Aron England, Accruent’in Ürün ve Teknoloji Başkanı – Röportaj Serisi

Aron England, Accruent’in Ürün ve Teknoloji Başkanı, teknoloji ve ürün liderliği konusunda uzmanlaşmış bir isimdir. Global takımlar oluşturup büyütmüş ve SaaS ve ajans çözümlerini araştırma aşamasından yüksek büyüme gösteren müşteri odaklı ürünlere kadar getirmiştir. Tüketici pazarları, B2B SaaS, e-ticaret ve ticari teknoloji konularında derin uzmanlığa sahip olan England, yenilikçi fikirleri müşteri sorunlarını anlamak ve sürdürülebilir ürün-pazar uyumunu sağlamak için kullanmaktadır.

Accruent, işletmelerin fiziksel işleyişini daha verimli hale getirmelerine yardımcı olan yazılımlar sunar. Tesisler, varlıklar, alanlar ve işyeri operasyonları için araçlar sunan platform, parçalanmayı azaltarak görünürlüğü ve karar alma sürecini iyileştirir.

25 yılı aşkın süredir yüksek performanslı global takımlar oluşturup yönettiniz. Accruent’de çalışırken, büyük şirketler ve startup’lar dahil olmak üzere deneyimlerinizi düşünün. Güvenilir teknoloji oluştururken en önemli deneyim nedir?

Fortune 50 şirketlerinde ve teknoloji liderliği yapan erken aşamadaki startup’larda çalıştım. Dijital dönüşümün benimsenmesi konusunda çeşitli sektörlerde geniş bir deneyim kazandım. DocuSign’de 9. çalışan olarak işe başladım ve analog sözleşmeler endüstrisini dijitalleştirmeye çalışıyorduk. Bu, sadece pazar güvenini kazanmakla kalmayıp aynı zamanda güvenli bir geçiş için yasaları da gerektiriyordu.

Deneyimlerim, güvenilir sistemlerin tesadüfen ortaya çıkmadığını gösteriyor. Bunlar, kasıtlı mimari, veri tutarlılığı, şeffaflık ve teknolojiyi kullanan gerçek insanların anlayışından kaynaklanıyor.

2026’ya kadar teknisyenlerin sadece “güvenin bana” diyen AI sistemlerini kabul etmeyeceğini söylediniz. Accruent’deki bakış açınızdan, teknisyenler ve saha hizmetleri profesyonelleri arasında bu beklenti değişikliğinin sebebi nedir?

Teknik yöneticileri ve teknisyenler, ekipman arızalarını teşhis etmek ve karmaşık onarımları yönlendirmek için AI’ı kullanıyorlar. Yanlış veya yanlış bir öneri, büyük iş ve güvenlik risklerine neden olabilir.

LLM’ler, genellikle birden fazla sayfadan cevaplar oluşturur ve alttaki kanıtlara atıfta bulunmazlar. Bir teknisyen, AI tarafından oluşturulan bir adıma uyarsa ve bu adım orijinal OEM el kitabında yoksa, organizasyon büyük uyum sorunlarıyla karşılaşabilir.

AI hayal powerleri, düzenlenmiş endüstrilerde gerçek güvenlik, uyum ve operasyonel riskler oluşturabilir. Bakım, tesis yönetimi veya varlık operasyonları açısından en çok hangi hayal poweri senaryoları endişelendiriyor?

Üretimde, AI tarafından oluşturulan bir öneri, fabrika işçisinin kritik ekipman için yanlış bir işlem yapmasına neden olabilir. Bu, plansız durdurma, malzeme israfı, hatalı ürünler veya hasarlı makineler gibi sonuçlar doğurabilir.

Bu hayal powerler, sağlık gibi endüstrilerde özellikle zararlıdır, çünkü makine arızaları veya zamanında yapılmayan onarımlar hastaların yaşamını tehlikeye atabilir.

Her AI çıktısının orijinal kaynaklara işaret etmesi gerektiğini vurguladınız. Accruent, güvenilirlik ve “kara kutu” cevaplarını ortadan kaldırmak için sistemleri nasıl tasarlıyor?

AI önerileri, anlamlı çıkış noktalarına geri izlenebilir olmalıdır. Örneğin, bir tesis yöneticisine bir kompresörün nasıl servis edileceği söyleniyorsa, bu önerinin dayandığı specific paragrafı veya diyagramı görebilmelidir.

Çok sayıda entreprise AI aracı hızı önceliklendirmektedir, ancak düzenlenmiş ortamlar, denetim izleri, belge doğruluğu ve verifiable akıl yürütme gerektirir. İnovasyonu şeffaflık ve uyumla nasıl dengelemelisiniz?

Mevcut iş akışlarına AI’ı entegre etmek önemlidir. Bu, onaylar, belgeler, bakım rutinleri ve uyum kontrollerini mevcut uygulamalara katmanlamak için basittir.

Teknisyenler, precisa talimatlar benötir. Accruent, AI çıktılarını yetkili kaynak materyallerine dayandırmak için nasıl bir yaklaşım benimsiyor?

Manuel, diyagramlar, çizimler, kiralama sözleşmeleri ve historical iş emirlerini yakalamak ve organize etmek önemlidir. AI, şirketin spesifik içeriğinden cevaplar üretebilmelidir.

Şeffaf, denetime hazır AI için büyük miktarda yapılandırılmış veri gereklidir. Bu vizyonu gerçekleştirmek için hangi veri zorlukları çözülmelidir?

Güvenilir ve iyi organize edilmiş verilere ihtiyaç vardır. Ancak çoğu yapısal ortam, analog işlemlerle, manuel veri girişleriyle, taranmış PDF’lerle ve ayrılmış elektronik tablolarla çalışmaktadır. AI çıktılarının güvenilir olmasını sağlamak için, şirketlerin önce miras veri engellerini, yapılandırılmış, sürüm kontrollü, merkezi belge ve varlık veri sistemlerine geçirmeleri gerekir.

Misyon-kritik operasyonlarda AI nasıl evrimleşecek ve Accruent’in güvenilir, şeffaf AI için endüstri standartlarını belirlemede nasıl bir rol oynayacağına ilişkin görüşünüz nedir?

AI, misyon-kritik operasyonlarda hızlı bir şekilde gelişmektedir. Accruent, platformuna denetlenebilirlik, açıklanabilirlik ve güçlü yönetim katmanlarını entegre ederek ve müşteriler, ortaklar ve düzenleyici kurumlarla birlikte güvenli dağıtım için en iyi uygulamaları belirleyerek endüstri standartlarını belirleyecektir.

Harika röportaj için teşekkür ederiz. Daha fazla bilgi için Accruent ziyaret edebilirsiniz.