Dünyada inşaat firmaları Yapay Zekayı nasıl kullanıyor?

Dijital Tuğla'dan merhabalar. Bugün dünyada inşaat firmalarının yapay zekayı nasıl kullandığını yani şöyle düşünelim yapay inşaat firmalarının ağırlıkla kullandığı yapay zeka yazılımlarından birazcık bahsedeceğiz. Yani şu firma şunu kullanıyordan çok şu yazılımlar daha fazla kullanıyor şey yapacağız. Şimdi mesela şöyle bir sahne ile başlayalım. Sabah saat yedi buçuk proje müdürü bilgisayarını açıyor. Önünde altı yüz sayfalık. Rapor yok. Sistem diyor ki iki hafta içinde gecikme riski artan üç aktivite var. Iki mahal programdan kopuyor. Bir sözleşme bildiriminin süresi yaklaşıyor. Şu bölgede baret ihlalleri yükselmiş. Bir de satın alma gecikirse uygulanabilecek alternatif program hazır. Sence bunlardan hangisi bilim kurgu halük? Evet bu çıktı da bir yapay zeka çıktısı. Bu arada bilim kurgu gibi anlatıyor değil mi? Ama bilim kurgu mu?

Çok hızlı girdin abi. Globalden bahsederken haşır diye eşantiyiz.

Abi ben bu yapay zeka ile yatak halka yapay zeka gibi olmaya başladım. Dur dur ne giriyor? Hiçbir şey yok ki. Selamı sabahın merhabası yok değil mi?

Şimdi 600 senfalık rapor. Üretilmiş rapor. Evet bilim kurguyu bir geliyor insanın ilk planda kulağına ama saydıklarının hiçbiri bu arada bilim kurgu gibi değil çünkü zaten bunlar şantiye hayatında veya proje yaşantısında olası ve karşımıza çıkan şeyler. Farklı farklı platformlar zaten günümüzde de bunları takip ediyor. Bunlar üzerinde çalışıyor zaten. Tabii biz hala biliyorsun çoğu şantiyede Excel'e devam ediyoruz çünkü o şey gibi vazgeçilmesi gibi hayatımızın inşaat sektöründe. Ama dediğin gibi bu işleri veya bu aktivitelerin takiplerini yapan bir sürü program var. Doğru söylüyorsun.

Evet, bizde zaten bu bölümün meselesi de bu. İnşaatta yapay zekanın asıl değeri sadece iyi prompt yazmak değil, dağınık proje bilgisini zamanında bir... Yönetim sinyali.

Kesinlikle.

Bugün bize bilim kurgu gibi görünenlerin dünyada nasıl yapıldığını birazcık konuşacağız. Çünkü bize de bu çok soruluyor. Peki bu nasıl yapılıyor? Dünyada bunun örneği var mı? Benim algoritma da hep öyle çalışır. Bir şey üzerine kafa yoracaksam dünyada bu nasıl yapılıyor? Bizim dışımızda bunu düşünen insanlar ne yapmış şeklinde. Hani böyle bir habercilerin dili vardı. Biraz o zaman biz yapay zekacılık dijital dille söylersek zoomlayacağız. Zaten zoomdayız demeyin. Bu kötü espriyi yaptım ama. Bugün kötü bir resminle zoomlayarak başlıyoruz olaya.

O zaman şöyle devam edelim. Bu programda bir 7-8 tane uygulamadan konuşalım. Bilgilendirmek adına. Bunların kullanımlarını anlatmaya çalışalım. Ürün katalogu gibi değil de sanki böyle bir sohbet gibi devam etmeye çalışıyorum. İlk olarak bu çok zaman karşımıza çıkan Autodesk var. Autodesk firmasının Construction IQ ve Autodesk Assistant diye iki tane platform var. İşte bunlar ne yapıyor? İşte bunlar RFI'ler. Yani RFI dediğimizde ne? Bilgi isteme dokümanı. Yani Request for Information dokümanları. İşte ne yapıyor bunun dışında? Kaliteye bakıyor, güvenliğe bakıyor, şartnamelere bakıyor, sunumlara bakıyor. Yani sabit adımlara bakıyor. Sağda değişiklik var mı yok mu yani yapılanla gelen talimatlar veya vesaire herhangi bir değişiklik var mı? Bunları riskleri de ölçeklendirerek doğal bir dille arayıp bulmaya çalışıyor. Bu programların amacı bu. Yukarıdan şoldan 600 sayfalık raporun bir kısmında belki bu programlar üretiyor olabilir diye söylemek istiyorum.

Şöyle belki ilk dersi şunu söyleyebiliriz. Yapay zeka bağlamı kadar akıllıdır. Yani ortak veri ortamında, evet bağlamdaysa o. Aynen yani onu da o kadar suçlayamayız onu bilmiyor bunlar. Bağlamın ne? Ortak veri ortamında dokümanlar güncel değilse, aynı konu üç farklı isimle açılmışsa, o dosya hatları vardır ya böyle komik komik son 86 falan gibi. WhatsApp'ta kalmışsa modelin cevabı da yüzeysel olur. Önce veri disiplinimiz önemli, sonra zekayı konuşacağız.

