Deon Nicholas, Forethought’un Kurucu Ortağı ve CEO’su – Röportaj Serisi

Deon Nicholas, Forethought’un kurucu ortağı ve CEO’sudur. Daha önce Facebook (META ), Palantir (PLTR ), Dropbox (DBX ) ve Pure Storage’da ürünler ve altyapı geliştirdi. Makine öğrenimi yayınları ve altyapı patentleri bulunmaktadır. ACM International Collegiate Programming Contest’in dünya finaline katılmış ve Forbes 30 Under 30 listesine seçilmiştir. Kanada kökenli Deon, eşi ve oğluyla vakit geçirmeyi, basketbol oynamayı ve eline geçen kitapları okumayı sever.

Kuruluşlara yönelik yapay zekâ ve makine öğrenimi platformu Forethought, işe müşteri desteğine odaklanarak başladı. Şirketin yapay zekâsı iç belgelerden, e-postalardan, sohbetlerden ve eski destek taleplerinden öğrenerek talepleri otomatik çözebilir, doğru yere yönlendirebilir ve ilgili kurumsal bilgileri hızla ortaya çıkarabilir.

Deon’la, 2023 yılında Edmonton, Alberta’da düzenlenen yıllık Upper Bound yapay zekâ konferansında görüştük. Konferansın düzenleyicisi Amii , yani Alberta Machine Intelligence Institute.

Bu, Deon’la ikinci röportajımız. İlk röportajımızda geçmişine ve yapay zekâya nasıl başladığına odaklanmıştık; bu kez geleceğe ilişkin vizyonunu konuştuk.

Forethought’un ne yaptığını kısaca anlatabilir misiniz?

Forethought, müşteri desteği için üretken yapay zekâ sunan bir şirket. 2018’de TechCrunch Disrupt’ta çıkış yaptık. O zamandan beri büyüyerek Instacart gibi büyük şirketlerin destek hizmetlerini güçlendirmeye başladık. Müşteri destek talebi verilerinin üzerine bir zekâ katmanı sağlıyoruz. Bu, daha akıllı olmasını umduğumuz sohbet botlarından destek temsilcilerine yardıma kadar uzanıyor. Günümüzde bunların tümünde üretken yapay zekâdan yararlanıyoruz.

Üretken yapay zekâya ne zaman geçtiniz?

İlginç olan, kuruluşumuzdan beri üretken yapay zekânın bir biçimini kullanmamız. O günkü sistemler elbette bugünküler kadar güçlü değildi. GPT-2 yanlış hatırlamıyorsam 2018 veya 2019’da açık kaynaklı olarak yayımlandı; T5 gibi başka modeller de vardı. Çeşitli büyük dil modelleriyle ve kendi geliştirdiğimiz modellerle denemeler yapıyorduk. Eskiden bu, ölçülü kullanıldığında avantaj sağlayan bir özellikti. Son altı ayda ise iş modelleri ve bunları çalıştıran motorlar açısından temel bir dönüşüme dönüştü.

Biz de son birkaç ayda motorumuzu yeniden düşündük ve bu yılın, yani 2023’ün mart ayında SupportGPT’yi sunduk. OpenAI’ın GPT’si gibi büyük dil modellerini kullanarak bütün sistemi yeniden ele aldık. Bu mutlaka yeni bir ürün değil; tüm ürünlerimizi çalıştıran yeni bir motor ve bütün teknoloji yığını boyunca birçok iyileştirme getirdi.

SupportGPT kullanmak isteyen bir şirket nasıl başlar?

SupportGPT ürünlerimizin içine yerleştirilmiştir. Her şey sizin verilerinizle başlar; bizi farklılaştıran budur. Çoğu çözümde boş bir sayfadan başlayıp kuralları elle kodlamanız gerekir. Forethought’ta entegrasyonla başlarsınız. Zendesk veya Salesforce Service Cloud gibi yaygın bir destek ya da CRM sistemi kullanıyorsanız kaydolur, entegrasyonumuzu kendi yardım merkezinize kurarsınız. Böylece indeksleme, eğitim, ince ayar ve model ile motorun oluşturulması başlar. Ardından ürünlerimizi yapılandırabilir, düzenleyebilir ve devreye alabilirsiniz. En popüler ürünümüz Solve, web sitesinde sohbet botu gibi, e-postada veya başka bir biçimde çalışabilen bir yapay zekâ ajanıdır. SupportGPT motoruyla müşterilerinizle otomatik konuşur ve yanıt verir; bir bakıma siteniz için ChatGPT’dir.

