Jay Allardyce, Genel Müdür, Veri ve Analitik, insightsoftware – Röportaj Serisi

Jay Allardyce, insightsoftware’un Veri ve Analitik Genel Müdürüdür. 23+ yıllık tecrübesi ile Enterprise B2B şirketlerinde çalışmış bir teknoloji yöneticisidir. Google (GOOGL ), Uptake, GE ve HP gibi şirketlerde görev almıştır. Ayrıca, LinkedIn’de en büyük yapay zeka topluluğunu yöneten GenAI.Works’un kurucu ortağıdır.

insightsoftware, mali ve operasyonel yazılım çözümleri sunan bir küresel sağlayıcıdır. Şirket, mali planlama ve analiz (FP&A), muhasebe ve operasyonlar için araçlar sunar. Ürünleri, veri erişilebilirliğini iyileştirmek ve organizasyonların zamanında ve bilinçli kararlar almasına yardımcı olmak için tasarlanmıştır.

Müşteri beklentilerinin artmasıyla şirketlerin AI’ı benimsemesi gerektiğini vurguladınız. Şirketlerin “AI FOMO” tuzağına düşmemek ve genel AI çözümlerini benimsememek için hangi ana adımları atması gerekir?

Müşteriler, kullandıkları araçlarda artan AI yetenekleri istiyor. Şirketler, bu taleplere cevap vermek ve rakipleriyle rekabet etmek için acele ediyor. Bu, tüm taraflar için bir telaşlı döngü yaratıyor. Ve evet, sonuç AI FOMO oluyor, bu da şirketlerin basitçe “AI’miz var!” demek için inovasyonu hızlandırmasına neden oluyor.

Şirketlere vereceğim en büyük tavsiye, müşterilerin AI’ı hangi sorunları çözmek için kullandığını anlamak için zaman ayırmaktır. Bir süreç sorunu var mı, çok manuel bir iş mi var? Bir tekrarlanan görev var mı, otomatik hale getirilmesi gerekiyor mu? Bir hesaplama var mı, makine tarafından kolayca hesaplanabilir mi?

Şirketler bu gerekli bağlamı aldığında, amaçlı çözümler benimsemeye başlayabilirler. Müşterilere, mevcut sorunlarına ekleyen değil, bir sorunu çözen AI araçları sunabilirler.

Çok sayıda şirket, AI’ın kullanım örneklerini tam olarak anlamadan AI’ı uygulamaya çalışıyor. Şirketler, genel uygulamalara güvenmek yerine, özel AI çözümlerini nasıl belirleyebilir?

Müşteri tarafında, en acil kullanım örneklerini anlamak için sürekli iletişim kurulmalıdır. Müşteri savunma kurulları yardımcı olabilir. Ancak müşterilerin ötesinde, ekiplerin AI araçlarının internal işlevselliği üzerindeki etkisini anlamak için içlerine bakması önemlidir. Her yeni araç, müşteri tarafında sunulduğunda, internal veri ekipleri yeni değişkenler ve yaratılan yeni verilerle karşı karşıya kalır.

Yeni yetenekler eklemeye ve müşterilere göstermeye çalışırken, AI dağıtımı, internal veri ekipleri ve bilim adamlarının desteği olmadan başarılı olamaz. İçeriden banda anlaşmak ve sonra dışa dönerek hangi müşteri taleplerinin desteklenip desteklenemeyeceğini belirlemek önemlidir.

Şirketlerin “veri odaklı” olmasına yardımcı oldunuz. Bir şirketin gerçekten “veri odaklı” olması ne anlama geliyor ve bu dönüşüm sırasında şirketlerin karşılaştığı ortak hatalar nelerdir?

Bir şirketin “veri odaklı” olması için, şirketlerin veriyi doğru şekilde kullanmayı öğrenmesi gerekir. Gerçekten veri odaklı bir ekip, veri odaklı karar almada uzmanlaşabilir. Karar vericiler, iş stratejilerini desteklemek için ilgili verileri toplar ve analiz eder. Sadece içgüdüye veya kişisel deneyime güvenmek yerine, kararlar verilere dayanarak alınır. Verilere dayalı kararlar, hızla değişen bir pazarda stratejik bir karar ile dürtüsel bir karar arasındaki farkı yaratabilir.

