Jeffrey Lai, IrisGo’nun Kurucu Ortağı ve CEO’su – Röportaj Serisi

Jeffrey Lai, IrisGo’nun Kurucu Ortağı ve CEO’su, zeki asistanlar ve dil teknolojileri alanlarında derin kökleri olan bir AI girişimcisi ve ürün lideridir. IrisGo’yu 2025 yılında kurmadan önce ve AI Fund’da Kurucu olarak görev yapmadan önce, Lai 12 yıldan fazla bir süre Apple’da çalıştı ve burada Siri’yi oluşturup ölçeklendirmeye yardımcı oldu ve sonunda Siri Dili Mühendisliği Müdürü olarak görev yaptı. Çalışmaları, çok dilli konuşma AI’sini ilerletmeye odaklandı, bu da Çin dili sürümünün Siri’nin geliştirilmesini içeriyordu. Apple’dan önce, Cisco Systems’de mühendislik rollerini üstlendi ve NASA Ames Araştırma Merkezi’ndeki Akıllı Robotik Grubu’nda staj yaptı. Robotics, entreprise yazılımı ve tüketici AI alanlarında geçen bir kariyeri boyunca, Lai her zaman karmaşık teknolojileri günlük iş akışlarında daha erişilebilir ve kullanışlı hale getirmeye odaklandı.

IrisGo, yeni nesil AI güçlendirilmiş kişisel bilgisayarlar için tasarlanmış bir AI işletim sistemini geliştiriyor. Bir sohbet botu gibi tek başına çalışmak yerine, platform, uygulamalar boyunca görevleri gerçekleştiren kullanıcıların nasıl çalıştığını gözlemlemek, bu iş akışlarını öğrenmek ve zeki bir cihaz asistanı aracılığıyla bunları otomatikleştirmek için tasarlanmıştır. Temel yaklaşımı, kullanıcıların bir görevi bir kez göstermelerini ve sonra bu işlemi yeniden kullanılabilir bir iş akışına dönüştürmelerini sağlar, bu da tekrarlanan dijital işleri azaltmaya yardımcı olur. Modern AI bilgisayarlarında bulunan özel AI işleme yeteneklerini kullanarak, IrisGo, daha özel, daha duyarlı ve daha bağlamsal otomatikleştirme sağlamayı hedefliyor ve bu da kullanıcıların yerine görevleri aktif olarak gerçekleştirebilen ajanik AI sistemleri pazarında kendini konumlandırıyor.

Apple’da Siri’yi inşa etmeye yardımcı olduktan sonra, IrisGo’yu kurmaya karar vermenize neden olan özel deneyimler nelerdi ve insan-bilgisayar etkileşiminde çözülmemiş kalan temel problem nedir?

Siri’yi inşa ettiğimizde, doğal dil anlayışına odaklandık. Ancak Siri, bağlamla mücadele etti, bu da zorlu çünkü insanlar gerçekten nasıl çalıştığını ve iletişim kurduğunu anlamak zor. Bir meslektaşınıza “Bana o raporu gönderebilir misin?” diye sorduğunuzda, o raporun hangisi olduğunu bilir. Paylaştığınız geçmişinizi, şu anki projenizi, tartıştığınız konuları bilir. Siri bunu yapamadı.

Yıllarca süren bir süre boyunca, AI, size cevap vermek için tasarlandı. Bir şeyler yazın, bir şeyler alın. Bu, arama motorlarından ve sohbet botlarından miras aldığımız etkileşim modelidir. Ancak insanların bilgisayarda yaptığı çoğu şey, bir soru değildir, bir iş akışıdır. Bu raporları derle, bu elektronik tabloları karşılaştır, üç farklı uygulamadan verileri çekip bir belgeye biçimlendir. Bu tür işler, bir istemde sığmaz.

IrisGo’yu kurmaya karar vermemi sağlayan şey, endüstrinin günlük kullanım durumları için inşa etmediğinin farkına varmaktı. Herkes daha akıllı modeller, daha iyi dil anlayışı, daha hızlı yanıtlar inşa ediyordu. Ancak AI’nin gerçekten iş yapabileceği, sadece taleplere cevap vermek yerine temel boşluk masih orada kaldı. Bu, çözmeye çalıştığımız problem.

