Holly Grant, SVP, Strateji ve İnovasyon, DXC Technology – Röportaj Serisi

Holly Grant, DXC Technology’de Strateji ve İnovasyondan Sorumlu Kıdemli Başkan Yardımcısıdır (DXC ). Kurumsal yapay zekâ stratejisi, fintech, girişim liderliği ve operasyonel dönüşümü kapsayan derin deneyime sahip bir teknoloji ve operasyon yöneticisidir. DXC’de, kuruluşların deneysel yapay zekâ pilotlarından operasyonel uygulamaya geçmesine yardımcı olmayı amaçlayan kurumsal ölçekli yapay zekâ orkestrasyonu, danışmanlık hizmetleri ve ürün kuluçka çalışmaları dahil şirketin yapay zekâ öncelikli inovasyon girişimlerinin şekillendirilmesine katkıda bulunuyor. DXC’den önce Long-Term Stock Exchange’de (LTSE) çeşitli liderlik görevleri üstlendi ve sonunda Operasyon Direktörü olarak fintech sektöründe operasyonel ölçeklenme ve stratejik büyümeye odaklandı.

DXC Technology, işletmelerin bulut bilişim, siber güvenlik, yapay zekâ, veri altyapısı ve kurumsal operasyonlardaki kritik sistemlerini modernleştirmelerine yardımcı olan küresel bir BT hizmetleri ve danışmanlık şirketidir. Computer Sciences Corporation ile Hewlett Packard Enterprise’ın (HPE ) Enterprise Services bölümünün birleşmesiyle kurulan şirket; sağlık, bankacılık, üretim, sigorta ve kamu dahil birçok sektördeki kuruluşlarla çalışıyor. DXC son yıllarda kendisini giderek yapay zekâ temelli kurumsal dönüşüm etrafında konumlandırarak üretken yapay zekâ, akıllı otomasyon, gözlemlenebilirlik, dijital ikizler ve büyük ölçekli BT modernizasyonunu karmaşık kurumsal ortamlara entegre eden hizmetler sunuyor. Şirket ayrıca eski sistemleri tümüyle değiştirmek yerine işletmelerin mevcut altyapı içinde güvenli biçimde yapay zekâ kullanmasını sağlayan “yapay zekâ öncelikli” operasyon modellerini vurguluyor.

Kariyerinizi strateji, operasyon ve inovasyonun kesişiminde kurdunuz; kariyerinizin önceki dönemlerinde kuruluşları ölçeklendirdiniz, şimdi ise DXC’de Strateji ve İnovasyona liderlik ediyorsunuz. Bu deneyimler LabX’i kurma ve gerçek dünyadaki iş etkisine odaklanan bir yapay zekâ kuluçka ortamı tasarlama yaklaşımınızı nasıl şekillendirdi?

Kariyerim beni aile ofislerinden girişimlere, risk sermayesine ve şimdi de dönüşümün ortasındaki bir Fortune 500 şirketine taşıdı. Bütün bu ortamlarda gördüğüm şey, fikirlerin kendi başlarına karşılık bulmadığıdır. Gerçekten değer yaratan fikirler genellikle üç ortak özelliğe sahiptir: onları talep eden gerçek bir müşteri, pazarda doğru zamanlama ve açık, uygun ölçüde dar bir kapsam. Bunlardan biri bile eksik olduğunda parlak bir fikir bile durur.

Bu örüntü LabX hakkındaki düşüncemi şekillendirdi. Kazanma kuramına, yani gerçek bir stratejiye ihtiyacınız vardır; fakat onu hayata geçirecek operasyonel güce ve öğrendikçe, koşullar değiştikçe uyum sağlama disiplinine de ihtiyacınız olur. Uygulamasız strateji yalnızca bir sunumdur. Stratejisiz uygulama ise ilerleme sağlamayan harekettir. LabX her ikisini aynı anda barındırmak üzere tasarlandı.

