Doğru Bir Kentsel Dönüşüm Projesinin Şifreleri

Şehirlerimizi kaybettik. Belki hâlâ yerlerinde duruyorlar ama bize ait değiller. O taş sokaklar, kendine özgü mimariler, hatıralarda kalmış hikâyeler, artık eski kartpostallarda yaşıyor. Londra, İstanbul, Paris, Sao Paulo… Hepsi, geçmişlerini unutup, birbirleriyle yarışırcasına aynı yapay suretin birer yansıması hâline geldiler. Hangi köşeye dönseniz, karşınıza benzer manzara çıkıyor: Aynalı cam kuleler, lüks rezidanslar, hipster kahve dükkanları, geniş vitrinlerin arkasında sergilenen pahalı tasarımlar, tek tip menülerle dolu restoranlar, şık ama soğuk sokak tabelaları. Şehirler, kimliklerini kaybedip ruhsuz birer yatırım aracına dönüşüyor. Sorun yalnızca bir görüntü meselesi de değil. Beraberinde mahalle ruhu, insan hikayeleri ve şehirle kurulan bağ da yitip gidiyor. Anılarımızın görüntülerini yaşatan mekanlar yok oldukça hatıralarımız da silikleşiyor. 

Peki, neden böyle oluyor? Çünkü kentsel dönüşüm, genelde insanlar için değil, yatırımcılar için yapılıyor. Şehrin geçmişi, hafızası ve kimliği ikinci planda bırakılıyor. Ama doğru bir kentsel dönüşüm mümkün. Tek sorun, o projeyi kimin için yaptığınız.

Gelin, bir hikâyeyle başlayalım. Küçük bir mahallede yaşayan Ayşe Teyze’yi düşünün. Evinin penceresinden her sabah fırına ekmek almaya giden tanıdık simaları izliyor, gün ortasında kahveye davet ettiği komşularıyla tatlı tatlı mahalledeki yeni dedikoduları konuşuyorlar. Ancak bir gün karşısındaki tek katlı evin önüne kocaman bir tabela asılıyor. Üzerinde iri iri harflerle “Proje Alanı” yazıyor. Kısa sürede salgın büyüyor, evlerin bahçelerinde birbiri ardına aynı ibareyi taşıyan levhalar boy göstermeye başlıyor. Birkaç yıl içinde Ayşe Teyze’nin evi lüks bir rezidansa dönüştürülüyor, komşuları farklı yerlere taşınıyor. O pencereden bakarken gördüğü manzara artık yüksek duvarlar ve soğuk binalardan ibaret. Binasının kentsel dönüşüm sürecinde o da komşuları gibi başka yerlere gidiyor. Bir daha geri dönmek istemiyor Ayşe Teyze. Biliyor ki, dönse bile, artık orada kendine ait bir şey bulamayacak. 

Bu Şehir Çok Güzel Oldu, Artık Burada Yaşayamazsınız

Şehir planlamacıları ve yatırımcılar, dönüşüm projelerini duyurduklarında büyük laflar etmeyi severler: “Bu proje şehri çağdaş bir görünüme kavuşturacak.” Çevirisi: “Burayı pahalı yapacağız, siz de muhtemelen burada yaşayamayacaksınız.” Şehirlerin nasıl dönüştürüleceğine karar verenler, genellikle o şehirlerde yaşamayan veya hayatlarında bir kez bile sokakta bir çay içmemiş insanlar oluyor. Peki, gerçekten modernleşmek mi istiyoruz, yoksa sadece şehirlerimizi birer emlak yatırım kataloğuna mı dönüştürüyoruz?

Porto Alegre’de bir belediye başkanı çıktı ve dedi ki: “Şehri dönüştürüyorsak, burada yaşayanlara da soralım.” Bu, devrim niteliğinde bir fikirdi çünkü genellikle dönüşüm, halkın katılımı olmadan, daha doğrusu halkın farkına bile varmadığı bir süreçle yapılıyor. Sonuç? İnsanlar mahallerinden kovulmazsa, şehirler yaşanabilir ve sürdürülebilir hale gelebiliyor. 

Mahalle Kültürünü Satın Alamazsınız

Büyük projelerin tanıtım filmlerinde sıkça rastlanan o görüntüyü bilirsiniz: Lüks binaların hemen yanında mutlu çocuklar oynar, bisiklet yolları ışıl ışıl parlar, herkes sağlıklı smoothie’ler içiyordur. Oysa gerçekte olan şey şudur: Eski mahallenin sakinleri çoktan gitmiştir, yeni sakinler ise buralı değil, sadece buraya “yatırım” yapmıştır. Dünyanın birçok semti, böyle böyle kayboluyor. Önce kentsel dönüşüm, sonra kentsel soylulaştırma… ve nihayetinde sadece güzel Instagram kareleri sunan ama içinde kimsenin gerçekten yaşamadığı bir dekor.

Türkiye’de Balat’ın başına gelen de buna benziyor. Mahalle, kafeler ve turistik vitrinler için bir arka plan haline geldi. Burada bir zamanlar yol üstündeki esnafların çocukları top oynardı, komşular kapı önlerinde sohbet ederdi. Şimdi ise büyük bir bardak “third wave” kahve içip 300 liralık kek yiyen insanlar var. Ama mahalle artık onların değil, Instagram’ın.

Eskiden komşularımız vardı, şimdi airbnb misafirlerimiz var. Bir zamanlar sokak satıcılarının geçtiği sokaklar, artık bavullarla dolaşan turistlerle dolu. Mahalle, bir mahalle değil de bir otel lobisi gibi.

Şehirlerimizi Mahalle Mahalle, Bina Bina Kaybediyoruz

Önce apartman gitti, sonra bakkal, sonra biz. Kahraman Bakkal Süpermarkete Karşı Duramadı. Her şey bir apartmanın yıkılmasıyla başlıyor. Ardından bakkal kapanıyor, fırın kayboluyor, çocuk parkı unutuluyor… derken bir bakıyoruz ki mahallemiz gitmiş.

Büyük projeler büyük yıkımlar getirse de şehirleri daha insani bir şekilde dönüştürmek mümkün. Paris’in “Petite Ceinture” projesinde kullanılmayan eski tren hatları park ve yürüyüş alanlarına dönüştürüldü, üstelik mahalle sakinleri buraya sahip çıktı. Bu projede kimse evinden edilmedi, kimse “artık burada sana yer yok” mesajı almadı. Türkiye’de de mahalleleri yıkıp yeni kuleler dikmek yerine, mevcut binaları iyileştirerek, yeşil alanları artırarak bir şeyler yapabiliriz. Ama bu yatırımcılar için bugün pek cazip bir çözüm değil.

Bir zamanlar yaşadığınız yerde yeniden yaşamak ister misiniz? Ancak varlıklıysanız bunu düşünebilirsiniz. Yoksa geçmişinizin olduğu yerde artık sadece anılarınız kalır.

Yüz Tanıma Var, Yüz Yüze Sohbet Yok

Son yılların modası: Akıllı şehirler. Yüz tanıma sistemleri, her köşede WiFi, uzaktan yönetilen trafik ışıkları… Peki bunlar, şehirlerin asıl sorununu çözüyor mu? Bir mahallede çocuklar güvenle oynayamıyorsa, insanlar birbirleriyle bağ kuramıyorsa, o şehir ne kadar “akıllı” olabilir? 

WiFi her yerde, ama mahalle kültürünü çekmiyor. Bağlantı hızımız mükemmel, ama sokakta selam verecek kimse kalmadı. İnsanlarla değil, cihazlarla bağlantı kuruyoruz.

Kopenhag, 2025’te karbon nötr şehir olmayı planlıyor. Yani akıllı şehir dediğiniz şey sadece teknolojik değil, aynı zamanda çevreci, insancıl ve yaşanabilir olmalı. Düşünüyorum da İstanbul ya da Ankara neden aynı şeyi yapamasın? Şehir planlamasında insanı merkeze koymazsanız, sonunda elde edeceğiniz şey dev bir alışveriş merkezi oluyor. Ve kim yaşamak ister ki kocaman bir AVM’de?

Ne dersiniz, şehir akıllı oldu, biz aptallaştık mı? Her şey otonom, her şey optimize… Ama neden hala trafik var? Neden hala kalabalık içinde yalnızız? 

Doğru Dönüşüm Nasıl Olmalı?

Bir şehir dönüştürülürken asıl soru şu olmalı: Bu projeden kim fayda sağlıyor? Eğer cevap, “yatırımcılar” ise o dönüşüm, sadece küçük bir grup için anlamlıdır. Ama eğer cevap “halk” ise, işte o zaman gerçekten şehirleri geleceğe hazırlıyoruz demektir.

Doğru bir kentsel dönüşüm için üç kritik unsur olduğunu düşünüyorum:

  1. Hafızayı Koruyun: Kentsel dönüşüm, bir yıkım projesi olmamalı. Londra’daki Covent Garden buna güzel bir örnek. Eski pazar alanı restore edildi, ancak modernize edilirken ruhunu kaybetmedi. Bugün hâlâ tarihi dokuyu hissedebiliyorsunuz. İstanbul için bunu söyleyebilmek zor, çünkü biz “modernleşmeyi” hafızayı yok etmekle eş değer görüyoruz.
  2. Çeşitliliği Destekleyin: Şehirlerin ruhu, farklılıklarından gelir. Farklı gelir gruplarını, kültürleri, yaşam tarzlarını bir arada tutan projeler, gerçek şehir yaşamını destekler. Ancak günümüz projeleri genellikle sadece zenginler için inşa ediliyor. Amsterdam’daki Bijlmer semtinde yapılan yenileme projeleri, bu çeşitliliği koruma konusunda başarılı bir örnek.
  3. Yeşil ve Sosyal Alanlar Ekleyin: Şehirler yalnızca beton bloklardan ibaret olmamalı. Londra’nın South Bank bölgesi, eski bir sanayi alanı iken dönüşümle hem yerel halkın hem de turistlerin keyifle vakit geçirdiği bir sosyal merkez hâline geldi. Bunu her yerde yapmak mümkün.

Şehirlerimizi Geri Kazanabilir Miyiz?

Bugün şehrinizde bir yürüyüş yapın. Sokakların sesini dinleyin, binaların yüzeyine dokunun, sıvası dökülmüş duvarların ellerinizde bıraktığı geçmişi hissedin, sokak köpeklerinin neşeli koşturmasını seyredin. Eğer içinizde bir yabancılaşma hissi varsa, bu, yanlış bir kentsel dönüşümün etkisidir. Ama ben hala umutluyum. Çünkü yapmamız gereken o kadar da zor değil. Tüm bu dönüşümlere “insan odaklı” bakış açısıyla yaklaşmak. 

Sonuçta şehirler de her şey gibi, duygularımızın bir yansıması değil mi? Onları ruhsuzlaştırdığımızda biz de yaşamdan kopmuyor muyuz? Soru şu: Şehirlerimizi kimliksizleştirerek ne kazanıyoruz, ama daha da önemlisi ne kaybediyoruz? Cevabı bulduğumuzda, doğru bir dönüşümün şifrelerini de çözmüş olacağız.

