AI Utilities: En İyi 25 Kullanım Alanı ve 48 Vaka Çalışması

AI kamu hizmetleri; talebi tahmin etmek, denetimleri otomatikleştirmek, dağıtımı optimize etmek ve müşteri hizmetlerini iyileştirmek için gerçek zamanlı sensör, sayaç ve görüntü verilerinden yararlanan yapay zeka çözümlerini ifade eder.

AI kamu hizmetlerine ilişkin 20 araç ve 25 belirli gerçek hayat kullanım alanını öğrenin:

Bu grafik, derlediğimiz ve ana kullanım alanlarına göre gruplandırdığımız 47 AI kamu hizmetleri vaka çalışmasına dayanmaktadır:

• Şebeke ve enerji: EV şarjı ve esneklik, talep tahmini, şebeke simülasyonu, şebeke izleme ve dijital ikizler
• Müşteri ve CRM: Yapay zeka destekli iletişim merkezleri, saha gücü koordinasyonu, satış içgörüleri, ve kişiselleştirilmiş enerji
• Arka ofis: sayaçtan tahsilata faturalama ve düşük kodlu süreç otomasyonu
• Varlıklar ve çevre: orman yangını tespiti, varlık denetimi, trafo merkezi güvenliği, su kalitesi, atık ayrıştırma ve filo güvenliği
• Veri ve bilgi: dahili yapay zeka asistanları, kamu hizmeti veri platformları
• Telekom: ağ otomasyonu, ağ optimizasyonu, ağ dilimleme ve veri trafiği yönetimi

Kaynaklar ve ayrıntılar için tam vaka çalışması listesine bakın.

Enerji için yapay zeka kamu hizmetleri

1. Enerji santrallerinde otonom operasyonlar

Yapay zeka, kameralardan ve sensörlerden gelen verileri gerçek zamanlı olarak analiz ederek tesis denetimlerini otomatikleştirir, insan çalışanlara bağımlılığı azaltır ve sızıntıları veya diğer tehlikeleri hızla tespit ederek güvenliği artırır. Bu otomasyon, yaşlanan iş gücünün taleplerini karşılar ve tesis verimliliğini yükseltir.

Enerji santralleri için gerçek hayat örneği

2030 yılına kadar net sıfır metan emisyonuna ulaşmayı hedefleyen Duke Energy, doğal gaz boru hatlarını sızıntılara karşı izlemede zorluklarla karşılaştı. Gerçek zamanlı sızıntı tespiti ve müdahalesi için uydu, yer sensörü verilerini ve yapay zekayı entegre etmek üzere Microsoft ve Accenture ile ortaklık kurarak Microsoft Azure ve Dynamics 365 kullanan yeni bir platform geliştirdi.

Platform emisyon verilerini değerlendirdi, onarım bölgelerini önceliklendirdi ve ekipleri hızla yönlendirerek sera gazı emisyonlarının azaltılmasına yardımcı oldu.

• Sızıntı onarımlarını önceliklendirmek için grafik panoları sağladı
• Daha hızlı onarımlar için hassas coğrafi konum verileri sağladı
• Diğer emisyon kaynaklarına ve ekipmanlara ölçeklenebilir. ¹

2. Enerji talep tahmini

Verimli kamu hizmeti dağıtımı, operasyonel maliyetlerin önemli bir bölümünü oluşturan enerji ve su talebinin doğru tahmin edilmesine dayanır. Enerji talep tahmininde yapay zeka; hava durumu modelleri, kullanıcı davranışı ve piyasa fiyatları gibi faktörleri analiz ederek kamu hizmeti şirketlerinin arz ve talebi yönetmesine yardımcı olur.

• Enerji talebini tahmin eder ve arz dağıtımını optimize eder
• Yenilenebilir enerji kullanılabilirliğini tahmin eder ve diğer kaynaklarla dengeler
• Geçmiş verilere ve olası rakip tepkilerine dayalı fiyat optimizasyonu sağlar
• Kullanıcıları zirve dönemler hakkında bilgilendirerek verimli tüketici davranışını teşvik eder.

Enerji talep tahmini için gerçek hayat örneği

Eni'nin enerji perakende ve yenilenebilir enerji şirketi Plenitude, müşteri enerji talebini ve rüzgar ile güneş santrallerinin üretimini tahmin etmek ve müşterileri olası ihtiyaçlara göre gruplandırmak için Databricks kullanıyor.

• Üretimde 60 kullanım alanına kadar
• Platformda çalışan 500 rapor ve pano.²

3. Enerji üreten tüketicilik

Enerji üreten-tüketicilere (örneğin çatı üstü güneş enerjisi yoluyla enerji de üreten tüketiciler) yönelik yapay zeka çözümleri, kullanıcıların güneş panelleri veya rüzgar türbinleri gibi kaynaklardan kendi ürettikleri enerjiyi yönetmelerine yardımcı olur. Bu çözümler yenilenebilir enerji kullanımını optimize eder ve kullanıcıların fazla gücü şebekeye geri satmalarını sağlar.

• Tüketim zirvelerine ve hava koşullarına göre arz ve talebi dengeler.
• Verimli enerji yönetimi için akıllı sayaçlarla entegre olur.
• Yerel şebeke ile fazla enerji ticaretini veya paylaşımını destekler.

4. Enerji üretimi için endüstriyel dijital ikizler

Yapay zeka destekli dijital ikizler, rüzgar türbinleri gibi enerji üretim tesislerinde bakım ihtiyaçlarını simüle edebilir ve tahmin edebilir, performansı optimize edebilir ve arıza sürelerini azaltabilir. Bu modeller korozyon gibi sorunları doğru şekilde öngörebilir, kesintileri en aza indirerek güç kaynağında güvenilirliği artırır.

