Arnav Mishra, Doss’un Kurucu Ortağı ve CTO’su – Röportaj Serisi

Arnav Mishra, Doss‘un Kurucu Ortağı ve CTO’su, erken aşamadaki startup’lar ve büyük ölçekli altyapı sistemlerinde经验i olan bir full-stack mühendisi ve teknik liderdir. Doss’u kurmadan önce, Siteline’da kurucu mühendis olarak çalışmış ve izinler mimarisi, ERP entegrasyonları ve otomasyon çerçeveleri dahil olmak üzere temel sistemleri oluşturmuş, ayrıca işe alma, gelir operasyonları ve şirket kültürüne katkıda bulunmuştur. Kariyerinin早期lerinde, Rubrik ve Uber ve VMware gibi şirketlerde stajyer olarak çalışmış ve bulut altyapısı, veri sistemleri ve otomasyon konularında uzmanlık kazanmıştır. Teknik çalışmalarının yanı sıra, Techquitable Futures ve Contrary gibi organizasyonlar aracılığıyla mentorluk ve yetenek geliştirme konularında aktif olarak yer almıştır.

Doss, geleneksel ERP sistemlerini yeniden icat etmeye odaklanan bir modern entreprise yazılım şirketidir. Şirketin Adaptive Kaynak Platformu (ARP), iş akışlarını birleştirmek ve otomatikleştirmek için tasarlanmış esnek, AI-yerli bir operasyon platformudur. Miras ERP çözümlerine karşı bir composable alternatif olarak inşa edilen Doss, şirketlerin envanter, satın alma, finans ve teslimat gibi işlemleri tek bir sistem içinde yönetmesine olanak tanır. Platform, merkezi bir veri katmanı, kod yazmadan iş akışları ve gerçek zamanlı analizleri birleştirir, böylece işletmelerin hızlı bir şekilde dağıtabilmeleri, mevcut araçlarla entegre edebilmeleri ve uzun süreli uygulamalar veya pahalı danışmanlar olmadan operasyonlarını sürekli olarak geliştirebilmeleri sağlanır.

Doss’u inşa etme motivasyonu, Wiley’nin babasının imalat işini geleneksel yazılımın bozmasına ve sizin de fabrikalarda ve donanım tedarik zincirlerinde benzer sorunları ilk elden görmenize dayanmaktadır. Bu deneyimler Doss’u kurma ve ERP sistemlerini sıfırdan yeniden düşünme kararınızı nasıl etkiledi?

Doss’tan önce, bir FinTech startup’ın kurucu mühendisi olarak çalışıyordum. Alıcılarımız – CFO’lar, muhasebeciler vb. – bizim çözümümüzü neden kabul etmediğini sordu. ERP’yi uygulamaya çalıştıkları için çok meşgul olduklarını söyledi. ERP’nin arkaik dünyasına daha derinlemesine bakmaya başladım.

Gördüğüm en temel sorun, uygulamanın aylar veya yıllar alması, yüz binlerce ila milyonlarca dolar maliyeti olması ve tamamen insan danışmanlarının saatlik faturalandırmasıyla engellenmesiydi. Sonra, ERP gemisi bir kez sefere çıktığında, değişmezdi. İş devam ediyordu; sistem değil. Bu, bir mimari sorun, bir yapılandırma sorunu değil. Onu yamayla çözemezsin.

Bir yazılım geliştirici olarak, düşünebileceğim en yakın karşılaştırma şu oldu: hayal edin ki, kullandığınız en önemli araç – diyelim ki bir geliştirici olarak GitHub – yalnızca sizin şirketiniz için üçüncü taraf bir danışmanlık ajansı tarafından yıllar boyunca inşa edildi. Sonra, ürün bitirildiğinde, danışmanlar bakım, özellik geliştirmeleri ve destek olmadan ayrılırlar. Mühendisler buna karşı çıkardı.

Hiçbir modern teknoloji şirketi bu modelde çalışamaz. Wiley ve ben aynı sonuca vardık: onu düzeltmenin tek yolu, sıfırdan inşa etmekti.

Doss, geleneksel ERP sistemlerini değiştirmeye yönelik bir AI-yerli operasyon platformu olarak konumlandırılmaktadır. Doss’u bugün mümkün kılan ve on yıl önce mümkün olmayan temel mimari farklılıklar nelerdir?

Oracle ve SAP, maksimum dağıtımı elde etmek için, ERP’nin yapılandırması planeini, danışmanların ölçeklenebilir bir şekilde sunabileceği bir GUI tabanlı düzenleyici olarak basitleştirmek zorundaydı. En iyi uygulamaları korumak için, büyük sistemlerin önemli kısımlarını kilitleyip yalnızca kenarlarda bileşilebilirliklerine izin verdiler. Ancak gerçekte, dünya üzerindeki tüm işletmelerin iş uygulamaları maksimum esneklik gerektirir.

AI-yerli dünya, yazılım mühendisliğini bir zanaattan endüstriyel bir makineye dönüştürmeyi sağlar. Artık yazılım sistemlerini el ile oluşturmak zorunda değiliz; artık yazılım verimliliği, hesaplama ve tokenlerin bir fonksiyonudur.

Doss, tam da bunu göz önünde bulundurularak tasarlandı.

Müşterinin tüm Doss uygulamasını kodda tanımlayan ZSL adlı bir deklaratif alan spesifik dili (DSL) oluşturduk. “Terraform”ın Altyapı olarak Kod (IaC) çabalarına yaptığı şeyi düşünün, ancak iş uygulaması mantığına uygulandı. Müşterinin Doss uygulamasını nispeten düşük boyutlu bir programlama dilinde tanımlayarak, ERP çözümleri sunmak için ajanları ölçeklenebilir bir şekilde dağıtabiliyoruz.

ZSL yazıldıktan sonra, mimarinin en önemli kısmı, ajanların düşük kaliteli uygulamalar oluşturmasını önlemek için platforma en iyi uygulamaları dahil etmekti. Ekibimiz, büyük ölçekli ERP iş yüklerinin yükünü üstlenebilen bir dağıtılmış sistem ve bir çekirdek seviyesi zamanlayıcı oluşturdu. Ayrıca, Postgres gibi bir işlemsel veritabanının ve bir Veri Ambarının analitik yeteneklerinin birleşimini sunan bir HTAP veritabanı sistemi inşa ettik.

Platformu, kuruluşun başlangıcından itibaren kurumsal düzeyde güçlendirmek için inşa ettik. Sistem, tamamen ajanların dağıtımı için tasarlandı. Danışmanların aylarca veya yıllarca yaptığı işleri, nowait ajan altyapımızda ölçeklenebilir bir şekilde paralelleştirebiliyoruz.

Çok sayıda şirket hala satın alma, envanter ve sipariş yönetimi için elektronik tabloları ve parçalı araçları kullanıyor. Core iş verilerinin tek bir gerçeklik kaynağı olarak birleştirilmemesinin işletme açısından en büyük operasyonel kör noktaları nelerdir?

En büyük problem, kararların eski veya eksik bilgiler temelinde alınmasıdır. Envanter verilerinizi bir yerde, satın alma emirlerinizi başka bir yerde ve satış emirlerinizi üçüncü bir yerde tutuyorsanız, her zaman uzlaşıyor, manuel olarak, yavaşça ve olaydan sonra. Birisi stokun yanlış olduğunu veya bir tedarikçinin geride kaldığını fark ettiğinde, zaten bir işletme sorunu haline gelmiştir.

Verve Coffee Roasters, bu durumun nasıl pratikte bozulduğunu gösteren bir örnektir. ABD ve Japonya’da perakende, toptan, DTC ve kafeler aracılığıyla operasyonlar yürütüyorlar, ancak bağlı sistemler olmadan gerçek zamanlı envanter görünürlüğü olmadan tümünü ayrı ayrı yönetiyorlar. Yüksek trafikli yerlerde kendi kahvelerinden vazgeçtiler ve bir ana perakendeci lansmanında kritik stok çıkışı yaşadılar ve bu, önemli bir perakende ilişkisini sarstı. Veriler zaten vardı, ancak hiç kimsenin zamanında harekete geçebileceği şekilde bağlantılı değildi.

Daha ince bir sorun, parçalanmanın işletmelerin gerçek şeklini gizlemesidir. Bir yukarı akıştaki gecikme ile bir aşağı akıştaki bir teslimat sorununu göremezsiniz, çünkü bu iki şey ayrı araçlarda yaşıyor. Semptomları yönetiyor, siparişleri hızlandırıyor, güvenlik stoğu oluşturuyor ve manuel kontroller yapıyoruz, aslında neler olduğu hakkında anlamaya çalışmıyoruz. Birleştirilmiş bir sistem, sadece uzlaşı zamanını kaydetmez, aynı zamanda ne görebileceğinizi ve ne hakkında soru sorabileceğinizi değiştirir.

Temelde, bir işletme işletme olmadan bir sürüm kontrol sistemi (Git), bir gözlemlenebilirlik aracı (DataDog) veya merkezi bir veritabanı olmadan işletme gibi düşünün.

