Denizcilik şirketlerinin %81'i yapay zekâ pilotu yürütüyor. Ölçeklemek için gereken politikaya sahip olan yalnızca %11. Bu değerlendirme, o makasın sizde nerede olduğunu ve nasıl kapanacağını ölçer. 81% of maritime companies are running AI pilots. Only 11% have the policy in place to scale one. This assessment measures where that gap sits in your organisation, and what would close it.
Ön değerlendirme yaklaşık 7 dakika sürer. Sonuç raporu e-posta ile iletilir. The preliminary assessment takes about 7 minutes. The report is delivered by email.
Yapay zekâda başarısızlık, denendiği için değil, ölçeklenemediği için oluyor. Bunun nedeni neredeyse hiçbir zaman model kalitesi değil: veri modele uygun değildir, sahiplik tanımsızdır, karar hakkı belirsizdir, ve kurum kendi çalışanının hangi aracı kullandığını bilmez. AI does not fail because it is tried; it fails because it cannot be scaled. The cause is almost never model quality: the data is not fit for modelling, ownership is undefined, decision rights are unclear, and the organisation does not know which tools its own people are using.
Denizcilikte bu tablo daha da keskin. Sektör tarihsel olarak yeni bir teknolojiyi standart hâline getirmek için 10–15 yıl harcarken, yapay zekâ sistemleri pilottan anlamlı benimsemeye 2–3 yılda geçiyor. Yönetişim bu hıza yetişemiyor. In shipping the picture is sharper still. Where the industry has historically taken 10–15 years to make a new technology standard, AI systems are moving from pilot to meaningful adoption in two to three years. Governance is not keeping pace.
Bir de düzenleyici tarafı var. AB Yapay Zekâ Yasası'nın genel amaçlı model kuralları 2 Ağustos 2025'te başladı; şeffaflık yükümlülükleri ve yaptırım yetkisi 2 Ağustos 2026'da devreye giriyor. ISO/IEC 42001 belgelendirmesi ise tipik olarak 12–18 ay alıyor. Yani hazırlık penceresi, ertelenen tarihlerin gösterdiğinden dar. There is a regulatory dimension too. The EU AI Act's general-purpose model rules began on 2 August 2025; transparency obligations and enforcement powers follow on 2 August 2026. ISO/IEC 42001 certification typically takes 12–18 months. The preparation window is narrower than the deferred deadlines suggest.
Dijital olgunluk yetenek ölçer: sistem var mı, entegre mi, otomatik mi. Yapay zekâ olgunluğu buna üç eksen daha ekler — olasılıksal bir sistemi yönetme kapasitesi, zorunlu bir yönetişim katmanı ve pilotun ötesine geçtiğini ispat etme yükümlülüğü. Bu yüzden ayrı bir soru seti ve ayrı bir olgunluk merdiveni kullanıyoruz. Digital maturity measures capability: does the system exist, is it integrated, is it automated. AI maturity adds three further axes — the capacity to manage a probabilistic system, a mandatory governance layer, and the burden of proving you have moved beyond the pilot. That is why we use a separate question set and a separate maturity ladder.
| KonuSubject | Dijital olgunlukta sorulanWhat digital maturity asks | Yapay zekâ olgunluğunda sorulanWhat AI maturity asks | DayanakBasis |
|---|---|---|---|
| VeriData | Sistemler entegre mi, veri merkezî mi?Are systems integrated, is data centralised? | Bu veriyle model eğitilebilir mi? Etiketli, dengeli, izlenebilir mi?Can a model be trained on this? Is it labelled, balanced, traceable? | ISO 42001 A.7 |
| Yaşam döngüsüLifecycle | Yazılım güncelleniyor mu?Is software kept updated? | Model kayması izleniyor mu? Yeniden eğitim, sürüm ve geri alma nasıl yönetiliyor?Is model drift monitored? How are retraining, versioning and rollback handled? | ISO 42001 A.6 · DNV-RP-0671 |
| YönetişimGovernance | BT yönetişimi ve veri koruma uyumu var mı?Is there IT governance and data protection compliance? | Etki değerlendirmesi, açıklanabilirlik, önyargı kontrolü ve insan gözetimi tasarımı var mı?Are impact assessment, explainability, bias control and human oversight designed in? | NIST AI RMF · ISO 42001 A.2/A.5 |
| PortföyPortfolio | Proje portföyü yönetiliyor mu?Is the project portfolio managed? | Kullanım senaryolarının durdurma kriteri var mı? Fayda ölçülüp ispatlanıyor mu?Do use cases have kill criteria? Is benefit measured and evidenced? | MITRE AIMM · McKinsey SoAI |
