Microsoft MVP | MCT | Solution Architect | AI-Ready ERP & CRM Copilot & Agentic Business Applications

ERP ve CRM projelerinde bugün yaşanan en büyük zorluk teknik değil; yapay zekânın yarattığı hız ile insanların adaptasyon hızı arasındaki farktır.

ERP ve CRM projeleri, her dönem kendi zorluklarını barındırmıştır. Uzun süreler, yüksek maliyetler, çok sayıda paydaş, değişen beklentiler ve organizasyonel direnç bu projelerin doğasında vardır. Ancak son birkaç yılda sahada giderek daha net görülen yeni bir gerçeklik ortaya çıkmıştır:

Yapay zekâ, ERP ve CRM projelerini hızlandırmakla birlikte planlamayı daha zor bir hale getirmektedir.

Bu ifade ilk bakışta çelişkili görünebilir. Çünkü yapay zekâ; kod yazımını hızlandırmakta, dokümantasyonu kolaylaştırmakta, analiz süreçlerini kısaltmakta ve birçok manuel işi otomatik hale getirmektedir. Buna rağmen, özellikle büyük ölçekli ERP ve CRM dönüşümlerinde süre, termin ve maliyet tahminlerinin tutturulması geçmişe kıyasla daha da güçleşmiştir.

Bu yazıda, yapay zekânın ERP ve CRM proje yönetimini nasıl dönüştürdüğünü; neden klasik planlama yaklaşımlarını zayıflattığını ve bu yeni dönemde proje yönetiminin hangi eksenlerde yeniden ele alınması gerektiğini sahadaki gözlemler üzerinden değerlendirmek istiyorum.

Bu yazı, yapay zekânın faydalarını küçümsemek için değil; aksine bu faydaların sürdürülebilir hale gelmesi için hangi risklerin yönetilmesi gerektiğini konuşmak için yazıldı.

Klasik ERP ve CRM Proje Planlaması Neyin Üzerine Kuruluydu?

Geleneksel ERP ve CRM proje yönetimi, büyük ölçüde geçmiş deneyimlere dayanırdı. Benzer sektörde yapılmış projeler, önceki müşteri örnekleri, adam/gün hesapları ve faz bazlı planlama alışkanlıkları; süre ve maliyet tahminlerinin temelini oluştururdu.

Bu yaklaşımın altında yatan temel varsayım şuydu:

“Dün yapılan işler, yarın da büyük ölçüde benzer şekilde yapılacaktır.”

Analiz, geliştirme, test ve canlıya geçiş fazları net çizgilerle ayrılır; kapsam baştan tanımlanır ve mümkün olduğunca sabit tutulmaya çalışılırdı. Elbette değişiklikler olurdu, ancak bu değişikliklerin sayısı ve etkisi belirli sınırlar içinde kalırdı. Bu sayede proje planı, tüm belirsizliklere rağmen makul bir öngörü sunabilirdi.

Yapay Zekâ Bu Dengeleri Neden Bozdu?
Read more

ERP and CRM transformation projects are, by their nature, long-running, high-cost initiatives that simultaneously impact many functions across an organization. For this reason, once a decision is made to launch such a project, it is critical not only for technical teams but for all stakeholders to truly internalize why the project is being undertaken, which objectives it serves, and what kind of value it is expected to create once successfully completed. Otherwise, as we have seen countless examples of both globally and in Türkiye, failure often stems not from integration challenges or technical infrastructure gaps, but from psychological and managerial factors such as poor expectation management, lack of ownership, weak decision-making processes, avoidance of responsibility, and resistance to change.

The picture I have observed recently across many large-scale companies in Türkiye clearly confirms this reality: the primary barrier to digital transformation is not software itself, but the invisible resistance accumulating on the human and management side of organizations. In this article, I aim to examine in detail what I describe as “loyalty to the past”—an approach that I believe plays a critical role in driving ERP and CRM projects toward failure—by exploring its causes, consequences, and impact on transformation initiatives.

Image-1

Read more

Frontier firm: AI-ready organizasyonların yolculuğu

“Frontier firm” olmak; yalnızca yapay zekâ kullanan değil, yapay zekâya hazır (AI-ready) bir organizasyon ve altyapı kurabilmiş olmak demek.