Ekim 24 – Mart 25

Burgazada-Çiftehavuzlar

Bir inşaat firması genel müdürünün sahip olması gereken sekiz yetenek

İnsan kaynakları firmamla son yirmi yıl içinde birçok inşaat firmasının genel müdür ve üst düzey pozisyonlarının temin edilmesi konusunda danışmanlık hizmeti verdim. Arayışlarım sırasında firma sahipleriyle uzun sohbetlerim ve sonrasında da kalıcı dostluklarım oldu. Bu yazımda bu çalışmalarımdan yola çıkarak, şirket sahiplerinin, firmalarını yönetecek genel müdürlerinde öncelikli olarak sahip olmalarını istedikleri sekiz yeteneği sizinle paylaşmak istiyorum.

Orta düzey firmalarda genel müdür ile pek fazla karşılaşmıyoruz. Çünkü bu görevi firma sahipleri yapıyor. Firma belli bir büyüklüğe gelinceye kadar firma sahipleri bu işin altından gayet güzel kalkıyor. Ancak işler büyümeye başlayınca, sorunlar da büyümeye başlıyor. 

İsterseniz genel müdürün sahip olacağı niteliklerden önce hangi durumlarda o firma için bir genel müdüre ihtiyaç duyuluyor onu bir inceleyelim.

  • Firmanın yeni coğrafi pazarlara girmesi
  • Firma satın almaları, firma birleşmeleri
  • Firma sahibi ile çalışanlar arasında bir tampona ihtiyaç duyulması
  • Firmada çok fazla akraba, eş dost çalışması
  • Firmanın borsaya açılması
  • Firma sahibi uzun vadede işi çocuklarına bırakmak istiyor, ancak çocuklar şu an için hazır değil. Genel Müdür, şimdi ve gelecek arasında bir köprü görevi üstleniyor.

Yukarıda belirttiğim durumların birinin dahi yaşanıyor olması, firmanın bir genel müdüre ihtiyacı olduğu, şirket sahibinin artık genel müdürlüğü de üstlenmemesi için yeterli olduğunu düşünüyorum. 

O zaman şimdi, işin başından bu yana firmanın kurucusunun oturduğu genel müdürlük koltuğuna geçecek kişinin hangi özelliklere sahip olması gerektiğine bakalım.

Aranan genel müdürde aşağıda belirttiğim yeteneklerin hepsinin bir arada bulunması takdir edersiniz ki çok kolay değil. Ayrıca her firma bu anlattığım özelliklere çok fazla ihtiyaç da duymayabilir. Burada bir genel müdürün seçiminde göz önünde tutulması gereken öncelikli nitelikleri paylaşmak istiyorum. 

1 – İletişim becerileri: Her şeyden önce genel müdür, projenin farklı paydaşlarıyla rahatlıkla sohbet edebilecek iletişim becerilerine sahip olmalıdır.

2 – Takım becerileri: Takım içindeki farklı tarafları bir araya getirerek etkin bir şekilde çalışmalarını sağlayabilmelidir.

3 – Sistem becerileri: Sistemleri ve süreç yönetimini ne kadar iyi anlarsa, işin ve işletmenin üzerindeki etkisi de o denli güçlü olacaktır.

4 – Halkla ilişkiler becerileri: Genel müdürün bu konuda sihirli bir yeteneği olması gerektiğini düşünüyorum. Birbirinden çok farklı paydaşlarla firmanın menfaatleri doğrultusunda yeri geldiğinde uzayacak, yeri geldiğinde tıkanacak müzakereleri ustalıkla yönetebilmelidir. Tabii sonuçta da masadan istediklerinin çoğunu alabilmelidir.

5 – Finansal mali beceriler: Genel müdür, işletmeniz için önemli mali belgeleri rahatlıkla okuyabilmeli, anlayabilmelidir.

6 – Güvenlik ve kalite becerileri: Gerek işin güvenliği, gerekse kalite standartları açısından hassasiyeti yüksek olmalıdır. Her iki konuda da vereceği en ufak taviz, ilerleyen zamanda iplik söküğü gibi sadece kalite ve güvenlikle sınırlı kalmayan bir çok yeni problemi de tetikleyecektir.

7 – Karar verme / Problem çözme becerileri: Karar verme ve problem çözme birbirine yakın gibi gözükse de özünde birbirinden farklı kavramlardır. Problemler çözüldükten sonra bu doğrultuda kararlar verilip, uygulamaya sokulmadığı takdirde problemlerin çözülmüş olması da fazla birşey ifade etmez. Genel müdürün ekibiyle birlikte problem çözme becerisinin yanında hızla “tetiği çekebilecek” kişi de olması gereklidir.

8 – Sunum ve kolaylaştırma becerileri: Genel müdürün, firma sahiplerine, yönetim kuruluna, yeri geldiğinde sektör liderlerine etkili sunumlar yaparak düzenli güncellemeler sağlaması beklenecektir.  Bu nedenle bilgilerini açık ve anlaşılabilir bir şekilde sunmak için gereken becerilere sahip olmalıdır.

Bu sekiz özelliğin yanında, sohbetlerimizde firma sahiplerinin dile getirdiği, bir genel müdürde aranan iki özel yeteneği de burada kısaca anlatmak istiyorum. 

Birincisi onlar yokken firmayı yürütebilmeleri. Yani onları gerektiğinde gereksizleştirebilmeleri. Firma sahipleri olmadan da işlerin tıkır tıkır işleyebilmesini sağlamaları. Bu noktada sadece genel müdürün becerisinin yeterli olmadığını, firma içindeki mevcut sistemin de iyi işliyor olması gerektiğini düşünüyorum. Bu sistemin kurulması da genel müdürün sorumluluğunda olduğu düşünülürse, yine konu genel müdüre geliyor. 

Bir diğeri ise iyi bir genel müdür, yeri geldiğinde firma sahibini yönetebilme becerisine sahip olmalıdır. Onun ihtiraslarını, çekingenliklerini büyüme konusundaki, fazla istekli ya da isteksiz yaklaşımını iyi anlayıp elindeki verilerle onu yönetebilmelidir.

Tüm bu yetenekleri sıraladıktan sonra kendinize şu soruyu soruyor olabilirsiniz. İyi bir genel müdür Süpermen mi olmalı? Bir ölçüde evet ama her şeyden önce insan olduğunu unutmayan bir Süpermen olmalı…

Bir başka yazıda görüşmek dileğiyle…

Cem Kafadar

Mart 2021

Çiftehavuzlar 

Kaynak: forconstructionpros.com

Bir inşaat firması yapay zekaya neden ihtiyaç duymalı?

Çok değil, iki yıl sonra yazının başlığını okuyanların yüzünde hafif bir tebessüm oluşacak. Böyle soru mu olur, yapay zekayı firmamızın her noktasında zaten kullanıyoruz diyecekler. Bir beş yıl sonrasında da sektördeki verimlilik üzerine kafa yoranlar, daha fazla insanı sisteme nasıl entegre edebiliriz konusunda yazılar yazacak. Karşıtları da insanlar işleri ağırlaştırıyor, daha az insan, daha çok robot, daha çok karlılık tezini savunacaklar muhtemelen. Görüyoruz ki, türümüz var olduğu sürece Socrates’den bugüne süren diyalektik çatışmalarımız, konuları, içeriği değişse de bitmeyecek.

Geleceğe dair ufak bir beyin fırtınasının ardından gelelim bugüne. Peki o zaman, soruyu biraz değiştirerek sorayım. Verimliliklerini artırmayı hedefleyen inşaat firmalarının yapay zekadan talepleri neler olabilir? Hangi konuları önceliklendirmeliler? Bu sorulara ne kadar yanıt olacak bilmiyorum ama yapay zekayı daha fazla içselleştirmek istiyoruz diyen firmalar için küçük bir rehber.

Operasyonel Verimlilik ve Şantiye Yönetimi İçin Talepler

  1. Şantiye lojistik optimizasyonu: Malzeme, ekipman ve insan kaynaklarının en verimli şekilde yerleştirilmesi için dinamik planlama algoritmaları.
  2. Zaman çizelgesi senaryo simülasyonları: Planlama değişikliklerinin etkisini görselleştiren yapay zekâ destekli senaryo çalışmaları.
  3. Görüntü tabanlı kalite kontrol: Drone’lardan gelen görüntülerin analiz edilerek işçilik hatalarının ve malzeme uygunsuzluklarının tespiti.
  4. Makine kullanım optimizasyonu: Şantiyede kullanılan iş makinelerinin yakıt tüketimi, çalışma süresi ve verimliliğine göre yapay zekâ tabanlı görev rotasyonu önerileri.
  5. İş gücü dağılımının otomasyonu: Günlük iş planlarına göre en uygun iş gücü dağılımını sağlayan sistemler.

Veriye Dayalı Karar Destek Sistemleri İçin Talepler

  1. Proje risk analiz yazılımı: İhale aşamasından itibaren teknik, finansal ve lojistik riskleri öngören modeller.
  2. Gerçek zamanlı KPI izleme panelleri: İş gücü, maliyet, süre, kalite gibi performans göstergelerinin yapay zekâ tarafından yorumlanması.
  3. Tahmini proje teslim tarihi hesaplama: Plan dışı gelişmelerin projeye etkisini öğrenmek için yapay zekâ ile zaman tahmini.
  4. İhale ve teklif analizleri: Rakiplerin önceki teklif davranışlarını analiz ederek akıllı fiyatlandırma stratejileri geliştirme.

Finansal ve Tedarik Yönetimi İçin Talepler

  1. Nakit akışı tahmini ve simülasyonu: Harcama ve ödeme kalıplarına göre gelecekteki finansal durumun öngörülmesi.
  2. Dinamik bütçe optimizasyonu: Gerçekleşen maliyetlere göre bütçe revizyon önerileri sunan algoritmalar.
  3. Tedarik zinciri kesinti öngörüsü: Gecikme riski taşıyan tedarikçileri erken fark eden uyarı sistemleri.

İK, Eğitim ve Güvenlik İçin Talepler

  1. Yeni işe başlayanlar için kişiselleştirilmiş eğitim programları: Çalışanın yetkinliklerine ve proje tipine göre yapay zekâ tarafından oluşturulan eğitim dizileri.
  2. Yapay zekâ destekli güvenlik kameraları: Baret, yelek, gözlük gibi ekipman eksikliklerini anlık tespit eden sistemler.
  3. Çalışan memnuniyeti tahmin sistemi: Sahadan gelen verilerle moral ve motivasyon durumlarını tahmin eden yapay zekâ modelleri.
  4. Beyaz ve mavi yaka çalışan sirkülasyonu tahminleme: Yüksek ayrılma riski olan çalışanları belirleyerek önleyici İK politikaları geliştirme.

Sürdürülebilirlik ve LEED/TSE Sertifikasyon Desteği

  1. Karbon ayak izi hesaplama asistanı: Malzeme seçimi, lojistik ve enerji tüketimine göre otomatik hesaplama yapan sistemler.
  2. Atık takibi ve azaltma önerileri: Şantiyedeki atık miktarını izleyip azaltmaya yönelik çözüm önerileri.
  3. Sürdürülebilir tasarım karar desteği: Tasarım aşamasında enerji verimliliği en yüksek çözümleri öneren algoritmalar.

Müşteri ve Paydaş Yönetimi İçin Talepler

  1. Müşteri taleplerine hızlı teklif üretimi: Yapay zekâ destekli teklif motorları ile müşteri isteklerine uygun hızlı ve kapsamlı tekliflerin hazırlanması.
  2. Şeffaf ilerleme raporları: Proje paydaşlarına görsel ve sayısal içeriklerle desteklenen anlaşılır raporlar sunma.
  3. AI destekli sözleşme analizi: Ana yüklenici, taşeron ve tedarikçi sözleşmelerinde riskli maddelerin işaretlenmesi.

