Üniversite–sanayi iş birliği, kurumsal farklılıklar yerine iki tarafın tek başına çözemediği ortak sorunlara dayanmalıdır. Politika ancak iki tarafı kendi isteğiyle işbirliğine çeken, ortak sorunlara ortak çözümler geliştirecek şekilde tasarlanırsa başarılı olabilir.
Ankara Sanayi Odası (ASO), “İkinci Dalga: Erişimden Derinliğe” başlıklı raporunda Türkiye’nin yükseköğretime erişimi artırmasının ardından (her ile bir üniversite politikası) nitelik sorununa odaklanması gerektiğini savunuyor (Cansız & Dinçer, 2026). Rapora göre üniversitelerin araştırma kapasitesinin güçlendirilmesi, doktora eğitimine ve ileri becerilere ağırlık verilmesi, araştırma sonuçlarının ticarileştirilmesi ve üniversite–sanayi iş birliğinin geliştirilmesi yönünde adımlar atılması gerekiyor. Bir diğer ifadeyle rapor, Türkiye’nin yükseköğretim sisteminde niceliksel genişleme aşamasından araştırma, teknoloji ve nitelikli insan kaynağını esas alan yeni bir aşamaya geçmesini öneriyor.
Bu raporun taslak bir versiyonunu daha önce okumuş ve çeşitli öneriler sunmuştum. Önerilerimin temelinde üniversite–sanayi iş birliğinin yalnızca üniversitelerin kapasitesiyle açıklanamayacağı, sanayinin bilgi ve araştırma talebinin de geliştirilmesi gerektiği yatıyordu. Raporu yazan ekibin üniversite-sanayi iş birliği ve sanayinin sorunları üzerine epeyce bir çalışması var. ASO da bu konuda son iki yılda farklı içeriklerde yayınlar üretti; hatta bunların bir kısmına ben de destek verdim. Bu rapor, bekleneceği üzere, üniversite–sanayi iş birliğine ağırlıklı olarak sanayicinin gözünden bakıyor. Sonuçta raporu yayımlayan kurum bir sanayi odası.
Bu yazı için ilk bakışta iki yol izleyebilirdim. Birincisi, üniversitenin temel işlevlerinin sanayinin ihtiyaçlarına indirgenemeyeceğini söyleyerek raporu eleştirebilirim. İkincisi ise üniversitenin gözünden alternatif bir üniversite–sanayi iş birliği modeli anlatabilirim. İlk yaklaşımda sanayinin üniversiteden beklentilerini, ikincisinde üniversitenin özerklik, temel bilim ve uzun vadeli araştırma kaygılarını öne çıkarabilirdim.
Ancak bu iki yaklaşımın da tartışmayı fazla ilerleteceğini düşünmüyorum. Çünkü her ikisi de üniversite ile sanayinin birbirinden farklı kurumlar olduğu tespitiyle başlıyor. Üniversitenin amacı bilgi üretmek ve eğitim vermek, sanayinin amacı ise üretmek ve kâr elde etmektir. Birinin zaman ufku uzun, diğerinin kısadır. Üniversite açık veri ve açık bilgi, sanayi ise kapalı bilgi ve fikrî mülkiyet prensibi üzerine kuruludur. Üniversite–sanayi iş birliğini farklılıklar üzerinden düşünmenin tarafları birbirine yaklaştırmak yerine aralarındaki sınırı yeniden ürettiğini gözlemliyorum.
Üniversite–sanayi iş birliğini tartışma zeminini farklı bir soru üzerine kurmalıyız: Üniversiteler bilimsel bilgi üretirken ve eğitim verirken hangi güçlüklerle karşılaşıyor? Sanayi kuruluşları üretim yaparken, teknoloji geliştirirken ve rekabet ederken hangi sorunları yaşıyor? Bu güçlüklerin arkasında ortak nedenler var mı? Varsa iş birliği, iki tarafı amaçsal olarak birbirine yaklaştırmaktan ziyade her iki tarafın sorunlarını birlikte çözecek şekilde tasarlanabilir mi?
