Dijital Dönüşüm ve Yapay Zeka

Artificial Intelligence of Things (AIoT)- Nesnelerin yapay zekası nedir?Sorusuna yanıt vermeye çalışacağımız bu yazımızda öncesinde IoT tarihine yer vermek istedim.

Nesnelerin interneti kavramı tam 22 yaşında. 1999 yılında nesnelerin interneti kavramı Procter&Gamble Tedarik Yönetimi Departmanında çalışan Kevin Ashton, radyo frekansı teknolojileri ile verimliliği artırmak için geliştirilen uygulamayı anlatırken ilk terim olarak kullanılmış. Ancak Kevin dahil kimse bu terime 10 yıl kadar bir süre bir değer göstermemiş. Bununla birlikte nesnelerin birbiri ile haberleşmesi anlamına gelen nesnelerin interneti uygulama örneklerinin geçmişi 70’li yıllara kadar dayanmaktadır. Lakin öncesinde ‘gömülü internet’ ya da ‘yaygın hesaplama’ terimleri kullanılmaktaymış.

Nesnelerin interneti ya da ana dili farketmeksizin herkesin benimsediği haliyle IoT kavramı 2010’un ikinci yarısında biraz popülerlik kazanmaya başladı. Aynı dönemde Google’ın StreetView servisinin yalnızca 360 derecelik fotoğraflar çekmediği, beraberinden insanların wifi ağları ile ilgili olarak da tonlarca veri saklaması gündem olmuştu. Bu gündem ile Google’ın sadece internet dünyası verileri ile yetinmeyip fiziksel dünyanın da verileri ile ilgili bir stratejiye sahip olduğu anlaşıldı.

Tesadüf odur ki aynı yıl, Çin hükümeti Beş Yıllık Planlarında Nesnelerin İnterneti’ni stratejik bir öncelik haline getireceğini açıklamıştı.

2011 yılına gelindiğinde ise, ünlü “gelişmekte olan teknolojiler için hype döngüsünü” icat eden pazar araştırma şirketi Gartner, listelerinde yeni bir fenomeni de içeriyordu: “Nesnelerin İnterneti”.

Takip eden yıllarda ise ‘nesnelerin interneti’ temalı konferanslar, fuarlar, makaleler birbirini izliyordu.

Nesnelerin İnterneti terimi, Ocak 2014’te Google’ın Nest ‘i 3.2 milyar dolara satın aldığını duyurduğunda kitlesel pazar bilincine ulaştı. Las Vegas’taki Tüketici Elektroniği Fuarı (CES) IoT teması altında düzenlenmişti.

Nesnelerin İnterneti – IoT Nedir?

Terim bir RFID projesi için ilk olarak kullanılmış olsa da bu projeden çok daha büyük vizyon içermekte. Nesnelerin interneti, fiziksel dünyanın sensörlerle donatılarak merkezi platformlar üzerindeki iş zekasına sahip uygulamalar ile etkileşimine denir. Aklımıza hemen hepimizin aşina olduğu m2m gelebilir ancak IoT, M2M’den daha farklı ve daha kapsayıcı bir vizyon içerir. M2M ile hayatımıza giren ‘ölç-izle’ düsturu, IoT’de ‘ölç-izle-karşılaştır-artır-anla’ olarak evrilmiştir. Bir başka deyişle, Nesnelerin İnterneti kavramı, disiplinler arası bilgi alışverişini hedefler.

Geçtiğimiz onca yıl içinde nesnelerin interneti kavramı defalarca tartışılmış, faydası ve uygulanabilirliği sorgulanmıştı. 5G, sayesinde IoT uygulamalarının yaygınlaşması tartışıladursun, öte yandan global oyuncuların Artificial Intelligence of Things (AIoT) kavramını neden önemsediğine değineceğiz.

