İş Dünyası

İnşaat ve Gayrimenkulün Geleceği: İnşaat Sağlığı Sektöründen Bir Ders

Genel yapay zeka çözümleri inşaat sektöründe neden başarısız oluyor? 'Taşıyıcı duvarları' 'bölmelerden' ayırt edemeyen YZ tehlikelidir. Uzmanlaşmış YZ'nin sonuçları: -%68 tasarım hatası, -%31 envanter, -%28 inşaat süresi. Royal London Varlık Yönetimi: %708 yatırım getirisi, %59 enerji tüketimi. İnşaat, sektörler arasında dijitalleşmede sondan ikinci sırada yer alıyor - dikey ve genel yapay zekanın değerini göstermek için ideal bir alan.

Önceki yazımızda , genel amaçlı yapay zeka çözümlerinin sağlık hizmetleri bağlamında nasıl sıklıkla başarısızlığa uğradığını incelemiştik. Bugün bu dersin, uzmanlaşmış çözümler gerektiren, aynı derecede karmaşık bir alan olan inşaat sektörüne nasıl uygulandığını inceleyeceğiz.

Giriş: Genel Yapay Zekanın Ötesinde

Yapay zeka, her sektördeki iş liderlerinin dikkatini çekiyor. Ancak sağlık ve inşaat sektörlerindeki son deneyimler, genel amaçlı yapay zeka çözümlerinin son derece uzmanlaşmış alanlara uygulandığında çoğu zaman başarısız olduğunu göstermektedir. Gerçek dönüşüm, genel yeteneklerin belirli sorunlara uygulanmasıyla değil, sektörü temellerinden anlayan bir yapay zekanın inşa edilmesiyle gerçekleşir.

Bu gerçek, inşaat ve gayrimenkul sektörünün analizinden açıkça ortaya çıkmaktadır; burada disiplinler arası karmaşıklık, pazar parçalanması ve sıkı düzenlemeler, yalnızca uzmanlaşmış çözümlerin etkili bir şekilde çözebileceği benzersiz zorluklar yaratmaktadır.

Uzmanlaşmış sektör anlayışına ihtiyaç var

Terminolojik ve düzenleyici uyumsuzluk

Genel yapay zeka modelleri, "taşıyıcı duvarlar" ve "bölme duvarlar" veya "plaka temeller" ve "iskele temelleri" gibi temel teknik kavramlar arasında doğru bir şekilde ayrım yapmada başarısız oluyor ve bu da doğruluğun güvenlik açısından hayati önem taşıdığı projelerde yanlış yorumlamalara yol açıyor. Bu terminolojik uyumsuzluk bölgesel farklılıklara da yansıyor: İtalyan "laterocemento döşeme" sistemi, Kuzey Avrupa döşeme sisteminden farklı özelliklere sahip olup, yapısal ve depreme dayanıklılık hesaplamaları açısından kritik öneme sahip.

Benzer şekilde, bölgeye göre değişen yapı kodları, güvenlik standartları ve çevre düzenlemeleri ile inşaat sektörünün katı düzenleyici çerçevesi, genel yapay zeka çözümlerinin nadiren çözebildiği bir zorluk ortaya koymaktadır. Eurocode'lar ve İtalyan teknik inşaat standartları (NTC), genel bir yapay zekanın ayırt edemeyeceği kadar önemli güvenlik katsayıları farklılıkları sunar ve bu durum yapısal güvenlik açısından potansiyel olarak ciddi sonuçlar doğurabilir.

Dönüştürücü potansiyeli tanımak

Bu zorluklara rağmen, yapay zekanın sektörü dönüştürme potansiyeli yaygın olarak kabul ediliyor. JLL’nin 2023 Küresel Gayrimenkul Teknolojisi Anketi’ne göre, yapay zeka ve üretken yapay zeka, yatırımcılar, geliştiriciler ve kurumsal işgalciler tarafından önümüzdeki üç yıl içinde gayrimenkul sektöründe en büyük etkiyi yaratacak ilk üç teknoloji arasında yer aldı. Ancak aynı katılımcılar, blockchain, sanal gerçeklik ve robotik gibi diğer teknolojilere kıyasla yapay zeka konusunda daha az anlayışa sahip olduklarını belirtti.

