Arun Kumar Ramchandran, QBurst CEO’sü – Röportaj Serisi

Arun Kumar Ramchandran, QBurst CEO’su, 25 yıldan fazla liderlik deneyimine sahip bir teknoloji ve hizmetler yöneticisidir. Küresel danışmanlık, büyük anlaşma satışları, P&L sahipliği ve kuruluş dönüşümü deneyimine sahiptir. Nisan 2025’te CEO oldu ve QBurst’u iş boyunca liderlik ediyor ve AI önderliğindeki teknoloji hizmetleri ve dijital mühendislik firması olarak stratejisini şekillendiriyor. QBurst’a başlamadan önce, Hexaware Technologies (HEXT.BO ) (Başkan ve GenAI danışmanlık liderliği dahil), Capgemini/Sogeti (yürütme müşteri ve satış liderliği) ve Infosys ve Virtusa’da üst düzey rollerde bulundu ve iş birimleri kurdu, büyük stratejik programları yönetti ve çoklu coğrafya ve endüstri dikeylerinde büyümeyi sağladı.

QBurst , “Yüksek AI-Q” around结合 AI destekli teslimat ile uygulamalı AI ve veri odaklı yaklaşımları birleştiren bir global dijital mühendislik ortağıdır. Şirket, uçtan uca dijital deneyim mühendisliği, modernizasyon ve ürün mühendisliğine odaklanıyor ve müşterilere kompozit dijital platformlar, konuşma ve müşteri deneyimi çözümleri ve AI hazır veri temelleri gibi girişimlerle destek oluyor. Hedefi, ölçülebilir sonuçlar üretmek olan bir uluslararası müşteri tabanında üretkenliği artırmak, teslimatı hızlandırmak ve müşteri deneyimini güçlendirmektir.

Uzun bir liderlik kariyerinin ardından QBurst’ta CEO olarak görev aldınız. QBurst’u bu büyüme döneminde neden tercih ettiniz ve geçmişiniz şirketin yönünü nasıl şekillendirecek?

QBurst’a katılma kararı, fırsat ve potansiyelin birleşmesiydi. Bana göre QBurst’un içsel güçleri ve benzersiz bir pazar fırsatı vardı. QBurst’un girişimci kültürü ve talepkar müşterilere yenilikçi teknoloji ile teslimat yapması beni etkiledi ve meraklandırdı.

Teknoloji, endüstriler ve düzenlemelerdeki değişikliklerin birleşmesi ile bir odaklanmış ve farklılaşmış firma olan QBurst, bir nesil içinde öne çıkma ve yeni bir teknoloji ve mühendislik hizmetleri firması ve teslimat modeli yaratma fırsatına sahip.

Teknolojide dönüşümde 25 yılı aşkın deneyiminiz, AI önderliğindeki hizmet platformunun ölçeklendirilmesine nasıl yansıyor?

Teknoloji ve dönüşümde 25 yılı aşkın deneyime sahip olduğum için, teknolojinin gerçek iş sorunlarını çözerek büyüdüğünü gözlemledim. Üç önemli nokta belirtmek isterim:

1. PoC Aşamasını Geçmek.

Bugün karşılaştığım en büyük zorluk, PoC aşamasını geçmektir. Ölçeklendirme, zihniyet değişikliği gerektirir: artık sadece AI inşa etmiyoruz, üretim sınıfı çözümler sunuyoruz. QBurst, müşterilerin PoC aşamasını geçmelerine yardımcı oluyor ve esnekliği benimseyerek, yeni modelleri daha büyük bağlam pencereleri ile benimsemek yerine dünün teknolojisine kilitlenmiyor.

2. Güçlü Temelin Olmazsa AI Olmaz.

Her teknoloji döngüsünden edindiğim bir ders, kaosu otomatikleştiremeyeceğimizdir. AI, beslendiği verilerin gücü kadar güçlüdür. QBurst, büyümeyi, “sıkıcı ama gerekli” işleri yaparak sağlıyor, yani Dijital Modernizasyon ve Gelişmiş Veri Mühendisliği yapıyor.

3. ‘Yüksek AI-Q’ Vizyonu.