CEO’muz Raul Fernandez’in liderliğinde DXC, yapay zekâ yetkinliğini ve inovasyonu dönüşüm stratejimizin merkezine koydu. LabX bu inancı anlamlı olacak kadar hızlı biçimde ürünlere, yeteneklere ve müşteri sonuçlarına dönüştürme yöntemimizdir.

Birçok işletme yapay zekâyı deniyor ancak pilotlardan üretime geçmekte zorlanıyor. DXC’de gördüklerinize göre kuruluşların yapay zekâyı kavram kanıtı projelerinin ötesine ölçeklemesini engelleyen en büyük unsurlar nelerdir?

İki engel tekrar tekrar karşımıza çıkıyor ve bunların hiçbiri aslında teknolojiyle ilgili değil.

Birincisi değişim yönetimi. Yapay zekâ insanların nasıl çalıştığını, neden sorumlu olduklarını ve kararların nasıl alındığını değiştirir. Çalışanlarınızı bu sürece katmazsanız dünyanın en zarif modeli bile kullanılmadan kalır. İkincisi, şirketlerin temel işletim modelini değiştirmeden yapay zekâyı ölçeklemeye başlamasıdır. Tek bir kullanıcının yararlanabilmesi için belirli bir sisteme ya da uygulamaya zekâ eklerler, fakat ekibin geri kalanı bunu kullanamaz. Yapay zekâ yatay bir zekâdır; işlevler, veriler ve iş akışları arasında hareket edebildiğinde en fazla değeri üretir. İşletim modeli değişmediğinde bu değer kurum genelinde katlanmak yerine yerel olarak hapsolur.

Sonuçta pilot işe yarar, herkes kutlama yapar ama gerçekte hiçbir şey ölçeklenmez. LabX’te ilk günden kurum genelinde kilitleri açacak şekilde tasarım yaparak kırmaya çalıştığımız örüntü budur.

LabX yaklaşık 90 gün veya daha kısa süren hızlı bir kavramdan MVP’ye döngüyle çalışıyor. Büyük işletmelerin bu hızda ilerleyebilmesi için zihniyet, yönetişim ya da geliştirme süreçlerinde nelerin değişmesi gerekiyor?

En büyük zihniyet değişimi, kusursuz olmayan daha az bilgiyle daha erken karar vermeye istekli olmak ve işe yaramayanı kesme disiplinidir. Büyük işletmeler güvenli hissettirdiği için uzun planlama döngülerine alışır. Oysa güvenli değildirler. Bu kadar hızlı ilerleyen bir pazarda yavaş bir “evet” de yavaş bir “hayır” da pahalıdır.

LabX içinde tasarım, ürün ve mühendislikten oluşan küçük bir üçlü ekibi gerçek bir müşteri problemi üzerinde sprint yürütmekle görevlendiriyoruz. Asgari uygulanabilir ürün oluşturuyor, değerini ve ölçeklenebilirliğini test ediyor ve 90 gün içinde ticari umut gösteren fikirleri bir üst aşamaya geçiriyoruz. Bu hızı mümkün kılan yönetişimin yokluğu değil, doğru yönetişimin varlığıdır. Güvenlik, gizlilik, uyumluluk ve sorumlu yapay zekâ onayı sonradan eklenmek yerine ilk günden sürece dahil edilir. Her ürün ölçeklenmeden önce resmi yönetişim incelemesinden geçer.

Çoğu işletmenin bu tempoya ulaşması, her deneyi çok yıllı bir platform geliştirmesiyle aynı döngü süresine zorlamadan, bu şekilde ilerlemenin meşru olduğu korumalı bir alan yaratmasını gerektirir. LabX bizim için bu alanı sağlıyor.

DXC, LabX’i yüksek potansiyelli yapay zekâ kavramlarını ölçeklemeden önce müşterilerle doğrulamanın bir yolu olarak tanımlıyor. Bu “Müşteri Sıfır” yaklaşımı, yapay zekâ çözümlerinin kuramsal kullanım senaryoları yerine gerçek operasyonel ihtiyaçlara dayanmasını nasıl sağlıyor?

