Anaconda CEO’sü David DeSanto – Röportaj Serisi

David DeSanto Anaconda’nın CEO’sudur ve şirketin açık kaynaklı yenilikler ve güvenli empresa çözümleri yoluyla dünya çapındaki veri bilimi ve AI topluluklarını güçlendirme misyonunu yönetmektedir. Kanıtlanmış bir ürün ve teknoloji yöneticisi olan David, siber güvenlik, geliştirici platformları ve empresa yazılımları dahil olmak üzere yirmi yılı aşkın deneyime sahiptir.

En 최근 olarak, David GitLab’ (GTLB ) da Ürün Başkanı olarak görev yaptı ve burada global ürün organizasyonunu, dünya çapında 50 milyondan fazla kayıtlı kullanıcıya sahip olan kapsamlı bir AI-yerli DevSecOps platformunu sunmak için yönetti. Şirketle geçirdiği altı yıl boyunca, GitLab’i yüksek büyüme gösteren bir startup’tan endüstri tanımlayan bir lider olan DevOps Platform kategorisine dönüştürmesine yardımcı oldu.

Anaconda veri bilimi, makine öğrenimi ve yapay zeka için önde gelen bir açık kaynaklı platformdur ve Python programlama dili etrafında inşa edilmiştir. Hem bireysel geliştiriciler hem de büyük şirketler tarafından yaygın olarak kullanılmaktadır. İlk olarak 2012 yılında başlatılan Anaconda, kodlama araçları, Conda aracılığıyla paket yönetimi ve NumPy, pandas ve TensorFlow gibi binlerce önceden oluşturulan kütüphaneye erişim dahil olmak üzere kapsamlı bir ortam sağlar. Bu, kullanıcıların AI modellerini verimli bir şekilde geliştirmelerine, test etmelerine ve dağıtmalarına olanak tanır.

Zamana göre Anaconda, şirketlerin AI’nin tüm yaşam döngüsünü yönetmesine yardımcı olan bir empresa AI platformuna dönüşmüştür – açık kaynaklı paketlerin kaynağından başlayarak, uygulamaları bulut ve şirket içi ortamlarda oluşturmak, yönetmek ve dağıtmak için. Milyonlarca kullanıcı ve Fortune 500 şirketlerinin büyük bir kısmının benimsemesi ile modern AI geliştirmesi için temel bir katman haline gelmiştir. Açık kaynaklı yenilik, ölçeklenebilirlik ve güvenli, yeniden üretilebilir iş akışlarına vurgu yapmaktadır.

GitLab’de yaklaşık altı yıl geçirdiniz, üç yılından fazlasını Ürün Başkanı olarak görev yaptınız ve bir AI-yerli DevSecOps platformunu on milyonlarca kullanıcıya ölçeklendirdiniz. Bu deneyim, Anaconda’nın CEO’su olarak önceliklerinizi nasıl şekillendirdi ve bir şirketin liderliğini, bir ürünün liderliğinden farklı kılan nedir?

GitLab’deki zamanım, Anaconda’ya yaklaşımımı şekillendiren birkaç ilkeyi pekiştirdi. İlk olarak, sorumlu büyüme – takımları, ürünleri ve geliri dayanıklı bir şekilde ölçeklendirmek. GitLab’de, on milyonlarca kullanıcıya hizmet vermeye büyüdük ve GitLab Ultimate’in şirketin gelirinin yarısından fazlasını oluşturmasının, ürün değerini uzun vadeli iş etkileri ile hizalamak kadar önemli olduğunu gösterdi.

İkinci olarak, sonuçlar ve verimlilik üzerinde süreç ve yapıya odaklanmak yerine bir zihniyet. Bir şeyi yeterli iyi olan ve yönü gösteren bir şey olarak göndermek ve müşteri geri bildirimi çarkını çalıştırmak için kabul edilebilir. Gerçek değer sunmak nhanh wichtig, ancak ölçeklenirken düşünceli olmak gerekiyor. Bu, üçüncü direk ile yakından bağlantılı: müşteri takıntısı ve kullanıcıları oldukları yerde karşılamak. Geliştirici ve güvenlik araçları inşa ettiğim kariyerimde, iyi (veya kötü) araçların üretkenliği ve memnuniyeti nasıl etkileyebileceğini biliyorum.

