Guglielmo Faglioni, Kurucu Ortak ve Bilim & Teknoloji Başkanı, Callimacus – Röportaj Serisi

Guglielmo Faglioni, Callimacus’ın Kurucu Ortağı ve Bilim & Teknoloji Başkanı olarak, dijital ürünler ve uygulamalar geliştirme alanında on yılı aşkın deneyime sahip bir teknoloji girişimcisi ve yazılım mühendisidir. Callimacus’taki görevinin yanı sıra, mobil uygulamalar, web siteleri ve e-ticaret çözümlerine odaklanan bir yazılım geliştirme şirketi olan Gorilla Technologies’in CEO’luğunu 2016’dan beri yürütmektedir. Kariyerinin önceki dönemlerinde Faglioni, baş iOS yazılım mühendisi olarak çalıştığı GuiDev’i kurmuştur. Callimacus’ta şirketin yapay zekâ destekli dijital deneyim yaklaşımının bilimsel ve teknik gelişimine öncülük etmeye yardımcı olmaktadır.

Callimacus, Milano merkezli Solomei AI tarafından geliştirilen ve geleneksel statik web sayfaları anlayışının yerini, her ziyaretçi için dinamik olarak oluşturulan dijital deneyimlerle alan bir yapay zekâ platformudur. Mimarisi; sorular, tıklamalar ve kaydırma davranışları gibi sinyalleri yorumlamak, kullanıcı niyetini belirlemek ve ilgili arayüz öğelerini gerçek zamanlı olarak bir araya getirmek için uzmanlaşmış yapay zekâ ajanlarından oluşan bir orkestra kullanır. Platform; Shopify, Salesforce, içerik yönetim sistemleri ve API’ler dâhil olmak üzere çeşitli sistemlere bağlanabilir. Ayrıca geliştiricilere, platformun niyet anlama ve arayüz oluşturma özelliklerini mevcut ön yüzlere entegre etmeleri için SDK’lar sunar. Callimacus, lüks moda şirketi Brunello Cucinelli için yapay zekâ destekli dijital deneyimlere güç vermek üzere de kullanıma alınmıştır.

Callimacus’ı kurucu ortak olarak hayata geçirmeden önce yıllarca iOS mühendisi olarak yazılım geliştirdiniz, ardından Gorilla Technologies’i kurup yönettiniz. Bu yolculukta yaşadığınız hangi deneyimler, web’in geleneksel sayfa tabanlı mimarisinin yapay zekâ çağında köklü biçimde yeniden düşünülmeye hazır olduğuna sizi ikna etti?

iOS uygulamaları geliştirmek bana, tam anlamıyla kavramamın yıllar aldığı bir şeyi öğretti: Her ekran önceden tasarlanır ve her kullanıcı aynı ekranı görür. Uygulamayı tasarlar, yayımlar, sonra da milyonlarca farklı insanın aynı akışta ilerlemeye çalışmasını izlersiniz. Kullanıcıları segmentlere ayırıp A/B testleri yapabilirsiniz ama yine de birilerinin önceden çizdiği sürümler arasından seçim yaparsınız. Web de basılı yayından aynı modeli devraldı: sabit bir kapsayıcı olarak sayfa. Modeller niyeti anlayıp yeterince hızlı ve yapılandırılmış kararlar verebilir hâle gelince, bu kapsayıcının içindekileri iyileştirmek yerine kapsayıcının kendisini sorgulamak mümkün oldu.

Callimacus, önceden tanımlanmış web sitesi yolculuklarının yerini ziyaretçilerin niyetini yorumlayıp gerçek zamanlı olarak arayüz oluşturan bir yapay zekâ “orkestrasıyla” alıyor. Bir ziyaretçinin siteye geldiği andan kişiselleştirilmiş deneyimin karşısına çıktığı ana kadar teknik olarak neler yaşandığını anlatabilir misiniz?