Endüstriyel dijital ikizler için gerçek hayat örneği

Örneğin, Google’ın sinir ağı rüzgar enerjisi tahmin doğruluğunu artırarak finansal getirileri %20 artırdı. Bu öngörü yeteneği, kaynak kullanımını ve karlılığı en üst düzeye çıkararak enerji üretim ve tüketiminin verimli planlanmasını sağlar. ⁴

Enerji üretimi için gerçek hayat örneği

AcegasApsAmga, İtalyan dağıtım şebekesi işletmecisi, Siemens Gridscale X ile Trieste’nin orta ve alçak gerilim şebekesinin dijital ikizini oluşturmaya başladı. İkiz, Trieste Limanı'na bağlanan gemiler için gücü sabit tutmak amacıyla enerji akışlarını gerçek zamanlı olarak simüle edebilir, izleyebilir ve yönetebilir.⁵

5. Elektrik şebekesi simülasyonu

Yapay zeka destekli şebeke simülasyonları, özellikle yenilenebilir enerji kaynaklarının artan entegrasyonuyla birlikte kamu hizmetlerinin güç akışını modellemesine, kesintileri planlamasına ve şebeke dayanıklılığını test etmesine olanak tanır. Bu, bakım ve kesinti yönetimini optimize ederek müşteriler üzerindeki etkiyi en aza indirir.

Elektrik şebekesi simülasyonu için gerçek hayat örneği

Sırbistan dağıtım sistemi işletmecisi ElektroDistribucija Srbije (EDS), yenilenebilir enerji entegrasyonunu desteklemek ve 3,8 milyon müşteriye hizmet veren bir şebekede güvenilirliği artırmak için eski elektrik şebekesini modernleştirmeye ihtiyaç duydu. Bunu çözmek için EDS, şebeke operasyonlarını dijitalleştirmek amacıyla Schneider Electric'ten EcoStruxure ADMS ve EcoStruxure DERMS'yi devreye aldı.⁶

Sonuçlar:

• 10–%15 şebeke kayıplarında azalma
• ~%20 kesintilerde azalma
• Dağıtık yenilenebilir enerji kaynaklarının entegrasyonunda iyileşme
• Operasyonel verimliliği artıran duruma dayalı bakım
• 3,8 milyon müşteri için artan şebeke güvenilirliği

6. Enerji merkezleri olarak akıllı evler

Yapay zeka tabanlı akıllı ev sistemleri, ev sahiplerinin enerji kullanımını izlemesine ve ayarlamasına yardımcı olarak daha iyi yük yönetimi yoluyla maliyetleri düşürür ve şebeke üzerindeki talebi azaltır.

7. Gerçek zamanlı güç akışı için akıllı sayaçlar

Yapay zeka destekli akıllı sayaçlar, talebi ve arzı gerçek zamanlı olarak dengelemek için dağıtık enerji kaynaklarıyla entegre olur; şebeke dayanıklılığını ve karbonsuzlaştırma çabalarını destekler.

Akıllı sayaçlar için gerçek hayat örneği

Bir kamu hizmeti şirketi olan Con Edison, yapay zekadan yararlanarak operasyonel maliyetleri ve çevresel etkiyi azaltmayı hedefledi. Yapay zeka destekli araçlar, enerji üretim maliyetlerini düşürmeye ve CO₂ emisyonlarını azaltmaya yardımcı olarak müşterilere enerji kullanımı üzerinde daha fazla kontrol sağladı.

Bu yapay zeka destekli yaklaşım, Con Edison’ın sürdürülebilirlik ve müşteri odaklı enerji çözümlerine olan bağlılığını destekledi.

• Enerji üretim maliyetlerini ve CO₂ emisyonlarını azalttı
• Gelişmiş müşteri enerji yönetimi sağladı
• Çevre dostu ve müşteri merkezli operasyonları teşvik etti.⁸

8. Yapay zeka yönetimli elektrikli araç şarjı

Bir elektrikli araç (EV) mahallesi yerel şebekeyi kolayca aşırı yükleyebilir; ancak yapay zeka, tüketimi yoğun olmayan saatlere kaydırarak ve zirve talep sırasında pil gücünü geri çekerek şarj programlarını optimize edebilir. Bu kolektif havuzlama, tek bir sevk edilebilir güç kaynağı gibi davranan yazılım koordineli bir filo olan bir “sanal enerji santrali” (VPP) oluşturur.

Yapay zeka yönetimli elektrikli araç şarjı için gerçek hayat örneği

BMW, Ford, Honda ve Nissan'ın ortak girişimi ChargeScape, yoğun şebeke olayları sırasında şarjı kaydırmak ve depolanan enerjiyi dışa aktarmak için yapay zeka destekli yük yönetimini kullanarak bir düzineden fazla ABD kamu hizmeti için elektrikli araçları sanal bir enerji santralinde toplar. Bu, elektrikli araçları şebeke yükümlülüğünden sevk edilebilir bir varlığa dönüştürür.

• Her araç, yönetilen şarj talebinde yaklaşık 5 kW azalma ve çift yönlü (V2G) şarj ile 20 kW'a kadar dışa aktarım sağlar.⁹
• Toplayıcı EnergyHub, yapay zeka dağıtım optimizasyonu yoluyla EV şarj zirvelerini %50 kadar azalttı; 2025'te VPP filosu genelinde 38.3k+ MWh yük kaydırdı¹⁰

NV Energy, yoğun saatlerde şarj eden elektrikli araç sahiplerini bulmak için akıllı sayaç verileri üzerinde Bidgely'nin yapay zeka tabanlı EV tespitini kullandı. 20.241 müşteri arasından yapay zeka 419 EV kullanıcısı belirledi ve yük kaydırma potansiyelinin %63'ünden sorumlu 103 yüksek değerli müşteriye indirdi.

• Ortalama nüfusa göre araç başına 3x daha yüksek yük kaydırma
• 20+ yönetilen şarj etkinliği boyunca araç başına ~1 kW; sektörde tipik 0.2–0.3 kW ile karşılaştırıldığında.¹¹

Atık, su ve orman yangını için yapay zeka kamu hizmetleri

9. Atık yönetimi

Atık yönetiminde yapay zeka; atık türleri, hacimleri ve desenleri hakkında veri toplar ve analiz eder, gelecekteki atık seviyelerini tahmin eder, bilgisayar görüşü ve ML ile geri dönüştürülebilir malzemeleri ve atılan gıda türlerini tanımlar ve ayrıştırır. Toplama programlarını bilgilendirebilir, atık bertaraf ve geri dönüşüm süreçlerini optimize edebilir ve kaynak yönetimini iyileştirebilir.

