Babak Hodjat, Cognizant’ın AI Baş Teknisyeni – Röportaj Serisi

Babak Hodjat, Cognizant’ın AI Baş Teknisyeni ve Sentient’in eski ortak kurucusu ve CEO’sudur. Dünya’nın en büyük dağıtılmış yapay zeka sistemlerinin arkasındaki temel teknolojiyi geliştirmekten sorumludur. Babak, ayrıca dünyanın ilk AI destekli hedge fonu olan Sentient Investment Management’in kurucusudur. O, bir dizi Silikon Vadisi şirketi kurmuş bir seri girişimcidir ve teknisyen olarak görev yapmıştır.

Sentient’i ortak kurmadan önce, Babak, Sybase iAnywhere’de mobil çözümler mühendisliği direktörü olarak görev yaptı. Ayrıca Dejima Inc.’in ortak kurucusu, teknoloji sorumlusu ve yönetim kurulu üyesi olarak görev yaptı. Babak, Dejima’nın patentli, ajan-odaklı teknolojisini geliştirdi ve bu teknoloji, Apple’ın Siri’sinin arkasındaki teknolojidir.

Yapay yaşam, ajan-odaklı yazılım mühendisliği ve dağıtılmış yapay zeka alanlarında yayınlanmış bir bilim insanı olan Babak, 31 adet verilen veya bekleyen patentin sahibidir. O, doğal dil işleme, makine öğrenimi, genetik algoritmalar ve dağıtılmış AI gibi birçok AI alanındaki uzmandır ve bu alanlarda birden fazla şirket kurmuştur. Babak, Fukuoka, Japonya’daki Kyushu Üniversitesi’nden makine zekası alanında doktora derecesine sahiptir.

Kariyerinize bakarak, birden fazla AI destekli şirketi kurmaktan Cognizant’ın AI Laboratuvarı’nı yönetmeye kadar, AI’de inovasyon ve liderlik hakkında öğrendiğiniz en önemli dersler nelerdir?

İnovasyon, sabır, yatırım ve bakım gerektirir ve kısıtlamasız bir şekilde teşvik edilmelidir. Doğru inovatörlerden oluşan bir ekibe sahipseniz, onlara tam sanatsal özgürlük verebilir ve neyi ve nasıl araştıracaklarına güvenebilirsiniz. Sonuçlar genellikle sizi şaşırtacaktır. Liderlik açısından, araştırma ve inovasyon, bir lüks veya son düşünce olmamalıdır. Startup’lar kurarken erken dönemde araştırma ekipleri kurmuşumdur ve araştırma yatırımının güçlü bir savunucusuyum ve bu, geri ödemeyi sağlamıştır. İyi zamanlarda, araştırma sizi rekabetin önünde tutar ve kötü zamanlarda, diversifikasyon ve hayatta kalmanıza yardımcı olur, bu nedenle yatırımın altında kalma, kısıtlama veya kısa vadeli iş öncelikleriyle aşırı yüklenme için hiçbir bahane yoktur.

Apple’ın Siri’sinin primary mucitlerinden biri olarak, zeki arayüzlerin geliştirilmesindeki deneyiminiz, Cognizant’taki AI girişimlerini yönetme yaklaşımınızı nasıl etkiledi?

Aslında, Siri için orijinal olarak geliştirdiğim doğal dil teknolojisi, ajan-odaklıydı, bu nedenle uzun süredir bu kavramla çalışıyorum. 90’lı yıllarda AI o kadar güçlü değildi, bu nedenle doğal dil komutlarını eylemlere eşlemek için çoklu ajan sistemi kullandım. Her ajan, konuşma alanının küçük bir alt kümesini temsil ediyordu, bu nedenle her ajanın basit bir ortamı vardı. Bugün, AI sistemleri güçlüdür ve bir LLM birçok şeyi yapabilir, ancak masih ajan-odaklı bir şekilde çalışıyoruz. AI’ı, bir kutu içindeki bir bilgi işçisi olarak ele alıyoruz, alanını kısıtlıyoruz, iş tanımını veriyoruz ve farklı sorumluluklara sahip diğer ajanlarla bağlantılıyoruz. AI, böylece herhangi bir iş akışını güçlendirebiliyor ve iyileştirebiliyor.