5G ve IoT

5G ve Özellikleri; Kurumların İş Planında Yer Alıyor

Yüksek hızlı geniş bant en çok talep edilen olarak listenin başında yer almasına rağmen geçen seneye oranla talebin azaldığını söyleyebiliriz ancak 5G’de genel talep bir puanlık artışa sahip. Tüm bunlara rağmen IoT’ye yatırım yapacak kurumların; 5G ve özellikleri konusunda neye öncelik verdiklerini kestirmek çok zor. Ancak kurumların 5G’nin tüm gelişmiş yeteneklerine gerçekten ihtiyaç duyup duymadıkları şu anda ikincil bir sorudur; çünkü 5G ile ilgili ilgi yeni işbirlikleri, birlikte değer oluşturma ve inovasyon için yeni fırsatlar getirecektir.

GSMA Intelligence; Ankete katılanların çoğunluğunun 5G’nin yeteneklerine aşina olduğu ve bunları başarılı IoT uygulamasına olanak sağlamak için önemli gördüğü açık olduğunu; ancak, farklı yeteneklerin kendilerine özel olarak nasıl fayda sağlayacağını henüz tam olarak anlamadıklarını belirtiyor. (işletmeler hepsini istiyor gibi görünüyor). 5G’nin daha düşük gecikme süresi, daha yüksek iletim hızları ve artan ağ kapasitesi (büyük IoT) açısından iyileştirmeleri, kurumsal dijital dönüşümün kapılarını açıyor olarak görülmelidir.

IoT Uygulamaları için Hangi 5G Özelliği Kritiktir?

Kurumsal LTE ( Kurumsal Ağlar – Private Network) – Talep ve Gereksinimler

GSMA Intelligence Raporunda, Kurumsal LTE olarak günümüzde de teklif edilen ancak 5G’nin en güçlü değer tekliflerinden biri olarak addedilen Kurumsal 5G (Kurumsal Ağ-Şebeke) ya da Private Network taleplerine de anketinde yer vermiş.

Kurumsal ağlara olan talep değişmedi. Ankete katılan işletmelerin neredeyse dörtte biri (% 22), 2020’de konuma özgü kapsama alanına ihtiyaç duyduklarını söyledi. Bu, özellikle otomotiv ve kamu sektöründeki son gelişmeler ve duyurular göz önüne alındığında ilginç olan 2019’daki rakamla aynı olması. Bu durumu, konuma özgü kapsama alanına ilginin azalması ve kurumsal ağlara olan talepte azalma olarak anlayabiliriz.

Hype faktörü etkisi. Başarılı IoT projeleri için özel ağların önemi sorulduğunda, işletmelerin% 55’i çok önemli olduklarını söyledi. Aynı soru “özel, yerelleştirilmiş kapsama mevcut kamu ağlarında mevcut olandan daha iyi mi (tesisinizi veya kampüsünüzü kapsayan)” şeklinde sorulduğunda; özel ağların önemine ithaf edilen bu rakam% 48’e düştü. İşletmelerin %22’sinin gerçekten özel ağlara ihtiyaç duyduğu düşünüldüğünde; algılanan önemin gerçek iş ihtiyaçlarına veya gereksinimlerine dönüşmediğini göstermektedir.

Uç Birim Analitiği-Edge Computing: IoT’deki Rolü ve Önemi

Ufak bir bilgi boşluğu mevcut. İşletmelerin %46’sı uç bilgi işlemin çok önemli olduğunu düşünüyor; ancak verimliliği artırmak için büyük miktarda veriyi şirket içinde veya uçta (örneğin cihaz, ağ geçidi) işlemek istendiğinde, %51’i bunun çok önemli olduğunu söylüyor. Bu, uç birim analitiğinin gerçekte ne olduğu konusunda küçük bir bilgi boşluğuna işaret ediyor.

