Mevcut tüm kamu yardımları ve fonlar hakkında bilgi sahibi olmak her şirket için, özellikle de KOBİ'ler için idari bir baş ağrısı haline gelebilir. Çağrıların yerini tespit ederek, gereksinimleri kontrol ederek, yatırımları gerekçelendirerek veya belgelerde hatalardan kaçınarak başlamak zaman alır. … birçok KOBİ'nin ve serbest meslek sahibi işçinin sahip olmadığı bir özellik. Buna çevrimiçi olarak da işlenmesi gerektiğini eklersek, prosedür o kadar karmaşık hale geliyor ki, çoğu kişi tamamlamadan vazgeçiyor.
Ulusal Sübvansiyonlar ve Kamu Yardımı Reklam Sistemi'nin (SNPSAP) verilerine göre, yalnızca 2025'in ilk yarısında 35.000'den fazla çağrı yönetildi ve yıllık yardım hacmi 50.000 milyon avroyu aştı. Bu sistem karmaşıklığını vurgulamaktadır, çünkü her yönetim kendi kanallarını, son tarihlerini ve gerekliliklerini kullanır. Aslında, 2024'te kayıtlı imtiyazlı çağrıların %73'üyle karşılaştırıldığında, 2025'te şu ana kadar yalnızca %48'i kaydedildi; bu da, bunların uygulanmasında hâlâ devam eden gecikmeleri ve bürokratik yükü yansıtıyor. Bu bağlamda yapay zeka, kamuya açık olmasına rağmen çoğu şirket, özellikle de KOBİ'ler için ulaşılmaz kalan bilgileri tercüme etmek ve basitleştirmek için önemli bir araç olarak sunuluyor.
Bu uçurum özellikle teknolojik olgunluğun hâlâ sınırlı olduğu KOBİ'ler arasında daha da belirginleşiyor. 'Dijital On Yılın Durumu 2025' raporu, büyük şirketlerin %43,9'una kıyasla İspanyol KOBİ'lerinin yalnızca %10,3'ünün yapay zeka tabanlı araçlar kullandığını ortaya koyuyor. Fark sadece teknolojik değil, aynı zamanda kültürel ve kaynaklardır.
Akıllı algoritmalar kullanan bir İspanyol platformu olan CEO'su Pedro Robles, Fandit'in bu ihtiyaçtan ortaya çıktığını açıklıyor. kamu sübvansiyonlarına erişimi kolaylaştırmak. Büyük hacimli düzensiz bilgilerin analiz edilmesi ve tekrarlanan görevlerin otomatikleştirilmesi gibi iki eylem hattı aracılığıyla, sübvansiyon sisteminin karmaşıklığını kullanıcı için açık ve erişilebilir bilgilere dönüştürmek mümkündür. «Yapay zekamız binlerce çağrıyı analiz ediyor, gereksinimleri belirliyor ve bunları her yararlanıcıya göre uyarlıyor. Bu sayede herkes saniyeler içinde kendisine hangi yardımın geldiğini, nasıl ve hangi tarihlerde talep edileceğini öğrenerek zamandan tasarruf sağlıyor ve hatalardan kaçınıyor.
Ancak teknoloji her şeyi çözmüyor. Robles, “Serbest meslek sahibi kişilerin ve küçük işletmelerin çoğunluğu, yardımın uzman bir kişi tarafından yönetilmesini tercih ediyor” diyor. Bu nedenle platform, aracılık yapan danışmanlara ve müşavirlere araçlar sunmaya odaklanıyor. Büyük darboğaz kamuya açık bilgilere erişim olmaya devam ediyorRobles bunu kabul ediyor. «Yönetimler ortak kriterler ve kanallar kullansaydı yapay zekanın etkisi daha da büyük olurdu. Bu, Genel Sübvansiyonlar Kanunu'nda değişiklik yapılarak önerilebilirdi” diyor.
Açık riskler
Ancak her şey ilerleme ve verimlilik değildir. Outbounders'ın kurucu ortağı ve işletme yönetimine uygulanan yapay zeka uzmanı Francisco Javier López Martín, bu coşkunun belirli tehlikeleri gizleyebileceği konusunda uyarıyor. “Dört ana sorun var ve bunlardan biri kritik. İlki, algoritmik önyargı. Sistem, belirli bölge veya sektörlerin daha az yardım aldığı verilerden öğrenirse, bu modeli sorgulamadan yeniden üretecektir. İkincisi ise opaklıktır. Yapay zeka, nedenini açıklamadan size evet veya hayır der ve bu, kamu fonlarında geçerli değildir. Üçüncüsü ise yasal hatalarÇünkü mevzuat sürekli değişiyor. Ancak dördüncü ve en endişe verici olanı, kontrol eksikliği nedeniyle kötüye kullanımdır.