Cognizant’taki AI Baş Teknisyeni olarak, San Francisco’daki İleri AI Laboratuvarı’nı yönetiyorum. Temel araştırma prensibimiz, ajan-odaklı karar verme üzerine kuruludur. Bugün, bu prensibe dayalı olarak 56 adet ABD patenti aldık. Tamamıyla bunun içindeyiz.

Cognizant’ın AI Laboratuvarı’nda şu anda geliştirilen son teknoloji araştırmaları ve inovasyonlar nelerdir? Bu gelişmeler, Fortune 500 şirketlerinin özel ihtiyaçlarını nasıl karşılıyor?

Birkaç AI stüdyosu ve inovasyon merkezimize sahibiz. San Francisco’daki İleri AI Laboratuvarı, AI’de devlet-sanatını genişletmeye odaklanıyor. Bu, geçen yıl açıkladığımız, gelecek üç yıl içinde generatif AI’ye 1 milyar dolar yatırım yapma taahhüdümüzün bir parçasıdır.

Daha spesifik olarak, müşterilerimize hizmet verebilmek için yeni algoritmalar ve teknolojiler geliştiriyoruz. Güven, açıklanabilirlik ve çoklu hedefli kararlar, bizim için önemli alanlardır ve bunlar, Fortune 500 şirketleri için hayati önem taşımaktadır.

Güven konusunda, AI’ın karar verme yeterliliğine güvenebileceğimiz ve insan müdahalesine gerek kalmadan AI’a güvenebileceğimiz zamanları anlamak için araştırma ve geliştirme yapıyoruz. Bu tür belirsizlik modelleme ile ilgili birkaç patentimiz var. Benzer şekilde, sinir ağları, generatif AI ve LLM’ler doğası gereği şeffaf değildir. AI’ın bir şeyi neden önerdiğine dair sorular sormak ve AI’ın kararını değerlendirebilmek istiyoruz. Son olarak, şirketlerin birden fazla sonuç hedefi olan kararlar alması gerektiğini anlıyoruz – maliyet azaltma, gelir artışı, etik considerationlar gibi. AI, bu hedeflerin tümünü optimize ederek en iyi dengeyi sağlayabilir. Bu, bizim AI araştırmamızın önemli bir alanıdır.

Sonraki iki yıl, generatif AI için kritik bir dönem olarak görülüyor. Bu dönemde neler olacağını düşünüyorsunuz ve şirketlerin nasıl hazırlanması gerekiyor?

AI teknolojilerinin ticarileştirilmesi için patlayıcı bir döneme giriyoruz. Bugün, AI’ın primary kullanımları, verimliliği artırmak, daha iyi doğal dil destekli kullanıcı arayüzleri oluşturmak, verileri özetlemek ve kodlama konusunda yardımcı olmaktır. Bu hızlanma döneminde, şirketlerin teknoloji ve AI stratejilerini, çoklu ajan sistemleri ve karar verme prensibi etrafında oluşturmaları, başarıya ulaşmalarını sağlayacaktır. Cognizant olarak, inovasyon ve uygulamalı araştırmaya odaklanarak, müşterilerimizin AI’ı iş süreçlerine entegre etmelerine yardımcı olacağız.

Generatif AI, endüstrileri nasıl yeniden şekillendirecek ve Cognizant’ın AI Laboratuvarı’ndan ortaya çıkan en heyecan verici kullanım durumları nelerdir?

Generatif AI, işletmeler için büyük bir adım atmıştır. Artık, günlük işlerde insanlara yardımcı olabilecek bir dizi bilgi işçisi oluşturabilirsiniz. Akıllı sohbet botları aracılığıyla müşteri hizmetlerini iyileştirmek veya doğal dil arayüzü aracılığıyla depo envanterini yönetmek gibi, LLM’ler uzmanlaşmış görevlerde çok iyidir.

