Arun Hiremath, EvoluteIQ’nin İş Birimi Sorumlusu ve Kurucu Ortağı – Röportaj Serisi

Arun Hiremath, EvoluteIQ’nin İş Birimi Sorumlusu ve Kurucu Ortağı, लगभग üç thập kỷ süren bir süredir işletme otomasyonu, ürün stratejisi, iş geliştirme ve telekomünikasyon alanlarında deneyime sahip bir teknoloji yöneticisi ve girişimcidir. EvoluteIQ’de, özellikle şirketin eiq360 işinde gelir büyümesinden ve müşteri ilişkilerini güçlendirmekten sorumludur. EvoluteIQ’ye katılmadan önce, Hiremath düşük kodlu platform sağlayıcısı AmperAXP’yi kurdu ve yönetti, bu şirket 2021 yılında EvoluteIQ’ye entegre edildi. Daha önceki kariyeri, Qualcomm (QCOM ), Ikanos Communications, Conexant Systems ve Globespan’da üst düzey ürün yönetim pozisyonlarını ve Tata Elxsi (TATAELXSI.BO )‘de Asya-Pasifik iş geliştirme sorumluluğunu içeriyordu.

EvoluteIQ karmaşık, uçtan uca iş süreçlerini otomatikleştirmek ve düzenlemek için AI-yerli bir platform geliştiren bir işletme yazılımı şirketidir. EIQ platformu, ajan AI, üretken AI, süreç ve karar otomasyonu, robotik süreç otomasyonu, akıllı veri ve olay işleme, işletme entegrasyonları, analitik ve uygulama geliştirme gibi özelliklere sahip bir düşük kod/yok kod ortamında birleştirir. Parçalı otomasyon araçlarını birleşik bir mimari ile değiştirmek üzere tasarlanan platform, işletmelerin, kurumsal düzeyde yönetim, güvenlik ve ölçeklenebilirlik korunurken, miras ve modern sistemleri bağlayan uyarlanabilir iş akışları oluşturmasına yardımcı olur. EvoluteIQ, bankacılık, sigorta, sağlık, telekomünikasyon, imalat, enerji ve perakende dahil olmak üzere çeşitli sektörlerdeki işletmelere hizmet vermektedir.

Önceki röportajımızda Sameet Gupte, EvoluteIQ CEO’su ile yaptığımız görüşmede, EvoluteIQ’nin AI-yerli işletme otomasyonu vizyonunu daha geniş olarak ele aldık. Müşterilerle yakın çalışmanın avantajıyla, o görüşmeden bu yana işletmelerin ajant AI hakkında düşünme şekillerinde neler değişti?

En büyük değişiklik, işletmelerin “AI bunu yapabilir mi?” sorusunu sormayı bırakıp “AI’ye bunu yapması için güvenebilir miyim?” sorusunu sormaya başlamasıdır.

Bir yıl önce, çoğu konuşma hangi modelin hangi özelliklere sahip olduğu konusunda odaklanıyordu. Müşteriler şimdi çok daha pragmatiktir. İşletme sonuçları etrafında insanların, uygulamaların, politikaların, onayların, uyumun ve diğer ajanların koordine edilip edilemeyeceğini merak ediyorlar.

İddia işleme buna iyi bir örnektir. AI kendisi zor olan kısım değildir. Zor olan, özerk ajanların nasıl insanlarla, BT yönetimiyle ve birden fazla sistem, takım ve istisna ile birlikte çalışacağıdır.

Çok sayıda şirket, AI’ı mevcut iş akışlarının üzerine eklenen bir başka yazılım katmanı olarak görüyor gibi görünüyor. Bu yaklaşım neden sınırlıdır ve bir işletme bir süreci baştan özerk yürütme için yeniden tasarladığında ne olur?

Bozuk bir sürece AI’ı eklemek, sadece yanlış sonucu daha hızlı elde etmenizi sağlar.

Çok sayıda işletme iş akışı, 20 yıl önce manuel karar alma etrafında tasarlandı. AI’ı bir başka adım olarak eklemek, süreci optimize edebilir, ancak onu dönüştürmez. Daha iyi soru, hangilerinin gerçekten insan müdahalesi gerektirdiği ve hangilerinin özerk ajanlara güvenle devredilebileceğidir.

Örneğin, masraf yönetimi için AI, politikaları, harcama kalıplarını, personel geçmişini ve destekleyici belgeleri değerlendirebilir. Rutin talepler birkaç dakika içinde onaylanabilir, ancak yalnızca olağanüstü durumlar yöneticilere iletilebilir.

Sık sık, müşterilerin bir tedarikçi sorunu değil, bir işletme modeli sorunu olduğu konusunda görüş bildirdiniz. Büyük işletmelerde AI’ı pilot aşamasından öteye taşımak için engel olan en yaygın organizasyonel sorunlar nelerdir?

Çoğu işletmenin AI eksikliği yoktur; bir sahiplik eksikliği vardır.

BT, altyapıyı sahiptir. İş, süreci sahiptir. Güvenlik, yönetimi sahiptir. Veri ekipleri, modelleri sahiptir. Operasyonlar, yürütme sahiptir. Ancak никто, tüm bu parçaları bir araya getirerek özerk bir işletme sürecini sunmak için gerekli olan şeyi sahip değildir. Eksik olan, teknolojiyi çalışır duruma getirmek için birleşik bir yoludur.

Bu nedenle pilotlar genellikle izole başarılar haline gelir. AI otomasyonunu başarılı bir şekilde ölçekleyen işletmeler, işletme modellerini değiştiriyorlar, sadece daha fazla teknoloji satın almıyorlar. İşletme sonuçlarından sorumlu olarak birlikte çalışan çapraz fonksiyonel ekipler oluşturuyorlar. Önemli soru, kimin sonuçları sahip olduğu ve kimin onu sunmakla sorumlu olduğudur.

Otomasyon, akıllı otomasyon ve gerçek ajant otomasyonu arasında çizgi nerede çizilir?

Bunları olgunluğun üç aşaması olarak görüyorum. Otomasyon, talimatları takip eder. Akıllı otomasyon, verilen bilgiyi anlar. Ajant otomasyonu, işletme hedefini anlar ve sonuca ulaşmak için çalışır.

Fatura işlemede, geleneksel otomasyon sistemler arasında bilgi kopyalar. Akıllı otomasyon faturaları okur, verileri çıkarır ve tutarsızlıkları işaretler. Ajant otomasyonu ise eksik bilgileri tanıyabilir, tedarikçilerle iletişim kurabilir, işletme politikalarını uygulayabilir, istisnaları işleyebilir, onaylar alabilir ve süreci tamamlayabilir.

Fark, sadece AI’ın daha akıllı olması değildir. Fark, bir görev yerine sonucu sahip olmasıdır.

İşletme liderleri, AI’dan hızlı bir şekilde ROI göstermek için baskı altına girmektedir, ancak karmaşık süreç dönüşümü zaman alır. Şirketler, hızı, yönetimi ve uzun vadeli işletme modeli değişikliğini nasıl dengelemelidir?

Hız olmadan yönetim risk oluşturur. Yönetim olmadan hız, hayal kırıklığı yaratır. İşletmelerin her ikisini dengelemesi gerekir.

Şirketler, ölçülebilir bir değer gösterebilecek, görülebilecek bir işletme süreciyle başlamalıdır, ancak bunu, yönetim, güvenlik, gözlemlenebilirlik ve uyumun desteklediği bir temel üzerine inşa etmelidir. İlk çözüm, bir başka silo haline gelmemelidir.

Hata, yönetimin inovasyonu yavaşlattığını düşünmektir. İyi yönetim, aslında benimsemeyi hızlandırır, çünkü güven oluşturur. Doğru kontroller bir kez yerine getirildiğinde, işletmeler daha hızlı hareket edebilir ve daha büyük bir güvenle ölçeklenebilir.

EvoluteIQ, izole görevlerin otomatikleştirilmesinden ziyade uçtan uca süreç otomasyonu vurgulamıştır. Bu ayrım, AI deneyinden üretim dağıtımı yapmaya geçerken neden bu kadar önemlidir?

İşletmeler, işleri görev olarak değil, sonuç olarak deneyimlidir. Hiç kimse, belge çıkarma işleminin %60 daha hızlı olduğu için kutlama yapmaz. Müşteri kaydının artık iki hafta yerine birkaç saat sürdüğü için kutlama yaparlar.

İsteme, doğrulama, onaylar, karar alma, sistem entegrasyonları ve müşteri iletişimi gibi görevlerin bir AI-yerli iş akışı olarak düzenlendiğinde, işletme anlamlı işletme sonuçları görmeye başlar. Bir görevi optimize etmek, verimliliği artırır, ancak bir süreci optimize etmek, genel işletme performansını değiştirebilir ve kar ve zarar tablosunu etkileyebilir.