Müşteri Sıfır açıkçası bizim avantajımızdır. Bir LabX ürünü pazara çıkmadan önce ilk olarak DXC içinde ayakta kalmak zorundadır. 70 ülkede 115.000 çalışanı, düzenlemeye tabi sektörleri, karmaşık müşteri sözleşmelerini, eski sistemleri ve gerçek operasyonel riskleri yönetiyoruz. Bu steril bir demo ortamı değil; kurumsal gerçekliğin kendisidir.

Geleneksel bir girişim hızlı hareket edebilir, ancak bu tür karmaşıklık içinde çalışmanın yaşanmış deneyimini kolayca kopyalayamaz. Bir ürünü önce kendi üzerimizde test ettiğimizde gerçek verilerde, gerçek iş akışlarında ve gerçek düzenleyici kısıtlamalarda nerede bozulduğunu buluruz; aksi halde bunlar altı ay sonra müşteri ortamında ortaya çıkardı. Bir teklifi müşteriye getirdiğimizde artık bir teori sunmuyoruz. “Kendi operasyonlarımızda ne yaptı, neyi değiştirdik ve neyi ölçtük” diyebiliyoruz.

Bu yaklaşım dürüst kalmamızı da sağlar. Bir ürün kendini içeride kanıtlayamazsa bir üst aşamaya geçemez. Bu, “demoda çalıştı” demekten çok daha yüksek bir çıtadır.

Kurumsal ortamlar çoğu zaman eski sistemler, parçalanmış veriler ve düzenleyici kısıtlarla doludur. Bu gerçek dünya karmaşıklığı içinde etkin çalışabilecek yapay zekâ iş akışlarını nasıl tasarlıyorsunuz?

Ortamın karmaşık olduğu varsayımıyla başlıyoruz; bu istisna değil, temel durumdur.

Mimari açıdan platformlarımızda parçalara ayrılabilir bir yaklaşım kullanıyoruz. Önde gelen yapay zekâ araçları yıllık değil aylık olarak değişiyor. Kendinizi tek bir modele, sağlayıcıya veya çerçeveye sabitlerseniz bugünün liderinin 18 ay sonra da lider olacağına bahse girersiniz. Bu kötü bir bahistir. Parçalara ayrılabilir mimari, sınır ilerledikçe bileşenleri değiştirmemize, gerçekten sınıfının en iyisi olan çözümlere hâkim kalmamıza ve araçları sağlayıcı pazarlaması yerine gerçek müşteri sorunlarında stres testine tabi tutmamıza olanak verir.

Düzenleme ve veri tarafında uyumluluk ilk günden tasarıma dahildir. Her ürün yönetişim incelemesinden geçer ve sorumlu yapay zekâ onayı sonradan düşünülen bir konu değil, sürecin parçasıdır. 70 ülkede yoğun biçimde düzenlenen sektörlerde çalışmak bizi bu disipline zorlar; aynı kısıtlamalara sahip müşterilere ürün götürdüğümüzde bunun bir hata değil, avantaj olduğu görülür.

Geleneksel BT danışmanlığı uzun planlama döngülerine ve katı uygulama çerçevelerine dayanıyordu. Yapay zekâ bu döngülerin karşılayabileceğinden daha hızlı gelişirken danışmanlık modellerinin nasıl değişmesi gerekiyor?

Dürüst yanıt, tüm modelin değişmesi gerektiğidir; ancak kilit noktayı seçmem gerekirse değer önermesi derim. Sektör onlarca yıldır sunumlar, yol haritaları ve uygulama planları gibi teslimatlar sattı ve harcanan çaba karşılığında ücret aldı. Yapay zekâ temelli dünyada müşteriler bir teslimat istemiyor. Sonuç istiyorlar. İş akışının gerçekten çalışmasını, maliyetin gerçekten düşmesini ve gelirin gerçekten ortaya çıkmasını istiyorlar.