Bu değişimi liderlik etmek için, kendimizi ‘Yüksek AI-Q’ şirket olarak yeniden konumlandırdık. Bu, tüm temel hizmetlerimize Generatif AI ve Agentic AI’yi entegre etmeyi yansıtıyor ve AI yerli kuruluş dönüşümünü sağlıyor. QBurst’ta AI, ek bir özellik değil, stratejimizin ve teslimatımızın temel dokusudur. Özel makine öğrenimi modelleri ile akıllı otomasyonu birleştirerek, iş büyüdükçe zekasının da büyümesini sağlıyor.

Android’in şafakta olduğu günlerden bu yana öncü olduk ve aynı proaktif DNA’mızı AI çağına liderlik etmek için uyguluyoruz. QBurst’ta sadece teknoloji odaklı bir şirket değil, sonuç odaklı bir ortakız ve büyümemiz müşteri memnuniyeti ile sağlanıyor.

QBurst için ‘Yüksek AI-Q’ kavramını nasıl yorumluyorsunuz ve neden AI peyzajında önemli bir farklılaştırıcı?

QBurst’un ‘Yüksek AI-Q’ yolculuğu, bilinçli bir karardır: operasyonel katmanda AI ile süratle ilerlemek ve stratejik katmanda idare edilen ajanlar ile cesur adımlar atmaktır. En önemlisi, tüm kuruluşu kültür, değerler ve insan yeteneği açısından temel değişikliklere ankrajlıyor.

AI hakkında riskler ve endişeler olsa da, güvenli bir şekilde uygulandığında AI, bolluk ve inovasyon yaratabilir. Kuruluşlar, sadece üretkenlik değil, aynı zamanda büyüme ve dönüşüm açısından değer göreceklerdir.

Teslimat açısından, AI ile sürüklenen SDLC çerçevemiz aracılığıyla bunu günlük olarak görüyoruz. Bu, dönüşümün “nasılı”dır, burada AI’yi geliştirme her aşamasına, kullanıcı hikayesi oluşturmadan kendini iyileştirme test senaryolarına kadar entegre ettik. Sonuçlar kendileri için konuşuyor:

• Piyasa Süresi: Geliştirme ve test döngülerinde önemli bir azalma.
• Kalite: Yayın sonrası hatalarda %25-35’lik bir azalma.
• Verimlilik: Teslimatta %20-30’luk sürekli bir iyileşme.

Stratejik katmanda, parçaları optimize etmekten tüm ekosistemi optimize etmeye geçiyoruz. Bu, çözüm sütunlarımızın yeniden düşünülmesini gerektirdi ve İdare Edilen Ajanların, Kurumsal Agentic AI ve İdare Edilen Hizmetlerin birleşmesiyle sonuçlandı. Müşterilerimiz için bu, AI ajanlarının ön ve arka uç görevleri, iş akışları ve operasyonları ele alması ve hem verimliliği hem de sürekli inovasyonu sağlaması anlamına geliyor. Sadece hizmetler sunmuyoruz, bir değer ağını uyumlu bir şekilde düzenleyerek sunuyoruz.

Çok sayıda kuruluş, “AI Borcu” biriktiriyor – GenAI pilotlarından gerçek değer yaratamıyor. Bu sorunun kök nedenleri nelerdir ve kuruluşlar bu kalıptan nasıl çıkabilir?

Kuruluşlar, GenAI yatırımları pilotlarla sınırlı kalıp gerçek iş değerine dönüşmediğinde “AI Borcu” biriktiriyor. Kök neden, “retrofitting tuzağı” olarak adlandırdığımız şey – GenAI yeteneklerini AI’yi desteklemeyen eski sistemlere monte etme girişimi. Bu ortamlarda, veri, mimari ve yönetim yeterli değil, bu nedenle pilotlar ölçek altında durur veya bozulur.

Bu, temel hazırlığın eksikliği ile daha da kötüleşiyor. Çok sayıda kuruluş, veri stratejisi, veri mühendisliği ve yönetim yatırımlarını atlayarak GenAI deneylerine koşuyor. Modern veri temelleri ve net kontrol çerçeveleri olmadan, GenAI girişimleri izole edilmiş proof-of-concept’lerden ziyade kuruluşsal yetenekler olarak kalıyor.

Bu kalıptan çıkmak için, AI-öncelikli tasarım benimsemek gerekiyor. AI’yi nereye ekleyebileceğine değil, sistemleri AI sonuçları ile düşünerek tasarlamak gerekiyor. Mimarileri, veri akışlarını ve yönetimini, ölçeklenebilir akıllı otomasyonu desteklemek için hizalamak gerekiyor.

Pratikte, bu veri mühendisliği ile başlıyor. İyi yönetilen veri boru hatları ve modelleri önceden oluşturmak, GenAI’nin sürdürülebilir bir şekilde ölçeklenmesini sağlayan koşulları yaratıyor. Temel doğru olduğunda, AI, deneyden etkiye geçiyor. Böylece, AI Borcu uzun vadeli değer yaratımına dönüşüyor.

Zaman ve Malzeme sözleşmesi modeli, AI destekli verimlilik gerçekleriyle giderek daha fazla uyumsuz görünüyor. Neden bu model eskimiş oluyor ve “İdare Edilen Ajanlar” veya “Hizmet-Software” gibi yaklaşımlar, kurumsal BT için daha sürdürülebilir bir yol sunabilir?

Geleneksel Zaman ve Malzeme modeli, kaynak kıtlığının olduğu bir döneme dayanıyordu ve değer, insan çabasına doğrudan bağlıydı. AI çağındaysa, bu varsayım artık geçerli değil. Zeka ve uygulama, bolluk haline geliyor ve bolluk arttıkça, değer çabadan sonuçlara kayıyor. AI, saatlik faturalandırma mantığını temelde bozuyor.

Bu nedenle endüstri, sonuçlara dayalı modellere doğru ilerliyor. İnsan müdahalesi olmadan çözülen biletler veya AI tarafından tamamlanan iş akışları gibi metriklere dayalı net ve ölçülebilir değer sunuyor. Bu modeller, yeteneği yazılım olarak, emek olarak değil, tanımlıyor. “Hizmet-Software” gibi yaklaşımlar, “İdare Edilen Ajanlar” gibi, odak noktasını çabayı ödemekten akıllı sonuçlara ödemeye kaydırıyor, öngörülebilir maliyetler, sürekli iyileştirme ve otomasyondan paylaşılan kazançlar sağlıyor.

AI destekli bir dünyada, en uygun ticari modeller, sonuçları ödüllendirenlerdir – kuruluşlar ve hizmet sağlayıcılar için bir kazan-kazan durumu yaratıyor.

GenAI girişimlerini ölçeklendirmeden önce, ‘Yüksek AI-Q’ metodolojinizde yetenek, uygulama ve etki olarak üç kritik katmana dikkat çekiyorsunuz. CIO’lar bu katmanlardaki olgunluğu nasıl değerlendirebilir?

GenAI’yi ölçeklendirmeden önce, CIO’lar yetenek, uygulama ve etki katmanlarındaki olgunluğu net bir şekilde değerlendirmelidir – sadece teknoloji yığınını değil.

Yetenek katmanında, olgunluk, insan hazırlığı ile ilgili. CIO’lar, AI becerilerini, değişime açıklığını ve güvenli, yönetilen LLM erişimi olup olmadığını değerlendirmelidir.

Uygulama katmanında, odak, veri ve yönetim temelinde. CIO’lar, veri kalitesi, mimari, güvenlik ve LLM erişimi ve AI geliştirme uygulamaları için politikalar ve guardrails olgunluğunu değerlendirmelidir.

Etki katmanında, CIO’lar, kullanım örneklerini çaba ile karşılaştırmalı ve düşük çaba, yüksek iş değeri fırsatlarını belirlemelidir. Bu, erken zaferler sağlar ve GenAI’yi ölçeklendirme için yinelemeli bir yaklaşımı destekler.

Miras mimarilere dayanan kuruluşlar için, agentic iş akışları ve AI-yerli teslimat modellerine hazırlanmak için gerekli temel modernleşme adımları nelerdir?