Bu belirgin çelişki, kabul edilen potansiyel ile gerçek uygulama arasındaki boşluğu kapatabilecek uzmanlaşmış yaklaşımlara olan ihtiyacı vurgulamaktadır.

Uzmanlaşmış yaklaşım: İnşaat sektöründe başarı öyküleri

İnşaat sektörüne yönelik özel yapay zeka çözümleri, gerçek dünya vaka çalışmalarıyla değerlerini kanıtlıyor:

Tasarım hatalarını azaltmak

Büyük bir konut projesinde sektöre özel bir istihbarat modülünün uygulanması şunları sağladı:

  • Tasarım hatalarında %68 azalma
  • İnceleme sürelerinde %23 azalma
  • Genel maliyetlerde tahmini %15 tasarruf
  • Teslimat sürelerinde önemli iyileştirme

Özellikle inşaat sırasında varyantların yönetiminin, tarihsel olarak %20-30'lara varan maliyet artışlarına neden olması dikkat çekiciydi. Özel platform, değişikliklerin tüm ilgili proje belgelerine otomatik olarak yayılabilmesi sayesinde bu etkileri %7'ye düşürdü.

Optimize edilmiş malzeme yönetimi

Bir altyapı oluşturucusu, şu sonuçları veren özel bir malzeme yönetim modülü uyguladı:

  • Stokta %31 azalma
  • Teslimat gecikmelerinde %24 azalma
  • Lojistik maliyetlerinde 2 milyon avronun üzerinde tasarruf
  • Daha az malzeme israfıyla sürdürülebilirliği artırmak

Önemli ancak sıklıkla göz ardı edilen bir husus nakit akışı yönetimi üzerindeki etkidir. Satınalma optimizasyonu bağlı sermayeyi %42 oranında azaltarak şirketin mali durumunu önemli ölçüde iyileştirdi.

Şantiye planlamasının optimizasyonu

Karmaşık kentsel yeniden geliştirmeler konusunda uzmanlaşmış bir inşaat şirketi, şu sonuçları veren uzay-zaman optimizasyon algoritmalarını uyguladı:

  • Genel işlem süresinde %28 azalma
  • Çalışma ekibi verimliliğinde %34 artış
  • Eşzamanlı süreçler arasındaki etkileşimde %62 azalma
  • %5'ten daha az nihai sapmalarla iyileştirilmiş zaman öngörülebilirliği

Bu vaka, uzmanlaşmış yapay zekanın, sektörün endemik sorunlarından biri olan, çok sayıda değişken ve kısıtlamanın olduğu karmaşık bağlamlarda programlamanın zorluğunu nasıl çözebileceğini ortaya koyuyor. CPM veya PERT gibi geleneksel proje yönetimi teknikleri gerçek dünya senaryolarında önemli kısıtlamalar gösterirken, yapay zeka tabanlı yaklaşım ölçülebilir operasyonel üstünlük göstermiştir.

Daha geniş resim: Gayrimenkul piyasasının dönüşümü

Yapay zekanın etkisi inşaatın ötesine uzanıyor ve tüm gayrimenkul sektörünü beş temel boyutta dönüştürüyor:

1. Coğrafi konum ve kümeleme

Yapay zeka şirketleri ve yatırımları genellikle yerleşik teknoloji pazarlarında yoğunlaşıyor. JLL araştırması, AI yeteneğine olan talebin hızlandığını ve iş ilanlarının 2021'in başından bu yana %250'den fazla arttığını gösteriyor. Uzun vadede, bu büyüme muhtemelen AI yeteneğinin mevcut olduğu yerlerde yoğunlaşacaktır: yerleşik birincil ve ikincil teknoloji merkezleri, inovasyon merkezleri ve üniversiteler.

ABD'de yapay zeka şirketlerinin %42'si San Francisco Körfez Bölgesi'nde yoğunlaşırken, bunu Boston, Seattle ve New York takip ediyor. Yalnızca ABD'de yıl sonuna kadar 1,6 milyon metrekarelik bir gayrimenkul büyümesi öngörülüyor.