Atık yönetimi için gerçek hayat örneği 

Malzeme geri kazanım tesisleri (MRF'ler), gelen malzemenin genellikle yarısından azının geri kazanıldığı ve manuel ayrıştırmanın yavaş, tehlikeli ve personel bulması zor olduğu kontamine tek akışlı atıklarla mücadele eder. Bryson Recycling ve diğer Avrupalı MRF'ler, karışık akışlardan geri dönüştürülebilirleri tanımlamak ve robotik olarak toplamak için bilgisayar görüşü ve derin öğrenmeyi kullanan Recycleye Vision ve Recycleye Robotics'i devreye aldı; şu sonuçları elde etti:

• Bir alüminyum hattında çıktı saflığını %8 ve çıktı piyasa değerini yaklaşık %20 artırdı,
• Bir elyaf hattında saflığı %12 artırdı,
• 10 saatlik vardiyada 33.000'e kadar robotik toplama gerçekleştirdi; bu, manuel ayrıştırma hızının yaklaşık iki katıdır.¹²

10.Su kalitesi izleme

Yapay zeka, su akışını analiz ederek ve kirleticileri gerçek zamanlı olarak tespit ederek su kalitesi izlemeyi geliştirebilir. Su sistemlerine yerleştirilen yapay zeka destekli sensörler, zararlı bakteri ve parçacıkları tanımlayarak olası sağlık risklerine daha hızlı müdahale edilmesini sağlar.

• Su kalitesini sürekli izler, kirleticileri gerçek zamanlı olarak tespit eder.
• Su tedarik sistemleri üzerinde şeffaflığı ve kontrolü artırır.
• Sağlık risklerine yanıt olarak hızlı eylemleri destekler.

Su kalitesi izleme için gerçek hayat örneği

Phoenix Su Hizmetleri Departmanı, atık su kalitesini gerçek zamanlı olarak izlemek için Kando'nun yapay zeka destekli kanalizasyon sensörlerini kullanıyor. Sistem, yasadışı boşaltımdan kaynaklanan pH ve sıcaklıkta ani değişiklikleri işaretler; böylece ekip kirleticiler arıtma tesisine ulaşmadan kaynağı bulup izole edebilir.

• İlk pilotta kanalizasyon şebekesine kurulu 16 sensör
• Otomatik uyarılar ve boşaltım sıcak noktaları paneli
• Kentin su yeniden kullanım hedeflerini destekler.¹⁴

11. Orman yangını riski tespiti ve önlenmesi

Bilgisayar görüşlü kameralar duman bulutlarını tarar; ML modelleri ise hava durumu, yakıt nemi ve bitki örtüsü verilerini kullanarak devreleri yangın riskine göre sıralar.

Yaban hayatı riski tespiti için gerçek hayat örneği 

Kaliforniya bölgesinde ciddi orman yangını riskiyle karşı karşıya olan Pacific Gas & Electric (PG&E), yüksek yangın riskli bölgesinin yaklaşık %90'ında tutuşmaları erken tespit etmek için Pano AI'den 630+ yapay zeka destekli tespit kamerası ve Overstory'den bitki örtüsü istihbarat modelleri konuşlandırdı.

• 2025'te bitki örtüsünün şüpheli neden olduğu tutuşmalarda bir önceki yıla göre yaklaşık %50 düşüş bildirdi.
• Tespit hızını artırdı ve bitki örtüsü kaynaklı tutuşmaların azalmasına yardımcı oldu.¹⁵

Sektörden bağımsız yapay zeka kamu hizmeti kullanım alanları

12. Otomatik varlık bakımı

Enerji ve kamu hizmetleri şirketleri kritik altyapıdaki kusurları tespit etmekte zorlanır; bu da maliyetli arızalara yol açar. Yapay zeka, ekipman sorunlarını veya altyapıya zarar verebilecek bitki örtüsü risklerini belirlemek için hava görüntülerini, LiDAR, dron ve uydu verilerini analiz eder.

Örneğin, yapay zeka destekli görüntü tanıma ve bilgisayar görüşü, varlıkların dronla çekilmiş görüntülerini analiz ederek olası arızaların hızlı bir şekilde tanımlanmasını sağlar. Bu proaktif izleme, hizmet kesintilerini en aza indirir ve enerji hatları çevresindeki yangın risklerini azaltır; sonuçta kaynak planlamasını optimize eder.

Otomatik varlık bakımı için gerçek hayat örneği

Büyük bir enerji şirketi olan Exelon, şebeke bakım ve denetim sürecini iyileştirmek istedi. Drone denetimleri için NVIDIA'nın yapay zeka araçlarını kullanan Exelon, gerçek zamanlı değerlendirme için etiketli örnekler oluşturarak kusur tespit yeteneklerini geliştirdi.

Bu yapay zeka destekli yaklaşım bakım doğruluğunu artırdı, emisyonları en aza indirdi ve enerji şebekesinin güvenilirliğini artırdı.

• Yapay zeka destekli drone denetimleriyle şebeke kusur tespitini geliştirdi
• Bakım verimliliğini ve şebeke güvenilirliğini artırdı
• Optimize edilmiş denetim süreçleri yoluyla emisyonları azalttı.¹⁶

13. Yapay zeka destekli iletişim merkezleri ve müşteri deneyimi otomasyonu 

Eski faturalama ve müşteri hizmetleri platformları, kamu hizmeti temsilcilerini bağlantısız sistemler arasında geçiş yapmaya zorlayarak yüksek faturalama hata oranlarına ve gecikmiş çözümlere neden olur. Müşteri verilerini yapay zeka destekli bir CRM içinde birleştirmek, kamu hizmetlerinin web, mobil ve e-posta üzerinden rutin sorgular için otonom yapay zeka ajanları dağıtmasına olanak tanırken insan temsilcilere otomatik etkileşim özetleri sağlar.

Tam platform ve faturalama otomasyonu için gerçek hayat örneği

Regional Water Authority (RWA), temsilci yardımı, çağrı transkripsiyonu ve self servis faturalama için eski sistemleri Microsoft Dynamics 365 ve Copilot Studio ile değiştirdi.