Callimacus, sayfalardan bağımsız bir mimari üzerine kuruludur. Teknolojimiz, içeriği önceden tanımlanmış web sayfalarında düzenlemek yerine içeriği sayfanın kendisinden ayırır. Ürünler, editoryal içerikler, medya ve arayüz bileşenleri birbirinden bağımsızdır; böylece sabit kapsayıcılara hapsolmak yerine dinamik olarak yeniden bir araya getirilebilirler.

Ziyaretçi etkileşime geçmeye başladığında Callimacus; tıklamalar, gezinme kalıpları ve istemlere dayalı konuşmalar gibi çok boyutlu sinyalleri analiz eder. Niyet Ajanı, ziyaretçinin bağlamını, ilgi alanlarını, beklentilerini ve davranışlarını, ayrıca o anda neyi başarmaya çalıştığını anlamak için bu sinyallerden yararlanır. Ardından Niyet Ajanı, söz konusu motivasyona en uygun “reseptörü” etkinleştirir. Örneğin ilham arayan biri, satın alma niyeti açıkça belli olan birinden farklı bir etkileşim yolunu izleyebilir. Sistem daha sonra en uygun içerik ve arayüz bileşenlerini seçerek deneyimi milisaniyeler içinde oluşturur. Bu süreç yalnızca bir kez gerçekleşmez. Ziyaretçi etkileşime girdikçe ve niyeti değiştikçe, sayfalardan bağımsız deneyim de onu önceden tasarlanmış bir yolculuğa zorlamak yerine ziyaretçiye göre yeniden şekillenmeye devam edebilir.

Kişiselleştirme; öneri motorları, segmentasyon ve A/B testleri aracılığıyla yıllardır web’de kullanılıyor. Niyet odaklı üretken arayüzleri önceki yaklaşımlardan temelden farklı kılan nedir?

Bizim için temel fark, geçmişe bakarak kişiselleştirmek ile bir kişinin şu anda neye ihtiyaç duyduğunu anlamak arasındadır. Mevcut kişiselleştirme uygulamalarının çoğu CRM profilleri, çerezler ve geçmiş davranışlar gibi verilere dayanır. Bunlar insanların daha önce ne yaptığı hakkında bilgi verebilir; ancak niyet çok daha anlıktır ve tek bir oturum sırasında bile değişebilir.

Callimacus, gerçek zamanlı sinyallerden niyeti anlamak ve kişiye özel kişiselleştirme yapmak üzere tasarlanmıştır. Ayrıca yalnızca bir öneriyi ya da sayfanın tek bir öğesini değiştirmekle sınırlı değildir. İçerik, arayüz bileşenleri ve etkileşim yolu, kişinin o anki niyetine göre bir araya getirilebilir ve niyeti değiştikçe yeniden oluşturulabilir. Dolayısıyla değişim, büyük ölçüde geçmiş bilgilere dayanarak önceden tanımlanmış deneyimler arasından seçim yapmaktan, deneyimin kendisini kişinin o anda başarmaya çalıştığı şeye göre oluşturmaya geçiştir. Geçmiş veriler bağlam sağlayabilir; ancak deneyimin nasıl uyarlanacağını gerçek zamanlı niyet belirler.

Her ziyaretçi fiilen farklı bir web sitesi alabiliyorsa, kişiselleştirmenin öngörülemez hâle gelmesini nasıl önlüyorsunuz? Yapay zekâya deneyimi uyarlama konusunda anlamlı bir özgürlük tanırken bir markanın kimliğini, tasarım dilini ve iş kurallarını nasıl koruyorsunuz?

Kişiselleştirme, yapay zekâya sınırsız özgürlük tanımak anlamına gelmez. Marka denetimi mimariye yerleşik olduğundan, deneyim her zaman markanın onayladığı kurallar ve varlıklar çerçevesinde oluşturulur. Arayüzdeki her öğe, markanın onayladığı ve görsel diline uygun biçimde tasarlanmış bileşenlerden oluşan bir kayıt havuzundan gelir. Model, nelerin gösterileceğini ve nasıl düzenleneceğini yapılandırılmış bir açıklamayla belirtir; herhangi bir şey görüntülenmeden önce bu açıklama katı bir şemaya göre doğrulanır. Başka bir deyişle, kompozisyona model karar verirken her kompozisyonun nasıl görünebileceğini markanın tasarım sistemi belirler. Fiyatlandırma, stok durumu ve bölgesel ürün çeşitliliği gibi iş kuralları, katı kısıtlar olarak modelin dışında uygulanır.

