Yapay Zeka Kamu Hizmetleri: En İyi 20 Kullanım Örneği ve Vaka Çalışması

Yapay zeka 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.

Yapay zeka kamu hizmetlerine ilişkin 30 aracı ve 20 belirli gerçek hayat kullanım örneğini öğrenin:

Yapay zeka kamu hizmetleri kullanım örnekleri ve gerçek hayat örnekleri

Enerji için yapay zeka kamu hizmetleri

1. Enerji santrallerinde otonom operasyonlar

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

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 amacıyla Microsoft ve Accenture ile ortaklık kurarak Microsoft Azure ve Dynamics 365 kullanan yeni bir platform geliştirdiler.

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

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

2. Enerji talebi tahmini

Verimli kamu hizmeti dağıtımı; operasyonel maliyetlerin büyük bir bölümünü oluşturan enerji ve su talebinin doğru tahmin edilmesine dayanır. Enerji talebi 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 potansiyel rakip tepkilerine dayalı fiyat optimizasyonu sağlar
• Kullanıcıları yoğun dönemler hakkında bilgilendirerek verimli tüketici davranışını teşvik eder.

Gerçek hayat örneği:

Fosil yakıtlardan yenilenebilir enerjiye geçiş yapan AES; enerji üretimi, bakım ve yük dağıtımı için öngörücü araçlara ihtiyaç duyuyordu. H2O.ai ile iş birliği yapan AES; rüzgar türbinleri ve akıllı sayaçlar için öngörücü bakım programları uyguladı ve hidroelektrik ihale stratejilerini optimize etti.

Platform; AES'in bileşen arızalarını öngörmesini, onarım maliyetlerini optimize etmesini ve talep tahminini yönetmesini sağlayarak şirketin maliyetleri düşürmesine ve güvenilirliği artırmasına yardımcı oldu.

• Gereksiz onarımları azaltarak yılda 1 milyon dolar tasarruf sağladı
• Müşteri kesintilerinde %10 oranında azalma sağladı
• İki yıl boyunca 85 operasyonel zorluğu ele aldı.²

3. Enerji üretip tüketme (prosuming)

Enerji üretip tüketenler (örneğin çatı güneş enerjisiyle enerji de üreten tüketiciler) için 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 enerjiyi şebekeye geri satmasını sağlar.

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

4. Enerji üretimi için endüstriyel dijital ikizler

Yapay zeka destekli dijital ikizler; rüzgar türbinleri gibi enerji üretim sahalarının bakım ihtiyaçlarını simüle edip tahmin edebilir, performansı optimize edebilir ve arıza süresini azaltabilir. Bu modeller korozyon gibi sorunları doğru şekilde öngörerek kesintileri en aza indirir ve güç arzında güvenilirliği artırır.

Gerçek hayat örneği:

Örneğin Google'ın sinir ağı, rüzgar enerjisi tahmin doğruluğunu artırarak finansal getirileri %20 oranında yükseltti. Bu öngörü yeteneği, enerji üretimi ve tüketiminin verimli planlanmasını sağlar; kaynak kullanımını ve karlılığı en üst düzeye çıkarır. ⁴

Gerçek hayat örneği:

Siemens Energy'nin ısı geri kazanımlı buhar jeneratörleri için dijital ikizi korozyonu öngörür; denetim ihtiyaçlarını ve arıza süresini %10 azaltarak kamu hizmetlerine yılda 1.7 milyar dolar tasarruf sağlayabilir. Siemens Gamesa'nın dijital ikizi açık deniz rüzgar çiftliği operasyonlarını 4.000 kat daha hızlı simüle ederek türbin yerleşimlerini optimize eder ve enerji maliyetlerini düşürür. ⁵

5. Güç şebekesi simülasyonu

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

Gerçek hayat örneği:

Sırbistan'ın dağıtım sistemi operatörü ElektroDistribucija Srbije (EDS), yenilenebilir enerji entegrasyonunu desteklemek ve 3.8 milyon müşteriye hizmet veren bir ağda güvenilirliği artırmak için eski elektrik şebekesini modernize etmeye ihtiyaç duyuyordu. Bunu ele almak için EDS, şebeke operasyonlarını dijitalleştirmek üzere Schneider Electric'in EcoStruxure ADMS ve EcoStruxure DERMS çözümlerini uyguladı.⁶

Sonuçlar:

• Şebeke kayıplarında 10–%15 azalma
• Kesintilerde ~%20 azalma
• Dağıtık yenilenebilir enerji kaynaklarının entegrasyonu iyileştirildi
• Operasyonel verimliliği artıran duruma dayalı bakım
• 3.8 milyon müşteri için şebeke güvenilirliği artırıldı

6. Enerji merkezleri olarak akıllı evler

Yapay zeka tabanlı akıllı ev sistemleri; ev sahiplerinin enerji kullanımını izlemesine ve ayarlamasına yardımcı olarak maliyetleri düşürür ve daha iyi yük yönetimiyle şebeke üzerindeki talebi en aza indirir.

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.

