:quality(85))
Yapay zekânın ortaya koyduğu değer önerisi üzerine şirketlerin yaptığı nesilsel bahisler, medyada büyük ilgi gördü. Ancak hangi tipte şirketlerin sermaye harcamalarını bu yeni platformlara yönlendirdiği ve bunları hangi spesifik iş fonksiyonları için kullandığı, çok daha az dikkatlice incelendi. Meta, Alphabet ve Microsoft gibi Büyük Teknoloji devlerinin bu teknolojiye agresif bir şekilde yatırım yaptığı, milyarlarca doları yapay zekâ projeleri, platformları ve iş ortaklıklarına aktardığı ortada. Ancak yapay zekânın Fortune 500 dışındaki büyümesini ölçmek için daha hassas bir analiz gerekiyor.
2024 yılında yapay zekâ benimsenmesinde belirgin artış görülen iş süreçlerinden biri, tedarik zinciri risk yönetimi (SCRM) oldu. Bu yılın başlarında Gartner anketine göre, yüksek performanslı tedarik zinciri organizasyonlarının %40'ı talep tahmini için ya AI veya makine öğrenmesi (ML) kullanıyor, neredeyse üçte biri ise tedarik planlamasında bu teknolojiden faydalanıyor. Araştırma firması Zero100 tarafından yayınlanan bir rapor ise, daha da geniş bir uygulama alanına işaret etti. Tedarik zinciri istihbarat firması, büyük işletmelerin yaklaşık %90'ının tedarik zincirlerinde bir şekilde yapay zekâ kullanmaya başladığını ortaya koydu.
Bu yüksek oranlara rağmen, yapay zekânın önümüzdeki yıllarda tedarik zinciri risk yönetiminin olmazsa olmaz bir unsuru olacağını kesin olarak söylemek için henüz erken. Ancak tedarik zincirlerinde yapay zekânın gelecekteki rolü hakkında genel bir fikir birliği henüz ortaya çıkmamış olsa da, üreticilerin bu araçlar hakkında şimdiden bilgi edinmesinde hiçbir engel yok. Zira iş dünyası hâlâ yapay zekânın ilk evrelerini yaşasa ve çoğu kişinin anlattığı gibi yüksek gelirler henüz gerçekleşmemiş olsa bile, firmalar şimdiden kendilerini konumlandırarak iki, üç ya da beş yıl sonra anlamlı bir rekabet avantajı elde etmeye başlayabilir. Bu tür kararlı bir avantaj ise, bu dinamik teknolojilerin iş modelinize ve stratejik hedeflerinize nasıl entegre edilebileceğini öğrenmekle; sunabilecekleri sonuç yelpazesini tam anlamıyla kavramakla başlar.
Yapay Zekânın Tedarik Zinciri Dayanıklılığına Faydaları
Yapay zekâ hâlâ büyük oranda varsayımsal değerler sunan, deneysel bir ürün olarak lanse edilse de, öngörücü AI, makine öğrenmesi ve diğer AI araçları SCRM için artık meşru kullanım alanlarına sahip. IBM’in de ifade ettiği üzere, “AI ile güçlendirilmiş tedarik zinciri sistemleri, şirketlerin güzergâhlarını optimize etmesine, iş akışlarını sadeleştirmesine, tedariki iyileştirmesine, darboğazları en aza indirmesine ve uçtan uca görevleri otomatikleştirmesine yardımcı oluyor.”
Muazzam hacimde veriyi analiz etme ve geniş çapta doküman ve dosya tarama kabiliyeti sayesinde, bu platformlar tedarik zinciri görünürlüğü oluşturmak, stratejiyi geliştirmek ve riskleri azaltmaya çalışan profesyoneller için önemli bir değer sunar. İdeal şartlarda, AI bu süreçlere ciddi bir katma değer ekler; tedarik uzmanlarının tedarik zincirlerini daha büyük bir hassasiyetle incelemesine, daha fazla veri ve tarihsel bağlama dayalı kararlar almasına olanak tanır.
