Inna Tokarev Sela, illumex’in CEO’su ve Kurucusu – Röportaj Serisi

Inna Tokarev Sela, Illumex şirketinin CEO’su ve kurucusu, şirketlerin yapılandırılmış verilerini üretken AI için nasıl hazırlayacağını değiştiriyor. Illumex, şirketlerin genAI analitik ajanlarını dağıtmalarını sağlayarak, dağınık ve anlaşılmaz verileri anlamlı ve bağlam açısından zengin iş diliyle tercüme eder ve yönetimini sağlar.

Platform, metadata’yı otomatik olarak analiz ederek, yapılandırılmış verileri bulur ve etiketler, anlamlı bir anlam ekler ve tanımları netlik ve şeffaflık için hizalar. İş terimlerini oluşturarak, metrikleri önererek ve potansiyel çelişkileri belirleyerek, Illumex en yüksek standartlarda veri yönetimini sağlar.

İllumex ile analitik ajanlar, kullanıcı sorgularını kesinlik ve bağlam açısından zengin, yanılsama-free cevaplar verir. Inna’nın liderliğinde, Illumex, AI hazır olma konusunda yeni bir standart belirliyor ve şirketlerin verilerinin tam potansiyelini açığa çıkarmalarına yardımcı oluyor.

Sizi illumex’i kurmaya ne ilham verdi ve Sisense ve SAP’teki deneyimleriniz şirketiniz için vizyonunuzu nasıl şekillendirdi?

İllumex vizyonu, bilgiye geleneksel veritabanları yerine zihin haritası benzeri ilişkiler yoluyla erişilebileceği düşüncesiyle ortaya çıktı – bu, geniş insan danışmanlığı olmadan ilgili verilere doğrudan erişimi sağladı.

SAP’teki zamanım, şirketlerin işletme yazılımı oluşturmayı ve operasyonları ölçeklemeyi öğretti. SAP HANA bulut platformu ve iş girişimleri gibi ürün geliştirme ve startup işbirliği çerçevesi gibi işlevler üzerinde çalışmak, şirketlerin müşteri ihtiyaçlarını derinlemesine anladım. Bu, şirketlerin veri uygulamaları ve son kullanıcıların aslında ihtiyaç duyduğu şeyler arasında önemli bir boşluk olduğunu ortaya koydu.

Sisense’de, AI uygulamasını sıfırdan inşa etmek, AI’nin müşterilere neler kazandırabileceğini gösterdi. Bu etkiyi görerek, SaaS ve GenAI teknolojilerinin yükselişi, 2021’de illumex’i başlatma zamanının geldiğine beni ikna etti.

İllumex, Üretken Anlamsal Kumaşa odaklanıyor. Bu kavramın temelini ve neden bu AI ve veri analitiği zorluğunu ele aldığınızı açıklar mısınız?

İllumex, Üretken Anlamsal Kumaş’ı geliştirdi – bu, insan ve makine tarafından okunabilen kurumsal bağlam ve akıl yürütme oluşturulmasını otomatikleştiren bir platformdur. Bu platform, LLM tabanlı üretken AI ve iş uygulamaları için teknik ve teknik olmayan kullanıcılar arasında paylaşılan bir bağlam deneyimi sunar.

Bu kumaş, iki önemli avantaj sağlar: veri yönetimini, veri mühendisliği görevlerinin %80’ini otomatikleştirerek basitleştirir ve teknik olmayan kullanıcıların, yönetim ve açıklanabilirlik ile birlikte analitiklere erişmelerini sağlar. Her iki avantaj da, şirketlerin karar verme için çok milyarlarca dolarlık bir pazarı ele alır.

Bunu, makinelerin, insanların ve uygulamaların önceden programlanmadan spontan olarak etkileşime girdiği bir dijital oyun alanı olarak düşünün. Bu, juggling gibi çok çeşitli araçlar yerine, görevinizi ifade edin ve otomatik olarak tamamlanmasını sağlar. Üretken Anlamsal Kumaş, bu geleceğin temelidir.

İllumex’in ilk günlerinde karşılaştığınız bazı ana zorluklar nelerdi ve bunları nasıl aştınız?

