Chetan Alsisaria, Polestar Analytics CEO ve Kurucu Ortağı – Röportaj Serisi

Chetan Alsisaria, CEO ve Kurucu Ortağı, veri, analiz ve AI odaklı dönüşüm alanında uzmanlaşmış bir entreprise teknoloji lideridir. Deloitte, PwC ve EY’deki erken rollerinin ardından 2012 yılında Polestar Analytics’i kurdu ve bunu küresel bir AI ve veri şirketine dönüştürdü. Satış, stratejik ittifaklar, hizmet geliştirme ve teknik teslimatı yönetirken aynı zamanda CAIO Circle adlı bir topluluğun başkanıdır. Bu topluluk, sorumlu ve pratik AI benimsemesini ilerletmeye odaklanan AI liderleri için kurulmuştur. Ayrıca, entreprise sistemleri ve platformlarındaki inovasyonu yansıtan Xumane Equity’yi kurmuştur.

Polestar Analytics, entreprises’in parçalanmış verilerini eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştüren küresel bir AI ve veri birleştirme şirketidir. Veri mühendisliği, analiz, AI ve iş akışlarını tek bir ekosistemde birleştiren şirket, organizasyonların karar alma, operasyonları optimize etme ve AI benimsemesini artırma olanakları sağlar. Endüstriye özgü kullanım örneklerine ve ölçülebilir sonuçlara odaklanan Polestar, danışmanlık odaklı bir firmadan platform odaklı bir şirkete dönüşmüştür ve entreprises’e basitleştirilmiş, zeka tabanlı çözümler sunar.

2012 yılında Deloitte, PwC ve EY’deki rollerinizin ardından Polestar Analytics’i kurduunuz. O zaman entreprises’in veri ve analiz alanında hangi boşluğu gördünüz ve bu orijinal vizyon nasıl bugünün AI odaklı 1Platform’a dönüştü?

Biliyorsunuz, Ajay, Amit ve ben Polestar Analytics’i 2012 yılında kurduğumuzda, ironi çarpıcıydı; şirketler veri içinde boğuluyorlardı, ancak kararlar için açlık çekiyorlardı. Herkes her şeyi topluyordu, ancak verinin olması ile onunla anlamlı bir şey yapma arasındaki boşluk devasaydı. İşte bu problemi çözmeye çalıştık.

Şimdi, dürüst olmak gerekirse, problem ortadan kaybolmadı, sadece şekil değiştirdi. Hacim daha büyük, riskler daha yüksek ve şimdi insanların kararlar almasına yardımcı olan ajanlar var. Aslında, bu durum orijinal vizyonumuzu daha net, daha bulanık değil hale getirdi.

Sloganımız, Veri Sonuçlara, Basitleştirilmiş!, aslında 2012’den bugüne bizi bağlayan ipliktir. Veri teslimi ile başladık; doğru verilerin doğru insanlara doğru zamanda ulaşmasını sağladık. Sonra AI geldi ve mümkün olanları amplifiye etti. Şimdi 1Platform ile daha da ileri gidiyoruz; sadece insanlar için değil, kararlar alan ajanlar için de sonuçları basitleştiriyoruz ve maksimize ediyoruz.

Ne heyecan verici olan, ekosistemimizin bu amaca ulaşmak için olgunlaştığını görmek. Microsoft (MSFT ), Databricks ve Anaplan ile derin entegrasyonlarımız, verilerin, iş örneklerinin ve planlamanın bir araya gelmesini sağlıyor. Ve 1Platform, bu ortamlara yerel olarak kuruluyor, üzerine monte edilmiyor.

Thus, evrim şöyle görünüyor: veri teslimi → AI ile güçlendirilmiş içgörüler → basitleştirilmiş, ajan hazır sonuçlar. Mükemmellik arayışı aynı. Oraya ulaşma hızı ise üssel olarak değişti.

