Bu nedenle RapidCase, Samsung’un çalışma modelini iyi özetliyor: Yapay zekâ, verilerin merkezî bir ofise ulaşmasından sonra devreye girmek yerine, bilginin ilk kez toplandığı saha noktasına yerleştiriliyor.

Ancak önemli bir ayrım var. RapidCase hâlâ bir kavram kanıtı. Dolayısıyla bu örnek, belirli bir iş akışının neleri mümkün kılabileceğini gösteriyor; kamu güvenliği operasyonlarında geniş ölçekli ve tamamlanmış bir kullanım anlamına gelmiyor.

Knox, yapay zekâ kullanımında BT ekiplerine kontrol sağlıyor

Hassas verilerle çalışan kuruluşlar için yalnızca bir yapay zekâ özelliğinin bulunması yeterli değil. Bu özelliğin verileri nasıl işlediği ve hangi kurallara tabi olduğu da belirlenmeli.

Samsung’un Knox Service Plugin aracı, yöneticilerin bulut işlemeye bağlı Galaxy AI özelliklerini kısıtlamasına veya Galaxy AI işlevlerini kurum politikalarına uyacak şekilde devre dışı bırakmasına olanak tanıyor.

Bu yaklaşım, yapay zekâyı yalnızca “açık” ya da “kapalı” bir seçenek olarak görmekten daha ayrıntılı bir kontrol sunuyor. Kuruluşlar hangi işlevlerin kabul edilebilir olduğunu, hangilerinin bulut bağlantısı gerektirdiğini ve hangilerinin yönetilen cihazlarda kullanılmaması gerektiğini değerlendirebiliyor. Samsung ayrıca büyük işletmeler için Galaxy AI kullanımının BT yöneticileri tarafından şirket politikalarına göre yapılandırılabileceğini belirtiyor.

Güvenlik ekipleri açısından pratik kazanım, yönetişimin cihaz yönetimi katmanına taşınması. Böylece yapay zekâ politikası, çalışanların kişisel tercihlerine bırakılmak yerine yönetilen cihaz filosunun yapılandırmasının bir parçası hâline gelebiliyor.

Cihaz içi işlem, buluta olan bağımlılığı azaltabiliyor

Galaxy AI, cihaz üzerinde ve bulutta gerçekleştirilen işlemlerin bir bileşimini destekliyor. Samsung’un kurumsal dokümantasyonu da buluta bağlı özelliklerin kısıtlanmasına yönelik kontroller sunuyor.

Veriye duyarlı veya bağlantının sınırlı olduğu saha çalışmaları için bu ayrım önemli. Cihaz üzerinde gerçekleştirilebilen görevler, haricî bir servise ihtiyaç duyan görevlerle aynı veri yolunu izlemek zorunda kalmıyor.

Bu, Galaxy AI’daki her işlevin yerel olarak çalıştığı veya kurumların kendi veri koruma incelemesini yapmasına gerek kalmadığı anlamına gelmiyor. Anlamı şu: Dağıtım ekipleri, yapay zekâ yeteneklerini işleme gereksinimlerine göre değerlendirebiliyor ve farklı işlevlere farklı politikalar uygulayabiliyor.

Yapay zekâ sisteminin bir parçası da cihazın kendisi

Saha operasyonlarında uç cihaz, yazılımın içine yerleştirildiği tarafsız bir kutu değildir. Görevliler ve müdahale ekipleri masa başından uzakta çalışabilir, kanıtları gerçek zamanlı toplayabilir ve zorlu koşullarda görevini sürdürebilir. Bu nedenle Samsung’un yaklaşımı; yapay zekâ iş akışını Galaxy donanımı, cihaz yönetimi ve kurumsal yazılım ekosistemiyle birlikte tasarlıyor.

