Dr. Pandurang Kamat, Persistent Systems Baş Teknoloji Sorumlusu – Röportaj Serisi

Dr. Pandurang Kamat, Persistent Systems’ (PERSISTENT.BO ) in Baş Teknoloji Sorumlusu’dur ve ölçeklendirilmiş yenilikler yoluyla iş değerini açığa çıkarmaya odaklanan ileri teknoloji araştırmalarından sorumludur. Bir teknoloji lideri olarak, müşterilerin kullanıcı deneyimini iyileştirmesine, iş süreçlerini optimize etmesine ve yeni dijital ürünler oluşturmasına yardımcı olur. Persistent için vizyonu, küresel ve çeşitli bir yenilik ekosistemini oluşturan bir inovasyon güç merkezi olmasıdır.

Pandurang, 2012 yılında Persistent’e katıldı. Persistent’e katılmadan önce, Ask.com’un arama ve içerik işleri için Analitik Direktörü olarak görev yaptı ve küresel bir ekibi Ask’ın analitik platformunu yönetmek için liderlik etti. Daha önce Bell Labs ve HP Labs’da güvenli iletişim ve dijital medya ürünleri oluşturdu ve Rutgers Üniversitesi’nde ödüllü bir kablosuz araştırma platformu geliştirdi.

Persistent Systems, çeşitli endüstrilerdeki küresel pazar liderleri için güvenilir bir Dijital Mühendislik ve Kuruluş Modernizasyonu ortağıdır.

Bilgisayar bilimi ve mühendisliğine ilk olarak ne sizi çekti?

Bilgisayar bilimi ve mühendisliğine olan ilgim, okulda bir yaz kursunda başladı. Programlama yapılarını öğrenmek ve bilgisayar oyunları oluşturmak, bu alanları destekleyen yapılandırılmış mantığı bana tanıttı. Karmaşık problemleri sistematik olarak çözebilmem ve well-designed programların sunduğu muazzam avantaj beni cezbediyordu. Gerçekten beni çekense, bu teknolojinin sunabileceği sınırsız olanaklar ve sürekli ilerleme fırsatlarıydı. Bilgisayar bilimi ve mühendisliği, geleceği şekillendirmenin yanı sıra, beni ileriye taşımak için sürekli yenilik ve ilerleme fırsatları sunuyor.

Persistent Systems’in işinin büyük kısmı, kuruluşlar için yazılım geliştirmekten oluşuyor. Nesil AI’nin ortaya çıkışı, ekibinizin çalışma şeklini nasıl değiştirdi?

Nesil AI’nin ortaya çıkışı, özellikle kuruluşlar için yazılım geliştirme konusunda, Persistent’te ekibimizin çalışma şeklini önemli ölçüde değiştirdi. Bu, IT endüstrisinde bir dönüm noktası ve iş operasyonlarını yeniden düşünme fırsatı sunuyor.

AI destekli bir Dijital Mühendislik şirketi olarak, Persistent, Nesil AI’yi yazılım mühendisliği yaşam döngüsünün çeşitli yönlerini devrimleştirme fırsatını değerlendirdi. Geçtiğimiz yıl, kod oluşturma, test durumu oluşturma ve rapor göçü gibi süreçleri tamamen yeniden tanımlayan araçlar ve setler geliştirdik. Legacy modernizasyon projelerinde, yaklaşımımız önemli ölçüde evrimleşti. Artık, kod devralma süreçlerini basitleştirmek, proje risklerini azaltmak ve yeni takım üyelerinin karmaşık kod tabanlarına daha derin bir anlayışla hızlı bir şekilde entegre olmalarını sağlamak için araçlar kullanıyoruz. Ayrıca, endüstri alanları ile işbirliği yaparak, kuruluşlara özgü çözümler sunuyoruz. Dijital asistanlar geliştirerek, iş dili anlayan ve ilgili referanslar sunan asistanlar ile işletme verimliliğini ve karar alma süreçlerini iyileştiriyoruz. Bu asistanlar, Şeffaf AI ilkelerine uygun olarak, şeffaflık, hesap verebilirlik, güvenlik ve gizlilik garantisi verirken, sürekli olarak model çıktısının otomatik değerlendirilmesi ile performanslarını geliştiriyor.