Polestar Analytics, kendisini veri ve AI birleştirme şirketi olarak konumlandırıyor. Büyük entreprises’in parçalanmış sistemleri ve silo edilmiş verilerini ele alırken, birleştirme aslında nasıl görünüyor?

Çoğu zaman, parçalanma bir teknoloji problemi değil, insanlar ve süreç problemidir. Maliye ekibinin Anaplan’da çalıştığı, operasyon ekibinin Excel’de yaşadığı, veri mühendislik ekibinin Azure’da pipeline inşa ettiği ve herkesin farklı yönlerde farklı metriklere sahip olduğu bir durum var. Hiçbir AI, temelde kırık bir temelde güven problemini çözemez.

Birleştirme dedğimiz şey, bu temeli önce çözmek anlamına geliyor. Zeka katmanını üstüne eklemadan önce, verilerin temiz, yönetilen ve kritik olarak erişilebilir olması gerekiyor. Sadece analistler için değil, increasingly ajanlar için de.

Pratikte, 1Platform ile birleştirme, entreprises’in zaten içinde yaşadığı ortamlara – Databricks, Microsoft ve Anaplan gibi – girerek veri ve zeka katmanını bu ortamlar boyunca dikiyoruz. Anaplan’daki planlama verilerinizi Databricks’teki operasyonel verilerinize bağlıyoruz ve Microsoft ekosisteminde insanlar ve ajanlar kararlar alabiliyor.

Bu entegrasyonların her birindeki sihir değil, 1Platform’ın bağlantılı katmanı, her şeyi tek bir koherent sistem gibi hissettiriyor, değil de ayrı araçlar gibi.

Özgün 1Platform, verileri, AI’ı ve iş akışlarını tek bir sistemde birleştirmeyi amaçlıyor. Bu yaklaşım, geleneksel BI yığınlarından veya modern veri platformlarından nasıl farklı?

Databricks ve Snowflake güçlü platformlar, onlarla rekabet etmiyoruz, onların üzerine inşa ediliyoruz. Bu ayrım önemli. Databricks altyapı ve hesaplama sağlıyor. Biz de onların üzerine kuruluyoruz ve farklı bir soru soruyoruz: şimdi ne?

Geleneksel BI yığınları, zamanında birçok şeyi doğru yaptı, ancak iş zekası evrimleşti. Bugün, iş kullanıcıları panellere ihtiyaç duymuyor. Güzel tasarlanmış bir panelden 15 grafik çıkabilir, ancak jemand hala bunun anlamını yorumlayıp ne yapacağını kararlaştırmak zorunda. İşte bu, 1Platform’un çalıştığı boşluk.

1Platform statik değil, sürekli evrimleşiyor. Sadece getirdiğiniz sorulara cevap vermiyor, düşünmediğiniz soruları da ortaya çıkarıyor. Bu, iş kullanıcıları ve verilerin arasındaki ilişkiyi değiştiriyor.

Databricks ve Azure üzerinde düşük kodlu ve kodsuz arayüzler inşa ettik, böylece veri mühendislerinin günlerce süren görevleri saniyeler içinde tetiklenebiliyor. Agenthood AI, kullanıcıların basit sürükle-bırak arayüzleri ile ajanlar oluşturup düzenlenmesini sağlıyor, derin teknik uzmanlığa gerek kalmadan.

Asıl fark, son kullanıcı deneyimi. Artık birçok panelden atlayıp, doğal dil içgörülerini, bağlamsal önerileri ve ajan tarafından oluşturulan anlatıları alıyorlar. KPI’lar sadece bir ekranda durmuyor, ajanlar bunları aktif olarak izliyor, önemli olanları işaretliyor ve nedenini açıklıyor. Fark, veri platformu kendisi değil, verilerin hazır olduktan sonra olan her şey.

Çok entreprises, AI pilot cehennemine sıkışmış durumda. AI’ı üretim ölçeğinde neden gerçekleştiremiyorlar?