Abi hep aynı yere gelmiyor muyuz? Yani dikkatin çekiyor demeye sürekli veri ve veri kalitesi, doğru veri, sağlıklı veri, elle tutulur veri, olan veri, olmayan veri hep buraya konuşuyoruz. Bu çok önemli. Bir zamanlar senin dediğin gibi geçen haftaki konuşmalarımızda hibrit konusunu çok böyle... Tekrarlıyorduk ama şimdi yakın zamanda seninle seminerlere, fuarlara da gittik. Hep konuşulan konu veri, veri güvenliği, verilerin doğru işlenmesi falan filan. Dolayısıyla bu konu önemli. Bunu sürekli tekrar ediyormuşuz gibi gelebilir izleyicilerimize ama bu konu önemli. Peki devam ediyorum.

Evet.

Devam ediyorum. Sen devam ediyorsun.

Tamam. Sen devam ediyorsun.

Dil konusuna gelmek istiyorum. Bazı diller biliyorsun İngilizce ile optimize edildiği söyleniyor. Türkçelerinde bazen uyuşmadığı veya sıkıntı olduğunu söylüyor. Dolayısıyla demo güzel çalıştı demek yetmiyor. Gerçek proje verisiyle test etmek gerekiyor. Zaten biliyorsun şantiye Türkçesi de ayrı veya şantiye dilleri abi. İşte onu hallederiz. Bunu bir şekilde yaparız. Bu cümleli karşıda belki de çoğu zaman 3 hafta 4 hafta ediyor. O yüzden önemli önemli dil konusu.

Kesinlikle öyle. Gelelim o zaman ikinci örnek yazılmış. En plan, en plan, neye plan? Tarihsel programlardan aktivite ve kilometre taşı gecikme riskini okumaya çalışıyor. Yani aktivitelerin, milestone'ların gecikme riskini okumaya çalışıyor. Yönetim dersi ise raporlamadan erken uyarıya geçmek. Gecikme olduktan sonra kırmızıya boyayan bir dashboard. Sadece dijital bir otopsi gibi oluyor bir yerden baktığımızda.

Bir seyircimiz daha var evde o daha oluyor.

O belki sana bir prompt veriyor.

Evet sıra sende demeyi getirdi bana. Şimdi tabii abi bu söylediklerinden önemli olan şu, sahada değerli olan ne? Değerli bilgi olarak ne? İşte bu mayaston yani bu bu bu. Yakalamamız gereken bu tarih gecikebilir uyarısının arkasındaki sebebi görmek önemli. İşte ne bileyim hangi arayüzde, hangi aktivite zincirinde ve hangi durumlarda veya programın hangi aşaması sorunlu bunları ortaya çıkarabilmemiz lazım. Çünkü abi proje müdürünün etçede olasılıkla değil de aksiyonla hareketler veya bununla yaşar. Dolayısıyla onun eline de... Harekete geçebileceği verileri sunabilmek önemli. Önemli.

Bunu da en planla yapabiliyoruz. Evet. Üçüncü örnek Alice teknolojisi.

Evet bunu da çok duyuyoruz.

Bunu da çok duyuyoruz. Bu ne? Kaynak sıra ve üretim alternatifleri üretiyor. Bize bir alternatif verme fırsatı veriyor. Bazı vakal çalışmalarında negatif float'un yeniden sıralama. Ve hedef üretkenlik artışıyla toparlandığı anlatılıyor. Ama bu rakamlar her proje için garanti değil. Üreticinin bir vaka iddiası. Bunun da altını çizelim. Benim hep şeyde yani planlama mühendisi yaptığım yıllarda üzüldüğüm yapmak isteyip yapamadım diyeyim. Üzüldüğümden çok farklı program alternatiflerini çalıştırmak isterdim prim olarak. Ama buna vaktimiz yok. Zaten bir tane programa anca yapıp çalıştırıyoruz. Olabilir, o ülkenin ekonomisinde sıkıntı olabilir gibi gibi gibi gibi gibi aklıma bir sürü şekil benim aklıma yani söylediğim zaten herkes biliyor başa gelebilecek riskleri. Onlar için işte burada Aris Teknolojiyesi'nde farklı alternatiflerle, farklı şeylerle direkt olarak programın durumunu görebiliyoruz.

Şunu şunu yapabilmek çok iyi olur değil mi o zamanlarda? Ya şöyle olsaydı yani vadif kısmı var ya.

Vadif vadif.

