ÜRÜN DİRİER/ Uzun yıllar boyunca şirketler rekabet avantajını kendi sektörlerinin içinde aradı. Bankalar bankaları izledi, perakendeciler rakip mağazalara baktı, üretim şirketleri aynı sanayi kolundaki oyuncularla kıyaslandı. Ancak dijitalleşmenin hızlandığı, iş modellerinin iç içe geçtiği ve sınırların giderek silikleştiği bu yeni dönemde, tek bir sektörün bilgisi artık yeterli olmuyor. Geleceği daha erken görebilen şirketler, öğrenme kaslarını sektör dışına taşıyor.
Bugün bir bankanın rekabeti yalnızca başka bankalarla değil; bir teknoloji şirketiyle, bir e-ticaret platformuyla ya da bir fintech girişimiyle de şekilleniyor. Bir otomotiv üreticisi artık yalnızca motor teknolojisini değil, yazılımı, veri analitiğini ve kullanıcı deneyimini de yönetmek zorunda. Perakende sektörü, lojistikten oyunlaştırmaya; sağlık sektörü yapay zekâdan abonelik modellerine kadar pek çok farklı alandan besleniyor. Kısacası iş dünyasında "aynı sektöre bakarak öğrenme" dönemi yerini, çok daha karmaşık ve çok katmanlı bir öğrenme ihtiyacına bırakıyor.
Son zamanlarda iş dünyasında giderek daha sık duyulan "cross learning" (çapraz öğrenme) ve "cross-industry intelligence" (sektörler arası zeka) kavramları tam da bu ihtiyaca karşılık geliyor. Farklı sektörlerde ortaya çıkan uygulamaları, teknolojileri ve iş yapış biçimlerini sistematik biçimde izleyip kendi alanına uyarlamak; bugün yalnızca bir "iyi fikir" değil, stratejik bir zorunluluk haline gelmiş durumda. Çünkü inovasyon artık çoğu zaman aynı sektörün içinden değil, bambaşka bir alandan ödünç alınan bir bakış açısından doğuyor. Artık mesele, "bizim sektörde ne oluyor?" sorusundan çok, "başka sektörlerde ne işe yarıyor ve biz bunu nasıl dönüştürebiliriz?" sorusunu sorabilmek.
KENDİNİ EN BEKLENMEDİK YERDEN GELİŞTİRMEK
Bu yaklaşımın hızla trend haline gelmesinin arkasında birkaç temel neden bulunuyor. Öncelikle inovasyonun doğası değişmiş durumda. Büyük ve çığır açıcı yenilikler, giderek daha az aynı sektörün içinden doğuyor. Pek çok yenilik, bir sektörde geliştirilen çözümün başka bir alana uyarlanmasıyla ortaya çıkıyor. Abonelik modeli medya sektöründen yazılıma, oradan otomotive; platform ekonomisi e-ticaretten finansa; oyunlaştırma ise oyun dünyasından eğitim ve insan kaynaklarına taşınıyor. Bu geçişler, klasik Ar-Ge süreçlerinden çok daha hızlı ve düşük maliyetli öğrenme imkânları sunuyor.
İkinci olarak, dijitalleşme bilgiye erişimi demokratikleştirdi. Artık yalnızca sektör raporlarını takip etmek yeterli değil; start-up ekosistemlerinden kullanıcı topluluklarına, farklı coğrafyalardaki deneyimlerden veri odaklı iş modellerine kadar geniş bir bilgi havuzu söz konusu. Bu da şirketleri, rastlantısal ilham yerine daha sistematik bir "sektörler arası izleme" yaklaşımına yöneltiyor. Çapraz öğrenme, bu dağınık bilgiyi anlamlı içgörülere dönüştürmenin bir yolu haline geliyor.