ERP uygulamaları geleneksel olarak büyük danışmanlık ekipleri ve aylar veya yıllar süren dağıtımlar gerektirmiştir. AI, işletme içindeki operasyonel yazılım uygulamalarının ekonomisini ve karmaşıklığını nasıl değiştirir?

Geleneksel uygulama modeli, nesillerdir süregelen yazılım uygulamalarının ortaya çıkan sonucudur. Artık o dünyada yaşamıyoruz.

ERP uygulamalarında bugün bir çarpık teşvik vardır – uygulama ne kadar uzun sürerse ve ne kadar etkili olmazsa, uygulayıcılar o kadar çok para kazanırlar. Çoğu yapımcı bundan yararlanmayacak, ancak hiç hız ve kaliteyle hareket etmeye teşvik edilmezler.

Ayrıca, geleneksel bir ERP anlaşmasında danışmanlık harcamasının yazılım harcamına oranı yaklaşık 9:1’dir, yani her bir dolar yazılım için dokuz dolar danışmanlık harcamaktasınız. Büyük bir işletme için bu çok ağrılıdır, orta ölçekli işletmeler için ise engeldir. Bu nedenle, ya yazılımı gerçekten nasıl çalıştıklarıyla uyuşmayan bir yazılımı kabul ediyorlar, ya projeyi erteliyorlar ya da yarı yolda bırakıyorlar.

AI, bu birimin ekonomisini tamamen değiştirir. Danışmanlık anlaşması yerine, bir Doss uygulaması bir kod tabanıdır. Uygulama zamanlarımız kısaldıkça, “teslimata göre ödeme” modeliyle teşvikleri hizalamayı sağlayabiliyoruz. İşletme değiştiğinde, sistem değişir. Danışmanların odaları ve uzun slayt sunularına olan gereksinim artık geçerli değildir.

Doss’ta başarı, 1,86 trilyon dolarlık küresel BT hizmetleri harcamasını, ZSL’mizi iş uygulaması yazılımı dili olarak kullanarak ajan uygulaması ve bakımıyla değiştirmektir. Doss’ta başarı, tüm iş uygulamalarını ölçeklenebilir bir şekilde ticarileştirmektir.

Şirketler, gerçek dünya ortamlarında faaliyet gösteren işletmelerde Doss’u dağıttılar – imalat, lojistik ve tüketim malları gibi sektörlerde. AI ileOperasyonel verilerin kirliliği karşılaştığında ortaya çıkan beklenmedik zorluklar nelerdir?

Sorun genellikle AI değildir. AI’nin neden olması istenen veri sorunudur.

Çalıştığımız her işletme, yıllarca operasyonel çözümler biriktirmiştir. Veriler teknik olarak mevcuttur, ancak çalışanların, daha da önemlisi ajan sistemlerin güvenilir bir şekilde hareket edebileceği bir yerde yaşamazlar.

Bir örnek, üretilen mobilya parçaları üreten bir Alman mobilya üreticisidir. Geldiğimizde, 10 yıllık geçmiş verilerini 8 özel dosya formatında, 11 farklı veri nesnesi ve bir 3PL senkronizasyonu ile FTP klasörlerinden manuel kopyala-yapıştır çalıştırıyordu. İş mantığı spesifiktir, özel boyutlar, yapılandırmalar, ödeme yöntemleri ve showroom konumları vardır ve tüm sistem Almanca olarak çalışmalıdır. Bunun için hazır bir şema yoktur. Basit yapılandırma seçeneklerini değiştirmek istediklerinde her defasında binlerce Euro ödemek zorundalardı.

Sorun, herhangi bir parça için teknik karmaşıklık değildir. Her işletmenin bu sorunun farklı bir versiyonu vardır ve bunu tamamen tahmin edemezsiniz, çünkü verilerine girinceye kadar bunu bilemezsiniz. İş, işletmenin gerçekten nasıl çalıştığını doğru bir şekilde yakalamak ve umarım uyuşan bir şablona haritalamak değil, işletmenin gerçekten nasıl çalıştığını yakalamaktır.

Gerçek dünya için bir çözüm oluşturmak istiyorsanız, maksimum esneklikte bir platforma ihtiyacınız vardır. Sadece o zaman AI, üzerinde çalıştığı temel veri modelini anlamak ve her müşterinin çalıştığı modeli oluşturmak için faydalı olabilir.

AI, iş akışlarını oluşturup operasyonel sistemlerle doğrudan etkileşime girebilecek hale geldikçe, geleneksel entreprise yazılım arayüzlerinin geleceği nasıl olacak?