Gerçek hayat örneği:

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

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

• Elektrik üretim maliyetlerini ve CO₂ emisyonlarını azalttı
• Gelişmiş müşteri enerji yönetimini sağladı
• Çevre dostu ve müşteri odaklı operasyonları teşvik etti.⁸

8. Yapay zeka yönetimli EV şarjı

Elektrikli araçlardan (EV) oluşan bir mahalle yerel şebekeyi kolayca aşırı yükleyebilir; ancak yapay zeka tüketimi yoğun olmayan saatlere kaydırarak ve yoğun talep sırasında pil gücünü geri çekerek şarj programlarını optimize edebilir. Bu toplu birleştirme; tek bir sevk edilebilir güç kaynağı gibi davranan, yazılımla koordine edilen bir filo olan "sanal enerji santrali" (VPP) oluşturur.

Gerçek hayat örneği:

BMW, Ford, Honda ve Nissan'ın ortak girişimi olan ChargeScape; yoğun şebeke olayları sırasında şarjı kaydırmak ve depolanan enerjiyi ihraç etmek için yapay zeka destekli yük yönetimini kullanarak EV'leri bir düzineden fazla ABD kamu hizmeti için sanal enerji santraline dönüştürüyor. Bu; EV'leri şebeke için bir yükümlülük olmaktan çıkarıp sevk edilebilir bir varlığa dönüştürür.

• Her araç; yönetilen şarj talebinde ~5 kW azalma ve çift yönlü (V2G) şarj yoluyla ~20 kW'a kadar ihracat sağlar.⁹
• Toplayıcı EnergyHub; yapay zeka dağıtım optimizasyonu ile EV şarj zirvelerini %50'ye kadar azalttı ve 2025'te VPP filosu genelinde 38.3k+ MWh yükü kaydırdı¹⁰
• NV Energy; EV sahibi müşterileri hızla tespit etmek ve onları yönetilen şarj programları için hedeflemek üzere yapay zekayı kullandı.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, geri dönüştürülebilir malzemeleri ve atık gıda türlerini bilgisayarla görme ve ML ile tanımlayıp ayırır. Toplama programlarını bilgilendirebilir, atık bertaraf ve geri dönüşüm süreçlerini optimize edebilir ve kaynak yönetimini iyileştirebilir.

Gerçek hayat örneği:

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

• Bir alüminyum hattında çıktı saflığını %8, çıktı piyasa değerini ise yaklaşık %20 artırdı,
• Bir elyaf hattında saflığı %12 artırdı,
• 10 saatlik vardiyada 33.000'e kadar robotik toplama sağladı; bu, manuel ayırma 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 sistemlerinde konuşlandırılan yapay zeka destekli sensörler; zararlı bakteri ve parçacıkları tanımlayarak olası sağlık risklerine daha hızlı müdahale edilmesini sağlar.

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

Gerçek hayat örneği

Fluid Analytics; çeşitli boru hattı verileriyle eğitilmiş öngörücü modellerle kentsel su sistemlerini optimize etmek için yapay zeka destekli yazılım, robotik ve IoT kullanıyor. Özellikle Hindistan'daki şehirler; eskiyen altyapı ve denetim yöntemleri nedeniyle sızıntıları bulmak, su kaybını azaltmak ve su baskınlarını önlemek için bu şirketten yardım aldı. Fluid Analytics'in sonuçları şunlardır:

• Günde 400 milyon galondan fazla kentsel atık suyu izleme
• Mumbai havalimanı yakınında şiddetli su baskınlarını önlemek için drenaj kanallarını haritalandırma
• Hepatit-A gibi su kaynaklı hastalıkların erken tespitini kolaylaştırma ve salgınları önleme.¹⁴

11. Orman yangını riski tespiti ve önlenmesi

Bilgisayarla görme kameraları duman bulutlarını tararken; ML modelleri hava durumu, yakıt nemi ve bitki örtüsü verilerini kullanarak devreleri yangın riskine göre sıralar.

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 zekası modelleri konuşlandırdı.

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

Sektörden bağımsız yapay zeka kamu hizmeti kullanım örnekleri

12. Otomatik varlık bakımı

Enerji ve kamu hizmeti şirketleri; kritik altyapıdaki kusurları tespit etmekte zorlanıyor ve bu durum maliyetli arızalara yol açıyor. Yapay zeka; hava görüntülerini, LiDAR'ı, drone ve uydu verilerini analiz ederek ekipman sorunlarını veya altyapıya zarar verebilecek bitki örtüsü risklerini belirler.

Örneğin; yapay zeka destekli görüntü tanıma ve bilgisayarla görme, varlıkların drone ile çekilmiş görüntülerini analiz ederek olası arızaların hızla tespit edilmesini sağlayabilir. Bu proaktif izleme; hizmet kesintilerini en aza indirir ve elektrik hatları çevresindeki yangın tehlikelerini azaltarak kaynak planlamasını optimize eder.

Gerçek hayat örneği:

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

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

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

13. Otomatik müşteri hizmetleri deneyimi

Kamu hizmeti tedarikçileri; yapay zeka ile su ve enerji tüketimini tahmin ederek dinamik fiyatlandırma stratejilerine olanak tanıyarak müşteri etkileşimini artırabilir. Yapay zeka; kullanım desenlerini analiz ederek maliyet tasarrufu için en uygun kullanım saatlerini önerebilir; örneğin elektrikli araçlar için daha geç şarj saatlerini tavsiye edebilir. Bu kişiselleştirilmiş yaklaşım müşteri memnuniyetini artırır ve hedefli pazarlama çalışmalarını destekleyerek bağlılığı ve geliri yükseltir.

