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

DeepHow’un CEO ve kurucu ortağı Sam Zheng, saygın yatırımcılar tarafından desteklenen hızla gelişen bir startup’ı yönetiyor. DeepHow, yenilikçi, AI güçlendirilmiş, video odaklı bilgi yakalama ve aktarım platformu ile becerikli işgücü eğitimini devrimleştiriyor.

DeepHow’dan önce Sam, Siemens’de dijital inovasyonu çeşitli endüstrilerde sürdüren över bir decade görev yaptı. Cloud Dijital Muayene Ceket gibi önemli projeleri, teknik bilgi paylaşımını, verimliliği ve kullanıcı deneyimini önemli ölçüde iyileştirdi ve ekibine prestijli Siemens İnovasyon Ödülü’nü kazandırdı.

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

Siz psikoloji ve istatistik alanında eğitim geçmişine sahipsiniz, video ve makine öğrenimi odaklı nasıl bir geçiş yaptınız?

Psikoloji ve istatistik alanındaki geçmişim, 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 anlamama yardımcı oldu. İstatistik ise, yapay sinir ağlarını keşfetmemi sağlayan matematiksel bir temel sağladı.

Bugün dijital çağda, videolar daha çekici, etkileşimli ve etkili bir öğrenme ortamı olarak ortaya çıktı. Bu değişim, YouTube ve TikTok gibi platformlarda, özellikle genç neslin saatlerce video içeriği tüketmesi ve öğrenmesiyle açıkça görülüyor.

Ancak geleneksel olarak eğitim veya nasıl yapılır videoları oluşturma süreci, özellikle düzenleme kısmı, zaman alıcı ve emek yoğun. Birkaç dakika süren bir video, saatlerce titiz çalışma gerektirebilir. Bu verimsizliği ve öğrenme deneyimini iyileştirme potansiyelini görerek, ortak kurucularım ve ben, nasıl yapılır video oluşturma sürecini hızlandırmak için yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi gücünü kullanmaya karar verdik.

AI güçlendirilmiş video platformumuz, saatlerce süren emek yoğun işi birkaç dakikaya indirgeyerek, verimliliği artırırken etkinliği tehlikeye atmadan dramatik bir şekilde iyileştirir. Aslında, insan bilişini ve bunu taklit eden istatistiksel modelleri anlamaya yönelik akademik geçmişim, bu yenilikçi girişimi mümkün kıldı.

Adınıza birçok patent vardır, en önemli olanı hangisidir?

Tüm patentlerim, teknolojiyi insan performansını iyileştirmek için kullanmaya odaklanmıştır. Siemens’deki görevim sırasında, bir proje, ALS gibi bir durum yaşayan Profesör Stephen Hawking için bir çözüm geliştirmeyi içeriyordu. Gözle yazı girişi için bir yöntem geliştirdik ve bu yenilikçi çalışma şimdi bir patent başvurusunun parçasıdır.

Ancak en önemli patentime katkıda bulunduğum, Endüstriyel ve İmalat Kuruluşları için Generative AI Güçlendirilmiş Know-How Yönetim Platformu’dur.

Burada bir açıklama:

Buluşumuz, endüstriyel ve imalat organizasyonları için özel olarak tasarlanmış bir AI çözümünü sunar. Kurum içi ve kabile bilgisini yakalar, organize eder ve yayımlar, yapay zeka, makine öğrenimi, eğitim ve geliştirme ve bilgi yönetim sistemleri gibi alanların kesişimini sağlar.

Endüstriyel ve imalat sektörleri, kritik bilgiyi yakalama, organize etme ve paylaşma konusunda büyük zorluklarla karşı karşıyadır. 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, daha gelişmiş bir çözüme ihtiyaç duyulur.

Generative AI çözümü, özel algoritmalar ve makine öğrenimi teknikleri kullanarak, video tabanlı standart işletme prosedürlerinin (SOP) oluşturulmasını basitleştirir, iş akışlarını optimize eder ve AI tarafından güçlendirilmiş sohbet özellikleriyle bilgiye hızlı ve verimli erişim sağlar. Esnekliği ve ölçeklenebilirliği nedeniyle, çözüm çeşitli imalat bağlamlarına uygundur.

DeepHow’un doğuş hikayesini paylaşabilir misiniz?