| İnsanPeople | Kullanıcı eğitimi verildi mi?Have users been trained? | Çıktıya güven kalibre ediliyor mu? Son sözü kim söylüyor? Beceri erozyonu izleniyor mu?Is trust in outputs calibrated? Who has the final say? Is skill erosion monitored? | AB YZ Yasası Md. 4EU AI Act Art. 4 |
| TedarikçiSuppliers | SLA ve kilitlenme riski yönetiliyor mu?Are SLAs and lock-in risk managed? | Model sürümü değişince çıktı sessizce bozulursa fark edilir mi? Veri nerede işleniyor?If a model version change silently degrades output, would you notice? Where is data processed? | ISO 42001 A.10 |
| GüvenlikSecurity | Siber güvenlik kontrolleri uygulanıyor mu?Are cyber controls in place? | Veri zehirleme, model çalma ve prompt enjeksiyonu tehdit modelinde var mı?Are data poisoning, model extraction and prompt injection in the threat model? | CMMI AIM · Singapur AI VerifySingapore AI Verify |
| KullanımUsage | —— | Onaysız araç kullanımı (gölge YZ) tespit ediliyor mu? Onaylı araç kataloğu var mı?Is unsanctioned tool use (shadow AI) detected? Is there an approved tool catalogue? | UpGuard 2025 · MIT NANDA 2025 |
Boyutlar; Google Cloud'un benimseme çerçevesindeki köprü mantığı, ISO/IEC 42001'in yönetim sistemi kontrolleri ve NIST AI Risk Yönetim Çerçevesi'nin fonksiyon yapısı birleştirilerek kurulmuş, denizcilik operasyonuna uyarlanmıştır. The dimensions combine the bridging logic of Google Cloud's adoption framework, the management system controls of ISO/IEC 42001 and the function structure of the NIST AI Risk Management Framework, adapted to maritime operations.
| BoyutDimension | Ne ölçerWhat it measures | Referans çerçeveReference framework |
|---|---|---|
| 01 Strateji ve Değer GerçekleştirmeStrategy and Value Realisation | Kullanım senaryosu portföyü, önceliklendirme kriterleri, durdurma kararı, fayda kanıtıUse case portfolio, prioritisation criteria, kill decisions, evidence of benefit | MITRE AIMM · McKinsey |
| 02 Veri HazırlığıData Readiness | Modellenebilirlik: etiketleme, hacim, sınıf dengesi, veri soyağacı, zaman serisi sürekliliğiFitness for modelling: labelling, volume, class balance, lineage, time series continuity | ISO 42001 A.7 · Google Access |
| 03 Model Yaşam DöngüsüModel Lifecycle | Kayma izleme, yeniden eğitim, sürüm ve kayıt yönetimi, geri alma, sürekli doğrulamaDrift monitoring, retraining, versioning and registry, rollback, continuous validation | ISO 42001 A.6 · DNV-RP-0671 |
| 04 Yönetişim ve UyumGovernance and Compliance | Politika, etki değerlendirmesi, açıklanabilirlik, önyargı kontrolü, risk sınıfı tespitiPolicy, impact assessment, explainability, bias control, risk classification | NIST AI RMF · AB YZ YasasıEU AI Act |
| 05 İnsan ve Yapay Zekâ OkuryazarlığıPeople and AI Literacy | Güven kalibrasyonu, otomasyon yanlılığı, karar hakkı tasarımı, beceri erozyonuTrust calibration, automation bias, decision rights design, skill erosion | AB YZ Yasası Md. 4EU AI Act Art. 4 · Google Learn |
| 06 Yapay Zekâ GüvenliğiAI Security | Veri zehirleme, model çıkarma, üyelik çıkarımı, prompt enjeksiyonu, ajan yetki istismarıData poisoning, model extraction, membership inference, prompt injection, agent privilege abuse | Google Secure · CMMI AIM |
| 07 Tedarikçi ve Model BağımlılığıSupplier and Model Dependency | Temel model bağımlılığı, sürüm değişikliği riski, veri işleme yeri, telif ve sızıntıFoundation model dependency, version change risk, processing location, copyright and leakage | ISO 42001 A.10 · GPAI Code |
| 08 Üretken Yapay Zekâ ve Gölge YZGenerative AI and Shadow AI | Onaylı araç kataloğu, kullanım telemetrisi, kurumsal politika, korkuluklarApproved tool catalogue, usage telemetry, corporate policy, guardrails | UpGuard · MIT NANDA |
| 09 Otonomi ve Karar HakkıAutonomy and Decision Rights | İnsan-döngüde tasarımı, köprüüstü ve operasyon merkezi karar sınırları, otonomi hazırlığıHuman-in-the-loop design, bridge and control centre decision boundaries, autonomy readiness | IMO MASS KoduCode · Thetius |
Merdiven, Thetius'un denizcilik sektöründe tanınan dört aşamalı benimseme eğrisine dayanır. Aşamaya bir basamak ekledik: sektörün en çok takıldığı yer, benimseme ile olgunluk arasındaki ölçekleme eşiğidir. The ladder is based on the four-stage adoption curve Thetius established and the sector recognises. We have added one step: the place organisations most often stall is the scaling threshold between adoption and maturity.