• 14.000 faturalama hatası ortadan kaldırıldı
• 10 saat haftalık tasarruf müşteri hizmetleri çalışanı başına
• Bağlantı kesme tanımlama süresi haftada 30 saatten 7 saate düştü.¹⁷

Otonom mobil yapay zeka ajanları için gerçek hayat örneği

ENGIE Belçika, tarifeleri açıklamak, kullanımı analiz etmek ve API'ler aracılığıyla akıllı elektrikli araç şarjını otomatikleştirmek için mobil uygulamasında Salesforce Agentforce'u devreye aldı.

• %71 otonom vaka çözüm oranı; günlük 1.500 görüşmede
• %83 yanıt doğruluğu; müşteri sorguları genelinde.¹⁸ 

Üretken yapay zeka e-posta yanıtları için gerçek hayat örneği

Octopus Energy, müşteri sorgularına e-posta yanıtlarını otomatikleştirmek için üretken yapay zeka uyguladı. Octopus Energy, %80 müşteri memnuniyeti puanı,insan personelden %15 daha iyi performans gösterdi.¹⁹

14. Kamu hizmeti kamyonları için filo optimizasyonu

Enerji sektörünün karmaşık tedarik zincirleri verimli lojistik yönetimi gerektirir. Yapay zeka, operasyon ekipleri ile depolar arasındaki koordinasyonu geliştirerek filo yönetimini ve rota planlamasını optimize eder.

Örneğin yapay zeka, kesintiler ve aşırı hava koşulları sırasında kamu hizmeti kamyonu rotalarını optimize ederek seyahat sürelerini azaltır ve hizmetlerin daha hızlı geri kazanılması için müdahale sürelerini iyileştirir. Bu; iyileşen teslimat süreleri, azalan operasyonel maliyetler ve piyasa talebiyle daha iyi uyum sağlar.

Filo optimizasyonu için gerçek hayat örneği 

5.500'den fazla filo varlığı işleten bir bitki örtüsü yönetim şirketi olan Xylem Kendall, verilerin doğrudan cep telefonu kullanımıyla ilişkilendirdiği dikkati dağılmış sürüşten kaynaklanan güvenlik endişeleriyle karşı karşıya kaldı.

Bunu çözmek için, güvenlik puanlarını izlemek amacıyla yeni nesil telematik ve Motive AI Dashcam'ler yerleştirdiler ve ülke çapında eller-free telefon tutucuları takarak şu sonuçları elde ettiler:

• %5 iyileşme genel sürücü güvenlik puanlarında.
• Gerçek zamanlı risk azaltma; dikkati dağılmış davranışı tespit ederek sürücülere anında kabin içi uyarılar sağlar.
• Veriye dayalı sürüş sonrası koçluk; yöneticilerin hedefe yönelik güvenlik eğitimi için kamera görüntülerini kullanmasına olanak tanır.²⁰

15. Trafo merkezi emniyeti ve güvenliği

Yapay zeka tabanlı video analitiği, yetkisiz girişleri tespit ederek ve çalışan güvenliğini izleyerek trafo merkezi güvenliğini artırır; uyumluluğu güçlendirir ve olası olayları azaltır.

Trafo merkezi emniyeti ve güvenliği için gerçek hayat örneği 

ABD'li elektrik kamu hizmetleri, trafo merkezlerinde fiziksel saldırıların ve bakır hırsızlığının keskin bir şekilde artmasıyla karşı karşıya; bu da NERC CIP-014 fiziksel güvenlik gerekliliklerine uyum baskısını artırıyor. Oysa geleneksel çevre alarmları operatörleri yanlış tetiklemelere boğar. Örneğin, büyük bir trafo merkezi vardiya başına 50 ila 200 çevre alarmı üretebilir; bunların %95'inden fazlası yaban hayatı, rüzgar veya devriye araçlarının neden olduğu rahatsız edici tetiklemelerdir.

Birçok kamu hizmeti şirketi, mevcut kameralara sensör fusion içeren yapay zeka video analitiği kuruyor; hedefler:

• Alarmı neyin tetiklediğini (kişi, araç, hayvan) sınıflandırarak operatör alarm yorgunluğuna neden olan rahatsız edici uyarıları azaltır
• Termal ve görsel sensörleri birleştirir; böylece bir uyarı yükseltilmeden önce ikinci bir sensörün onaylaması gerekir ve yanlış sevkiyatlar azalır
• Ekipman sıcaklık anormalliklerini erken tespit etmek için aynı termal ve görsel donanımı çalıştırır; güvenliğin ötesinde kestirimci bakım değeri ekler
• Uzaktan gerçek zamanlı izleme ve olay sırasında daha hızlı kolluk kuvveti koordinasyonu sağlar.²¹

16. Yapay zeka dahili iş yeri ve bilgi asistanları

Kurumsal kamu hizmeti operasyonları, geniş dahili dokümantasyona, güvenlik protokollerine ve operasyonel prosedürlere hızlı erişim gerektirir. Yapay zeka destekli dahili sanal asistanlar, kamu hizmeti çalışanları için günlük üretkenlik yardımcı pilotu görevi görür; bilgi aramayı kolaylaştırır, dahili soruları yanıtlar ve idari yükü azaltır.

Sanal asistanlar için gerçek hayat örneği

Ontario Power Generation (OPG), çalışanlara operasyonel bilgilere ve idari desteğe hızlı erişim sağlamak üzere tasarlanmış yapay zeka destekli dahili sanal asistan ChatOPG'yi başlatmak için Microsoft ile iş birliği yaptı.

• Çalışan üretkenliğini ve bilgiye erişimi iyileştirdi
• Güvenliği ve operasyonel verimliliği artırdı
• Daha iyi performans için günlük operasyonlarda yapay zeka entegrasyonunu teşvik etti.²²

Telekom için yapay zeka kamu hizmetleri

17. Sıfır Temaslı Ağ Operasyonları

Sıfır temaslı ağ operasyonları, ağ yönetimi görevlerini otomatikleştirmek için yapay zeka kullanmayı içerir ve insan müdahalesi ihtiyacını azaltır. Buna kendi kendini izleme, kendi kendini iyileştirme ve ağ kaynaklarının otomatik optimizasyonu dahildir. Telekom operatörleri, dijital ikizleri ve makine öğrenimini entegre ederek daha yüksek hizmet güvenilirliği ve operasyonel verimlilik elde edebilir.