Tedarik Zinciri Görünürlüğünü Güçlendirir
Tedarik zinciri dayanıklılığı elde etmenin en güçlü yollarından biri görünürlüktür. Hem doğrudan tedarikçilerini hem de 2., 3. ve daha fazla kademede çalışan satıcıları haritalandırabilen tedarik ve satın alma ekipleri, üreticileri daha etkili bir şekilde inceleyebilir, riskleri değerlendirebilir, şeffaflığı artırabilir ve mevzuata uyumluluğu sağlayabilir. Yani, tedarik zinciri görünürlüğü, risk yönetimi dünyasında ölçülemez bir kaynaktır.
Ancak Z2Data olarak da sıkça belirttiğimiz gibi, güçlü görünürlüğün ayrılmaz parçası olan kapsamlı tedarik zinciri haritalaması uzun zamandır çoğu kuruluşun erişemediği bir hedef (örneğin üreticilerin yalnızca yaklaşık %20’si ikinci kademe (tier 2) tedarikçilerinde sürekli görünürlüğe sahip). Yapay zekâ ise, üreticilerin giderek karmaşıklaşan tedarik zincirlerine ayak uyduramama sorununu tersine çevirecek potansiyele sahip. AI platformları, dosyaları, dokümanları ve interneti genel anlamda tarayarak işlem kayıtlarını, sipariş fişlerini, nakliye rezervasyonlarını ve mülkiyet zinciri formlarını elde edebilir. Tüm bu belgeler toplandığında, araçlar ilgili verileri ayıklayarak şirketlere kapsamlı tedarik zinciri haritalaması için gerekli bilgileri sunar. Ortaya çıkan haritalar, üreticilerin tedarikçi kademelerine daha derinlemesine bakış sunar ve daha önce bilinmeyen tedarikçileri de aydınlatır.
Bu yetenekler hâlâ ham olsa da, yapay zekâ firmaları platformları geliştirme sürecinin en erken aşamalarından geçiriyor. Ancak küçük ölçekli girişimler şimdiden kamuya açık, özel, yapısal ve yapısal olmayan verileri kullanarak tedarik zinciri haritalaması için özel AI modelleri eğitmek üzere çalışıyor.
Tedarik Zinciri Çeşitliliğini Artırır
İlk bakışta, alternatif tedarikçileri etkili biçimde tespit edebilmek, bir AI platformunun özellikle başarılı olacağı türden bir görev gibi görünmeyebilir. Sonuçta, potansiyel satıcılar arasından seçim yapmak ve tedarik zinciri ortaklıkları kurmak; araştırma, analiz, değerlendirme ve —en azından belli oranda—insan sübjektifliğini de gerektirir.
Ancak görünen o ki, yapay zekâ araçları tedarikçi aramalarını birkaç yıldır hızlandırıyor ve güçlendiriyor. McKinsey & Co. tarafından 2021’de yürütülen araştırma, makine öğrenmesi algoritmalarının bir ay veya daha uzun süren tedarikçi aramalarını yaklaşık bir haftaya indirebileceğini ortaya koydu. Tedarik uzmanları, AI aracına arama kriterlerini ve belirli kısıtlamaları (örneğin coğrafi konum) verdikten sonra, ML algoritması kamuya açık ve özel kaynaklardan, mevcut veritabanlarından topladığı kapsamlı tedarikçi listesini inceleyip adayları 100’den az olacak şekilde daraltıyor. McKinsey’in de açıkladığı gibi, “Bu tekrar eden yaklaşım, arama araçlarının benzeri görülmemiş bir hız ve hassasiyetle çalışmasına olanak tanır; milyonlarca tedarikçiden yalnızca birkaç saat içinde kısa listeler oluşturur.”
AI platformlarının çok kısa sürede kapsamlı tedarikçi aramaları yürütebilme kabiliyetinden faydalanmak, bir şirketin tedarik zinciri dayanıklılığını artırabilir. Bu araçların benzersiz verimliliği sayesinde, üreticiler tedarik zincirlerinin her aşamasında çift tedarik (dual sourcing) uygulamalarını, onlarca hatta yüzlerce doğrudan tedarikçi için alternatif tedarikçi bulmak insanlara bırakıldığında imkânsız olan bir hızda gerçekleştirebilir. Uzayan karmaşık aramaları bu algoritmalar maksimum hızda ve titizlikle yapabildiğinden, şirketler kaynaklarını tüketmeden bu temel SCRM önlemini uygulayabilir.