Şimdi tabii burada tek bir doğru program almak çok kıymetli değil gibi. Sistemde çok sayıda böyle uygulanabilir senaryo üretebilmek önemli. Niye bu demin konuştuğumuz ya şöyle olsa böyle olsa? Çünkü alternatiflerini görebilirsin ki çağrı üretebilirsin. Ne bileyim insan, maliyet, ekip, sözleşme bütün bu şartları tartarak daha iyi bir seçim yapma haline gelebilirsin. Yapay zeka sadece karar vericiyi böyle kaldırmıyor. Aslında karar olanı da genişletiyor. Sadece birilerinin yerini almıyor ama sana daha alternatifli karar verebilmek için değişik imkanlar veya alternatifler sunuyor. O bakımdan kıymetli bir imkan sağlıyor diye düşünüyorum.

Kesinlikle yalnız tabi burada dikkat edilmesi gereken kötü yönetime turbo takmamak gerekiyor. Yani gerçekçi olmayan üretkenlik kabulünü... Sistemi verirsek çok şık.

Yalan dünya.

Yalan dünya.

Ne kadar yalan dünya.

Bir arkadaşımın kitabının adı o. Yalan dünya aynen.

Peki bir örnek daha verelim o zaman. O meşhur Bill Dots. Bu çok karşımıza çıkıyor. İnternet aramalarında da çok karşımıza çıkıyor. Burada tabii bir örnek de vereceğim. Bizim çok değerli bir arkadaşımızın bir örneğini de vereceğim. Ama evvela Bill Dots'tan birazcık bahsedeyim. Ne yapıyor Buildats? Sahayı 360 derece tarıyor, bu görüntüleri modelliyor ve programlarla karşılaştırıyor. Yani var olan programla karşılaştırıp ilerlemeni aşamada onu ortaya çıkarmıyor. Daha nesnel bir okuma yapıyor. Bu... Vinci diye bir büyük şirket var. Onun araştırması sonucunda şöyle bir iddia ortaya çıkıyor. Bu tip bir... Uygulama kullandığı zaman manuel veri toplamaya göre %60 seviyelerinde daha verimli bir veri elde ettiklerini söylüyorlar. Ama tabii bu dediğim gibi onların tecrübesi. Herkes de aynı şey olmayabilir. Çünkü bu neticede her belki de inşaat şantiyesinin ve esasının bunu ayrı ölçmesi gerekebilir. Çünkü bu neticede bir pilot çalışma. Pilot çalışmada... O sonucun gene yayılması çok kolay olmayabilir. Burada sevgili Hilal arkadaşımızın yapmış olduğu PODER programından bahsetmek gerekiyor. Bu da bizim kendi ülke sınırlarımızda geliştirdiğimiz çok değerli ve faydalı bir program. PODER'de bir yıldatsın yapmış olduğu işleri gayet de güzel yapıyor ve belki de daha ötesine geçerek çok faydalı bir... İnşaatta veya projede ilerleme enstrümanı olarak bize yardımcı sağlıyor Poder. Diye söyleyeyim, keseyim orada. Hop, abi yayın gitti galiba. Bir an bir an dondu sandım da, tamam.

Bir an dondu sandın, sandın doğruydur. Dondu. Belki de benim bağlantım düzelsin.

Neyse bilmiyorum ama şey neyse hayata döndük şimdi.

Modemle aramızdaki şey kesilsin.

Bir dakika kapıya açıyorum abi. Bekliyorum.

Evet. Modemde çok şey, huysuz bir şey çünkü. Kapıyı açalım ki bizi araya ulaşsın.

Tamam. Top sende abi.

Sevgili Hilal çok güzel bir çalışma yaptı. Hilal Yavuz beraber. Yani... Hep işte vardır ya bir G2, biz Türkiye'de bunları bilmem kaç yıl sonra yapacağız falan. Hayır, Türkiye'de bak hızlı yapan arkadaşlarımız var. İnsanlar Türkiye'de yani biz şimdi burada Hilal'i bahsettik ama bir sürü girişimci, bir sürü güzel şey yapıyor. Bunu da ihmal etmeyelim derim. Şimdi fotoğraf arşivi bir yerde üretim sinyalini.

Kesinlikle.

Fotoğrafların içerisinden nerede ne yapacağız, nasıl üreteceğiz. Fotoğrafları konuşturmak önemli. İşte Katüç'te işler iyi gidiyor. Yerine işler nasıl iyi gidiyor? Hangi imalatin hangi malde programdan koptuğunu görebiliyorsun, konuşabiliyorsun. Program fotoğrafları birbiriyle konuşturuyor bir yerde. Poder'de, işte Buil Dats'ta.