Bunu pilot mezarlığı olarak adlandırıyorum, çünkü çoğu proje sadece durmuyor, sessizce ölüyor. En büyük engeller teknik değil, organizasyonel. İnsanlar, süreçler ve veriler.

Değişim yönetimi sürekli olarak küçümseniyor. İş yapış şeklini yeniden tasarladığınızda, insanların değer elde ediş şeklini de zorluyorsunuz. Liderlik tarafından AI yeterliliği görünür şekilde önemli kılınan organizasyonlar, benimseme hızını artırıyor.

Şimdi, J-eğrisi problemi var. AI yatırımları genellikle ROI’dan önce düşüyor. Çok organizasyon 90 gün içinde ROI bekliyor, görmüyor ve çabayı terk ediyor. Başarılı olanlar, tüm eğriye bağlı kalıyor.

Veri hazırlığı da kritik bir faktör. Kötü veri, yanlış kararlar anlamına geliyor. Veri temeli güvenilir olana kadar, AI büyük ölçekte bir yük oluşturuyor.

Son olarak, kullanım durumu disiplini önemli. AI ile her şeyi yapmak yerine, gerçek iş metriklerini hareket ettiren, kanıtlanan ve sonra ölçeklenen kullanım durumlarına odaklanmak gerekiyor.

Polestar Analytics’te, verileri, AI’ı ve iş akışlarını bir araya getirmek, problem keşfini ve fırsatın belirlenmesini hızlandırıyor ve birleştirme, değişimin katalizörü haline geliyor.

AI ajanları, entreprises’in iş akışlarında nasıl düşünülüyor ve hangi gerçek dünya kullanım örnekleri kabul görüyor?

Bizim için ajanlar, hem veri katmanında hem de iş akışlarında gömülü olmalı ve gerçek değer yaratmalı. Örneğin, bir fiyat ajanı, sadece bir LLM değil, veri altyapısına entegre edilmiş, bağlamı anlayan ve gerçek kararlar alan bir ajan.

100’den fazla ajanımız var, bazıları asistan olarak çalışırken diğerleri tamamen otomatik. En güçlü çekim, gelir büyümesi yönetimi, fiyatlandırma, promosyonlar ve medya karışımlarında, kararlar sık ve veri yoğunluğundadır.

Mühendislik tarafında, pipeline izleme ve hata çözme ajanları zaten kullanılıyor. FinOps ajanları, kullanılmayan bulut maliyetlerini %35 oranında azalttı. Ayrıca zenginleştirme yönetiminde güçlü bir benimseme var.

Microsoft ve Databricks ekosistemlerini destekliyoruz ve özel ajan oluşturma platformu sunuyoruz. Her ajanın LLM tabanlı olması gerekmiyor; mimari, ölçek ve maliyet dengesini sağlamak için kullanım örneğine uymalı.

Yönetişim çok önemli. Finansal sistemlerle veya müşteri verisiyle etkileşime giren ajanlar için, güçlü güvenlik önlemleri ve insan denetimi, entreprises ölçeğinde güvenilirliği sağlamak için kurulmuştur.

Son fonksiyonunuzla IP geliştirmeye odaklanıyorsunuz. Bugünün AI manzarasında, mevcut ekosistemlerin üzerine inşa etmek yerine özgün platformlara sahip olmak ne kadar önemli?

Databricks, Microsoft ve Anaplan gibi platformlar ile derin entegrasyonlarımız var, bunlar altyapı ve ölçek sağlıyor. Onları değiştirmeye çalışmıyoruz.

Odağımız, üstteki zeka katmanını kontrol etmek. Özgün IP, deneyimi kontrol etmemize, endüstri uzmanlığını gömmemize ve tutarlı değer sunmamıza olanak tanıyor.

Ayırıcı özelliklerimiz, endüstri uzmanlığından geliyor. Gelir büyümesi yönetimi için PromoPulse AI veya finansal hizmetler için WealthPulse gibi çözümler, gerçek dünya kullanım örneklerine ve kararlara odaklanıyor.