Talep Tahmini Yapar
Tedarik zinciri dayanıklılık uzmanları son yıllarda bir dizi süreç için AI modellerinin değerini keşfetmiş olsa da, bu teknoloji en yaygın olarak muhtemelen talep tahmini için kullanılmaktadır. Önceki bir yazımızda da tartıştığımız gibi, talep tahmini yüzyıllardır tedarik zinciri yönetiminin kritik bir unsurudur; üreticiler, belirli ürünler ve stoklar için talebi öngörebilmek adına geçmiş ve gerçek zamanlı satış verilerini dikkatlice analiz eder.
Ancak, bireyler tarafından yapılan talep tahminleri, incelenip yorumlanabilen bilgi miktarının sınırlılığı yüzünden her zaman kısıtlı olmuştur. Sınırlı zihinsel kapasitemiz, çoğunlukla eksik veri setleri veya hatalı analiz yöntemleriyle bozulmuş öngörülere yol açar. Öngörücü AI ise bu tür görevler için ideal bir çözümdür. Bu platformlar, muazzam miktarda satış verisini işleyerek tekrarlayan desen ve eğilimleri belirleyebilir, etkili ve uygulanabilir talep tahminleri oluşturabilir. Tedarik zinciri yapay zekâsının desteğiyle üreticiler, optimum stok seviyelerini istikrarlı şekilde sürdürebilir. Bu optimize yaklaşım, stok bitmesi ya da fazlalığı riskini azaltır, operasyonların beklenmedik talep dalgalanmalarında pahalı darbelere karşı korunmasına yardımcı olur.
Yapay Zekânın Tedarik Zinciri Dayanıklılığına Yönelik Riskleri
Yeni nesil AI araçları genellikle üretkenliği büyük ölçüde artıracak, uygulayan şirketlere milyonlarca dolar fazladan gelir sağlayacak devrimsel teknolojiler olarak sunuluyor. Oysa pratikte, yapay zekânın entegre edilmesi yeni risklerin de ortaya çıkmasına neden olur. Bu tehlikeleri, tedarik zinciri profesyonelleri de göz ardı etmiyor. Lehigh Üniversitesi’nin son İş Tedarik Zinciri Risk Yönetimi Endeksi'nde, 2024 dördüncü çeyrek sonuçlarında AI, çok defa kayda değer bir yükselen tehdit olarak gösterildi. Sektör uzmanları, AI ve ML araçlarının siber güvenlik risklerini artırabileceği, bu alanda ciddi dalgalanmalara yol açabileceği ve hatta kötü niyetli aktörlerin denetimden kaçarak suistimalye yol açabileceği risklerinden endişe ettiklerini belirtti. Özetle, rapor AI teknolojisinin çift yönlü bir yapıya sahip olduğunun göstergelerinden yalnızca biri. Teknoloji kesintileri hafifletecek şekilde etkili bir biçimde uygulanabilse de, yaygın uygulama ölçeği ve yeterli denetimin olmaması aynı zamanda birçok yeni ve istenmeyen değişkenin sürece girmesine yol açıyor.
Kötü Nitelikli Verilerle Eğitilmiş Modeller
Yaklaşık iki yıllık yaygın benimseme ve dikkat çekici medya ilgisinin ardından, ChatGTP gibi üretici yapay zekâ modellerinin zayıf yönleri artık herkesçe biliniyor. Sayısal güçleri ve sınırsız veri işleme kapasitelerine rağmen, bu araçların gerçekle ve doğrulukla ilişkisinin tutarsız ve disiplinli olmaktan uzak olduğu sıkça ortaya çıkıyor. Bu yanlışlığın nedenini görmek için çok uzağa bakmaya gerek yok: Zira bu araçlar Wikipedia, çevrimiçi yayınlar ve internetin sayısız başka kaynağından alınan gigabaytlarca veriyle eğitildiğinden, araçların yansımaları da internetin kendisini tanımlayan tüm güvenilmezlik ve tutarsızlık özelliklerini taşıyor.
Bu tür gerçek hataları, yanlışlıklar ve sektörün deyimiyle “halüsinasyonlar”; e-posta, özetleme veya okul ödevleri gibi küçük ölçekli işler için çok olumsuz sonuçlara yol açmasa da, AI ile tedarik zinciri haritalama ve potansiyel satıcı belirleme gibi üst düzey projelerde bu tür yanlışlıklar daha ciddi sonuçlar doğurabilir. Üreticiler ve satın alma uzmanları, AI yazılımının uydurduğu yanlış bilgilere veya hayali kurgulara göre hareket etmenin getireceği zaman ve kaynak kayıplarını göze alamaz. En kötü senaryoda ise, AI üretimi yanlış bilgilere güvenmek mevzuat sorunlarına dahi yol açabilir. Şimdilik, bu araçlar tarafından üretilen tüm içerik—yazılı veriler, tedarik zinciri haritaları, alt kademe tedarikçi ve satıcı listeleri gibi—deneyimli profesyoneller tarafından titizlikle kontrol edilmelidir.
Artan Siber Güvenlik Riskleriyle Bağlantı
Lehigh Üniversitesi’nin son Tedarik Zinciri Risk Yönetimi Endeksi’nin yayınlanmasına paralel paylaşılan bir basın bülteninde, profesör Zach. G. Zacharia, sektördeki birçok uzmanın AI ile siber güvenlik tehditleri arasındaki bağlantıdan endişe ettiğini belirtti. “Tedarik zinciri profesyonelleri, siber saldırılar, veri bozulması, veri hırsızlığı, sistem virüsleri ve özellikle de üretici yapay zekânın şirketlerinin savunmasızlığını artırıp artırmayacağından Kaygılı,” diye uyardı.
Lehigh’ın sektör araştırması, yapay zekâ ile desteklenen siber saldırıların yaklaşan bir krizi işaret ettiğine dair erken bir uyarı işlevi görüyor olabilir. Firma profesyonelleri, AI araçlarının siber suçlulara yeni kabiliyetler kazandırmasından, bu sayede daha güçlü ve sofistike saldırıların daha yüksek sıklıklarla düzenlenmesinden endişe duyuyor. Zacharia’nın da işaret ettiği gibi, tedarik zinciri risk yönetimi sektöründe yapay zekâ kullanımının yaygınlaşması, yalnızca dış tehditleri değil, aynı zamanda kötü niyetli aktörlerin AI sistemlerinin kendisini sömürmesi veya verileri bozmaya çalışması gibi yeni içsel zayıflıkları da beraberinde getirebilir.
AI ile Dönüşen SCRM Alanında Yol Almak
Dikkatli, ihtiyatlı ve sistemli bir yaklaşımı benimsemeye kararlı olsalar bile, tedarik zinciri şirketlerinin AI’ı benimsemek ve hayata geçirmek için iç stratejiler geliştirmeleri yönünde baskı kısa süre içinde artacak. Hızla dönüşen bu alanda geri kalmanın riskleri fazla büyük; ilk benimseyenlere yönelik ödüller ise sürekli reddedilemeyecek kadar cazip. Lehigh Üniversitesi Tedarik Zinciri Risk Yönetimi Endeksi’nde bir katılımcının açıkça ifade ettiği gibi: “AI alanındaki değişime uyum sağlamak ve AI’dan yararlanmak, şirketlerin gelecekteki başarısını belirleyecek.”
Yapay zekâ destekli teknolojilere ilgi duyan ancak ilk yatırım maliyetlerinin gerçekten karşılığını getirip getirmeyeceğinden henüz emin olamayan üreticiler, benzer değer ve işlevselliği bir tedarik zinciri dayanıklılık aracı kullanarak da elde edebilir. Sektör lideri platform Z2Data, parça-üretim yeri haritalaması, 1., 2. ve 3. kademe tedarikçilerin tümüne dair kapsamlı veriler ve bireysel üretim lokasyonları için detaylı risk değerlendirmeleri dâhil olmak üzere geniş bir SCRM yeteneği sunar. Ayrıca Z2Data’nın veritabanları, elektronik komponent tedarik zinciri alanında uzun yıllara dayanan deneyime sahip uzman profesyoneller tarafından düzenli olarak güncellenip gözden geçirilir—böylece hatalı veri veya yanıltıcı bilgi riski neredeyse ortadan kalkar.
Z2Data’nın müşterilerine sunduğu görünürlük yetenekleri hakkında daha fazla bilgi almak için, ürün uzmanlarımızdan biriyle ücretsiz demo planlayabilirsiniz.