Ağ operasyonları için gerçek hayat örnekleri

Danimarkalı ağ operatörü TDC NET, trafiği tahmin eden ve radyo ağı enerji kullanımını insan girdisi olmadan otomatik olarak ayarlayan bir yapay zeka sistemi olan Ericsson'un Predictive Cell Energy Management çözümünü kullanıyor. Şirket 2025 yılına gelindiğinde, kendi kendine çalışan ağlar için TM Forum ölçeğindeki en yüksek ikinci seviye olan Seviye 4 ağ otonomisi doğrulanan dünya çapındaki ilk dağıtım oldu; şunları elde etti:

• 2024'ten bu yana TDC NET'in canlı ağında çalışıyor
• İletilen GB veri başına yaklaşık %5 daha az enerji gereksinimi.²³

18. Ağ Optimizasyonu ve Yönetimi

Yapay zeka destekli ağ optimizasyonu ve yönetim sistemleri, hizmetleri etkilemeden önce olası sorunları tahmin etmek ve gidermek için büyük miktarda veriyi analiz eder.

Ağ optimizasyonu için gerçek hayat örneği

Suudi operatör stc, dünyanın en aşırı trafik zirvelerinden biri olan Hac ziyareti sırasında radyo ağını otomatik olarak optimize etmek için ticari ağında Nokia'nın yapay zeka destekli MantaRay Cognitive SON çözümünü devreye aldı.

• İnsan müdahalesi olmadan 10.000'den fazla optimizasyon eylemi gerçekleştirildi
• Trafikteki %40 artışa rağmen istikrarlı bağlantı korundu.²⁴

19. 5G Ağ Dilimleme

Ağ fonksiyonu sanallaştırmayı mümkün kılarak yapay zeka, 5G ağ dilimlemeyi destekler ve telekom operatörlerinin farklı kullanım alanları ve müşteri ihtiyaçları için ağ segmentleri oluşturmasına ve tahsis etmesine olanak tanır.

Ağ dilimleme için gerçek hayat örneği

Nokia ve AWS, du (BAE) ve Orange'ın canlı ağlarında denediği yapay zeka destekli 5G ağ dilimlemeyi başlattı. Yapay zeka ajanları; etkinlikler, trafik ve haritalar gibi dış verilerle birlikte ağ performansını izler ve her ağ dilimini garanti edilen hizmet düzeyini korumak için otomatik olarak ayarlar.

• Ağ dilimleri gerçek dünya talebine otomatik olarak uyum sağlar
• Kullanım alanları arasında talep üzerine ek kapasite ve büyük etkinlikler için ayrılmış kapasite yer alır.²⁵

20. Veri Trafiği Yönetimi

Yapay zeka destekli veri trafiği yönetimi, ağ bant genişliği tahsisini gerçek zamanlı talebe göre optimize eder. Bu, yoğun zamanlarda ağ performansının korunmasını sağlayarak daha iyi kullanıcı deneyimi ve kaynakların daha verimli kullanılmasını sağlar.

Veri trafiği yönetimi için gerçek hayat örneği

Optus, sinyalin zayıf olduğu yerlerde 5G indirme hızlarını artırmak için radyo bağlantısı üzerinden verilerin nasıl gönderileceğine ilişkin sabit kuralları gerçek zamanlı yapay zeka kararlarıyla değiştiren Ericsson'un yapay zeka yerli bağlantı uyarlamasını denedi.

• Orta ila zayıf sinyal koşullarında hücre başına %20 daha yüksek verim
• Ek donanım veya spektrum gerekmedi.²⁶

CRM için yapay zeka kamu hizmetleri

Müşteri ilişkileri yönetimine (CRM) yerleşik yapay zeka ajanları ve yardımcı pilotlar; rutin talepleri çözer, insan ajanlar için etkileşimleri summarize eder ve saha çalışmasını koordine eder.

21. Yapay zeka destekli saha gücü optimizasyonu ve sakin ziyareti koordinasyonu

Birbirinden kopuk planlama sistemleri ve koordine edilmemiş müşteri iletişimleri; verimsiz saha rotalarına, yüksek hizmet maliyetlerine ve maliyetli kaçırılan saha ziyaretlerine yol açar. Yapay zeka destekli saha servis platformları, teknisyen sevkiyatını ve olay yönetimini optimize ederken başarılı saha erişimi sağlamak için sakinlere otomatik, çok kanallı hatırlatmalar gönderir.

Dahili sevkiyat ve olay optimizasyonu için gerçek hayat örneği

Ukrtelecom, yönlendirme ve görev önceliklendirmeyi otomatikleştirmek için iletişim merkezi, olay yönetimi ve saha gücü yönetimini Creatio platformunda birleştirdi.

• %39 genel operasyonel üretkenlikte artış
• %30 saha gücü üretkenliğinde artış
• %25 hata olaylarında azalma
• %20 hizmet süresi maliyetlerinde düşüş.²⁷

Sakin katılımı ve randevu koordinasyonu için gerçek hayat örneği

Sureserve, otomatik ziyaret hatırlatmaları, onaylar ve self servis yeniden planlama seçenekleri göndermek için WhatsApp öncelikli sakin mesajlaşmasıyla Creatio Service'i devreye aldı.

• 1,2 milyon mülkte günlük 4.000 mühendisi harekete geçirir
• İlk seferde çözüm oranlarını ve iş gücü kullanımını önemli ölçüde iyileştirdi
• Daha önce haftalarca geliştirme gerektiren toplantı sırasında veri güncellemelerini sağladı..²⁸

22. Yapay zeka rehberliğinde müşteri katılımı ve sözleşme aktivasyonu

Karmaşık sözleşme koşulları, başlangıç tarihi karışıklığı ve sayaç aktivasyon zaman çizelgeleri, yüksek gelen çağrı hacmine ve başarısız müşteri katılımlarına yol açar. CRM tabanlı yapay zeka ajanları, sözleşme imzasından hemen sonra katılım sorularını çözmek için birleşik sözleşme verilerinden ve bilgi tabanlarından yararlanır.