Legacy sistemlerin Nesil AI ile tamamen modernleştirilmesinin bazı zorlukları nelerdir?

Nesil AI, legacy sistem modernleşmesinin tümünü çözmek için bir gümüş kurşun değildir. Endüstrilerdeki kuruluşlar, insan uzmanlığı ve AI yeteneklerini birleştiren bir yaklaşım benimsemelidir. Nesil AI, modernizasyon için önemli bir potansiyele sahiptir, ancak sınırlamaları da vardır. Ana zorluklar şunları içerir:

• Legacy Sistemlerin Sınırlı Anlaşılması: Nesil AI modelleri, etkili bir şekilde çalışmak için mevcut sistemlerin kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını gerektirir. Legacy sistemler genellikle eksiksiz belgelerden yoksun olabilir, bu da AI’nin bunların bağımlılıklarını etkili bir şekilde anlamasını engeller.
• Veri Kalitesi ve Önyargı: AI modelini eğitmek için kullanılan verilerin kalitesi ve temsil gücü, üretilen kodun kalitesi üzerinde önemli bir etkiye sahiptir. Eğitim verilerinin sınırlamaları, oluşturulan kodda yeni sorunlar oluşturabilir.
• Kalite ve Güvenlik Garantisi: Nesil AI, kod oluşturmayı otomatikleştirebilir, ancak üretilen kodun, kalite, fonksiyonel gereksinimler ve güvenlik standartlarını karşıladığından emin olmak için kapsamlı test ve doğrulamaya ihtiyacı vardır.
• Modernizasyonun Sınırlı Kapsamı: Nesil AI, komple sistem yenilemelerine uygun olmayabilir. Kod yeniden düzenleme veya test durumu oluşturma gibi belirli görevlerde mükemmel olabilir, ancak karmaşık mimari değişiklikler hala manuel müdahale gerektirir.
• Değişim Yönetimi ve Paydaş Uyumlaştırması: Legacy sistemlerin Nesil AI ile modernleştirilmesinin başarısını belirlemede, organizasyonel değişimi yönetmek ve paydaşları uyumlaştırmak kritik faktörlerdir. Açık iletişim, eğitim programları ve paydaş katılımı girişimleri, değişime karşı direnci azaltmaya ve sorunsuz geçişleri kolaylaştırmaya yardımcı olabilir.

Nesil AI’nin bir zorluğu da tutarlılık, Persistent Systems nasıl tutarlı bir kullanıcı deneyimi oluşturmaya yardımcı oluyor?

Tutarlılık, kuruluşlar için Nesil AI destekli bir kullanıcı deneyimi ve sonuçlar sunmanın bir parçasıdır. Süreci kapsamlı bir şekilde ele alıyoruz.

Nesil AI benimsemesinin tüm aşamalarında uçtan uca destek sağlıyoruz. Stratejik rehberlik ve dikkatli kullanım durumu analizleri, kuruluşların kendi ihtiyaçlarına uygun temel modelleri (FM’ler) seçmelerine yardımcı oluyor. Müşterilerle yapılan detaylı bir inceleme ve danışmanlık aracılığıyla, müşterilerin net kullanım durumlarını tanımlamasına ve bilinçli FM seçimlerine yardımcı oluyoruz.

Sonrasında, birkaç yaklaşımı uyguluyoruz, örneğin az-shot prompting veya fine-tuning, böylece uygulamalarda kullanılan modeller, kullanım durumuna ve kuruluş verilerine uyarlanıyor.

Çözümlerimiz, standart RAG tekniklerinin yanı sıra, en ilgili verilerin algoritma tarafından alınmasını garantileyen birden fazla.prompting ve veri parçalama stratejilerini de içerir. Gelişmiş Bilgi Grafikleri kullanarak, kuruluş verisi içindeki gizli ilişkileri yakalamak suretiyle bu bağlamın doğruluğunu ve alakalılığını daha da artırıyoruz.

Ayrıca, çıkarımı sınırlamak ve odaklamak için birden fazla zeminleme tekniği ve güvenlik önlemleri uyguluyoruz.

