Sarı Taksinin Bıraktığı İz

İstanbul’da bir taksi gün boyunca şehir hakkında farkında olmadan yüzlerce veri topluyor. Sabah köprüye kaç dakikada ulaştığını, yağmur başladığında hangi caddenin yavaşladığını, cuma akşamı hangi yöne doğru talebin arttığını, bir ara sokağın ne zaman ana arterden daha hızlı hale geldiğini sürekli kayda geçiriyor. Bu bilgiler, binlerce araç ve milyonlarca yolculuk bir araya geldiğinde şehrin hareketini anlatan büyük bir veri setine dönüşüyor.

BiTaksi’nin son dönemde ilgilendiği konu da biraz bu. 2013 yılında sarı taksiyi telefon ekranına taşıyan BiTaksi, bugüne kadar biriken hareket verisini kullanarak trafik tahmininden haritaya, rota optimizasyonundan filo yönetimine uzanan yeni bir teknoloji katmanı kurmak üzere.

Mobilite sektöründeki değişim de şirketleri bu yöne itiyor. PwC’nin Future of Mobility raporuna göre ulaşımda değer, otomobilin kendisinden giderek yazılıma, verilere ve bu sistemleri yöneten platformlara kayıyor. McKinsey’nin ‘Shared Mobility: Sustainable Cities, Shared Destinies’ çalışmasına göre, uygulama üzerinden çağrılan ulaşım hizmetleri 2019’da küresel çapta 15 milyardan fazla yolculuk ve 130 milyar dolarlık gelir oluşturdu. Robotaksi hizmetleriyle birlikte pazarın 2030’da 450-860 milyar dolara ulaşma potansiyeli taşıyor. Uber, Lyft, Grab gibi şirketler için mesele artık kaç yolculuk yapıldığının birkaç adım ötesine evrilmiş durumda.

BiTaksi CEO’su Kaan Sancaklı’ya göre şirketin hikayesinin sonraki kısmı burada başlıyor. Uygulamanın kodları 2012 başında yazılmaya başlandı. Mart 2013’te yayına girdiğinde Türkiye’de taksicilerin akıllı telefon kullanım oranı düşüktü. Ürün ekibinin ilk meselesi karmaşık bir algoritma değil, taksicinin uygulamayı kullanmasını sağlamaktı. Kurucu Nazım Salur’un o dönemki brief’lerinden biri, uygulamanın televizyon kumandası kadar kolay kullanılabilmesiydi. Sürücü ekranındaki büyük ‘boş/meşgul’ düğmesi de bunun sonucuydu.

Bugün aynı ekranın arkasındaki sistem çok daha karmaşık. Bir yolcu taksi çağırdığında talep artık en yakın sürücüye gitmiyor; sistem yoğunluğa göre üç ile beş sürücüyü değerlendiriyor, geçmiş davranışlarına bakarak çağrıyı kabul etme ihtimallerini hesaplıyor. Bazen sürücünün vardiya sonunda dönmek istediği bölgeyi bile hesaba katıyor. Örneğin aracını Pendik’te teslim edecek bir sürücünün Kadıköy’den Pendik yönüne giden bir yolcuyla eşleştirilmesi, sürücü için boş kilometreyi, şehir için gereksiz trafik ve yakıt tüketimini azaltıyor. Bitaksi CTO’su Engin Tanrıkulu’na göre, yoğun saatlerde 18 saniyeye kadar çıkan eşleşme süresi 11-12 saniyeye indirildi; genel ortalama ise yaklaşık 10 saniye.

Bugün BiTaksi’nin elinde 500 milyondan fazla yolculuk ve hareket kaydından oluşan bir veri havuzu var. İstanbul’da günün her saatinde dolaşan taksiler bu havuzu beslemeye devam ediyor. Taksinin ürettiği veri, otomobil hareketini tahmin etmeye çalışan bir sistem için ayrı bir değer taşıyor. Harita projesinin arkasındaki bir diğer neden ise maliyet: BiTaksi son beş yılda büyürken kullandığı küresel harita servislerinin maliyetinin yaklaşık beş kat arttığını söylüyor. Şirket bu bağımlılığı azaltmak ve yıllardır biriken veriden daha fazla yararlanmak amacıyla kendi altyapısını geliştiriyor.

BiTaksi önümüzdeki bir yıl içinde kendi trafik tahmin sistemini kararlı hale getirmeyi, bir ile üç yıllık dönemde ise bu altyapıyı lojistik ve filo yönetimi şirketlerinin kullanabileceği bir ürüne dönüştürmeyi planlıyor. Ekonomik fırsat da büyük: Grand View Research, küresel dijital harita pazarının 2026’da yaklaşık 36 milyar dolara, 2033’te ise 77 milyar doların üzerine çıkacağını öngörüyor. Bugün pazarın en büyük parçası navigasyon olsa da filo yönetimi, lojistik, araç takibi ve otonom sürüş, haritanın giderek daha fazla kullanıldığı alanlar arasında.

Bugün bir sürücünün çağrıyı kabul edip etmeyeceğini hesaplayan sistemle, yarın hangi otonom aracın hangi bölgede bekleyeceğine ya da hangi yolcuya gönderileceğine karar veren sistem, teorik olarak aynı teknoloji zincirinin devamı. Şirket bu nedenle uzun vadede kendini otonom araçların yazılım ve karar sistemleri tarafında konumlandırmayı düşünüyor.

BiTaksi tamamen AWS üzerinde çalışan bulut tabanlı bir altyapı kullanıyor. Yağmur, maç sonu ya da akşam iş çıkışı gibi ani talep artışları bu sayede kapasite büyütülerek karşılanabiliyor. Yazılım geliştirmede yapay zeka desteği de giderek yaygınlaşıyor. Şirkete göre test sürelerinde yüzde 40’a varan kısalmalar ölçülüyor. Bir haritanın yolları güncel tutması, kapanan güzergahları algılaması, hatalı GPS verilerini ayıklaması ve bunu başka şirketlerin sistemlerine güvenilir biçimde aktarabilmesi gerekiyor; lojistik şirketine satılacak bir hizmette birkaç dakikalık hata, kullanıcıya yanlış rota göstermekten çok daha pahalı sonuçlar doğurabilir.

BiTaksi 2013’ten bu yana elindeki yüz milyonlarca hareket kaydıyla başka bir cevap arıyor. Belki birkaç yıl sonra şirketin en değerli ürünü ekranda gördüğümüz sarı otomobil olmayacak. O otomobilin İstanbul’da bıraktığı iz kendinden daha kıymetli hale gelecek.