Gerçek hayat örneği:

Bir enerji sağlayıcısı olan Octopus Energy; e-posta yanıt kalitesini artırarak müşteri hizmetlerini iyileştirmek istedi. Müşteri e-postalarına yanıtları otomatikleştirmek için üretken yapay zekayı devreye aldı ve %80 müşteri memnuniyeti oranına ulaşarak insan temsilcilerin %65 oranını geride bıraktı.

Octopus Energy; üretken yapay zekayı kullanarak müşteri destek sürecini basitleştirdi, hızlı ve doğru yanıtlar sağladı ve yapay zekanın kamu hizmetleri sektöründeki potansiyelini gösterdi.

• Yapay zeka destekli e-posta yanıtlarında %80 müşteri memnuniyeti sağladı
• Eğitimli insan personelin memnuniyet puanını %15 oranında geçti
• Müşteri bağlılığını artırmak için daha fazla yapay zeka entegrasyonu potansiyelini ortaya koydu.¹⁷

14. Kamu hizmeti kamyonları için filo optimizasyonu

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

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

Gerçek hayat örneği:

5.500'den fazla filo varlığı işleten bir bitki örtüsü yönetimi şirketi olan Xylem Kendall; verilerin doğrudan cep telefonu kullanımıyla ilişkilendirdiği dikkat dağınık sürüşten kaynaklanan güvenlik endişeleriyle karşı karşıyaydı.

Bunu çözmek için; güvenlik puanlarını izlemek üzere yeni nesil telematik ve Motive AI Dashcam'leri devreye aldılar ve ülke çapında eller-free telefon tutucuları takarak şu sonuçları elde ettiler:

• Genel sürücü güvenlik puanlarında %5 iyileşme.
• Gerçek zamanlı risk azaltma; dikkat dağınık davranışı tespit ederek sürücülere anında kabin içi uyarılar sağlar.
• Veriye dayalı sürüş sonrası koçluk; süpervizörlerin hedefli güvenlik eğitimi için kamera kayıtlarını kullanmasını sağladı.¹⁸

15. Trafo merkezi güvenliği ve emniyeti

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

Gerçek hayat örneği:

ABD'deki elektrik kamu hizmetleri; trafo merkezlerinde fiziksel saldırılarda ve bakır hırsızlığında keskin bir artışla karşı karşıya ve NERC CIP-014 fiziksel güvenlik gerekliliklerine uyma baskısı artıyor. Ancak geleneksel çevre alarmları operatörleri yanlış tetiklemelere boğar. Örneğin büyük bir trafo merkezi vardiya başına 50 ila 200 çevre alarmı üretebilir ve bunların %95'inden fazlası yaban hayatı, rüzgar veya devriye araçlarının neden olduğu rahatsız edici tetiklemelerdir.

Bazı kamu hizmetleri; mevcut kameralara sensör fusion içeren yapay zeka video analitiği kuruyor:

• Alarmı neyin tetiklediğini (kişi, araç, hayvan) sınıflandırarak operatör alarm yorgunluğuna neden olan rahatsız edici uyarıları azaltır
• Bir uyarı yükseltilmeden önce ikinci bir sensörün onaylaması için termal ve görsel sensörleri birleştirir; böylece yanlış sevkiyatları azaltır
• Aynı termal ve görsel donanımı ekipman sıcaklık anomalilerinin erken tespiti için çalıştırarak güvenliğin ötesinde öngörücü bakım değeri katar
• Olay sırasında uzaktan, gerçek zamanlı izleme ve daha hızlı kolluk kuvveti koordinasyonu sağlar.¹⁹

16. Çağrı merkezlerinde sanal asistanlar

Yapay zeka sanal asistanları; çağrı yoğunluklarını yöneterek, SSS'lere yardımcı olarak ve kullanım içgörüleri sunarak müşteri hizmetlerini destekler; bu da müşteri deneyimini iyileştirir ve işletme maliyetlerini düşürür.

Gerçek hayat örneği:

Kanada'nın büyük elektrik üreticilerinden Ontario Power Generation (OPG); iç verimliliği ve çalışanlarına desteği artırmayı hedefledi. OPG, Microsoft iş birliğiyle; soruları yanıtlayan, bilgi sağlayan ve kişisel asistan olarak görev yapan yapay zeka destekli sanal asistan ChatOPG'yi geliştirdi.

Chatbot; çalışanlara ihtiyaç duydukları bilgiye kolay erişim sunarak üretkenliği destekler, güvenliği artırır ve performansı kolaylaştırır.