| SeviyeLevel | AdName | Ne anlama gelirWhat it means | Sektör dağılımıSector share |
|---|---|---|---|
| 1 | FarkındalıkAwareness | Potansiyel görülmüş, iç tartışma başlamış; somut proje yokPotential recognised, internal discussion begun; no concrete project | %18 |
| 2 | DenemeExperimentation | Küçük ölçekli pilot yürüyor; amaç öğrenmek ve güven inşa etmekSmall-scale pilots running; the aim is learning and building confidence | %81 pilot yürütüyor81% running pilots |
| 3 | BenimsemeAdoption | Başarılı pilotlar ana sürece giriyor; operasyonel kullanım varSuccessful pilots enter core processes; there is operational use | %3333% |
| 4 | ÖlçeklemeScaling | Politika, kontrol mekanizmaları ve yönetişim kurulmuş; yaygınlaştırma yönetilebiliyorPolicy, guardrails and governance in place; roll-out can be managed | %1111% |
| 5 | OlgunlukMaturity | Kurumsal olarak gömülü; iç uzmanlık, sürekli doğrulama ve ölçülen değerInstitutionally embedded; in-house expertise, continuous validation, measured value | — |
Sektör dağılımı: Thetius & Marcura, Beyond the Hype, Ağustos 2025, n=130. Kategoriler örtüşmektedir; toplam %100 değildir. Sector shares: Thetius & Marcura, Beyond the Hype, August 2025, n=130. Categories overlap; they do not sum to 100%.
Yalnızca anket yapan çok sayıda değerlendirme var. Bu değerlendirmede süreç kontrollerinin yanına, kullanımda model bulunan kurumlar için teknik inceleme katmanı eklenir — Singapur AI Verify'ın mimarisiyle aynı mantıkta. Plenty of assessments consist of a questionnaire alone. Here, alongside the process checks, organisations with models in use receive a technical review layer — the same architecture as Singapore's AI Verify.
Çevrimiçi, ücretsiz, yaklaşık 7 dakika.Online, free, about 7 minutes.
Kullanım senaryolarının ve risk sınıfının belirlenmesi.Identifying use cases and risk classification.
Yönetişim, veri, tedarikçi ve insan boyutlarında kanıt incelemesi.Evidence review across governance, data, supplier and people dimensions.
Kullanımdaki modellerde veri, çıktı tutarlılığı ve gözetim tasarımının incelenmesi.Review of data, output consistency and oversight design in models in use.
Olgunluk skoru, uyum boşluğu ve kullanım senaryosu portföyü önerisi.Maturity score, compliance gap and a proposed use case portfolio.
Kullanımda model bulunmayan kurumlarda dördüncü adım uygulanmaz ve süre kısalır. Tipik toplam süre: 3–5 hafta. Where no models are in use the fourth step is omitted and the timeline shortens. Typical elapsed time: 3–5 weeks.
Değerlendirmenin amacı bir skor üretmek değil, iki soruya cevap vermektir: hangi kullanım senaryosu sizde gerçekten çalışır, ve o senaryoyu ölçeklemek için hangi yönetişim eksik. The point of the assessment is not to produce a score but to answer two questions: which use case would actually work in your organisation, and what governance is missing to scale it.
Evet, hatta bu durumda daha değerlidir. Değerlendirmenin ağırlığı model kalitesinde değil, bir modelin işleyebileceği zemindedir: veri, karar hakkı, yönetişim ve yetkinlik. Hiç pilot yürütmemiş bir kurumda değerlendirme, hangi senaryonun mevcut veriyle mümkün olduğunu ve neyin önce kurulması gerektiğini gösterir. Yes — arguably more so. The weight of the assessment is not on model quality but on the ground a model would run on: data, decision rights, governance and capability. In an organisation that has never run a pilot, the assessment shows which use case is possible on existing data and what must be built first.
Çoğu durumda evet. Yapay zekâ olgunluk skoru, altındaki veri ve süreç olgunluğuna koşulludur; dijital tabanı ölçülmemiş bir kurumda yapay zekâ skoru tek başına yanıltıcı olabilir. Ön değerlendirmede iki anketi birden seçebilirsiniz; sorular tek bir akışta harmanlanarak sunulur. In most cases, yes. An AI maturity score is conditional on the data and process maturity beneath it; without measuring the digital base, an AI score alone can mislead. You can select both in the preliminary assessment — the questions are blended into a single flow.
