Müşteri verisini tekilleştiren, yapay zekayı ölçekleyen ve inovasyonu ticarileştiren holdingler 2026-2030 döneminde rekabette öne çıkacak. Çoklu yapıya sahip holdinglerde büyüme artık sermaye ve ölçekten çok, veri, yapay zeka ve bütünleşik müşteri deneyimiyle tanımlanıyor. Müşteri verisinin tekilleştirilmesinden yapay zeka destekli büyüme motorlarına, inovasyonun organizasyonel olarak nasıl yapılandırılması gerektiğinden insan ve makine iş birliğine uzanan bu dönüşümün kritik başlıklarını, Insider One Yönetici Ortağı ve Büyüme ve Gelirden Sorumlu Başkan Yardımcısı Ali Can Kamiloğlu ile değerlendirdik.

*Holdinglerde müşteri verisini tekilleştirmek neden stratejik bir gereklilik? Bu süreci hızlandıran yöntemler ve teknolojiler neler?

Holdinglerde farklı sistem ve şirketlerde dağınık duran müşteri verisini tekilleştirmek, tüm müşteriye ait eksiksiz bir '360 derece' profil oluşturarak hem rekabette avantaj sağlar hem de müşteri deneyimini iyileştirir. Tekilleştirilmiş veri, her iş biriminin müşteriyi aynı şekilde görmesini mümkün kılar; böylece müşteriye tüm temas noktalarında tutarlı ve kişiselleştirilmiş bir deneyim sunulur. Aksi halde veriler silolar halinde kalır ve müşteri, aynı holdingin farklı kollarından çelişkili veya tekrarlı mesajlar alabilir. Deloitte'un bir çalışması, kurumlarda müşteri verilerinin yaklaşık yüzde 40'ının mükerrer kayıtlardan oluştuğunu ve bunun çift teklif gibi sorunlara yol açtığını ortaya koyuyor. Bu süreci hızlandırmak için öncelikle grup genelinde ortak veri tanımları ve güçlü bir veri yönetişimi kurulması gerekir. Teknoloji tarafında CDP ve MDM gibi çözümlerle dağıtık kaynaklardaki veriler tek bir 'altın kayıt' etrafında birleştirilebilir. Modern veri mimarileri, mevcut sistemleri tamamen değiştirmeden farklı kaynaklardaki veriyi ortak bir katmanda bir araya getirerek gerçek zamanlı erişim sağlar. Ayrıca yapay zeka destekli mükerrer kayıt eşleştirme araçları da veri tekilleştirmeyi kolaylaştırarak sürdürülebilir bir müşteri verisi entegrasyonu oluşturur.

*Yapay zeka destekli büyüme teknolojileri, grup şirketleri arasında ölçeklenebilir bir büyüme motoru oluşturmak için nasıl bir kaldıraç etkisi yaratıyor?

Yapay zeka destekli teknolojiler, holding bünyesindeki şirketler için çarpan etkisi yaratan bir kaldıraç görevi görür. Ortak bir yapay zeka platformu grup genelinde kullanıldığında, bir şirkette geliştirilen modeller ve öğrenimler diğer iş birimlerine hızla aktarılabilir. Böylece holding, yapay zekadan beslenen ölçeklenebilir bir büyüme motoru inşa etmiş olur. Boston Consulting Group verileri de bu tabloyu destekliyor: Yapay zekada lider olan şirketler, gelir artışını yaklaşık iki katına çıkarırken maliyetlerini yüzde 40 daha fazla azaltabiliyor; bu şirketler genel olarak yüzde 70 daha hızlı gelir büyümesi yakalıyor. Bu kaldıraç etkisi, holdingin farklı iştiraklerinde üretilen veri ve modellerin bir araya gelmesiyle güçleniyor. Kritik nokta ise yapay zeka projelerinin pilot aşamada kalmayıp organizasyon genelinde ölçeklenebilmesi.

*Veri odaklı inovasyonun ticarileşmesi için holdinglerin hangi yapısal adımları atması gerekiyor? Bu dönüşümün başlangıç noktası ne olmalı?

Veri odaklı inovasyonu gelir getirici şekilde ticarileştirmek için holdinglerin hem organizasyonel hem teknik açıdan net adımlar atması gerekiyor. Öncelikle üst yönetimin güçlü bir dijital inovasyon vizyonu belirlemesi ve bunu tüm iş birimleriyle paylaşması şart. BCG'nin araştırmaları, başarılı şirketlerin yüksek değerli kullanım senaryolarını önceliklendirdiğini, insan ve makine iş birliğini merkeze aldığını ve sağlam bir veri altyapısı kurduğunu gösteriyor. Bu noktada merkezi bir veri ve inovasyon yapısı, grup genelindeki iyi uygulamaları ve veri kaynaklarını bir araya getirerek sinerji yaratabilir. Aynı zamanda iş birimlerinde inovasyon ekiplerinin varlığı, dağıtık yaratıcılığı teşvik eder. Ancak dönüşümün gerçek başlangıç noktası veri altyapısıdır. Veriler silolardan çıkarılmadan ve veri kalitesi sağlanmadan yapay zeka projelerinden beklenen değeri üretmek mümkün değildir. Önce ortak veri zemini kurulmalı, ardından inovasyon projeleri hızla ticarileşmelidir.