DeepHow’u kurmadan önce, diğer kurucularım Patrik Matos da Silva ve Wei-Liang Kao ile birlikte Siemens’de endüstriyel ve imalat sektörlerinde çeşitli dijital inovasyon projelerini yönetiyordum. Yolculuğumuz, 2018’de Detroit’teki Techstars Mobility Accelerator’a katıldığımızda büyük bir sıçrama yaptı. Deneyimi temel olarak bir boot kampı olarak tanımlayabilirim, fikirimizi doğrulamamıza, boşlukları tanımlamamıza ve potansiyel yatırımcılar, ortaklar ve mentorlarla bağlantı kurmamıza yardımcı oldu.

İnsanların yıllarca boyunca kazandıkları beceri ve deneyimlerin değerini gördük, ancak bir sorun vardı – bu uzmanlığı gerçekten etkili bir şekilde yakalamanın ve paylaşmanın bir yolu yoktu. Teknolojinin nasıl hızla ilerlediğini gözlemledik ve personelin eğitim yöntemlerinin bu değişime ayak uydurmadığını fark ettik. Eski, zaman alıcı yöntemlere masih bağlıydık ve bunlar yeterince verimli veya çekici değildi.

AI ve video teknolojilerindeki ilerlemeleri, bilgiyi yakalama, yapılandırma ve paylaşma şeklimizi tamamen değiştirmek için birleştirmeye karar verdik. Böylece şirketlerin kendi eğitim videolarını içerde oluşturup kontrol edebileceği bir platform olan DeepHow’u kurmaya koyulduk. Bu fikri gerçekleştirmek için “Stephanie” adlı bir AI sistemi oluşturduk. Stephanie, bizim çözümümüzün omurgası, uzmanların bilgi ve deneyimlerini yakalar ve bir bilgi deposu oluşturur. Yeni veya daha az deneyimli çalışanların öğrenme sürecini hızlandırmak için adım adım, etkileşimli nasıl yapılır videoları oluşturur.

AI iş akışı dizinleme ve segmentasyonu kullanarak, video içeriği oluşturma süresini on kat hızlandırdık ve işgücü performansını %25 oranında iyileştirdik.

İlk günlerden bu yana uzun bir yol katettik, ancak misyonumuz aynı kaldı. Kurumların kurumsal bilgi ve uzmanlıklarını değerlendirmelerine ve çalışanlarının sürekli öğrenmeye ve büyümeye olanak sağlamalarına yardımcı olmakta kararlıyız. Bu heyecan verici bir yolculuk.

DeepHow hangi iş yeri zorluklarını çözüyor?

Bilgi Aktarıﾐ: Her iş yerinde, özellikle deneyimli çalışanlardan yeni işe başlayan veya daha az deneyimli personele beceri ve bilgi aktarımı zor olabilir. Bunu basit bir şekilde paylaşılabilir ve anlaşılabilir parçalara ayırarak mümkün kıldık.

Eğitim Verimliliği: Geleneksel eğitim sıkıcı olabilir, değil mi? Uzun saatler, bilgiyi zor tutmak – her zaman en verimli süreç değildir. DeepHow ile çalışanlar kendi hızlarında ve öğrenme stillerine uygun bir şekilde öğrenebilirler. Amacımız eğitimi zahmetsiz ve keyifli hale getirmektir.Beceri Açığı: Bazen ekiplerinizdeki beceri açıklarını bulmak, bir çölde bir iğne aramaya benzer. Bunu da yardımcı olabileceğimiz bir başka şey.Eski Eğitim Materyalleri: Şeyler hızlı değişir, değil mi? Standartlar ve prosedürler sürekli evrim geçiriyor. Biz de eğitim materyallerinizin geride kalmamasını sağlıyoruz. Düzenleme ve güncelleme hızlı ve zahmetsizdir ve basit bir beceri atamasıyla farklı konumlarda ve ekiplerde güncellemeleri paylaşmak, kimsenin en güncel bilgiye erişememesini önler.İsteğe Bağlı Öğrenme: İhtiyaç duyulduğunda her şeye erişmek istemek önemlidir. DeepHow’un felsefesi budur. Eğitimin, günün geri kalanını bozan planlı bir etkinlik değil, esnek bir kaynak olmasını amaçlıyoruz. Bir yer ve zamanla sınırlı olmak ideal değildir. Bir şeyi öğrenmeniz gerekiyor, şimdi? Arama yapın ve izleyin. Daha kolay olamaz.Çalışan Bağlılığını Artırma: Eğitim bazen, well, heyecan verici olmayabilir. Ancak böyle olmak zorunda değildir. DeepHow, yaratıcı olunmasına olanak tanır. Öğrenme, keyifli, etkileşimli ve eğlenceli bir deneyim olmalıdır.İletişimı Teşvik Etme: İletişim, özellikle karmaşık bir işlem veya prosedürle uğraşıldığında zor olabilir. Platformumuz, adım adım rehberler oluşturarak, personelin görevi kolayca sindirebilmesini ve anlamasını sağlar, böylece tutarlı ve net bir mesajlaşma sağlar. Platformumuz ayrıca yaklaşık 50 dilde ve sayısını artıran dillerde anlar, çevirir ve transkribe eder. Bu özellik, birçok şirket için en değerli araçlardan biri olduğunu kanıtladı. Birini anadiliyle öğrenmeye izin vermek, daha iyi anlayış ve moral artışı sağlar.