Gerçekten uçtan mı bahsediyoruz? Çoğu IoT yatırımcısı, IoT projelerinin halihazırda uç birim analitiği kullandığına inanıyor ve bu; teknolojinin olgunlaşmamışlığı göz önüne alındığında yanlış görünebilir. Ayrıca, tüm IoT yatırımcıları – karar vericileri verilerin nerede depolandığını ve/veya analiz edildiğini bilmiyor; bildiklerini iddia edenlerin %11’i verilerin uçta saklandığını söylerken, %36’sı verilerin uçta analiz edildiğini söylüyor (IoT cihazında/gateway/modem).

5g ve IoT İlişkisinin Özeti

Buraya kadarki bölümde GSMA Intelligence Enterprises speak: IoT gets real raporunu baz alarak 5G ve IoT arasındaki ilişkiyi ve konu nesnelerin interneti olunca, yatırımcılar tarafından verilen cevapların tutarsızlığını gösteren ufak bilgi boşluğuna dikkat çekmeye çalıştım. 5G ve IoT konuları birbirine girmiş konular olmasına rağmen her ikisinde de büyük resmi görmek maalesef hala çok zordur. Bu durumun altında yatan temel sebebi, (yabancı tabirle) ‘Killer Application‘ senaryosunun netleşmemiş olması olarak yorumluyorum. 2G,3G ve 4G’nın en yaygın ve en temel değer teklifinin neler olduğunu 5G; Açılış yazımda belirtmiştim. Nesnelerin interneti değer zincirinden de bahsetmiştik.

Ancak, 4G’de ‘Mobil Video‘ bu teknolojinin en temel ve en yaygın değer teklifidir söylemini 5G için sadece otonom araçlar 5G’ye ihtiyac duyuyor diyebiliyoruz. Yani bir bakıma neden ve nasıl 5G’yi pazara servis edileceği netlik kazanmamıştır. M2M’deki söylem varlıklarınızı takip edin, makinelerinizi platformlara bağlayın ve tasarruf edindi! Nesnelerin İnternetinde de aynı söylem devam ediyor ki bu da albeniyi düşürüyor.

Tüm bu tartışmalar ve belirsizlikler devam ede dursun, dünya yeni bir teknolojiye(ya da ideoloji de diyebiliriz) ciddi yatırım yapmaya başlamış durumdadır. Artificial Intelligence of Things (AIoT); Türkçesi Yapay zeka destekli nesnelerin interneti ya da Nesnelerin Yapay Zekası (Zeki Nesneler).

Artificial Intelligence of Things (AIoT) Nedir?

Artificial Intelligence of Things (AIoT); nesnelerin internetinde mevzu bahis nesnelerin yapay zeka ile donatılması olarak özetleyebiliriz, yani ‘Nesnelerin Yapay Zekası (Zeki Nesneler)’ olarak hayatımıza geçecektir.

5G neyi değiştirecek diye sorsak ilk verilecek cevaplardan birisi de; yapay zekaların yaygınlaşmasını sağlayacaktır, olacaktır. Bu anlamda yapay zeka alanındaki hızlı ilerleme, bir çok sektörü yeniden şekillendirirken nesnelerin interneti ve uç birim analitiği de son zamanlarda, en azından globalde, trend teknolojilerin başında yer aldı.

Yapay Zeka ve Nesnelerin interneti teknolojilerinde doğan Nesnelerin Yapay Zekası (AIoT) adı verilen yeni bir teknoloji dalını inceleyelim.

Nesnelerin Yapay Zekası(AIoT) Nedir?

Nesnelerin Yapay Zekası (AIoT), daha verimli nesnelerin interneti uygulamaları elde etmek, insan-makine etkileşimlerini iyileştirmek ve veri yönetimi ile analitiği geliştirmek için yapay zeka (AI) teknolojilerinin Nesnelerin İnterneti (IoT) altyapısıyla birleşimidir.

Nesnelerin İnterneti (IoT) ve Yapay Zekanın (AI) kesişim noktasıdır. IoT, insanları, nesneleri haberleşme aracılığıyla platformlarla ve diğer nesnelerle bağlantılı hale getirmekle ilgilidir. Yapay zeka(AI), benzer verilerin modellerine dayalı olarak yeni verileri anlamak adına yazılımların iş zekalarını geliştirmek ve eğitmek için teknikler/örnekler toplamaya dayalıdır. AIoT, IoT ve AI sistemlerinin yakınsamasını ifade eden son zamanlarda ortaya çıkan bir terimdir. Fiziksel dünyanın dijitalize edilerek elde edilen yararlı veriler üretmek (IoT) ve bu verilerden içgörüler elde etmek yapay zeka (AI), bu iki amacın ortak bir payda da buluşması (AIoT).

Nesnelerin Yapay Zekası(AIoT) Ne İşe Yarar?

Veri yönetimi, analitik ve karar verme yetenekleri sayesinde yapay zeka (AI) teknolojisi olan makine öğrenimi, IoT uygulamalarına/sistemlerine verilerden öğrenme yeteneği sağlar. IoT cihazlarını/uç sensörlerini “öğrenen nesnelere” dönüştürür. Yapay zeka (AI) ayrıca nesnelerin interneti (IoT) verilerini faydalı bilgilere dönüştürerek daha iyi karar vermeyi kolaylaştırır.

Nesnelerin yapay zekası (AIoT), nesnelerin interneti verilerinin servis olarak sunulmasına olanak sağlayan temel bir teknolojidir. (IoTDaaS:IoT Data as a Service, Nesnelerin İnterneti Veri Sunma Servisi)

Nesnelerin Yapay Zekası (AIoT) Uygulama Alanları

Uygulama alanları, akıllı ev uygulamalarından otonom araçlara kadar geniş bir yelpazede değişiklik gösterebilir. Ancak şu anda, Nesnelerin Yapay Zekası uygulama alanları çok perakende ürün odaklıdır. Bu uygulamaların çoğu tüketici cihazlarında bilişsel analitiğe odaklanmaktadır.

Örneğin Mindcommerce sitesinde yer alan bilgiye göre Sharp, “Akıllı Yaşam” olarak adlandırdıkları projenin bir parçası olarak; “daha duyarlı teknoloji” adına AIoT’den “İnsan Odaklı IoT = AIoT” olarak bahsetmektedir.

IoT Analytics 2020 yılı en önemli IoT gelişmeleri raporunda; Ocak 2020’de Çinli elektronik üreticisi Xiaomi’nin, önümüzdeki 5 yıl içinde 5G’ye ve nesnelerin yapay zekasına (AIOT) en az 7,2 milyar dolar yatırım yapmayı planladığını duyurduğuna yer veriyor. Yeni teknoloji akımının, akıllı TV’ler, dronlar, elektrikli scooterlar, hava temizleyiciler, yönlendiriciler, güvenlik kameraları vb bireysel ve kurumsal IoT cihaz yatırımlarına yön vereceği belirtiliyor.

Öte yandan SAS gibi şirketler; “Veri toplamaktan toplu öğrenmeye doğru” sloganlarında atıfta bulundukları AIoT özellikli kurumsal ve endüstriyel veriler için bireysel tüketici ürünlerinin ötesinde birçok olasılık olduğunu belirtiyor. Mindcommerce’te yer alan paragrafta; Baş Teknoloji Sorumlusu Oliver Schabenberger, bağlantılı bir dünyada görevleri otomatikleştirmek için yapay zekanın; IoT uç cihazları tarafından üretilen verilerin nasıl kullanabileceğini açıklıyor.

AWS IoT; websitesinde aşağıdaki duyuru yer alır.

Üstün AI entegrasyon: AWS, cihazları daha akıllı hale getirmek için AI ve IoT’yi bir araya getirir. Bulutta modeller oluşturabilir ve bu modelleri diğer tekliflere kıyasla 2 kat daha hızlı çalıştıkları cihazlara dağıtabilirsiniz.

Forbes‘ta yer alan Nesnelerin interneti ve yapay zeka teknolojileri birleşirse ne olur? makalesinde kullanım alanları hakkındaki tahminlere yer veriliyor.

Akıllı Perakende

Mağazada konumlandırılacak yapay zeka destekli kamera sistemi, müşterilerinden kapıdan içerisi girmesi ile birlikte yüz tanıma özelliği ile tanıyabilir, doğru yönlendirmeyi yapmaya olanak tanır. Sistem, cinsiyetleri, ürün tercihleri, trafik akışı vb alanlarda müşteri iznine tabi olarak bilgi toplar, tüketici davranışını doğru bir şekilde tahmin etmek için verileri analiz eder ve ardından bu bilgileri pazarlamadan ürün yerleştirmeye ve diğer kararlara kadar mağaza operasyonları hakkında kararlar almak için kullanır. Örneğin, sistem mağazaya giren müşterilerin çoğunluğunun Y Kuşağı olduğunu tespit ederse, ürün reklamlarını veya o demografiye hitap eden mağaza içi özel ürünleri sunarak satışları artırabilir. Akıllı kameralar, alışveriş yapanları belirleyebilir ve Amazon Go mağazasında olduğu gibi ödeme aşamasını atlamalarına izin verebilir.

Drone Trafik İzleme

Akıllı şehirlerde, insansız hava araçlarıyla trafik izleme dahil AIoT’nin birkaç pratik kullanımı olacaktır. Trafik gerçek zamanlı olarak izlenebiliyorsa ve trafik akışında ayarlamalar yapılabiliyorsa, tıkanıklık azaltılabilir. Dronlar geniş bir alanı izlemek için konuşlandırıldığında, trafik verilerini iletebilirler ve ardından yapay zeka, verileri analiz edebilir ve insan müdahalesi olmadan trafik ışıklarının hız sınırlarına ve zamanlamasına yönelik ayarlamalarla trafik sıkışıklığının en iyi şekilde nasıl hafifletileceği konusunda kararlar verebilir. Alibaba Cloud’un bir ürünü olan ET City Brain, AIoT kullanarak kentsel kaynakların kullanımını optimize ediyor. Bu sistem kazaları, yasadışı parkları tespit edebilir ve ambulansların yardıma ihtiyacı olan hastalara daha hızlı ulaşmasına yardımcı olmak için trafik ışıklarını değiştirebilir.

Ofis Binaları

Yapay zeka ile nesnelerin internetinin kesiştiği bir diğer alan ise akıllı ofis binalarıdır. Bazı şirketler, ofis binalarına akıllı çevre sensörlerinden oluşan bir ağ kurmayı tercih ediyor. Bu sensörler, hangi personelin nerede olduğunu algılayabilir ve enerji verimliliğini artırmak için sıcaklıkları ve aydınlatmayı buna göre ayarlayabilir. Başka bir kullanım senaryosu da, akıllı bina yüz tanıma teknolojisi ile bina erişimini kontrol edilmesidir. Bir binaya kimin erişim izni verileceğini belirlemek için gerçek zamanlı olarak alınan görüntüleri bir veritabanıyla karşılaştırabilen bağlı kameralar ve yapay zeka kombinasyonu, AIoT uygulaması olacaktır.

Filo Yönetimi ve Otonom Araçlar

AIoT, filonun araçlarının izlenmesine, yakıt maliyetlerinin düşürülmesine, araç bakımının izlenmesine ve güvenli olmayan sürücü davranışının belirlenmesine yardımcı olmak için bugün filo yönetiminde kullanılmaktadır. Şirketler, GPS ve diğer sensörler gibi IoT cihazları ve bir yapay zeka sistemi aracılığıyla, AIoT sayesinde filolarını daha iyi yönetebilmektedir.

AIoT’nin günümüzde kullanılmasının bir başka yolu, Tesla’nın sürüş koşulları hakkında veri toplamak için radarları, sonarları, GPS’i ve kameraları kullanan otonom araçları ve ardından cihazların internetinin topladığı veriler hakkında kararlar almak için bir AI sistemi kullanan otonom araçlardır.

Otonom Teslimat Robotları

AIoT’nin otonom araçlarla nasıl kullanıldığına benzer şekilde, otonom teslim robotları da bir AIoT uygulama örneğidir. Robotların, robotun geçtiği ortam hakkında bilgi toplayan ve ardından yerleşik yapay zeka platformu aracılığıyla nasıl yanıt verileceği konusunda anlık kararlar veren sensörleri vardır.

Endüstride Dijitalleşme – Endüstri 4.0 AIIoT – Endüstriyel Nesnelerin Yapay Zekası

Yukarıda bahsi geçen örneklerin temelinde, nesnelerin bir görevi öğrenmesi, çevresel koşulları gözlemesi ve karar vermesi etrafında toplanmaktadır. Bu sebeple en güçlü kullanım alanlarından birinin de Endüstri 4.0 uygulamaları olacağını söylemek zor olmayacaktır.

Endüstriyel koşullarda ömrünü tamamlamış sensör ya da makinelerin ikame edilmesi ile birlikte yeni cihaz ya da makinenin bir öncekinin kaldığı yerden devam etmesini sağlayacak örneklere tanık olacağız.

Nesnelerin Yapay Zekası (AIoT) Uygulama Alanları Özet

Artificial Intelligence of Things (AIoT) – Nesnelerin Yapay Zekası; yapay zeka(AI) ve nesnelerin interneti (IoT) ile kesişim kümesi olmasından kaynaklı olarak bağlantılı tüm programların, yonga setlerinin ve uç birim analitiği gibi altyapı bileşenlerine yerleştirilecek. Buradaki API’ler daha sonrasında bileşenler arasında birlikte çalışabilirliği; cihaz düzeyinde, yazılım düzeyinde ve platform düzeyinde sağlamak için kullanılır. Bu birimler, öncelikli olarak sistem ve ağ işlemlerini optimize etmeye ve ayrıca verilerden değer elde etmeye odaklanacak.

AIoT kavramı hala nispeten yeni olsa da, işletme, endüstriyel ve tüketici ürünleri ve hizmet sektörleri gibi endüstri dikeylerini iyileştirmek için birçok olasılık mevcuttur. Gerçek zamanlı veriler, tüm AIoT kullanım senaryolarının ve çözümlerinin temel değeridir. Gerçek zamanlı veri için de 5G’nin özelliklerine ihtiyaç duyulmaktadır.

Nesnelerin Yapay Zekası (AIoT) Bulutta Mı Uçta Mı Olacak?

Bu soruyu her iki açıdan da değerlendirmeden önce çözüm sağlayıcıların neden IoT platformlarına entegre olmalı sorusuna cevap verelim.

Researchgate sitesinde, IoT iş modelleri konusunda bir çalışma yayımlanmıştı. Bu çalışmadan konumuzla alakalı olan kısımlarını aşağıdaki paylaşacağım ancak raporun tamamını okumanızı tavsiye ederim.

IoT Platformlarının peyda olmasından evvel hayatımızda M2M uygulamaları vardı. Bu uygulamalar dikeyler özelinde geliştirilmiş bulut yazılımlarından oluşmaktadır. Bir dikey daha da önemlisi bir kullanım senaryosu için bir çözüm sağlayıcısı ve onun sağladığı platforma sahip olmanız gerekiyordu. Kullanım senaryonuzu ne kadar genişletirseniz, o kadar fazla çözüm ortağına ve bulut yazılıma ihtiyaç duyma olasılığınız artıyordu.

M2M Uygulamaları

Bu topolojide anlatılmak istenen, m2m uygulamaları diye tabir ettiğim IoT platformsuz IoT uygulamalarında birlikte çalışabilirlilik ve disiplinler arası veri etkileşimi eksikliğidir.