Siri üzerinde çalıştığınız yıllara geri bakıldığında, özellikle bağlam, niyet ve kullanıcı davranışı anlama açısından sesli asistanların sınırları hakkında neler öğrendiniz?

Öğrendiğim en büyük ders, bağlamın her şey olduğudur. İnsanlar nadiren yalıtılmış komutlarla iletişim kurar; talepleri, üzerinde çalıştıkları şeylerle ve başarmaya çalıştıkları şeylerle şekillenir. İlk sesli asistanlar, bireysel taleplere cevap vermek için tasarlandı, bu da birçok görev için iyi çalışır, ancak birden fazla uygulama ve iş akışını kapsayan sürekli çalışma için menos etkili.

Öğrendiğimiz şey, niyetin genellikle katmanlı olduğudur. Birisi bir şey söyler ve başka bir şey kasteder ve bunu doğru yapmak, sadece kelimeleri değil, kişiyi anlamak gerekir. Bu anlayış, IrisGo’nun başlangıcından itibaren içselleştirilmiştir.

IrisGo genellikle bir AI asistanı yerine bir AI işletim sistemi olarak tanımlanıyor. Aradaki fark nedir ve neden AI PC çağı için yeni bir yazılım katmanına ihtiyaç duyulduğunu düşünüyorsunuz?

Bir AI asistanı seni bekler. Açarsın, bir şeyler yazarsın, cevap verir ve sonra biter. Etkileşim modeli esasen bir arama motorununki gibidir, kullanıcı bir talep yapar ve AI bir cevap üretir.

IrisGo, bir AI işletim sistemi olarak, her zaman tüm sistem boyunca, yaptığınız her şeyi yanınızda çalışır. Dosyalarınıza, uygulamalarınıza, tarayıcınıza, e-postanıza erişimi vardır. Çalışma şeklinizi anlar, çünkü izniyle seni izliyordur. Ve kritik olarak, sadece tavsiyede bulunmak yerine hareket edebilir.

Kişisel bilgisayarlar için Windows’un yaptığını düşünün. Öncesinde, bir bilgisayarı kullanmak için teknik olmak gerekiyordu. Windows, insanlar ve yazılım arasında evrensel, sezgisel bir katman oluşturdu. AI PC çağı, kendi versiyonuna ihtiyaç duyuyor, AI modellerinin ham gücünü, insanların günlük işlerine gerçekten faydalı hale getiren bir katmana dönüştürüyor.

IrisGo, AI PC’nin zeka katmanı. AI PC’leri bu katman olmadan gönderirseniz, sadece boşta duran güçlü bir çipiniz olur. İhtiyacınız olan, bunu sizin adınıza çalıştıracak yazılım.

IrisGo’nun temel fikirlerinden biri, kullanıcıların bir görevi tek bir gösterimle sistem öğretmesidir. “İzle ve öğren” modelinin, istem veya elle iş akışı oluşturmadan daha doğal olduğuna neden inanıyorsunuz?

İzle ve Öğren özelliğinin güçlü olmasının nedeni, bizim birbirimize nasıl öğrettiğimizle aynı olmasıdır. Yeni bir çalışanı eğittiğinizde, ona 40 adımlı bir istem yazmazsınız. Bir şeyi nasıl yaptığını gösterirsiniz, o izler, öğrenir ve devam eder. Bu, doğaldır.

İstemdeki sorun, kullanıcının tam olarak ne istediğini, AI’nin anlayabileceği bir formatta ifade etme yükünü kullanıcının üzerine bırakmasıdır. Basit sorgular için bu iyi çalışır. Ancak karmaşık, çok adımlı iş akışları için, spesifik dosyalarınız ve yaptığınız şekilde mi? Hızla bozulabilir. Çoğu insan, AI’nin doğru şekilde yapabilmesi için iş akışlarını yeterli kesinlikte tanımlayamaz.

Göstermek, söylemekten daha kolaydır. Bu, yeni bir fikir değil, sadece sağduyu. İzle ve Öğren, bu mantığı otomatikleştirmeye uygular. Bir görevi normalde yaptığınız şekilde bir kez yaparsınız. IrisGo, kalıbı öğrenir. Ve o noktadan sonra, o iş akışını sizin için ele alır.

Çoğu AI ajanı hala önemli kurulum ve gözetim gerektiriyor. Gerçek bir otonom ajanı, sadece talimatları izleyen bir sohbet botundan ayıran şey nedir?

