Tedarik zinciri yönetiminde yapay zekâ: Çalışanların %83'ü hazır değil, ASCM-DSCI raporundan 13 fonksiyonluk tablo

ASCM ve DSCI'ın yeni raporuna göre tedarik zinciri liderlerinin %83'ü çalışanlarının yapay zekâya hazır olmadığını söylüyor. Tedarik zinciri yönetiminde yapay zekâ için fonksiyon skorları, engeller, Türkiye verisi ve kontrol listesi.

Yapay zekâ projelerinde tıkanan şey çoğu zaman teknoloji değil, insan. Tedarik Zinciri Yönetimi Derneği (ASCM) ve Dijital Tedarik Zinciri Enstitüsü'nün (DSCI) 14 Ekim'de yayımladığı "The People Paradox in Supply Chain AI Integration" raporu bunu rakamla gösteriyor: Kurumların %91'i yapay zekâyı çalışanları güçlendirmek için kullanmayı planlıyor, ama %83'ü çalışanlarının yapay zekâyı etkili kullanmaya hazır olmadığını söylüyor ^[1]. Tedarik zinciri yönetiminde yapay zekâ yatırımı planlayan her yönetici için bu yazıda raporun bulgularını tablolara döktük, Türkiye verisiyle karşılaştırdık ve bir hazırlık listesi çıkardık.

Rapor kimlerle yapıldı?

Bulgular, üst yönetimden saha çalışanına kadar tüm kademelerden 107 nitelikli katılımcıya dayanıyor. Katılımcı şirketlerin yıllık cirosu 25 milyon dolardan azdan 10 milyar dolar ve üzerine uzanıyor; sektörler arasında endüstriyel üretim, hızlı tüketim, ilaç ve sağlık, ulaştırma ve lojistik var. Katılımcıların %62'si Kuzey Amerika'dan, %13'ü Avrupa'dan ^[1]. FreightWaves'in aktardığına göre ankete 144 yanıt gelmiş, 107'si analiz kriterlerini karşılamış; yalnızca 11 katılımcı üst yönetici olduğu için kademe bazlı sonuçlar rapor tarafından "yön gösterici" olarak etiketleniyor ^[2].

Tedarik zinciri yönetiminde yapay zekâ: Hazır olanla olmayan arasındaki fark

Alıntılanabilir istatistik: ASCM-DSCI anketine göre iş gücünü yapay zekâya hazır gören kurumlarda proje başarı oranı %71, diğerlerinde %28 ^[2].

13 fonksiyonda yapay zekâ olgunluğu: Ortalama 5 üzerinden 1,94

Rapor, 13 temel tedarik zinciri fonksiyonunda yapay zekâ kullanımını 1 (kullanım yok) ile 5 (insan onayı olmadan otonom yürütme) arasında puanlamış. Ortalama 1,94 ^[2].

Planlama fonksiyonları önde, yürütme ağırlıklı fonksiyonlar geride. Rapor, bu durumu yapay zekâyı "kısa tasmada tutmak" olarak tanımlıyor; tahmin araçlarının "dijital tablolardan biraz fazlası" olarak kullanıldığını söylüyor ^[2]. ASCM CEO'su Abe Eshkenazi de FreightWaves'e yapay zekânın daha çok analiz ve tahminde kullanıldığını, "yapmak" tarafında değil, bunun da onu "süslü bir tabloya" dönüştürdüğünü anlatıyor ^[2]. Depodaki ajan uygulamalarının nereye geldiğini tedarik zincirinde yapay zekâ ajanları yazımızda incelemiştik.

Asıl engeller: Yönetici şüpheciliği değil

Basın bültenine göre ölçeklemenin önündeki engeller yönetici şüpheciliği ya da sahiplenme eksikliği değil; dört iş engeli var: hazır olmayan iş gücü, yapay zekânın otonom karar vermesine güvenememe, siber güvenlik kaygıları ve yatırım getirisini kanıtlamadaki zorluk ^[1].

Kademe farkı da çarpıcı: Üst yöneticilerin %82'si yapay zekâ girişimlerini yönetiyor, uyguluyor veya ölçekliyor; direktör seviyesinde bu oran %12. Direktörlerin yarısı, yöneticilerin %51'i ve çalışanların %70'i girişimlerden yalnızca "haberdar" ^[2]. Eshkenazi'nin ERP benzetmesi akılda tutulmalı: Teknoloji kötü süreci ve kötü veriyi düzeltemez ^[2].