Ancak bu otomasyon sorunların, diyelim ki, yalnızca yüzde 50’sini çözer. İnsan gerektirenler ne olacak? İkinci ürünümüz Triage, talepleri yönlendirir, etiketler ve doğru zamanda, doğru kanalda, doğru temsilciye ulaşmalarını sağlar. Assist, müşteri destek temsilcilerinin yardımcısı, kurum içi bir GPT’dir. En yeni ve birçok bakımdan en güçlü ürünümüz Discover ise içgörüler arar ve üretken yapay zekâyı kullanarak işletmeye nelerin güncellenmesi veya değiştirilmesi gerektiğini önerir.

Üretken yapay zekâya bu kadar dayanırken halüsinasyonlar sorun yaratıyor mu?

Evet. Halüsinasyonlar, üretken yapay zekânın çoğu pratik uygulamasındaki büyük sorunlardan biri. Bu konuda LinkedIn’e koyduğum bir video epey yayıldı. İnsan denetimi varsa veya sonradan birinin düzenleyeceği reklam metinleri ve bloglar gibi yaratıcı bir kullanım söz konusuysa sorun olmayabilir. Biraz uydurmak orada yaratıcılığın bir biçimidir. Ancak finans, sağlık veya müşteri desteğinde, sağlığınız, servetiniz, geçiminiz ya da doğru yanıt önemliyse halüsinasyonlar çok büyük bir sorun ve sınırlamadır. Bizim avantajımız, yaklaşık beş yıldır üretken yapay zekânın bir biçimini kullanmamızdı.

Modellerimiz baştan beri doğruluğa, politikaları ve iş akışlarını anlamaya odaklandı. Birisi 30 gün içinde para iadesi isterse iade yapabilirsiniz, bu süreyi aşmışsa yapamazsınız. Bu mekanizmalar zaten kuruluydu. Daha modern büyük dil modellerine geçtiğimizde onların insana yakın anlatımıyla Forethought modellerinin sağladığı gerçek bilgi ve doğruluğun çok iyi birleştiğini gördük. İstem tasarımı ve ince ayarla bu doğruluğu kullanarak halüsinasyonları azaltabiliyoruz. Tamamen ortadan kalkmıyorlar ama sistemin çok etkili çalışabileceği düzeye iniyorlar. Nihai hedefimiz, halüsinasyonların insanların yaptığı hatalardan daha az olması. Doğruluğunuz insan doğruluğuna eşitse zaten çok güçlü bir konumdasınız.

Sizinle en son 2021’de görüşmüştük. O zamandan beri girişimcilik hakkında ne öğrendiniz?

Aman Tanrım, bütün dünya değişti. Röportajımızdan kısa süre sonra, 2021’in sonunda, C serisi turunda Steadfast Capital, NEA ve Gwyneth Paltrow, Baron Davis, Robert Downey Jr. gibi isimlerden 65 milyon dolar topladık. Vizyonumuz büyük heyecan yaratıyordu. Bu insanlar üretken yapay zekânın potansiyelini moda olmadan önce görmüştü. İşleyen bir şeyi büyütüp hızlandırmak için heyecan verici, çılgın bir dönemdi. Ancak yaklaşık altı ay sonra, 2022’nin ortasında, resesyon geldi. Dünya altüst oldu. Şirketler harcamalarını kıstı ve girişimcilik modeli ne pahasına olursa olsun büyümeden uzaklaştı.

Önceden düşünce, büyük sermaye rezervini harcayıp bir sonraki tura ulaşacak kadar büyümekti. Birden yatırımcılar ve yönetim kurulları paranın bedava olmadığını söyledi. Kârlı ya da en azından verimli bir işletme kurmak gerekiyordu. Amaç, makul verimlilik sınırları içinde mümkün olduğunca büyümekti. Model neredeyse bir gecede tersine döndü; bir iki yıl, resesyonda belki üç yıl yeni sermayeye erişmenin garantisi yoktu. Alıcılar kesenin ağzını sıkıyordu. Hem kendi verimliliğimize hem müşterilerimizin verimliliğine odaklanmak zorundaydık.