*Grup şirketlerinde müşteri deneyimini bütünleştirmek için hangi veri modelleri ve teknoloji mimarileri kritik öneme sahip?

Müşteri deneyimini holding genelinde tutarlı hale getirmek için en kritik yaklaşım 'müşteri 360' modelidir. Bu model, farklı şirketlerin temas ettiği müşteriler için tek bir birleşik profil oluşturulmasını sağlar. Kimlik çözümleme mekanizmaları ve ortak veri tanımları, bu yapının temel bileşenleridir. Teknoloji tarafında ise API tabanlı entegrasyonlar ve mikroservis mimarileri kritik rol oynar. Veri fabric yaklaşımı, farklı kaynaklardaki verileri tek bir katmanda sunarak siloları birbirine bağlar ve gerçek zamanlı erişim sağlar. Modüler mimariler sayesinde yeni şirketler veya kanallar eklendiğinde tüm sistemi baştan kurmaya gerek kalmaz. Bu yapı, holding içindeki şirketlerin müşteriye tek bir organizasyon gibi davranmasını mümkün kılar.

*Üretken yapay zeka ve hiper kişiselleştirme teknolojileri, perakende, finans ve telekom gibi sektörlerde aynı holding çatısı altında nasıl farklı değer yaratıyor?

Üretken yapay zeka ve hiper kişiselleştirme, sektörlere göre farklı değer alanları oluşturur. Perakendede bu teknolojiler satış ve müşteri sadakatini artırırken, kişiselleştirmede başarılı markaların yüzde 40'a varan gelir artışı yakaladığı görülüyor. Finans sektöründe ise müşteri bağlılığı, çapraz satış ve müşteri yaşam boyu değerinin artırılması öne çıkıyor. Telekom tarafında yapay zeka, müşteri kaybını azaltmak ve operasyonel verimlilik sağlamak için kullanılıyor. Holding düzeyinde bakıldığında, aynı teknolojiler her iş kolunun ihtiyacına göre uyarlanarak sektöre özgü değer üretir. Bu da toplamda holdingin inovasyon ve rekabet gücünü artırır.

*Yapay zeka destekli otomasyon, ekiplerin iş yapış biçiminde nasıl bir dönüşüm oluşturuyor? İnsan ve makine iş birliği yeni standart haline nasıl geliyor?

Yapay zeka destekli otomasyon, rutin ve tekrarlı işleri üstlenirken insan çalışanların daha stratejik ve katma değerli alanlara odaklanmasını sağlıyor. Raporlama, veri girişi ve basit müşteri talepleri otomatikleşirken, ekipler analiz ve karar alma süreçlerine daha fazla zaman ayırabiliyor. Deloitte'a göre yöneticilerin yalnızca yüzde 5'i çalışanlarını bu dönüşüme yeterince hazırladığını düşünüyor. Başarılı şirketler, yapay zekayı insanın yerine geçen bir unsur değil, karar destek sunan bir 'dijital ekip arkadaşı' olarak konumlandırıyor. Bu yaklaşım, hibrit ekiplerin oluşmasını sağlıyor ve insan-makine iş birliğini yeni standart haline getiriyor.

*Çoklu yapıya sahip holdinglerde inovasyonun merkezi mi yoksa dağıtık bir modelle mi yönetilmesi daha sürdürülebilir sonuçlar doğuruyor?

İnovasyonda tek başına merkezi ya da tamamen dağıtık bir model sürdürülebilir değil. En etkili yaklaşım, merkezi vizyon ile dağıtık uygulamaların dengeli biçimde harmanlanmasıdır. Merkez, strateji ve öncelikleri belirlerken; iş birimleri kendi alanlarında hızlı inovasyon geliştirebilir. BCG'nin 'fraktal inovasyon' olarak tanımladığı bu yaklaşım, hem ölçek avantajını hem de yerel çevikliği korur. Kritik olan, merkez ile iş birimleri arasında güçlü bir koordinasyon ve bilgi akışı sağlamaktır.

*2026 ve 2030 dönemi arasında holdingler için müşteri deneyimi nasıl bir stratejik rol üstlenecek?

Bu dönemde müşteri deneyimi, tüm dijital yatırımların odağında yer alacak. Yapay zeka, veri ve platform yatırımlarının nihai amacı, müşteriye daha hızlı, tutarlı ve kişisel bir deneyim sunmak olacak. Bu nedenle müşteri deneyimi, holdingler için stratejik bir 'kuzey yıldızı' olmaya devam edecek ve rekabet gücünü belirleyen ana unsurlardan biri olacak.

(Insider One Yönetici Ortağı ve Büyüme ve Gelirden Sorumlu Başkan Yardımcısı Ali Can Kamiloğlu)