Yapay zeka rehberliğinde müşteri katılımı için gerçek hayat örneği

ENGIE İtalya, yeni müşterilere belirli katılım ve sözleşme soruları sormak için doğrudan self servis portal bağlantısı sunarak Salesforce Agentforce'u karşılama e-postalarına yerleştirdi.

Sonuçlar:

• 3x tıklama oranlarında artış (yapay zeka portal bağlantılı e-postalarda %4,5'a yükseldi)
• Yeni müşteri aktivasyonlarında başarısız katılımlarda önemli düşüş.¹⁸

23. Temiz enerji satışı ve saha kurulumu için birleşik CRM

Güneş enerjisi, ısı pompaları ve elektrikli araç şarj cihazlarına açılmak; kamu hizmetlerinin satış, servis ve saha ekipleri arasında müşteri verilerini birleştirmesini gerektirir. Merkezi bir CRM, satış hatlarını saha planlamasıyla bağlar; yapay zeka iş emri özetleri ise yinelenen arka ofis görevlerini ortadan kaldırır.

Birleşik CRM için gerçek hayat örneği

Güneş ve elektrikli araç kurulum hizmetlerini ölçeklendirmek için E.ON UK'nin satış hatlarını saha servis planlamasıyla bağlaması ve arka ofis verimsizliklerini ortadan kaldırması gerekiyordu. Kamu hizmeti şirketi, teknisyen iş akışlarını kolaylaştırmak için Microsoft Dynamics 365 (Sales ve Field Service) ile yapay zeka destekli Copilot iş emri özetlerini devreye aldı.

• Saha operasyonlarında ilk seferde kurulum başarı oranlarını iyileştirdi
• Saha kurulum iş süresinde %20 azalma
• Her saha için 20 dakikalık manuel mülk devir sürecini ortadan kaldırdı.²⁹

Arka ofis operasyonları için yapay zeka kamu hizmetleri

24. Sayaçtan tahsilata ve faturalama otomasyonu

Sayaçtan tahsilata süreci, sayaç okumadan tahsil edilen ödemeye kadar her adımı kapsar: sayaç verilerini doğrulama, faturaları hesaplama, faturaları gönderme ve ödemeleri işleme. Kamu hizmetleri bu adımları büyük gece toplu işleri olarak çalıştırır; bu nedenle başarısız bir iş binlerce faturayı geciktirebilir.

İş yükü otomasyon araçları bu işleri uçtan uca çalıştırır ve müşteriler fark etmeden önce gecikmeleri işaretler. Ayrıca, buna bağımlı olan yapay zeka modellerine zamanında temiz faturalama verileri iletir.

SAP sayaçtan tahsilata otomasyonu için gerçek hayat örneği

Stadtwerke München (SWM), Münih'e elektrik, gaz, bölgesel ısıtma ve su sağlıyor. Personeli her gün 60–70 SAP faturalama sürecini elle başlatıyordu. SWM, bu çalıştırmaları otomatikleştirmek için Redwood'un RunMyJobs çözümüne geçti. 

Sonuçlar:

• Sayaçtan tahsilata işlem süresi 14 saatten 8 saate düştü
• %100 doğru günlük faturalama,
• Günde 60–70 elle başlatılan faturalama süreci otomatik çalıştırmalarla değiştirildi.³⁰

25. Düşük kodlu süreç otomasyonu

Kamu hizmetleri, genellikle elektronik tablolarda ve e-postada yaşayan güvenlik formları, ekipman takibi ve onaylar gibi birçok küçük manuel sürece dayanır. Düşük kodlu platformlar, çalışanların BT'yi beklemeden uygulamalar ve iş akışları oluşturmasına olanak tanır.

Kurum genelinde düşük kod benimsemesi için gerçek hayat örneği

Pacific Gas & Electric (PG&E), Microsoft Power Platform'u şirket genelinde yaymak için Cognizant ile çalıştı. Çalışanlar; acil durum sahalarındaki ekipmanları izlemek için uygulamalar, servis masası soruları için bir yapay zeka chatbot'lar ve faturalama verilerini mutabakat eden botlar geliştirdi.

Sonuçlar:

• Yıllık yaklaşık 75 milyon dolar tasarruf sağlayan 300+ çözüm,
• Dokuz iş biriminde bir yıldan kısa sürede sunulan 132 çözüm.³¹

Kamu hizmetlerinde neden yapay zeka kullanmalıyız?

Kamu hizmetlerinde yapay zekayı devreye almanın nedenleri şunlardır:

Elektrik talebindeki artış

Elektrik talebi, arz güvenilirliğinden veya uygun fiyattan ödün vermeden kapasite artırımı gerektirir. Yapay zeka teknolojileri, daha akıllı talep tahmini ve operasyonel optimizasyon yoluyla bu geçişi destekleyebilir.

• Elektrik talebinin 2032'ye kadar yıllık %1,4 artması ve kümülatif %46 artışa yol açması öngörülüyor.³²
• ABD'de, 2030'a kadar 120 GW ek elektrik talebi bekleniyor; buna veri merkezlerinden 60 GW dahil olup kabaca İtalya'nın 2024 zirve enerji kullanımına eşdeğer.³³
• ABD'de, konut elektrik fiyatları 2022'den 2025'e yaklaşık %13 arttı.³⁴
• Yapay zeka destekli planlama, saha üretkenliğinde 25–%30 iyileşme sağlayarak iş gücü ve varlık yönetimini geliştirebilir.³²

Kamu hizmetlerinde yatırım fırsatları

Dijitalleşme ile altyapı modernizasyonunun yakınsaması, kamu hizmetleri sektöründe önemli yatırım potansiyeli yaratıyor. Yapay zeka destekli analitik, daha akıllı sermaye tahsisini yönlendirerek kamu hizmetlerinin ortaya çıkan talep eğilimlerinden değer yakalamasına ve varlık performansını optimize etmesine yardımcı olabilir.

