Aralık 2024 tarihinde açıklanan Küçük ve Orta Büyüklükteki Girişim İstatistikleri, 2023’ne göre; KOBİ’lerimiz 2023 yılında toplam girişim sayısının %99,7’sini (%90,7’si mikro olmak üzere) ve istihdamın %70,5’ini, cironun %47,4’ünü, üretim değerinin %41,6’sını ve faktör maliyetiyle katma değerin %40,1’ini oluşturmaktadır. Sektör bazında bakıldığında KOBİ’lerimizin; %36,1’i toptan ve perakende ticaret, motorlu kara taşıtlarının ve motosikletlerin onarımı, %15,2’si ulaştırma ve depolama sektöründe, %12,3’ü ise imalat sanayi sektöründe faaliyet göstermektedir.
İmalat sanayindeki KOBİ’lerimizin 3.475’si yüksek teknoloji sınıfında üretim gerçekleştirmiştir.
İmalat sanayinde KOBİ ve büyük ölçekli girişimlerin teknoloji düzeyine göre oranları (%), 2023
İhracat ve ithalatın KOBİ ve büyük ölçekli girişimlere göre oransal dağılımı (%), 2023
2023 yılına ilişkin toplam ihracatımızın %35,0’ı, ithalatın ise %20,0’ı KOBİ’lerimiz tarafından gerçekleştirilmiştir. Bir başka deyişle KOBİ’lerimiz 87 milyar dolar ihracata karşılık 68 milyar dolarlık ithalat yapmıştır.
KOBİ’lerimiz ile ilgili son temel istatistiki bilgilerden sonra gelelim birkaç araştırmaya: Salesforce’un 2024 yılında küresel çapta 3.350 KOBİ yöneticisi ile gerçekleştirdiği araştırma, AI kullanan KOBİ’lerin %91’inin gelirlerinin arttığını belirtmekte.
Amerikan Small Business & Entrepreneurship Council’in -AI Adoption Survey, 2023-, AI kullanan 507 KOBİ ile yaptığı araştırma sonuçlarına göre AI kullanan KOBİ’lerin %93’ü maliyetlerini azalttığını ve karlılıklarını arttırdıklarını belirtmiştir. Ayrıca, AI kullanan yöneticilerin %69’u daha iyi karar verebildiklerini; %68’i büyük firmalara karşı rekabet avantajlarının arttığını, %61’i müşteri hizmetlerinin iyileştiğini, %59’u veri güvenliğinin arttığını ve %55’i de daha kişiselleştirilmiş müşteri deneyimi sağlayabildiklerini ifade etmiştir.
Forbes Türkiye’den Başev, 2023 verilerine göre Türkiye’de AI ile entegre sistemler kuran şirketlerin gelir artışının %30’lara ulaşmış olsa da global ortalamanın %63 düzeyinde gerçekleştiğini bildirmektedir.
AI’NIN KOBİ’LERE SAĞLADIĞI TEMEL FAYDALAR:
UNIDO (United Nations Industrial Development Organization)’nun “Empowering SMEs through 4IR Technologies” başlıklı 2021 tarihli raporu AI’nın KOBİ’lere sağladığı yararları ekonomik, sosyal ve çevresel faydalar olmak üzere 3 ana başlık altında toplamaktadır. Ekonomik faydalar kendi içinde 5 alt kategoriye ayrılmaktadır: daha düşük operasyonel maliyetler, kalı̇te yönetı̇mı̇, karar verme süreçlerinin iyileştirilmesi, ürün geliştirme döngülerinin iyileştirilmesi ve daha ı̇yı̇ yetenek yönetı̇mı̇. Sosyal faydalar: sektörde güvenlı̇k ve çalışanların eğitiminin iyileştirilmesi ve becerilerin geliştirilmesi alt bölümlerinden oluşmaktadır.