Samsung Singapore, Milipol TechX 2026 etkinliğinde RapidCase’i HTX’in yanı sıra Viasat, Versaterm, Airbus ve HeadwallVR gibi iş ortaklarıyla birlikte tanıttı. Gösterimler; dayanıklı saha mobilitesi, filo ve donanım kontrolleri, kanıt iş akışları ve sürükleyici komuta merkezi deneyimleri gibi başlıklara uzanıyordu.

Burada ekosistem yaklaşımı önem taşıyor. Güvenli bir cihaz tek başına operasyonel iş akışını tamamlamıyor. Yapay zekânın ofis dışındaki çalışmalarda gerçekten faydalı olabilmesi için bağlantı, kanıt toplama, iletişim, eğitim ve komuta merkezi araçlarının birlikte çalışması gerekiyor.

Uç yapay zekâ eğitim ve çalışan iyilik hâli senaryolarını da kapsıyor

HTX’in Fortifyedge ile çalışması, saha operasyonlarında farklı bir kullanım alanı gösteriyor. Platform; sanal eğitmenler, uyarlanabilir eğitim sistemleri ve farklı ekiplerle rol yapabilen gerçekçi yapay zekâ avatarları üzerinden karma gerçeklik eğitimlerini destekliyor. HTX ayrıca bir akıllı saat üzerinde barındırılabilen ve görevlilerden fizyolojik ve davranışsal veriler toplayan sensörleri kullanan bir kavram kanıtından söz ediyor.

Bu örnek, kurumsal uç yapay zekâ tartışmasını olay raporlamasının ötesine taşıyor. Yapay zekâ yalnızca sahadan gelen bilgiyi işlemek için değil, hazırlık süreçlerini ve çalışan takibini desteklemek için de kullanılabilir. Bununla birlikte bu tür uygulamalar özellikle hassas kişisel veriler içerdiğinden açık yönetişim, rıza ve veri saklama politikaları gerektiriyor.

Kuruluşlar için ortaya çıkan pratik çerçeve

Samsung ile HTX arasındaki çalışmalar, kritik görev ortamlarında yapay zekâyı değerlendiren kuruluşlar için şu başlıklara işaret ediyor:

• Doğru işlem konumunu seçin. Hangi görevlerin cihaz üzerinde, hangilerinin bulut servisleriyle yürütülebileceğini belirleyin.
• Politikaları uygulanabilir hâle getirin. Kurum gereksinimlerini karşılamayan özellikleri kısıtlamak veya devre dışı bırakmak için cihaz yönetimi kontrollerinden yararlanın.
• Saha iş akışını merkeze alın. Yapay zekâyı yalnızca veriler merkezî ofise ulaştıktan sonra eklemek yerine, bilgiyi işin yapıldığı yerde toplayacak şekilde tasarlayın.
• Kavram kanıtını yaygın dağıtımla karıştırmayın. RapidCase olası bir iş akışını gösteriyor; tüm operasyonlarda üretim ortamına alınmış evrensel bir uygulama olarak sunulmuyor.
• Uzman iş ortaklarını sisteme dâhil edin. Bağlantı, kanıt yönetimi, eğitim ve komuta merkezi araçları, yapay zekâ destekli bir cihazın gerçek bir operasyon platformuna dönüşüp dönüşmeyeceğini belirleyebilir.

Sonuç olarak Samsung, kurumsal yapay zekâyı yönetilen bir uç platform olarak konumlandırıyor: Galaxy cihazları uç noktayı sağlıyor, Knox politika kontrollerini sunuyor, uygun görevlerde cihaz içi işlem buluta olan ihtiyacı azaltabiliyor ve iş ortakları alana özgü iş akışlarını ekliyor.

Şirketin şimdiye kadarki en güçlü mesajı, hassas operasyonların tamamının otomasyona hazır olduğu iddiası değil. Daha ölçülü ve uygulanabilir olan fikir şu: Kuruluşlar yapay zekâyı kademeli biçimde devreye alabilir; işlem konumu, cihaz yönetimi ve veri yönetişimi tercihlerini daha ilk aşamada sistemin içine yerleştirebilir.