Bu dönüşümün ortak bir hatası, ineffective veri yönetimi sonucu oluşan “veri aşırı yüklenmesi”dir. Ekipler, büyük miktarda veri ile karşı karşıya kalır ve bunlarla bir şey yapamaz hale gelir. Şirketler, en önemli verilere odaklanmaya çalışırken, çok fazla verinin erişilebilir olması, etkili veri yönetimi olmadan gecikmelere ve verimsizliklere neden olabilir.

Endüstriyel teknoloji ve IoT alanındaki geçmişinizle, enerji, ulaşım ve ağır inşaat gibi sektörlerde AI ve IoT’un kesişme noktasının nasıl evrileceğini görüyorsunuz?

IoT sahneye çıktığında, daha iyi karar almaya yardımcı olmak için daha büyük bir bağlantılılık sağlayacağına inanılıyordu. Aslında, bu bağlantı, endüstriyel sektörde ekonomik değerlerin kilidini açtı ve hala öyle.

Sorun, birçok kişinin “akıllı boru işleri” yapmaya odaklanması, dağıtılmış cihazlarla iletişim kurmaya ve veri çıkarmaya odaklanması, ancak sonuçta ne sorunları çözeceğine odaklanmamasıydı. 400 ağır inşaat varlığı veya 40 sahip olduğunuz enerji santrali ile bağlantılı olduğunuzu varsayalım. Çözülmesi gereken sorun, sonunda gelir, iş akışı verimliliği veya maliyet tasarrufu (veya bunların bir kombinasyonu) gibi üst düzey KPI’leri iyileştirmek için ne olabilir? Her işletme, operasyonel ve hissedar performansı ölçen bir dizi üst düzey KPI tarafından yönetilir. Bu KPI’ler belirlendiğinde, çözülmesi gereken sorun (ve dolayısıyla hangi verilerin yararlı olacağı) netleşir.

Bu temel first kurulduğunda, AI – öngörülü veya üretken olsun – bir işletmenin yaptığı şeylerde çok daha üretken olmasına yardımcı olmak için 10-50 kat daha büyük bir etkiye sahip olabilir. Optimized tedarik, kamyon rotaları ve hizmet döngüleri, talep sinyali desenine göre hesaplanan girdi değişkenlerine dayanır. Örneğin, “doğru parçayı, doğru zamanda, doğru yerde” sahip olmak, bir inşaat şirketinin stok seviyesi gereksinimlerini azaltmasına ve hizmet teknisyenlerini AI modeline göre optimize etmesine yardımcı olabilir. Bu model, yapılandırılmış işletme verisi ve IoT verisi (dağıtılmış varlıklar için) ile birleştirildiğinde, bir şirketin daha dinamik ve marjinal olarak optimize olmasına yardımcı olabilir, aynı zamanda müşteri memnuniyetini feda etmeden.

Şirketlerin veriyi etkili bir şekilde kullanması hakkında konuşmuştunuz. Şirketlerin veriyi en yaygın şekilde nasıl yanlış kullandığını ve bunu gerçek bir rekabet avantajına nasıl dönüştürebileceklerini düşünüyorsunuz?

“Yapay zeka” terimi, yüz değerinde alınabilir. AI motoruna herhangi bir veri girmek, yararlı, ilgili veya doğru sonuçlar üretmeyeceği anlamına gelir. Takımlar, bugün dünyanın AI inovasyon hızıyla mücadele ederken, bazen veri hazırlama ve kontrolünün önemini unuturuz. AI, insan vücudunun kendisi için yüksek kaliteli yakıtla çalışması gibi, temiz, tutarlı veriye dayanır. Özellikle finans ekipleri için, doğru raporlar üretmek için bu çok önemlidir.

Şirketlerin AI’ı ve veriyi etkili bir şekilde kullanmak için non-teknik ekiplere nasıl güç verebiliriz, onları karmaşık araçlar veya süreçlerle boğmadan?

Önerim, liderlerin non-teknik ekiplere kendi analizlerini üretmelerine odaklanmalarıdır. Bir işletme olarak gerçekten çevik olmak için, teknik ekiplerin finans ve operasyonlar için artan talep listesine odaklanmak yerine, süreci daha sezgisel hale getirmeye odaklanmaları gerekir. Manuel işlemleri kaldırmak, bu sürecin ilk önemli adımıdır, çünkü işletme liderlerinin veri toplamak için daha az zaman harcamasına ve daha fazla zaman analiz etmesine olanak tanır.

insightsoftware, mali operasyonlara AI’ı getirmeye odaklanıyor. AI, CFO’lar ve finans ekiplerinin nasıl çalıştığını değiştiriyor ve AI, finansal karar almaya hangi avantajları getirebilir?