Bu bizi daha odaklı olmaya zorladı. Zaten değer sağlıyorduk: temsilciler aynı sürede daha çok soru çözebiliyorsa maliyet azalır, müşteri deneyimi iyileşir ve müşterilere daha çok ilgi gösterilir. Fakat bunu anlatabilmek için satış sunumlarımızı, mesajlarımızı ve ürün odağımızı keskinleştirmeliydik. İçeride de verimlilik gerekiyordu. Büyük rezervimiz var, her zaman yeniden para buluruz diyemezdik. Bir daha hiç yatırım alamazsak işletmeyi nasıl kuracağımızı düşünmeliydik.

Risk sermayesi piyasasının açılması yıllar sürerse ne olacak? Sorun değil, ama çok verimli bir işletme kurmalıyız ki D turu geldiğinde yeni dünyanın başarı göstergelerine sahip olalım. Bu büyük bir değişimdi; işten çıkarmalar oldu ve her şey değişti. 2022 zor geçti, 2023’te ise üretken yapay zekâ yeniden gözde. İnişler çıkışlar var.

Bütün bunlar odaklanmayı ve dayanıklılığı öğretiyor. Başarılıysanız bu on yıllık bir yolculuk; değilseniz daha erken bitiyor. İniş çıkışları göğüslerken her zaman nihai vizyona doğru inşa ettiğinizi hatırlamalısınız.

Müşteri hizmetleri ve başka alanlar için sohbet botları geliştirirken karşılaştığınız en büyük zorluklar neler?

Kronolojik gideyim. İlk zorluk teknikti: modeller çalışıyor mu? Bu nedenle daha 2017’de modern doğal dil anlama ve üretme motorlarını kullanmaya başladık. Araştırmanın ön saflarında kalırken bir yandan da değer sunmalısınız. Başlangıçta müşterilere neden diye sorduğumuzda sorunun çok büyük olduğunu, çözersek para ödeyeceklerini söylüyorlardı. Sorun, sohbet botlarının hiç çalışmamış olmasıydı.

2017’de, resmî çıkışımızdan önce, bu pazara girip girmememiz gerektiğini düşündük. Sorun açıktı ama çözümler işlemiyordu. Nedenini tekrar tekrar sorunca, tesadüfen veya geçmişimiz sayesinde çok farklı yaklaştığımızı fark ettim. İnsanlar yapay zekâ ve sohbet botu terimlerini duymuştu ama bizim yaptığımız onların yaptığı değildi. Her şeyi karar ağaçlarıyla ele alıyorlardı. Kuralları elle kodluyordunuz: ”iade” sözcüğünü görürsem iade yap. Ama biri ”Paramı geri istiyorum” dediğinde sistem ne yapacağını bilemiyordu; sihirli anahtar sözcük yoktu.

Hepsi karar ağaçları, kurallar ve konuşma arayüzü sağlayan kodsuz araçlardı; yapay zekâ değildi. Bütün sohbet botlarının böyle yapıldığını bile fark etmemiştim. Biz farklı bir şey istiyorduk, insanlar da bunun gerçekten mümkün olup olmadığını soruyordu. Öncelikle bu ayrımı anlamak gerekiyordu: yapay zekâ yaklaşık on yıldır moda bir sözcük olsa da bugün üretken yapay zekâda gördüğümüz modern biçimin birkaç yıl önce mümkün hâle gelen özellikleri bu alana uygulanmamıştı. Bunun birçok sonucu oldu.

Piyasada çok gürültü vardı. Farklı bir şey yaptığımızı söylüyorduk, insanlar başka bir şirketin de yapay zekâ kullandığını söylediğini hatırlatıyordu. Değerimizi kanıtlamak için çok uğraştık. Müşterinin sisteminde bir kavram kanıtı uygulayıp nasıl çalıştığını ve öğrendiğini gösterince fark netleşiyordu. Böylece bu müşterileri ve logoları kazandık ama her adımda değerimizi kanıtlamak yavaş, zahmetli bir süreçti. Gürültülü ve kötü çözümlerle dolu bu alandaki en önemli zorluk belki buydu.

Geriye dönüp bakınca karar ağaçlarının işe yaramayacağı açık görünüyor. O zaman o kadar açık değildi.

Değildi. Ayrıca o dönemde yapabileceğinizin en iyisi de buydu, değil mi?

Bu da doğru.