López Martín, bilgileri doğrulamadan yanıtlara körü körüne güvenen şirketlerin örneklerini gördü. «Yapay zekanın şirketin sahip olmadığı 'halüsinasyon' yeteneklerine sahip olduğu teknik raporlar, toplamı tutmayan bütçeler veya talepler icat edildi. Bu, reddedilen dosyalarla veya daha da kötüsü, dolandırıcılık nedeniyle fonların iadesi». Bu izlenebilirlik, kamu fonlarına uygulanan yapay zeka araçlarının periyodik denetimlerini gerektirecek gelecekteki Avrupa düzenlemelerinde de bir zorunluluk olacaktır.
Bu doğrultuda Tokiota Yapay Zeka ve İş İnovasyonu Başkanı José Antonio Lozano, “sübvansiyonların, hem projenin kalitesinin hem de nasıl tanımlanma şeklinin önemli olduğu rekabetçi süreçler olduğunu” vurguluyor. Bu nedenle, yapay zekayı belirli bir araç olarak dahil etmenin yeterli olmadığını, bunu çapraz olarak yapmanın, ekiplere entegre etmenin ve onların eğitimini sağlamanın yeterli olmadığı konusunda ısrar ediyor. “Ancak o zaman bu çözümler fonlara adil ve stratejik bir şekilde erişim konusunda gerçek bir etkiye sahip olabilir.”
Uzmanlar yapay zekanın insan muhakemesi yerine onu tamamlayabileceği konusunda hemfikir. Kamu finansmanı gibi hassas bir alanda algoritmalar kimin yardımı hak ettiğine karar vermiyor, bunun yerine resmi gereklilikleri yorumlayıp bunları kullanıcının profiliyle karşılaştırıyor. Robles, tüm önerilerin izlenebilir ve denetlenebilir olduğunu garanti ediyor. “Hiçbir kişisel veriyi analiz etmeden, yalnızca herkese açık ve anonim verilerle çalışıyoruz” diye açıklıyor.
López Martín ise teknolojinin “vicdanlı” kullanılması gerektiği ve şirketlerin kodlardan daha fazla karara ihtiyaç duyduğu konusunda ısrar ediyor. «Makine ağır işi yapıyor ancak bir teknisyenin incelemesi ve imzalaması gerekiyor. Çıktıları doğrulayın, bunları orijinal düzenleyici temellerle karşılaştırın ve tüm sürecin izlenebilirliğini sürdürün. Dahası, Lozano şunu ekliyor: “Sübvansiyonların, sizden ne istediklerini nasıl tanımladığınızın çok önemli olduğu rekabetçi bir süreç olduğunu anlamamız gerekiyor, bu nedenle, sübvansiyonun gerçekte neyle ilgili olduğu, ne isteyeceğimiz ve ne için isteyeceğimiz konusunda iyi bir bilgiye sahip olmak gerekiyor.” Bu anlamda ölçeklenebilirlik ve entegrasyon esastır. “Her yapay zeka projesi birden fazla araçla geliştirilirse karmaşıklık artar ve verimlilik azalır” diyor.
Yapay zeka araçları mevcut olmasına rağmen birçok KOBİ bunları nasıl etkili bir şekilde kullanacaklarını bilmiyor
Kamu sektöründe yapay zekanın yardım yönetiminde kullanımına ilişkin açık örnekler zaten mevcut. Red.es, Kit Consulting programı kapsamında, belgeleri incelemek ve dosya başına yönetim süresini büyük ölçüde azaltmak için yapay zekayı kullanıyor. Özel sektörde giderek daha fazla şirket akıllı arama motorlarını veya otomatik rapor inceleme sistemlerini kullanıyor, ancak bunların reklamını yapmamayı tercih ediyorlar. López Martín, “Bunun için yapay zekayı kullandıklarını açıkça söyleme konusunda hala bazı isteksizlikler var” diye itiraf ediyor. “Ama bunu yapıyorlar çünkü ihtiyaç gerçek ve pazar hızla büyüyor” diyor.
Dijital egemenlik tartışması bir diğer kilit noktadır. «Hibe verileri nerede işleniyor? “İspanyol kamu fonları için yabancı algoritmalar kullanıyor muyuz?” López Martín'e soruyor. «Yapay zeka şeffaflığı azaltmamalı, artırmalı. “İspanya'nın kendi yeteneklerini geliştirmesi ve işler çok hızlı ilerlemeden net kurallar koyması gerekiyor.” Robles de aynı fikirde. «Sorun teknoloji değil, kamu-özel sektör işbirliği ve açık verilerdir. “Veriler mevcutsa gerisini yapay zeka araçları halledebilir.”
Her şey geleceğin mutlaka akıllı otomasyonu içereceğini gösteriyor. Outbounders, bugün nasıl ki hiç kimsenin kağıt üzerinde bir yol haritasına başvurmadığı gibi, yakında dijital bir aracın desteği olmadan yardım işlemenin düşünülemez hale geleceğine dikkat çekiyor. “Soru onun bunu nasıl yapacağıdır. İster eşitlik ve verimliliğin motoru olarak, ister zaten karmaşık olan bir sistemde ek bir filtre olarak.
Bir yanıt yazın