Ülkemizde adı IoT olsa da en fazla tercih edilen çözüm yaklaşımıdır.

IoT Platform Uygulamaları

Ortak bir IoT platformunda etkileşime sahip uygulama ve çözümler birbirini besleyebilir ve son kullanıcı faydasını artırır.

Ülkemizde bu modeli benimsemiş çok az yenilikçi çözüm sağlayıcısı bulunmaktadır.

Nesnelerin Yapay Zekası(AIoT) Uç Birim Analitiğinde Olmalı

Nesnelerin interneti teknolojilerine yapay zeka desteği cihaz tarafında yani sahadaki uç birim tarafında olacağı senaryolar arasında; otonom araçlar ve sağlık algılama/görüntüleme kullanım senaryoları başta yer alacaktır. Bu durum IoT Projelerinde kritik enerji ve haberleşme gecikmesinin engellenmesi adına tercih edilebilir. Örneğin, 100 km hızla giden bir otonom aracın kararlarını daha hızlı verebilmesi adına uç tarafta karar mekanizmalarının yer alması ölümcül öneme sahip olabilir.

Nesnelerin Yapay Zekası(AIoT) Bulut Platformda Olmalı

IoT platformlarına Yapay Zeka desteği kazandırılması bir çok IoT uygulamasının değer teklifini güçlendirebilir. Örneğin, kestirimci bakım ve anomali tespiti için saha konumlandırılmış IoT projeleri. Sıvı tanklarının izlenmesi ve takibi projemiz olsun. Sahada binlerce cihazın farklı koşullarda çalışacağı abes olacaktır. Sahadaki binlerce cihaz ve çevresel koşullar, sensör tepkilerinin değişimini öğrenmenizi ve yazılımınızı en iyilemenizi sağlayacaktır.

5G, IoT ve AIoT Ekosistem İş Modeli

Bu görselden benim anladığım ve anlatmaya çalıştığım çıkarım şudur; Yeni nesil teknolojilerin kutu satışından ziyade birbiriyle iç içe girmiş karmaşık iş modelleri ile kazan kazan stratejisinin oluşturulacağıdır.

Okların odaklandığı iki bölge aslında telekom operatörlerini işaret etmektedir. Telekom Operatörleri ve Çözüm Ekosistemi yazımızda tam da bunu anlatmaya çalışmıştım. Çünkü telekom operatörleri hem bir pazaryeri yani satış kanalı olabiliyorken hem de IoT platform, Yapay Zeka gibi ilk yatırım maliyeti yüksek yazılımları da aylık modelde müşteri ve iş ortaklarına sunabilme yetisine sahiptir. Globalde önde gelen telekom operatörlerinin IoT başarısı kendini ispatlamışken; ülkemizde hala neden eksiklerin olduğunu Covid-19 Etkisinde Dijital Dönüşüm ve IoT Yatırımları yazımızın detaylarında bulabilirsiniz.

Son söz olarak; Hangi IoT Haberleşme Teknolojisi Seçilmeli? yazımızda nükte ettiğimiz gibi bu yazımızda da nüktemizi edelim. Yeni nesil teknolojiler taraf olmaktan ya da tek bir alana ve/veya iş modeline odaklanmanın ötesinde dinamiklere sahiptir. Bu sebeple ilgili yatırımcıların, teknoloji yatırımlarını gözetirken bu teknolojilerin birbirinin tamamlayıcı olduğunu unutmamaları gerekir. Burada yer alacak iş modelinin adı, rekabetçi iş ortaklığı olacaktır. Aynı ekosistemde yer alan şirketlerin birbirinin rakibi olmakla birlikte, çözümlerinin etkileşimi ile değer tekliflerine artı değer katmaktadırlar.

Kaynakça;

• Öne Çıkarılmış Görsel; Artificial intelligence by Berin Holy
• GSMA Intelligence
• What is AIoT? Applying AI to IoT Data, IoT For All