Ashley Moser, MelodyArc’ın Kurucu Ortağı ve CCO’su – Röportaj Serisi

Ashley Moser, MelodyArc’ın Kurucu Ortağı ve Baş Ticari Sorumlusu, şirketin ticari stratejisini yönlendiriyor, müşterilerle birlikte iddialı operasyon hedeflerini ölçülebilir sonuçlara dönüştürüyor. Operasyon, ürün stratejisi, lojistik, satış ve finansal hizmetler alanlarında bir geçmişe sahip; Wonder ve Walmart’ın Jetblack’unda tedarik zinciri, sürekli iyileştirme, strateji ve lojistik üzerine liderlik rolleri üstlendi. Kariyerinin erken dönemlerinde Stella Connect’ta Satış Direktörü olarak görev yaptı (daha sonra Medallia tarafından satın alındı), mobil perakende platformu NewStore ile çalıştı ve J.P. Morgan’da kurumsal hisse senedi satışında dört yıldan fazla zaman geçirdi.

MelodyArc, operasyon ekiplerinin veri, iş kuralları, yapay zeka sistemleri ve insan kararlarını tek bir yönetilen ortamda koordine etmelerine yardımcı olmak için tasarlanmış bir kurumsal yapay zeka orkestrasyon platformudur. Platform, karmaşık operasyon süreçlerini uçtan uca yürütmeye odaklanır; ekiplerin iş akışlarını tanımlamasına, iş mantığını uygulamasına, yapay zeka operatörlerini veya diğer ajanları dağıtmasına ve daha fazla yargı gerektiğinde vakaları insanlara yönlendirmesine olanak tanır. Point Engine’i, her vaka için olası çözüm yollarını örgütsel kurallar çerçevesinde değerlendirir ve her adımı kaydeder; bu da işletmelere müşteri hizmetleri, ürün yönetimi, site mesajlaşması, tedarik zinciri ve ürün çeşitliliği gibi alanlarda yapay zekâ destekli iş akışları üzerinde daha fazla görünürlük ve kontrol sağlar.

J.P. Morgan’da finans, Medallia’da kurumsal SaaS ve Walmart’ın Jetblack’undaki operasyonel roller dahil olmak üzere çeşitli bir kariyere sahipsiniz. Hangi özel içgörü ya da hayal kırıklığı sizi MelodyArc’ı kurmaya yönlendirdi ve bu deneyimler şirketin temel vizyonunu nasıl şekillendirdi? 

Şirketi, kurucu ortağım James McHenry ve benim daha önce hem operatör hem de teknoloji uzmanı olmamız nedeniyle kurduk. Operasyon ekipleri için harika teknolojiler inşa ettiğimize tanık olduk ve birçok kez yardımcı olduk. Ancak aynı boşlukla sık sık karşılaştık; ya operasyonların gerçekte yaptığı işin dar bir kısmını ele alan nokta çözümleri ya da işin sahada nasıl gerçekleştiğiyle uyumlu olmayan çözümler.

Bunu göz önünde bulundurarak, yeni teknolojileri ön hat operasyon ekiplerine gerçekten kullanabilecekleri bir şekilde sunabilecek bir platform geliştirmeye karar verdik. Bugün bu, human-in-the-loop orkestrasyonu olarak ortaya çıktı.

MelodyArc, yapay zekâyı doğrudan ön hat operatörlerinin eline veriyor. Bu yaklaşım geleneksel yukarı‑aşağı kurumsal yapay zeka dağıtımlarından nasıl farklılaşıyor ve bu değişim neden şimdi gerçekleşiyor? 

MelodyArc ile platform kurulduktan sonra, yeni iş akışlarını, fikirleri ve insan‑dahil süreçleri doğrudan ekiplerin eline veriyoruz; bu, daha geniş yol haritasına çok az ya da hiç etkisi olmayan bir yaklaşımdır. Bu, ekiplerin her seferinde hiyerarşide yukarı ya da aşağı gitmek zorunda kalmadan AI kullanarak kendi süreçlerini iyileştirebilecekleri anlamına gelir. Bu, teknolojiyi dağıtmanın temelde farklı bir yoludur.

Bu, en büyük kurumsal dağıtımlarımızda özellikle belirgindir. Bir müşteride, tek bir ekipte tek bir kullanım senaryosuyla başladık. Bugün, birden fazla ekipte beşten fazla kullanım senaryosu ile canlıyız.

Ayrıca ekiplerin tek bir günde yapay zekâ destekli bir süreç oluşturduğunu gördük; bu, daha önce mühendislik yoğun bir yapı için yatırım getirisi (ROI) kriterini karşılamadığı için öncelik dışı bırakılmıştı.

Birçok organizasyon yapay zekâya yoğun yatırım yapıyor ancak hâlâ bunu operasyonelleştirmekte zorlanıyor. Yapay zeka stratejisi ile gerçek dünyadaki uygulama arasındaki en yaygın boşluklar nelerdir?