Bu nedenle RapidCase, Samsung’un çalışma modelini iyi özetliyor: Yapay zekâ, verilerin merkezî bir ofise ulaşmasından sonra devreye girmek yerine, bilginin ilk kez toplandığı saha noktasına yerleştiriliyor.

Ancak önemli bir ayrım var. RapidCase hâlâ bir kavram kanıtı. Dolayısıyla bu örnek, belirli bir iş akışının neleri mümkün kılabileceğini gösteriyor; kamu güvenliği operasyonlarında geniş ölçekli ve tamamlanmış bir kullanım anlamına gelmiyor.

Knox, yapay zekâ kullanımında BT ekiplerine kontrol sağlıyor

Hassas verilerle çalışan kuruluşlar için yalnızca bir yapay zekâ özelliğinin bulunması yeterli değil. Bu özelliğin verileri nasıl işlediği ve hangi kurallara tabi olduğu da belirlenmeli.

Samsung’un Knox Service Plugin aracı, yöneticilerin bulut işlemeye bağlı Galaxy AI özelliklerini kısıtlamasına veya Galaxy AI işlevlerini kurum politikalarına uyacak şekilde devre dışı bırakmasına olanak tanıyor.

Bu yaklaşım, yapay zekâyı yalnızca “açık” ya da “kapalı” bir seçenek olarak görmekten daha ayrıntılı bir kontrol sunuyor. Kuruluşlar hangi işlevlerin kabul edilebilir olduğunu, hangilerinin bulut bağlantısı gerektirdiğini ve hangilerinin yönetilen cihazlarda kullanılmaması gerektiğini değerlendirebiliyor. Samsung ayrıca büyük işletmeler için Galaxy AI kullanımının BT yöneticileri tarafından şirket politikalarına göre yapılandırılabileceğini belirtiyor.

Güvenlik ekipleri açısından pratik kazanım, yönetişimin cihaz yönetimi katmanına taşınması. Böylece yapay zekâ politikası, çalışanların kişisel tercihlerine bırakılmak yerine yönetilen cihaz filosunun yapılandırmasının bir parçası hâline gelebiliyor.

Cihaz içi işlem, buluta olan bağımlılığı azaltabiliyor

Galaxy AI, cihaz üzerinde ve bulutta gerçekleştirilen işlemlerin bir bileşimini destekliyor. Samsung’un kurumsal dokümantasyonu da buluta bağlı özelliklerin kısıtlanmasına yönelik kontroller sunuyor.

Veriye duyarlı veya bağlantının sınırlı olduğu saha çalışmaları için bu ayrım önemli. Cihaz üzerinde gerçekleştirilebilen görevler, haricî bir servise ihtiyaç duyan görevlerle aynı veri yolunu izlemek zorunda kalmıyor.

Bu, Galaxy AI’daki her işlevin yerel olarak çalıştığı veya kurumların kendi veri koruma incelemesini yapmasına gerek kalmadığı anlamına gelmiyor. Anlamı şu: Dağıtım ekipleri, yapay zekâ yeteneklerini işleme gereksinimlerine göre değerlendirebiliyor ve farklı işlevlere farklı politikalar uygulayabiliyor.

Yapay zekâ sisteminin bir parçası da cihazın kendisi

Saha operasyonlarında uç cihaz, yazılımın içine yerleştirildiği tarafsız bir kutu değildir. Görevliler ve müdahale ekipleri masa başından uzakta çalışabilir, kanıtları gerçek zamanlı toplayabilir ve zorlu koşullarda görevini sürdürebilir. Bu nedenle Samsung’un yaklaşımı; yapay zekâ iş akışını Galaxy donanımı, cihaz yönetimi ve kurumsal yazılım ekosistemiyle birlikte tasarlıyor.