Denetim, görünürlük de demektir. İş ekipleri, yönetim paneli üzerinden web sitesinin nasıl çalıştığını görebilir: hangi deneyimlerin, hangi amaçlara yönelik olarak oluşturulduğunu ve ziyaretçilerin bunlara nasıl tepki verdiğini izleyebilir. Platform ayrıca kendini proaktif biçimde teşhis eder. İyileştirme gerekebilecek noktaları belirler, yeni yapılandırmaları dener, bunları önceki kullanıcı etkileşimleriyle karşılaştırarak test eder ve işe yarayıp yaramadıklarını değerlendirir. Marka onaylamadan hiçbir şey yayına alınmaz; dolayısıyla yapay zekâ, kanıtlarla desteklenen iyileştirmeler önerirken son kararı marka verir.

Bu önemli; çünkü çözmeye çalıştığımız sorunlardan biri, geleneksel web sitelerinin çevrimiçi ortamda pek çok markanın giderek birbirine benzer görünmesine ve davranmasına yol açmış olması. Yapay zekâ, markanın kimliğini her bir ziyaretçiye göre daha iyi ifade etmesini sağlamalı; marka ise deneyimin oluşturulacağı sınırları belirlemeyi sürdürmelidir.

Gerçek zamanlı üretken arayüzler, yapay zekâ artık yalnızca yanıt üretmekle kalmayıp kullanıcının gerçekte ne göreceğini ve nasıl gezineceğini de belirlemeye yardımcı olduğu için yeni güvenilirlik sorunları ortaya çıkarıyor. Bu ortamda halüsinasyonları, yanlış amaç çıkarımlarını, güvenliği ve doğrulamayı nasıl ele alıyorsunuz?

Öncelikle yapay zekânın hata yapabileceği alanları sınırlıyoruz. Deneyimin nasıl oluşturulacağına model karar veriyor, ancak deneyimdeki bilgiler markanın kayıt sistemlerinden geliyor. Kullanıcının amacına ilişkin çıkarım, bir olasılık olarak ele alınıyor. Sistem emin olmadığında tek bir yoruma bağlanmak yerine daha geniş kapsamlı, keşfe açık bir deneyim oluşturuyor. Deneyim, ziyaretçi etkileşimde bulundukça yeniden şekillendiğinden, her yeni sinyal önceki tahmini düzeltiyor.

Güvenilirlik, mimariyle de ilgilidir. Deneyimi sunan katman, yapay zekâ katmanından yalıtılmıştır ve daha yüksek bir kullanılabilirlik hedefini karşılayacak şekilde tasarlanmıştır. Bir model yavaşlarsa veya kullanılamaz duruma gelirse ziyaretçiler, deterministik varsayılanlardan oluşturulmuş, markayla uyumlu ve eksiksiz bir deneyim yaşamaya devam eder.

Brunello Cucinelli yapay zekâ butiği, bu modelin gerçek dünyadaki ilk büyük ölçekli uygulamalarından biri. Müşterilerin yapay zekânın oluşturduğu bir ticaret deneyimiyle etkileşimlerini gözlemlerken, Callimacus’u geliştirirken öngöremediğiniz neler öğrendiniz?

En belirgin göstergelerden biri, kendileriyle daha ilgili görünen bir deneyime insanların daha derinlemesine katılmaya istekli olması oldu. Kullanıcıların web sitesinde aktif olarak geçirdiği sürenin yaklaşık iki katına çıktığını; sepete ekleme ve dönüşüm oranlarında da önemli artışlar olduğunu gördük.