Microsoft’un yeni yayımladığı “2025 Work Trend Index” raporu tam da bu noktaya parmak basıyor: Rapora göre artık sadece AI kullananlar değil, iş yapış biçimini AI ile yeniden tasarlayan “Frontier Firm”ler (Öncü Firmalar) rekabette devasa bir fark yaratıyor.

İnsan + yapay zekâ iş birliğini günlük işlerin içine alabilen, ihtiyaç anında zekâ üretebilen ve bunu güvenli şekilde ölçekleyebilen firmalar bu çizgide yer alıyor. AI-ready olmak sadece model seçmekle olmaz; veri, süreç, güvenlik ve organizasyon birlikte hazır olmalı.

İşte tam bu noktada ERP ve CRM sistemleri kritik rol oynuyor. Çünkü yapay zekânın gerçek iş değeri üretebilmesi için: Doğru ve bağlama sahip veri

Standartlaştırılmış süreçler

Kurallı, denetlenebilir aksiyonlar gerekir.

Bunların doğal evi ise ERP ve CRM’dir. Bugün Dynamics 365 + Microsoft Copilot, bu sistemleri klasik kayıt sistemleri olmaktan çıkarıp AI-ready iş platformlarına dönüştürüyor.

Agentic yaklaşım, Copilot Studio ve MCP ile birlikte; Tek bir uygulamaya bağlı kalmadan, ERP–CRM–Power Platform hattında uçtan uca çalışan akıllı agent’lar oluşturmayı mümkün kılıyor.

AI-ready olmanın işin içindeki karşılığı:

• Finans: Copilot, tahsilat süreçlerini hızlandırır, mutabakat analizlerini destekler. Finans ekipleri “iş yapan” değil öngörü üreten stratejistlere dönüşür.
• Satış / CRM: Görüşmeler otomatik özetlenir, satış ekipleri veri girişi yerine stratejik ilişki yönetimine odaklanır.
• Yaygınlaştırma: Dynamics 365 Premium ile gelen Copilot Credits, bu dönüşümün kontrollü ve ölçeklenebilir şekilde yaygınlaştırılmasını sağlar.

Özetle: Frontier firm olmak; AI’ı yanına ekleyen değil, AI ile çalışacak şekilde tasarlanmış bir organizasyon olmaktır. ERP ve CRM bu yolculuğun omurgasıdır.

Soru: Sizce AI-ready dönüşümde ilk adım nereden gelmeli? Finans, satış, operasyon, yoksa organizasyonel karar alma süreçleri mi?

#FrontierFirm #AIReady #MicrosoftCopilot #Dynamics365 #ERP #CRM #AgenticAI #WorkTrendIndex2025 #DigitalTransformation

Birçok kurumla Agentic AI (Yapay Zeka Ajanları) üzerine konuşmaya başladığımızda niyet hep aynı: “Hadi, kendi kendine karar veren ajanlar kurgulayalım.” “Bu süreçleri otonom hale getirelim.” “AI bizim rekabet avantajımız olsun.”
Görünen kısımda her şey kusursuz. Ama buzdağının suyun altında kalan kısmına indiğimizde gerçekle yüzleşiyoruz.
Agentic AI projelerini yavaşlatan şey modellerin kapasitesi değil; yıllardır halı altına süpürülen, “yarın hallederiz” denilen teknik borçlardır:

Parçalanmış Veri Yapısı: ERP ve CRM’de başka, diğer uygulamalarda başka konuşan, birbiriyle küs veri setleri.
“Varmış Gibi” Yapan API’lar: Dokümantasyonu olmayan, ölçeklenemeyen, AI’ın çağırdığında cevap veremeyen entegrasyonlar.
Gizli İş Mantığı: Kodların içine gömülmüş, kimsenin nedenini hatırlamadığı ama sistemi ayakta tutan o “legacy” bağımlılıklar.
Yönetişim ve Güvenlik: AI’ın kurumsal veriye dokunmadan önce geçmesi gereken KVKK, GDPR ve siber güvenlik barikatları.

