"Çöp Veri" Şirketleri Yavaşlatıyor

2026’da yapay zeka yatırımları orta ölçekli şirketlerin gündeminde ilk sıralara yerleşirken, şirketlerin büyük bölümü bekledikleri verimi alamıyor. Nedeni ise teknoloji eksikliği değil; yıllardır biriken dağınık, hatalı ve işlenmemiş veri yığınları. ERP sistemlerinde milyonlarca satır veri bulunmasına rağmen, yanlış ürün kayıtları, güncellenmeyen stok bilgileri, eksik tedarikçi verileri ve manuel giriş hataları şirketlerin operasyonlarını sessizce zayıflatıyor. 

Kobi AI Kurucusu Baran Kaya, bugün birçok şirketin yapay zekaya geçmeye çalışırken aslında “çöp veri” problemiyle mücadele ettiğini belirterek, “Şirketler yapay zekanın neden beklenen sonucu vermediğini sorguluyor ama asıl sorun çoğu zaman verinin kendisi oluyor. Yapay zeka yanlış veriyi analiz ettiğinde, yanlış kararlar üretmeye başlıyor” dedi.

“Çöp Girdi, Çöp Çıktı” Dönemi Şirketlere Maliyet Olarak Geri Dönüyor

Baran Kaya’ya göre şirketlerin önemli bir bölümü yıllardır veri topluyor ancak bu verilerin büyük kısmı stratejik karar almak için uygun halde değil. Özellikle satın alma, stok yönetimi ve üretim planlama süreçlerinde veri kalitesinin düşük olması; maliyetleri doğrudan etkileyen sonuçlar doğuruyor.

Kaya, “Bir ürün farklı departmanlarda farklı isimlerle kayıtlı olabiliyor. Stokta görünen ürün gerçekte depoda olmayabiliyor. Tedarikçi geçmişi eksik olduğu için yanlış satın alma kararları alınabiliyor. Yapay zeka bu verilerle çalıştığında problemi çözmek yerine büyütebiliyor. Şirketlerin çoğunda asıl problemin veri eksikliği değil, veri kaosu var. Dijital dönüşümün başarısı artık doğrudan veri kalitesine bağlı.” ifadelerini kullandı.

Yapay Zeka Öncesi En Kritik Süreç Veri Temizliği

Kobi AI’ın yürüttüğü projelerde şirketlerin ilk aşamada doğrudan yapay zeka entegrasyonuna değil, veri yapılandırma süreçlerine odaklandığını belirten Kaya, “Bugün en büyük ihtiyaçlardan biri veri temizliği” dedi.

Kaya’ya göre birçok işletme hızlı şekilde yapay zeka kullanmak istiyor ancak sistemlerin sağlıklı çalışabilmesi için öncelikle mevcut verinin standartlaştırılması gerekiyor. Kaya, şöyle devam etti: “Biz projelere başlamadan önce şirketlerin ERP altyapısını analiz ediyoruz. Aynı ürünlerin tekilleştirilmesi, eksik kayıtların düzeltilmesi, geçmiş verilerin normalize edilmesi ve sistemler arası veri uyumunun sağlanması ilk aşamayı oluşturuyor. Çünkü veri sağlıklı değilse, dünyanın en güçlü yapay zeka modeli bile doğru sonuç üretemez.