Son olarak, uygulamayı, tutarlılık ve deneyim garantisi için her bir sürümde otomatik bir değerlendirme çerçevesinden geçiriyoruz.

Gerçek dünya örneklerinde, Nesil AI destekli çözümlerin müşteri etkileşimlerini nasıl başarılı bir şekilde devrimleştirildiği hakkında bilgi verebilir misiniz?

Persistent, bir lider yazılım çözümü sağlayıcısı için Nesil AI destekli çözümler aracılığıyla müşteri etkileşimlerini dönüştürdü. Zirve operasyonel dönemlerde ölçeklenme zorlukları yaşayan şirket, bir Merkezi Bilgi Deposu ve Konuşma AI Takımı BOT’u uyguladı. Bu, müşteri sorgusu çözme süresini %80 oranında azalttı ve yanıtların kalitesini önemli ölçüde iyileştirdi.

Ayrıca, bir özel sermaye şirketini Nesil AI’yi kullanarak ayrıntılı yatırım raporlarının oluşturulmasını otomatikleştirmeye yardımcı olduk. Nesil AI destekli sistemle, rapor oluşturma süresi %90 oranında azaltıldı. Bu, şirketin operasyonlarını devrimleştirerek, hızlı ve etkili karar almaya olanak tanıdı. Verimlilik, sadece zaman tasarrufu sağlamakla kalmadı, aynı zamanda paydaşlar arasında işbirliğini artırdı ve her bir muhtıraya kişiselleştirilmiş bir dokunuş kattı, genel etkinliği artırdı.

Nesil AI’de sorumlu yeniliği nasıl ele alıyorsunuz?

Nesil AI’de sorumlu yenilik yaklaşımımız, etik uygulamaları ve düzenleyici uyumu, geliştirme ve uygulama süreçlerinde önceliklendirir. AI destekli karar alma süreçlerinde şeffaflık, hesap verebilirlik ve adillik vurguluyoruz.

Nesil AI sistemlerinin geliştirilmesi, dağıtılması ve kullanımına ilişkin güçlü etik rehberlikler oluşturuyoruz. Nesil AI’de sorumlu yenilik追求ümüzde, potansiyel riskleri azaltmak için sistemlerimizi kapsamlı bir şekilde test ediyor ve doğruluyoruz.

Ayrıca, AI destekli karar alma süreçlerinde kullanıcılarımıza net bir anlayış sağlamak için şeffaflık ve hesap verebilirlik önceliyoruz. Nihayetinde, Nesil AI sistemlerini, yenilik ve verimliliği teşvik ederken, toplumun refahına olumlu katkılar sağlayan bir şekilde geliştirmeyi ve uygulamayı hedefliyoruz.

AI’nin geleceği için vizyonunuz nedir?

AI’nin geleceği için vizyonum çok yönlüdür. İlk olarak, dijital mühendislikte AI, sadece bir kod asistanı değil, bir işbirliği ortağı olarak görüyorum – bir “pair programmer” gibi. AI, kodlama görevlerinde yardımcı olacak ve karmaşık görevleri haritalayarak ve alt görevleri gerçekleştirecek.

İkincisi, kişiselleştirilmiş AI asistanlarına ve onların bireylere özel deneyimler sunmasına tanık olacağına inanıyorum – “kişiselleştirme” yaklaşımı. Bu asistanlar, kullanıcıların benzersiz tercihlerini, davranışlarını ve ihtiyaçlarını anlayarak, yüksek derecede özelleştirilmiş destek ve hizmetler sunacak.

Son olarak, bileşik AI sistemlerinin evrimine inanıyorum, burada çeşitli AI modelleri farklı ihtiyaçları karşılamak için bir arada çalışır. Tek bir “her şeye uygun” model olmayacak, ancak büyük ve küçük, genel ve özel amaçlı modeller, AI hizmetlerinde birlikte çalışacak. Bu yaklaşım, farklı alanlardaki geniş bir sorun yelpazesini çözmek için daha fazla esneklik, verimlilik ve etkinlik sunuyor.

Harika bir röportaj için teşekkür ederiz. Daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular, Persistent Systems ziyaret edebilir.