarını belirler. Ayrıca, bu araçlar, ani fren yapma, şerit değiştirme ve engelleri algılama gibi durumlarda anında tepki verebilir. Bu da kazaların büyük ölçüde önlenmesini sağlar. Aynı zamanda, araç içi yapay zekâ sistemleri diğer araçlarla iletişim kurarak çarpışmaları önler ve trafik akışını optimize eder. Bu gelişmeler hem bireysel hem de ticari kullanımlarda güvenlik ve verimliliği artırarak otomotiv sektöründe köklü değişiklikler getiriyor.
Aynı zamanda ticari taşımacılık ve lojistik sektöründe otonom kamyonlar ve dağıtım araçları, kesintisiz ve verimli çalışma yetenekleri sayesinde, yakıt tüketimini ve seyahat sürelerini azaltabilir, böylece lojistik maliyetlerini düşürebilir ve teslimat sürelerini kısaltabilir. Kamyon ve dronların birlikte kullanımı, teslimat sürelerini önemli ölçüde kısaltabilir. Bu kombinasyon, geleneksel sadece kamyon kullanılan teslimat yöntemlerine göre maliyetleri yüzde 34’e kadar azaltabilir. Yine, örneğin, Güney Kore’deki bir çalışma, otonom kamyonların aylık toplam maliyetini yüzde 41,73 ile yüzde 56,25 arasında düşürebileceğini ortaya koymuştur.
Verimlilik ve sürdürülebilirlik
Yapay zekâ ayrıca sürücünün sürüş tarzına uyum sağlayarak optimum araç performansı sağlar. Dinamik olarak ayarlanan parametreler sayesinde, yapay zekâ yazılımı yakıt tüketimini ve CO2 emisyonlarını azaltarak daha çevre dostu bir sürüş sunma fırsatı verir. BCG’nin raporuna göre (2023), yapay zekânın genel emisyonları yüzde 5 ila yüzde 10 oranında azaltma potansiyeli bulunuyor. Bu, küresel ölçekte 2.6 ila 5.3 gigaton CO2 eşdeğeri emisyon azaltımı anlamına gelir. Yapay zekâ teknolojisi, üretim süreçlerini ve tedarik zincirlerini optimize ederek enerji verimliliğini artırır ve atıkları azaltır, bu da hem maliyet tasarrufu sağlar hem de çevresel etkileri minimize eder. Örneğin, otomotiv endüstrisinde yapay zekâ uygulamalarının, 2030 yılına kadar 1.3 trilyon ila 2.6 trilyon dolar değerinde ek gelir ve maliyet tasarrufu yaratabileceği öngörülüyor.
Sanal Test Sürüşleri
Yapay zekâ destekli sanal test sürüşleri, araç deneyimini dönüştürerek daha fazla esneklik ve konfor sağlayarak satın alma sırasında yaşanacak riski düşürüyor. Artık otomobil satın almak isteyenler randevu almak, test sürüşü için otomobile ulaşmak ve fiziki olarak test yapmak zorunda değiller. Sanal test platformları, otomotiv şirketlerine gerçek yol testlerine kıyasla daha düşük maliyetlerle yüzde 30 daha düşük maliyet geniş kapsamlı testler yapma imkânı sunar.
ARACILIK TARAFINDAKİ YAPAY ZEKÂ UYGULAMALARI
Otomotiv sektörü üreticiden tüketiciye geleneksel bir değer zinciri içinde çalışır. Fabrikalarda üretilen otomobiller bayiler aracılığıyla tüketicilerle buluşur. Son yıllarda dijital kanalların kullanımı yaygınlaşmaya başlasa da çok geleneksel kanal yapısı çok büyük değişimler göstermedi. Yapay zekâ bu kanal yapısı içinde birçok süreci daha verimli ve etkin hale getirdi.
Müşteri İlişkileri Uygulamaları
Yapay zekâ destekli chatbotlar ve sanal asistanlar, otomotiv sektöründe ticari etkileşimlerin dinamiklerini değiştiriyor. Accenture, yapay zekânın kolaylaştırdığı kişiselleştirilmiş etkileşimlerin müşteri memnuniyetini ve sadakatini yüzde 33’e kadar artırabileceğini bildiriyor. Otomotiv sektöründe sohbet robotları ve sanal asistanlar, kişiselleştirilmiş hizmet hatırlatmaları, araç bakımıyla ilgili güncellemeler ve yeni ürünler ve promosyonlar hakkında zamanında bilgi sağlayarak uzun vadeli müşteri ilişkileri kurmaya yardımcı oluyor. Müşteri hizmetleri temsilcilerinin üzerindeki yükü azaltarak daha karmaşık ve yaratıcı görevlere odaklanmalarına yardımcı oluyor. McKinsey’in araştırmasına göre, bu sistemler rutin işleri üstlenerek iş gücü verimliliğini yüzde 25’e kadar artırabilir.
Şeffaf ve Adil Fiyatlandırma
İleri düzey fiyatlandırma stratejileri ve gerçek zamanlı piyasa analizleri, teklifler rekabetçi ve adil olmasını sağlar, böylece tüketici ve satıcıların çıkarlarını dengeler. Yapay zekâ destekli fiyatlandırma stratejileri, otomotiv şirketlerinin gelirlerini arttırmada yardımcı olabileceğini gösteriyor. Araç fiyatlandırmasında dinamik fiyatlandırma stratejileri, bayilerin ve otomobil üreticilerinin envanter seviyelerini, rekabetçi fiyatlandırma bilgilerini ve müşteri talebini gerçek zamanlı olarak izlemelerini sağlar. Örneğin, dinamik fiyatlandırma algoritmaları kullanan bayiler, satışlarını yüzde 15 oranında artırabilir ve kâr marjlarını yüzde 10 oranında iyileştirebilir.
SON SÖZ
Yapay zekânın otomotiv sektörüne etkileri, sadece teknoloji ile sınırlı kalmayıp, ekonomik ve toplumsal boyutlarda da köklü değişikliklere yol açarken otomobil kavram olarak yeniden inşa ediliyor. Bu süreçte yapay zekâyı sadece rutin işleri devrettiğimiz ve işleri kolaylaştıran bir uygulama alanı görmek yerine üretimden satış sonrasına tüm süreçleri, kullanıcıyı, altyapıyı, rakipleri, kamuyu da içine alan bir anlayışla yeniden yazan bir inovasyon olarak değerlendirmek gerekir. Otomotiv firmalarının yapay zeka teknolojilerini hızla geliştirmesi ve sektöre entegre etmesi için Ar-Ge faaliyetlerine daha fazla yatırım yapmaları gereklidir. Sektördeki paydaşlar, ortak standartları belirlemek ve yasal düzenlemeler oluşturmak için iş birliği yapmalıdır. Yapay zekâ teknolojilerinin etkin kullanımı için sektördeki çalışanların ve tüketicilerin bu teknolojiler hakkında eğitilmesi ve farkındalıklarının artırılması önemlidir.
Kaynak: ODMD