Son olarak, belirsizlik çağında faaliyet gösteren şirketler için öngörü yeteneği kritik bir avantaj haline gelmiş durumda. Tek bir sektörün dinamiklerine odaklanmak, geleceği yakalamak için artık yeterli değil. Çünkü kırılmalar çoğu zaman başka bir sektörde başlıyor ve dalga etkisiyle herkesi etkiliyor. Bu nedenle sektörler arası zekâ, yalnızca inovasyon için değil; risk yönetimi, stratejik planlama ve uzun vadeli dayanıklılık için de vazgeçilmez bir araç olarak görülüyor.
Bugün çapraz öğrenme ve sektörler arası zekâ, birer "trend kavram" olmanın ötesine geçerek, şirketlerin öğrenme biçimini yeniden tanımlıyor. Rekabet avantajı artık yalnızca en iyiyi yapmakta değil; en beklenmedik yerden öğrenebilmekte yatıyor.
FARKLI SEKTÖRLER BİRBİRİNE IŞIK TUTABİLİR
Bacacı Yatırım Holding Bilgi Teknolojileri İcra Kurulu Üyesi Vildan Çal Özel'e göre, tüm dünyada CTO'ların başlıca gündemlerinden biri olan veri analizi, yalnızca raporlama ve geçmiş performansın ölçülmesi amacıyla değil, karar alma süreçlerini yönlendiren stratejik bir yetkinlik. Ağırlıkla da sektör odaklı operasyonel, finansla veriler üzerinden ilerleniyor. Peki, yapay zeka ile daha büyük verileri işleyebiliyorsak, o zaman veriyi nasıl zenginleştirebiliriz? İşte bu notada 'cross learning' veya 'cross industry intelligence' kavramları devreye giriyor. Amaç bir sektörde olgunlaşmış analitik modellerin, metodolojilerin ve karar destek pratiklerinin, diğer sektörlerde hızlandırıcı etki yaratacak şekilde değerlendirilmesi. Böylece veri analizi, yalnızca tekil sektör performansını artıran bir araç olmaktan çıkarak, öğrenen ve gelişen bir karar mekanizmasına dönüşüyor" diyen Özel şunları aktarıyor:
"Dijital dönüşüm yolculuğumuzda, veri analizini yalnızca raporlama ve geçmiş performansın ölçülmesi amacıyla değil, karar alma süreçlerini yönlendiren stratejik bir yetkinlik olarak konumluyoruz. Bu çerçevede veri analizi stratejimiz; verinin yalnızca sektör bazlı değil, kurum genelinde anlamlandırılabilir, karşılaştırılabilir ve yeniden kullanılabilir bir varlık olarak ele alınmasını esas almakta. Bu nedenle cross industry intelligence kavramı bu yıl özellikle ele alacağımız bir konu olacak. Farklı sektörlerde üretilen veriler; benzer iş problemlerine, risklere ve optimizasyon ihtiyaçlarına nasıl ışık tutabilir, buna çalışacağız."
Bunun kolay bir konu olmadığına da dikkat çeken Özel, "Ama farklı sektörleri bir çatı altında barındıran gruplar için veri çeşitliliğini bir fırsat olarak görüyoruz. Veri analitiği ve yapay zeka yatırımlarının etkisini maksimize etmek için; sektör bazlı silo çözümler yerine, ortak analitik reflekslerin ve problem odaklı modellerin geliştirilmesinin çok kritik olduğuna inanıyoruz" açıklamasında bulunuyor.
BİRBİRİNDEN AYRI DÜŞÜNEN SEKTÖRLERE KATMA DEĞER
Securitas Bilgi Teknolojileri Ülke Yöneticisi Aykut Yılmaz da, Securitas'ta verinin tek bir ekibin değil, organizasyonun tamamının ortak dili olduğuna vurgu yaparak, "Önümüzdeki dönemde bu dili daha da derinleştirerek, farklı disiplinlerin aynı veri üzerinden birlikte öğrenmesini sağlayan yapıları ölçeklemeyi hedefliyoruz. Güvenliği insan, teknoloji ve verinin birlikte çalıştığı entegre bir sistem olarak ele alıyoruz. Bu bakış açısı, bizi doğal olarak çapraz öğrenmeye taşıyor. Sahadan gelen operasyonel veriler, dijital platformlarımızda işleniyor, bu çıktılar hem karar destek sistemlerine hem de yeni hizmet tasarımlarına doğrudan yansıyor" diyor.