Son olarak, amaçla şeffaflık. Anaconda’nın bu temel değeri, tüm tarafların şirketin ve tekliflerinin daha iyi olması için katılıp işbirliği yapmasına olanak tanır. Bu değeri daha da inşa etmek için heyecan duyuyorum, böylece topluluğumuza başarılı olmaları için ihtiyaç duyduklarını sağlayabileceğiz.

CEO olarak, tüm sistemi – strateji, kültür, operasyonlar ve sonuçlar – sorumlusunuz. Ürünle hala derinlemesine bağlantılıyım, ancak daha geniş ve uzun vadeli düşünüyorum. Şirketin sorumlu bir şekilde büyüdüğünden, insanlarını desteklediğinden ve müşterilerimize işin her boyutunda değer sunduğundan emin olmak zorundayım. Bu ilkeleri burada inşa etmeye çalışıyorum.

Anaconda’nın CEO’su olarak bu role geçmek için sizi kişisel olarak ne motive etti ve bu platformun, empresa AI’nin bir sonraki bölümünü inşa etmek için doğru platform olduğunu size neden düşündürdü?

Herkesin dört nedenin olduğunu söylediğim Anaconda’ya CEO olarak katılmak için heyecanlandım. İlk olarak, teknoloji. Bir geliştirici olarak, uzun süredir Anaconda’yı tanıyorum ve ne kadar güçlü olduğunu biliyorum. Platform zaten çok şey sunuyor ve ekibin inşa ettiği temel, bize AI-yerli çağda neler getirileceğini şekillendirmek için bir fırsat sunuyor.

İkinci olarak, topluluk. Açık kaynaklı topluluğun gücüne derin bir şekilde inanıyorum. Çok az şirket, Anaconda’nın olduğu kadar geniş ve dahil bir topluluğa sahiptir.

Üçüncü olarak, insanlar. Bu düzeyde liderlikte nadiren bulunabilir. İcra kurulu istisnai ve tutkuları gerçek. Açık kaynaklı ve AI ile geleceği inşa ediyor ve bunun bir parçası olmak gerçekten heyecan verici.

Son olarak, fırsat. Bu, kararımı verdiren şeydi. Anaconda, AI’nin daha erişilebilir olmasına, şirketlerin AI’yi ölçeklendirerek, güvenle, dağıtarak ve izleyerek yardımcı olmasına yardımcı olmak için merkezdedir. Dünya çapında teknoloji, canlı bir topluluk ve bu takımla bir araya geldiğinde, AI ve veri bilimi nasıl inşa edildiğini ve kullanıldığını şekillendirmek için nadir bir fırsat elde edersiniz.

Açık kaynak, modern AI geliştirmesinin çoğunu güçlendiriyor, ancak birçok şirket hala onu büyük ölçekte güvenle kullanmakta zorluk çekiyor. Açık kaynaklı AI’nin en güçlü temel olduğuna neden inanıyorsunuz ve nerede en çok yanlış anlaşıldığını düşünüyorsunuz?

Güvenli kodun, yalnızca seçilen kişilerin görebileceği şekilde gizli olduğu şeklinde bir yanlış inanç vardır. Açık kaynaklı yazılım bunun tam tersidir. Açık kaynaklı, şeffaftır, herkesin katkıda bulunmasını davet eder ve dünya çapındaki organizasyonlara, kodun güvenli ve beklendiği gibi çalıştığından emin olmak için daha yüksek bir göz seviyesi sağlar.

AI, hiç kimsenin göremediği bir hızda olgunlaşıyor. AI’nin devam eden ivmesiyle birlikte, modern kodu mümkün olduğunca hızlı hareket ettirmek gerekiyor. Açık kaynaklı yapıyor. Bu, modern AI geliştirmesinin temeli.

Anaconda’da buna odaklanıyoruz. Core yeteneklerimiz ve Python ekosistemimiz açık kaynaklı çünkü bu, takımların hızlı bir şekilde başlamak ve yenilikçi olmak için en iyi yoldur. Buna, organizasyonların açık kaynaklı kullanmak için ihtiyaç duydukları governance, güvenlik ve güvenilirliği sağlayan empresa düzeyinde yetenekler ekliyoruz.