Agentic iş akışlarına geçiş için üç adım:

1. Veri Temeli Modernleştirmeyi Önceliklendirin: Miras mimarilere dayanan kuruluşlar için ilk adım, metadata, lineage ve veri kalitesi metrikeleri için silolanmış verilerin modernleştirilmesidir. Bu, ajanların ihtiyaç duyduğu bağlamsal olarak zengin, açıklanabilir verilere sahip olmasını sağlar. GenAI tabanlı araçların tanıtılması, bu modernleştirmeyi daha hızlı ve daha kolay hale getirdi.

2. Kuruluş Bilgi Katmanlarını Oluşturun: Sistemlerini modernleştirmemiş kuruluşlar, çok fazla birikmiş, belgelenmemiş bilgiye sahip olacaklardır. Bu geçici biriken bilgiyi sistem içinde yakalamak için bilgi katmanlarını oluşturmak, ikinci öncelikli görevdir. Bu, birçok kuruluşun AI benimseme yolculuğunda eksik olan katmandır.

3. Ajan Sınırlarını ve Çalışma Yöntemlerini Tanımlayın: Üçüncü adım, ajanların tüm en iyi uygulamalara ve güvenlik uyumlarına uymasını sağlamaktır. Yönetim çerçeveleri, güvenlik politikaları ve gözlemlenebilirlik çerçeveleri, ajanların sınırlar içinde ve kuruluşun çalışma yöntemlerinde etkili bir şekilde düşünmesini ve davranmasını sağlar.

AI hazırlığında, araçların ötesinde – veri, süreçler, yönetim ve takım yetenekleri açısından – ne gerekiyor?

AI hazırlığı, sadece doğru araçları seçmekle sınırlı değildir. Uygulamada, AI benimseme, kuruluşun, kabaca söylenen süreçler, karar mantığı ve ana ilişkiler gibi yalnızca çalışanların zihninde bulunan kabilesel bilgiyi yakalayabilme yeteneğine bağlıdır. Bu bilgi, AI sistemlerinin neden olduğu bir şekilde belgelendirilmeli, sadece veri işlemeden çok daha fazlasını yapabilmelidir.

Veri hazırlığı da kritiktir, ancak kalite alone yeterli değildir. Gerçek başarıyı belirleyen, metadata’dir – verinin arkasındaki bağlam, lineage ve anlam. Bu olmadan, en gelişmiş modeller de sığ veya güvensiz sonuçlar üretir.

Kuruluş AI benimsemesi, tüketici AI’den daha yavaş olacaktır: kurumsal veriler genellikle dağınık, parçalı ve birçok sistemde temizlenmemişken, bugünkü modeller, özel şirket durumları ve işlevleri için yeterli doğrulukta değildir ve her kuruluşun benzersiz bağlamına uyarlanmaları gerekir. Gerçek değeri kilitlemek için, modellerin, özellikle “son mil”de özel iş akışları ve kullanım örnekleri için, kuruluşun özel verilerine eğitim verilmesi ve ince ayar yapılması gerekir.

Son olarak, ekiplere AI sezgisini geliştirmeleri gerekir. Hazırlık, çalışanları AI okuryazarlığı konusunda yetiştirmek demektir, böylece AI’yi etkili bir şekilde sorgulayabilsinler, sonuçları doğrulayabilsinler ve çıktıları denetleyebilsinler – “kara kutu”ya kör olarak güvenmek yerine.

AI, insanlar döngüde kaldığı sürece en iyi şekilde çalışır.

QBurst’u, teknoloji hizmetleri sektöründeki miras oyunculardan ayıran en güçlü farklılaştırıcılar nelerdir?

QBurst, derin mühendislik uzmanlığını, bir teknoloji hizmetleri şirketinin büyüklüğü ile birleştiren bir şirket olarak teknoloji hizmetleri pazarında farklılaşıyor.

Rekabet avantajımızı beş ana sütun tanımlıyor:

1. Mühendislik Derinliği ile Tasarım Düşüncesi Zihniyeti – Sadece kod yazmıyoruz, iş sorunlarını çözüyoruz. Holistik, kullanıcı merkezli çözümler sunuyoruz.