Başka bir ifadeyle, üniversite–sanayi iş birliğinin çıkış noktası kurumsal farklılıklardan ziyade ortak sorunlara ortak çözümler olabilir mi? Aşağıda dört ortak sorun alanını ön plana çıkararak yazıyı biraz daha somutlaştıralım.
Büyüyen bilgi yükü ve nitelikli insan kaynağı
Üniversiteler ile sanayinin ortak sorunlarından birisi, bilgi birikiminin hızla genişlemesidir. Günümüzde bir araştırmacının kendi alanındaki bilgiye hâkim olması, yeni yöntemleri öğrenmesi ve bilimsel sınıra katkı yapması giderek zorlaşıyor. Benjamin Jones’un “bilgi yükü” olarak tanımladığı bu süreç, araştırmacıları daha uzun süre eğitim almaya, daha dar alanlarda uzmanlaşmaya ve ekipler içinde çalışmaya yöneltiyor (Jones, 2009).
Benzer bir gelişme sanayide de yaşanıyor. Karmaşık bir ürün artık tek bir mühendislik alanının bilgisiyle geliştirilemiyor. Bir makine üreticisinin malzeme bilimi, elektronik, yazılım, veri analitiği, enerji verimliliği ve uluslararası standartlar hakkında bilgiye ihtiyacı var. Firmaların çalışanlarından beklediği beceriler artarken mevcut bilgi hızla eskiyor. Bu nedenle hem üniversiteler hem de firmalar nitelikli insan yetiştirmekte, uzmanları kurumlarında tutmakta ve farklı uzmanlıkları bir araya getirmekte zorlanıyor.
Bu ortak sorun, sanayiye eleman yetiştiren bir üniversite modeliyle çözülemez. Daha uygun bir araç, üniversite ile firma tarafından birlikte istihdam edilen araştırmacılar ve sanayi doktorası programlarıdır (Thune, 2009). Doktora araştırmacısının bir üniversite danışmanı ve bir firma danışmanı bulunabilir ve araştırma konusu tarafların birlikte tanımladığı uzun vadeli bir problemden hareketle belirlenebilir. Araştırmacıya üç ila beş yıllık güvenceli bir çalışma dönemi, araştırma altyapısına erişim ve mezuniyet sonrasında hem akademide hem sanayide ilerleyebileceği açık kariyer seçenekleri sunulabilir. Böylece üniversite araştırmacı yetiştirirken sanayi de bilimsel bilgiyi uygulamaya aktarabilecek ve bu süreci yönetebilecek insan kaynağı kazanır.
Ekip çalışması uzmanlaşma ve koordinasyon
Bilimsel üretim giderek ekip çalışmasına dayanıyor. Araştırmalar, ekiplerin bilimsel ve teknolojik bilgi üretimindeki ağırlığının uzun süredir arttığını gösteriyor (Wuchty vd., 2007). Üstelik önemli sorunlar çoğu zaman tek bir disiplinin sınırları içinde çözülemiyor. İklim, sağlık, enerji veya yapay zekâ gibi alanlarda farklı disiplinlerden araştırmacıların birlikte çalışması gerekiyor.
Sanayide de benzer bir örgütlenme var. Firmalar ürünün bütün bileşenlerini kendi bünyelerinde geliştirmiyor. Bilgi tedarikçilere, yazılım şirketlerine, danışmanlara, laboratuvarlara ve müşterilere dağılmış durumda. Özellikle KOBİ’lerin ihtiyaç duydukları bütün uzmanlıkları firmada yapmaları mümkün değil. Sorun, üniversitenin bilgisini firmaya “aktarmaktan” çok, farklı kurumlara ve kişilere dağılmış bilgiyi belirli bir problem etrafında bir araya getirmektir.