• Çalışan üretkenliğini ve bilgiye erişimi artırdı
• Güvenliği ve operasyonel verimliliği güçlendirdi
• Daha iyi performans için günlük operasyonlarda yapay zeka entegrasyonunu teşvik etti.²⁰

Telekom için yapay zeka kamu hizmetleri

17. Sıfır Dokunuşlu Ağ Operasyonları

Sıfır dokunuşlu ağ operasyonları; ağ yönetim görevlerini otomatikleştirmek için yapay zekayı kullanmayı içerir ve insan müdahalesine olan ihtiyacı azaltır. Bu; kendi kendini izleme, kendi kendini iyileştirme ve ağ kaynaklarının otomatik optimizasyonunu kapsar. Telekom operatörleri dijital ikizleri ve makine öğrenimini entegre ederek daha yüksek hizmet güvenilirliği ve operasyonel verimlilik elde edebilir.

Gerçek hayat örnekleri: Ericsson; otonom yönetim için makine öğrenimi ve dijital ikizlerden yararlanarak yapay zeka destekli sıfır dokunuşlu operasyonlar uyguladı. Bu; hizmet güvenilirliğini artırdı ve manuel görevleri azaltarak operasyonel verimliliği yükseltti. Sonuç olarak Ericsson şunları yapabildi:

• Minimum gözetimle otonom operasyon sağlama
• Ağ güvenilirliğini artırma
• Hizmet verimliliğini iyileştirme.²¹

18. Ağ Optimizasyonu ve Yönetimi

Yapay zeka destekli ağ optimizasyonu ve yönetim sistemleri; hizmetleri etkilemeden önce olası sorunları tahmin etmek ve ele almak için büyük hacimli verileri analiz eder.

Gerçek hayat örneği: Nokia'nın AVA platformu; gerçek zamanlı ağ yönetimi için yapay zeka tabanlı öngörücü analitiği kullandı ve şunları sağladı:

• Gerçek zamanlı ağ performansını artırdı
• Arıza süresini azalttı
• Kullanıcı memnuniyetini iyileştirdi.²²

19. 5G Ağ Dilimleme

Yapay zeka; ağ fonksiyonu sanallaştırmasını etkinleştirerek 5G ağ dilimlemeyi destekler ve telekom operatörlerinin farklı kullanım örnekleri ve müşteri ihtiyaçları için ağ segmentleri oluşturup tahsis etmesine olanak tanır.

Gerçek hayat örneği: Huawei; 5G ağ dilimlemeyi desteklemek için yapay zekayı kullandı; özel hizmetler sunmak ve ağ faydasını en üst düzeye çıkarmak için kaynakları dinamik olarak tahsis etti. Bu şekilde Huawei şunları elde etti:

• Farklı kullanım örnekleri için özel hizmetler
• İyileştirilmiş kaynak yönetimi
• Yeni gelir fırsatları.²³

20. Veri Trafiği Yönetimi

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

Gerçek hayat örnekleri: Ericsson'un yapay zeka çözümü; bant genişliği tahsisini gerçek zamanlı olarak ayarlayarak veri trafiği yönetimini optimize etti ve tutarlı ağ performansı sağladı. Bu şekilde,

• Bant genişliği kullanımını optimize etti
• Yoğun zamanlarda istikrarlı ağ performansı
• Hizmet kalitesini artırdı.²⁴

Kamu hizmetlerinde yapay zekayı neden kullanmalıyız?

Kamu hizmetlerinde yapay zekayı kullanmanın nedenleri şunlardır:

Elektrik talebindeki artış

Elektrik talebi; arz güvenilirliğinden veya karşılanabilirlikten ödün vermeden kapasite artışını 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 bunun sonucunda kümülatif %46 artış göstermesi öngörülüyor.²⁵
• ABD'de 2030'a kadar 120 GW ek elektrik talebi bekleniyor; bunun 60 GW'ı veri merkezlerinden gelecek ve bu, İtalya'nın 2024'teki zirve enerji kullanımına kabaca eşdeğer.²⁶
• ABD'de konut elektrik fiyatları 2022'den 2025'e yaklaşık %13 arttı.²⁷
• Yapay zeka destekli planlama; saha üretkenliğinde 25–%30 iyileşme sağlayarak iş gücü ve varlık yönetimini güçlendirebilir.²⁵

Kamu hizmetlerinde yatırım fırsatları

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

• Kamu hizmeti hisseleri şu anda %5 oranında düşük değerlenmiş durumda ve veri merkezi talebinin artan etkisini henüz yansıtmıyor.²⁵
• ABD'li elektrik şirketlerinin 2025 ile 2029 arasında yaşlanan altyapıyı yenilemek ve şebeke kapasitesini artırmak için 1.1 trilyon dolar yatırım yapması bekleniyor.²⁸
• Makine öğrenimi içgörüleri sayesinde kamu hizmetleri; varlık sağlığına göre sermayenin %80'e kadarını yeniden tahsis ederek güvenilirliği ve dayanıklılığı güçlendirebilir.²⁵

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

Veri merkezi talebindeki büyüme

Veri merkezi operasyonları enerji tüketimini artırır; bu tüketim yapay zeka ile optimize edilebilir:

• Veri merkezi elektrik talebi 2030'a kadar ikiye katlanabilir; yüksek büyüme senaryosunda 2032'ye kadar %131 artış bekleniyor.²⁵
• Yapay zeka sektörünün büyük planları tüm şehirler ölçeğinde güç tüketiyor.
  • Örneğin OpenAI ve Nvidia'nın yakın zamanda duyurduğu 10 gigavatlık veri merkezi ortaklığı; yaz zirvesi sırasında New York City'nin elektriğine eşdeğer güç gerektiriyor.²⁶
• Yenilenebilir projeler artık şebeke bağlantısı bekleyen tüm yeni kapasitenin %90'ından fazlasını oluşturuyor; bu da yapay zeka destekli planlama ve öngörücü araçların temiz enerji geçişini nasıl hızlandıracağını ortaya koyuyor.²⁶
• Yapay zeka fosil ve yenilenebilir üretim varlıklarının ısı oranını veya verimini 2–%5 oranında iyileştirerek ölçülebilir verimlilik kazançları sağladı.²⁵

Yapay zeka destekli optimizasyon; performanstan ödün vermeden enerji verimliliği kazançları sağlar. Öngörücü analitik; operasyonel israfı azaltmak ve sürdürülebilirliği artırmak için iş yüklerini dengeleyebilir.

Yapay zeka kamu hizmetleri altındaki çözümler

Enerji şirketleri bu son teknoloji gelişmelerden yararlanabilir:

Kamu hizmetleri için otomasyon çözümleri

Otomasyon araçları şunlardır:

• İş Yükü Otomasyonu: İş yükü otomasyon çözümleri; çeşitli sistemlerdeki tekrarlayan görevleri kolaylaştırır ve yönetir; kamu hizmetlerinin operasyonel verimliliği artırmasını ve manuel hataları azaltmasını sağlar, kritik süreçlerin sorunsuz çalışmasını temin eder.
• Toplu Planlama: Toplu planlama yazılımı; büyük hacimli görev veya süreç gruplarını planlanan zamanlarda düzenler ve yürütür; kamu hizmetlerinin kaynak tahsisini optimize etmesine ve devam eden operasyonları aksatmadan işleri zamanında tamamlamasına olanak tanır.
• Kurumsal İş Planlama: Kurumsal iş planlama yazılımı; bir kuruluşun BT ortamındaki görevleri koordine eder ve önceliklendirir; işlerin doğru sırada ve zamanında yürütülmesini sağlayarak kamu hizmetlerinin hizmet sunumunu iyileştirmesine, sistem kullanımını artırmasına ve tutarlı performansı korumasına yardımcı olur.
• Yapay zeka destekli siber güvenlik otomasyonu: Kamu hizmetleri giderek dijitalleştikçe, yapay zeka destekli tehdit tespit sistemleri anomalileri otonom olarak belirler ve siber riskleri gerçek zamanlı etkisiz hale getirir. Bu çözümler dijital altyapılarda operasyonel dayanıklılığı ve mevzuat uyumunu güçlendirir.

Kamu hizmetleri için makine öğrenimi algoritmaları

Bu algoritmalar; tüketim verilerindeki desenleri belirleyerek karar almayı iyileştirir, talep tarafı yönetim stratejilerini ve tüketiciler için kişiselleştirilmiş enerji çözümlerini kolaylaştırır. İşte bu araçlardan bazıları:

• Doğal Dil İşleme (NLP): NLP; müşteri hizmetleri chatbot'larını ve sanal asistanları geliştirerek soruları gerçek zamanlı olarak anlayıp yanıtlayarak anında destek sağlar ve müşteri etkileşimini artırabilir.
• Bilgisayarla Görme: Bilgisayarla görme; altyapıyı denetlemek için drone ve kameralardan görüntü analizini kullanır; bu, ekipman sorunlarının manuel denetimlere kıyasla daha hızlı ve daha güvenli tespit edilmesini sağlar.
• Öngörücü analitik: Öngörücü analitik araçları; talebi tahmin etmek ve altyapıdaki olası arızaları tespit etmek için geçmiş verileri kullanır; bu da kamu hizmetlerinin sorunları önceden ele almasını ve kaynak tahsisini optimize etmesini sağlar.
• Pekiştirmeli öğrenme (RL): RL; sürekli geri bildirim döngüleri aracılığıyla sistemlerin enerji dağıtımı ve fiyatlandırma için en uygun stratejileri öğrenmesini sağlar. Kamu hizmetleri; uyarlanabilir şebeke yönetimi, dinamik fiyatlandırma ve merkeziyetsiz varlıkların gerçek zamanlı optimizasyonu için RL'den yararlanabilir.
• Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI): Yapay zeka modelleri daha karmaşık hale geldikçe, açıklanabilir yapay zeka karar vermede şeffaflık ve yorumlanabilirlik sağlayarak mevzuat uyumunu destekler ve otomatik sistemlere paydaş güvenini oluşturur.