Ancak, endüstrileri gerçekten yeniden şekillendirecek olan, ajanların birbirleriyle iletişim kurma yeteneğidir. Gelecek, şirketlerin cihazlarında ve uygulamalarında, insanlara yardım edebilecek ve diğer ajanlarla iletişim kurabilecek ajanlara sahip olmasıyla şekillenecektir. Bu ajanlar, tüm işletme boyunca, insanlara her role yardımcı olmak için çalışacaktır – insan kaynakları, finans, pazarlama ve satış gibi. Yakın gelecekte, şirketler doğal olarak ajan-odaklı bir yapıya doğru evrilecektir.

Ayrıca, already bizim laboratuvarımızda geliştirilmiş bir çoklu ajan sistemi var – Neuro AI, müşterilerin rapidement AI karar verme kullanım durumlarını oluşturmasına ve prototiplemesine olanak tanıyan bir AI kullanım durumu oluşturucu. Bu, bazı heyecan verici sonuçlar doğuruyor ve yakın zamanda daha fazlasını paylaşacağız.

Çoklu ajan mimarileri, özellikle büyük ölçekli şirket ortamlarında, Gen AI dönüşümünün bir sonraki dalgasında nasıl bir rol oynayacak?

Araştırmalarımız ve şirket liderleriyle yapılan konuşmalarımızda, şirketlerin Gen AI’ı büyük ölçekte nasıl etkili hale getirebileceklerini sorgulamaya başladıklarını görüyoruz. Çoklu ajan yapay zeka sistemlerinin dönüşümsel vaadinin, bu etkiyi elde etmek için merkezi olduğunu düşünüyoruz. Bir çoklu ajan AI sistemi, şirketin çeşitli alanlarında yazılım sistemlerine entegre edilmiş AI ajanlarını bir araya getirir. Bunu, sistemlerin bir sistem olarak düşünün. Bugün, iş hedefleri, faaliyetleri ve metrikleri derinlemesine iç içe geçmiş olmasına rağmen, farklı ekiplerin kullandığı yazılım sistemleri birbirleriyle bağlantılı değildir ve bu, sorunlara neden olur. Örneğin, tedarik zinciri gecikmeleri, dağıtım merkezi personelini etkileyebilir. Yeni bir satıcıyı entegre etmek, Kapsam 3 emisyonlarını etkileyebilir. Müşteri devir oranları, ürün eksikliklerini gösterebilir. Silolanmış sistemler, eylemlerin genellikle yalnızca bir programdan elde edilen bilgilerle ve yalnızca bir fonksiyona uygulanması anlamına gelir. Çoklu ajan mimarileri, tüm işletme boyunca bilgi ve entegre eylem sağlayacaktır. Bu, gerçekten güçlü bir dönüşüm katacaktır.

Çoklu ajan sistemleri (MAS) önümüzdeki birkaç yıl içinde nasıl evrilecek ve bu, daha geniş AI manzarasını nasıl etkileyecek?

Bir çoklu ajan AI sistemi, bir sanal çalışma grubu olarak işler, talepleri analiz eder ve işletme genelinde bilgi toplar ve kapsamlı bir çözüm üretir. Bir endüstrinin belirli bir alanına zoomlayarak bakarsak, bu, örneğin imalat gibi alanlarda operasyonları devrimleştirerek büyük bir etkiye sahip olabilir. Bir Sourcing Agent, mevcut süreçleri analiz eder ve mevsimlere ve talebe göre daha maliyet-effective alternatif bileşenler önerebilir. Bu Sourcing Agent, daha sonra Sustainability Agent ile bağlantı kurar ve bu değişikliğin çevresel hedefleri nasıl etkileyebileceğini belirler. Son olarak, bir Regulatory Agent, uyumluluk faaliyetini denetler ve ekiplerin tam ve güncel raporları zamanında sunmalarını sağlar.