Bu amaçla sektörlere veya kurumlara göre örgütlenen iş birliği platformları yerine problem odaklı araştırma konsorsiyumları kurulabilir. Örneğin “makine sektöründe iş birliği” gibi geniş bir başlık yerine enerji tüketimini azaltan üretim süreçleri, medikal cihazlarda yerlileştirme veya yapay zekâ destekli kalite kontrol gibi somut problemler seçilebilir. Her konsorsiyumda üniversiteler, büyük işletmeler, KOBİ’ler ve ilgili araştırma altyapıları bulunmalıdır. Programın günlük koordinasyonu ise teknik bilgiye sahip profesyonel program yöneticileri tarafından yürütülmelidir. Hatta sadece bu tip platformların üyelerinin kurduğu konsorsiyum projelerine finansal destek veren yapılarla bu öneri desteklenebilir (geçmişte TUBİTAK Arayüz Destekleri(AYDE)’nin buna benzer bir şeye evrilmesi planlanıyordu). Bu öneri son birkaç yılda epey revaçta olan misyon odaklı politika kurgusundan da beslenebilir (Mazzucato, 2018).
Araştırma altyapısının artan maliyeti
Üçüncü ortak sorun araştırma ve teknoloji altyapısının maliyetidir. Üniversitelerin ileri laboratuvarları kurması, cihazları yenilemesi ve teknik personeli koruması pahalı ve zor bir süreç. Pek çok cihaz proje bütçesiyle satın alınıyor, ancak bakım, kalibrasyon ve uzman personel giderleri karşılanamadığı için kısa sürede atıl kalabiliyor. Altyapılar kurulduktan sonra üniversite tarafından sürdürülebilirliğinin sağlanması bekleniyor, ancak çoğu zaman ileri düzeyde araştırma altyapısı kurmak için devlet desteğine dayanıyor.
Firmalar açısından da durum farklı değil. Özellikle KOBİ’ler, pahalı test ve doğrulama altyapılarına yatırım yapamıyor. Yeni bir ürün geliştirilse bile sertifikasyon, ölçüm, prototipleme ve pilot üretim imkânlarına erişilemediği için ticarileşme gecikiyor. Üniversitelerde yeterince kullanılmayan cihazlar bulunurken firmalar ihtiyaç duydukları altyapıya ulaşamıyor.
Kullanıcı ortaklığına dayalı bir araştırma altyapısı modeli bu soruna çözüm olabilir. Devlet kuruluş maliyetinin bir bölümünü üstlenirken üniversiteler, büyük firmalar ve KOBİ’ler işletme modeline katılabilir. Altyapının kullanımından elde edilen gelir bakım, cihaz yenileme ve teknik personel için kullanılabilir. Bu politika tasarımının başarısını kullanıcı çeşitliliği, firmalar için çözülen teknik problemler, yetiştirilen uzmanlar ve firmaların test maliyetlerindeki azalma gibi metriklerle ölçebiliriz. Böyle bir sistem üniversitenin araştırma kapasitesini korurken firmaların teknoloji geliştirme maliyetini düşürür.
Uzun öğrenme süreçleri ve kısa destek dönemleri
Üniversite ile sanayinin ortaklaştığı bir başka sorun, karmaşık teknolojilerin uzun öğrenme süreçleri gerektirmesine karşın araştırma destek programlarının kısa süreli olmasıdır. Akademik projeler çoğu zaman iki veya üç yılda tamamlanıyor, proje sona erdiğinde ekip dağılıyor ve edinilen bilgi yeni bir kurumsal kapasiteye dönüşemiyor. Firmalar da kısa vadeli piyasa baskısı altında sonucu belirsiz ve uzun süreli Ar-Ge yatırımlarından kaçınabiliyor.