Çapraz öğrenmeyi bir teknoloji trendi değil, kurumsal zeka modeli olarak konumladıkları bilgisini veren Yılmaz'ın aktardıklarına göre, cross learning'de en büyük katma değer, birbirini doğrudan etkileyen ama bugüne kadar birbirinden ayrı düşünen sektörler arasında oluşuyor. Güvenlik ve teknoloji, perakende ve lojistik, enerji ve finans, sağlık ve yapay zeka gibi… "Güvenlik artık yalnızca bir önlem değil, öngörü üretme ve riskleri henüz oluşmadan yönetme kabiliyeti. Bu da bizi teknoloji, veri bilimi ve iş zekası dünyasıyla güçlü bir kesişim noktasına getiriyor" diyen Yılmaz, şu bilgileri paylaşıyor:
YAPAY ZEKANIN BİR SONRAKİ EVRESİ
"Cross Learning, holding yapıları ve iş birliğine açık şirketler için klasik sinerji tanımının ötesine geçer. Burada mesele yalnızca bilgi paylaşımı değil; ortak öğrenme ve ortak akıl üretimidir. Farklı sektörlerde faaliyet gösteren şirketler aynı problemleri farklı adlarla yaşar, benzer verileri farklı amaçlarla kullanır, çoğu zaman aynı sorulara paralel çözümler üretir. Çapraz öğrenme sayesinde bu tekrarlar ortadan kalkar, verinin değeri katlanarak artar, yeni iş modelleri ve ortak platformlar doğar. Biz bu yaklaşımı, ekosistem bazlı büyümenin anahtarı olarak görüyoruz."
Cross Learning'i, yapay zekanın bir sonraki evresi olarak gördüğüne vurgu yapan Yılmaz'ın verdiği bilgilere göre, yapay zeka güçlüdür ancak neyi, kimden ve hangi bağlamda öğrendiği belirleyicidir. 2026 ve sonrasında farkı yaratacak olan ise, en fazla veriye sahip olanlar değil, en farklı kaynaklardan öğrenebilenler olacaktır. Bu noktada çapraz öğrenmenin, yapay zekanın sınırlarını genişleten en stratejik yaklaşım haline geldiğinin altını çizen Yılmaz, "Rekabet eden şirketler değil, birlikte öğrenen organizasyonlar ve ekosistemler kazanacak" diyor.
DENEME YANILMA MALİYETİNİ DÜŞÜRÜYOR
T4 People Analytics Kurucu CEO'su Ali Tuncel'e göre, çapraz öğrenme, endişelerin aksine müşteri verilerinin paylaşılması anlamına gelmiyor. Tam tersine, veri gizliliği ve güvenliği net sınırlarla korunurken, farklı projelerden elde edilen anonimleştirilmiş, genellenmiş ve bağlamdan bağımsız öğrenmelerin bir araya getirilmesini ifade ediyor. "People Analytics çalışmalarında her müşterinin verisi kendi kapalı ortamında kalır; ancak hangi varsayımların çalıştığı, hangi göstergelerin gerçekten ayırt edici olduğu gibi metodolojik öğrenmeler çapraz olarak değerlendirilebilir. Önümüzdeki dönemde bu yaklaşımın, daha formal çerçeveler ve yönetişim modelleriyle yaygınlaşacağını düşünüyoruz" diyen Tuncel, çapraz öğrenmede birbirinden en çok faydalanabilecek sektörleri şöyle açıklıyor:
"Çapraz öğrenme, en yüksek potansiyel, insan yoğunluğu ve operasyonel dinamikleri benzer olan sektörlerde ortaya çıkıyor. Görüyoruz ki, perakende, çağrı merkezi, lojistik, üretim, güvenlik ve saha ağırlıklı hizmet sektörleri; çalışan devir hızı, vardiya yapıları, performans baskısı ve motivasyon gibi başlıklarda ortak problemler yaşıyor. Benzer şekilde teknoloji, e-ticaret ve finans gibi bilgi yoğun sektörler de yetenek kazanımı ve bağlılık konularında birbirlerinden önemli metodolojik öğrenmeler çıkarabiliyor. Burada kritik olan, verinin değil, öğrenmenin paylaşılması."
