Dr. Sam Zheng, DeepHow’nun CEO’su ve Kurucu Ortağı – Röportaj Serisi

DeepHow’nun CEO’su ve kurucu ortağı Sam Zheng, saygın yatırımcılar tarafından desteklenen hızlı bir şekilde gelişen bir startup’ı yönetiyor. DeepHow, yenilikçi, AI destekli, video odaklı bir bilgi yakalama ve aktarım platformu ile yetenekli işgücü eğitimini devrimleştiriyor.

DeepHow’dan önce Sam, Siemens’de çeşitli endüstrilerde dijital inovasyonu teşvik etmek için on yıldan fazla bir süre çalıştı. Cloud Digital Inspection Jacket gibi önemli projeleri, teknik bilgi paylaşımını, verimliliği ve kullanıcı deneyimini önemli ölçüde iyileştirdi ve ekibine Siemens İnovasyon Ödülü’nü kazandırdı.

Aynı zamanda Sam, Tsinghua Üniversitesi’nde Psikoloji Bölümü’nde Yardımcı Profesör olarak görev yapıyor ve Illinois Üniversitesi’nden Mühendislik Psikolojisi alanında doktora ve İstatistik alanında yüksek lisans derecesine sahiptir.

Siz psikoloji ve istatistik alanında eğitim geçmişine sahipsiniz, video ve makine öğrenimi alanına nasıl geçtiniz?

Psikoloji ve istatistik alanındaki eğitimim, aslında makine öğrenimi ve video odaklı platformlar alanına doğal bir geçiş oldu. Psikoloji eğitimi, insan zihnini ve zekasını, özellikle beceri öğrenimi ve uzmanlık geliştirme sürecini merak etmemi sağladı. Öte yandan, istatistik, yapay sinir ağlarını keşfetmemi sağlayan matematiksel bir temel sağladı.

Bugün, video içerikleri daha çekici, etkileşimli ve etkili bir öğrenme ortamı olarak ortaya çıktı. Bu değişim, YouTube ve TikTok gibi platformlarda, özellikle genç neslin saatlerce video içeriklerini tüketmesi ve onlardan öğrenmesiyle belirginleşiyor.

Ancak, geleneksel olarak eğitim videoları veya nasıl yapılır videoları oluşturma süreci, özellikle düzenleme kısmı, zaman alıcı ve emek yoğun bir işlemdir. Kısa bir video, birkaç dakika sürebilir, ancak saatlerce titiz bir çalışma gerektirebilir. Bu verimsizliği ve öğrenme deneyimini iyileştirme potansiyelini gören kurucu ortaklarım ve ben, yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi gücünü kullanarak nasıl yapılır video oluşturma sürecini hızlandırma kararı aldık.

AI destekli video platformumuz, saatlerce süren emek yoğun işleri birkaç dakika içinde gerçekleştirebiliyor ve verimliliği artırırken etkinliği tehlikeye atmıyor. Aslında, insan bilişini ve onu taklit eden istatistiksel modelleri anlama konusundaki akademik geçmişim, bu yenilikçi girişimi mümkün kıldı.

Adınıza kayıtlı birden fazla patent var, en önemli olanı hangisi?

Tüm patentlerim, teknolojiyi insan performansını artırma amacıyla kullanmayı hedefliyor. Siemens’de çalışırken, bir proje kapsamında Professor Stephen Hawking için çalıştım. ALS benzeri durumlar yaşayan bireyler için bir göz yazma girişi yöntemi geliştirdik. Bu yenilikçi çalışma, şu anda bekleyen bir patentin parçasıdır.

Ancak, en önemli patentim, son zamanlarda katkıda bulunduğum bir patent: Endüstriyel ve İmalat Kuruluşları için Generatif AI Güçlü Beceri Yönetimi Platformu.

Aşağıda bir özet var:

İcatımız, endüstriyel ve imalat organizasyonları için özel olarak tasarlanmış bir generatif AI çözümü sunuyor. Kurumlar ve kabileler arası bilgiyi etkili bir şekilde yakalayan, organize eden ve paylaşan bir platformdur. Yapay zeka, makine öğrenimi, eğitim ve geliştirme, ve bilgi yönetim sistemleri gibi alanların kesişimini hedefliyor.