Samsung Singapore, Milipol TechX 2026 etkinliğinde RapidCase’i HTX’in yanı sıra Viasat, Versaterm, Airbus ve HeadwallVR gibi iş ortaklarıyla birlikte tanıttı. Gösterimler; dayanıklı saha mobilitesi, filo ve donanım kontrolleri, kanıt iş akışları ve sürükleyici komuta merkezi deneyimleri gibi başlıklara uzanıyordu.

Burada ekosistem yaklaşımı önem taşıyor. Güvenli bir cihaz tek başına operasyonel iş akışını tamamlamıyor. Yapay zekânın ofis dışındaki çalışmalarda gerçekten faydalı olabilmesi için bağlantı, kanıt toplama, iletişim, eğitim ve komuta merkezi araçlarının birlikte çalışması gerekiyor.

Uç yapay zekâ eğitim ve çalışan iyilik hâli senaryolarını da kapsıyor

HTX’in Fortifyedge ile çalışması, saha operasyonlarında farklı bir kullanım alanı gösteriyor. Platform; sanal eğitmenler, uyarlanabilir eğitim sistemleri ve farklı ekiplerle rol yapabilen gerçekçi yapay zekâ avatarları üzerinden karma gerçeklik eğitimlerini destekliyor. HTX ayrıca bir akıllı saat üzerinde barındırılabilen ve görevlilerden fizyolojik ve davranışsal veriler toplayan sensörleri kullanan bir kavram kanıtından söz ediyor.

Bu örnek, kurumsal uç yapay zekâ tartışmasını olay raporlamasının ötesine taşıyor. Yapay zekâ yalnızca sahadan gelen bilgiyi işlemek için değil, hazırlık süreçlerini ve çalışan takibini desteklemek için de kullanılabilir. Bununla birlikte bu tür uygulamalar özellikle hassas kişisel veriler içerdiğinden açık yönetişim, rıza ve veri saklama politikaları gerektiriyor.

Kuruluşlar için ortaya çıkan pratik çerçeve

Samsung ile HTX arasındaki çalışmalar, kritik görev ortamlarında yapay zekâyı değerlendiren kuruluşlar için şu başlıklara işaret ediyor:

• Doğru işlem konumunu seçin. Hangi görevlerin cihaz üzerinde, hangilerinin bulut servisleriyle yürütülebileceğini belirleyin.
• Politikaları uygulanabilir hâle getirin. Kurum gereksinimlerini karşılamayan özellikleri kısıtlamak veya devre dışı bırakmak için cihaz yönetimi kontrollerinden yararlanın.
• Saha iş akışını merkeze alın. Yapay zekâyı yalnızca veriler merkezî ofise ulaştıktan sonra eklemek yerine, bilgiyi işin yapıldığı yerde toplayacak şekilde tasarlayın.
• Kavram kanıtını yaygın dağıtımla karıştırmayın. RapidCase olası bir iş akışını gösteriyor; tüm operasyonlarda üretim ortamına alınmış evrensel bir uygulama olarak sunulmuyor.
• Uzman iş ortaklarını sisteme dâhil edin. Bağlantı, kanıt yönetimi, eğitim ve komuta merkezi araçları, yapay zekâ destekli bir cihazın gerçek bir operasyon platformuna dönüşüp dönüşmeyeceğini belirleyebilir.

Sonuç olarak Samsung, kurumsal yapay zekâyı yönetilen bir uç platform olarak konumlandırıyor: Galaxy cihazları uç noktayı sağlıyor, Knox politika kontrollerini sunuyor, uygun görevlerde cihaz içi işlem buluta olan ihtiyacı azaltabiliyor ve iş ortakları alana özgü iş akışlarını ekliyor.

Şirketin şimdiye kadarki en güçlü mesajı, hassas operasyonların tamamının otomasyona hazır olduğu iddiası değil. Daha ölçülü ve uygulanabilir olan fikir şu: Kuruluşlar yapay zekâyı kademeli biçimde devreye alabilir; işlem konumu, cihaz yönetimi ve veri yönetişimi tercihlerini daha ilk aşamada sistemin içine yerleştirebilir.