Otomasyonla birleşen yapay zekâ teknolojileri, mühendislik mesleklerinin sınırlarını yeniden tanımlarken aynı zamanda yeni iş alanları, daha verimli süreçler ve yüksek katma değerli üretim biçimleri yaratıyor. Otomasyonun, endüstride uzun yıllardır kullanılan bir kavram olduğunu kaydeden EYOPAN (Elektrik-Yazılım-Otomasyon-Pano) kurucu ortakları Elektrik-Elektronik Mühendisi Uğur Doğan ve Mekatronik Mühendisi Barış Demir şu bilgileri verdi: “Yapay zekânın devreye girmesiyle otomasyon, sabit ve tekrarlayan görevlerden çok daha fazlasını üstlenebilir hâle geldi. Böylece sistemler yalnızca verilen komutları yerine getirmiyor; aynı zamanda öğreniyor, karar veriyor ve kendini optimize ediyor.”
Yapay zekânın en büyük katkılarından biri veri analizi ve öngörü kabiliyeti. Özellikle makine mühendisliği, elektrik-elektronik mühendisliği ve endüstri mühendisliği gibi alanlarda büyük veri ile çalışan sistemler, mühendislerin stratejik karar alma süreçlerine büyük destek sağlamakta. Yapay zekâ, mühendislik alanında:

Tasarım süreçlerini hızlandırıyor: Yapay zekâ, bilgisayar destekli tasarım (CAD) araçlarına entegre edilerek mühendislerin karmaşık modelleri daha hızlı üretmesini sağlıyor.
Bakım süreçlerini öngörüyor: “Tahmine dayalı bakım” sistemleri sayesinde ekipmanlar arıza vermeden önce uyarı veriyor.
Kalite kontrolü kusursuzlaştırıyor: Görüntü işleme algoritmalarıyla insan hatası minimuma indiriliyor.
TÜİK’in 2024 yılı sonu itibarıyla yayınladığı rapora göre, Türkiye’de sanayi sektöründe dijital otomasyon uygulamalarıyla verimlilikte %17 oranında artış sağlandığı tespit edildi. Aynı raporda, yapay zekâ tabanlı otomasyon sistemlerine yatırım yapan firmaların %63’ünün ilk yıl içinde üretim maliyetlerinde düşüş yaşadığı belirtiliyor.

Yapay zekâ,  dönüşümün temeli
Yapay zekâ, bazı geleneksel mühendislik görevlerini otomatikleştirerek iş gücünün yönünü değiştirecek. Örneğin; makine mühendisleri, artık yalnızca mekanik sistemlerle değil; bu sistemlere entegre edilen akıllı algoritmalarla da ilgilenecek. Elektrik-elektronik mühendisleri, yapay zekâ algoritmalarını donanım sistemlerine entegre etmek durumunda kalacak. İnşaat mühendisleri, bina izleme sistemlerinden elde edilen yapay zekâ tabanlı sensör verileriyle deprem riski analizi yapabilecek. Yazılım mühendisleri, klasik yazılımların ötesine geçerek yapay zekâ algoritmalarını optimize etme ve eğitme sorumluluğunu üstlenecek.

Bu dönüşüm, mühendislik disiplinleri arasında daha fazla etkileşimi zorunlu kılacak. Artık disiplinlerarası bilgi ve veri okuryazarlığı, mühendisler için vazgeçilmez bir yetkinlik hâline gelecek. Gelecek, yapay zekâ ile mühendisliğin daha da iç içe geçtiği bir noktaya doğru ilerliyor. Şu an prototip aşamasında olan “otonom mühendislik sistemleri”, yani belirli mühendislik problemlerini kendi kendine analiz eden ve çözüm önerileri sunan sistemler, yakın gelecekte yaygınlaşacak.
Ayrıca “Yapay Zekâ ile Geliştirilmiş Dijital İkizler” (Digital Twins) kavramı giderek önem kazanıyor. Bu teknoloji sayesinde bir fabrikanın ya da bir ürünün sanal kopyası oluşturularak olası senaryolar test ediliyor. Mühendisler bu kopyalar üzerinden sistemleri geliştiriyor, hataları tespit ediyor ve tasarımın sınırlarını zorluyor. Yapay zekâ, mühendislik alanını dönüştürmekle kalmıyor, ona yeni bir vizyon kazandırıyor. Daha sürdürülebilir, daha verimli, daha hızlı sistemler artık mümkün. Ancak bu dönüşüm, beraberinde yeni becerileri de zorunlu kılıyor: Veri analizi, algoritma bilgisi, yapay zekâ okuryazarlığı, sürekli öğrenme artık mühendisliğin doğal bir gerekliliği.