İnsanlar konuşmaya dayalı müşteri desteğini yapay zekâyla karıştırıyor. İkisi büyük ölçüde örtüşüyor: ChatGPT iyi bir konuşma örneği ama onu çalıştıran GPT-3 motoru daha önce vardı ve yapay zekâ olan oydu. Konuşmayı iyileştirmek için ona ihtiyaç vardı. Eskiden hem konuşma hem yapay zekâ istiyorduk ama konuşmayı ancak senaryolar yazarak sağlayabiliyorduk. Bu, sohbet biçiminde büyük bir IVR, yani etkileşimli sesli yanıt sistemi veya telefon menüsüydü. Sonra insanlar üzerine yapay zekâ etiketini yapıştırdı. Konuşma elde ettik, yapay zekâ değil. Kopukluk buradaydı: ayrımın açık olmamasından ziyade alternatifin mümkün olmaması veya insanların bunun mümkün olduğunu ve iki ayrı şeyden söz edildiğini fark etmemesiydi.

Kendinizi yakın tarihli bir podcast’te yapay zekâ iyimseri olarak tanımladınız. Yapay zekâ hakkında neden bu kadar iyimsersiniz?

Birkaç nedeni var. Genel olarak yeni bir iş modeli veya platform değişimi görüyorum. Dev ana bilgisayarlardan kişisel bilgisayarlara, internete, masaüstünden buluta ve sonra mobile geçiş gibi. Yaklaşık her on yılda bir yeni değişim olur; yeni iş modelleri ve trilyonlarca dolarlık şirketler yaratır. Örneğin 200 milyar dolarlık dev Salesforce (CRM ) buluta geçişi fark etti. Muhtemelen geçişi kendisinin başlattığını da söyler ama onu gördü ve veritabanlarını, kayıt sistemlerini Oracle veya Siebel gibi şirket içi kurulumlardan buluta taşıdı.

Satış ekipleri için kayıt sistemi kurarak çok kazandı, halka açıldı ve milyar dolarlık işletme oldu. Sonra bunu hizmet ve pazarlamaya uygulayıp 200 milyar dolara ulaştı. Salesforce bizim dönemimizde, örneğin 2030’da kurulsa ne olurdu diye düşünüyorum. Aynısının tekrarlanacağına inanıyorum. Bu şirket üzerinde çalışmamın nedeni bu: Forethought gibi yapay zekâyı merkezine alan şirketler geleceğin Salesforce’ları olacak ve trilyonlarca dolarlık fırsat yaratacak. Bu işletmeler için iyi, müşteriler ve tüketiciler için de harika. Telefonlar cebinize süper bilgisayar koydu.

GPT ile cebinizde süper beyin olacak. Saçınızı kestirmek istediğinizde yapay zekânız kuaförün yapay zekâsıyla konuşup randevu alacak. Umarım hepsi Forethought’la çalışır ama asıl fikir, işlerin tamamen farklı yapılması. Ekonomik modeller değişecek. Bu aynı zamanda fırsatları eşitliyor çünkü yeniliği benimsemek kolay. Eskiden bunları nasıl yapacağını anlamak için yapay zekâ doktorası gerekiyordu. Şimdi annem ChatGPT kullanıyor. Daha çok insan yapay zekâyla tanışıyor; belki kodlama veya istem tasarımı öğrenmek isteyecek. Uzman olsanız da olmasanız da fırsatları eşitliyor. Beni en çok iyimser yapan ekonomik olanak bu.

Genel yapay zekâ, AGI, hakkındaki öngörünüz nedir? Yaşamımız sırasında görecek miyiz?

Önce kimsenin bilmediğini söyleyeyim. Muhtemelen gerçek bu. Bildiğini iddia eden yalan söylüyor. Ama yeterince ilerleme görüyoruz. Belki AGI bugün bile var. GPT ve bu model sınıfının insan beyni kadar zeki olmadığını kim söyleyebilir? Bilmiyorum, belki. Muhtemelen değiller; en olası yanıt bu. Ama insan beyninde kaç, bir trilyon nöron var? GPT o düzeye yaklaşıyor. Bu sistem bir trilyon nörona sahip olup doğru verilerle eğitilince ne olacak? Beynimiz evrimle gelişti ama bir bakıma pekiştirmeli öğrenme, makineler için hızlandırılmış bir evrim.