2. Varlıklar arasındaki talebin değişmesi

Yapay zekanın gelişimi daha fazla ve daha iyi veri merkezlerine, enerji ağlarına ve bağlantı altyapısına ihtiyaç duyuyor. JLL Global Veri Merkezi Görünümü 2023'e göre, küresel ortak yerleştirme veri merkezi pazarının 2021'den 2026'ya kadar yıllık %11,3 büyümesi beklenirken, hiper ölçekli veri merkezi pazarının yıllık yaklaşık %20 oranında daha da hızlı büyümesi bekleniyor.

Yapay zeka altyapısının konum kriterleri, daha düşük enerji fiyatlarına ve daha düşük arazi maliyetlerine daha fazla ağırlık vererek, ABD'deki Atlanta, Malezya ve Tayland gibi daha az kalabalık pazarlarda büyümeyi teşvik ediyor.

3. Yeni varlık ve ürün türleri

“Gerçekten akıllı bina”nın doğuşu yakındır. Yapay zeka destekli altyapı, tıpkı internet bağlantısının günümüz binalarının varsayılan bir özelliği olması gibi, varsayılan bir standart haline gelecek. Yapay zeka aynı zamanda yüksek sürdürülebilirlik performansına sahip sıfır emisyonlu binalara ulaşılmasına da yardımcı olacak.

Bu, inşaat sektöründe tanımlanan ve BIM'in statik konseptinin ötesine geçerek, bina yaşam döngüsü boyunca gerçek zamanlı olarak gelişen modellere geçiş yapan, işletme maliyetlerini %23-31 oranında azaltan ve ekipmanın kullanım ömrünü %15-20 oranında artıran öngörücü bakım yönetimini mümkün kılan "dinamik dijital ikizler" ile örtüşmektedir.

4. Yeni yatırım ve gelir modelleri

Yapay zeka destekli teminatlandırma ve süreçler, daha hızlı işlemlere ve gayrimenkuller ile piyasalar hakkında daha etkili bir anlayışa olanak tanıyarak küresel ölçekte yatırımları hızlandıracak. Yapay zeka destekli altyapı ve birden fazla sistemi birbirine bağlama yeteneği, aynı zamanda "hizmet olarak alan" modellerinin genişlemesini ve mal sahipleri ile geliştiriciler için yeni gelir akışlarının oluşmasını sağlayabilir.

JLL raporunda yer alan somut örneklerden biri de 12.300 metrekarelik ticari bir binada HVAC operasyonlarında ve enerji verimliliğinde önemli iyileştirmeler kaydeden Royal London Asset Management'tır. Şirket, JLL'nin yapay zeka teknolojilerini uygulayarak %708'lik rekor bir yatırım getirisi ve %59'luk enerji tasarrufu elde etti ve karbon emisyonlarını yılda 500 metrik tona kadar azalttı.

5. Mekanların tasarımı ve işlevselliğine yönelik yeni yaklaşımlar

Yapay zeka, deneyim odaklı tasarım ve son derece özelleştirilebilir çevresel ayarlara olanak tanıyacak. Bu, inşaat sektöründe açıklanan, metin, görüntü ve drone'lardan ve IoT sensörlerinden gelen verilerin anlaşılmasını birleştirerek inşaatın ilerlemesini ve kalitesini izleyecek olan çok modlu yapay zeka denetimini tamamlayacak ve özellikle gerçek zamanlı yapısal izleme için LiDAR teknolojisiyle bütünleşmede büyük bir vaat sunacak.

Sosyo-ekonomik boyut: iş ve beceriler üzerindeki etki

Yerini yenisinin alacağına dair korkuların aksine, toplanan veriler, uzmanlaşmış yapay zekanın iş gücü üzerinde olumlu bir etki yarattığını gösteriyor:

Mevcut becerilerin geliştirilmesi

Uzmanlaşmış yapay zeka, yetenekli zanaatkarların rolünü güçlendirerek onları idari görevlerden kurtardı ve işlerinin kalite yönlerine odaklanmalarını sağladı. Bu durum algılanan kalitede artışa ve teknik profesyonelliğin yeniden değerlendirilmesine yol açtı.

Bu yaklaşım, Microsoft CEO'su Satya Nadella'nın, yapay zeka servis sağlayıcılarının, insan rollerini tamamen değiştirmeyi amaçlayan "otomatik pilot" ürünleri yerine, insanlara yardımcı olmak üzere tasarlanmış "yardımcı pilot" ürünleri geliştirerek insan merkezli bir yaklaşımı keşfetme yönünde bilinçli bir seçim yaptıkları vizyonuyla örtüşüyor.