Şirketler AI’ye yatırım yaptıkça, AI başarısızlık oranları yüksek kalıyor, özellikle de AI pilot projeleri. Bu girişimlerin neden tıkandığını düşünüyorsunuz ve altyapı seçimlerinin uzun vadeli başarıyı nasıl etkileyebileceğini düşünüyorsunuz?

Çok sayıda organizasyon pilotlar çalıştırdı. Bazıları güçlü prova konsept projelerine, diğerleri gerçekten zaman kazandıran dahili olarak oluşturulmuş araçlara sahip. Ancak çok azı AI’yi tüm iş boyunca gerçek üretim haline getirdi. “Deneiyoruz” ile “şimdi böyle çalışıyoruz” arasında büyük bir fark var ve bu, çoğu şirketin takıldığı yer.

Demo genellikle iyi görünür, ancak sorun, demoyu empresa ölçekli olarak yeniden üretmeye çalıştığınızda ortaya çıkar. Aniden, veri governance soruları, güvenlik endişeleri, güvenilirlik sorunları ve temel bir güven sorunuyla karşılaşıyorsunuz: Bu uygulama güvenilir bir şekilde çalışacak mı ve verilerinizi güvende tutacak mı? Bu sorunlar demo sırasında görünmüyor ve bu nedenle şirketler için bir sonra düşünülüyor.

AI başarısızlığının engeli, yetenek değil, altyapı ve süreç olgunluğudur. Öncü olan organizasyonlar, güven ve hızın bir arada olduğu modern temelleri seçen liderlerdir ve güvenlik ve governance, hızlandırıcı olarak değil, engelleyici olarak hareket eder. Parçalanmış araç zincirleri ve ortamlar, ikisi arasında seçim yapmanızı zorlar, ancak modern, birleşik altyapı ve modern AI süreçleri size her ikisini sunar. Bugün, tıkanıklıkları kaldırmak, rekabetçi bir avantaj yaratmak.

Siber güvenlik, ürün ve geliştirici platformlarındaki geçmişinizle, Anaconda’nın bağımlılık yönetimi, ortam yeniden üretilebilirliği ve tedarik zinciri riski etrafındaki stratejisinin şekillenmesinde nasıl bir rol oynuyorsunuz?

Güvenlikle ilgili yolculuğum, sağlık sektöründe başladı ve o zamanlar “güvenli” olarak kabul edilen şeyin ne kadar korkunç olduğunu gördüm. Güvenlik, bir tutkum haline geldi. AI iş yükleri, modeller, ajanlar ve entegrasyonlar daha karmaşık hale geldikçe, güvenlik riskleri governance’in takip edebileceğinden daha hızlı bir şekilde çoğalıyor. Ve hatta güvenlik riski yönetildiğinde, ortam kendisi bir engel haline geliyor.

Güvenlik ve uyumluluk, AI ile özellikle zor, özellikle de geliştirme ve üretim boyunca gerçek risk görünürlüğü almak. İşte odaklandığımız yer. Ortam yönetimi içinde daha derin güvenlik yetenekleri inşa ediyor, Python ekosisteminden outside AI paketlerine governance ekliyor ve AI modellerinin güvenlik taraması yoluyla riskini azaltmaya yardımcı oluyoruz. Hedef basittir: Organizasyonların AI ile daha hızlı hareket etmesini sağlarken, ölçeklendirirken ihtiyaç duydukları görünürlüğü, gizliliği ve esnekliği sağlamalarına yardımcı olmak.

AI’nin getirisi etrafında artan bir şüphe var ve aynı zamanda deney yapma ve vibe kodlama konusunda bir patlama var. Üretken deney yapma ve empresa hazır AI sistemleri arasında nasıl ayrım yaparsınız?

Bu yıl, AI’nin getirisi belki de ilk kez iyi bir şekilde ölçülecek. Endüstrinin herkesi, “verimliliği” zaman olarak kabul etmeye yöneltmesi intéressan. Aslında, organizasyonların, en önemli şeylere bağlı özel KPI’ler oluşturması gerekiyor. Bu, geliştirme ekibiniz için kod incelemesinde geçen zaman veya pazarlama ekibiniz için lead kalitesi olabilir. Zaman ve token tüketimi, verimliliği doğrudan sinyalize etmiyor.