Kamu hizmetleri için Nesnelerin İnterneti (IoT)

Şebeke performansının ve enerji tüketiminin gerçek zamanlı izlenmesi için IoT cihazları ve sensörler; bunların örnekleri şunlardır:

• Akıllı sayaçlar: Akıllı sayaç çözümleri enerji tüketimi hakkında gerçek zamanlı veri sağlar; doğru faturalandırma ve verimli enerji yönetimi sağlar.
• Şebeke güvenilirliği için gerçek zamanlı izleme sistemleri: Bu sistemler şebeke performansını sürekli izler; kamu hizmetlerinin sorunları erken tespit etmesine ve güvenilir hizmeti sürdürmesine olanak tanır.
• Duruma dayalı bakım (CBM): CBM; gerektiğinde bakım planlamak için ekipman sağlığını izler, maliyetleri düşürür ve beklenmedik arızaları önler.
• Uç bilişim entegrasyonu: Uç bilişim; IoT verilerini yerelde işleyerek gecikmeyi en aza indirir ve anında eyleme olanak tanır. Bu; milisaniyelerin önemli olduğu şebeke arıza tespiti, trafo merkezi otomasyonu ve merkeziyetsiz kontrol için özellikle değerlidir.
• 5G Bağlantısı: Yüksek hızlı, düşük gecikmeli 5G ağları; IoT destekli cihazların ve sensörlerin yanıt verme yeteneğini artırarak görev açısından kritik enerji operasyonları için güvenilir veri akışı sağlar.

Kamu hizmetleri için üretken yapay zeka

Üretken yapay zeka; geçmiş verilerden ve çeşitli senaryolardan öngörücü modeller ve simülasyonlar oluşturmak için gelişmiş algoritmalar ve makine öğrenimi kullanır. Kamu hizmeti sektöründe bu teknoloji enerji dağıtımını optimize eder ve tahmin doğruluğunu artırır. Örneğin üretken yapay zeka şu konularda yardımcı olur:

• Yenilenebilir enerji entegrasyonu: yenilenebilir enerji kaynaklarının genel şebeke istikrarı ve güvenilirliği üzerindeki etkisini simüle ederek nasıl dahil edileceğini değerlendirmek.
• Varlık yönetimi: öngörülen performans ve risk faktörlerine dayanarak kamu hizmetlerinin onarım veya yükseltmeleri planlamasına olanak tanımak.

Kamu hizmetleri için etmen yapay zeka

Etmen yapay zeka; üretken yapay zeka ile öngörücü yapay zekanın yeteneklerini birleştirerek tanımlı hedeflere minimum insan müdahalesiyle ulaşmak için otonom olarak planlayabilir, hareket edebilir ve uyum sağlayabilir. Kamu hizmeti sektöründe etmen yapay zeka; geleneksel olarak manuel gözetim gerektiren karmaşık, çok adımlı süreçleri koordine edebilir. Amaç; güvenilirlik, sürdürülebilirlik ve maliyet verimliliğini dengeleyen kendi kendini yöneten enerji sistemleri oluşturmaktır. Örneğin:

• Otonom operasyon düzenlemesi: Etmen yapay zeka; şebeke koşullarını bağımsız olarak izleyebilir, talebi tahmin edebilir ve gerekli kontrol eylemlerini gerçek zamanlı tetikleyerek sistem dayanıklılığını artırabilir ve arıza süresini azaltabilir.
• Dinamik karar alma: Sensörler, IoT cihazları ve öngörücü modellerden gelen verileri sürekli değerlendirerek etmen ajanlar; insan girdisi beklemeden kaynak tahsisini optimize edebilir, enerji akışlarını yeniden yönlendirebilir veya bakım faaliyetlerini önceliklendirebilir.
• İş birliği yapan çok ajanlı sistemler: Birden fazla yapay zeka ajanı; üretim, dağıtım ve müşteri yönetimi sistemleri genelinde birlikte çalışarak verimliliği ve sürdürülebilirlik sonuçlarını artıran kendi kendini optimize eden ağlar sağlayabilir.

Kamu hizmetleri için CRM ve iş akışı otomasyonu

İş yükü ve iş planlama araçları makine düzeyindeki işleri koordine ederken; CRM ve iş akışı otomasyon platformları bir kamu hizmetinin insan ve müşteriye dönük tarafını koordine eder: hizmet talepleri, kesinti bildirimleri, faturalama sorguları, saha sevkiyatı ve CIS, GIS ile ERP sistemleri arasındaki arka ofis devirleri. Bu platformlar giderek yalnızca bir eylem önermek yerine bir süreç üzerinde hareket eden yapay zeka ajanlarını gömüyor. Bu kategorideki araçlar şunlardır:

• Yapay zeka destekli CRM: Gömülü yapay zekaya sahip CRM platformları; hizmet taleplerini önceliklendirir, müşteri yazışmalarını taslaklar ve faturalama anlaşmazlıklarını, bağlantı taleplerini ve kesinti şikayetlerini ele alan temsilciler için en iyi sonraki eylem önerilerini yüzeye çıkarır. Kamu hizmetleri için bu; çağrı merkezini tek bir kayıtta sayaçtan tahsilata ve saha operasyonlarına bağlar.
• İş akışı ve kod gerektirmeyen süreç otomasyonu: İş akışı otomasyon platformları; kamu hizmetlerinin özel geliştirme olmadan onay zincirleri, uyumluluk kontrolleri ve sistemler arası veri devirleri oluşturmasına olanak tanır; böylece teknik olmayan personel daha önce elektronik tablolarda ve e-postada kalan süreçleri otomatikleştirebilir.
• Saha hizmet yönetimi (FSM): FSM yazılımı; ekipleri planlamak ve yönlendirmek, teknisyen becerilerini iş emirleriyle eşleştirmek ve kesintiler sırasında dinamik olarak yeniden planlamak için yapay zekayı kullanır; sayaç, hat ve trafo merkezi işlerinde araç sevkiyatlarını azaltır ve ilk seferde onarım oranlarını iyileştirir.