Bu durum üniversite–sanayi projelerinin sayısını ya da fon miktarını artırarak çözülemez. Araştırma desteği aşamalı ve koşullu portföyler hâlinde tasarlanabilir. İlk aşama problemin tanımlanmasına ve ortak ekibin kurulmasına, ikinci aşama somut araştırma çıktılarına, sonraki aşamalar prototip, test, pilot uygulama ve ölçeklenmeye ayrılabilir. Bir sonraki destek dilimi teknik öğrenme, ekibin devamlılığı, firmanın projeye kaynak ayırması ve yeni araştırma kapasitesinin oluşması gibi faktörlere göre belirlenebilir. Yeterince başarı gösteremeyen projeler sonlandırılarak, ilerleyen projelere ise daha uzun süre ve daha yüksek fonlarla desteklenerek örneğin yukarıda ikinci önerideki iş birliği platformlarının nüvesi oluşturulabilir.
Sanayi odaları nasıl bir rol üstlenebilir?
“Ortak sorunlara ortak çözümler” yaklaşımı sanayi odalarına da farklı bir görev tanımlıyor. Sanayi odalarının üniversite–sanayi iş birliğine temel katkısı, sanayinin dağınık ve çoğu zaman ifade edilmekte zorlanılan bilgi talebini örgütleyebilmesidir.
Sanayi odaları, firmaların tek başına çözemediği ortak teknoloji problemlerini belirleyebilir, büyük işletmeler ile KOBİ’leri aynı araştırma programlarında buluşturabilir, firmaların üniversite araştırmalarına ortak finansman sağlamasını teşvik edebilir, araştırmacılar için sanayide gerçek kariyer yolları oluşturulmasına öncülük edebilir ve ortak altyapıların kullanım modelini koordine edebilir.
Kısacası sanayi odalarının görevi üniversiteyi sanayiye benzetmek değil, sanayinin bilgiye, araştırmaya ve nitelikli insan kaynağına olan talebini güçlendirmektir. Bir ekosistemde çeşitlilik önemlidir ve üniversite ve sanayiyi birbirine benzetmeyi amaçlayan programlar uzun vadede ekosistemin sağlığını olumsuz etkiler.
Farklılıklardan önce ortak sorunlar
Üniversiteler ile sanayi kuruluşları elbette birbirinden farklıdır. Ama iş birliği stratejisini bu farklılıkların üzerine kurduğumuzda çözüm çoğu zaman taraflardan birini diğerine yaklaştırmaya çalışmak oluyor. Üniversiteden daha ticari, firmadan daha akademik davranması bekleniyor. Sonuçta çok sayıda protokol, program ve proje ortaya çıkmasına rağmen iş birliği kalıcı bir bilgi yaratmıyor ve yeni bir yetkinliğe dönüşmüyor.
Üniversite–sanayi iş birliğinin doğru zemini kurumsal farklılıklardan ziyade her iki aktörün tek başına çözemediği ortak sorunlardır. Politika ancak iki tarafı kendi isteğiyle iş birliğine çeken, ortak sorunlara ortak çözümler geliştirecek şekilde tasarlanırsa başarılı olabilir.
Kaynakça
Cansız, M., & Dinçer, A. (2026). İkinci dalga: Erişimden derinliğe. Ankara Sanayi Odası.
Jones, B. F. (2009). The burden of knowledge and the “death of the renaissance man”: Is innovation getting harder? The Review of Economic Studies, 76(1), 283–317. https://doi.org/10.1111/j.1467-937X.2008.00531.x
Mazzucato, M. (2018). Mission-oriented innovation policies: Challenges and opportunities. Industrial and Corporate Change, 27(5), 803–815. https://doi.org/10.1093/icc/dty034
Thune, T. (2009). Doctoral students on the university–industry interface: A review of the literature. Higher Education, 58(5), 637–651. https://doi.org/10.1007/s10734-009-9214-0
Wuchty, S., Jones, B. F., & Uzzi, B. (2007). The increasing dominance of teams in production of knowledge. Science, 316(5827), 1036–1039. https://doi.org/10.1126/science.1136099
Yazar, yapay zeka araçlarını yukarıda belirttiği kapsamda bilimsel yayın etiğine bağlı kalarak kullandığını beyan etmektedir. Yapay zeka desteğiyle üretilen içeriklerin tüm sorumluluğu yazara aittir.