İyi haber, birçok şirketin zaten LLM destekli sohbet botlarını organik olarak entegre etmeye başlamış olmasıdır, ancak bu arayüzlerin nasıl bağlanacağını bilinçli bir şekilde düşünmeleri gerekir. Ajanlaştırmanın granülasyonu, kullanılan LLM’lerin türleri ve ne zaman ve nasıl fine-tune edileceği konusunda dikkat edilmelidir. Şirketler, tepe noktadan başlamalı, ihtiyaçlarını ve hedeflerini düşünmeli ve neyin ajanlaştırılacağına karar vermelidir.

Şirketlerin AI’ı tam olarak benimsemesini engelleyen primary zorluklar nelerdir ve Cognizant bu engelleri nasıl aşmaktadır?

Liderlerin desteği ve yatırımına rağmen, birçok şirket AI’ı geride bırakma korkusuyla karşı karşıyadır. Araştırmalarımıza göre, liderlerin stratejik taahhüdü ile etkili bir şekilde uygulayabilme güveni arasında bir boşluk vardır. AI yeteneklerinin maliyeti ve erişilebilirliği ile当前 Gen AI çözümlerinin olgunluğu, şirketlerin AI’ı tam olarak benimsemesini engelleyen iki önemli engeldir.

Cognizant, şirketlerin AI üretkenliğinden büyümeye doğru yolculuklarında önemli bir rol oynamaktadır. Aslında, Oxford Economics ile birlikte yürüttüğümüz bir araştırmaya göre, şirketlerin %43’ü, AI benimsemesi için dış danışmanlarla çalışmaya planladıklarını belirtmiştir. Geleneksel olarak, Cognizant, müşterilerimizle son milde çalışmıştır – bunu veri depolama ve bulut göçü için yaptık ve ajanlaştırma için de aynı şeyi yapacağız. Bu, yüksek derecede özelleştirilmiş bir iştir. Bu, bir boyutun tümüne uyan bir yolculuk değildir. AI benimsemesi için plan geliştirmelerine, ardından doğru, özel ajanları getirerek iş ihtiyaçlarını karşılamalarına yardımcı olabilecek uzmanlarız. Biz, bu konuda uzmanız ve her zaman müşterilerimizin yanındayız.

Çok sayıda şirket, AI yatırımlarından hemen ROI görememektedir. Şirketler hangi ortak hataları yapmaktadır ve bu hatalar nasıl önlenebilir?

Generatif AI, şirketlerin kendi veri bağlamına getirildiğinde daha etkili olur – yani, şirketlerin kendi güçlü kurumsal veri temelinde özelleştirilir. Ayrıca, şirketlerin temel iş süreçlerini yeniden hayal etmeleri gerekir. Bugün, birçok şirket AI’ı mevcut süreçleri otomatikleştirmek ve iyileştirmek için kullanmaktadır. Daha büyük sonuçlar, şirketlerin bu süreçlerin bileşenlerini sorgulamaya, değiştirmeye ve henüz var olmayan bir şeyin ortaya çıkmasını hazırlamaya başladıklarında ortaya çıkacaktır. Evet, bu, bir kültür değişikliği ve bazı riskleri gerektirecektir, ancak bu, organizasyonun birçok parçasını güçlü bir bütün haline getirmek için kaçınılmaz görünmektedir.

AI alanında önemli bir etkiye sahip olmak isteyen yeni AI liderlerine neler önerirsiniz, özellikle büyük şirketler içinde?

İş transformationı doğası gereği karmaşıktır. Büyük şirketler içindeki yeni AI liderleri, süreçleri parçalamaya, değişikliklerle deneylere ve inovasyona odaklanmalıdır. Bu, bir zihniyet değişikliği ve hesaplanmış riskler gerektirir, ancak daha güçlü bir organizasyon oluşturabilir.

Harika röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi öğrenmek isteyen okuyucular, Cognizant’ı ziyaret edebilir.