Evet, peki devam ediyorum. Şimdi önündeki notlardan bakıyorum. Open Space geldi karşıma. Open Space de zaman damgası atıyor saha kayıtına. Özellikle hani bu hep deriz ya program hafızası, şantiye hafızası bunlar çok önemlidir diye. Çünkü insanlar geliyor gidiyor. Bu hafızayı güçlendiriyor. Çünkü düşünsene boruları döşedin sonra üzerine bir belki duvarın içine gömdün. Ondan sonra... Duvarın nereden geçtiğini tartışmak yerine, tabii ki bin modelleri de var artık günümüzde çok geçerli olacak şekilde ama borunun nereden geçtiğini tartışmak yerine dönüp o tarihteki, çünkü zaman damgası attın ya, işte diyelim ki 12 Mart 2024'te bu imalat yapılmıştı diyecek, hemen döneceksin geriye o resimlere bakacaksın, ha evet burunun yeri burasıymış diye söyleyeceksin. Tabii bu open space'e baktığınız zaman insanın aklına beam de geliyor ama hepsinin ayrı ayrı faydaları ve değerleri var. Şimdi bu ne işe yarayacak? Hep söylüyoruz ya ispat önemlidir diye inşaat işlerinde. Yarın öbür gün işte ilerleme kavgasında, kavgası diyorum çünkü toplantılar genelde birazcık yüksek tonda tartışmaları olarak geçiyor inşaat işlerinde. Hak edişlerde, hak taleplerinde. Veya teslim zamanı geldiği zaman ispat için bunlar gerçekten önemli oluyor diye düşünüyorum.

Yani bu veri dediğimiz şey sadece Excel'deki hücrelere yazılan bir sayı olarak düşünmeyelim. Bu veri artık sayının ötesinde görüntü, metin ve konuşması da olan birbirleriyle iletişim kuran yani görüntüyü, metini ve sesi birbirleriyle konuşturup bir proje verisi üretebiliyoruz. Evet. Fakat kanıt değeri için yine bizim çekim standartımız zaman damgamız damga diye bu çevriliyor zamanın ne gibi zaman olduğunu belirtmemiz erişim yetkisi ve kayıt bütünlüğü mutlaka baştan tasarlanmalı. Değil mi Ali?

Sivircimiz bari yine. Dediklerin çok doğru abi araya o o o girince biz duruyoruz. Hani fotoğraf vardı ama kim çekti? Ne zaman çekti? Bu hangi revizyon? Kaçıncı fotoğraf? Ne bileyim imaretin hangi aşaması? Yani bu kargaşa veya bu kavga başlar. Aslında o kavga fotoğrafın ortaya çıkardığı gerçeklikten çok daha uzun sürebilir.

Ya ya ya ya ya biz başka yerleri sapmayı seviyoruz birazcık.

Evet evet.

Defolarından biri diyeyim insanın. Altıncı örneğe gelelim o zaman. Toggle AI, yer planlardan metraj çıkarmak.

Çok acayip değil mi?

Çok acayip. Plandan metraj çıkarmak. Ders çok açık. Amaç metrajı ortadan kaldırmak değil. Kesinlikle. Sayım işini azaltıp uzmanın istisnalara, kapsam yorumuna ve riskli pozisyonlara zaman ayırmasını. Sağlamak. Zaten yapay zekanın her konudaki yaklaşımı bizim için bu şekilde.

Tabii şey bu aklıma şu geliyor işte kötü taranmış bir çizim var ortada üst üste revizyonlar işlenmiş belirsiz bir altta o legend kısmı var ya legend kısmı burada yapay zekaya da keşfe özetine o meşhur dip notu dönüşüyor sahada kontrol edilecektir şimdi diye yazıyor böyle tabii Yapay zekaya bu kadar düzensiz ve karmaşık veriyi vermenin handikapını bir yere koyuyorum. Böyle sanki hızlanmış gibi gözüküyor işlemler ama sonucun kalitesi yine o dediğim gibi deminki o lejanta veya işte ne bileyim çizimin ne kadar iyi olduğunda saklı. Bunlar ne kadar sağlıklıysa senin ancak süreçlerin o kadar hızlı olabilecek. Yoksa yapay zeka bir mucize yaratmayacak senin için. Yanılıyor muyum abi? Evet bir kopma oldu gibi geldi ama geldi mi geri abi?

Haluk geldi mi?

Tamam şimdi geldi.

Şimdi geldi 5T'ye döndük. Kusura bakmayın.

Abi hiç problem değil. Onu diyordum. Maalesef abi hala bu zamanda.

Şu anda son derece iyiyiz artık bir şey olmayacak.

Tamam. Söylemeye çalıştığım şey şuydu, hep aynı konuya geliyoruz. Yani buradaki veri ne kadar kaliteli ve elle tutulur, iyiyse o zaman bir hız kazanır. Toggle AI'de olduğu gibi. Aksi takdirde yine patinajdayız.

Kesinlikle. O zaman gelelim mi 7. örneğimize?

Peki.

Doküment, crunch.

Crunch, evet.

Yani sözleşmedeki hükümleri... Yükümlülükleri ve riskleri çıkarmaya yardımcı oluyor. Burada genel bir chatbot yerine şirketin risk standartı, referansları ve kontrol listeleriyle çalışan bir yapı çok daha anlamlı olur diyebiliriz.