Sonuç satmaya söz verdiğinizde, bunu desteklemek için diğer her şeyin değişmesi gerekir. Ekip yapısı daha teknik hale gelir. Çalışmalar “öner ve ayrıl” modelinden “kur ve işlet” modeline geçer. Fiyatlandırma saatlerden uzaklaşır. İşi yapan insanların kod yayınlama konusunda bir yönlendirme komitesi yürütmek kadar rahat olması gerekir.

Bu, sektörümüz için büyük bir kültürel değişimdir ve herkes bunu başaramayacaktır. Başaran firmalar beş yıl sonra bugünkünden çok farklı görünecek.

LabX çalışanlar ve teknoloji ortakları için bir deney ortamı olarak da çalışıyor. Kuruluş genelinde yapay zekâ yetkinliği oluşturmaya çalışırken iç deneyler ne kadar önemlidir?

Oyunun tamamı budur. Yapay zekâ hakkında okuyarak yapay zekâ yetkinliği oluşturamazsınız; deneyerek, bozulduğunu görerek ve yeniden deneyerek oluşturursunuz. Bu, 30 yıllık bir BT uzmanı için de okuldan iki yıl önce mezun olmuş biri için de aynı ölçüde geçerlidir.

Yakın zamanda iş birimlerimizden birinde yapay zekâ yarışması düzenledik ve iki haftada 1.300’den fazla özgün fikir aldık. Bu bir araç hakkındaki istatistik değil; insanlara kalıpların dışında düşünme izni verdiğinizde ne olduğuna ilişkin istatistiktir. Yaratıcılık kuruluşun içinde zaten vardır. Bizim görevimiz gelişebileceği alanı yaratmaktır.

LabX ayrıca bir rotasyon programı yürütüyor: DXC genelindeki teknik uzmanlar altı ila on iki hafta bizimle birlikte çalışarak en yeni yapay zekâ araçlarıyla gerçek ürünler geliştiriyor. Kendi ekiplerine döndüklerinde yeni beceriler ve daha önemlisi farklı bir düşünme biçimi götürüyorlar. İş arkadaşlarına ve müşterilerine farklı sorular sormaya başlıyorlar. Mümkün olanın savunucularına dönüşüyorlar. İş gücü genelindeki bu katlanan etki, yayımladığımız herhangi bir tek üründen daha değerlidir.

DXC yaklaşımını Human+ olarak adlandırıyor ve yapay zekânın insan yeteneklerinin yerini almak yerine onları genişletmesi gerektiğini vurguluyor. Pratikte bu felsefe, işletmelerde yapay zekâ çözümlerinin tasarlanma ve uygulanma biçimini nasıl etkiliyor?

Açık konuşacağım: sektörde kurumsal yapay zekânın bir şirket için yapabileceği en değerli şeyin çalışan sayısını azaltmak olduğu görüşü yaygınlaşıyor. Bence bu bir hayal gücü eksikliğidir.

Maliyet disiplini önemlidir, ancak gerçek fırsat büyümedir: daha önce uygulanabilir olmayan yeni gelir akışları, yeni ürünler ve yeni hizmet teklifleri. Yapay zekânın en yüksek değerli kullanım alanı, insanların yalnızca mevcut olanı optimize etmek yerine yeni iş değeri yaratan işler yapabilmesini sağlamaktır. Bunu doğru yapan şirketler yapay zekâyı yalnızca bir maliyet çalışması olarak görenlerden daha iyi performans gösterecektir.