Özgün IP, bu uzmanlığın kodlanması. Bu, platformun savunulabilir ve gerçekten yararlı olmasını sağlıyor.

Fortune 1000 şirketleriyle yakın çalıştınız. AI ROI beklentileri nasıl değişiyor, yöneticiler somut sonuçlar yerine deneysel çalışmalar istiyor?

Değişim gerçek, ancak deneysel çalışmalar ortadan kaybolmadı, sadece somut sonuçlara bağlandı. Yöneticiler şimdi ROI’yi daha geniş açılardan değerlendiriyor: karar hızı, müşteri sadakati, inovasyon kapasitesi ve dayanıklılık.

AI ROI’si artık tek bir liderin sorumluluğu değil. CTO altyapı ve veri odaklı, CFO finansal etkiye odaklanıyor, COO operasyonel verimliliği vurguluyor.

Başarılı organizasyonlar, bu perspektifleri erken aşamada hizalıyor ve uzun vadeli sonuçlara bağlı kalıyor.

Genişleme stratejiniz, Kuzey Amerika ve Avrupa’yı içeriyor. AI benimseme olgunluğu ve entreprises’in hazır oluşu açısından bu bölgeler arasında neler gözlemliyorsunuz?

Fark, yetenek değil, zihniyet farklılığı.

Kuzey Amerika, rekabet baskısı tarafından hız ve deneysel çalışmaların önceliklendirilmesini vurguluyor.

Avrupa, etik AI ve yönetişimi baştan itibaren vurguluyor. Ancak bu, daha yavaş benimseme anlamına gelmiyor. Enterprises, yapı ile hızlanma arasında denge kuruyor.

Her iki bölge de, ölçeklenebilir, sorumlu AI’ı core operasyonlara entegre etmeye doğru yaklaşıyor.

CAIO Circle’ı, AI liderlerini bir araya getirmek için kurduunuz. Şu anda, özellikle yönetişim ve etik konusunda, en acil konuşmalar neler?

CAIO Circle, AI liderlerine açık tartışma alanı sağlamak için kuruldu.

Merkezi zorluk, hız ile uzun vadeli riski dengelemek. Güven ve açıklanabilirlik büyük endişeler, özellikle AI sistemleri kritik kararlar alıyor.

Yönetişim, politika belgelerindenembedded operasyonel uygulamalara doğru kayıyor. Aynı zamanda, birçok organizasyon hala AI stratejilerini gerçekleştirmek için uygulama modellerinden yoksun.

En değerli içgörüler, genellikle resmi sunumlardan değil, samimi peer tartışmalarından geliyor.

Üç ila beş yıl вперед bakıldığında, entreprises’in AI’ı, sizin gibi birleşik platformlara mı konsolide edeceğini yoksa araçlar ve satıcılar ekosistemini mi koruyacağını düşünüyorsunuz? Polestar Analytics, gelecekte kendini nasıl konumlandırıyor?

Parçalanma muhtemelen devam edecek. Databricks, Microsoft, Salesforce ve Anaplan gibi büyük platformlar merkezi oyuncular olarak kalacak.

Enterprises’in ihtiyacı, verilerin, zekanın ve iş akışlarının birleştirilip eyleme geçirilebilir hale getirilmesini sağlayan birleştirici bir katman. İşte 1Platform’ın oynayacağı rol.

Gelecek, derin dikey uzmanlığa sahip platformları favori edecek. Genel yatay çözümler, farklılaşmakta zorlanacak.

Gerçek değer, endüstriye özgü ihtiyaçları anlama ve zekayı karar alma iş akışlarına doğrudan entegre etmekten gelecek.

Harika bir röportaj için teşekkür ederiz, okuyucular daha fazla bilgi almak için Polestar Analytics‘i ziyaret edebilir.