Endüstriyel ve imalat sektörleri, kritik bilgiyi yakalama, organize etme ve paylaşma konusunda büyük zorluklarla karşı karşıya kalabilir. Yüksek personel devir hızı, karmaşık süreçler ve sürekli beceri geliştirme ihtiyacı bu zorlukları artırır. Geleneksel bilgi yönetim yöntemleri genellikle hantal, zaman alıcı ve esneklikten yoksundur, bu nedenle daha gelişmiş bir çözüm gereklidir.

Generatif AI çözümü, özel algoritmalar ve makine öğrenimi teknikleri kullanarak video tabanlı standart işletme prosedürlerinin (SOP) oluşturulmasını basitleştirir, iş akışlarını optimize eder ve AI tarafından yönlendirilen sohbet özellikleriyle bilgiye hızlı ve verimli bir şekilde erişimi sağlar. Esnekliği ve ölçeklenebilirliği nedeniyle, bu çözüm çeşitli imalat bağlamlarına uygunudur.

DeepHow’un hikayesini paylaşabilir misiniz?

DeepHow’u kurmadan önce, diğer kurucu ortaklarım Patrik Matos da Silva ve Wei-Liang Kao ile birlikte Siemens’de endüstriyel ve imalat sektörlerinde çeşitli dijital inovasyon projelerini yönetiyorduk. Yolculuğumuz, 2018’de Detroit’teki Techstars Mobility Accelerator’a katıldığımızda büyük bir sıçrama yaptı. Bu deneyim, temel olarak bir boot kampı gibiydi ve bize fikrimizi doğrulama, boşlukları tanıma ve potansiyel yatırımcılar, ortaklar ve mentorlarla bağlantı kurma fırsatı verdi.

İnsanların yıllarca boyunca geliştirdikleri beceri ve deneyimlerin değerini gördük, ancak bir sorun vardı – bu uzmanlığı gerçekten etkili bir şekilde yakalama ve paylaşma yolu yoktu. Teknolojinin hızla ilerlediğini ve çalışanların eğitim yöntemlerinin bu değişime ayak uydurmadığını fark ettik. Eski, zaman alıcı ve etkileşimli olmayan yöntemlere masih bağlıydık.

AI ve video teknolojisindeki ilerlemeleri birleştirerek nasıl yapılır videolarının oluşturulma sürecini tamamen değiştirmeye karar verdik. Böylece, şirketlerin kendi eğitim videolarını oluşturabileceği ve kontrolünü elinde tutabileceği bir platform inşa etmeye koyulduk. Bu fikri gerçekleştirmek için “Stephanie” adlı bir AI sistemini yarattık. Stephanie, çözümümüzün temel taşıdır ve uzmanların bilgi ve deneyimlerini yakalar, bir bilgi deposu oluşturur. Yeni ve daha az deneyimli çalışanlar için öğrenme sürecini hızlandırmak amacıyla adım adım, etkileşimli nasıl yapılır videoları üretir.

AI iş akışı dizinleme ve segmentasyonu kullanarak, video içeriğini on kat daha hızlı oluşturabiliyor ve işgücü performansını %25 oranında artırabiliyoruz.

İlk günlerden bu yana uzun bir yol katettik, ancak misyonumuz aynı kaldı. Şirketlerin kurumsal bilgi ve uzmanlıklarını kullanarak çalışanlarının sürekli öğrenmesini ve büyümesini sağlamakta kararlıyız. Bu bir heyecan verici yolculuk.

DeepHow hangi işyeri zorluklarını çözüyor?

Bilgi Aktarımları: İşyerinde, özellikle deneyimli çalışanlardan yeni veya daha az deneyimli personele beceri ve bilgi aktarımı zor olabilir. Bu bilgiyi paylaşmak ve anlamak için basit bir yol sunuyoruz.

Eğitim Verimliliği: Geleneksel eğitim yöntemleri sıkıcı ve verimsiz olabilir. DeepHow ile çalışanlar kendi hızlarında ve öğrenme stillerine uygun bir şekilde öğrenebilirler. Amacımız, eğitimi acısız ve keyifli hale getirmektir.

Beceri Açığı: Bazen, ekiplerinizdeki beceri açıklarını bulmak bir iğne ile saman arasında bir iğne bulmaya benzer. Bunu da yardımcı olmak için buradayız. Platformumuz, analizler yaparak eğitim gerektiren alanları gösterir ve eğitim ekiplerinin bu açıkları kapatmak için gerekli içeriği oluşturmasına olanak tanır.

Eski Eğitim Materyalleri: Şeyler hızla değişiyor, değil mi? Standartlar ve prosedürler sürekli evrim geçiriyor. Eğitim materyallerinizin geride kalmamasını sağlıyoruz. Düzenleme ve güncelleme hızlı ve acısızdır ve farklı lokasyonlar ve ekiplere basit bir beceri atamasıyla güncellemeleri paylaşmak, herkesin en güncel bilgiye sahip olmasını sağlar.

İsteğe Bağlı Öğrenme: Kolaylık her şeyin başında gelir! Herkes, neye ihtiyaç duyduklarını, ne zaman ihtiyaç duyduklarını bilmeyi ister. DeepHow’un felsefesi budur. Eğitimin, günün geri kalanını bozan planlı bir etkinlik yerine, ihtiyaç duyulduğunda erişilebilen esnek bir kaynak olması gerektiğine inanıyoruz. Bir yer ve zamanla sınırlı olmak ideal değildir. Bir şeyi öğrenmek istiyorsanız, arayın ve izleyin. Daha kolay olamaz.

Çalışan Bağlılığını Artırma: Eğitim bazen sıkıcı olabilir, ancak böyle olmak zorunda değildir. DeepHow, içerik oluşturuculara yaratıcılık alanı sunar. Öğrenme, keyifli, etkileşimli ve hoş bir deneyim olmalıdır.

İletişimi Teşvik Etme: İletişim, özellikle karmaşık bir süreç veya prosedürle uğraşıldığında zor olabilir. Platformumuz, çalışanların görevi kolayca anlamalarına olanak tanıyan adım adım rehberler sunarak iletişimi kolaylaştırır. Platformumuz ayrıca, yaklaşık 50 dilde anlama, çevirme ve transkriptleme özelliklerine sahiptir. Bu özellik, birçok şirket için en değerli araçlardan biri olmuştur. Birinin anadiline göre öğrenmesine olanak tanımak, anlamayı ve morali artırır.

DeepHow, şirketlerin uyarlanabilir bir eğitim programı oluşturmasına nasıl olanak tanır?

Geleneksel eğitim ortamını düşünün. Statik materyaller, esnek olmayan programlar ve herkes için aynı yaklaşım var. Bu yöntemler, herkesin farklı şekilde ve farklı hızda öğrendiğini dikkate almaz. Bunlar, hızla değişen ortamı veya bireysel çalışanların ilerlemesini karşılayacak şekilde ölçeklenebilir veya esnek değildir. Bunlar, herhangi bir şirket için önemli ağrılardır.

Tam da burada DeepHow devreye giriyor. Bu sorunlara karşı scripti değiştirmemize yardımcı oluyor. İşletmelere, dinamik, kişiselleştirilmiş ve iş ihtiyaçlarına ve çalışanların öğrenme kalıplarına yüksek düzeyde duyarlı olan esnek eğitim programları geliştirmelerine yardımcı oluyoruz.

Platformumuz, uzman bilgisi kolayca takip edilebilen video tabanlı öğrenme modüllerinde yakalanır. Ancak burada durmuyoruz. Çalışanların bu modellerle etkileşimlerini analiz etmek için AI gücünü kullanıyoruz, böylece beceri açıklarımızı daha derin bir şekilde anlamamızı sağlıyor. Zayıflıkları güçlere dönüştürmek ve bireysel uzmanlık alanlarını sürekli bir öğrenme kültürü oluşturmak için sermaye yaratmak konusunda.

DeepHow, işyeri güvenliğini artırma konusunda nasıl bir rol oynuyor?

Güvenlik, herhangi bir işyerinde çok kritik bir unsurdur, ancak souvent bu konuda hata yapmak kolaydır ve bu, talihsiz kazalara ve düzenleme ihlallerine yol açabilir. Bu, özellikle imalat, inşaat veya sağlık gibi sektörlerde geçerlidir, burada küçük bir ihmal önemli sonuçlar doğurabilir.

DeepHow nerede devreye giriyor? Güvenlik uygulamalarının şirket genelinde açık bir şekilde anlaşılması ve uygulanması için bir platform sunuyoruz.

Eski, zor takip edilebilen el kitaplarının yerine, adım adım, etkileşimli video rehberleri sunuyoruz. Basit, anlaşılır ve en önemlisi her zaman erişilebilirdir. Bu, çalışanların güvenlik protokollerini güncel tutmak için hiçbir mazeretlerinin olmamasını sağlar. Güvenlik her zaman öncelik olmalıdır ve herkesin işyerinde güvende hissetmesi gerekir.

Bu nasıl gerçekleşiyor?

DeepHow’un Generatif AI Güçlü Beceri Yönetimi Platformu “Maven”inin kalbinde, endüstriyel ve imalat organizasyonlarının kurumlar arası ve kabileler arası bilgilerini yakalama, yönetme ve paylaşma şeklini devrimleştirme amacıyla bir dizi yenilikçi özellik yer alıyor. Maven, özel algoritmalar ve gelişmiş makine öğrenimi teknikleri kullanarak çeşitli süreçleri basitleştiriyor ve iyileştiriyor:

1. Video SOP Oluşturma: Maven, video çekimi rehberleri ve senaryo yazıları oluşturmak için Generatif AI algoritmalarını kullanır, böylece yüksek kaliteli video SOP’leri oluşturmak kolaylaşır.
2. İş Akışı Optimizasyonu: Gelişmiş makine öğrenimi tekniklerini kullanarak, Maven’in iş akışı görselleştirme araçları, kullanıcıların karmaşık görevleri basitleştirmesine, böylece üretkenliği artıran kullanıcı dostu arayüzler ve akıllı uygulamalar sağlar.
3. Bilgi Haritalama: Maven’in AI algoritmaları, kritik bilgiyi haritalamak, bilgi açıklarını belirlemek ve temel içerik fırsatlarını keşfetmeye yardımcı olur, böylece şirketler hedefe yönelik eğitim materyalleri oluşturabilir.
4. AI Güçlü Sohbet: Maven’in AI Chat, doğal dil işleme algoritmaları ile güçlendirilmiştir ve kullanıcıların gerekli bilgileri hızlı ve verimli bir şekilde erişmelerine olanak tanır.
5. Çoklu Ortam İçeriği Oluşturma: Video içeriğini analiz ederek, adım adım video SOP’leri, metin SOP’leri ve iş akışı şemaları gibi çoklu ortam içerikleri oluşturabilir, böylece içerik oluşturma süreci basitleşir.

Gelişmiş Generatif AI’yi en son bilgi yönetim stratejileriyle birleştiren Maven, şirketlere yetenekli işgücü potansiyelini ortaya çıkarmak, sürekli iyileştirme ve inovasyonu teşvik etmek için benzersiz bir araç sunar.

Diğer makine öğrenimi algoritmaları da kullanılıyor mu?

Evet, DeepHow, Doğal Dil İşleme (NLP) ve Bilgisayar Görme alanlarında çeşitli gelişmiş makine öğrenimi algoritmaları ve AI tekniklerini kullanıyor. Bu teknikler, denetimli ve denetimsiz olarak, endüstriyel ve imalat sektörleri için özel olarak eğitilmiş ve optimize edilmiş AI teknolojisini temel alıyor. Ana uygulama alanları arasında:

1) İş Akışı Segmentasyonu: Karmaşık, yapılandırılmamış görev gösterimleri içeren videolardan kritik bilgileri ve adımları çıkarmak için makine öğrenimi algoritmalarını kullanıyoruz. Böylece, karmaşık prosedürleri öğretilebilir adımlara ayırabiliyoruz.

2) Çoklu Adım Gömme: Bir ‘faaliyet genomu’ modelleyerek, talimatları ve iş akışı rehberliğini daha iyi operational bağlamlara uyarlayabiliyoruz.

3) Çoklu Modlu Geri Çağırma: Gelişmiş video arama teknikleri kullanarak, çok dilli, beceri tabanlı içerik geri çağırma işlemlerini kolaylaştırıyoruz, böylece kullanıcılar ilgili bilgileri daha verimli ve kesin bir şekilde erişebilir.

4) Bilgi Haritalama: Bir şirketin temel yeteneklerini görsel olarak temsil eden bir bilgi grafiği oluşturuyoruz. Bu, şirketlerin bilgi varlıklarını net bir şekilde tanımlamasına, daha etkili beceri geliştirme stratejileri oluşturmasına olanak tanır.

Bu gelişmiş makine öğrenimi teknikleri, endüstriyel ve imalat hizmetlerine odaklanmamızla birlikte, bu sektörlerin benzersiz zorluklarına kapsamlı bir çözüm sunmamızı sağlar.

Şirketler nasıl başlayabilir?

Platformumuzu basitlik ile tasarladık, böylece şirketinizi entegre etmek zorunda değil. Aslında, 80’den fazla büyük ve küçük ölçekli şirket, çözümlerimizi 24 ülkede, 6 kıtada, 400’den fazla siteye başarıyla dağıttı.

İlk olarak, ekibimiz sizin şirketinizin özel ihtiyaçları ve zorlukları hakkında konuşmak için sizinle buluşur. Hedeflerinizi, karşılaştığınız eğitim zorluklarını, işgücünüzün hangi becerilere ihtiyacı olduğunu – her şeyi anlamak istiyoruz.

Sonra, uzmanlarınızın bilgilerini yakalama sürecini size rehberlik ederiz. Bu, şirketiniz için önemli herhangi bir süreç veya beceri olabilir. Ekibimiz, DeepHow’un sezgisel araçlarını kullanarak bu adım adım video rehberlerini oluşturmanıza yardımcı olur.

Ekibimiz, ilk kurulumdan eğitim programınızın sürekli iyileştirilmesine kadar her adımda size destek olur. İşgücünüzün becerilerini ve verimliliğini artırmak için bir ortaklık kurmak istiyoruz. Sadece DeepHow.com adresine giderek başlayabilirsiniz.

DeepHow hakkında paylaşmak istediğiniz başka bir şey var mı?

DeepHow’un kalbinde, her yetenekli işçiyi uzman haline getirmeyi amaçlayan net ve çekici bir misyon vardır. Bilgi aktarımını ve eğitimi sorunsuz, etkileşimli ve maliyet etkin hale getirmeyi, AI’nin dönüştürücü gücünü kullanarak hedefliyoruz. Teknolojinin insan yeteneklerini tamamlamaması, yerine geçmemesi gerektiğine inanıyoruz. Bu ilke, yaptığımız her şeyi yönlendirir.

Hızla değişen teknolojik manzaramızda, bu misyon daha da önemli hale geliyor. Endüstri 4.0’a doğru kayma, imalatı modernleştirdi ve gelişmiş teknolojileri tanıttı. Bu, iş gereksinimlerini değiştirdi ve işçilerin bu karmaşık makinelerin işletilmesi, bakımı ve optimizasyonu için yeni teknik beceriler kazanmalarını gerektirdi. Değişim hızı o kadar hızlı ki, geleneksel eğitim yaklaşımları bu açığı kapatmakta zorlanıyor ve bu da sürekli büyüyen bir beceri açığına yol açıyor.

Bu zorluğu doğrudan ele almaya çalışıyoruz. İşçileri, geleceğin fabrikaları için yeniden beceri kazandırarak “daha iyi inşa etme”ye yardımcı olmak istiyoruz. Yüksek düzeyde otomasyon, manuel emeğe olan ihtiyacı azaltıyor; bunun yerine, gelişmiş teknolojik sistemleri işletmek ve optimize etmek için işçilerin uzmanlığını ve sezgisini kullanmaya odaklanıyoruz.

Fabrikalar son on yılda önemli ölçüde evrim geçirdi, robotik, cobotic ve analitik teknolojiler entegre edildi ve sürekli çıktı optimizasyonu ve atık minimizasyonu sağlandı. Bu teknolojileri yönetmek için yetenekli bir işgücü kritik öneme sahiptir.

DeepHow, imalatçıların yetenekli işçileri çekmesine, giriş seviyesi pozisyonları doldurmasına ve işçileri ilerici olarak geliştirmesine yardımcı olmak için modern bir eğitim metodolojisi sunuyor. İmalat, lojistik ve planlama gibi alanlarda ileri roller için. Çağdaş, etkileşimli eğitim üzerine odaklanarak, imalatı ölü bir kariyerden dinamik, teknoloji odaklı bir alana dönüştürmeye yardımcı oluyoruz ve sınırsız olanaklar sunuyoruz.

Harika bir röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular DeepHow adresini ziyaret edebilir.