2021’de, üretken AI semantik modellerinin 2017’den beri var olmasına ve grafik sinir ağlarının daha uzun süredir var olmasına rağmen, VCs’ye neden otomatik bağlam ve akıl yürütme benötigimize açıklamak zor bir görevdi. Hatta o zamanlar bunu tanımlamak bile zor bir görevdi.

En büyük zorluğun, bu gelecek teknoloji ve gelecek pazarı konusunda heyecan uyandırmak olduğunu söyleyebilirim. Ve ileri düşünen yatırımcılarla tanıştığım için çok şanslıydım.

İllumex, şirketlerin AI’ye hazır olmasını nasıl sağlıyor ve bu geçiş neden bugünün iş dünyasında kritik?

İş dünyası, AI’yi dönüştürücü bir güç olarak tanıyan ve bundan yararlanan şirketler ve AI fırsatını kaçıran veya anlamayan şirketler olarak ikiye bölünüyor.

İllumex, şirketlerin AI yolculuklarında her aşamada onlara eşlik ediyor. Verilerini üretken AI uygulaması için hazırlıyor, kurumsal mantık ve bağlamı güçlendiriyor ve ajan analitiklerinin ve orkestrasyonun dağıtımını sağlıyor.

Yapılandırılmış verilerin tam yığın GenAI uygulaması platformu, herhangi bir şirketin manzarasını, bu gelişmiş teknolojileri etkili bir şekilde kullanmak için yükseltiyor.

İllumex, “yanılsama-free” üretken AI cevaplarını vurguluyor. İllumex, nasıl deterministik ve güvenilir çıktılar sağlıyor?

İllumex, önceden var olan iş ontolojilerine dayanır – sektörler ve işlevler boyunca endüstriye özgü terminoloji, iş akışları ve süreçleri yakalar. Müşterileri entegre ederken, bu ontolojileri otomatik olarak müşterilerin metadata’sına göre yeniden eğitiyoruz. Şirketler, birkaç gün içinde verilerine erişebilir, sonuçları doğrulayabilir ve çelişkiler gibi sorunları belirleyebilir.

Ajan analitik sohbet botu, müşteri ontolojisine ve verilerine nasıl eşlendiğini gösteren tam şeffaflık sağlar. Bu şeffaflık, otomatik veri doğrulaması ile birleşerek, deterministik ve yanılsama-free cevaplar sağlar. Ayrıca, yönetim ekipleri, önceden tüm olası soruları ve varyasyonlarını içeren bağlam nedeniyle olası cevapları önceden doğrulayabilir.

İllumex, geleneksel yaklaşımlardan, örneğin Alındığı Yerleştirmeli Oluşturma (RAG) gibi nasıl farklılaşıyor?

RAG, kurumsal veri ve mantığı besleyerek AI modellerini özelleştirmeye çalışır, ancak sınırlamaları vardır. Karanlık bir kutudur – yeterli örnek verilip verilmediğini veya model güncellemelerinin doğruluğu nasıl etkileyebileceğini belirleyemezsiniz. Ayrıca, iş bağlamından yoksun olabilecek veri bilimcilerine dayanır, bu da kurumsal mantığı tam olarak yakalamayı zorlaştırır.

Ayrıca, RAG,实际 kullanım yerine yalnızca ince ayar için AI altyapısının %80’ini tüketir, bu da ROI endişelerine neden olur. Ayrıca, yönetim içermeyen bir yapıya sahiptir – uyum ekiplerinin eğitim yeterliliğini doğrulaması veya uygun erişim denetimlerini sağlaması yoktur.

İllumex’in Üretken Anlamsal Kumaşı (GSF), bu zorlukları, dış AI tokenlerini tüketmeden otomatik bağlam oluşturarak ele alır. Özel veri bilimcilerine duyulan ihtiyacı ortadan kaldırır ve web, Slack veya Teams arayüzleri aracılığıyla eşleme ve akıl yürütme konusunda tam şeffaflık sağlar. GSF, yönetim ve açıklanabilirlik içerir, kurumsal kapsam ve veri kalitesi için net göstergeler sunar ve soru-cevap yetenekleri için otomatik kalite değerlendirmesi sağlar.

Çok sayıda şirket, veri altyapısına büyük yatırımlar yapmasına rağmen, veri temelli kararlar almayı başaramıyor. Bu boşluğu neden oluştuğunu düşünüyorsunuz ve İllumex bunu nasıl ele alıyor?