2. Esneklik ve Sahiplik – Büyük olmak için yeterli büyüklüğüz, ancak hızlı değişikliklere uyum sağlamak için yeterli esnekliğe sahibiz. Ekiplerimiz müşteri başarısına真正 sahip çıkıyor. Teslimat sahipliği, üst düzey liderlik düzeyine kadar gidiyor.

3. Kültürel Uyum: LINE mini uygulamaları Japonya’da veya entegre fiyatlandırma sistemleri Amerikan market zincirleri için olsun, teknolojiyi değil, deneyimi her pazara uyarlıyoruz.

4. AI-İlk Vizyon – AI’yi teslimatımıza, operasyonlarımıza ve müşteri çözümlerimize entegre ediyoruz – bir moda sözü olarak değil, bir yetenek çarpanı olarak.

5. İnovasyon ve Deneyselleştirme Kültürü – Liderlerimiz teknolojiyi sever ve müşteri sorunlarını en son çıkan teknoloji ile çözmeyi sever. Başarısızlıktan korkmuyoruz ve birçok durumda önemli bir etkiye sahip olmak için bir start-up yaklaşımı uyguluyoruz.

Ayrıca kendimizi bozma konusunda tereddüt etmiyoruz. Sonuç odaklı modeller, kompozit teslimat çerçeveleri ve kurumsal müşteriler için iş birliği laboratuvarları ile deniyoruz.

Üç ila beş yıl içinde, AI destekli iş akışları ve AI-yerli organizasyonların yükselişi ile BT işletme modellerinin nasıl evrileceğini öngörüyorsunuz ve liderlerin şimdi neler için hazırlanmaları gerekiyor?

Sonraki inovasyon dalgası, güçlü AI yeteneklerini, düşünce sistemleri, denetim ve güven sistemleri ile birleştirebilenlere ait olacak. Bu nedenle, kurumsal ajan çerçeveleri etrafındaki ortaya çıkan konuşma çok önemli ve çok acil hissediliyor.

Bana göre bazı önemli içgörüler:

• AI veri merkezi inşası hızlanıyor, yavaşlamıyor; veri merkezi dünyasındaki sentiment çok iyimser, kapasite, talep ve yatırım hepsi yükseliyor.
• Kuruluş AI benimsemesi, tüketici AI’den daha yavaş olacaktır: kurumsal veriler genellikle dağınık, parçalı ve birçok sistemde temizlenmemişken, bugünkü modeller, özel şirket durumları ve işlevleri için yeterli doğrulukta değildir ve her kuruluşun benzersiz bağlamına uyarlanmaları gerekir.
• Gerçekten özerk ajanlar kuruluşta çalışmadan önce, daha büyük bir zorluk var: denetim yapıları, onaylar ve guardrails gibi yapıların oluşturulması – bunlar, insan iş gücünün güvenilir ve ölçeklenebilir bir şekilde çalışmasını sağlar.

Liderlerin dikkate alması gerekenler:

• Ajanlar, yeni işe alınan gibi ele alınmalı,明確 olarak tanımlanmış kapsamları, açık denetimi ve hataları sınırlamak için mekanizmalara sahip olmalıdır – böylece kuruluşun yazılı ve yazısız kurallarını “öğrenebilir”.
• Ajanların kayıt olduğu, yazma izinleri aldığı ve eylemlerinin denetlendiği bir “ajan otobüsü” veya koordinasyon katmanı gerekiyor.
• İnsan organizasyonlarının güçlü ve güvenilir olmasını sağlayan denge ve denetimlerin yeniden yaratılması, agentic bir kuruluşta güvenli, doğru ve güvenilir bir şekilde çalışmayı başarmak için kritik olacaktır.
• İnsan yeteneğini yönetmek ve yeniden beceri kazandırmak da önemli bir yön – İnsan-AI arayüzleri ve işbirlikleri, Agentic sistemler ve çerçeveler ile değişiyor.
• En heyecan verici sınır, bugünden daha gelişmiş Kurumsal Agentic Çerçevelerinin ortaya çıkışı – güçlü domaine hiểume ve çözümler ile birleştirildiğinde, bu vizyonu pratik ve ölçeklenebilir bir gerçekliğe dönüştürebilecek.

Harika röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular QBurst ziyaret edebilir.