Kısa cevap,真正 bir otonom ajanın kendi bağlamı, kendi yargı çağrıları vardır ve siz izlemediğiniz sürece bile çalışmaya devam eder.

Bir sohbet botu, tasarımı gereği tepkidir. Yaşamı ve ölümü bir istemle yaşar. Bir talimat verirsiniz, yürütür ve sonra durur. Bir şey değişirse, bir adım başarısız olursa veya uyum sağlarsa, kaybolur. Sizin ne yapmasını istediğinizi sorar.

Gerçek bir otonom ajan, bir hedefi vardır, sadece bir talimat değil. Çalıştığı ortam hakkında bağlamı vardır. İstisnaları işleyebilir. Devam edip etmemeye, yeniden denemeye veya insan inceleme için bayrak çekmeye karar verebilir. Ve önemli olarak, siz diğer şeylerle ilgilenirken arka planda çalışabilir.

Bugün satılan “AI ajanları” gerçekten gelişmiş sohbet botlarından başka bir şey değil. Bu ürünler ile gerçek otonomi arasındaki fark devasa. IrisGo’yu farklı kılan, sizin nasıl çalıştığınızı öğrenmek için bir modelden başlaması ve sadece talimatları izlemek yerine, doğru yargı çağrılarını yapmasıdır.

Sürekli bellek ve yerel bağlamın önemini vurguladınız. AI, soruları yanıtlamaktan öteye geçip kullanıcı adına hareket etmeye başladığında, bu yeteneklerin neden temel olduğu?

Hayali bir asistan düşünün, her sabah size, üzerinde çalıştığınız şeyleri, nasıl şeyler yaptığınızı hatırlamayan. Yarım gününüzü bağlamı yeniden açıklamakla geçirirdiniz ve çok sinir bozucu olurdu. Bu, AI araçlarının bugün sizden talep ettiği şeydir.

Sürekli bellek, sistemin sizi tanıdığı anlamına gelir. Projelerinizi, iş akışlarınızı, tercihlerinizi ve zaman içinde nasıl değiştiğinizi bilir. Her oturumda bağlamı yeniden kurmak zorunda kalmazsınız. AI, bunu ileri taşıyarak devam ettirir.

Yerel bağlam da eşit derecede kritiktir, çünkü işiniz bulutlarda değil, bilgisayarınızda, dosyalarınızda, uygulamalarınızda, e-postalarınızda, tarayıcı sekmelerinizde yaşar. IrisGo, cihazınızda çalışır, bu nedenle tüm çalışma ortamınıza erişimi vardır ve sizin adınıza tümü üzerinde çalışabilir.

Bu iki şey birlikte – bellek ve yerel erişim – AI’nin bir araç olmaktan çıkıp sizin için çalışan bir sistem haline gelmesini sağlar. Endüstrinin bu yaklaşımanın önemini tanımaya başladığını görüyoruz, bu da büyük teknoloji şirketlerini de içerir, bu nedenle yaklaşımımızın net bir doğrulamasıdır.

Gizlilik, AI ile ilgili en büyük endişelerden biri olmaya devam ediyor. Kişiselleşme ve bellek ihtiyacını güvenlik ve veri sahipliği beklentileriyle nasıl dengelemeyi planlıyorsunuz?

Kişiselleştirme ve gizlilik arasında bir gerilim olduğu varsayımı, ilk olarak meydan okumak gereken şeydir. IrisGo’yu, kişiselleştirmenin cihazda, sadece bulutta değil, gerçekleşebileceği şekilde inşa ettik.

IrisGo’nun büyük çoğunluğu işleme, bilgisayarınızda, yerel olarak gerçekleşir. İş akışlarınız, dosyalarınız, bağlamınız sizinle kalır. Bulut işleme, sadece siz açıkça yetki verdiğinizde gerçekleşir ve gerçekleştiğinde, uçtan uca şifrelenir. Kontrol sizde.

Bu model, IrisGo’yu daha güçlü kılar, çünkü tüm çalışma ortamınızın tam bağlamına erişimi vardır. Ve bu, kullanıcıların faydalı bir AI ile güvenli bir AI arasında seçim yapmalarına gerek olmadığı anlamına gelir.

İnsanlar kişisel bilgisayarlarına hassas işleri emanet eder. Hedefimiz, IrisGo’nun da bu güveni hak etmesi için ürünün tasarımına bunu temel olarak yerleştirmektir.

