Yapay zeka destekli sanal asistanları kullanarak oluşturduğumuz artı zaman tasarruflarını görüyoruz. Örnek veriyorum; genel bilgileri sorma noktasında bir sanal asistan neredeyse %85 oranında bu soruları cevaplayabiliyor. Yani normalde bir insan gücünün cevapladığı, asistanın verdiği bir hizmeti yapay zeka karşılayabiliyor.
Bakım istekleri, ilgili servislerin yönlendirilmesi, kullanıcıların talepleri noktasındaki dönüşler yine aynı şekilde %70 küsur oranında yapay zeka sağlayabiliyor. Evrak talepleri, bunları da sağlayabiliyor. Sadece karmaşık sorunlar; bu noktada da şunu yapıyor yapay zeka, diyor ki; 'Bu benim için net bilgi verebileceğim bir cevap değil.' Bu sebepten dolayı gerçek bir insana yönlendiriyor. Bunun da ayrımını yapabiliyor. Bu sayede az önce Morgan Stanley Research verilerinde de gördüğümüz üzere sadece bu noktadaki alanları kullanarak %37'lik bir net tasarruf sağlamayı hedefliyorlar. Bu inşaat maliyetlerini düşürmede çok önemli bir nokta ve doğru hedef kitleye ulaşma noktasında da bunun bir katkısı var.
Mesela inşaat şirketi nasıl bir süreçte bunu yapabiliyor? İlk veri toplama kısmı var. Örnek veriyorum; bir yerde bir yatırım sürecine karar verecekler. Bununla alakalı bir veri topluyorlar ve bunu yapay zekada analiz ediyorlar. Yapay zeka bu analiz sonucunda bize şunu diyebiliyor; 'Bu arsa, bu lokasyon bu proje için doğrudur.' diyebiliyor. Ve bu arsa üzerinden generative AI dediğimiz üretken yapay zeka teknolojileriyle buraya en uygun konsepti birkaç dakikada geliştirebiliyoruz. Yani bir mimarlık firmasının haftalar süren ön araştırması çalışmasının yaptığı bir hizmete, birkaç dakika içerisinde birden fazla konseptte yapay zeka sunabiliyor.
Bir adım ötesi; bazı yapay zeka modelleriyle bunun tahmini modelleme ve üretim bütçelerini de çıkartıyor. Ve günün sonunda şunu sorabiliyoruz; 'Bu doğru bir yatırım mı? Biz bu girişimi yapmalı mıyız ve bunu nasıl yapmalıyız?' dediğimizde... Mesela bizim Kocaeli bölgesinde çalıştığımız bir proje var. Arsa bölge seçimine kadar yapay zekayla yaptık. Toscana villaları konseptini önerdi bizim için, bölgede çok talep görebileceğini. Bunu çizdi, bunun modelleme maliyetlerini çıkardı ve şunu söyledi; 'Bölgede deprem riskinden dolayı çelik konstrüksiyon talebi çok fazla, böyle bir ürünü çelik konstrüksiyonuyla yaparsanız daha çok talep görülür.' dedi.
Ve günün sonunda bize nihai yatırım kararı noktasında iyimser, normal ve kötümser de üç olası senaryoyu iletti ve bu noktada karar verebilirsin dedi. Aynı şekilde bütün inşaat geliştirici şirketleri bunu yapabiliyor. Bunu yatırımcı tarafı da mümkün; yani yatırımın doğru olup olmadığını, hangi fiyattan alındığında bunun karlı bir yatırım olabileceğini bugün yapay zekaya konuşarak ortaya çıkarabiliyoruz.