İhale almak, bütçe yönetmek, iş güvenliğini sağlamak, tedarik zincirini aksatmamak, kaliteyi denetlemek, teslim tarihini tutturmak, müşteriyle şeffaf iletişimi sürdürmek… Bütün bu birbirine uzak gibi görünen işleri, akıllı teknolojilerin bize sunduğu yepyeni seçeneklerle çok daha hızlı ve doğru yapmak mümkün. Geçmişte proje yönetimin mantığını öğrenip, bu öğretileri projelerinde kullananlar nasıl bir fark yarattıysa, bugün de veri odaklı sistemlerin işleyişine hâkim olanlar benzer etkiyi yaratacak. Bu dönüşümü ilk benimseyip, içselleştiren firmalar, rakiplerinin önüne geçmekle kalmayıp, sektörün de yönlendiricileri olacaklar. Yeni dünyanın yeni kazananları onlar artık.

Şantiyelerde sağlıklı bir iletişim altyapısı nasıl inşa edilir?

Şantiyelerdeki gürültünün çevre üzerindeki olumsuz etkilerini iyi biliriz. Hele evimizin dibinde bir kentsel dönüşüm projesi varsa, sabahtan geceye o uğultu azalır gibi olsa da durmaz. Bizler seslerden rahatsız olurken, şantiyedeki işleyişi bozan ise sessizliktir. 

Bir malzeme geciktiğinde, işçilerin göz göze gelip omuz silktiği andadır sessizlik. Ofisinde sigarasını içerken şantiyeden haber bekleyen yöneticinin gözlerindedir sessizlik. Çamurun ortasında yere bırakılmış bir baret, cevapsız kalan bir telsiz çağrısı, yanlış anlaşılan bir iş emri, whatsapp grubunda kimsenin cevap yazmadığı bir soru, haber verilmeyen bir aksaklık, masanın üstünde unutulmuş bir post-it: Hepsi aynı şeyi fısıldar: Kimse bizi duymuyor. Sessizlik, tüm seslerin içinde en gürültülü olandır.

Project Management Institute (PMI), dünya üzerindeki tüm projeler değerlendirildiğinde başarısızlıkların birinci nedeninin iletişim kopukluğu olduğunu söyler. Bunun için de proje ekibinden işin başında doğru çalışan ve sürekli güncel tutulan bir “Proje İletişim Planı” hazırlamasını ister. Bugün artık oyuna yeni bir oyuncu daha girdi: Yapay zekâ. Ve tabii beraberinde getirdiği yeni veriler. Geçmişte “söz uçar, yazı kalır” diyorduk, artık bu sözü şöyle revize etmeliyiz. “Söz uçar, kâğıt kaybolur, dijital kalır.” Şantiyelerde dün de bugün de en sıkıntılı noktalardan biri uygulama ve ofis arasındaki geribildirim döngüsünün doğru kurgulanmaması olduğunu düşünürüm. Projenin kalbi saha, beyni ofis ise beyinle kalp arasındaki kan akışını sağlayan damarlardaki olası bir pıhtı atmasına karşı tedbirlerimizi işin en başında almalıyız. Yapılması gerekenler aslında o kadar da zor değil. İletişimi sağlıklı işleyecek şekilde dijitalleştirmek. Peki bunu nasıl yapacağız? Gelin adım adım süreci inceleyelim.

1. Önce Şunu Tanımlayın: Ne Tür Geri Bildirim?

Farklı süreçler, farklı geri bildirim tipleri gerektirir. Önce şu soruya cevap verin:

“Sahadan ofise hangi tür bilgiler geliyor ve bunlar nasıl işleniyor?”

Geri Bildirim TürüÖrnekFrekans
OperasyonelMalzeme eksikliği, ekipman arızasıGünlük
TeknikUygulama hatası, revizyon ihtiyacıAnlık
PlanlamaGecikme bildirimi, iş değişikliğiGünlük
Kalite / İSGRiskli durum, uygunsuzlukAnlık
YönetimselPersonel bildirimi, izin talepleriHaftalık

2. Sade ve Ortak Dijital Araç Belirleyin

Amaç: Herkesin kolayca erişebileceği, karmaşık olmayan ve mobil uyumlu bir platform belirlemek.

Tercih edilebilecek araçlar:

  • PlanRadar, Procore, Autodesk Build, Insetia gibi inşaat odaklı platformlar. Bu aracı belirlemeden önce detaylı bir ön çalışma yapın.
  • Özel olarak yapılandırılmış Google Forms / Microsoft Forms
  • WhatsApp gruplarının yerini alacak sade bir iç sistem
  • Mobil uygulama ile entegre edilmiş saha günlükleri

📌 Kural: Saha–ofis arasında 3 farklı araç değil, tek bir merkezi dijital kanal kullanılmalı.


3. Saha Ekibi İçin Dijital Girdi Altyapısı Kurun

Amaç: Sahadaki çalışanların ofise bilgi aktarmasını kolaylaştırmak.

Nasıl yapılır?

  • Fotoğraf + açıklama formatı (örnek: “iş durdu – beton geç geldi” yazısı ve görüntüsü)
  • Konum etiketli giriş (özellikle büyük alana yayılmış şantiyelerde)
  • Durum renkleriyle ifade sistemi: “İş devam ediyor / Risk var / Durdu”
  • Olabiliyorsa “Sesli not” seçeneği (bazı platformlarda mümkün)

Basit bir örnek ekran akışı:

“Fotoğraf yükle” → “Sebep seç” → “Açıklama gir (isteğe bağlı)” → “Gönder”


4. Ofis Tarafında Otomatik Kategorilendirme ve Yönlendirme

Amaç: Gelen geri bildirimleri kaos olmadan değerlendirmek.

Nasıl yapılır?

  • Gelen verileri otomatik olarak sınıflandıran sistemler kullanın:
    • Planlama
    • İSG
    • Malzeme
    • Kalite vb.

Yapay zekâ destekli çözümler:

  • NLP (doğal dil işleme) ile geri bildirimi analiz ederek “öncelik” ve “risk” puanı verir.
  • Örn: “Beton döküldü ama vibrasyon yapılmadı” → otomatik “kalite alarmı”

5. Geri Bildirime Yanıt Sürecini Standartlaştırın

Amaç: Sahadan gelen bildirim “boşluğa gitmesin.”

Nasıl yapılır?

  • Her bildirim tipi için maksimum cevap süresi belirleyin (örneğin: İSG bildirimi 1 saat, malzeme 4 saat içinde dönüş)
  • Yanıtın dijital sistemde iz bırakmasını sağlayın
  • Yanıtlayan kişiye dair kayıt (kişi + saat + işlem)

Ekstra: “Geri bildirimin işleme alındığı”na dair otomatik bilgilendirme sahaya gönderilmeli.


6. Gerçek Zamanlı Geri Bildirim Panelleri Oluşturun

Amaç: Ofisteki yöneticiler anlık olarak sahadaki durumları görebilsin.

Nasıl yapılır?

  • Power BI / Google Data Studio ile gösterge panelleri oluşturun
  • Panelde:
    • Geri bildirim sayısı (günlük/haftalık)
    • Tipine göre dağılım
    • Cevaplanma süresi ortalaması
    • En çok bildirilen sorun türü
    • İlişkili proje / lokasyon bazlı sıralama

7. Saha–Ofis Etkileşimini Ölçün ve Ödüllendirin

Amaç: Sistem sürdürülebilir olsun.

Nasıl yapılır?

  • Her ay en fazla anlamlı geri bildirim yapan ekip seçilebilir
  • “Dijital iletişim puanı” verilebilir (özellikle yapay zeka tabanlı sistemlerde oyunlaştırma (gamification) mümkün
  • “Geri bildirim–aksiyon” zinciri analiz edilerek başarı hikâyeleri çıkarın.

📌 BONUS: Saha–Ofis Döngüsünde Yapay Zekâ Nerede Devreye Girer?

SüreçYapay Zeka Kullanımı
Geri bildirim metin analiziRisk ve öncelik puanı çıkarır
Fotoğraf analiziGörüntüde uygunsuzluk tespiti (örneğin PPE eksikliği)
Geri bildirim geçmişine göre öneri“Benzer sorun geçen ay şu şekilde çözüldü” önerisi
RaporlamaOtomatik özet çıkarır, eğilim analizi sunar

SONUÇ:

Saha–ofis dijital iletişim döngüsü:

  • Gecikmeleri azaltır
  • Karar alma hızını artırır
  • Şeffaflık ve güven yaratır
  • Kurumsal hafızayı geliştirir

Firmaların tüm bu anlatılanları içselleştirip kalıcı bir hale getirebilmeleri sadece uygun teknolojileri projelerine entegre etmeleriyle değil, kültürel dönüşümü sağlıklı bir şekilde gerçekleştirebildiklerinde oluyor. Sessizliğe alışmış bir ekibe, “artık her şey görünür olacak” dediğinizde bu söylemin onları nasıl ürkütebileceğini düşünebiliyor musunuz? Şeffaflık, çalışanların üzerine bir spot ışığı gibi vurduğunda, işte o zaman, firmaların asıl sınavı başlıyor. Veriyi cezalandırma aracı olarak değil, organizasyondaki güvenin inşasında bir tuğla gibi kullanabilecekler mi? Çıktıları, performansı yargılamak için değil, gelişimi görünür kılmak için; denetlemek için değil, işbirliğini güçlendirmek için kullanabilecekler mi? Unutmayın ki, iletişimi dijitalleştirdiğinizde, yalnızca bilgi aktarımı hızlanmayacak; şirket içi güven de artacak. 

İnşaat sektörüne özel dijital terminoloji sözlüğü

Günümüz insanının sahip olması gereken en önemli beceri setlerinden biri “Dijital Okur Yazarlık.” 

Yeni dünyayı anlamanın yolu, önce onun alfabesini çözmekten geçiyor. Tıpkı bir lisanı bilmeden o dilde konuşmanın imkânsız olması gibi, yapay zekâyı hayatımızın içine almak istiyorsak, veriyle konuşmanın kurallarını öğrenmemiz şart.

Çevremizde boş ver terminolojiyi biz işimizi görüyoruz ya diyen çok insanın varlığını bilsem de, ben bu yaklaşımı biraz trafik işaretlerinden haberdar olmadan direksiyon başına geçmeye benzetiyorum. O zaman nedir bu öncelikli kelimeler diye düşünürken işi erbabına sorayım dedim. Yapay zekadan onun dünyasına girişi kolaylaştıracak basit bir sözlük hazırlamasını istedim. Listesini sizlerle paylaşırken farkındayım ki altı ay sonra sunduğu buradaki sözcükler yetersiz kalacak. Neyse, o zaman geldiğinde güncelleme sözüyle şimdilik çalışmasına bir başlangıç olarak bakalım

A

  • AI (Yapay Zekâ): İnsan zekâsını taklit edebilen, öğrenebilen ve karar verebilen bilgisayar sistemleri.
  • API (Uygulama Programlama Arayüzü): Farklı yazılımların birbiriyle konuşmasını sağlayan dijital köprü.
  • AR (Artırılmış Gerçeklik): Gerçek dünyaya dijital nesnelerin veya verilerin eklenmesi.