Bulut pazar yerleri, giderek daha fazla işletme AI için dağıtım kanalları haline geliyor. Büyük işletmelerin AI-yerli otomasyonu keşfetme, değerlendirme, satın alma ve dağıtma şeklini nasıl değiştireceğini düşünüyorsunuz?

Bulut pazar yerleri, tüketici için uygulama mağazalarının yaptığı şeyi, işletme yazılımı için yapıyor, ancak işletme yönetimi entegre ediyor.

Satın alma, güvenlik incelemeleri ve ticari anlaşmalar arasındaki sürtüşmeyi kaldırıyorlar. İşletmeler, ayrıca mevcut bulut taahhütlerini de kullanabilir, böylece ekipler, nasıl yazılım satın alınacağından daha çok işletme sonuçlarına odaklanabilir.

Müşterinin, bir AI-yerli platformu değerlendirmek için altı aylık bir satın alma döngüsü beklemesi gerekmemelidir. Pazar yerleri, işletmelerin, kurulu işletme yönetimi içinde kalarak, işletme sorunlarını çok daha hızlı bir şekilde çözmelerine olanak tanır.

EvoluteIQ, eiq360’i, doğal dil kullanarak işletme niyetini, işletme hazır iş akışlarına dönüştürebilen ve aynı zamanda yönetim ve kontrolü sağlayan bir Google Cloud ve Gemini tabanlı platform olarak vurguladı. Bu değişiklik, teknik olmayan işletme kullanıcıları için ne anlama geliyor?

İşletme kullanıcıları, artık gereksinimleri mühendislik ekiplerine açıklamaktan, sonuçları açıklamaya geçiyoruz.

eiq360 ile kullanıcılar, geliştirmek istedikleri süreci doğal dilde açıklanabilir. Platform, ardından işletme hazır iş akışlarını oluşturabilir ve aynı zamanda yönetim, güvenlik, uyum ve operasyonel kontrolleri otomatik olarak uygulayabilir.

Bu, BT’yi ortadan kaldırmaz, BT’yi yükseltir. Teknoloji ekipleri, artık her iş akışını manuel olarak oluşturmak yerine, işletme guardrails, yeniden kullanılabilir hizmetler ve yönetim standartlarını tanımlamakla uğraşabilir. Bu, AI’ın işletme yazılımına getirdiği en önemli değişikliklerden biridir.

“İşletme AI’sı sıkıcı olmalı” ifadesi, mevcut hype’ın çoğuna aykırıdır. AI, kritik işletme yürütme için kullanıldığında, neyin sıkıcı, öngörülebilir veya tekrarlanabilir olması gerekir?

Hiç kimse, maaşların heyecan verici olmasını istemez. Hiç kimse, sigorta talebinin sürpriz olmasını istemez. Hiç kimse, bankacılık işleminin yaratıcı olmasını istemez.

İşletme AI’sı, deneysel aşama sırasında kesinlikle yenilikçi olmalıdır. Üretim aşamasına girdiğinde, mucizevi bir şekilde öngörülebilir olmalıdır. Sürekli sonuçlar üretmelidir, kararlarını açıklamalıdır, güvenin düşük olduğunu tanıyabilmeli ve gerekli olduğunda insan müdahalesini isteyebilmelidir. En iyi işletme AI’sı, herkesin konuştuğu AI değildir. İşletme AI’sı, kimsenin dikkat etmediği AI’dir, çünkü işletme sadece daha iyi çalışır.

Önümüzdeki on yıl, ajant AI’yi erfolgreich bir şekilde işletecek işletmeleri, pilot aşamasında kalanlardan ayıran nedir?

Kazananlar, en gelişmiş AI modellerine sahip olmayacaktır. AI için en iyi işletme modellerine sahip olanlar olacaktır. Süreçleri, verimsizlikleri dijitalleştirmek yerine yeniden tasarlayacaklar, ölçeklenmeden önce yönetim oluşturacaklar ve izole edilmiş kanıtlar yerine yeniden kullanılabilir işletme yetenekleri oluşturacaklar.

En önemlisi, AI’ı başka bir uygulama olarak değil, insanlarla, sistemlerle ve işletme politikalarıyla işbirliği yapan yeni bir işgücü olarak görmeye başlayacaklar. Önümüzdeki on yıl, insanların, AI ajanlarının ve işletme sistemlerinin birlikte nasıl çalıştığını optimize etmeye odaklanacak.