Arayüz sorusu, sistemi kimin kullanacağıyla ilgili. Şu anda, ERP arayüzleri, sistemi uygulamadaki eğitim alan küçük bir güç kullanıcı grubu etrafında inşa edilmiştir. Diğer herkes ya bunu kullanamaz ya da küçültülmüş bir sürümünü alır.

Bizim inşa ettiğimiz şey, bir web sitesi oluşturucuyu andıran bir composable UI’dir. Arayüz, kapalı döngü ZSL tarafından desteklenmektedir. CFO, depo yöneticisi, tedarik zinciri analisti gibi herkes, gerçekten nasıl çalıştıklarına göre oluşturulmuş bir panoya ve veri görünümlerine sahiptir, değilse yazılım nasıl yapılandırıldığına göre. AI, temel iş akışı yürütmesini ele aldıkça, arayüz veri girişi hakkında değil, görünürlük ve karar verme hakkında olur. Yazılım, geri kalanını ele almalıdır.

DOSS gibi startup’lar, on yıllardır süper güçlere sahip şirketlerin hakim olduğu bir pazara giriyorlar. AI-yerli startup’ların, kurulu entreprise platformlarıyla rekabet ederken ne tür avantajlara sahipler?

Kurulu şirketlerin startup’lardan farklı bir sorunu vardır. Devasa kurulu müşteri tabanlarını korumak zorundalar. Her mimari kararı, geriye dönük olarak uyumlu olmalıdır. Mevcut ürünlerine AI özelliklerini ekleyebilirler, ancak AI’nin birincil bir katılımcı olarak tasarlandığı temel sistemleri yeniden inşa edemezler. Bu, bir başarısızlık değil, yapısal bir sorundur.

Özellikle ERP’de, danışmanlık hizmetleri gelirinin büyük kısmını oluşturan bir iş kararıyla karşı karşıyalar. Kullanıcılar, her bir dolar yazılım için dokuz dolar danışmanlık harcamaktadır, bu nedenle 90% kaynak gelirini dönüştürmek için Doss’un bakmakta olduğu işlevi ortadan kaldırmak, büyük şirketler için dayanılması zor bir durum haline gelir.

AI-yerli bir sistem, AI’nin temel mimarinin bir parçası olarak tasarlanabildiği şekilde sıfırdan inşa edilebilir, değilse bir katman olarak üstüne eklenmektedir. Uygulama modeli, veri modeli ve yapılandırmanın çalışması, AI’nin birincil bir katılımcı olarak tasarlandığı şekilde tasarlanır. Bu, bir bileşik avantajdır, her dağıtım sistemi daha iyi hale getirir ve uygulama ajanları her yeni müşteri ile daha yetenekli hale gelir. Bu tür bir iyileştirme döngüsü, uygulama hala bir insan danışmanlık anlaşması olduğunda mevcut değildir.

İleriye bakıldığında, AI’nin bir işletmenin “işletim sistemini” özellikle tedarik zinciri görünürlüğü, gerçek zamanlı karar verme ve otomatik operasyonlar gibi alanlarda gelecek beş ila on yıl içinde nasıl dönüştüreceğini hayal ediyorsunuz?

Doss’u, entreprise sistemlerinin kendilerini inşa edebilecekleri inancıyla kurduk. Üç yıl içinde, Doss’un 2. aşamasına girdik: ajanların self-sürüşlü uygulaması. Platform, already müşterinin sistemini manuel danışman yapılandırması yerine oluşturabilir, doğrulayabilir ve geliştirebilir ve her dağıtımda daha da iyi hale gelir.

Bu, işletme ile yazılım arasındaki boşluğu kapatmaya doğru gidiyor. Bugün, bir işletme nasıl çalıştığı ve yazılımın bunu ne kadar bildiği arasındaki boşluk aylar veya yıllardır. Sistem, belirli bir zamanda yapılandırıldı ve o günden beri değişmedi. Bu boşluğu kapatma olasılığı, işletmenin gerçek zamanlı olarak değiştiği bir sistem, gerçek zamanlı görünürlük, otomatik operasyonlar ve işletmenin daha karmaşık hale gelmesi anlamına gelir. Gerçek zamanlı görünürlük, sadece daha hızlı raporlama değil, bir tedarik kesintisini bir teslimat hatasına dönüşmeden önce yakalama yeteneğidir. Otomatik operasyonlar, sadece verimlilik değil, aynı ekiple daha karmaşık bir işletme çalıştırma yeteneğidir. İşte inşa etmeye çalıştığımız işletme yazılımı versiyonu.

Detaylı cevaplarınız için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular Doss ziyaret edebilirler.