İki büyük nokta öne çıkıyor. İlk olarak, şirketler bir sürece yapay zekâ uygulamak istediklerinde genellikle hepsi ya da hiçbiri yaklaşımını benimserler. Ya odak süreçteki her şeyi otomatikleştirirler ya da hiç dokunmazlar. Biz şirketleri, sürecin bileşimini inceleyerek otomasyonun, yapay zekânın ve insanların nerede devreye girmesi gerektiğini (sıra önemli olmamakla birlikte) belirlemeye teşvik ediyoruz. Bu yaklaşım, çok daha fazla süreci yapay zekâ adayı yapar ve aşağı yönlü daha fazla otomasyonu serbest bırakır; çünkü insanların nerede devreye gireceğini bilinçli olarak belirlemiş olursunuz.

İkinci olarak, stratejik açıdan şirketlerin genellikle yüzlerce uygun kullanım senaryosu arasından seçim yapma imkanı vardır. Anahtar, bunları gerçek iş etkisi, maliyet, saat ve somut metrikler üzerinden değerlendirmektir; en göz alıcı ya da en kolay olanı peşinden koşmak yerine. En büyük ve en yüksek etki yaratan alanları önce hedeflemek (daha zor olsalar bile) şirketlerin en çok değeri elde ettiği yerdir. Bu aynı zamanda yapay zekâ projelerinin organizasyonlarda yaratabileceği pozitif bir değer döngüsü gösterir.

MelodyArc, yapay zekâyı insan iş akışlarıyla birleştirir, onları değiştirmek yerine. Kurumsal ortamlarda otomasyon ile insan karar‑verme arasındaki doğru dengeyi nasıl belirliyorsunuz?

MelodyArc, AI ile insan‑dahil karar alma arasındaki doğru dengeyi bularak işletmelerin otomasyon hedeflerine ulaşmasına yardımcı olur. MelodyArc uygulama sürecine başladığında, bir organizasyonun nihai hedefi otomasyonun işin %90’ını tamamlaması, kalan %10’un ise ekip üyesi uzmanlığına dayanması olabilir. Ancak yalnızca hıza öncelik vermek yerine, MelodyArc insan‑dahil katılımı en başından itibaren kullanır. Örneğin, otomasyon ve ekip üyesi girdisi arasında %50‑%50 bir başlangıç yapıp, ardından sürecin daha fazla kısmını kademeli olarak otomatikleştirir. Bu yaklaşım, AI entegrasyonundan önce iş akışını mükemmelleştirmeye çalışmadığımız için kurumsal düzeydeki iş akışlarını üretime daha hızlı getirir.

Bu yaklaşımın bir diğer gücü, üretime geçerken süreç verilerini topluyor olmamızdır; bu veriler bize bir sonraki otomasyon adımının hangi bölümler olması gerektiğini tam olarak gösterir. Bu, MelodyArc’ın otomasyon hedeflerine daha hızlı ve sürekli olarak ilerlemesini sağlar. Pratikte, bu genellikle bir şirketin otomasyonu kesintisiz olarak iyileşirken, iş akışını düzeltme veya ayarlama için kesintiye uğratmak zorunda kalmaması anlamına gelir.

Müşteri deneyimi ve operasyonlardaki geçmişinizle, AI’nın “mükemmel hizmet” tanımını, yanıtların anında üretilebildiği bir ortamda nasıl yeniden tanımladığını düşünüyorsunuz?

Ben “instant”ın temel bir gereklilik haline geleceğine ve temelde bir meta haline geleceğine inanıyorum. Mükemmel hizmet asla müşteriye hızlı bir yanıt vermekle ilgili değildir; daha çok en az çaba ile doğru yanıtı almaktır. AI, bu çabayı azaltmanın yeni yollarını sunar; ister müşteriler adına işlem yapmak, sonraki adımları önermek, ister alanları otomatik doldurmak olsun – deneyimi daha akıcı ve keyifli hâle getiren her şey.

Kurumsal AI genellikle son aşamada, benimseme ve kullanılabilirliğin kritik hale geldiği noktada başarısız olur. MelodyArc’ın ön hat ekipleri tarafından gerçekten kullanılmasını sağlamak için hangi tasarım ilkeleri temel olmuştur?

Ekibimizde çok fazla örtük bilginin bulunduğu anlayışıyla başlıyoruz ve neyi otomatikleştirebileceğimiz konusunda çok netiz. Bu ayrımı açıkça ortaya koymak deneyimi çok daha sezgisel hâle getiriyor. Ekiplerin neyin gerçekleştiği ya da neden olduğu konusunda belirsiz kaldığı bir kara kutu değil.

Kullanılabilirlik, teknolojinin ön hat ekipleriyle birlikte çalışması fikrine dayanır; bunun yerine onların etrafında çalışmak zorunda kalacak bir şey olmamalıdır. Bu, şirketi ilk kurmamızın nedenine de geri dönüyor; çok fazla nokta çözüm ya operasyonun dar bir kesimini ele alıyordu ya da işin sahada nasıl gerçekleştiğiyle uyuşmuyordu. Bu, birçok kurumsal AI aracının lansmandan aylar sonra kullanılmamasının büyük bir nedeni olarak ortaya çıktı.