Evet, tabii burada benim geliştirmiş olduğum Primora'ya bahsetmeden olmaz. Burada primary'e gelmeden önce şunu düşünmek gerekiyor, bu document crunch ile ilgili olarak. Yapay zeka bir bildirim süresini işaretleyebilir. Peki işte 28 gün içinde bu bildirimi vereceksin. Hukuki yorumu veya gönderilecek bildirimin sorumluluğunu üstlenme zamanı burada önemli. Çünkü burada iyi bir hukukçunun burada bir mantıksız geceden geçilmesi gerekiyor. Verilecek bildirimin ne olacağına dair veya proje ekibi. Çok net bir şekilde insan yargısı bu zincir içinde durmalı. Ben tabii burada en başta Primary'yi de söylemiştim. Primary'nin, çok kısaca söyleyeyim burada, çok sofistiki ve çok katmanlı bir proje yönetim kontrol programı. Özellikle kontrat ve komersiyel kısmına ağırlık veren ve övünerek söyleyeyim bunu, yalan söylemeyen bir... Yapay zeka yarattık. Biliyorsun abi bunları çok konuştuk. Halüsinasyon ve yalan söyleme kısa yolları sapma. Bu çok büyük hastalıklarından bir tanesi günümüzdeki yapay zekanın ama biz bunu kendi yarattığımız işte AI native, AI harness düzeni altında son derece baskıladık ve sadece doğruyu cevap veriyor. Çünkü yapay zeka size ne sorarsan sorun cevap veriyor. Ama önemli olan doğru cevap verebilmesi ve peş peşe sorduğunuz iki soruya da aynı cevabı verebilmesi. Bu çok önemli. Şimdi bugün hava çok abartarak söylüyorum tabii ki böyle olmayacaktır ama şimdi chat GPT'ye bugün hava nasıl olacak diye üç kere sorsanız belki üçüne de farklı cevap verebilir. Ama ben ben Primora'da bunu şunu yaptım sözleşmesel hukuksal taramada bize sadece doğru cevabı ve her seferinde doğru cevabı veriyor. Dolayısıyla Document Crunch gibi programlarda Her ne olursa olsun insan kontrolü veya proje müdürü, proje yöneticilerinin bu güven çemberi içinde bulunmasının şart.

Kesinlikle. Yani sözleşmeyi hızlı okumak başka, sözleşmenin sonuçlarını üstlenmek başka.

Kesinlikle.

O zaman onun sonuçlarını da üstlenmiyorsun bir yerde.

Kesinlikle.

Unuttuğumuzda hız kazanırken farkında olmadan riski büyütmüş oluyoruz.

Her neyse peki o konuda çok saatlerce konuşacak bir konu. Ben 8. örneğimize geçeyim. V-Act. Bu da kamera veya edge cihazlarla kişisel koruyucu donanım, açık kenar, araç veya yakını gibi riskleri tespit etmeye alıyor. Bu şey gibi, sahadaki iş güvenliği sağlamak gibi. Mesela... Aslında burada şey gibi, model doğruluğu gibi gözüküyor. Yani burada ne yapmaya çalışıyor V-Act? Size sahadan veri aktarıyor ama hangi verileri aktarıyor? Bu söylediğimiz iş güvenliği ve sağlığı verilerini aktarıyor. O zaman siz geri dönüp bakıyorsunuz, hani demin konuşmuştuk, baretler giyiliyor mu, giyilmiyor mu? Bu tip konuların tespit için veya ne bileyim 8. katta çalışan adam güvenlik halatını taktı mı, güvenlik gözünü taktı mı bu tip şeyleri yakalamak için önemli.

Şimdi bu mesele böyle bir model doğruluğu gibi gözüküyor ama aslında yönetimin başarılı olması için bu tip bir yazılımda. Dört parça var. Birincisi doğruluk, evet doğru olacak çıkardığı sonuç. İkincisi yanlış alarm oranına bakacağız.

Evet evet bu çok önemli.

Bu çok önemli. Üçüncüsü sahadaki davranışı nasıl ve müdahale prosedürünü biz nasıl koyduk. Yani kontrolden çıkmamasını sağlayacak bir müdahale etme prosedürü oluşturmamız lazım. Yoksa bunu saldım çölemeyelim, kayır ediyorum yani. Uyandığımızda canımız çok fazla yaramabilir. Yani hızlı müdahale edebilmemiz lazım. Bu hızlı müdahalede sürekli başında dur, arı dakika ona sor, yavaşlat demek de değil. İşte bunların hepsi işi iyi bilen insanlar tarafından kurgulanmalı. Hikaye bu zaten. Yani işi iyi bilen insanlar yapay zekayı iyi kullanacak, yapay zeka programlarını kullanacak. İşinizi iyi bilmiyorsanız... Yapay zekayı da zaten iyi kullanamayacaksınız. Öncelikle iş. Hatta hatta daha geriye gidelim, okulda başlıyor hikaye. Yani okulda mesleği iyi öğrenmek. Şimdi belki okullar çok daha böyle şey hale geldi artık. O her şey işte internette var, yapay zekada var, o hücreye okula ne gerek var değil. Her şey üstte o fizik, kimya, matematikle başlayan temel bilimler, meslek bilgileri, ondan üstüne kendinizi geliştirmeniz yapay zeka ile arkadaş olmanız.

Sonrasında... Evet bu dediklerini böyle çok şiddetli bir şekilde perçinlemek için şunu hatırlatmak istiyorum. Bundan biz herhalde birkaç ay önce seninle şeyi konuşmuştuk değil mi? Yapay zeka, düzeltiyorum dijital dönüşüm IT işi değildir diye. Bütün bunları konuşmuştuk. Bu anlattıkların, bu anlattıkların... Okul hayatından başlayarak bu şantiyede bu ekipmanların kurgulanması bile ancak bilen kişilerin hangi aracın hangi amaç için kullanılacağını bilmesiyle bir fayda üretecek. Bu demin söyledin işte doğruluk yanlış alarmı falan düşünsene abi 100 tane yanlış alarm veren bir sistemin 101. alarmanını kimse dinler mi? Bu şey gibi yalancı çoban gibi ya yalan çoban gibi.

Yani iş bu.

Bu iş güvenliğini düşündüğün zaman teknoloji mesela güven kültürünün yerine geçemez. Onu görünür ve daha hızlı kılarsa ancak bir anlamı olabilir. Yoksa yanlış anlamlarla sürekli uyaran bir sistemi bir süre sonra zaten kimse dikkate almayacaktır ve şey kullanılmaz hale gelecektir. Kimsenin umursamadığı saçma sapan ortada kalmış bir sistem olarak duracak diye düşünüyorum.

Kesinlikle. Şimdi abi sona doğru geliyoruz. Yani şöyle 8 tane burada örnek verdik. İnşaat firmaları neyi kullanıyor, neyi kullanabilir diye 8 program. Bunların hepsini böyle yan yana koyduğumuzda ortaya bir resim çıkıyor. Bu resimdeki çıkarımlar neler dersek birincisi değer tek bir promptta değil. Bağlantılı ve güvenilir veride. Yani kontekst önemli. Nereye bağlıyoruz? Ve bu veriler güvenli. İkincisi en güçlü kullanım geriye dönük bir rapor değil erken uyarı. Yani yapay zeka bize ne kadar erken uyarı veriyorsa o kadar bize o yapay zekayı verimli kullanıyoruz. Yapay zeka bize sağlayabileceği en önemli imkanlardan biri erken uyarı. Üçüncüsü sistem insanın yerine hüküm vermekten çok seçenek ve kanıt üretmesini sağlamak.

Kesinlikle.

Korkularken.

Kesinlikle.

Diye düşünüyorum. Evet dördü sen devam edelim.

Valla sen bunu söylerken aklıma benim de dördüncü geldi. Sen de söyledin. Tabii şimdi daha önce veri diye düşünmediğimiz çoğu şey belki de veri haline geliyor şantiyede. Bizim daha önceden çok umursamadığımız işte ne bileyim fotoğraf, kamera kaydı, bu arefi belgeleri, bu metinler. Sözleşme dili, toplantı notları. Fakat bu veriden artması yönetsimsel kabiliyeti bir anda iyileştirmiyor veya bir anda muhteşem yapmıyor. Kimin bunlara bakacağı, ne zaman bakacağı, hangi aksiyonlar alacağı belli olmalı. Bu aksi takdirde yönetsel kabiliyet olmaktan çok böyle kakafoni gibi karmaşık bir hal alabilir diye düşünüyorum. Bilmiyorum bu dediklerimden sonra başka bir şeyler geliyor mu aklına ama...

Aklıma gelen şu abi, belki de en kritik sonuçlardan biri bu. Kazanan şirket en fazla yapay zeka aracına sahip olan olmak. En iyi proje verisini, süreç disiplinini ve uzman bilgisini bir araya getiren şirket olacak ki işte bizim o birkaç program önce yaptığımız yapay zeka IT işi değil, bir mühendislik ve işi bilenlerin işi. Şimdi bilenler diyorum yani sadece inşaat mühendisliği, mimar, makine mühendisliği, elektrik mühendisliği de düşünmemek lazım. Başka sektörlerde başka ana rol oyuncularımız var.

Şimdi bir soru soracağım sana ama sorudan önce de bir komik bir şey geldi aklıma. Bu hani şirketler dedin ya en çok program alan şirket başarılı, en başarılı mı olacaktır diye. Bu şey geliyor aklıma hani çok param var, kroymama para ben de istediğimi alırım kardeşim. Var bizde ama maalesef onu getirmiyor. Peki o zaman ben şu soruyu sorayım. Bir şirket pazartesi sabahı ne yapmalı? Yeni bir haftaya uyandı. Dediğin gibi gidip 15 tane lisans mı alacak? Ne yapacak abi?

Abi ilk yapacağı tek bir can yakan, canını yakan süreci seçmesi. Bu süreci bir seçecek.

Yani aksadığını düşündüğünü.

Aksadığı yeri. Aynen canının yandığı yeri. Gecikme tahmini. Ilerleme, doğrulama, metraj kontrolü, sözleşme taraması, güvenlik uyarısı bunların hepsi olabilir. Bunu seçecek, başlangıç için bir ölçü koyacak, yani pilotu belirleyecek. Pilotu gerçek projede, gerçek kullanıcıyla ve sınırlı zamanda çalıştıracak. Zaman kazancı, hata azalması, erken yakalanan risk ve kullanıcı davranışını birlikte ölçecek. Bir şey daha söyleyeceğim, bunu çok önemsiyorum. Başlarken firmalar önce dertlerini bilmeleri lazım. Yani biz niye bu yapay zekayı istiyoruz, bizim nerede derdimiz var, neyi sıkışıyoruz ve neyi otomasyona veya hızlandırmak istiyoruz. Şimdi bunun için de bir bilinçlenme gerekiyor. Yani yapay zeka diliyle konuşabilmek gerekiyor. Ve ben kesinlikle... Öncelikle üst yönetimin ardından da tüm çalışanların bu dili öğreneceği bir bilinçlendirme eğitimi almaları gerektiğini düşünüyorum. Bu eğitim ve bir kere bu dilin gerekliliğini anlamak ve bu dili konuşmak ondan sonra zaten dertleri bulup yapay zekaya şey yapmak yoksa ya şimdi hep ben karşılaşıyorsak sen de duyuyorsundur. Biz çok güzel kullanıyoruz. Ne kullanıyorsunuz? Çetçi çok güzel sorular soruyor. Sözleşme iki dakikada bize özetliyor. Bu değil. Yani bu değil derken bu da tabii bir yapay zeka kullanımı. Küçümsemiyorum ama biz sadece Çetçi Piti kutusuna soracağımız sorularla şirketimizdeki yapay zeka kullanımını oturtamayız.

Evet, evet.

Biz burada işte dedik ya bu geçen programda galiba prompt, kontekst... Agent, Loop bunların hepsi bugün artık Graf ve Judgment'a doğru da gidiyor. Bunların hepsini beraber kullanacak bu rek mimarilerini oluşturmak ve bütün ajanlarımızı sistemin apilerle olsun işte hemse pilerle olsun şeyle mevcut verisiyle konuşturmak. Hem ajanları birbiriyle hem bizim şantiye verilerimizi konuşturup şey yapmak. Bir örnek vereceğim Haluk.

Tamam abi tabii ki.

Birazcık şeyli bir örnek ama.

Yok lütfen devam et.

Eksajeli bir örnek ama yapay zekanın gücünü göstermesi açısından. Mesela şöyle bir yaz aylarında biz çok rast geliriz şantiyelerde. Beton kılıp boyayacak kipleri. Yani yazın inşaatların hızlanmasıyla beraber işleri çoğalan taşeronlar yeni iş aldıklarında tabii sınırlı elemanları var veya sınırlı ekibe ulaşabiliyorlar diyelim. Ve çok o dönemde de iş talebi var. İşi de kaybetmek istemiyor. Diyelim bizim şantiyemizde 50 kalıpcıyla giren bir taşeronu düşünelim. Bu 50 kalıpcık yeni bir işe alındığında fark etmeden 30'a düşer. Boyacı için de geçerli. Çünkü o 20'yi yeni şantiyesine götürür. Orada gösterir onlara falan. Sonra belki geri gelir. Tamam da şimdi yapay zeka işte burada nasıl yani tamam bizim puantaj puantor arkadaşımız sayıyor her gün 50 30'a düştüğünü yakalıyor görüyor. Ona hiç itirazım yok. Ama o puantajdaki 50'nin 30'a düşmesi hiçbir şekilde programda. Karşılığını bulmaz. Nedir o? Yani 50 kalıpcıyla ben ne kadar üretim yapıyorum? Şimdi bu bir veri var. 30 kalıpcı çünkü sen 50'nin 30'a düştüğünü bilmediğin için senin programın devam eder 50 kalıpcıyla hesaplayıp.

50 üzerinden hesap etmeye devam ediyor. Veya 50 üzerinde yapılacağını düşünerek devam ediyor.

Düşünerek devam ediyor iş sonunu. Halbuki 30'a düştü. İşte yapay zeka hiç kimselere bir şey söylemeden o puantajdaki veriyi alarak, performansa bakarak, 30'a çeviriyor. Şimdi 30'a çevirdiği zaman neler oluyor? 30'a çevirdiği zaman otomatik olarak işte gecikme başlıyor. İşte gecikme başladığı zaman ne oluyor? İşin son tarihi hem maliyeti hem zaman geçiyor. Ama başka şeyler de oluyor. Satın alma ve tedarik programları değişiyor. Yani biz işte biraz inanda sipariş edeceğimiz kiremiti... 3 Haziran 5 Haziran'a şey yapmanız lazım. Ben tabii çok küçük örnekler veriyorum. Şantiyede yerimiz yok.

Evet.

Gibi. Başka bir şey daha değişiyor. Sözleşme değişiyor. Sözleşmede deniyor ki işte A bloğu 28 Şubat'ta teslim et. E sen onu 31 Mart'a aldığından ne oluyor? Sözleşmesel ceza geliyor. Şimdi şunu anlatmak istiyorum. Burası yapay zekanın yapıyı kurarken çok önemli. Yani... 10 kalıpçının azalmasının iş sonu ve diğer noktalara etkisini biz yapay zeka ile görebiliriz.

Evet evet en azından bize bu şeffaflığı sağlayacak.

Ve bunu insan zekası yapamaz. Yani 10 tane kalıpçı azaldığı zaman bu iş 3 gün gecikeceği hiçbir insan hiçbirimiz diyemeyiz. Ya bunu demeyelim çünkü günlerce çalışmamız lazım. Hayır. Bakın 10 kalıpçılar.

Bir de abi bu iş saklanır zaten saklanır.

Onu geçtim. Bir örnek daha bak şimdi yine beraberinde yani yapay zeka sistemi nasıl kurmalıyız esnam nasıl ajanları birbiriyle konuşturmalıyız esnam. Satır almacı arkadaşı arıyor şey sipariş edilen firma yetkilisi ya diyor bir hafta gecikeceğiz diyor. Ben böyle uçuk örnekler veriyorum yani bunları çok daha sertleştirebilirsiniz. Şimdi bir hafta o malzemenin gecikmesi planlamaya söylenmez. Planlamaya söylense de o dakikada programa işlenmez. Ama yapay zeka onu e-mailden görüyor. E-mailden o veriyi alıyor. Bir hafta gecikmeye göre programa yansıtıyor. Ve biraz önce söylediğim her şey programda revize oluyor. Evet. Yani yapay zekanın gücü bu. Ama bu yapıyı işte sadece bir IT'ci grup kuramaz.

Kesinlikle.

Işte o şantiyenin yönetim grubu kurabilir.

Sistematiyi günlük işleyişi bilen birisi ancak başarılı. Bu söylediklerine ilave olarak tabii abi demin söyledin ya şirketler kendileri için en sıkıntılı veya can yakan süreci bulup ona göre çalışma diye. Bu işte şeyi getiriyor insanın aklına pilot çalışma gösteriyor. Tabii pilot çalışmada şöyle bir dürüstlük sağlamak lazım veya şeffaflığı yakalamak lazım. Eğer pilot çalışmada çuvallıyorsa bunu da saklamamak lazım. Bunu da ortaya çıkarmak lazım. Çünkü şunu da görürsünüz, bunda ısrar etmek daha büyük sıkıntılarda uğrayacak. Dolayısıyla bunu keselim, atalım, başka bir yol deneyelim. Yani bu pilot çalışması seçtiğimiz metodoloji, yöntem ne derseniz değil bize uymadı. Demek ki çalışma şeklimizde... Uymuyor bu pilot çalışmasını burada keselim başka bir şeyler deneyelim diyebilmek lazım. Çünkü yanlışta ısrar etmek doğruyu aramakla geçen zamandan çok daha fazla maliyetli olabilir. Çok daha fazla şeyler kaybettirebilir diyeyim daha da konuşmayayım artık.

O zaman son söz şu yani yapay zekayı sadece bir prompt yazmak chat chipi değil de pilot kutusuna bir soru sormak olarak. Oradan aldığımız verim olarak düşünmemeliyiz. Aksine bütün departmanları birbiriyle samimi, hızlı konuşturacak bir mimari oluşturma olarak düşünmeliyiz. Dışarıya atacağımız 50-100 tane yazılımı da değil. Bu aldığımız, burada bugün anlattığımız bu yazılımları nasıl sistemimizde konuşturacağız?

Evet. Veya işte ihtiyacın yok ise niye alacaksın? İhtiyacı neyse neyi alman gerektiğini çok iyi tahli edebilmek lazım.

Aynen. Tamam mı? Evet sonunuza sonuna geldik bugün de.

Evet bugün de bitirdik.

Peki başka yayında bir başka bölümde görüşmek dileğiyle.

Görüşmek üzere. İyi çalışmalar.

İyi çalışmalar.