Bu, değerlendirmenin cevapladığı sorulardan biridir. Yasa yalnızca yapay zekâ geliştiricilerini değil, sistemleri kullanan kurumları da kapsar ve yükümlülük risk sınıfına göre değişir. Ayrıca yüksek riskli sistemlere ilişkin tarihler 2027–2028'e ertelenmiş olsa da şeffaflık yükümlülükleri ve genel amaçlı model yaptırımı 2 Ağustos 2026'da devreye girmektedir. Değerlendirme, mevcut ve planlanan sistemlerinizin sınıflandırmasını yapar. That is one of the questions the assessment answers. The Act covers not only developers but organisations deploying systems, and obligations vary by risk class. Although high-risk deadlines have been deferred to 2027–2028, transparency obligations and general-purpose model enforcement begin on 2 August 2026. The assessment classifies your systems, in use and planned.
Teknik inceleme katmanı yalnızca kullanımda model bulunan kurumlarda ve yazılı izinle uygulanır. Model ağırlıkları, eğitim verisi veya kaynak kod kopyalanmaz ve dışarı çıkarılmaz; inceleme çıktı tutarlılığı, veri akışı ve gözetim tasarımı üzerinden yürür. Kapsam ve sınırlar sözleşmede açıkça tanımlanır. The technical review layer applies only where models are in use, and only with written authorisation. Model weights, training data and source code are neither copied nor removed; the review proceeds through output consistency, data flow and oversight design. Scope and boundaries are defined explicitly in the contract.
Hayır. İnomare bir belgelendirme kuruluşu değildir ve olamaz — değerlendirme ile belgelendirmenin aynı kuruluşta birleşmesi tarafsızlık kurallarına aykırıdır. Değerlendirme, ISO/IEC 42001 Annex A'nın 38 kontrolüne karşı bir boşluk analizi üretir; belgelendirmeye gitmek isterseniz bu, akredite bir kuruluşla yürütülecek ayrı bir süreçtir. No. İnomare is not — and cannot be — a certification body; combining assessment and certification in one organisation breaches impartiality rules. The assessment produces a gap analysis against the 38 Annex A controls of ISO/IEC 42001. If you choose to pursue certification, that is a separate process with an accredited body.
Hayır. Tespit, bireysel kullanıcı davranışı üzerinden değil, kurumsal politika, onaylı araç kataloğunun varlığı ve toplu kullanım göstergeleri üzerinden yapılır. Amaç kimin ne kullandığını bulmak değil, çalışanın onaysız araca yönelmesine yol açan boşluğu görmek ve onu kapatmaktır. No. Detection works through corporate policy, the presence of an approved tool catalogue and aggregate usage indicators — not individual user behaviour. The aim is not to find out who used what, but to see the gap that pushes people towards unsanctioned tools, and close it.
Dokuzuncu boyut olarak, ancak düzenleyici uyum değil stratejik hazırlık başlığı altında. IMO MASS Kodu Temmuz 2026'da yürürlüğe girdi fakat zorunlu değildir; zorunlu kodun 2032'de yürürlüğe girmesi beklenmektedir. Bugün için ölçülen şey, karar hakkı tasarımı ve uzaktan operasyon yetkinliğidir. As the ninth dimension, but framed as strategic readiness rather than regulatory compliance. The IMO MASS Code came into force in July 2026 but is non-mandatory; a mandatory code is expected to take effect in 2032. What is measured today is decision rights design and remote operations capability.
Ön değerlendirme dokuz boyutu birer soruyla tarar; bu, bir yön göstergesidir, karar dayanağı değildir. Buna karşılık raporda kullanılan her kıyaslama rakamı kaynaklı, örneklem ve tarih bilgisiyle verilir; doğrulanamayan sektör iddiaları rapora alınmaz. Ücretsiz olması, gevşek olması anlamına gelmez. The preliminary screens nine dimensions with one question each: it is a directional indicator, not a basis for decisions. That said, every benchmark figure in the report is sourced and presented with sample and date; unverifiable sector claims are excluded. Free does not mean loose.
Ücretsiz ön değerlendirme, dokuz boyutta yapay zekâ olgunluğunuzu, en zayıf üç alanı ve düzenleyici konumunuzu ortaya koyar. Dilerseniz dijital dönüşüm değerlendirmesiyle birlikte alabilirsiniz. The free preliminary assessment sets out your AI maturity across nine dimensions, your three weakest areas and your regulatory position. You may take it together with the digital transformation assessment.