Mesleki profillerin dönüşümü

Geleneksel inşaat ve dijital teknolojileri birleştiren becerilere sahip "BIM İnşaat Yöneticisi" ve "Dijital İnşaat Uzmanı" gibi yeni hibrit roller ortaya çıkıyor. Bu profillerin maaşları sektör ortalamasından %35-40 daha yüksek.

Goldman Sachs'ın MIT ekonomisti David Autor'un araştırmasına dayandırdığı araştırmaya göre, ABD'de son 80 yılda yaşanan istihdam artışının yüzde 85'inden fazlası teknoloji odaklı istihdam yaratımıyla açıklanıyor.

Deneyimin demokratikleştirilmesi

Yapay zekanın en iyi uygulamaları kodlama ve erişilebilir hale getirme becerisi, küçük ve büyük şirketler arasındaki performans farkını daraltarak şirket büyüklüğünden ziyade gerçek kaliteye dayalı daha adil bir rekabeti teşvik etti.

Gelecek: Ortaya Çıkan Yenilikler ve Stratejik Yaklaşım

Yakın gelecekte gerçekleşecek teknolojik gelişmeler

İnşaat sektöründe gelecekteki yenilikler şunlardır:

  • İnşaat sahası güvenliği için öngörücü analizler : Tarihsel veriler ve inşaat sahası yapılandırmalarına dayalı olarak risk durumlarını proaktif olarak belirleyen, %76 kaza tahmin kapasitesine ve potansiyel olarak %58 ciddi yaralanma azaltma potansiyeline sahip modeller.
  • Denetim İçin Çok Modlu Yapay Zeka : Metin, görüntü ve drone'lardan ve IoT sensörlerinden gelen verilerin anlaşılmasını, inşaatın ilerlemesini ve kalitesini izlemek için birleştiren yetenekler.
  • Şantiye robotlarıyla entegrasyon : Zemin döşeme robotları ve otomatik bitirme sistemleriyle gerçekleştirilen ilk pilot projeler, tekrarlayan işlemlerde %300'e varan verimlilik artışı, daha yüksek kalite ve daha az atık gösterdi.

JLL, gayrimenkul sektöründe daha geniş bir perspektiften bakıldığında, üretken yapay zeka için kurumsal kullanım örnekleri pazarının 2023 yılında 42,6 milyar dolara ulaşmasının beklendiğini, 2026 yılına kadar ise yıllık %32 büyümeyle 98,1 milyar dolara ulaşacağının tahmin edildiğini belirtiyor.

Stratejik ve sorumlu benimseme

Kuruluşlar, iş hedeflerini sorumlu ve etik bir şekilde desteklemek için yapay zekanın gücünden nasıl yararlanacaklarını düşünmelidir. JLL, ortaya çıkan üç tür düzenlemeye karşı dikkatli olmanın önemini vurguluyor:

  1. Veri kalitesi, fikri mülkiyet hakları, gizlilik ve veri güvenliği ile ilgili pazar standartları ve protokolleri.
  2. Sosyal riskleri azaltmaya yönelik düzenlemeler, örneğin işgücü piyasasını şoklardan korumaya yönelik önlemler veya otonom araçlar için güvenlik standartları.
  3. Özellikle büyüyen dijital ekonomiden kaynaklanan karbon emisyonlarını azaltmayı amaçlayan çevre mevzuatı.

Kuruluşların bir dizi temel soruyu göz önünde bulundurması gerekecek: Yapay zekanın büyümesi yatırım ve yerelleştirme stratejileri için ne anlama geliyor? Mevcut veya gelecekteki hangi yapay zeka uygulamalarının şimdi hazırlanması ve test edilmesi gerekiyor? Potansiyel ticari ve sosyal riskler nelerdir?

Sonuç: Uzmanlaşmış yaklaşımın değeri

Sağlık sektöründe olduğu gibi, inşaat ve gayrimenkulde de gerçek dönüşüm, genel amaçlı yapay zekanın karmaşık sorunlara uygulanmasıyla değil, sektörün kendine özgü zorlukları için özel olarak oluşturulmuş çözümlerle gerçekleşir.