AI, finansal karar almaya ve finans ekiplerine büyük bir etkiye sahip oldu. Aslında, %87 gibi bir oranla already AI’ı orta ila yüksek oranda kullanıyorlar. AI, finans ekiplerinin hayati öneme sahip tahminleri daha hızlı ve daha sık üretmesine yardımcı olabilir – mevcut tahmin döngülerini önemli ölçüde iyileştirir, bu da %58’inin bütçe döngülerinin 5 günden uzun sürdüğünü gösterir.

AI’ı karar alma sürecine ekleyerek, ekipler tekrarlanan görevleri, rapor oluşturmayı, veri doğrulamayı ve kaynak sistemi güncellemelerini otomatikleştirebilir, böylece değerli zamanı stratejik analiz için serbest bırakabilir. Bu, özellikle finans ekiplerinin volatil bir pazarda esneklik ve çeviklik sağlamak için zamanlama ve analiz için daha fazla zaman ayırmaları gereken bir ortamda önemlidir. Örneğin, bir finans ekibinin bütçe planlama ve planlama döngüsünde olduğu bir durum düşünün. AI destekli çözümler, daha doğru tahminler sunabilir, finans profesyonellerinin daha derin planlama ve analiz yoluyla daha iyi kararlar almasına yardımcı olabilir.

Sonraki beş yılda veri ihtiyaçlarının nasıl evrileceğini öngörüyorsunuz, özellikle AI entegrasyonu ve bulut kaynaklarına geçiş bağlamında?

Sonraki beş yıl, veri esnekliğine duyulan ihtiyacın artacağını gösterecektir. Piyasa ne kadar hızlı değişirse, veriler de o kadar hızlı değişmelidir. Bulut geçişinde gördüğümüz gibi, şirketlerin verisi vardı, ancak hiçbiri bu geçişte yardımcı olmak için yeterli veya esnek değildi. Artan esneklik, veri karar alma, işbirliği, risk yönetimi ve diğer birçok yeteneği sağlar. Ancak sonunda, ekipleri, zorlukları etkili bir şekilde ele almak ve değişen trendlere veya piyasa taleplerine uyum sağlamak için gereken araçlarla donatır.

AI teknolojilerini sorumlu bir şekilde kullanmayı nasıl sağlarsınız ve şirketlerin AI çözümlerini dağıtırken hangi etik dikkate almaları gerekir?

Bulutun yükselişi ve benimsemesiyle benzer bir model ortaya çıkıyor. Şirketler, verilerini bilinmeyen bir varlığa teslim etmekten korkuyorlardı. Bu güvenin kurulması birkaç yıl aldı. Şimdi, AI benimsemesinde benzer bir model ortaya çıkıyor.

Şirketlerin AI sistemine güvenmesi ve üretilen bilgilerin doğru, referanslı ve güvenilir olmasını sağlaması gerekir. AI, şirketlerin verilerini kullanma ve bilgi üretme şekliyle ilgilidir. Bulutun aksine, AI’da şirketlerin verileri kimin sahip olduğu veya yönettiği değil, verilerin nasıl kullanıldığı ve AI modelinin nasıl eğitildiği önemlidir. Bunu söyleyerek, şirketlerin AI teknolojilerini dağıtırken aşağıdaki üç şeyi dikkate almasını öneririm:

1. İleriye bakın – Bu teknolojiyi kullanmaktan korkmayın, benimseyin ve öğrenin.
2. Temel – Şirketin sahip olduğu ve yönettiği işletme verileri, bilgi doğruluğu açısından temel gerçektir, eğer bu bilgiler doğru, gerçek ve referanslı ise. AI modelinin nasıl eğitildiğini ve hangi bilgileri kullandığını anladığınızdan emin olun. Her uygulama veya veri gibi, bağlam önemlidir. AI destekli olmayan uygulamalar yanlış veya yanlış sonuçlar üretebilir. AI yanlış bir sonuç üretirse, modeli suçlamak yerine, modele neyin Beslendiğini anlamak önemlidir.
3. Değer – AI’ın önemli bir etkiye sahip olabileceği kullanım örneklerini anlayın.

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