Avinash Misra, Skan.AI’nin CEO’su ve Kurucu Ortağı – Röportaj Serisi

Avinash Misra, Skan.ai’nin CEO’su ve kurucu ortağıdır. Avinash, bir girişimci olarak, şirketleri tohuma dönüştürerek likiditeye ulaştırmada kanıtlanmış bir geçmişe sahiptir. Büyük ölçekli İş Süreçleri Dönüşümü projelerinde başarılı girişimlerde bulunmuş ve son girişimi Genpact (NYSE: G) tarafından satın alınmıştır. Avinash’ın Skan için fikri, son on yılda liderlik ettiği büyük ölçekli İş Süreçleri Dönüşümü projelerinde oluşmuştur.

Önceki şirketiniz Endeavour Software Technologies sonunda Genpact tarafından satın alındı. Bu şirket nedir ve orada öğrendiğiniz bazı önemli dersler nelerdir?

Bu şirket, ön ofis dijital dönüşüm uzmanıyken, yani müşteri karşılayıcı iş süreçlerini iyileştirmek ve dönüştürmek için bilgisayar görüşü, sohbet botları/doğal dil işleme (NLP) ve kurumsal mobil uygulamalar gibi belirli teknolojileri oluşturup dağıtmaya odaklanıyordu.

İki önemli ders öğrendik. Birincisi, teknoloji yalnızca kendi sake için uygulandığında, hem teknik hem de süreç borcu oluşturur. İkincisi, teknoloji, empati ve tasarım düşünme zihniyetiyle son kullanıcıya yaklaştığında en fazla değer elde edilir.

Skan’ın arkasındaki hikayeyi paylaşabilir misiniz?

“Otomasyon, otomatikleştirme başarısız olduğunda başlar.”Bir cümleyle, bu bizim başlangıcımızdı. Karmaşık iş süreçleri için RPA botları oluştururken, bir botu dağıttığımızda kısa sürede başarısız olabileceğini defalarca fark ettik, çünkü o iş sürecinin tüm nüanslarını, varyasyonlarını ve istisnalarını dikkate almadı. Her defasında bir bot başarısız olduğunda, bu bir işin eksik varyasyonuydu. Bu, dağıtım ve başarısızlık döngüsünden başka bir şey değildi.

Neden iş süreçlerinin tüm nüanslarını bilmiyoruz?

İş süreçlerinin tüm nüanslarını bilmiyoruz, çünkü tüm süreç keşfi, iş süreçlerini tanımlamak için iş süreçlerini yürüten kişilere soran insan iş analistleri tarafından yapılır. İnsanlar, tanıdık veya alışılmış şeyleri tanımlamada müthiş bir şekilde güvensizdir. Bunlar, iyi yapabildikleri ancak gerekli doğrulukla tanımlayamadıkları şeylerdir. Dolayısıyla, Skan’ı işleri gözlemlemek ve işleri ve süreçleri anlamak için, insanları görüşmek ve belgelenmek yerine inşa ettik.

Skan kısmen bir süreç keşif platformudur. Süreç keşfini okuyucularımız için tanımlayabilir misiniz?

Süreç keşfi, operasyonel veya yapısal düzeyde iş süreçlerinin nasıl çalıştığını keşfetme veya öğrenme eylemini ifade eden geniş bir terimdir. Bu, özellikle yüzlerce veya binlerce çalışanı, dozens of yazılım uygulamaları ve karmaşık iş akışlarını içeren işlemlerle ilgili süreçlerde zorludur. İyi bir örnek, talepleri yönetim sürecidir.

Bugün, Skan aslında bir süreç keşif platformundan daha fazlasıdır. Skan, derinlemesine iş anlama (süreç keşfi) oluşturur ve iş süreçleri sahiplerine ve dönüşüm liderlerine, müşteri deneyimi, gelir ve maliyet gibi iş sonuçlarını sürdüren KPI’leri ölçmek, analiz etmek ve iyileştirmek için gelişmiş analitik sağlar. Buna daha geniş yeteneği adlandırıyoruz: süreç zekası veya sistematik veri toplama ve iş süreçleri ve uygulamaların uygulanması ve iş sonuçlarını kontrol etmek veya öğrenmek, anlamak ve karar vermek için bu bilginin uygulanması.