Pratikte Human+, yapay zekâyı yüksek hacimli rutin süreçleri yürütmek üzere tasarlamamız anlamına gelir; böylece çalışanlarımız stratejik düşünme, yaratıcı problem çözme, müşteri ilişkileri ve karmaşık değerlendirmeler gibi daha değerli işlere odaklanabilir. Özellikle kararların gerçek sonuçlar doğurduğu alanlarda, her uygulamanın merkezinde insan uzmanlığını ve denetimini tutarız. Müşterilerle güven bu şekilde kurulur ve kalıcı rekabet avantajı böyle açığa çıkar.

Kuruluşlar yapay zekâyı mevcut iş akışlarına entegre etmeye çalışırken benimsemeyi yavaşlatan veya gerçek iş değerini sınırlayan hangi yaygın hataları görüyorsunuz?

Sürekli gördüğüm iki hata var. Birincisi problem yerine teknolojiyle başlamaktır. Birisi bir modele veya sağlayıcı demosuna âşık olur ve girişim işletme için gerçekten önemli bir şeyi çözmek yerine o şeyi uygulama projesine dönüşür. İkincisi yapay zekâyı iş dönüşümü yerine BT projesi olarak ele almaktır. Yapay zekâyı tamamen CIO’ya bırakıp işin geri kalanından değişmeden devam etmesini isterseniz, kimsenin kullanmadığı bir araç ve gelecek yıl kimsenin savunmak istemediği bir bütçe elde edersiniz.

Her ikisinin de panzehirini söylemek kolay, yapmak zordur: iş problemiyle başlayın, doğru işlevler arası ekibi—insan, süreç ve teknoloji—problemin üzerine koyun ve yaratmaya çalıştığınız sonuçtan geriye doğru inşa edin. LabX’te benimsediğimiz duruş budur. Ayrıca danışmanlık, mühendislik ve güvenli kurumsal hizmetleri birleştiren üretken yapay zekâ teklifi AI Workbench’i devreye almalarına yardım ettiğimiz Ferrovial gibi müşterilerle bu şekilde çalışıyoruz. Çözüm artık 24.000’den fazla çalışan tarafından kullanılıyor ve 30’dan fazla yapay zekâ ajanı gerçek zamanlı kararlar alıyor. Böyle bir ölçek, işe BT projesi gibi davranırsanız gerçekleşmez.

İleriye baktığınızda LabX gibi yapay zekâ kuluçka ortamlarının önümüzdeki birkaç yılda işletmelerin yeni teknolojileri geliştirme, test etme ve uygulama biçimini nasıl şekillendireceğini düşünüyorsunuz?

Bence geriye dönüp bakıldığında şu açık olacak: bu dönemin kazananları en gösterişli tekil çözümlere sahip şirketler olmayacak. Entegratörler kazanacak; zekânın tek bir araca veya tek bir kullanıcının ekranına hapsolmaması için yapay zekâyı işletim modelleri, işlevler ve iş akışları boyunca birleştirebilenler.

Bu, bir model uygulamaktan daha zor bir problemdir. Derin kurumsal bağlam, eski ve modern sistemler arasında çalışabilme becerisi ve işin yapılma biçimini gerçekten değiştirme disiplini gerektirir. Aynı zamanda beni en çok heyecanlandıran fırsat da budur.

LabX gibi kuluçka ortamları, gerekli tekrarları yaptığımız yerlerdir. Ölçekte neyin bozulduğunu, yönetişimin pratikte nasıl göründüğünü ve müşterilerin neyi benimseyip neyi benimsemeyeceğini burada öğrenirsiniz. Bugün içeride veya ortaklar aracılığıyla bu tür bir alana yatırım yapan işletmeler, üç yıl sonra hâlâ çabaya değip değmeyeceğine karar verenlerden çok farklı bir yetenek eğrisine sahip olacaktır. Bu alanda ürün geliştiren bizler de çözülmeye değer yeni problemler bulmayı sürdüreceğiz; çünkü teknoloji yavaşlamıyor, fırsat da yavaşlamıyor.

Bu harika röportaj için teşekkür ederiz. Daha fazla bilgi edinmek isteyen okurlar DXC Technology‘yi ziyaret edebilir.