Bizim için bu, sabit ve herkese uyan tek tip kullanıcı yolculuklarından uzaklaşmanın yalnızca deneyimin ne kadar özgün hissettirdiğini değil, etkileşimi ve ticari performansı da anlamlı ölçüde etkileyebileceğini gösteren önemli bir erken doğrulama oldu.

Dinamik web siteleri, arama motoru optimizasyonu, analitik, erişilebilirlik ve test süreçlerinin temelindeki birçok varsayımı da sorgulatıyor. Görece deterministik web sayfaları etrafında geliştirilmiş teknolojilerin, arayüzler ve kullanıcı yolculukları dinamik olarak oluşturulduğunda nasıl gelişmesi gerekiyor?

Çoğu web aracı, her şeyin temel biriminin sayfa olduğunu varsayar: Bir sayfayı dizine ekler, ölçer ve test edersiniz. Sayfasız bir mimaride bu birim içerik hâline gelir ve her disiplinin buna ayak uydurması gerekir. Arama açısından her içerik parçası, nasıl bir araya getirildiğinden bağımsız olarak var olur; bu sayede her birinin kendine ait, temiz ve dile duyarlı bir URL’si olabilir ve her yerel ayar için otomatik oluşturulan site haritasında yer alabilir. Sonraki adımda platform, ziyaretçilerin en sık kullandığı gezinme yollarını belirleyip arama motorlarının erişimine açar; ayrıca güvenilir, doğrudan birinci taraf kaynaklardan gelen içeriği yapay zekâ ajanlarına ve üretken arama motorlarına sunar. Böylece keşfedilebilirlik, önceden tasarlanmış bir site haritasını değil, gerçek talebi yansıtır.

Analitik, sayfa görüntülemelerini izlemekten kullanıcıların amaçlarını anlamaya doğru kayıyor. Sistem, geleneksel analitik araçlarının gözden kaçırdığı anonim ziyaretçiler de dâhil olmak üzere her ziyaretçinin neyi başarmaya çalıştığını yorumladığından, markalar davranışları bu düzeyde analiz edebilir ve elde edilen içgörüleri CRM veya CDP sistemlerine aktarabilir. Ekipler ayrıca sisteme doğal dille soru sorabilir ve kendi panolarını oluşturabilir.

En büyük değişim test süreçlerinde yaşanıyor. Her yolculuk benzersiz olduğunda olası her yolculuğu tek tek tıklayarak test edemezsiniz; bu nedenle ajanları geçmişteki gerçek etkileşimlerle geriye dönük olarak test ediyor ve üretim ortamında sürekli izliyoruz. Erişilebilirlik de aynı ilkeye dayanıyor: Her bileşene yerleşik olduğundan, oluşturulan her kompozisyon bu özelliği devralıyor.

Gerçek zamanlı yapay zekâ deneyimlerinin doğal hissettirmesi için çıkarımın son derece düşük gecikmeyle gerçekleşmesi gerekir. Özellikle model seçimi, önbellekleme, orkestrasyon, maliyet ve yedek çözümler açısından, yapay zekâyı bir web sitesinin kritik işlem akışına doğrudan yerleştirmenin en zorlu mühendislik sorunları nelerdir?

Çıkarım işlemleri için şu anda çok düşük gecikme süresi sağlayan Groq LPU’larını kullanıyor ve birden fazla modeli koordine ederek her görevi ona en uygun modele yönlendiriyoruz. Yeni modeller piyasaya çıktıkça onları test ediyor, kalite, maliyet ve gecikme süresi açısından her göreve en uygun olanı belirlemeye çalışıyoruz. Mimarimiz modelden bağımsız olduğu için, buna değdiğinde yeni bir modele veya çıkarım sağlayıcısına hızla geçebiliyoruz. Analizin derinliği de isteğe göre değişiyor: Basit bir sorgu hızlı yanıtlanırken, yalnızca incelikli değerlendirme gerektiren istekler daha derin bir analizi tetikliyor. Böylece en yoğun akıl yürütme yalnızca sonucu değiştireceği zaman kullanıldığından maliyet kontrol altında tutuluyor.
Yedek çözümler en başından beri mimarinin bir parçası. Deneyimi sunan katman, yapay zekâ destekli zenginleştirme katmanından ayrı tutuluyor; böylece bir model yavaşladığında veya çalışmadığında ziyaretçi yine de eksiksiz bir deneyim yaşıyor.