B

  • BIM (Yapı Bilgi Modellemesi): Bina veya altyapının dijital 3D modeli ile tüm yaşam döngüsünü yönetme yaklaşımı.
  • Bulut Depolama (Cloud Storage): Belgelerin, planların veya fotoğrafların internet üzerinden saklandığı yer (örn: Google Drive, Dropbox).

C

  • Chatbot: Kullanıcılara otomatik cevaplar veren dijital asistan (örn: İK işlemlerini hızlandıran mesajlaşma botu).
  • CSV Dosyası: Verilerin virgülle ayrılmış şekilde tutulduğu basit tablo dosyası. Excel’e benzer, ama sade.

D

  • Dashboard (Gösterge Paneli): Proje, maliyet, insan kaynağı gibi verilerin görselleştirildiği dijital ekran.
  • Dijital İkiz (Digital Twin): Bir yapının hem fiziksel hem dijital ortamda eş zamanlı olarak takibi.
  • Drone: Sahayı yukarıdan izlemek, ölçüm yapmak veya ilerlemeyi kayıt altına almak için kullanılan uçan kamera.

E

  • ERP (Kurumsal Kaynak Planlaması): Malzeme, personel, işçilik ve finans gibi kaynakları yöneten dijital sistem.
  • Edge Computing: Verinin, buluta gitmeden, bulunduğu yerde hızlıca işlenmesi.

G

  • GIS (Coğrafi Bilgi Sistemi): Konuma dayalı verilerin dijital haritalar üzerinde işlenmesi ve analiz edilmesi.

I

  • IoT (Nesnelerin İnterneti): İnternete bağlı cihazların (örn: akıllı baret, sıcaklık sensörü) veri toplaması ve birbirine veri göndermesi.
  • İnteraktif Plan: Tıklanabilir, katmanlı ve dijital ortama entegre edilmiş çizimler veya projeler.

K

  • Kodlama (Coding): Bilgisayarlara ne yapacağını anlatan dijital dil. Python, JavaScript gibi dillerle yapılır.
  • KPI (Anahtar Performans Göstergesi): Dijital sistemlerde izlenen, başarıyı ölçen sayısal hedefler.

M

  • Makine Öğrenimi (Machine Learning): Yapay zekânın veriden öğrenerek kendini geliştirmesi.
  • Metaverse: Sanal gerçeklik üzerinden projelerin gezilip değerlendirilebildiği dijital evren ortamı.

O

  • Otomasyon: İnsan müdahalesi olmadan işlemlerin dijital olarak yürütülmesi (örn: beton dökümünde sıcaklık takibi).
  • Open-source (Açık Kaynak): Herkesin katkıda bulunabildiği, kodları açık dijital sistemler.

P

  • Power BI: Veri görselleştirmesi ve raporlama yapan Microsoft tabanlı yazılım.
  • Proje Yönetim Yazılımı: İnşaat sürecini planlamak, izlemek ve raporlamak için kullanılan dijital araç (örn: Primavera, MS Project, Procore).

R

  • RPA (Robotik Süreç Otomasyonu): Tekrarlı ofis işlemlerini otomatikleştiren yazılımlar (örn: fatura girişi).
  • Revit: BIM modelleme ve yapı tasarımı için kullanılan popüler bir yazılım.

S

  • Siber Güvenlik: Dijital sistemleri veri hırsızlığı, virüs veya saldırılardan koruma yöntemleri.
  • Sensör: Hareket, sıcaklık, nem gibi bilgileri dijital sistemlere aktaran cihaz.

T

  • Teknoloji Yol Haritası: Bir firmanın dijitalleşme sürecini adım adım planladığı belge.
  • Takip Uygulamaları: Malzeme, iş gücü veya proje süresini izlemeye yarayan mobil ya da masaüstü uygulamalar.

U

  • UAV (İnsansız Hava Aracı): Drone’ların teknik adı.
  • UI/UX: Dijital uygulamaların arayüz tasarımı (UI) ve kullanıcı deneyimi (UX) ile ilgili kavramlar.

V

  • Veri Madenciliği: Büyük veri kümelerinden anlamlı sonuçlar çıkarma süreci.
  • VR (Sanal Gerçeklik): Şantiyeyi ya da projeyi sanal gözlükle dolaşma deneyimi.

Y

  • Yapay Zekâ Okuryazarlığı: Yapay zeka kavramlarını anlama ve kullanma becerisi.
  • Yapay Zekâ Asistanı: İş programı yazmak, planlamak, rapor oluşturmak gibi görevleri destekleyen dijital yardımcılar.

Bitirirken hala aklıma yeni yeni kelimeler geliyor. Eklemeye başlasam yazı bitmeyecek. Tahmin ediyorum siz de okurken bu sözcük neden eksik, şu da olmalıydı demişsinizdir. Artık bundan sonrası sizde. Bu listeyi terimlerinizle geliştirebilir, kendi yaşayan dijital terminoloji sözlüğünüzü inşa edebilirsiniz. Böylece yazım, okurlarımın dijital kütüphanelerinde farklı içeriklerle yaşamaya devam eder.

On Adımda İnşaat Projelerinde Yapay Zekâ Entegrasyonu

Yazıya başlamadan önce, sabırsızlığımı mazur görün. Sonda söylemem gerekeni en başta yazacağım. Çünkü biliyorum, içimde tutarsam rahatsız edecek beni. En gelişmiş yapay zekâ sistemini projenize entegre etseniz de sonunda onu kullanacak olan yine insan. Yani yalnızca dijital altyapıya değil, ekibinizin dönüşümüne de yatırım yapmalısınız. İnsan kaliteniz istenen düzeyde değilse, en akıllı sistemi de kursanız beklediğiniz sonuçları alamayacaksınız.

Sektördeki dijital dönüşüm algısı, “hadi bir yazılım satın alalım, nasılsa o bize her istediğimizi verecek,” şeklinde. Tabii dijitalleşmeye bu kadar basitmiş gibi yaklaşınca süreç öngörüldüğü gibi sonuçlanmıyor. Bir de bu hayal kırıklığının yaşanacağını sezinleyip, eski ezberlerine daha sıkı sarılarak yeni sistemi sabote etmeye hazır bekleyen tutucu çalışanları düşündüğümüzde konu iyice karmaşık bir hal alıyor. 

Gelin 10 adımlık bir yol haritasıyla yapay zekanın inşaat projelerindeki entegrasyon sürecini biraz daha yakından inceleyelim.

1. Farkındalık ve Vizyon Oluşturma

Hedef: Yönetimden sahaya kadar tüm kadroların “Yapay zeka nedir, ne yapabilir, firmamızda ne işe yarar?” sorularına cevap bulması.

Nasıl yapılır?

  • Üst yönetime özel yapay zeka strateji seminerleri
  • Tüm departmanlara yönelik sadeleştirilmiş tanıtım sunumları
  • Şirketin geçmiş projelerindeki sağlıklı bir dijitalleşme olmadığı için yaşadığı sıkıntıları örneklerle göstermek

2. Yapay Zekaya Yönelik İhtiyaç Analizi

Hedef: Hangi projelerde, hangi süreçlerin yapay zekâ desteğine ihtiyaç duyduğunu tespit etmek.

Nasıl yapılır?

  • Planlama, maliyet, kalite, İSG, satın alma gibi süreçleri tarayın
  • Aşağıdaki soruları sorun:
    • “Sıklıkla geciken süreçler hangileri?”
    • “Tahmine dayalı kararlar nerede veriliyor?”
    • “Nerede en fazla veri birikiyor ama kullanılmıyor?”

Örnek ihtiyaçlar:

  • Beton çatlaklarını önceden tahmin etme
  • Malzeme israfını azaltma
  • İş güvenliği ihlallerini anlık yakalama
  • Proje programında gecikme tahmini yapma

3. Uygun Yapay Zeka Uygulamasını Seçme

Hedef: İhtiyaca göre doğru teknolojiyi bulmak ve gereksiz dijital yatırımı önlemek.

Nasıl yapılır?

  • Piyasadaki mevcut yapay zeka tabanlı uygulamaları araştır 
  • Sektöre yönelik çalışan yapay zekâ danışmanlarıyla görüş. Mutlaka konunun uzmanlarından görüş al.
  • Kendi iç IT ekibin varsa basit bir yapay zeka prototipi oluştur

4. Pilot Proje Belirleme

Hedef: Tüm firmada değil, küçük bir projede öğrenmek, daha rahat hata yapabilmek ve sonuçlarını görmek

Nasıl yapılır?

  • Süresi, maliyeti ve ölçeği makul bir proje seç
  • İlk önce tek bir süreci hedefle (örneğin yalnızca günlük rapor analizi)
  • Hedef metrik belirle: “AI entegrasyonu sonrası iş gücü verimliliği %X artacak” gibi

5. Veri Hazırlığı ve Entegrasyon Süreci

Hedef: Yapay zekanın çalışabileceği güvenilir ve düzenli veri akışını kurmak.

Nasıl yapılır?

  • Excel dosyaları, saha günlükleri, planlama çizelgeleri, fotoğraflar gibi veri kaynaklarını topla
  • Veri formatlarını standartlaştır
  • Gerekirse geçmiş projelerden veri seti oluştur
  • ERP, BIM ve benzeri sistemlerle entegre çalışması sağla

6. Eğitim ve Kullanıcı Hazırlığı

Hedef: Yapay zekaya direnç oluşmasını engellemek ve kullanıcıların güvenle sisteme geçmesini sağlamak.

Nasıl yapılır?

  • “Bu sistem sizin yerinizi almayacak, sizi destekleyecek” mesajı net verilmeli
  • Rol bazlı kısa eğitim modülleri hazırlanmalı
  • Sahada dijital şampiyonlar seçilmeli
  • İlk haftalarda teknik destek birimleri kurularak kullanıcılar yalnız bırakılmamalı

7. Uygulama ve İzleme

Hedef: Yapay zeka sistemini kullanıma sokmak ve etkilerini sürekli takip etmek.

Nasıl yapılır?

  • Kullanıcılar veri girmeye, sistem de öneri üretmeye başlar
  • Yapay zekanın verdiği önerilerle insan kararları kıyaslanır
  • Hatalar, sapmalar, uyum zorlukları kayda alınır

Performans takibi metrikleri örnekleri:

  • Zamanında teslim oranı
  • Plan–gerçekleşen farkı
  • Raporlama süresindeki kısalma
  • İSG uyarılarına tepki süresi

8. Geri Bildirim ve Sistem Geliştirme

Hedef: Kullanıcı deneyimi ve saha geribildirimleriyle yapay zeka sistemini iyileştirmek.

Nasıl yapılır?

  • Belirli periyotlarda 15 dakikalık “dijital kahve” toplantısı yapılabilir
  • “Sistem hangi önerisiyle işe yaradı, hangisinde zorluk çıktı?”
  • Kullanıcıdan gelen geliştirme önerileri liste halinde yapay zeka geliştiriciye iletilir

9. Ölçme–Değerlendirme–Yaygınlaştırma

Hedef: Yapay zeka uygulamasının firmaya katkısını ölçüp, başka projelere uyarlamak.

Nasıl yapılır?

  • Pilot sonunda “Yapay Zeka Kullanım Etki Raporu” oluştur
  • Rakamsal kazançlar + operasyonel etkiler + kullanıcı geri bildirimleri
  • Uygulamanın başka projelerde kullanımı için adaptasyon planı oluştur

10. Dijital Kültürü Kalıcı Hale Getirme

Hedef: Yapay zekanın geçici bir heves değil, kurumsal refleks haline gelmesi.

Nasıl yapılır?