• Kamu hizmeti hisseleri şu anda %5 düşük değerlenmiş olup veri merkezi talebinin artan etkisini henüz yansıtmıyor.³²
• ABD'li elektrik şirketlerinin 2025 ile 2029 arasında yaşlanan altyapıyı yenilemek ve şebeke kapasitesini genişletmek için $1,1 trilyon yatırım yapması bekleniyor.³⁵ 
• Makine öğrenimi içgörüleri sayesinde, kamu hizmetleri varlık sağlığına dayalı olarak sermayenin %80'ine kadarını yeniden tahsis edebilir; güvenilirliği ve dayanıklılığı güçlendirir.³²

Yapay zeka analitiği, tüketim ve fiyatlandırma eğilimlerini ortaya çıkararak daha akıllı yatırım kararlarını yönlendirebilir ve ROI'yi iyileştirebilir. Yapay zeka destekli varlık yönetimi; özellikle altyapı kısıtları ve enflasyon tedarik zinciri genelinde maliyetleri artırırken, kamu hizmetlerinin nereye yatırım yapacağını önceliklendirmesine ve aşırı inşaatı önlemesine yardımcı olabilir.

Veri merkezi talep artışı

Veri merkezi operasyonları, yapay zeka ile optimize edilebilecek enerji tüketimini artırır:

• Veri merkezi elektrik talebi 2030'a kadar iki katına çıkabilir; yüksek büyüme senaryosunda 2032'ye kadar %131 artış bekleniyor.³²
• Yapay zeka sektörünün büyük planları tüm şehirler ölçeğinde güç tüketiyor.
  • Örneğin, OpenAI ve Nvidia'nın son 10 gigavatlık veri merkezi ortaklığı, yazın zirve kullanımında New York City'nin elektrik eşdeğerini gerektiriyor.³³
• Yenilenebilir projeler artık şebeke bağlantısı bekleyen tüm yeni kapasitenin %90'ından fazlasını oluşturuyor; bu da yapay zeka destekli planlama ve tahmin araçlarının temiz enerji dönüşümünü nasıl hızlandıracağını gösteriyor.³³
• Yapay zeka, fosil ve yenilenebilir üretim varlıklarının ısı oranını veya verimini 2–%5 artırarak ölçülebilir verimlilik kazanımları sağladı.³²

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

Yapay zeka kamu hizmetleri kapsamındaki çözümler ve araçlar 

Enerji şirketleri bu son teknoloji gelişmelerden yararlanabilir: 

• İletişim merkezini, sayaçtan tahsilatı ve saha operasyonlarını tek bir müşteri kaydında birleştirmek için yapay zeka destekli CRM
• Sayaç, hat ve trafo merkezi işleri için ilk seferde çözüm oranlarını artırmaya yönelik saha servis yönetimi araçları
• İş yükü otomasyonu ve kurumsal iş planlama yazılımı; faturalama ve veri işlerini zamanında, daha az manuel hatayla çalıştırır
• Bağlı şebeke ve BT sistemlerinde tehditleri tespit edip kontrol altına almak için yapay zeka destekli siber güvenlik araçları
• Ekipman sorunlarını tespit etmek ve müşteri sorularını gerçek zamanlı yanıtlamak için bilgisayar görüşü, tahmine dayalı analitik ve NLP gibi ML algoritmaları
• Şebeke performansını izlemek ve duruma dayalı bakımı desteklemek için IoT cihazları ve akıllı sayaçlar; daha hızlı yanıt için uç bilişim ve 5G ile
• Müşteri iletişimlerini taslaklamak, iş emirlerini summarize etmek ve çalışanların dahili belgelerden sorularını yanıtlamak için üretken yapay zeka
• Üretim, dağıtım ve müşteri sistemleri arasında çok adımlı süreçleri koordine etmek için ajan yapay zeka
• Yapay zeka modelleri için sayaç, şebeke ve müşteri verilerini birleştirmek üzere veri altyapısı ve bulut platformları
• Farklı senaryolar altında varlık ve şebeke performansını simüle etmek için dijital ikizler
• Merkeziyetsiz enerji ve kaynak yönetimi:
  • Enerji akışını dengelemek ve yenilenebilir kaynakları entegre etmek için akıllı şebeke çözümleri
  • Güneş, piller ve diğer dağıtık kaynakları yönetmek için dağıtık enerji kaynağı yönetim sistemleri (DERMS)
  • Enerji üretimini, depolamayı ve tüketimini optimize etmek için enerji yönetim sistemleri (EMS)
  • Eşler arası enerji ticaretini, otomatik mutabakatı ve karbon kredisi takibini desteklemek için blok zinciri ve dağıtık defter teknolojileri (DLT)

Yapay zeka kamu hizmetlerinin zorlukları

Kamu hizmeti sektöründe yapay zekayı benimsemenin bazı zorlukları şunlardır: 

• Veri gizliliği: Yapay zeka sistemlerini eğitmek büyük miktarda veri gerektirir; bu da müşteri verilerinin gizliliği konusunda endişeleri artırır.
• Yapay zeka önyargısı: Yapay zeka sistemleri önyargılar sergileyebilir; bu da müşterilere veya çalışanlara adil olmayan muameleye yol açabilir. Yapay zeka önyargılarını ele almak ve etik standartları karşılamak için insan gözetimi gereklidir.
• Eski sistem entegrasyonu: Şebeke genellikle onlarca yıllık SCADA, OT ve faturalama sistemleri üzerinde çalışır. Yapay zeka modellerini bu altyapıya bağlamak, bir kamu hizmeti yapay zeka projesindeki çoğu zaman en büyük maliyet ve gecikme kalemidir.
• Düzenleyici ve uyumluluk kısıtları: Kamu hizmetleri oran düzenlemesine tabidir. Yeni yapay zeka destekli yatırımlar, dinamik fiyatlandırma ve otomatik kararlar; kamu hizmeti komisyonlarını, açıklanabilirlik ve denetim gerekliliklerini karşılamalıdır. Bu, düzenlenmeyen sektörlere kıyasla dağıtımı yavaşlatır. Yapay zeka uyumluluğu hakkında daha fazla bilgi edinin.
• Veri kalitesi ve kullanılabilirliği: Modeller, arkasındaki sayaç, sensör ve varlık verileri kadar iyidir. Seyrek, tutarsız veya kötü etiketlenmiş geçmiş veriler, tahmin ve kestirimci bakım doğruluğunu sınırlar. Yapay zeka veri kalitesi sorunları ve çözümleri hakkında daha fazla bilgi edinin.
• Siber güvenlik ve genişleyen saldırı yüzeyi: Daha fazla varlığı bağlamak (IoT sensörleri, akıllı sayaçlar, uç cihazlar) ve kontrol eylemlerini otomatikleştirmek maruziyeti artırır. Yapay zeka sistemleri veri zehirleme veya model manipülasyonu hedefi olabilir.