Bu teknikler şimdi var ve böyle bir şeyi hayal etmek artık çok uzak değil. Yeni teknikler gerekebilir: transformer ve tekrarlayan sinir ağları, geriye bakınca açık görünen ama öncesinde imkânsız sanılan ilerlemelerdi. Tekrarlayan ağlardan önce dili böyle işleyemiyorduk; ardından transformerlar onları geride bıraktı ve şimdi üretken önceden eğitilmiş transformerlar, GPT, var. Yeni araştırmalar gerekebilir ama sonuçlar o kadar iyi ki artık akıl dışı değil. Belki bir bakıma oradayız, belki malzemeler var ve doğru birleşimi bulmalıyız, belki de 30–50 yıl içinde ulaşacağız.

Buna ne düşündüğümü de sordunuz mu bilmiyorum ama riskler var. Sanırım Tesla’dan Andrej Karpathy, yapay zekâyı nükleer enerjiye benzetmişti. Gücü yaklaşık o düzeyde. Füzyon muazzam enerji sağlayabilir, daha önce düşünmediğimiz şeyleri, hatta yeterli enerjiyle uzay yolculuklarını mümkün kılabilir. Ama karanlık tarafı da var: nükleer bombalar, silahlar ve büyük yıkım gücü.

Toplum olarak bulduğumuz en iyi çözüm, bu gücü elinde tutanların doğru kullanım konusunda karşılıklı kurallar koyması oldu. Yapay zekânın benzer güçte olduğunu düşünüyorum ama dijital dünyada başlıyor; örneğin nükleer silahlara erişmediği sürece başlangıçta daha az korkutucu olabilir. Yapay zekâ ilerlerken sınırlar ve güvenlik önlemleri de geliştirirsek, ki öyle yaptığımıza inanıyorum, iyi durumdayız. GPT’nin ürettiği sahte haberleri tespit etmek için GPT kadar güçlü yapay zekâ gerekir. İyimserim ama bu, onu güvenli kılan teknolojileri aynı anda geliştirmemiz gerekmediği anlamına gelmiyor.

Okumayı seviyorsunuz. Hangi iyi kitapları önerirsiniz?

En son Patrick Lencioni’nin ”The Advantage” kitabını okudum. Sağlıklı bir organizasyon kurmayı; toplantıları, liderlik ekibinin uyumunu, misyon ve değerlerin iletişimini ele alıyor. Death by Meeting gibi diğer kitaplarındaki fikirleri bir araya getiriyor. The Advantage sanırım okuduğum son kitap. İşin ironik yanı, araştırma makaleleri okusam da son zamanlarda yapay zekâ kitabı okumadım. Bana ”Superhuman” diye bir kitap hararetle önerildi; okumam gerekiyor. Bir başka kurgu dışı kitap ”Good to Great”, en sevdiğim yönetim kitabı. Kurgu olarak da televizyon dizisine uyarlanan The Expanse’i öneririm.

Diziyi izledim.

İzlediniz mi? Sanırım Amazon Prime’da. Seviyorum çünkü yalnızca bilimkurgu değil, bilimsel gerçekçilik de çok iyi. Elbette kurgu çok ama uzayda yolculuk etseydik dünya nasıl olurdu, siyaset nasıl değişirdi gibi konuları incelikle işliyor. İnsanlar muhtemelen böyle davranırdı. Telefonlarda gelişmiş AGI var ama çok geri planda, konu onun etrafında dönmüyor. Bu yüzden bahsediyorum. Karakterler telefona bir şey söylüyor, o işe koyuluyor ve hikâye sürerken birkaç saat sonra bitiriyor. Telefonla insanmış gibi konuşup işlerine devam ediyorlar; sonra cihaz bilgi ve yanıtlarla geri dönüyor.

AGI’nin dünyamızda böyle işleyeceğini düşünüyorum. Herkesin telefonunda veya sonunda bir robotta kendi Einstein’ı, C-3PO’su veya R2-D2’si olacak. Einstein zekâsıyla görev yapacak, yanıt verecek, sorun çözecek. Herkesin Albert Einstein adlı bir arkadaşı, insan kadar veya daha zeki bir AGI’si olsa daha fazlasını yapabiliriz. İnsanlar hemen hepsi kötüleşirse ne olacağını soruyor. Ama zaten insan zekâsına sahip sekiz milyar varlığımız var. İnsanların çok kusuru olmasına rağmen yaşadığımız toplumu ve uygarlığı kurabilmiş olmamız güzel.