İnşaat, dijitalleşmenin düşük olduğu, oldukça karmaşık bir sektörün tipik bir örneğidir: Dijital benimseme oranı açısından endüstriyel sektörler arasında sondan ikinci sırada yer almaktadır . Bu özellikler, genel amaçlı çözümlere kıyasla uzmanlaşmış yapay zekanın değerini göstermek için ideal bir alan oluşturuyor.

İnşaat sektörünün özelliği, bilişsel ve operasyonel boyutlar arasında hassas bir dengeye sahip olması, aynı zamanda bilgi yoğun ve emek yoğun olmasıdır. Bu ikilik, sadece veri işlemeyle sınırlı kalmayan, aynı zamanda sektörü karakterize eden karar alma ve operasyonel süreçleri derinlemesine anlayan yapay zeka sistemlerini gerektiriyor.

Büyük bir mimarlık firmasında proje yöneticisi olarak gözlemlediğim gibi: "Genel amaçlı AI ile uzmanlaşmış inşaat AI arasındaki fark, genel amaçlı bir işçi ile uzmanlaşmış bir usta arasındaki fark gibidir. İkisinin de değeri vardır, ancak karmaşık projeler söz konusu olduğunda uzmanlaşmış uzmanlık vazgeçilmez hale gelir."

Gelecekteki zorluk, tedarik zincirindeki farklı oyuncuların birbirleriyle iletişim kurabilen, özel olarak tasarlanmış çözümlerden faydalanmalarını sağlayarak dikey uzmanlaşma ile yatay birlikte çalışabilirlik arasında doğru dengeyi bulmak olacaktır. Yapay zeka ancak bu şekilde, yeniliğe en dirençli sektörlerden birini verimlilik, sürdürülebilirlik ve kalitenin bir örneği haline getirme vaadini yerine getirebilir.

İşletmelerin büyümesi için kaynaklar

9 Kasım 2025

Tüketici Uygulamaları için Yapay Zeka Yönetmeliği: Yeni 2025 Yönetmeliğine Nasıl Hazırlanılır?

2025, YZ'nin 'Vahşi Batı' döneminin sonunu işaret ediyor: YZ Yasası AB, 2 Şubat 2025'ten itibaren YZ okuryazarlığı yükümlülükleri, 2 Ağustos'tan itibaren yönetişim ve GPAI ile Ağustos 2024'ten itibaren faaliyete geçti. Kaliforniya, SB 243 (Sewell Setzer'in intiharından sonra doğdu, 14 yaşında chatbot ile duygusal ilişki geliştirdi) ile zorlayıcı ödül sistemlerinin yasaklanması, intihar düşüncesinin tespiti, her 3 saatte bir 'ben insan değilim' hatırlatması, bağımsız kamu denetimleri, 1.000 $/ihlal cezaları ile öncülük ediyor. SB 420, 'yüksek riskli otomatik kararlar' için insan incelemesi itiraz haklarıyla birlikte etki değerlendirmeleri gerektirmektedir. Gerçek Uygulama: Noom 2022'de insan koçlar gibi gösterilen botlar için 56 milyon dolar tazminat ödemiştir. Ulusal eğilim: Alabama, Hawaii, Illinois, Maine, Massachusetts yapay zeka chatbot'larını bilgilendirmemeyi UDAP ihlali olarak sınıflandırıyor. Üç kademeli risk-kritik sistemler yaklaşımı (sağlık/ulaşım/enerji) dağıtım öncesi sertifikasyon, tüketiciye yönelik şeffaf açıklama, genel amaçlı kayıt+güvenlik testi. Federal ön muafiyet olmaksızın düzenleyici yamalı bohça: birden fazla eyalette faaliyet gösteren şirketler değişken gereklilikler arasında gezinmek zorundadır. Ağustos 2026'dan itibaren AB: Açık olmadığı sürece kullanıcıları YZ etkileşimi hakkında bilgilendirin, YZ tarafından oluşturulan içerik makine tarafından okunabilir olarak etiketlenir.
9 Kasım 2025

Yaratılmamış olanı düzenlemek: Avrupa teknolojik ilgisizlik riskiyle karşı karşıya mı?