Diğer yapay zeka risklerini ve zorluklarını keşfedin.

Yapay zeka kamu hizmetleri vaka çalışmaları

Daha fazla bilgi

Diğer sektörlerdeki yapay zeka hakkında daha fazlasını keşfedin:

• En İyi Yasal Yapay Zeka Yazılımlarını Karşılaştırın: Temel Özellikler ve Fiyatlandırma

Bu araştırmayı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Şimşek, Hazal},
  title  = {{AI Utilities: En İyi 25 Kullanım Alanı ve 48 Vaka Çalışması}},
  year   = {2026},
  month  = oct,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/ai-utilities}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 5 Ekim 2026}
}

Değişiklik günlüğü

5 güncelleme

20262025

1. 13 Tem

   İki kullanım alanı eklendi: yapay zeka destekli elektrikli araç şarjı ve orman yangını tespiti.

2. 23 Haz

   AI utilities için Google anahtar kelime arama grafiği olan Şekil 1 kaldırıldı.

3. 5 Mar

   Akıllı evlerin enerji merkezleri olarak kullanılması bölümüne gerçek hayattan bir örnek eklendi.

Referans Linkleri

1.

Duke Energy develops pioneering methane-emissions monitoring platform on Microsoft Azure with Accenture and Avanade | Microsoft Customer Stories

2.

Predicting energy usage to personalize products and services | Databricks

3.

AI-Driven Approaches for Optimizing Power Consumption: A Comprehensive Survey

4.

Machine learning can boost the value of wind energy — Google DeepMind

5.

AcegasApsAmga leverages Siemens’ Gridscale X to build digital twin of Trieste’s energy grid | Press | Company | Siemens

6.

Modernizing Serbia's grid: EDS case study- Schneider Electric Blog

7.

Page restricted | ScienceDirect

8.

C3 AI Customer Con Edison Recognized in IDC Best in Future of Intelligence North America Awards

Business Wire

9.

ChargeScape’s EV Virtual Power Plant ensures summertime grid reliability | Utility Dive

10.

How VPPs turned grid strain into grid strength in 2025 - EnergyHub

11.

Smart Solutions for Grid Optimization: Harnessing EV Intelligence for Smarter Load Management

12.

How AI Robots Help Reduce the Cost of Waste Sorting in MRFs - Recycleye

Recycleye

13.

Page restricted | ScienceDirect

14.

Kando in Action: Phoenix Water Partnership Featured in Innovate PHX - Kando

15.

How new AI technology is helping detect and prevent wildfires | Scientific American

Scientific American

16.

Exelon Uses Synthetic Data Generation of Grid Infrastructure to Automate Drone Inspection | NVIDIA Technical Blog

NVIDIA Developer

17.

Regional Water Authority taps into transformation and automation with Dynamics 365 | Microsoft Customer Stories

18.

ENGIE lights the way in energy service with Agentforce’s instant answers. | Salesforce

19.

How Arlo, our AI assistant, is helping our humans help you | Octopus Energy

Octopus Energy

20.

Xylem Kendall x Motive [Customer Video]

Motive

21.

Object Detection AI for Unauthorized Access Detection on Critical Infrastructure

iFactory

22.

Microsoft highlights innovation in power and utilities | The Microsoft Cloud Blog

Microsoft Cloud Blog

23.

TDC NET and Ericsson certification from TMF of L4 Autonomy

Ericsson

24.

Nokia and stc Group optimize network with AI-powered MantaRay Cognitive SON solution in Saudi Arabia

Nokia

25.

Nokia and AWS showcase industry-first agentic AI-powered network slicing with du and Orange #MWC26

Nokia

26.

Optus and Ericsson trial AI to boost 5G downlink performance

Ericsson

27.

Success story | Ukrtelecom | Creatio

28.

Sureserve Modernizes National Home Services with Creatio | Creatio

29.

E.ON UK powers transition to renewable energy with Dynamics 365 | Microsoft Customer Stories

30.

RunMyJobs Success Stories: 3 Utilities Driving Automation ROI

31.

Microsoft Power Platform & Copilot Studio Stories - Microsoft Power Platform Blog %

Microsoft Power Platform Blog

32.

4 Utility Stocks to Play the AI Data Center Boom | Morningstar

33.

Utilities are grappling with how much AI data center power demand is real

CNBC

34.

Today in Energy - U.S. Energy Information Administration (EIA)

35.

Strengthening America’s Energy Infrastructure to Increase Reliability & Lower Costs

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple bünyesinde baş analisttir. Cem'in AIMultiple'daki çalışmaları; Business Insider, Forbes, Morning Brew ve Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte ve HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslarüstü kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. [1], [2], [3], [4], [5] Kariyeri boyunca Cem; teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yaptı. On yılı aşkın süre boyunca McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararlarında danışmanlık yaptı. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayımladı. CEO'ya rapor verirken bir telekom şirketinin teknoloji stratejisini ve satın alma süreçlerini yönetti. Ayrıca 2 yıl içinde 0'dan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetti. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınları tarafından ele alındı. Cem, uluslararası teknoloji konferanslarında düzenli olarak konuşma yapmaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisi olarak mezun oldu ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Araştıran

Hazal Şimşek

Endüstri Analisti

Takip Et

Hazal, AIMultiple'da süreç zekası (süreç madenciliği dahil) ve kurumsal otomasyon (BT otomasyonu ve düşük kodlu/kodsuz otomasyon dahil) konularına odaklanan bir endüstri analistidir.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder