Denis Romanovskiy, SOFTSWISS’in Baş AI Memuru – Röportaj Serisi

Denis Romanovskiy, SOFTSWISS’in Baş AI Memuru, 25 yılı aşkın süredir büyük ölçekli mühendislik programlarını yönetmiş bir teknoloji yöneticisidir. Oyun, empresa yazılımları, IoT ve yüksek yük online platformları gibi çeşitli sektörlerde deneyim sahibi olmuştur. Son beş yıldır iGaming sektöründe bulunan Romanovskiy, daha önce SOFTSWISS’in Teknik Müdür Yardımcısı olarak görev yapmış ve şirketin AI stratejisinin tanımlanması ve uygulanması için mevcut görevine atanmadan önce casino ve spor bahis platformlarındaki teknik yönetimden sorumluydu.

SOFTSWISS bir Malta merkezli iGaming teknoloji şirketidir ve online casinolar ve spor bahisleri için anahtar teslim çözümler sunar. Şirket, casino platformu, oyun toplayıcı, spor bahis çözümü ve yönetilen hizmetler gibi altyapıyla dünya çapındaki operatörlere destek sağlar. SOFTSWISS, oyun teknolojisi ve ortaya çıkan AI destekli optimizasyonun kesişme noktasında kendini konumlandırır.

Büyük ölçekli teknik programları yönetmiş ve şimdi SOFTSWISS’de empresa AI stratejisinin tanımlanmasıyla görevlendirilmiş biri olarak, yüksek yük ve yüksek erişilebilirlik sistemlerindeki geçmişiniz, 2.000+ kişilik bir organizasyonda AI’yi entegre etme şeklinizi nasıl etkiledi?

Yüksek yük ve yüksek erişilebilirlik sistemlerindeki deneyimim, bana temel bir ders öğretti: karmaşık bir değişikliği büyük ölçekte gerçekleştirmek için sistem yaklaşımı gerekir. Sadece bir teknolojiyi dağıtmak ve çalışacağını ummak yetmez – teknoloji etrafında tüm ekosistemi tasarlamak ve süreçlerin, yapıların ve teknolojinin birlikte çalıştığını garantilemek gerekir.

SOFTSWISS’de AI benimsemesini bu prensibe uyguluyoruz. Bireysel düzeyde başlıyor. Her çalışana AI’ı güvenli ve etkili bir şekilde nasıl kullanacağını, neler yapabileceğini, sınırlarının neler olduğunu ve ilgili risklerin neler olduğunu açıklıyoruz. Kritik olarak, AI’ın devreye girmesiyle sonuçlardan sorumlu olmadıklarını söylemiyoruz. AI yeteneklerinizi genişletir, ancak hesap verebilirlik sizinle kalır. Kalite, kararlar ve sonuçlardan hala siz sorumlusunuz.

Sonra takım düzeyine geçiyoruz ve burada dinamikler değişiyor. Yeni fırsatlar ortaya çıkıyor – daha hızlı planlama döngüleri, otomatik doğrulama, geliştirilmiş analiz – ancak yeni riskler de ortaya çıkıyor: AI çıktılarına aşırı bağımlılık, eleştirel düşünme yeteneğinin aşınması, takım genelinde tutarlı olmayan benimseme. İşte burada yöneticilerin rolü kritik hale geliyor. Çalışmaları nasıl gözden geçireceklerini, hangi soruları soracaklarını ve hangi sinyalleri arayacaklarını adapte etmeleri gerekiyor. Bir sonuç iki kat daha hızlı teslim edildiğinde, yöneticinin görevi, kalitenin korunup korunmadığını ve kişinin gerçekten ne teslim ettiğini anlamaktır.

Bu katmanlı yaklaşım – bireysel farkındalık, takım düzeyinde adaptasyon, yönetim denetimi – bize büyük bir organizasyonda AI’ı ölçeklendirirken istikrar ve güvenilirliği tehlikeye atmadan olanak tanır. Teknolojiyle ilgili değil, etrafında inşa edilen sistemle ilgili.

AI’ı bir verimlilik aracı olarak kullanmakla AI’ı doğrudan altyapıya ve karar alma sistemlerine entegre etmek arasındaki fark nedir ve bu ayrım uzun vadeli iş sonuçlarını nasıl değiştirir?

Verimlilik AI’sı – sohbet asistanları ve kod kaptanları – insanların AI ile ilk karşılaştıkları yerdir. Bu adım önemlidir ve atlanamaz. AI okuryazarlığını oluşturur, insanların çıktıları değerlendirmesini öğretir ve tüm organizasyon boyunca sorumlu kullanım alışkanlıkları oluşturur.

Ancak AI’ın bir bireye yardımcı olması ile AI’ın bir organizasyonun nasıl çalıştığını etkilemesi arasında temel bir fark vardır. Altyapı düzeyindeki AI – AI platformları aracılığıyla empresa sistemlerine entegre edilmiştir – yönetim sisteminin bir parçasıdır. Planlama, kontrol ve denetim içerir. Yönetim çerçevelerine saygı duyar ve doğrudan karar zincirlerine besler.

Etki açığı önemli. Verimlilik araçları bireysel görevlerde %20-30’luk verimlilik kazancı sağlar – değerli, ancak artımlı. Altyapı AI’sı ise tüm süreçleri 3-5 kat hızlandırır. Ve zamanla, organizasyonu kendisi yeniden şekillendirir – bazı rolleri kısmen veya tamamen ortadan kaldırır, yeni roller oluşturur ve birden fazla el değişimi gerektiren iş akışlarını sıkıştırır.

Bu nedenle bu iki kategori farklı yaklaşımlar gerektirir. Verimlilik AI’sı bir etkinleştirme zorluğudur. Altyapı AI’sı ise dikkatli planlama, değişim yönetimi ve sürekli denetim gerektiren bir organizasyonel dönüşümdür.

İzole AI deneylerinden merkezi, şirket çapında bir AI platformuna geçmek için gereken mimari ve kültürel değişiklikler nelerdir?

Mimari olarak, merkezi bir platform zorunludur – birden fazla model satıcısına güvenli erişim sağlayan ve katı veri yönetimi sağlayan bir platform. Bu katman olmadan, deneysellik parçalanmayı değil, değeri ölçekler.

Kültürel olarak, daha büyük değişim, uygulama odaklı düşünmeden tasarım odaklı düşünmeye geçmektedir. AI ile yürütme daha ucuz ve daha hızlı hale geldiğinde, rekabet avantajı iş akışlarını nasıl tasarladıklarına kayar. Çalışanlar, AI’ın tekrarlanan operasyonları ele alacağı iş akışlarını tasarlamalıdır, ancak insanlara ise orkestrasyon ve karar kalitesini kontrol etme sorumluluğu kalır.

Büyük şirketler AI’ı dağıtırken öğrenme hızlarını nasıl sistemli bir şekilde artırabilir ve hangi operasyonel mekanizmalar bunu ölçülebilir kılar?

Öğrenme hızı, deneysellik yapılandırıldığında artar. SOFTSWISS’de, ürün takımları içinde AI şampiyonları atarız, Bunlar kullanım örneklerini tanımlar, en iyi uygulamaları rafine eder ve bunları tüm organizasyon boyunca paylaşır. Atölye çalışmaları bilgi aktarımını daha da hızlandırır.

Ölçüm, iş KPI’lerine bağlıdır. Destekte Çözüme Kadar Süre veya kod incelemesinde otomasyon seviyeleri gibi göstergeleri izleriz. AI benimsemesi ölçülebilir metrikleri iyileştirmezse, süperfesiyal kalır.

AI benimsemesinin etkisini sınırlayan en yaygın miras süreçleri nelerdir?