Siber risk: Tedarikçinin tedarikçisi

Katılımcıların %92'si yapay zekâ kullanan tedarikçi ve ticaret ortakları üzerinden gelen siber güvenlik riskinden ciddi endişe duyuyor; ortalama kurum altı standart siber güvenlik uygulamasının yalnızca 2,3'ünü hayata geçirmiş ^[2]. Eshkenazi, pandemi sonrası görünürlük için tedarikçi, taşıyıcı ve aracıları ortak platformlara bağlamanın kurumları üçüncü ve dördüncü kademe tedarikçilerde fidye yazılımı riskine açtığını söylüyor. San Antonio'daki bir konferans panelinde gıda dağıtıcıları, ele geçirilmiş bir taşıyıcı e-postasının soğuk zincir yükünün sahte biçimde teslim alınmasına yol açtığını anlatmış ^[2]. Depo cihazlarının güvenliğini barkod okuyucu güvenliği yazımızda ele almıştık.

Türkiye için okuma: Ulaştırma ve depolamada yapay zekâ kullanımı %9,7

AA'nın TÜİK "Yapay Zekâ İstatistikleri 2026" verisinden aktardığına göre Türkiye'de yapay zekâ kullanan girişimlerin oranı %14; bu oran bilgi ve iletişimde %63,7 iken ulaştırma ve depolamada %9,7 ^[3]. Yani lojistik sektörü ortalamanın altında. Bu tablo, Türk lojistik şirketleri için ASCM-DSCI bulgularının daha da geçerli olabileceğini düşündürüyor: Teknolojiyi almak, ekibi hazırlamaktan daha kolay. Lojistikte somut bir kullanım örneği için navlun fatura denetimi yazımıza bakabilirsiniz.

Tedarik zinciri yönetiminde yapay zekâ için 10 maddelik hazırlık listesi

Rapordaki bulgular ve Eshkenazi'nin önerilerinden derledik ^[1][2]:

• Tek bir yüksek değerli süreç seçin (kilit müşteri süreci, tedarikçi veya rota) ve o süreci yürüten kişileri en baştan dahil edin ^[2]
• Başlamadan önce mevcut durumu ölçün ve ölçülebilir hedefler koyun ^[2]
• Yatırım getirisini yalnızca kadro azaltımıyla değil, kesintiyi fark edip karar verme hızıyla (tepki süresi) ölçün ^[2]
• Süreç haritalama ve veri analiziyle bozuk süreci ve kirli veriyi önce düzeltin ^[2]
• Rutin, parametreli işlem kararlarını yapay zekâya; müşteri taahhüdü, tedarik ve büyük kesinti kararlarını insanlara bırakın ^[2]
• Her yapay zekâ kararının kurum içinde bir sahibi olsun ^[2]
• Direktör ve orta kademe yöneticileri "haberdar" olmaktan "uygulayan" konuma taşıyın ^[2]
• Çalışanların analiz temelini kaybetmemesi için istisna yakalama ve sağlama becerisini eğitime ekleyin ^[2]
• Taşıyıcı ve tedarikçi iletişiminde e-posta doğrulama ve teslim alma kontrolü kurun ^[2]
• Yapay zekâ kullanan tedarikçilerin siber güvenlik uygulamalarını sözleşme ve denetim sürecine ekleyin ^[2]

Sıkça sorulan sorular

Tedarik zinciri yönetiminde yapay zekâ en çok nerede kullanılıyor?

ASCM-DSCI raporuna göre planlama tarafında: Talep planlama 5 üzerinden 2,28, tedarik ve stok planlama 2,12 ile önde. İadeler ve tersine lojistik 1,59 ile en geride ^[2].

Tedarik zincirinde yapay zekâ projeleri neden pilotta kalıyor?

En sık engeller iş gücü becerisi ve kaynak eksikliği ile belirsiz yatırım getirisi (%33'er), ardından zayıf veri kalitesi (%25) ^[2].

Yapay zekâ lojistik çalışanlarının yerini alacak mı?

Katılımcıların yalnızca %7'si yapay zekânın çalışanların yerini doğrudan alacağını düşünüyor; %51'i insanları daha değerli kararlara kaydıracağını söylüyor ^[2].

Türkiye'de lojistikte yapay zekâ kullanımı ne durumda?

TÜİK verisine göre ulaştırma ve depolama sektöründe yapay zekâ kullanan girişimlerin oranı %9,7; tüm girişimlerde bu oran %14 ^[3].

Yapay zekâ yatırımının getirisi nasıl ölçülmeli?

Eshkenazi'ye göre kadro azaltımı fazla basit bir ölçü; daha iyisi, şirketin bir kesintiyi ne kadar hızlı fark edip alternatifleri tartarak harekete geçtiği ^[2].