Veri altyapısı ve bulut platformları

Veri çözümlerinden bazıları şunlardır:

• Bulut tabanlı platformlar: Bağlı varlıklardan gelen büyük veri hacimlerini yönetmek için çeviklik ve ölçeklenebilirlik sağlar; kurumsal ölçekte gerçek zamanlı analitik ve yapay zeka dağıtımına olanak tanır.
• Veri gölleri ve veri örgüsü mimarileri: Şebeke sensörlerinden müşteri sistemlerine kadar heterojen veri kaynaklarını; öngörücü modelleme, GenAI ve dijital ikiz geliştirmeyi güçlendiren birleşik, erişilebilir ortamlarda birleştirir.
• Akış analitiği ve olay işleme: Gerçek zamanlı operasyonel içgörüler ve otomatik karar alma sağlamak için IoT ağlarından ve akıllı şebekelerden gelen yüksek hızlı veri akışlarını işler ve analiz eder.
• Veri yönetişimi ve kalite yönetimi: Dağıtık sistemler genelinde veri bütünlüğünü, izlenebilirliği ve uyumluluğu sağlar; yapay zeka destekli kararlara ve mevzuat raporlamasına güven oluşturur.

Kamu hizmetleri için dijital ikizler

Dijital ikizler; fiziksel varlıkların sanal modellerini oluşturur; kamu hizmetlerinin çeşitli senaryolarda performansı simüle etmesine ve analiz etmesine olanak tanır; bu da daha iyi varlık yönetimi ve operasyonel verimlilik sağlar. Bu modeller çeşitli veri kaynaklarını işleyerek operasyonel verimliliği ve çevre standartlarına uyumu artırır.

Bu sistemler enerji tasarrufu ve karbon ayak izinde azalma sağlayarak sürdürülebilirlik hedeflerini destekleyebilir.

Merkeziyetsiz enerji ve kaynak yönetimi

Enerji kaynaklarını merkezileştirmenin ve yönetmenin bir yolu; bunları şu tür araçlarla entegre etmektir:

• Akıllı Şebekeler: Akıllı şebeke çözümleri; enerji akışını dengelemek ve yenilenebilirleri entegre etmek için gerçek zamanlı verileri analiz eder. Bağlı cihazlardan gelen verileri analiz etmek için yapay zekayı kullanarak enerji akışında gerçek zamanlı ayarlamalar yapılmasını kolaylaştırır, şebeke dayanıklılığını artırır ve yenilenebilir enerji kaynaklarının entegrasyonunu güçlendirir.
• Dağıtık Enerji Kaynakları Yönetim Sistemleri (DERMS): Bu sistemler; güneş ve pil depolama gibi merkeziyetsiz kaynakları yönetebilir. Güvenilirliği sağlarken şebekeye katkılarını optimize ederek güneş ve piller gibi merkeziyetsiz enerji kaynaklarının yönetimini koordine eder.
• Enerji Yönetim Sistemleri (EMS): EMS; enerji üretimini, depolamayı ve tüketimi optimize etmek için yapay zeka algoritmalarını entegre edebilir; bu da daha verimli operasyonlara ve düşük maliyetlere yol açar.
• Blok zinciri ve dağıtık defter teknolojileri (DLT): Merkeziyetsiz işlemlerde şeffaflığı ve güvenliği artırır. Kamu hizmetleri; eşler arası enerji ticareti, otomatik mutabakat ve karbon kredisi takibi için blok zincirini uygulayarak dağıtık ağlarda hesap verebilirlik ve güven sağlayabilir.

Kamu hizmetleri sektöründe yapay zekanın faydaları

Yapay zeka kamu hizmeti şirketlerine şunlarda yardımcı olur:

• Karmaşıklığı basitleştirme: Yapay zeka; enerji ve kamu hizmetleri sektöründeki karmaşık iş akışlarını, süreçleri optimize etmek, operasyonları simüle etmek, gerçek zamanlı sorunları teşhis etmek, tedarik zinciri izlenebilirliğini sağlamak ve anında teknik destek sunmak için yapay zeka asistanlarını kullanarak basitleştirebilir. Bu; verimliliğin artmasını, maliyetlerin düşmesini ve arıza süresinin en aza inmesini sağlar.
• Maliyet ve enerji verimliliğini artırma: Üretken yapay zeka çözümleri; operasyonlara bütünsel bir bakış sunarak enerji verimliliğini ve önemli maliyet tasarruflarını artırır. Bu; enerji şirketlerinin emisyonları doğru ölçmesine ve süreçleri optimize etmesine olanak tanır; böylece enerji geçişini hızlandırır, sürdürülebilirliği ve operasyonel mükemmelliği teşvik eder.
• İnovasyonu ölçeklendirme: AWS ile yapılan iş birlikleri; üretken yapay zeka dahil gelişmiş teknolojileri hızla benimsemek için geniş bir iş ortağı ağından ve sektör uzmanlığından yararlanır. Bu; kamu hizmeti şirketlerinin yenilikçi temiz enerji teknolojilerini verimli şekilde ölçeklendirmesine yardımcı olur; enerji taleplerini karşılarken sektörün daha temiz uygulamalara geçişini kolaylaştırır.
• Veriye dayalı strateji oluşturma: Yapay zeka; müşteri riski, güvenlik ve çevresel faktörleri analiz ederek kamu hizmetlerinin riske dayalı değiştirme ve bakım kararları almasına yardımcı olur ve veri stratejisine destek verir. Örneğin ML ile birleştirilen üretken yapay zeka; tedarik hatlarındaki kusurları tespit etmek için görselleri ve videoları işleyerek bakım maliyetlerini düşürür ve güvenilirliği korur.
• Bakımı sağlama: ML ile birleştirilen üretken yapay zeka; ekipman sorunlarını tespit edip tahmin ederek bakımı iyileştirir. Saha çalışanlarının teknik sorunları hızla çözmesine yardımcı olan etkileşimli sorun giderme sunar.

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 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 endişelere yol açar. Bu verileri müşteri ihtiyaçlarını daha iyi anlamak için optimize etme potansiyeli olsa da gizlilik korumasını sağlamak önemli bir zorluk olmaya devam eder.
• Yapay zeka önyargısı: Yapay zeka sistemleri önyargılar sergileyebilir; bu da müşterilere veya çalışanlara adil olmayan muameleye yol açabilir. Yapay zeka önyargılarını ele almak ve yapay zeka uygulamasının etik standartları karşılamasını sağlamak için insan gözetimi gereklidir. Eğitim sistemleri önyargıyı azaltabilse de tamamen ortadan kaldırmayabilir; bu da insan denetimini hayati kılar.
• 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 projesinde genellikle en büyük maliyet ve gecikme kalemidir.
• Mevzuat ve uyum kısıtları: Kamu hizmetleri tarife düzenlemesine tabidir. Yeni yapay zeka destekli yatırımlar, dinamik fiyatlandırma ve otomatik kararlar; kamu hizmeti komisyonlarının, açıklanabilirlik ve denetim gerekliliklerinin şartlarını karşılamalıdır. Bu; düzenlemeye tabi olmayan sektörlere kıyasla dağıtımı yavaşlatır. Yapay zeka uyumu hakkında daha fazla bilgi edinin.
• Veri kalitesi ve kullanılabilirliği: Modeller ancak arkalarındaki sayaç, sensör ve varlık verileri kadar iyidir. Seyrek, tutarsız veya kötü etiketlenmiş geçmiş veriler; tahmin ve öngörücü bakım doğruluğunu sınırlar. Yapay zeka veri kalitesi zorlukları ve çözümleri hakkında daha fazlasını keşfedin.
• Siber güvenlik ve genişleyen saldırı yüzeyi: Daha fazla varlık bağlamak (IoT sensörleri, akıllı sayaçlar, uç cihazlar) ve kontrol eylemlerini otomatikleştirmek maruziyeti artırır. Yapay zeka sistemlerinin kendisi de hedef olabilir (veri zehirleme veya model manipülasyonu); bu da güvenliği bir eklenti değil, ön koşul haline getirir.

Diğer yapay zeka risklerini ve zorluklarını keşfedin.

Daha fazla bilgi

Diğer sektörlerde yapay zeka hakkında daha fazlasını keşfedin:

• En İyi Hukuk 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  = {{Yapay Zeka Kamu Hizmetleri: En İyi 20 Kullanım Örneği ve Vaka Çalışması}},
  year   = {2026},
  month  = sep,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/ai-utilities}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 24 Eylül 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.

AES Transforms its Energy Business with AI and H2O.ai

3.

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

4.

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

5.

Weltweit führender Anbieter von KI-Computing | NVIDIA

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.

Charging ahead: AI’s powerful role in EV load management

Factor This

12.

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

Recycleye

13.

Page restricted | ScienceDirect

14.

How AI And Robotics Are Helping Cities Tackle Urban Water Pollution - The Innovator

The Innovator

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.

AI Doing the Work of 250 People at an Energy Company, CEO Says - Business Insider

Business Insider

18.

Next-Gen Telematics: Revolutionizing Utility Fleet Management with AI and Data Analytics | TD World

TD World

19.

Object Detection AI for Unauthorized Access Detection on Critical Infrastructure

iFactory

20.

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

Microsoft Cloud Blog

21.

How zero-touch operations can save costs - Ericsson

Ericsson

22.

KDDI energy efficiency case study | Nokia.com

23.

Akıllı şebekeyi mümkün kılan 5G ağ dilimleme

24.

Case study on 5G business value to industry - Ericsson

25.

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

26.

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

CNBC

27.

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

28.

Güvenilirliği Artırmak & Maliyetleri Düşürmek için Amerika'nın Enerji Altyapısını Güçlendirme

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