Ana kısıtlama, AI’ı esnek yönetim yapılarına ve uzun planlama döngülerine sahip katı kaynak tahsisine entegre etmeye çalışmaktır. AI’ın avantajı hızdır ve eski yönetim modelleri bu avantajı yavaşlatır.

Diğer bir sınırlayıcı faktör, zayıf veri sınıflandırmasıdır. Yapılandırılmış ve iyi yönetilen veri olmadan, güvenli ve ölçeklenebilir AI entegrasyonu非常 zor hale gelir.

AI’ı doğrudan temel sistemlere entegre etmenin verimlilik, gelir veya operasyonel performansı ölçülebilir şekilde iyileştirdiği örnekleri paylaşabilir misiniz?

Teknik destekte, Jira’ya entegre edilmiş AI, bilet geçmişini ve belgeleri analiz ederek çözüm yolları önerir ve thusolution süresini önemli ölçüde azaltır.

İnsan kaynaklarında, otomatik asistanlar, yüzlerce saatlik yarar ve izin sorgularını otomatik olarak işler.

Geliştirmede, AI destekli kod inceleme otomasyonu %60-80’e ulaşır ve geliştirme döngüsünü iki ila dört kat hızlandırır. Bu kazanımlar operasyonel olarak ölçülebilir ve doğrudan verimlilik üzerinde etkiye sahiptir.

AI, empresa iş akışlarına derinlemesine entegre edildiğinde, denetimlenebilirlik, güvenlik ve hesap verebilirlik garantileyen yönetim çerçevelerini nasıl tasarlıyorsunuz?

Yönetim, inovasyonu kısıtlamak yerine kontrol edilen bir ortam oluşturmalıdır. Şirket düzeyinde satıcı anlaşmalarına güveniyoruz ve bulut modellerine bilgi göndermeden önce veri maskelemesini uyguluyoruz.

Hesap verebilirlik, sistem tasarımına entegre edilmiştir. AI destekli eylemler, tanımlanmış geri alma pencereleri içinde çalışır ve insan müdahalesine izin verir. Sorumluluk, iş akışını tasarlayan ve sahip olan takım lideriyle kalır.

Küçük AI yerli ekiplerin geleneksel şirketlerden daha hızlı ölçeklenmesini sağlayan yapısal avantajlar nelerdir ve daha büyük organizasyonlar nasıl adapte olabilirler?

Temel fark, mimaridir. Geleneksel şirketler işi ardışık aşamalara böler – her biri ayrı bir role ait ve aralarında el değişimi ve kuyruklar bulunur. AI yerli ekipler, tüm aşamaları aynı anda gerçekleştirebilir. Kuyruklar, beklemeler yoktur. Tüm süreç, uçtan uca otomatikleştirilmiştir ve bu onlara büyük bir hız avantajı sağlar.

Daha büyük organizasyonlar için ilerleme yolu aşamalıdır. İlk olarak – AI okuryazarlığını inşa edin ve takımları AI araçlarıyla donatın. İnsanlara öğrenme, deneyselleştirme ve AI’ı mevcut iş akışlarına entegre etme fırsatı verin. Bu aşamada, inovasyon, mevcut süreçlerin yerine değil, içinde gerçekleşir.

Takımlar deneyim kazandıkça ve güven kazandıkça, daha iddialı hedefler koyabilirsiniz – bireysel adımların yerine tüm süreçleri optimize edin. İşte真正 dönüşümün başladığı yer, ancak bu, insanların ve süreçlerin hazır olduğu zaman gerçekleşir.

