Yapay zekayı konuşmadığımız bir gün bile yok. Günlük hayatımızda kullandığımız uygulamalardan iş yapış şekillerimize kadar her alanda yapay zekanın etkisini hissediyoruz.
Eurostat'ın 2026 başında yayımladığı verilere göre üretken yapay zeka araçlarının kullanımı özellikle genç nesiller arasında hızla yaygınlaşıyor. Bu da aslında havacılık sektörü için önemli bir gösterge. Çünkü geleceğin yolculuk deneyimini şekillendirecek beklentiler bugün oluşuyor. Kişiselleştirilmiş teklifler, akıllı asistanlar ve daha hızlı hizmetler artık birer yenilik değil, beklenti haline geliyor.
Ancak yapay zeka denildiğinde genellikle yolcunun doğrudan deneyimlediği uygulamalara odaklanıyoruz. Oysa hikayenin daha az konuşulan bir tarafı var. Ben Hitit'te ürün yöneticisi olarak çalışıyorum ama aynı zamanda sık seyahat eden bir yolcuyum. Bu nedenle hem kullanıcı tarafını hem de işin mutfağını görme şansına sahibim. Şunu çok net söyleyebilirim ki yapay zeka sadece havayollarının yolcularına sunduğu ürünleri dönüştürmüyor, o ürünleri geliştiren ekiplerin yani bizlerin de çalışma şeklini değiştiriyor.
Bugün yapay zeka; fikir aşamasından ürün tasarımına, yazılım geliştirmeden test süreçlerine kadar birçok alanda teknoloji ekiplerine yeni bir hız ve esneklik kazandırıyor. Havacılıkta yaşanan dönüşümün önemli bir kısmı da aslında yolcunun görmediği bu tarafta gerçekleşiyor.
Hitit: Dönüşümün Arkasındaki Güç
Yaklaşık 12 yıldır Hitit’te yolcu hizmet sistemleri (PSS) geliştirme ekiplerinin içinde yer alan ve son yıllarda Ürün Müdürü olarak görev yapan biri olarak, sizlere teknoloji sağlayıcılarının havayolları için neden kritik bir role sahip olduğunu somut örnekler üzerinden özellikle yapay zekanın yolcu hizmet sistemleriyle buluştuğu noktalarda hayatı nasıl kolaylaştırdığını, bugün nerelerde somut değer ürettiğini ve hangi alanlarda insan uzmanlığı ile geleneksel mühendisliğin hala vazgeçilmez olduğunu üç başlık altında ele almak istiyorum:
Uçuş Envanteri ve Erişilebilirlik Optimizasyonu
Yolcu hizmet sistemlerinin en kritik katmanlarından biri olan erişilebilirlik yönetiminde yapay zeka önemli katkılar sağlıyor.
Örneğin talep tahmini modelleri sayesinde hangi hatların ve dönemlerin yoğun sorgu trafiği alacağı önceden öngörülebiliyor. Böylece önbellekleme stratejileri daha doğru planlanabiliyor ve sistem performansı artırılabiliyor. Bunun yanında anomali tespiti yöntemleri, entegrasyon hatalarından kaynaklanan olağan dışı veya tekrarlayan sorguları erken aşamada belirleyerek operasyonel riskleri azaltıyor.
Bir diğer kullanım alanı ise sorgu davranışı optimizasyonu. Yapay zeka, en sık kullanılan arama parametrelerini ve sorgu kombinasyonlarını analiz ederek indeksleme ve önbellekleme kararlarının daha verimli alınmasını sağlıyor.
Test Otomasyonu: Tekrarlayan İşleri Azaltmak
Yazılım geliştirme süreçlerinde en büyük maliyetlerden biri tekrarlayan test faaliyetleridir. Yapay zeka bu noktada ekiplerin üzerindeki önemli bir iş yükünü hafifletebiliyor.
İlk olarak, mevcut test senaryolarını analiz ederek gözden kaçabilecek uç senaryo önerileri sunabiliyor. Burada önemli nokta, yapay zekanın test üretmesi değil; test mühendislerinin değerlendirmesine sunulacak öneriler geliştirmesi. Bunun yanında, binlerce satırlık sistem kaydı içinde normal davranıştan sapmaları işaretleyerek manuel inceleme süresini önemli ölçüde azaltabiliyor.
Ayrıca geçmiş çalışma sonuçlarını inceleyerek bazı testlerin gerçekten bir yazılım hatasını mı yoksa test ortamındaki geçici bir kararsızlığı mı gösterdiğini analiz edebiliyor. Böylece ekipler zamanlarını yanlış alarmları araştırmak yerine gerçek problemlerin analizi için kullanabiliyor .
Sürüm Yönetiminde Daha Akıllı Kararlar
Yapay zekanın değer yarattığı bir diğer alan da sürüm yönetimi süreçleri. Burada öne çıkan iki önemli kullanım senaryosu bulunuyor. Birincisi, regresyon test kapsamının önceliklendirilmesi. Yapay zeka, geçmiş değişiklikler ile hata kayıtları arasındaki ilişkiyi inceleyerek hangi modüllerin yeni sürümde daha yüksek risk taşıdığını öngörebiliyor. İkinci kullanım alanı ise konfigürasyon çakışmalarının tespiti. Bir yolcu için yapılan parametre değişikliğinin başka bir ayarla veya onlarca farklı yolculardan birinin sistem konfigürasyonuyla çelişip çelişmediği daha yayın aşamasına gelmeden analiz edilebiliyor.
Burada altı çizilmesi gereken önemli bir nokta var: Yapay zeka sürüm yöneticisinin yerine geçen bir sistem değil! Tam tersine, karar verilmesi gereken noktaları daraltarak uzmanların daha hızlı ve daha sağlıklı karar almasını sağlayan bir destek mekanizması.
İnsan Uzmanlığını Güçlendiren Teknoloji
Bu üç örneğe baktığımızda ortak bir tablo görüyoruz. Yapay zeka; tekrarlayan, yüksek hacimli ve düşük yaratıcılık gerektiren işleri çok daha hızlı gerçekleştiriyor. Böylece mühendislik ekipleri zamanlarını rutin operasyonlara değil, yeni ürünler geliştirmeye, müşteri deneyimini iyileştirmeye ve havacılık teknolojilerinde yeni değer alanları yaratmaya ayırabiliyor.
Bugün geldiğimiz noktada yapay zekayı iş süreçlerinden tamamen ayrı düşünmek artık mümkün değil. Ancak asıl farkı yaratan unsur, yapay zekanın kendisinden çok onu doğru şekilde kullanan ekipler ve kurumlar.
Bu nedenle süreçlerini yapay zeka ile güçlendirmek isteyen havayollarının, teknolojiye yalnızca bir araç olarak değil, stratejik bir dönüşüm unsuru olarak yaklaşması gerekiyor. Bunu başarabilmenin en etkili yolu ise sektörü iyi tanıyan ve yapay zekayı gerçek operasyonel ihtiyaçlarla buluşturabilen teknoloji iş ortaklarıyla çalışmak.
Havacılığın iş tarafı zaten yeterince karmaşık. Bu karmaşıklığı azaltacak olan ise yeni teknolojileri havayollarının günlük operasyonlarının doğal bir parçası haline getirebilen doğru teknoloji partnerleri.
Hitit olarak, yapay zekanın sunduğu imkanları somut iş değerine dönüştürmek ve havayollarının bu dönüşümü güvenle yönetmesine destek olmak için her zaman hazırız.