  • Yapay zeka şampiyonları çalışanlara dönemsel iç eğitimler vermeye başlar
  • Şirket içi “Dijital İyileştirme Önerisi Sistemi” kurulur
  • Her departmanın KPI’ına dijitalleşme katkısı eklenir
  • İSG, planlama, kalite gibi her süreçte yapay zeka destekli alt modüller yer alır

Bugün pek çok firma, yeni gidilen bir şehirde restoran önerisi arar gibi yazılım seçimini hâlâ “eş dost tavsiyesiyle” yapıyor. Böyle olunca da çoğunlukla gidilen mekanda yenilen yemeğin ya tadı damakta kalmıyor ya mideyi bozuyor, ya hesap fazla geliyor, ya da aldığınız hizmet beklentinizi karşılamıyor. Yani işler istediğiniz gibi gitmiyor. Aslında mesele bir yazılım almanın çok daha ötesinde. Şirketin kendi hikâyesine, kendi sorunlarına, kendi geleceğine göre doğru reçeteyi bulmasında.

Betonun çatlamasını önceden tahmin eden bir yapay zekâ, şantiyedeki güvenlik kameralarından bir işçinin emniyet kemerini takmadığını anında fark eden sistemler, vinçlerin rüzgâr hızına göre çalışma açısını otomatik ayarlayan sensörler, malzeme stoklarının azaldığını algılayıp tedarik sürecini kendiliğinden başlatan yazılımlar, saha çalışanlarının yorgunluk seviyesini yüz tanıma verilerinden analiz eden modeller veya projedeki binlerce veriyi eşzamanlı işleyip, gecikme riskini üç gün önceden bildiren dijital ikizler…Bir zamanlar bilim kurgu senaryosu sayılabilecek bu sahneler, bugün dünyanın birçok şantiyesinde sıradan gerçekler haline geldi.

Peki hangi birinden başlayalım diyorsanız, en basiti günlük raporlarınızı yapay zekânın süzgecinden geçirerek işe koyulmak. İlk adım, her gün elinizin altında olan raporları yapay zekâya okutmak ve ortaya çıkan içgörüler üzerinden ilerlemek olabilir.

Bu teknolojilerin çoğunun “insana rağmen” değil, “insanla birlikte” çalışmak için tasarlandığı unutulmamalı. Yani mesele, makineyle rekabet etmek değil; onunla birlikte daha akıllıca çalışıp sonuçlar üretmek. Bu yüzden, firmaların yapması gereken en kritik yatırımın eğitim olduğunu düşünüyorum. Sadece bir yazılımı almakla dijitalleşme gerçekleşmiyor; ne zaman ki çalışanların zihninde yeni bir pencere açılıyor, biz bu işi nasıl daha verimli yapabiliriz sorusu onları rahatsız etmeye başlıyor, işte o noktada dijital dönüşüm başlıyor aslında.

Belki de şunu kabul etmeliyiz: Yapay zekâ, şantiyeye bir robot işçi olarak değil, bir tür akıllı dost gibi girmeli. Tıpkı futbol maçında kulübede oturan yardımcı antrenör gibi: Oyuncuların performansını izlemeli, hataları fısıldamalı, ama topu alıp penaltıyı atmamalı. Gol sahadaki oyuncuların işi.

Yapay zekâyı şantiyeye entegre etmek, sadece bir program yüklemek değil; ekibin düşünme biçimini değiştirmek, yeni paradigmalar yaratmak demek. Bugüne kadar hep işi nasıl hızla bitirebiliriz sorusuna cevaplar aradık. Artık daha farklı sorular üretmeliyiz. 

“Bu işi kısa sürede sonuçlandırmanın yanında daha öngörülebilir, daha güvenli, daha verimli nasıl yaparız?” 

“Kaynakları tüketmeden, enerjiyi boşa harcamadan, sürdürülebilirliği koruyarak nasıl üretiriz?” 

“Ekipler arasında iletişimi sadece talimatla değil, veriyle beslenen bir ortak akılla nasıl kurarız?” 

“Hataları gizlemek yerine, erken uyarı sistemleriyle önceden fark edebilir miyiz?” 

“Bir problem çıktığında suçluyu değil, sebebi nasıl buluruz?” 

“Veriyi bir gözetleme aracı değil, öğrenme fırsatına nasıl dönüştürürüz?” 

“İnsan emeğini azaltmadan, insan değerini artıran bir yapay zekâ mimarisini nasıl kurarız?” 

“Projenin sonunda değil, her aşamasında öğrenen bir sistemi nasıl inşa ederiz?”

Bütün bu soruların kesiştiği yerde yine insan duruyor. Yapay zekâ sadece aynayı daha yakına getiriyor; ışığı biraz daha güçlendiriyor. Eğer o yansımada hoşumuza gitmeyen bir şeyler görüyorsak, suç makinede değil, o yüze bakmaya cesaret edemeyişimizde.

Yurtdışı inşaat projelerinde döviz kuru dalgalanmalarına karşı alınabilecek 15 finansal önlem

Gerek yerel gerekse küresel ekonomideki öngörülemeyen inişler ve çıkışlar, “döviz kuru”nu inşaat projelerinin en en belirsiz değişkenlerinden biri yaptı. Özellikle de ekonomisini ve kanunlarını çok iyi bilmediğimiz ülkelerde dövizde yaşanan dalgalanmaların firmalar için yıkıcı sonuçları olabiliyor. Sert kur değişikliklerinin proje karlılığına doğal afettekilere benzer bir hasar verebileceğini düşünüyorum. Birden öngörmediğiniz şekilde nakit akışınız bozuluyor, faaliyet dışı giderleriniz artıyor. Deprem gibi, krizin de gelebileceğini tahmin etseniz de zamanını ve büyüklüğünü öngöremiyorsunuz. Peki o zaman kur riskine rağmen sürdürülebilir bir karlılığı nasıl planlayabiliriz? Projelerde çok duyduğumuz bir söz vardır: İş sahada değil, masada kazanılır. O zaman gelin bugün masanın farklı bir köşesini, kurların sarsıcı etkisini mercek altına alalım. 

İHALE ÖNCESİ (Teklif Aşamasında) ALINABİLECEK ÖNLEMLER

  1. Çoklu Para Birimi Bazlı Tekliflendirme
    • Maliyet kalemlerini (malzeme, işçilik, ekipman) farklı para birimlerine göre ayırarak teklif verin.
    • Örneklersek; Ekipmanı USD, işçiliği yerel para, taşeron ödemelerini EUR olarak fiyatlandırabilirsiniz.
  2. Kur Esaslı Fiyat Ayarlama Mekanizması Talep Edin
    • Sözleşmede belirli kur aralıklarının aşılması durumunda fiyatın revize edilmesini sağlayan maddeler ekletin.
    • “Kur +/– %10 değişirse, bedel tekrar hesaplanır” gibi.
  3. Finansal Modelde Kur Senaryoları Simülasyonu Yapın
    • İyimser, gerçekçi ve kötümser döviz senaryoları üzerinden kâr marjı, nakit akışı ve borçlanma kapasitesini hem iş başlamadan hem de risk kokusunu aldığınızda test edin.
  4. Hedging (Kur Riski Koruma) Maliyeti Teklif Fiyatına Dahil Edilmeli
    • Özellikle uzun vadeli projelerde forward, option veya swap gibi araçların maliyeti teklifin içine gizlenmeli.

PROJE SÜRECİNDE ALINABİLECEK FİNANSAL ÖNLEMLER

  1. Kur Riskine Karşı Finansal Türev Ürünlerle Korunma (Hedging)
    • Forward sözleşmeler: Belirli bir tarihte belli kurdan döviz alım/satım garantisi
    • Swap sözleşmeleri: Faiz ve döviz kurlarını değiş tokuş
    • Opsiyonlar: Belirli bir fiyattan alma/satma hakkı
  2. Proje Bazlı Döviz Cinsinden Gelir–Gider Eşleştirmesi (Natural Hedge)
    • Giderlerin olduğu para birimiyle aynı para biriminden gelir elde etmeye çalışın.
    • Örn: Malzeme USD ile alınıyorsa, hak ediş ödemesi de USD ile alınmalı.
  3. Likidite Yönetimi ile Kur Riskini Geciktirme / Yayma
    • Varlıkların ve borçların vade yapısı kur volatilitesine göre optimize edilir.
    • Örneklersek; Kısa vadeli borç yerine dövize endeksli uzun vadeli leasing tercih edilir.
  4. Çoklu Hesap ve Döviz Pozisyon Yönetimi (Treasury Pooling)
    • Farklı ülkelerdeki projelerden gelen dövizlerin tek bir merkezde toplanarak risk dengesi sağlanabilir.
  5. Tedarikçilerle Fiyat Sabitleme / Kur Endeksli Ödeme Anlaşmaları
    • Kritik ithal kalemler için önceden döviz bazlı sözleşme yapılmalı ya da opsiyonlu ödeme sistemleri oluşturulmalı.
  6. Proje Finansmanında Döviz Kuru Riskini Paylaştırma
  • Yatırımcılar, bankalar, kamu otoriteleri ile “kur farkı paylaşım mekanizması” (currency sharing scheme) üzerine mutabakat yapılabilir.

EK KORUMA ARAÇLARI ve STRATEJİLER

  1. Uluslararası Kurumlarla Risk Sigortası (MIGA, EXIMBANK, vb.)
  • Döviz kuru dalgalanması, transfer yasağı, kamulaştırma gibi siyasi riskleri de kapsayan sigortalar alınabilir.
  1. Finansal Denetim ve Proje Kontrol Takvimiyle Kur Riske Duyarlı Yönetim
  • Aylık bazda döviz pozisyonu raporlaması
  • Hakedişlerin, alacakların ve borçların kur cinsine göre dağılımı
  1. Esnek Proje Planlaması ve Gider-Zaman Uyumu
  • Kur yükselmesi beklendiğinde ithalatlar öne çekilebilir, yerel satın almaya yönlenilebilir.
  1. Yabancı İşverenle “Kur Sabitleme Pazarlığı”
  • Hakedişleri sabit kura bağlama, enflasyon ve kur farkı için endeksleme talebi
  1. Dijital Tabanlı Finansal Tahmin Sistemleri Kullanımı
  • Yapay zeka destekli tahmin modelleri ile olası kur krizleri erkenden öngörülür, aksiyon planları hazırlanır.

Kurların dalgalanması da insanın belirsizlik karşısındaki telaşı da hiç değişmedi. Fakat değişmeyen bir şey daha var, o da hazırlıklı olmanın huzurunun, en oynak piyasada bile değerini hep koruduğu.

Drone’ları malzeme stok takibinde nasıl kullanabiliriz?

Yazıya başlamadan önce Dijital Tuğla podcast serimizde inşaat projelerinde drone kullanımını detaylı incelediğimiz iki bölümü dinlemenizi tavsiye ederim. Bu bölümlerde drone’ların kullanımına yönelik derinlikli bir SWOT analizi yaptık. 

Drone’ların benim için en heyecan verici özelliği, özellikle alt yapı projelerinde toprak hesabına yönelik miktar hesabını, okuduğu koordinatlar üzerinden hemen hızla yapabilmesi. Sonraki yazılarımda konunun uzmanı bir girişimci dostumu köşeme davet edip, onunla bu konuyu detaylarıyla konuşmak istiyorum. 