Gerçek şu: Agentic AI, sisteminizin üzerine konan şık bir şapka değildir. O, sisteminizin her katmanında yürür ve ertelediğiniz her sorunu yüzünüze çarpar.

AI Hızına, Statik Sistemlerle Yetişemezsiniz

Yapay Zeka dinamik ve öğrenen bir yapı; ancak onu esnek olmayan, güncellenmeyen ve katı kurallarla örülmüş “hantal” bir ERP/CRM sistemine entegre etmek, Formula 1 motorunu kağnıya takmaya benzer.

Eğer veriniz kirliyse veya süreçleriniz sadece “kağıt üzerinde” yaşıyorsa; AI bu hatayı saniyeler içinde analiz eder. Sonuç? Manuel sistemde günler sürecek bir hatanın, AI eliyle saniyeler içinde tüm organizasyona yayıldığı bir “dijital kaos.”

Gerçek dönüşüm, dünyanın en iyi AI modelini seçmekle değil; o modelin üzerinde yürüyeceği otoyolu (ERP/CRM mimarisini) esnek ve canlı hale getirmekle başlar.

İyi haber mi? AI stratejisi size yönü verir; ama entegrasyon, yönetişim ve temiz bir veri mimarisi sonucu belirler. Suyun altındaki katmanları güçlendirdiğiniz her adım, AI’ı daha az “kırılgan”, daha fazla “güvenilir” kılar.
Buzdağının altını görmezden gelmeyi bırakıp, ona saygı duyduğumuzda AI dönüşümü başlar.

Sizin “su altı” hazırlıklarınız ne durumda? AI ajanlarınız sisteminizde yürümeye başladığında neyle karşılaşacaklar?

#AgenticAI #ERP #CRM #DigitalTransformation #Dynamics365 #PowerPlatform #DataGovernance #TechnologyLeadership

AI, Low-Code’u Öldürüyor mu, Yoksa Onu Gerçek Amacına mı Kavuşturuyor?

Son günlerde çok sık soruluyor: “Pro-Code bu kadar kolaylaşmışken, Low-Code/No-Code yatırımı yapmak ölü yatırım mı?”
20 yıllık kurumsal sistem tecrübem bana şunu söylüyor: Mesele hiçbir zaman ‘kod yazmak’ değildi. Mesele, o kodu kurumsal bir disiplin içinde ‘yaşatabilmekti’.
İşte AI’ın kod yazma gücüne rağmen Low-Code’un hayati kalmasının 3 sebebi:

1. Kod vs. Bağlam (Context): AI size boilerplate kodu saniyeler içinde verir. Ancak o kodun kurum içindeki yetki matrisine, güvenlik protokollerine ve iş akışına uyumunu (Context) sağlayan şey Low-Code platformunun hazır mimarisidir. AI “nasıl” yazılacağını bilir, Low-Code ise “neden ve hangi kuralla” çalışacağını.
2. Hız vs. Sürdürülebilirlik (Sustainability): AI ile prototip üretmek artık saatler sürüyor. Ama kurumsal dünyada ‘hız’ tek başına bir değer değildir. Asıl soru şu: “Bu çözümü 2 yıl sonra kim ayakta tutacak?” Low-Code, kodun yaşam döngüsünü (Lifecycle) standartlaştırarak “kişiye bağımlı kod” riskini ortadan kaldırır.
3. Kaostan Orkestrasyona: AI kod üretimini demokratikleştirirken, beraberinde büyük bir denetim riski getiriyor. Low-Code artık sadece bir uygulama geliştirme aracı değil; AI tarafından üretilen yeteneklerin, agent’ların ve akışların yönetildiği bir **”Kurumsal Kontrol Katmanı”**dır.

Özetle: AI kodu hızlandırır, Low-Code ise o kodun kurumsal bir sistem içinde “aklı başında” çalışmasını sağlar. Kazananlar; sadece en hızlı kod yazanlar değil, AI ile üretilen hızı, Low-Code ile kontrol altında tutabilenler olacak.
Sizce AI, kurumsal yazılım projelerindeki “bakım ve idame” maliyetlerini gerçekten düşürecek mi, yoksa yönetilemeyen bir kod yığını mı yaratacak?