Python tabanlı AI geliştirmesinin merkezinde Anaconda oturuyor. Python ortamlarının, organizasyonların deney yapmadan, tam governed üretim ölçekli AI sistemlerine geçişine nasıl evrileceğini düşünüyorsunuz?

Python, AI için ön plana çıkan dildir ve bu durumun yakın zamanda değişmesini beklemiyorum. Diller her zaman popülerlikte dalgalanmalar yaşar. Organizasyonların, temel performans ve ölçeklenebilirlik sorunlarını ele alan, AI ajanlarının empresa düzeyinde uygulamalar ve hizmetler oluşturmasını sağlayan araçlara yatırım yapması gerekiyor. Evrensel yapı taşlarına yatırım yapmalarının, AI değerini ve benimsemeyi hızlandırmasına ve AI altyapısını güçlendiren kod dillerinin sürekli değişen sözcüğünü en iyi şekilde konumlandırmasına yardımcı olacağını düşünüyorum.

Daha önce düzenlenmiş endüstriler ve güvenlik bilinçli şirketlerle yakın çalıştınız. Empresa düzeyinde AI governance’un pratikte nasıl göründüğünü düşünüyorsunuz, politika belgeleri ve uyumluluk kontrol listelerinin ötesinde?

Empresa AI ve AI-yerli uygulamalar, geleneksel yazılım geliştirmesinden tamamen farklıdır. AI’yi geleneksel geliştirme olarak ele aldığınızda, güvenlik ve governance bozulur ve inovasyon durur. Empresa AI, AI-yerli geliştirme en iyi uygulamalarına ihtiyaç duyar, burada AI modeli, sürüm oluşturma için birincil bileşendir ve her şey ikincil olarak gelir.

AI governance, ölçeklenebilirlik ve durma arasındaki farktır. Empresa AI governance’u, sorumlu AI-yerli ilkelerin, uygulanabilir platform kontrollerine, net sorumluluğa ve AI bileşenlerinin sürekli izlenebilirliğine ve soyağacına tercüme edilmesidır. Bu, DevOps uygulamalarında kullanılan politikalar ve kontrol listelerinin ötesine geçer.

Anaconda’nın yakın zamanda aldığı fon ve empresa odaklı hamle ile,近期 büyüme önceliklerinizi nasıl görüyorsunuz ve önümüzdeki 12 ila 18 ay içinde en agresif şekilde nereye yatırım yapacaksınız?

Hedefimiz nettir: Anaconda, AI-yerli uygulama ve hizmetleri inşa etmek, güvenle etmek ve dağıtmak için tercih edilen empresa AI-yerli geliştirme platformu olacaktır. Müşterilerimiz sürekli olarak değişiyor ve biz de onlarla birlikte değişiyoruz. Artık yalnızca bir veri bilimi aracı değiliz, empresa AI için kapsamlı bir platformuz. Her yatırım, ürün, ortaklık veya birleşme ve satın alma, bizi empresa AI-yerli dünyasında başarılı olmak isteyen şirketlere ihtiyaç duydukları platforma bir adım daha yaklaştırmaya yönelik olarak değerlendirilecek. Müşteri odaklı bir şirketiz ve yaptığımız her şey müşterilerimiz içindir.

GitLab’de bir kamu şirketi olarak ölçeklendirme konusunda yardımcı olduğunuz deneyimden, uygulayıcılar için inşa ederken aynı zamanda CTO’lar, CIO’lar ve Chief AI Memurlarına hitap ederken neler öğrendiniz?

Başarı her zaman müşteriye ve ulaşmaya çalıştıkları sonuçlara geri döner. Basit görünse de, takımların iç metriklere (proje için harcanan saatler, tanımlanmış hedeflere ulaşan bir lansman) takılmak yerine daha önemli bir soru sormak kolaydır: Bu gerçekten müşterilerimizi daha başarılı kılıyor mu? Liderler, yeni bir ürünün gerekli olduğunu söyleyebilir, ancak aslında yalnızca mevcut ürünün daha kullanıcı dostu hale getirilmesi (örneğin) olabilir ve sonra arzu edilen sonucu alırsınız. Müşteriler mutlu ve başarılı olduğunda, hepimiz mutluyuz ve başarılıyız.

Harika röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular Anaconda‘yı ziyaret edebilir.