Avrupa, yapay zeka alanındaki küresel yatırımların yalnızca onda birini çekiyor ancak küresel kuralları dikte ettiğini iddia ediyor. Bu 'Brüksel Etkisi'dir - inovasyonu teşvik etmeden pazar gücü yoluyla gezegen ölçeğinde kurallar dayatmak. Yapay Zeka Yasası 2027 yılına kadar kademeli bir takvimle yürürlüğe giriyor, ancak çok uluslu teknoloji şirketleri yaratıcı kaçınma stratejileriyle yanıt veriyor: eğitim verilerini ifşa etmekten kaçınmak için ticari sırlara başvurmak, teknik olarak uyumlu ancak anlaşılmaz özetler üretmek, sistemleri 'yüksek risk'ten 'minimum risk'e düşürmek için öz değerlendirmeyi kullanmak, daha az sıkı kontrollere sahip üye ülkeleri seçerek forum alışverişi yapmak. Ülke dışı telif hakkı paradoksu: AB, OpenAI'nin Avrupa dışındaki eğitimler için bile Avrupa yasalarına uymasını talep ediyor - uluslararası hukukta daha önce hiç görülmemiş bir ilke. 'İkili model' ortaya çıkıyor: aynı YZ ürünlerinin sınırlı Avrupa versiyonlarına karşı gelişmiş küresel versiyonları. Gerçek risk: Avrupa, küresel inovasyondan izole edilmiş bir 'dijital kale' haline gelir ve Avrupa vatandaşları daha düşük teknolojilere erişir. Kredi skorlama davasında Adalet Divanı 'ticari sır' savunmasını çoktan reddetti, ancak yorumsal belirsizlik çok büyük olmaya devam ediyor - 'yeterince ayrıntılı özet' tam olarak ne anlama geliyor? Kimse bilmiyor. Cevaplanmamış son soru: AB, ABD kapitalizmi ile Çin devlet kontrolü arasında etik bir üçüncü yol mu yaratıyor, yoksa sadece bürokrasiyi rekabet etmediği bir alana mı ihraç ediyor? Şimdilik: YZ düzenlemelerinde dünya lideri, gelişiminde marjinal. Geniş bir program.
9 Kasım 2025

Outliers: Veri Biliminin Başarı Hikayeleriyle Buluştuğu Yer

Veri bilimi paradigmayı tersine çevirdi: aykırı değerler artık 'ortadan kaldırılması gereken hatalar' değil, anlaşılması gereken değerli bilgilerdir. Tek bir aykırı değer doğrusal bir regresyon modelini tamamen bozabilir - eğimi 2'den 10'a değiştirebilir - ancak bunu ortadan kaldırmak veri kümesindeki en önemli sinyali kaybetmek anlamına gelebilir. Makine öğrenimi sofistike araçlar sunar: İzolasyon Ormanı rastgele karar ağaçları oluşturarak aykırı değerleri izole eder, Yerel Aykırı Değer Faktörü yerel yoğunluğu analiz eder, Otomatik kodlayıcılar normal verileri yeniden yapılandırır ve yeniden üretemediklerini rapor eder. Küresel aykırı değerler (tropik bölgelerde -10°C sıcaklık), bağlamsal aykırı değerler (yoksul bir mahallede 1.000 € harcama), kolektif aykırı değerler (saldırıya işaret eden senkronize ani trafik ağı) vardır. Gladwell ile paralel: '10.000 saat kuralı' tartışmalı - Paul McCartney'in 'birçok grup Hamburg'da 10.000 saat çalışıp başarılı olamadı, teori yanılmaz değil' sözü. Asya'nın matematiksel başarısı genetik değil kültüreldir: Çin'in sayısal sistemi daha sezgiseldir, pirinç ekimi Batı tarımının toprak genişlemesine karşı sürekli gelişme gerektirir. Gerçek uygulamalar: Birleşik Krallık bankaları gerçek zamanlı anormallik tespiti yoluyla %18 potansiyel kayıplarını geri kazanıyor, üretim insan denetiminin gözden kaçıracağı mikroskobik kusurları tespit ediyor, sağlık hizmetleri klinik deney verilerini %85+ anormallik tespiti hassasiyetiyle doğruluyor. Son ders: Veri bilimi aykırı değerleri ortadan kaldırmaktan onları anlamaya doğru ilerledikçe, alışılmadık kariyerleri düzeltilmesi gereken anormallikler olarak değil, üzerinde çalışılması gereken değerli yörüngeler olarak görmeliyiz.