Veri yatırımı ile etkili karar verme arasındaki boşluk, veri hacimlerinin patlamasıyla birlikte genişlemeye devam ediyor. Şirketler artık yalnızca kendi büyüyen verilerini değil, aynı zamanda hava API’ları, endüstri bulut platformları ve sentetik veri gibi dış kaynaklardan gelen verileri de yönetmek zorunda kalıyor.

Zorluk, şirketlerin hala kritik veri görevleri için insanlara güvenmesidir – modelleme, kalite değerlendirme ve panelli oluşturma gibi. Modern veri ortamlarının ölçeği ve karmaşıklığı, insan ekiplerinin verilerini etkili bir şekilde sınıflandırmasını, kalitesini değerlendirmesini ve AI sürücülü analitik ve otomasyon için uygun olduğunu garantilemesini giderek imkansız hale getiriyor.

İllumex, bu boşluğu, bu geleneksel olarak manuel süreçleri otomatikleştirerek kapatıyor ve şirketlerin genişleyen veri manzaralarını anlamlı iş kararları için etkili bir şekilde yönetmelerini, doğrulamalarını ve kullanmalarını sağlıyor.

İllumex’in platformunu en hızlı şekilde benimseyen sektörler hangileri ve bu sektörlerde hangi benzersiz zorluklar veya fırsatlar gözlemlediniz?

Veri yoğunluğu ve ağır düzenleme arasındaki kesişimde yer alan sektörlerde, şirketlerin hızlı bir şekilde kendilerini yeniden yaratmak için mevcut veri varlıklarını kullanırken karmaşık düzenleme gereksinimlerini yönetmeleri gerekiyor. Finansal hizmetler, farmasötik ve perakende/e-ticaret, bu sektörlerin AI’yi kullanarak hızlı bir şekilde kendilerini yeniden yaratmak için mevcut veri varlıklarını kullanırken karmaşık düzenleme gereksinimlerini yönetmeleri gerekiyor.

AI hızla evrimleşirken, AI’yi etkili ve sorumlu bir şekilde entegre etmek isteyen şirketlere ne tür tavsiyelerde bulunurdunuz?

Belirli kullanım durumlarını ve AI benimsemesini yönlendiren iş zorunluluklarını tanımlayan net bir stratejik plan geliştirin. AI teknolojisini mevcut sistemlerden izole olarak çalışan yeni silolarda oluşturmaktan kaçının.

Bunun yerine, veri yönetimi, analitik ve üretken AI yeteneklerini entegre eden birleşik bir platform oluşturun. AI girişimlerini kurulu yönetim uygulamalarından ayırarak, önemli riskler yaratırsınız ve maliyetleri artırır. Anahtar, tüm bu işlevleri destekleyen ve aynı zamanda uygun denetimi sağlayan paylaşılan bir altyapı oluşturmaktır.

AI benimsemesi hızlandıkça, önümüzdeki 3-5 yıl içinde şirket AI manzarasını şekillendirecek trendler neler?

AI manzarasında iki önemli trend ortaya çıkıyor. İlk olarak, ajan analitiklerinin daha sofistike veri analizi ve içgörüler sunmasını sağlayan ajan analitiği ivme kazanıyor. İkincisi, birden fazla AI modelinin çeşitli işlevselliğiyle işbirliği yapmasını sağlayan ajan orkestrasyonu yönünde bir kayma görüyoruz.

Bu orkestrasyon, tek amaçlı uygulamalardan daha kapsamlı çözümlere doğru bir hareketi temsil ediyor. Örneğin, sağlık hizmetlerinde, belirli görevler için izole uygulamalar yerine, görüntü taraması, reçete işleme ve ilaç önerilerini birleştiren tüm doktor ofisi iş akışlarının otomasyonu düşünün.

Bu ilerlemeler, AI ajanları arasında doğru veri erişimi, paylaşılan bağlam ve koordinasyon sağlayan güçlü bir üretken anlamsal kumaşa dayanır. Bu temel, hem ajan analitiğinin hem de orkestrasyonlu AI çözümlerinin tam potansiyellerine ulaşmasını sağlamak için kritik olacaktır.

Harika röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular Illumex‘i ziyaret edebilir.