2024 tarihli Chabalala vd.’nin “Digital Technologies and Channels for Competitive Advantage in SMEs: A Systematic Review” başlıklı makalesinin aşağıda özetlenen bulguları çeşitli sektörlerde AI kullanılmasının KOBİ’lere nasıl fayda sağladağının anlaşılmasında daha fazla yardımcı olacaktır:
Yukarıda yer yettiğince AI’nin sağladığı faydalar verilmeye çalışılmıştır. Yapay Zeka Politikaları Derneği’nin Ekim 2024’te yayımladığı “Gelecek Araştırması: İşletmelerde Yapay Zeka Algısı-3” raporunda 2023 yılı verilerine göre işletmelerimizin ortalamada %17,5’inin (büyük işletmelerde bu rakam %75’lere ulaşmış durumda, kalan %7,5’lik kısım gölge AI yani işletmede kurumsal olarak AI kullanılmasa da çalışanların bireysel olarak AI kullanmasıdır.) yapay zekadan yararlandığı ve bu kullanımın en çok müşteri analitiği, müşteri deneyimi ve pazarlama alanlarında olduğu görülmektedir. Bu durumda KOBİ’lerimizin %80’e yakınının AI’ye geçmemesinin en önemli sebebi nedir? Hatta işletmelerin %52’si gelecekte AI’dan etkileneceklerini belirtirken yakın zamanda AI kullanmayı düşünmelerinde %25’lik gibi büyük bir düşüş gözlemlenmektedir. Rapora göre bunun nedeni ekonomik konjönktür. Halbuki bu nedene karşı en büyük savunma mekanizması AI olmalıdır!!! Düz mantık devam edilirse demek ki bu durumda en büyük engel yönetimin AI’ya bakışıdır!!!!! (Bak vd.’lerinin 2024 yılında yayımlanan “Adaptation determinants of artificial intelligence in small and medium enterprises” ile Schwaeke vd’lerinin yine 2024 yılında yayımlanan “The new normal: The status quo of AI adoption in SMEs”, başlıklı makaleler belirleyiciler ve engeller açısından merak eden okuyucular için tavsiye edilir).
NASIL BAŞLAYALIM? ADIM ADIM ÖNERİLER
Bu yazıyı bir proje kabul edip bu kısımda ben de ilk kez bir yazıda AI desteğini denemek amacıyla ChatGPT ve DeepSeek kullanarak adım adım önerileri ikisine yazdırdım.
1.Stratejik Vizyon & İhtiyaç Analizi • Şirketin stratejik hedefleri ile uyumlu AI projeleri belirleyin. AI kullanım amacını netleştirin ve iş süreçlerine olan etkilerini analiz edin.
2.Veri Kalitesi ve Veri Stratejisi • Veri toplama, temizleme ve etiketleme süreçlerini oluşturun. Veri stratejisini belirleyin ve verinin kalitesini artırmak için gerekli önlemleri alın.
3.Kaynak Planlaması & Yetkinlik Yönetimi • Bütçe, ekipman ve insan kaynağını planlayın. Ayrıca, AI ve veri bilimi konusunda gerekli yetkinlikleri sağlayacak eğitim ve gelişim planları oluşturun.
4.Çözüm Seçimi & Partner Belirleme • Hazır çözümler ve özel yazılımlar arasında hibrit modelleri değerlendirin. Çözüm seçiminde esneklik ve maliyet-etkinliği göz önünde bulundurun.
5.Pilot Tasarımı & Geribildirim Mekanizması • Sınırlı bir üretim hattında MVP (Minimum Uygulanabilir Ürün) testini gerçekleştirin ve kullanıcı ve paydaşlardan geri bildirim alarak tasarımı iyileştirin.
6.Uygulama & Performans İzleme • Gerçek verilerle çözümü test edin ve performansını ölçün. Geri bildirim ve performans sonuçlarına dayalı olarak çözümde gerekli iyileştirmeleri yapın.
7.Yasal Uyum, Güvenlik & Etik Yönetim • GDPR/KVKK ve sektörel regülasyonlara uyum sağlayın. Ayrıca, AI sistemlerinin etik ve sosyal etkilerini yönetmek için uygun politikalar geliştirin.
8.Ölçeklendirme & Değişim Yönetimi • Pilot başarılıysa, çözümü tesis genelinde uygulamaya alın. Değişim yönetimi ve etkili iletişim stratejileri ile organizasyon içinde adaptasyonu yönetin.
9.Sürekli Eğitim & Optimizasyon • Modelleri yeni verilerle sürekli olarak güncelleyin. Eğitim süreçlerine yatırım yaparak, AI sisteminin sürekli olarak adaptasyonunu sağlayın.
10.Kapsamlı Değer Değerlendirmesi • Kazanımları sadece finansal açıdan değil, operasyonel verimlilik, müşteri memnuniyeti ve sosyal etkiler açısından da değerlendirin. Elde edilen değeri hem finansal hem de itibari olarak ölçün.
Deneyimime gelince, önce 2’şer kere doğruluklarını ve mantıksal yaklaşımı denetlettirdim. 2’şer kere de optimize ettirdim. Sonrasında birbirine denetlettirip optimal öneriyi yazmalarını sağladım. Ardından çeşitli akademik kaynaklardan, iş dünyası dergilerinden ve bloglardan önerileri ve adımları kendim kontrol ettim. Bu kadar uğraşı bende başta güvensizlik yarattı ve de beni yordu. Aman dikkat!!! Demek ki bu iş hemen öyle ChatGPT veya DeepSeek ile 5 dakikada olacak gibi değil. Profesyonel danışmanlık ve yazılım hizmeti ile müşteri özelinde proje bazlı AI tabanlı çözümler şart.