Salesforce, mühendislik, yapay zekâ araştırmaları ve ticari operasyonlarını genişletmek amacıyla yakın zamanda Callimacus’a yatırım yaptı. Salesforce bu teknolojide ne gördü ve üretken arayüzleri kurumsal CRM ve ticaret verileriyle birleştirmek, web sitelerinin yapabileceklerini nasıl değiştirebilir?

Salesforce’un fark ettiği şey, Callimacus’un mevcut bir web sitesine yalnızca yapay zekâ eklemekten ibaret olmadığı. Platform; konuşmaya dayalı yapay zekâyı, kurumsal bağlamı ve gerçek zamanlı kişiselleştirmeyi bir araya getirerek şirketlerin müşterileriyle etkileşim kurması için yeni yollar yaratıyor ve dijital deneyimin kendisini yeniden düşünüyor. Günümüzde CRM ve ticaret sistemleri müşteriler, ürünler ve etkileşimler hakkında çok miktarda bağlam bilgisi barındırıyor; ancak web sitesi deneyimi hâlâ büyük ölçüde durağan. Bu bağlamı üretken arayüzlerle birleştirmek, web sitelerinin çok daha duyarlı hâle gelmesini mümkün kılıyor. Web siteleri yalnızca bilgi sunmakla kalmıyor; içerikleri, ürünleri ve etkileşimleri ziyaretçinin gerçekleştirmeye çalıştığı amaca göre gerçek zamanlı olarak uyarlayabiliyor. Bize göre bu, önümüzdeki dönemdeki en önemli fırsatlardan biri. Web sitesi, sabit bir sunum katmanı olmaktan çıkıp şirketin mevcut sistemleri ile bireysel müşteri arasında akıllı bir arayüze dönüşebilir.

Yapay zekâ ajanları giderek daha fazla insan adına internette gezinip araştırma yaparken, ürünleri karşılaştırırken ve muhtemelen alışveriş gerçekleştirirken, bu büyük dönüşüm zamanla web sitelerinin insan ziyaretçilere uyum sağlamasının ötesine geçebilir mi? Markaların hem insanlara hem de özerk yapay zekâ ajanlarına aynı anda hizmet vermesi gerektiğinde internetin nasıl değişeceğini düşünüyorsunuz?

Keşif ve alışverişin daha büyük bir bölümü yapay zekâ asistanlarına kaydıkça markalar, nasıl temsil edildikleri üzerindeki kontrollerini kaybetme riskiyle karşı karşıya kalıyor. Zengin bir marka deneyimi, üçüncü taraf bir arayüzde kolayca bir ürün görseline, kısa bir açıklamaya ve fiyata indirgenebilir. Bu durum markalar için yeni bir zorluk yaratıyor: Müşterilerinizle kurduğunuz kimlikten, hikâye anlatımından ve doğrudan ilişkiden vazgeçmeden yapay zekâ ajanlarına nasıl fayda sağlayabilirsiniz? Bir web sitesine sohbet robotu eklemek bu sorunu çözmüyor. Bir sohbet penceresi soruları yanıtlayabilir, ancak markanın tüm ifade biçimini aktaramaz: görsel dilini, ustalığını ve hikâyeleri anlatma biçimini. Markaların kendilerini kendi koşullarıyla ifade edebilecekleri, kontrolleri altındaki bir alana her zaman ihtiyacı olacak. Müşteri yolculuğunun daha büyük bir bölümü yapay zekâ aracılığıyla gerçekleşse bile web sitelerinin bu alan olmayı sürdüreceğine ve insan ya da ajan, her ziyaretçiye uyum sağlamaları gerekeceğine inanıyoruz.

Harika röportaj için teşekkürler. Daha fazlasını öğrenmek isteyen okuyucular Callimacus’u ziyaret edebilir.