IrisGo, şu anda Acer’in AI PC’lerinde gönderiliyor ve diğer üreticilere genişletme planları var. Dağıtım ortaklıklarının, hangisinin AI platformlarının geniş çapta benimsenmesine karar vermesinde ne kadar önemli olduğunu düşünüyorsunuz?

Dağıtım, geniş çapta benimsenme için mutlak olarak kritiktir. Teknoloji platform rekabetinin tarihine bakın. Windows,几乎 her PC’de olduğu için kazandı. Android, iPhone olmayan mobil cihazlar için en çok kullanılan işletim sistemi olduğu için kazandı. Saf ürün kalitesiyle, dağıtıma eşlik etmeyen şirketler genellikle başarılı olamadı.

AI PC pazarı benzer bir modele uyuyor. IrisGo, bir cihaza önceden yüklenirse, kutuyu açtığınızda orada olur. Aramanız, indirmeniz veya şansını denemeniz gerekmez. Bu, devasa bir avantajdır.

Şu anda 3 milyon Acer dizüstü cihazı, bu yıl gönderilecek ve ek tier-one PC üreticileriyle konuşuyoruz. Hedef, PC’ler için varsayılan AI İşletim Sistemini olmak. Bu dağıtım stratejisi, bu kategoride standart olmak için kullandığımız merkezidir.

AI ajanları, faturaları, araştırmaları, raporları ve diğer iş akışlarını işleyebilme yeteneklerini kazandıkça, organizasyonların bugün hangi yeni yönetim, denetim ve güvenallengesi için hazırlanmaları gerekiyor?

İlk zorluk, denetlenebilirliktir. Bir AI ajanı, örneğin bir faturayı işler veya bir rapor oluşturur, yaptığını, neden yaptığını ve verilerin nereden geldiğini görebilir misiniz? Bu tür şeffaf bir denetim izi, uyumluluk ve hataları biriktirmeden önce yakalamak için gereklidir.

İkincisi, sınırları tanımlamaktır. Hangi iş akışları otonom olarak gerçekleştirilmeye uygundur ve hangileri insan inceleme gerektirir? Şirketlerin bu konuda net politikaları olmalıdır. AI’nin daha fazlasını yapmasına izin vermeye yönelik eğilim, sonra da yüksek riskli kararların yeterli denetim olmadan verildiğini fark etmek için geç kalınır.

Üçüncüsü, güven ayarlamasıdır. Çalışanlar, AI’nin ne yapabileceğini ve ne yapamayacağını, ayrıca çıktısını ne zaman doğrulamak yerine doğru olduğunu varsaymak için anlamalıdır. Bu, bir kültür ve eğitim meselesidir, teknoloji kadar.

Bugün bunu hazırlayan organizasyonların, AI yetenekleri arttıkça, daha fazla yönetim çerçevesi biriktireceğine inanıyorum.

Beş yıl içinde, insanların AI ile etkileşimlerinin çoğunu hala sohbet arayüzleri aracılığıyla yapacaklarını düşünüyor musunuz, yoksa AI giderek arka planda kalıp istemsiz olarak işleri tamamlayacak mı?

Trajektorya zaten, AI’nin arka planda çalışmaya doğru gittiğini gösteriyor. İnşa etmeye çalıştığımız model, bilgisayarınızın işinizi anladığı ve rutin parçalarını sizin adınıza ele aldığı bir model, böylece dikkatiniz, gerçekten size gereken şeylere odaklanabilir.

Havacılıktaki otomatik pilot gibi düşünün. Pilotlar her uçuşun her saniyesinde elle çalışmazlar. Sistem temelini ele alır ve insan, yargı ve uzmanlık gerektiren durumlarda müdahale eder. Bu, AI destekli bilgi işinin geleceğidir. Bilgisayarınız, tekrarlayan, kural tabanlı iş akışlarını ele alır. Siz, strateji, yaratıcılık ve gerçek insan yargısı gerektiren kararlar üzerinde odaklanırsınız.

Beş yıl içinde, en üretken insanlar, nasıl çalıştığınızı anlayan sistemlerle birlikte olanlar olacak. Geçmişte, insanlar bilgisayarlarında tüm işi yapardı. Gelecekte, bilgisayarınız da sizin için iş yapacak.

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