Drone’lar bugün kum, mıcır yığınlarının hacmini hesap ediyor, prefabrik parçaları tek tek işaretliyor, ambardaki öncelikle sipariş edilmesi gereken malzemeleri yakalayabiliyor.

Eskiden bu işler biraz bakkal hesabı mantığıyla göz kararı yapılırdı. Şantiye şefi sahadaki malzemenin önüne geldiğinde baretini çıkarıp, şöyle bir düşünür, “on ton mu, yirmi mi?” diye yaklaşık bir hesap yapardı. Şimdi bir drone havalanıyor, birkaç dakika sonra miktarı bize söylüyor.  İki, üç gün sürecek sayım beş dakikada bitiyor. Hata oranı sıfıra yakın.

Hızlı hesap yapmasının yanında drone, malzemenin nereye konduğunu da hatırlıyor. Forklift operatörünün kaybolmuş bir boru makarasını ararken harcadığı yirmi dakikayı, o beş saniyeye düşürebiliyor. “Güneybatı depo arkası.” Gökte dolaşan göz, sadece şantiyenin güvenliğini sağlamakla kalmıyor, hafızası olmaya da soyunuyor.

Bazen de bu teknoloji bir dedektif gibi davranıyor. Sipariş edilen malzeme ile sahaya gelenin miktarı tutmuyor mu? Sayıyor, ölçüyor ve faturadaki rakamla karşılaştırıyor. Eksik çıkan ürün birkaç hafta sonra değil, aynı gün ortaya çıkıyor. Tedarikçiyle yapılan tartışmalar artık veriyle başlıyor, “ben öyle gördüm” yerine “elimizdeki görüntü bunu söylüyor” diyoruz.

Haftalık uçuşlarla malzeme tüketim hızını izliyor ve uyarıyor: “Bu hızla giderse üç gün sonra kumun bitecek.”

Gelin bu uzun girişin ardından drone’larla malzeme stok takibinin nasıl yapıldığını, sağladığı zaman ve işgücü tasarrufunu, sürecin aşamalarıyla birlikte sahadaki uygulama örnekleriyle inceleyelim.

Sürecin Aşamaları

A. Drone ile Görsel Toplama

  • Drone, günlük ya da haftalık olarak sahada önceden belirlenmiş uçuş rotasına göre otomatik olarak uçurulur.
  • Depo alanı, açık stok sahası (örn: demir, kum, briket yığınları) yukarıdan yüksek çözünürlüklü şekilde görüntülenir.
  • Görseller hem geniş açıdan (hacim tespiti) hem de detay seviyesinde (etiket tespiti gibi) çekilir.

B. Görüntü İşleme ve Nesne Tanıma

  • Görüntüler yapay zekâ destekli görüntü işleme (computer vision) algoritmalarına yüklenir.
  • Yapay zeka, görüntüdeki malzeme türlerini (örn: demir, boru, çimento paleti) tanır.
  • Yığınların boyut, hacim, kapladığı alan gibi verilerini analiz ederek stok miktarını yaklaşık olarak hesaplar.

C. Karşılaştırmalı Stok Takibi

  • Görüntüler günlük, haftalık veya aylık olarak karşılaştırılır.
  • Değişim oranı hesaplanır: örneğin, “geçen haftaya göre demir stokları %12 azaldı.”
  • Gerektiğinde ERP veya stok takip programıyla entegre edilir; sisteme tanımlandıysa otomatik oluşturulur.

UYGULAMA ÖRNEKLERİ

Açık Alandaki Kum ve Mıcır Yığınlarının Hacimsel Takibi

  • Durum: Elle ölçüm zor, hata payı yüksek.
  • Çözüm: Drone ile periyodik olarak alınan 3D görüntülerden yığın hacmi hesaplanıyor.
  • Sonuç: Yüksek doğruluk oranıyla kum tüketimi tespit ediliyor. Eksik sipariş riski azalıyor. Biz bunu göz kararı yapıyoruz, ne gereği var kafamızın üzerinde uçan robotlara diyorsanız o zaman diğer şantiye uygulamalarına şöyle bir bakalım.

Prefabrik Elemanların Sayımı

  • Durum: Sahaya yığılmış 300+ prefabrik elemanın manuel sayımı, parçaların boyutlarıyla sınıflandırılması bir kişiyle 2 gün sürüyor.
  • Çözüm: Görüntü işleme yazılımı ile drone görüntüsünden her eleman tanımlanıyor ve otomatik sayılıyor.
  • Sonuç: 5 dakikada tam sayım. %100 doğruluk. İnsan hatası sıfır.

Şantiye İçinde Dağılmış Malzemelerin Konum Takibi

  • Durum: Borular, kablo makaraları, demir bağları sahaya dağılmış halde; yerleri unutuluyor.
  • Çözüm: Drone malzemeler üzerinden konum işaretleme yapılıyor (etiket okuma veya renk tanıma).
  • Sonuç: Her malzeme kategorisine konum bilgisi atanıyor. Mobil uygulama ile “nerede” sorusu 5 saniyede yanıtlanıyor.

Çelik Profil Takibi – Renk Kodlu Tespitle Sayım

Durum: Sahaya indirilen 10 farklı türde çelik profil (H, I, U, L) açık alanda istiflenmiş durumda. Renkli etiketlerle işaretlenmiş ama zamanla silinmiş, elle saymak zor.

Çözüm:

  • Drone, belirli bir yükseklikten istif alanının görüntüsünü alıyor.
  • Görüntü işleme algoritması, her profilin kesit şeklini ve rengini tanıyor.
  • Renk–şekil eşleşmesiyle tip bazında stok sayımı yapılıyor.

Sonuç:

  • Yüksek doğruluk oranıyla tür bazlı profil sayımı 7-8 dakika içinde tamamlanıyor.
  • Siparişe hazır envanter görünürlüğü sağlanıyor.
  • Yanlış türde profil kullanımının önüne geçiliyor.

Şantiye Dışı Alanda Malzeme Takibi – Uydu Görüntüsü ile Entegrasyon

Durum: Saha dışında, 5 km uzaklıkta bulunan açık depolama alanında inşaat teli, çimento paleti ve beton briket stokları var. Ekip sık gidip kontrol edemiyor.

Çözüm:

  • Drone haftada 1 gün o alana gönderiliyor.
  • Görüntüler haritalanıyor, yığınların büyüklüğü izleniyor.
  • Görüntü işleme ile “briket istifi %30 azaldı” gibi hacimsel takip yapılıyor.

Sonuç:

  • Nakliye zamanlamaları optimize ediliyor.
  • Depodaki malzeme kaybı ve sahaya geç sevk sorunu azalıyor.
  • Yerinde denetime bağımlılık düşüyor.

Zaman Serisiyle Malzeme Tüketimi Takibi – Haftalık Drone Uçuşları

Durum: Projede kum, mıcır ve demir stokları sahada sürekli kullanılıyor ama tüketim hızı izlenemiyor. Aylık envanter kontrolü yeterli değil.

Çözüm:

  • Drone her hafta aynı gün/saatte aynı rotayı izleyerek görüntü topluyor.
  • Görüntüler zaman serisi hâlinde kaydediliyor.
  • Yapay zeka, her hafta hacim ve miktar düşüşünü grafikleştiriyor.

Sonuç:

  • Tüketim hızı görülüyor.
  • “Bu hızla giderse X gün sonra kum bitecek” tahmini yapılabiliyor.
  • Malzeme siparişi zamanında yapıldığı için iş durmuyor.

Hatalı Sevkiyat Tespiti – Görüntü İşleme ile Uyum Kontrolü

Durum: Şantiyeye gelen paletli yalıtım malzemeleri siparişteki miktarla örtüşmüyor. Faturaya 300 m² yazılmış, sahada 220 m² var ama fark geç fark ediliyor.

Çözüm:

  • Drone görüntüsü üzerinden palet sayısı ve her paletin ölçüsü analiz ediliyor.
  • Görüntü işleme yazılımı otomatik hacim–alan hesabı yapıyor.
  • Sevkiyatın eksik olduğu sistem tarafından tespit ediliyor.

Sonuç:

  • Tedarikçi ile hemen irtibata geçilip düzeltme sağlanıyor.
  • Eksik gelen ürün günler sonra değil, birkaç saat içinde tespit ediliyor.
  • İdari ve mali kayıplar önleniyor.

Taşeron Hakedişlerinin Görsel Doğrulaması

Durum: Taşeron ay sonu hak edişinde  “50 ton demir döşediğini” iletiyor ancak ofis ekibinin yeterli zamanı olamadığı için sahada fiziki ölçüm yapamıyor.

Çözüm:

  • Drone görüntüleri üzerinden yapay zekâ, demir döşeme alanını ve yoğunluğunu analiz ediyor.
  • Önceki hafta görüntüsüyle karşılaştırılarak yeni eklenen alan belirleniyor.
  • Hakediş kabaca doğrulanıyor veya yeniden inceleme isteniyor.

Sonuç:

  • Görsel kanıt olduğu için tartışmalar azalıyor.
  • Hakediş değerlendirmesi hızlanıyor.
  • Ofis–saha arasında şeffaflık oluşuyor.

Şantiye İçi Malzeme Dağınıklığına Karşı Yerleşim Haritası

Durum: Saha içinde forkliftle bir boru ya da makara arandığında 20 dakika kaybediliyor çünkü sahadaki sahadaki malzeme hareketliliği yüksek olduğu için güncel bir malzeme yerleşim planı hazırlanamıyor. 

Çözüm:

  • Drone ile haftalık uçuş yapılır, malzeme yerleşimi görüntüleniyor.
  • Görüntüler dijital şantiye yerleşim planına işleniyor.
  • Mobil uygulamada “boru – lokasyon: Güneybatı depo arkası” gibi görünüyor.

Sonuç:

  • Operasyonel zaman kaybı azalıyor.
  • Lojistik yönetimi kolaylaşıyor.
  • Malzeme kaybolmaları azalıyor.

Buraya kadar her şey güzel. Peki bu avantajlar, beraberinde nasıl tehditler barındırıyor, öncelikli olarak nelere dikkat etmemiz gerekiyor? Riskleri dört kısa maddede özetleyebiliriz.

  • Gizlilik ve güvenlik: Görüntülerin yanlış kişilerin eline geçmemesi için veri güvenliği sağlanmalı.
  • Doğru algoritma kullanımı: Her sahada farklı malzemeler bulunduğu için yapay zeka modelinin sahaya özel eğitilmesi gerekebilir.
  • Düşük ışık / hava durumu: Yağmur, sis ve düşük ışıkta drone verimliliği azalabilir.
  • Yasal izinler: Drone uçuşları için yerel otoritelerden izin alınmalıdır.

Yazının sonunda çıtayı biraz daha yükseltip, tüm bunların bir adım ötesini düşünelim mi? Mesela yapay zeka ajanlarından şöyle bir istemde bulunabiliriz.

Ajan destekli prompt: Taranan betonarme demiri görüntülerinde stok, kritik eşiğin altına düştüyse ambar sorumlusuna bildirim gönder. Bu doğrultuda ERP sisteminde ön sipariş oluştur. Siparişi takip et, geldiğinde ilgililerine bilgi mesajı ilet.

Firmaların birden fazla komutu bir arada yönetebilme kapasitesine sahip yapay zeka ajanlarıyla yapabileceklerine ilişkin bir prompt kütüphanesi oluşturmalarının işlerini kolaylaştırmakla birlikte gelecek projelerde karşılaşacakları farklı taleplere yönelik de onları önceden hazırlayacaklarını düşünüyorum. Prompt kütüphanelerini nasıl  düzenleyeceklerini, istemlerini nasıl oluşturup, kategorize edeceklerini bir başka yazımda detaylı olarak anlatacağım. Şimdilik podcast serimizde konuyu konuştuğumuz bölümün linkini veriyorum.

