SAS’ın yeni çözümü, kurumları ölçülebilir iş sonuçları sağlayan kuantum yapay zeka ile buluşturmayı hedefliyor.Kuantum donanımlarını destekleyen tedarik zincirinin giderek daha istikrarlı hale gelmesiyle birlikte, birçok uzman bu gelişmekte olan teknolojinin 2030’lu yılların başında popülerleşerek yaygın ölçekte kullanılabilir hale geleceğini öngörüyor. Ancak bu durum, kuantum teknolojilerinin sunduğu avantajlardan bugünden yararlanmanın mümkün olmadığı anlamına gelmiyor.Tam da bu noktada kuantum yapay zeka devreye giriyor. Mevcut kuantum donanımları üzerinde makine öğrenmesi algoritmalarının çalıştırılmasını temel alan bu yaklaşım, kurumların saatler süren işlemleri dakikalar içinde tamamlamasına veya mevcut altyapılarla çözülmesi mümkün görünmeyen problemlerin üstesinden gelmesine yardımcı olabiliyor. Aynı zamanda daha az veriyle daha verimli öğrenen modellerin geliştirilmesini, modellerin zaman içerisindeki kararlılığının artırılmasını ve çok daha fazlasını mümkün kılıyor.Peki tüm bu potansiyele rağmen kurumların daha fazla yatırım yapmasının önündeki engeller neler?Veri ve yapay zeka alanında faaliyet gösteren SAS, farklı sektörlerden 500’den fazla küresel liderle kuantum yapay zeka üzerine bir araştırma gerçekleştirdi. Araştırmanın 2025 yılında yayımlanan ilk bölümünde, uygulama maliyetlerinin yüksekliği benimsenmenin önündeki en büyük engel olarak öne çıkarken, bunu bilgi ve farkındalık eksikliği takip etmişti. Ancak 2026 itibarıyla tablo değişmeye başladı.2026’da kuantum yapay zeka benimsenmesinin önündeki başlıca engeller neler?Araştırmaya katılan liderlere göre 2026 yılında kuantum yapay zeka kullanımının önündeki en önemli engeller şu şekilde sıralandı:
- Gerçek dünyadaki kullanım alanlarına ilişkin belirsizlikler
- Yüksek uygulama maliyetleri
- Nitelikli insan kaynağı eksikliği
- Bilgi ve uzmanlık eksikliği
- Kuantum yapay zeka çözümlerinin sınırlı erişilebilirliği
- Net yasal düzenlemelerin (regülasyonların) eksikliği
- Kullanıcıların sektör bazlı kullanım senaryolarında klasik, kuantum ve hibrit sonuçları yan yana karşılaştırabilmesi ve iş problemleri için en uygun yaklaşımı belirleyebilmesi
- Mevcut testlerde 100 kattan fazla hızlanma ve %99’a varan maliyet avantajı sağlayan performans optimizasyon yetenekleri
- Soruları yanıtlayan, örnek kodlar sunan ve sonraki adımları öneren sanal kuantum yapay zeka asistanı
- Finans sektöründe dolandırıcılık tespit sistemlerinin doğruluğunu artırarak karmaşık işlem modellerinin daha etkin analiz edilmesi
- 5G ağ trafiğinin gerçek zamanlı optimize edilmesi
- Moleküler simülasyon ve ilaç keşfi süreçlerinin hızlandırılması
- Tedarik zinciri dağıtım süreçleri ile lojistik operasyonlarının optimize edilmesi
- Müşteri davranışlarına yönelik öngörüsel modelleme odaklı makine öğrenmesi süreçlerinin geliştirilmesi
- Doğal dil işleme uygulamalarında büyük dil modellerinin eğitimi için gereken süre ve kaynak ihtiyacının azaltılması