Ernst & Young tarafından yapılan bir araştırmaya göre, otomasyon projelerinin %30 ila %50’si başarısız oluyor. Bunun nedenini düşünüyorsunuz?

Müşterilerimizle çalışırken, otomasyon başarısızlığının önemli bir engelini, otomasyon projelerinin yaşam döngüsünde güncel KPI’lere ilişkin görünürlük eksikliği olarak buluyoruz.

Örneğin, bir otomasyon projesini niteliklendirmek için, mevcut KPI’lerin temelini oluşturmak ve bir iş durumunu oluşturmak zorundayız. Deneysel aşamada, teknoloji kalıplarını tanımlamak ve mevcut KPI’lere dayalı hedef (olması gereken) KPI’leri tanımlamak zorundayız. Tasarım, geliştirme, test ve operasyonel aşama sırasında, problème kök nedenine uymak zorundayız.

Son olarak, yatırım geri dönüşünü ve faydaların gerçekleştirilmesini ölçtüğümüz doğrulama aşamasında, hedef KPI’lere izlenebilirlik gerektirir. Bu nedenle, tüm yaşam döngüsü boyunca, mevcut KPI’ler ve kök nedenlerine ilişkin şeffaflık ve izlenebilirlik gereklidir. Ve, Forrester Research (FORR ) (2021) göre, yalnızca %16’lık organizasyonlar işlemlerinin nasıl çalıştığını tam olarak görebildiğini söylüyor. Otomasyon projelerinin değer sağlamada mücadele etmesi şaşırtıcı değil.

İzlenen kişilerin gizliliğini ve hassas iş verilerini korumak için Skan’ın aldığı prosedürleri açıklar mısınız?

Önemli olan, insanların izlenmediğini bilmektir. Sadece belirli iş uygulamalarını gözlemliyoruz ve bu uygulamalar önceden tanımlanmıştır.

Bu uygulamalar için, tüm hassas iş verileri silinir. Ayrıca, işle ilgili kişinin kimliği ile süreci arasındaki bağlantıyı anonimleştirebilme yeteneğine sahibiz.

Skan’ın makine öğrenimi ve özellikle derin öğrenimi nasıl kullandığını açıklayabilir misiniz?

Skan, çeşitli sorunları çözmek için several AI ve makine öğrenimi algoritmalarını birleştirir, örneğin hassas bilgilerin anonimleştirilmesi (hem metin hem de görüntü verileri), düşük seviyeli olayların iş faaliyetlerine soyutlanması, süreç grafiklerinin çıkarılması ve süreç varyasyonlarının keşfedilmesi.

Bu süreçten elde edilen bazı eyleme geçirilebilir içgörüler nelerdir?

Skan, iş süreçleri sahiplerine ve dönüşüm liderlerine, müşteri deneyimi, gelir ve maliyet gibi iş sonuçlarını sürdüren KPI’leri ölçmek, analiz etmek ve iyileştirmek için yardımcı olur. Bazı örnek içgörüler:

Etkililik:

• Üretim maliyeti
• Kaynak (işgücü) kullanımı
• NPS geliştirme

Verimlilik:

• Otomasyon keşfi
• İlk geçiş oranı
• Süreç uyumu
• Kapasite (işgücü) planlaması
• Azaltılmış süreç varyasyonu

Süreç zekasının geleceği için vizyonunuz nedir?

Süreç zekasının geleceği için vizyonumuz, insanların çalışmasını dönüştürmek ve verimliliği artırmaktır. Bugün, küresel iş piramidinin geniş bir tabanı vardır ve değer katan görevlerin sayısı çok azdır. Vizyonumuz, süreç keşfinin bu piramidi tersine çevirmektir.

Bugün, küresel iş piramidinin geniş bir tabanı vardır ve değer katan görevlerin sayısı çok azdır. Vizyonumuz, süreç keşfinin bu piramidi tersine çevirmektir.

Harika bir röportaj için teşekkür ederiz. Daha fazla bilgi öğrenmek isteyen okuyucular Skan‘ı ziyaret edebilir.