İnşaat ve Gayrimenkulde AI Entegrasyonu: Avrupa’nın Yeni Yapay Zeka Stratejisi ve Türkçe Temelli AI Vizyonu
Avrupa Birliği geçtiğimiz günlerde, yapay zeka alanında ABD ve Çin ile rekabet edebilmek için kapsamlı bir strateji yayımladı. Bu belge, yalnızca dijital dönüşüm hedefi değil; aynı zamanda Avrupa ekonomisinin üretim, şehircilik ve sanayi altyapısını yeniden tanımlayan bir yol haritası niteliğinde. Komisyonun “Apply AI” başlığı altında mühendislik, inşaat, enerji ve ulaşım gibi alanlar “AI Flagship Sector” olarak tanımlanıyor. Bu, yapay zekanın artık laboratuvarlardan çıkıp şantiyelere, fabrikalara ve gayrimenkul ofislerine gireceği anlamına geliyor.
Strateji, Avrupa genelinde kurulacak AI Experience Centres aracılığıyla sektörlerin veri tabanlı üretim modellerine geçişini hızlandıracak. İnşaat sektörü özelinde sensör tabanlı izleme, öngörücü bakım, enerji verimliliği, tedarik zinciri tahmini ve digital twin (dijital ikiz) uygulamaları ön plana çıkıyor. Ayrıca kamu yatırımlarında “Avrupa üretimi AI çözümlerine öncelik verilmesi” ilkesiyle, sürdürülebilirlik ve veri güvenliği temelli bir kalkınma modeli destekleniyor.
Gayrimenkul alanında ise bu dönüşüm, değerleme, kira tahmini, risk analizi ve portföy yönetiminde explainable AI sistemlerinin kullanılmasını teşvik ediyor. Ancak AB’nin AI Act çerçevesi, bu sistemleri “yüksek riskli” kategoride değerlendiriyor. Dolayısıyla algoritmaların şeffaflığı, veri doğruluğu ve denetlenebilirliği yasal zorunluluk haline gelecek.
Türkçe Temelli Yapay Zeka Senaryosu
Bu noktada Cumhurbaşkanı Erdoğan’ın Türk Devletleri Topluluğu zirvesinde açıkladığı “Türkçe temelli yapay zeka senaryosu” ve Büyük Türkçe Dil Modeli (T3AI) vizyonu dikkat çekicidir. Avrupa, yapay zekayı ekonomik sisteminin içine yerleştirirken; Türkiye, bu teknolojiyi kültürel ve dilsel egemenliğin bir unsuru olarak konumlandırmaktadır. Her iki vizyon, aslında aynı küresel dönüşümün iki tamamlayıcı yönünü temsil ediyor.
Avrupa kendi yapay zekasını üretip sektörlere entegre etmeye hazırlanırken; Türkiye, dil merkezli modellerle kültürel bağımsızlığını koruma ve Türk dünyasını ortak bir dijital zemin üzerinde buluşturma hedefi taşımaktadır. Bu iki yaklaşımın kesişim noktası, dil + veri + sektör üçgenidir. Türkiye, Türkçe büyük dil modellerini inşaat, enerji ve gayrimenkul gibi somut sektörlerde uygulayabilirse, yalnızca dilsel değil, ekonomik bir yapay zeka gücüne dönüşebilir.
Türkiye İçin Stratejik Uyarlama
Türkiye’nin bu dönüşüme dâhil olabilmesi, yalnızca teknolojik uyumla değil; teknoloji, regülasyon ve veri ekonomisi eksenlerinde bütünleşik bir politika çerçevesiyle mümkündür. Yapay zekanın inşaat ve gayrimenkul sektörlerine entegre edilmesi, yalnızca verimlilik artışı değil, aynı zamanda sermaye piyasası derinliği, şehir yönetimi ve yatırım güvenliği açısından da stratejik bir gerekliliktir.
1. AI Sandbox ve Test Alanları Kurulmalı Yapay zekanın sektörel uygulamaları için “AI Sandbox” adını taşıyan deneysel alanlar oluşturulmalıdır. Bu alanlarda mühendislik firmaları, belediyeler, değerleme kuruluşları ve portföy yönetim şirketleri birlikte çalışarak algoritmaların doğruluğunu, etik uygunluğunu ve veri güvenliğini test edebilir. Böyle bir yapı, hem düzenleyiciler hem yatırımcılar açısından güvenli bir öğrenme ortamı yaratır ve kamu-özel iş birliğini kurumsallaştırır.