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

Geleneksel eğitim ortamını düşünün. Statik materyaller, esnek olmayan takvimler ve herkes için aynı yaklaşım var. Bu yöntemler, herkesin farklı şekilde ve farklı bir hızda öğrendiğini dikkate almaz. Büyüme veya bireysel çalışan ilerlemesine uyum sağlamak için ölçeklenebilir veya esnek değildir. Bunlar, herhangi bir şirket için önemli ağrı noktalarıdır, değil mi?

Tam da burada DeepHow devreye girer. Bu sorunlara karşı senaryoyu değiştirmemize yardımcı olur. İşletmelere, dinamik, kişiselleştirilmiş ve iş ihtiyaçlarına ve çalışanların öğrenme kalıplarına yüksek derecede duyarlı olan esnek eğitim programları geliştirmelerine yardımcı oluruz.

Platformumuz, uzmanların bilgilerini kolayca takip edilebilen, video tabanlı öğrenme modüllerinde yakalar. Ancak burada durmuyoruz. AI gücünü kullanarak, çalışanların bu modellerle etkileşimlerini analiz ederek, kalan beceri açıklarımız hakkında daha derin bir anlayış sağlar. Zayıflıkları güçlere dönüştürmek ve bireysel uzmanlık alanlarını sürekli bir öğrenme kültürü oluşturmak için sermaye yapmak önemlidir.

DeepHow, iş yeri güvenliğini artırma konusunda hangi rolü oynar?

Güvenlik, her iş yerinin kritik bir yönüdür, ancak doğru bir şekilde ele alınması zor olabilir ve bu, maalesef kazalara ve düzenleme ihlallerine yol açar. Bu, imalat, inşaat veya sağlık gibi sektörlerde özellikle doğrudur, burada küçük bir ihmal önemli sonuçlar doğurabilir.

DeepHow bu resimde nerede yer alıyor? Güvenliği her düzeyde net bir şekilde anlaşıldığından ve uygulanabildiğinden emin olmak için çalışıyoruz.

Bunu, şirketlerin uzmanlıklarını kolayca yakalayabileceği ve paylaşabileceği bir platform sunarak yapıyoruz. Eski, zor takip edilen el kitabı yerine, etkileşimli, adım adım video rehberleri sunuyoruz. Bunlar açık, kolay anlaşılır ve en önemli olarak her zaman, her yerde erişilebilirdir. Bu, personelin güncellenmiş güvenlik protokollerine erişmek için hiçbir bahanesi olmadığını anlamına gelir. Güvenlik her zaman öncelik olmalıdır ve herkesin işyerinde güvende hissetmeye hakkı vardır.

Bu nasıl gerçekleşir?

DeepHow’un Generative AI güçlendirilmiş know-how yönetim platformunun, “Maven” adlı bir dizi yenilikçi yetenek yatar. Bu yetenekler, endüstriyel ve imalat organizasyonlarının kurum içi ve kabile bilgisini yakalama, yönetme ve paylaşma şeklini devrimleştirme amacını taşır. Maven, çeşitli süreçleri basitleştirmek ve geliştirmek için özel algoritmalar ve gelişmiş makine öğrenimi teknikleri kullanır:

1. Video SOP Oluşturma: Özel Generative AI algoritmalarımız, video çekim rehberleri ve anlatım senaryoları oluşturur. Bu, tutarlılıkta yüksek kaliteli video SOP’lerinin oluşturulmasını kolaylaştırır ve endüstri standardını belirler.
2. İş Akışı Optimizasyonu: Gelişmiş makine öğrenimi tekniklerini kullanarak, iş akışı görselleştirme araçlarımız, kullanıcıların karmaşık görevleri basitleştirmelerine ve üretkenliği artırmalarına yardımcı olur.
3. Bilgi Haritalama: Maven’ın AI algoritmaları, kritik know-how’yu haritalamak, bilgi açıklarını tanımlamak ve hedefe yönelik eğitim materyalleri oluşturmak için kullanılır.
4. AI Güçlendirilmiş Sohbet Özelliği: Öncü doğal dil işleme algoritmaları tarafından güçlendirilen Maven’ın AI sohbeti, kullanıcıların gerekli bilgiye doğal dil sorguları kullanarak hızlı ve verimli bir şekilde erişmelerini sağlar.
5. Çoklu Ortam İçerik Oluşturma: Yazılı bir SOP yoksa, Maven video içeriğini analiz eder ve çoklu ortam içerikleri oluşturur.

Gelişmiş Generative AI’yi en son bilgi yönetim stratejileriyle birleştiren Maven, organizasyonlara, becerikli işgücü potansiyelini ortaya çıkarmak, sürekli iyileşme ve inovasyonu teşvik etmek için benzersiz bir araç sunar.

Diğer tür makine öğrenimi algoritmaları da kullanılıyor mu?

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

1) İş Akışı Segmentasyonu: Makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak, video kayıtlarından kritik bilgileri ve adımları çıkarırız. Bu, karmaşık prosedürleri öğretilebilir adımlara ayırabilmemizi sağlar.

2) Çoklu Adım Gömme: Bir ‘faaliyet genomu’ modelleyerek, talimatları ve iş akışı rehberliğini özel operasyonel bağlamlara uyarlayabiliriz.

3) Çoklu Modlu Arama: Gelişmiş video içi arama teknikleri kullanarak, çok dilli, beceri tabanlı içerik aramasını kolaylaştırır. Bu, kullanıcıların ilgili bilgiye daha verimli ve kesin bir şekilde erişmesini sağlar.

4) Bilgi Haritalama: Bir bilgi grafiği oluşturarak, bir organizasyonun temel yeteneklerini görselleştirir. Bu, şirketlerin bilgi varlıklarını net bir şekilde tanımlamasına ve daha etkili beceri geliştirme stratejileri oluşturmasına olanak tanır.

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

Şirketler başlamak istiyorsa, süreç nedir?

Platformumuzu basitlik üzerine tasarladık, böylece şirketinizin entegrasyonu karmaşık olmaz. Aslında, 80’den fazla kurumsal ve KOBİ müşterimiz, çözümlerimizi 24 ülkede, 6 kıtada, 400’den fazla siteye başarıyla dağıttı.

İlk olarak, ekiplerimiz şirketinizin özel ihtiyaçları ve ağrı noktaları hakkında konuşur. Hedeflerinizi, karşılaştığınız eğitim zorluklarını, işgücünüzün hangi becerilere ihtiyacı olduğunu – her şeyi anlamak istiyoruz.

Sonraki adımda, uzmanların bilgilerini yakalamanıza yardımcı oluruz. Bu, şirketiniz için önemli olan 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 optimizasyonuna kadar her adımda size destek olur. İşbirliği kurmak ve işgücünüzün becerilerini ve verimliliğini artırmak için buradayız. Sadece DeepHow.com adresini ziyaret edin ve başlayın.

DeepHow hakkında paylaşmak istediğiniz başka bir şey var mı?

DeepHow’un kalbinde, her becerikli işçiyi uzman haline getirmeyi amaçlayan net ve çekici bir misyon yatıyor. Bilgi aktarımını ve eğitimi sorunsuz, etkileşimli ve maliyet etkin hale getirmeyi hedefliyoruz, AI’nin dönüştürücü gücünü kullanıyoruz. 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 ve dijital dönüşüm, imalatı modernleştirdi, gelişmiş teknolojileri tanıttı ve iş gereksinimlerini değiştirdi. Bu değişim, geleneksel eğitim yaklaşımlarının geride kalmasına neden oldu ve bir beceri açığına yol açtı.

Bu zorluğu doğrudan ele almaya çalışıyoruz, işçilerin ‘daha iyi inşa etmek’ için yeniden beceri kazanmalarını sağlıyoruz. Yüksek otomasyon seviyeleri, manuel emeğe olan ihtiyacın azalmasına, ancak gelişmiş teknolojik sistemleri işletmek ve optimize etmek için uzmanların uzmanlığına ve sezgisine olan ihtiyacın artmasına neden oldu.

DeepHow, modern bir eğitim metodolojisi sunarak, imalat şirketlerinin kurumsal bilgi ve uzmanlıklarını değerlendirmelerine ve çalışanlarının sürekli öğrenmesini ve büyümesini sağlamalarına yardımcı oluyor. İmalatın, teknolojiden güç alan dinamik bir alan olarak algılanmasını değiştirmeyi, sınırsız olanaklar sunan bir kariyer alanı olarak görmeyi amaçlıyoruz.

Harika röportaj için teşekkürler, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular DeepHow adresini ziyaret edebilir.