Yapay zekâ mühendislikte hız ve verimlilik sağlıyor. Kodlama, simülasyon ve üretim süreçlerinde bu araçlar kritik rol oynuyor.
2025 yılında mühendislerin öne çıkan yapay zekâ araçlarını öğrenmesi, kariyerleri için zorunlu hale geldi. Hem ücretsiz hem de ücretli çözümler sunan bu araçlar, farklı projelerde başarıyla kullanıldı.
Kod ve Tasarımda Yapay Zekâ Araçları
Cursor, GitHub Copilot ve Tabnine kod yazan mühendislerin en çok kullandığı araçlar arasında. Kod tamamlama, test üretimi ve hata bulma gibi özelliklerle zamandan büyük tasarruf sağlıyorlar.
Bu araçlar sadece bireysel yazılım geliştirmede değil, büyük projelerde de kendini gösteriyor. GitHub Copilot, Microsoft ve Shopify gibi firmalarda aktif olarak yazılım geliştirme süreçlerine entegre edildi.
| Araç | Ücretsiz Sürüm | Kullanım Alanı | Öne Çıkan Projeler |
|---|---|---|---|
| Cursor | ✔ | Kod tamamlama, hata yakalama | Kişisel yazılım projeleri, start-up uygulamaları |
| GitHub Copilot | ❌ (30 gün deneme) | Kod önerileri, test üretimi | Microsoft, Shopify yazılım projeleri |
| Tabnine | ✔ | Çoklu dil desteği, otomatik öneri | Küçük ölçekli ekiplerde üretkenlik artırımı |
Simülasyon ve Üretimde Yapay Zekâ
ANSYS AI, Siemens NX AI ve Autodesk AI simülasyon süreçlerinde öne çıkıyor. Termal, akışkan ve yapısal analizlerde mühendislerin işini kolaylaştırıyorlar.
Bu araçların kullanıldığı en bilinen projelerden biri İstanbul Afet Odaklı Dijital İkiz Platformu’dur. Globalde ise BMW’nin Regensburg fabrikasında dijital ikiz ile üretim planlama süresi %30 hızlandı.
| Araç | Ücretsiz Sürüm | Kullanım Alanı | Öne Çıkan Projeler |
|---|---|---|---|
| ANSYS AI | ❌ | Termal, akışkan, yapısal analiz | Polat Enerji rüzgâr türbini kestirimci bakım (TR) |
| Siemens NX AI | ❌ | Ürün yaşam döngüsü, simülasyon | BMW Regensburg dijital ikiz fabrikası (DE) |
| Autodesk AI | ✔ Öğrenci | CAD tasarım optimizasyonu | Konya Dijital İkiz Projesi (TR) |
Veri Analizi ve Üretkenlik İçin Yapay Zekâ
ChatGPT, Claude ve Perplexity AI teknik belgelerin sadeleştirilmesinde öne çıkıyor. MATLAB AI Toolbox ve Vertex AI ise veri analizi ve modelleme için tercih ediliyor.
Bu araçların projelerdeki yeri dikkat çekici. Türkiye’de İTÜ liderliğinde yürütülen AI-EDIH projesi, KOBİ’lerin üretim verilerini yapay zekâ ile optimize ediyor. Globalde Google Vertex AI, lojistik optimizasyon projelerinde yaygın şekilde kullanılıyor.
| Araç | Ücretsiz Sürüm | Kullanım Alanı | Öne Çıkan Projeler |
|---|---|---|---|
| ChatGPT (GPT-5) | ✔ | Modelleme, analiz, literatür taraması | İTÜ AI-EDIH Türkiye KOBİ dönüşümü (TR) |
| MATLAB AI | ❌ | Makine öğrenmesi, veri analizi | Havacılık test verisi modelleme (global) |
| Vertex AI | ✔ Deneme | Büyük veri analizi, optimizasyon | ABD liman lojistiği optimizasyonu (Port of Corpus Christi) |
| Notion AI | ✔ | Proje yönetimi, raporlama | Start-up proje yönetim süreçleri |
| Perplexity AI | ✔ | Teknik araştırma, literatür bulma | Üniversite araştırma projeleri |
Değerlendirme
2025 yılı mühendislikte yapay zekânın dönüm noktası oldu. Kod yazarken, tasarım yaparken veya veri analizi yaparken bu araçları kullanan mühendisler fark yaratıyor.
Türkiye’deki dijital ikiz ve enerji projeleri, globaldeki otomotiv ve lojistik uygulamalarıyla birleşince ortak sonuç net: Yapay zekâ öğrenmeyen mühendisler rekabet gücünü kaybedecek.