Bu çerçevede T3 Vakfı’nın Deneyap Teknoloji Atölyeleri, Türkiye’de “mikro AI sandbox” modelinin taban altyapısı olarak kullanılabilir. Dene-Yap şubeleri hâlihazırda sensör sistemleri, IoT, robotik ve veri analitiği donanımına sahip merkezlerdir. Bu merkezler, üniversiteler ve belediyelerle iş birliği yaparak inşaat ve yapı verisi odaklı yapay zeka deney alanlarına dönüştürülebilir. Örneğin, yapı titreşimi, enerji tüketimi veya malzeme ömrü gibi parametreler üzerinden geliştirilen küçük ölçekli modeller, yerel test senaryolarında kullanılabilir. Böylece Dene-Yap ağı, Avrupa Birliği’nin “AI Experience Centres” yaklaşımına Türkiye ölçeğinde karşılık veren dağıtık bir yapay zeka laboratuvarı ekosistemine dönüşür. Bu adım, hem insan kaynağının erken yaşta yetişmesini sağlar hem de ulusal AI entegrasyonunun bölgesel tabanını güçlendirir. Bu konuda belediyelerin siyasi yaklaşımı maalesef çok değerli bir süreci baltalamaktadır.
2. Açık Veri Havuzu ve Ulusal AI Altyapısı Gayrimenkul değerleme, yapı envanteri, enerji performansı, tapu-kadastro, kentsel planlama ve mortgage istatistikleri gibi veriler, anonimleştirilerek yapay zeka modellerine girdi oluşturacak şekilde ulusal bir “Açık Veri Havuzu”nda toplanmalıdır. Bu havuz, Türkiye’nin “veri egemenliği” ilkesine dayalı olarak işletilmeli ve özel sektörün model eğitimi için denetimli erişim sağlamalıdır. GABİM altyapısı bu dönüşümün çekirdeğini oluşturabilir.
3. Digital Twin Şehirleri ve Kentsel Analitik Ekosistemi Büyükşehir belediyeleri, inşaat ruhsatından trafik yönetimine kadar tüm süreçleri digital twin(dijital ikiz) altyapısına taşımalıdır. Böylece şehir, yapay zekayla kendi davranışlarını gözlemleyebilen “veriyle düşünen” bir organizmaya dönüşür. Bu sistemler, kentsel ısı adaları, deprem riski, enerji kullanımı ve konut stok dinamiklerini gerçek zamanlı analiz ederek karar süreçlerine veri temelli bir boyut kazandırır.
4. KOBİ ve GYF Entegrasyonu İnşaat, mimarlık, mühendislik ve gayrimenkul portföy yönetimi yapan KOBİ’ler, yapay zekâ destekli üretim, maliyet öngörüsü, talep analizi ve yatırım tahmin araçlarına erişebilmelidir. Gayrimenkul Yatırım Fonları (GYF) ve Girişim Sermayesi Fonları (GSYF), bu teknolojileri kullanarak daha isabetli risk analizi ve değerleme yapabilir. Bunun için SPK, fon yönetim süreçlerinde AI tabanlı modelleme araçlarını yasal çerçeveye dâhil etmelidir.
5. Türk Devletleri Veri Ağı ve Ortak Dil Modeli Azerbaycan, Kazakistan, Kırgızistan, Özbekistan ve Türkmenistan ile birlikte “Türk Dünyası AI Veri Ağı” kurulmalıdır. Bu ağ, Türkçe ve lehçeler arasında geçiş yapabilen çok katmanlı dil modellerini eğitmek için veri paylaşımına ve ortak standardizasyona imkân tanır. Böylece Türkçe temelli yapay zekâ yalnızca bir ülke projesi değil, bölgesel bir kalkınma enstrümanı haline gelir. Cumhurbaşkanı Erdoğan’ın Türk Devletleri Topluluğu zirvesinde açıkladığı vizyon bu açıdan çok önemli bir dönüm noktasıdır.
6. Etik ve Uyum Yasası ile Regülasyon Altyapısı Türkiye, AB’nin AI Act düzenlemeleriyle uyumlu bir “Yapay Zeka Etik ve Uygulama Yasası” geliştirmelidir. Bu yasa, yüksek riskli AI sistemlerinin denetimini, insan kontrolü gerekliliklerini, algoritmik şeffaflığı ve verinin doğrulama mekanizmalarını içermelidir. Ulusal düzeyde oluşturulacak “Yapay Zeka Denetim Kurulu” bu çerçevede hem inovasyonu destekleyen hem etik riskleri minimize eden bir yapıda kurgulanabilir.
7. İnsan Kaynağı ve Akademik Eşgüdüm Üniversitelerde “Yapay Zeka ve Yapılı Çevre” temalı lisansüstü programlar oluşturulmalı; mimarlık, mühendislik, şehir planlama ve veri bilimi disiplinleri kesişiminde yeni bir araştırma ekosistemi inşa edilmelidir. Bu alanlarda yetişecek uzmanlar, Türkiye’nin AI-inşaat entegrasyonunun omurgasını oluşturacaktır.
Bu stratejik çerçeve, Türkiye’yi yalnızca teknolojiyi kullanan değil, onu şekillendiren ve ihraç eden bir aktör haline getirebilir. Türkçe temelli yapay zeka vizyonu, eğer ekonomik sektörlerle ve şehir yönetimiyle bütünleşirse, Türkiye’nin 21. yüzyılda hem kültürel hem teknolojik öncülüğünü pekiştirmesi mümkündür.