Cross learning'in, klasik benchmark (kıyas) yaklaşımının ötesine geçerek şirketlere "hangi uygulama hangi koşulda işe yarıyor?" sorusunun yanıtını sunduğunun altını çizen Tuncel, "Holding yapılarında bu, grup içindeki farklı şirketlerin birbirinden öğrenmesini sağlarken, verinin merkezî olarak paylaşılmasını değil, içgörülerin güvenli biçimde karşılaştırılmasını mümkün kılar. Organik bağı olmayan şirketler açısından ise bu yaklaşım, deneme–yanılma maliyetini düşüren, daha hızlı ve daha bilinçli karar alma imkânı yaratan bir gelişim alanı sunar" diyor.
Çapraz öğrenmenin yapay zekâdan bağımsız değil, onunla birlikte anlam kazanan bir yaklaşım olduğunun da altını çizen Tuncel'e göre, yapay zekâ modelleri farklı bağlamlardan öğrenilen örüntülerle beslendikçe daha sağlıklı ve genellenebilir sonuçlar üretiyor. Bu nedenle önümüzdeki dönemde "tek kurumun verisiyle öğrenme" yaklaşımı yerine, etik, hukuki ve güvenlik sınırları net çizilmiş şekilde çaprazlayarak öğrenme anlayışının öne çıkacağını söylemek mümkün. Rekabet avantajı artık veriyi paylaşmakta değil, veriden güvenli ve doğru şekilde birlikte öğrenebilmekte yatıyor…
Burhan İNAL / Opinion AI Kurucu Ortağı ve CTO'su
"Veriyi saklama, dışarıdan geleni alma dönemi"
Opinion AI olarak yılların birikimi olan tıbbi literatürü, klinik rehberleri, kanıta dayalı algoritmaları temel öğrenmeler haline getirdik. Bu öğrenmeleri kurumun kendi altyapısına entegre ediyoruz. Kurum kendi verisiyle, bizim bilgi birikimimizi kullanıyor. Yani veri dışarı çıkmıyor, bilgi içeri giriyor. Bu hem KVKK/GDPR uyumlu hem de kurumların ticari sır kaygısını ortadan kaldırıyor. Sektörler arası veri paylaşımı teoride cazip görünüyor. Ama pratikte şirketler haklı olarak verilerini korumak istiyor. Yıllarca yatırım yaparak oluşturdukları veri varlıklarını neden rakiplerine ya da başka sektörlere açsınlar? Bence doğru soru şu; "şirketler verisini korurken nasıl daha akıllı hale gelir?" Bizim cevabımız net: Veriyi yerinde bırak, bilgiyi getir. Holdinglerin avantajı ortak yönetişim, grup içinde veri paylaşımı nispeten daha kolay. Ama yine de her şirketin kendi rekabet dinamikleri, kendi müşteri gizliliği sorumlulukları var. "Herkes verisini paylaşsın, birlikte öğrenelim" söylemi kulağa güzel geliyor ama gerçekçi değil. 2026'nın trendi bence şu olacak; Veriyi yerinde işleyen, bilgiyi taşıyan uzman platformlar. Şirketler verisini dışarı vermeyecek ama dışarıdan gelen uzmanlığı içeri alacak.