İnşaat Sektöründe Motive Edici Bir Lider Olmanın Formülü

Kırk yıllık meslek yaşamımda geriye dönüp baktığımda aklımda kalan yöneticiler, hep önce insan olmayı başarabilenler. Meslekteki en büyük şansımın böyle yol göstericilerle çalışmış olmam diye düşünürüm. Peki kimdi bunlar, bugün hala olumlu duygularla hatırladığım insanların ortak özellikleri neydi? İnşaat sektöründe motive edici bir lider olmanın matematiksel formülünü nasıl kurgulayabilirdim? Bu sabah sorunun cevabını yapay zekâ sohbet robotlarına sordum. Bakın nasıl bir cevap verdi?

L = (E × İ × G) + (K × Z) – (B + D)

Formüldeki Harfler ve Açılımları:

SembolAnlamıAçıklama
LLiderlik EtkisiEkibe ilham verme ve işin kültürel ruhunu oluşturma gücü
EEmpati Katsayısıİşçiyi, mühendisi, tedarikçiyi, paydaşları gerçekten anlamaya çalışma derecesi
İİletişim DüzeyiAçık, net, zamanında ve iki yönlü iletişim kurma yeteneği
GGüven SkoruEkibin lidere duyduğu psikolojik güven (sözünün arkasında durma oranı)
KKrizde SoğukkanlılıkGerilim anlarında panik yaratmayan, yön gösterici tutum
ZZamanlama YeteneğiMüdahalelerin, takdirin ve geri bildirimin doğru anlarda verilmesi
BBaskıcılık Katsayısı“Ben dedim, olacak” yaklaşımıyla motivasyonu öldürme düzeyi
DDuyarsızlık SkoruSahada yaşanan insani durumlara karşı ilgisizlik düzeyi

Peki bu formülü nasıl yorumlayabiliriz? Üç çıkarsama yapıyorum.

  1. E × İ × G çarpanı, liderin ekibiyle kurduğu duygusal ve zihinsel bağın kuvvetini temsil ediyor. Bu bağ ne kadar güçlü olursa, liderin etkisi de o kadar artıyor.
  2. K × Z çarpanı ise liderin zor anlarda aksiyon alma becerisini gösteriyor. Krizleri fırsata çevirebilme, doğru zamanda doğru davranma sanatını formülün bu kısmında görüyoruz. 
  3. (B + D) toplamı, liderin kendi ayağına sıktığı engelleyici tutumlar. Bu değer büyüdükçe, liderliğin toplam etkisi azalıyor.

Bir Liderin Asıl Mesaisi: İnsan Motivasyonu

Çoğu zaman şantiyeler, bağırıp çağırarak işlerin görüldüğü, insan psikolojisinin arka planda kaldığı yerler olarak düşünülür. Her şey acildir. Kimsenin insanın duygularını anlamaya zamanı yoktur. Doğrudur, biz şantiyeciler için çoğu zaman öncelikli olan iş programının arkasında kalmamaktır. Ancak tüm başarılı projeleri analiz ettiğimizde, arkasında güçlü bir ekibin olduğunu görürüz. Ve bu güven temelli organizasyon, yalnızca iş emirleriyle değil, motivasyonla ayakta kalıyor.

Hizmetkâr Lider: İnşaatın Görünmez Taşıyıcı Kolonu

Geleneksel liderlik anlayışı, emir veren ve yöneten bir otorite figürü üzerine kurulu. Ancak sahada işler böyle yürümüyor. En başarılı şantiye yöneticileri, bir nevi “hizmetkâr lider” gibi davrananlar. Projelerde ekiplerinin önündeki engelleri kaldıran, onların işlerini kolaylaştıran liderler, en büyük saygıyı kazanıyor. Malzeme tedarikinde yaşanan bir aksaklık mı var? Çözmek liderin görevi. Bürokratik süreçler şantiyeyi mi yavaşlatıyor? Yöneticinin mesaisi burada başlıyor. Sonuçta çalışanlar, kendilerine gerçekten destek olan bir yönetici için çalışmaya her zaman daha isteklidir.

Takdirin Gücü: Bir ‘Aferin’in Gerçek Maliyeti Sıfırdır

Düşünün, bir projede her gün olumsuzluklara odaklanan bir yöneticiyle mi çalışmak isterdiniz, yoksa emeğinizin takdir edildiğini hissettiren biriyle mi? Gördüğüm o ki, çoğu yönetici, zaman içinde iyi yapılan işleri fark etmeme hastalığına yakalanıyor. Bunlar onun için sıradan görülmeye başlıyor. Bunun nedeni hataların olumlu işlerden daha çok dikkat çekmesi. Oysa küçük bir takdir, çalışma motivasyonunu katlayarak artırabilir. Harvard Business Review araştırmaları, takdir gören çalışanların verimliliklerinin önemli ölçüde yükseldiğini gösteriyor. Ancak bu takdirin içten olması önemli; yapmacık övgüler değil, gerçekten hakkıyla söylenen bir “eline sağlık”ın her şeyden daha kıymetli olduğunu düşünürüm.

Yetkilendirme: Kendi Kararını Veren Çalışan, Daha Az Hata Yapar

İnşaat sahasında tüm kararları yöneticinin alması gerektiği fikri, bugün artık eski geçerliliğini yitirdi. Eğer ekibinize güven duymazsanız, onların da kendine güveni olmuyor. Kural basit: İnsanlar, gerçekten sorumlu oldukları işlerde daha dikkatli çalışıyor. Yetki devretmek, zayıflık değil, liderliğin en güçlü göstergelerinden biri.

Takım Ruhu: ‘Benim İşim, Senin İşin’ Düşüncesini Oluşturmak

Proje ilerledikçe ofis çalışanlarıyla saha çalışanları arasında görünmez duvarlar oluşuyor. Daha açık söylemek gerekirse iki taraf da birbirlerini pek sevmiyorlar. Sıkıntıların karşı taraftan kaynaklandığını düşünüyorlar. Bu yaklaşımın ayrıca merkez kadroyla olan ayrı bir versiyonu da var. İşte iyi bir liderin misyonu burada başlıyor: Verimliliğin yüksek olacağı bir takım ruhu oluşturmak. Bu başlı başına bir yazı konusu ama kısaca şöyle bir öneride bulunabilirim. Geniş kapsamlı sosyal etkinlikler düzenleyerek ekip duygusu güçlendirilebilir. Projenin bir bölümü tamamlandığında düzenlenecek küçük kutlamalar da bu birliktelik duygusunun oluşmasında yardımcı olacaktır. 

Geleceğe Yatırım: İnsanlar Kendilerine Değer Verildiğini Hissettiklerinde Daha Fazla Çalışır

Bir işçiye yeni bir beceri öğretmek, bir mühendisi eğitime göndermek veya bir formen için kariyer yolu açmak, yalnızca küçük bir dokunuş değil, güçlü bir motivasyon kaynağıdır. Çalışanlar, kendilerine yatırım yapıldığını gördüklerinde, uzun vadeli bağlılık geliştirirler. Kendi gelişimi için çalışan biri, işini sıradan bir görev olarak değil, bir kariyer basamağı olarak görmeye başlar.

Empati ve İnsanlık: ‘İyi Gün Dostu’ Olmayan Lider

Her çalışanın bir hayatı vardır. İyi bir lider, ekibinin yalnızca iş performansını değil, insani yönünü de göz önünde bulundurmalıdır. Çocuğu hasta olan bir çalışanın izin istemesi, bir mühendis için esnek çalışma saatlerine ihtiyaç duyulması gibi durumlar, yalnızca bir maliyet kalemi olarak görülmemelidir. İyi liderler, zor zamanlarda gösterdikleri anlayışla, uzun vadede sadakat kazanırlar. Bir lider olarak ekibinize verdiğiniz en önemli mesaj şu olmalı: ‘İş önemlidir, ama sizin hayatınız daha önemlidir.’

Çatışma Yönetimi ve Adalet: Şantiyede Demokrasi Mümkün Mü?

Motivasyonu bozan en büyük etkenlerden biri, haksızlık algısıdır. Sürekli aynı kişilerin fazla mesaiye kalması, ödüllerin adil dağıtılmaması veya disiplin cezalarının keyfi uygulanması, ekibin güvenini yerle bir eder. O yüzden iyi bir liderin ajandasında ‘adil olmak’ her zaman ilk sıralarda yer almalıdır. Çünkü adalet, çalışma isteğini besleyen en güçlü duygulardan biridir.

Sonuç: İyi Bir İnsan Olmak, İyi Bir Yönetici Olmaktan Daha Önemlidir

Sonuç cümlesinin biraz klişe olduğunun farkındayım. Ama bazı doğrular için bilindik söylemlerden yardım almak gerekiyor. İyi bir lider olmak, sadece günlük işlerin bitirilmesi değildir. Asıl mesele, bir ekibi, işini tutkuyla yapan insanlardan oluşan bir topluluğa dönüştürebilmektir. Şantiyede, ofiste, toplantı odasında fark etmez; liderin öncelikli görevi, doğru stratejileri belirleyip ekibin önünü açmaktır. Motive eden bir lider, ekibine saygı, güven, gelişim fırsatı ve adalet sunar. Ve işin ilginç tarafı, bunu başaran yöneticiler, sadece projelerde değil, insanların hayatlarında da kalıcı izler bırakırlar.

Dijital Dönüşüm İnşaatı Nasıl Değiştiriyor? 5 Çığır Açan Teknoloji

1982’de İTÜ İnşaat Fakültesi’ne girdiğimi öğrenen mimar üst komşumuz, “bu teknoloji harikası alete iyi bak, mühendislik hayatında en büyük yardımcın olacak,” diyerek elime ince uzun bir kutu tutuşturmuştu. Ben ne olduğunu anlayamadan içinden çıkan hesap cetvelinin parçalarını bir sihirbaz gibi kaydırarak trigonometrik, logaritmik ve diğer cebirsel hesaplamaları nasıl yapabileceğimi uzun uzun anlattı. Mühendislik büyüsü diye bir şey varsa benim için o hesap cetveliyle tanıştığım andır. Okula başladığımda hocalarımız, hesap makinaları çıktıktan sonra artık bu cetvellerin eskisi gibi kullanılmadığını söylediklerinde şaşırmıştım. Bugün İsviçre çakısına benzettiğim bu her hesabı yapabilen sihirli aletlerin yerini ne alabilirdi ki? Çok özellikli hesap makineleri… Ama onlar da henüz Türkiye’de satılmadıklarından, ancak yurtdışında yaşayan bir tanıdık kanalıyla temin edilebiliyordu. Casio FX 39’umu Hollanda’da çalışan bir aile dostumuz ocak ayı gibi getirmiş, Lineer Cebir’in iki vize sınavına dört işlem kapasiteli, tuşları takılan makinemle girmiştim. O günlerde problemin kendisinden çok, böyle tuhaf yokluklarla uğraşıyorduk. Teknolojiyle ilk tanışmam ve sonrasındaki uzun yolculuğumuz böyle başlamıştı.

İlk bilgisayarım: Moonlight

On sene sonra 1992’de şantiyemdeki ilk bilgisayarıma “ay ışığı” anlamına gelen “Moonlight” adını vermiştim. Arkadaşlarıma “siz onun her şeyi yapabildiğine bakmayın, onun güneşi benim, ekranında akan bilgiler ışığımı yansıtıyor” diyordum.  Yazıcıdan aldığım çıktılar ise Mike Oldfield’in o unutulmaz parçasında söylediği gibi “Moonlight Shadow”du. Makine yaklaşık 3-4 dakikada açılıyor, siyah bir DOS ekranında “C:/” yazısı beliriyordu. Bu ifadenin yanına LOTUS123 yazınca bugünkü Excel’e benzeyen basit bir tablonun ara yüzüyle karşılaşıyordum. Henüz Windows piyasaya çıkmamış, Quatro Pro adında meraklılarının bildiği bir ofis yazılımı vardı. Ama fiyatı, bizim ulaşabileceğimiz değerlerde değildi. 

O günlerde uyumamak için çay bardağında Türk Kahvesi içerek her ay yüzün üzerinde taşeron hak edişi düzenliyordum. Bin sayfadan fazla tutan belgeleri hazırlamak neredeyse bir haftamı alıyordu. Lotus’da farklı makrolar yazıp bu süreyi bir güne indirdiğimde hiçbir şey eskisi gibi olmayacak demiştim kendi kendime. Benim küçük ekranımda o gün gördüklerim, yaklaşmakta olan büyük bir devrimin ilk işaretleriydi. Kimsenin pek fark etmediği bilgisayarlarla gelen yeni bir aydınlanma çağı başlıyordu. 

Bugün geriye bakıp düşündüğümde karşılaştığım en büyük zorluğun, yurt dışından temin ettiğim kitaplardan DOS, Lotus, Dbase öğrenip bu bilgilerle küçük program parçacıkları yazmak değil, kurduğum satın alma, planlama, hak ediş sistemlerinin şantiyede kullanılması konusunda üstlerimi ikna etme çabalarım olduğunu görüyorum. O yıllarda üniversitelerde bile bilgisayarlara şüpheyle yaklaşan bir yöneticiler kuşağı vardı. Bu gri kutular bir oyun aracı görülüyor, sahaya çıkmayıp onun başında bir şeyler yapmaya çalışanlara pek iyi gözle bakılmıyordu. Bir gün proje müdürü odasına çağırıp oyunları bu kadarı seviyorsan git evinde oyna, burası iş yeri dediğinde, bir dakika deyip odamdaki çıktıları alıp masasına teker teker yayarak, onu konuşturmadan hak edişlerin bilgisayarla hazırlanmasının bize on kat zaman kazandıracağını anlattım. Kafası karışmıştı ama ikna olmadı. “Bilgisayar hata yapar,” dedi. “Taşeronların alacağı parayı o makineye bırakamam. Ben holdingteki icra kuruluna bunu anlatamam. Sen hesap edeceksin.” Beni bilgisayarın üzerinde bir güç olarak görmesi traji komikti.  İkna etmem, dört ay sürdü. Sonunda baktım olacak gibi değil, şöyle dedim: “Size raporları hem kağıt kalemle, hem bilgisayarla hazırlayacağım. Eğer sonuçlar aynıysa, ne olur artık bana güvenin.” O an, anladım ki, teknolojiyi bilmek yetmiyordu, asıl iş onu anlatıp, kabul ettirmekteydi. Bugün dijital dönüşüme karşı da benzer direniş ve güvensizlikle karşılaşınca otuz sene önceki o mücadelemi hatırlıyorum. Aynı cümleler, farklı ağızlardan çıkıyor. Ama içerikleri benzer. “Bu teknolojiye güven olmaz. Hele ki yapay zekaya.” İlginçtir, yeniliğin getirisi ne kadar büyürse karşı çıkanların sesleri de o kadar yükseliyor. Ama direnen kesim, artık bir şeyin farkında: Akıllı iş modellerine geçişi doğru kurgulayamazlarsa firmalarının ömrü uzun olmayacak. Silinip gidecekler. Şirketlerinin başına getirmeyi planladıkları çocukları, onları çağı yakalayamayıp geride kalmakla suçlayacaklar. Vizyonsuzlukları, tüm yaptıklarının üzerini örtecek. 

Dijital Rönesans

Bugün geleneksel yöntemlerin yerini veri odaklı, otomatikleşmiş sistemlere bırakması, sektörde devrim niteliğinde değişiklikler yaratıyor. Projelerimize zaman ve para kazandırmak istiyorsak dijital dönüşüm üzerinde çok daha fazla kafa yormalı, şirket içindeki karşı çıkan sesleri pek de ciddiye almamalıyız. Hazır fırsatını yakalamışken onlarla yollarımızı ayırmalıyız. Bu yazımda inşaat sektöründe köklü değişiklikler yapma potansiyeli taşıyan beş teknolojinin öne çıkan noktalarını kısaca incelemek istiyorum. Anlatacaklarımın sektöre entegrasyonuyla ilgili Chatgpt, Gemini, Claude gibi sohbet robotlarından çok daha detaylı bilgiye ulaşabilirsiniz.

1. Yapı Bilgi Modellemesi (BIM): Dijital İnşaatın Omurgası

BIM, projelerin üç boyutlu dijital modellerini oluşturarak tüm paydaşların gerçek zamanlı iş birliği yapmasını sağlıyor. Böylece tasarım aşamasında hata payı minimuma iniyor, maliyetler daha iyi yönetiliyor ve süreçler hızlanıyor. Peki BIM nasıl çalışıyor?

Öncelikle, geleneksel 2D planlardan çok daha fazlasını sunduğunu söylemeliyiz. Üç boyutlu modelleme ile binalar henüz tasarım aşamasındayken dijital ortamda test edilebiliyor. Örneğin, bir gökdelen inşa edilmeden, rüzgâr yükleri, güneş ışığının etkisi ve bina içi enerji tüketimi gibi kritik unsurları analiz etmek mümkün. BIM ayrıca, 4D (zaman) ve 5D (maliyet) entegrasyonuyla proje sürecinin tüm yönlerini yönetmeye olanak tanıyor.

McKinsey & Company’nin raporuna göre, BIM kullanan projeler geleneksel yöntemlere kıyasla %20’ye kadar daha az maliyetle tamamlanabiliyor. Büyük inşaat firmaları, proje sürelerini kısaltmak ve maliyetleri düşürmek için BIM teknolojisini entegre etmeye hızla devam ediyor.

2. Yapay Zekâ ve Veri Analitiği: Geleceğin Akıllı Şantiyeleri

Yapay zekânın en önemli getirileri, proje yönetiminde tahminleme ve optimizasyon sağlaması. Büyük veri analitiği sayesinde inşaat projelerindeki maliyet tahminleri ve zaman planlamaları daha kesin hale geliyor. İnşaatta Yapay Zeka kitabımda yapay zekanın sektörel kullanımını yirmi yedi bölüm altında anlattım. Burada biraz daha öne çıktığını düşündüğüm üç konunun altını çizmek istiyorum. 

  • Risk Analizi: Yapay zeka, geçmiş projelerden elde edilen verileri analiz ederek hangi işlerin gecikebileceğini tahmin edebilir. Böylece testi kırılmadan proaktif önlemler alabiliyoruz.
  • Makine Öğrenimi ile Tahminleme: Malzeme fiyat değişimleri, iş gücü verimliliği gibi unsurlar önceden tahmin edilerek bütçeleme süreçlerini iyileştirmek eskisinden daha kolay.
  • İş Güvenliği: Şantiyelerde kameralar tarafından toplanan veriler analiz edilerek iş kazalarının önüne geçmek mümkün.

MIT tarafından yapılan bir çalışmaya göre, yapay zeka destekli planlama sistemleri, uygulandığı projelerin %80’inde iş programlarının %30 oranında daha verimli kullanılmasını sağlıyor.

3. Nesnelerin İnterneti (IoT) ve Akıllı Sensörler: Veri Çağına Geçiş

Şantiyelerde kullanılan IoT cihazları, ekipmanların ve yapı elemanlarının anlık verilerini toplayarak, proje yöneticilerine proaktif karar alma imkânı sunuyor. 

  • Akıllı Baretler ve Giyilebilir Cihazlar: İşçilerin sağlık durumlarını takip eden ve aşırı yorgunluk, susuzluk gibi riskleri tespit eden sistemler giderek yaygınlaşıyor.
  • Makine Takip Sistemleri: Ekskavatörlerin, vinçlerin ve diğer ağır makinelerin kullanım süresi ve bakım ihtiyaçları anlık olarak izlenebiliyor.
  • Akıllı Beton: İçerisine yerleştirilen sensörler sayesinde betonun dayanıklılığı, kuruma süresi ve sıcaklık değişimleri takip edilebiliyor.

PwC raporuna göre, IoT entegrasyonu sayesinde inşaat sektöründe operasyonel verimlilik %25 oranında artırılabiliyor.

4. Artırılmış Gerçeklik (AR) ve Sanal Gerçeklik (VR): Tasarım ve İnşaatın Buluşması

Artırılmış ve sanal gerçeklik teknolojileri, projelerin tasarım aşamasında detaylı görselleştirme yapılmasına imkân tanıyor. Bu sayede mimarlar ve mühendisler projelerini sahaya taşımadan önce dijital ortamda test edebiliyor.

Örnek Kullanım Senaryoları:

  • Müşterilere tamamlanmamış bir binanın sanal turunu sunmak.
  • Mimarlara, bina içinde yürüyormuş hissiyatı vererek tasarım hatalarını önceden görmek.
  • İşçilerin karmaşık montaj işlemlerini görsel destekle daha hızlı öğrenmelerini sağlamak.

Sektörel kaynaklar, Londra’daki Heathrow Havalimanı’nın genişletme projesinde AR teknolojisi kullanılarak proje süresi %15 oranında kısaltıldığını belirtiyor.

5. Robotik ve 3D Baskı Teknolojileri: İnşaatta Otomasyon Devrimi

İnşaat projelerinde kullanılan robotlar, insan gücüne olan bağımlılığı azaltıyor. 3D yazıcılar ise prefabrik yapı elemanlarını basarak, şantiyelerde hem hız hem de maliyet avantajı sağlıyor. 

Öne çıkan robotik sistemler şunlar:

  • Tuğla Ören Robotlar: Bir usta günde 200 tuğla örerken, robotik sistemler bu sayıyı 2000’e kadar çıkarabiliyor.
  • 3D Baskılı Binalar: Çin’de 24 saat içinde 10 adet ev üreten bir sistem, geleneksel inşaata göre maliyeti %50 azalttı.
  • Otonom Şantiyeler: Robotik ekskavatörler ve buldozerler, insan müdahalesi olmadan kazı ve dolgu yapabiliyor.

Teknoloji farklılaştıkça araçlarımız da yöntemlerimiz de değişti. Bir zamanlar DOS ekranına yazdığım basit bir komutla projenin plandan ne kadar saptığını gördüğümde yaşadığım duygu, bugün yapay zekâyla verileri analiz ederken hissettiğimden farklı değil: Her şeyin daha iyi olabileceği umudu. İnsanın, değişimi anlamlandırarak ilerleyebileceği inancı. Artık elimizde hesap cetvelleri yok, ama kafamızın içindeki o soru hala değişmedi: Daha iyisi mümkün mü? Evet… Çünkü, en güzel günlerimiz, henüz kodlanmamış olanlar. 