Anahtar, temponun doğru ayarlanmasıdır. Çok hızlı ilerlerseniz istikrarı bozarsınız. Çok yavaş ilerlerseniz, pazar sizi geride bırakır. Doğru yaklaşım, kasıtlı ve sıralı ilerlemedir – böylece organizasyon, zaten işleyen şeyleri kaybetmeden evrilir.

iGaming sektöründe, düzenleme ve güvenilirlik talepleriyle birlikte çalışmak, AI altyapısının nasıl tasarlandığı ve dağıtıldığı konusunda nasıl bir etkiye sahiptir?

iGaming benzersiz bir ortamdır. Gerçek para, gerçek zamanlı işlemler ve çoklu yargı bölgeleri üzerinden düzenleyici denetim içerir. SOFTSWISS, her birinin kendi uyum gereksinimlerine sahip birden fazla lisans altında faaliyet gösterir. Bu, AI dahil olmak üzere her teknoloji kararının, standart veri korumasının ötesinde karmaşık bir düzenleyici manzarayı dikkate alması gerektiği anlamına gelir.

Düzenlenen piyasalar, veri depolama, silme ve işleme kurallarıyla ilgili katı uyumu gerektirir, ancak iGaming’de kapsam daha geniştir – para aklama önleme gereksinimleri, sorumlu bahis yükümlülükleri, lisans koşulları, veri akışını ve işlemenin nerede yapılabileceğini dikte eder. Altyapı, hassas verilerin dış model eğitiminde kullanılmadığını ve her AI destekli kararın denetlenebilir olduğunu garantilemelidir.

Aynı zamanda, güvenilirlik standartları olağanüstü derecede yüksektir. Sistemler 24/7 çalışır ve büyük işlem hacimleriyle çalışır. Dağıttığımız herhangi bir AI sistemi, aynı standartları karşılamalıdır – her zaman kullanılabilir, tam olarak denetlenebilir ve gördüğümüz destek ve uyum operasyonlarında karşılaştığımız veri hacimlerini işleyebilecek kapasiteye sahip olmalıdır. Bu sektörde, AI başarısızlığı sadece bir rahatsızlık değil, aynı zamanda düzenleyici ve mali bir risktir.

Şirket AI’sı olgunlaştıkça, işletme modeline gerçekten AI’ı entegre eden şirketleri, yüzeyel olarak benimseyenlerden ayıran yetenekler nelerdir?

Olgun AI organizasyonlarında, her çalışanın AI’a parmak uçlarında erişimi olacaktır – şirket genelindeki verilere engelsiz ve manuel talepler olmadan erişimi olacaktır. Süreçler uçtan uca otomatikleştirilecektir, roller arasında kuyruklar veya el değişimleri olmayacaktır. İş, aşamalar halinde değil, sürekli akan bir şekilde ilerleyecektir.

Ancak otomasyon alone yeterli değildir. Liderleri diğerlerinden ayıran, AI destekli çalışmayı ölçeklendirirken kontrol edebilme yeteneğidir. Takımlar ve organizasyonlar, erken tespit edilen sorunları düzeltmeden önce birikebilmeleri için otomatik qualité izlemeye adapte olacaklardır.

Bireysel çalışanın rolü temel olarak değişir. Görevleri yerine getirmek yerine, AI için spécifikasyonlar tanımlar – yeterli bağlam, net hedefler ve qualité kontrol yöntemleri sağlar. Değerleri, AI’ı yönlendirmekte ve çıktısını optimize etmekte yatar, değil manuel olarak işi yapmaktadır.

Liderlerin rolü de değişir. Yöneticiler ve yöneticiler, tüm organizasyon boyunca sistem düşüncesi mimarları haline gelirler. Görevleri, farklı iş akışlarını, araçları ve artifacts’ı müşteri sorunlarını rakiplerden daha iyi çözen değer akışlarına bağlamaktır, değil bireysel görevleri optimize etmektir – değil, her şeyi nasıl birleştireceklerini tasarlamaktır.

Bu entegrasyon derinliği – her elin AI’ı, otomatik süreçler, sistemli qualité kontrolü ve uçtan uca değere odaklanan liderlik – uzun vadeli rekabet avantajını tanımlayacaktır.

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