Teknolojinin kullanımının vurgulandığı Star Trek’le karşılaştırmak ilginç.

Biz telefonlarımızdan sürekli bahsetmiyoruz. Ama yüz yıl önce birine Katar’daki biriyle anında konuşabildiğinizi söyleseydiniz sihir gibi gelirdi. Bugün yaptığımız pek çok şey o zamanki insanlara gerçekten büyülü görünürdü.

Kindle bile yüz yıl önce büyülü görünürdü: istediğinize göre değişen bir kitap.

Aynen, ne isterseniz ona göre değişiyor. Doğrudan Harry Potter’dan çıkmış gibi. Bu teknolojileri böyle görüyorum. Elektrik ve matbaa gibi hızlı değişimlerle birçok benzerlik var. Bir süre büyük ve şaşırtıcı oluyorlar, sonra sonraki kuşak onları hayatın olağan parçası sayıyor. AGI’nin sıradan olduğu, yaptığımız her şeye yerleştiği bir dünyayı hayal edin.

Yakın zamanda Twitter’da ”Başarıyı başladığınız işlerle değil, bitirdiklerinizle ölçün” yazdınız. Şirketinizin bitiş çizgisi nasıl görünüyor?

Nihai hedef ne? Yeni ekonomik modellere dönersek, Google’ın (GOOGL ) taklit edilmesi zor bir rekabet avantajı olmadığına ilişkin konuşmalar beni heyecanlandırıyor. Bir belge sızdı ve insanlar paniğe kapıldı. Bence bu doğru ama OpenAI’ın da muhtemelen böyle bir avantajı yok. Daha önemlisi, önümüzdeki aylarda yapay zekânın iş modelini sarstığı şirketlerle ilgili pek çok hikâye duyacağız. Müşteri desteğinde, destek platformlarında, CRM’lerde, arama motorlarında ve her yerde olacak.

Birçok şirket şimdi bu akıma katılmak için acele ediyor. Ama teknoloji mevcut işletmeleri dönüştürdüğü kadar geliştirebilir de. Bazıları daha hızlı uyum sağlayacak; belli bir ölçeğe ulaşmış şirketler, henüz o noktaya gelmeyenlerden daha hızlı ivme kazanabilir.

Her zaman böyle olmaz; küçük şirketler de daha hızlı hareket edebilir. Kesin bir kural yok. Bazı eski şirketler yavaş uyum sağlayıp yerlerini kaybedecek, bazı küçükler hızlı ilerleyecek, bazıları arada olacak. Biz insanlar ve işletmeler arasındaki her temas noktasını daha hızlı ve akıllı yapabiliriz. Bugün müşteri desteğindeyiz çünkü en sık etkileşim bu: bir sorununuz veya sorunuz var. Yılda 100 milyondan fazla destek talebini işliyoruz ve yeni başlıyoruz. Zamanla bir milyar, on milyar veya bir trilyon olabilir; bu yalnızca müşteri desteği.

Aynı teknoloji pazarlamaya da uygulanabilir, umarım Forethought aracılığıyla. Neden bir şirkete yalnızca sorunuz olduğunda ulaşasınız? Yeni bir ürün, hizmet veya satın alma hakkında bilgi istediğinizde ne olacak? İşvereninizle de aynı: bilgi teknolojileri veya insan kaynakları konusunda sorunuz mu var? Her temas noktası yapay zekâyla değişebilir. Bu hikâyenin parçası, geleceği getiren şirketlerden biri olabiliriz. Misyonumuz ve nihai hedefimiz insan potansiyelini özgürleştirmek. Her şey daha hızlı ve verimli olabilir; insanlara zaman, enerji ve dikkatlerini geri vererek sevdiklerine veya önemsediklerine ayırmalarını sağlayabilir. İnsanlık bir üst düzeye çıkar.

Bu fırsata sahip olduğumuzu ve gerçekleştirebileceğimizi düşünüyorum. Ticari açıdan Salesforce gibi milyarlarca, belki onlarca veya yüzlerce milyar dolarlık bir şirket olabilir. Salesforce 2023’te kurulsa nasıl olurdu?

Röportaj için teşekkürler. Daha fazla bilgi edinmek isteyenler Deon’la ilk röportajımızı okuyabilir veya Forethought’u ziyaret edebilir.