AI ajanları daha özerk hale geldikçe, işletmeler bu sistemleri ölçeklendirmeden önce hangi yönetişim ve kontrol zorluklarına hazırlıklı olmalı?

Herhangi bir kurumsal ortamda gözlemlenebilirlik esastır, özellikle hangi kararların alındığını ve neden alındığını görebilme yeteneği. İşletmelerin otomatikleştirebileceği ancak doğrudan otomatikleştirmekten rahat hissetmedikleri süreçler için insan-in-the-loop tutmayı öneriyorum. Bu sadece denetimi sürdürmek için değil, yeni sistemleri denemek ve nasıl çalıştıklarını, olumlu ve olumsuz etkilerini en iyi şekilde anlamak için kritiktir.

Ticari açıdan, alıcılar daha bilinçli ama aynı zamanda daha temkinli hale geldikçe, AI’yı kurumsal müşterilere satma şekli son birkaç yılda nasıl evrildi?

Herkes, alıcılar ve satıcılar da dahil olmak üzere, çok daha akıllı hâle geldi. Gerçekten çok yıllık bir döngünün yaklaşık dörtıncı yılında bulunuyoruz, bu yüzden hepimiz hâlâ öğreniyoruz. AI daha yetenekli ve daha erişilebilir hâle geldikçe, müşterilere neler sunabileceğimiz konusunda hızla yinelemeler yapıyoruz; aynı zamanda müşteriler de kendi organizasyonlarında neler yapabileceklerini öğreniyorlar. Bu gerçekten heyecan verici, çünkü çok fazla değer alışverişi gerçekleşiyor.

Kuruluşlar, her zamankinden daha fazla bilgi güvenliğine, onları farklı kılan unsurları korumaya ve AI’nın sağladığı gerçek verimliliğe odaklanıyor. Projelere daha rasyonel yaklaşıyorlar; bir seferde tümüne atlamak yerine, benimsemeye kademeli olarak ilerlemeye istekli. “Kendi geliştirme” ile “satın alma” hâlâ içsel bir hesaplama; giderek daha fazla hibrit yaklaşımlar, örneğin hem geliştirme hem satın alma ya da “satın alarak geliştirme” gibi, birini diğerine tercih etmek yerine ortaya çıkıyor.

Hem yüksek büyüme gösteren startup’larda hem de Walmart gibi büyük organizasyonlarda çalıştınız. Şirket büyüklüğü ve organizasyonel karmaşıklığa bağlı olarak kurumsal operasyonlar için AI geliştirmek nasıl farklılaşıyor?

Burada gerçekten iki boyut var: organizasyonun kapsamı ve teknolojik yığını ile süreçlerinin tarihsel derinliği.

Yüksek büyüme gösteren startup’larda, çok fazla çalışan ya da organizasyonel karmaşıklık yoktur ve 20 yıl önce inşa edilmiş sistemler ya da aynı işi on yıl boyunca yapan ekiplerle uğraşmazsınız. Organizasyon ne kadar büyük ve köklü olursa, işleri temelden yeniden düşünmeniz o kadar gerekir. Bu, gelecekte nasıl çalışmak istediğinize karar vermek ve bu karara organizasyona uygun bir şekilde kademeli olarak ilerlemek anlamına gelir. Bazen bu, mevcut süreçlerden bir miktar ayrı ya da paralel olarak, kenarda bağımsız deneyler yürütmek demektir.

İleriye baktığımızda, AI günlük iş akışlarına yerleştikçe ön hat çalışanlarının rolünün nasıl evrileceğini nasıl görüyorsunuz? Artırma, orkestrasyon ya da tamamen yeni bir şey mi yönümüz? 

Her günkü iş akışları için bir orkestrasyon katmanı kritiktir. Tüm çalışanlarınızın ve teknolojinizin yerel olarak birlikte çalışmasını sağlamak, yöneldiğimiz yoldur. Ancak bu tür bir teknolojiyi uygulamak karmaşık olabilir; çünkü organizasyonların bir adımı otomatikleştirip ardından bir çalışanına devredebileceği basit bir silo değildir. Bu, AI, otomasyon ve bir çalışanın birlikte hareket etmesinin bir kombinasyonudur.

Ön hat ekiplerinin iş akışlarını hayata geçirmesi için çok fırsat var. Müşterilerle her konuştuğumuzda, bütçe, teknoloji yol haritası, ekip büyüklüğü ya da yatırım getirisi gibi engeller nedeniyle ele almak isteyip de yapamadıkları onlarca, hatta yüzlerce proje olduğunu görüyoruz. İşte tam da bu noktada AI ve orkestrasyon devreye giriyor; ekiplerin zaten sahip olduklarıyla çok daha fazlasını yapmalarına yardımcı olurken başlatma maliyetini düşürüyor. Bu da nihayetinde gelecekteki projeler için olumlu bir ROI’ye yol açıyor.

Harika röportaj için teşekkürler, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular MelodyArc’ı ziyaret etmelidir.