Kanti Prabha, Sirion’un Kurucu Ortağı ve Başkanı – Söyleşi Dizisi

Kanti Prabha, Sirion’un Kurucu Ortağı ve Başkanı olarak ürün geliştirme, hukuk teknolojileri, fikrî mülkiyet, operasyonlar ve SaaS alanlarında yirmi yılı aşkın deneyime sahip bir kurumsal teknoloji lideridir. Sirion’un kurucu ekibinin bir üyesi olarak şirketin ürün vizyonunun, tasarımının ve geliştirme çalışmalarının şekillenmesinde merkezi bir rol üstlenmiş; Başkan olmadan önce Ürün Yönetimi Başkan Yardımcısı ve Operasyon Direktörü dâhil çeşitli liderlik görevlerinde bulunmuştur. Uzmanlık alanları arasında kurumsal düzeyde B2B SaaS ürünleri geliştirmek, ürün stratejisi ve yönetimi, müşteri başarısı, kurumsal satışlar, ekipleri büyütmek ve kurum kültürünü geliştirmek yer alır. Kariyerinin önceki dönemlerinde Prabha, UnitedLex’in ilk çalışanı ve kurucu ekibinin bir üyesiydi; burada şirketlerin hukuk departmanlarına yönelik teknoloji odaklı çözümler geliştirdi ve Evalueserve’de patent hizmetleri alanında edindiği önceki deneyimin ardından fikrî mülkiyet girişimlerini yönetti. Ayrıca akirolabs’a danışmanlık yapmakta olup daha önce Clarisights’a da danışmanlık vermiştir.

Sirion, işletmelerin sözleşmeleri oluşturma ve müzakere aşamalarından sözleşmelerin sürekli olarak yürütülmesine, yükümlülüklerin yerine getirilmesine ve değer elde edilmesine kadar yönetmelerine yardımcı olan, yapay zekâ destekli bir sözleşme yaşam döngüsü yönetimi (CLM) şirketidir. Platformu; sözleşme havuzlarını merkezileştirip yapılandırabilen, sözleşme koşullarıyla ilgili soruları yanıtlayabilen, sözleşme taslakları hazırlayıp inceleyebilen, riskleri belirleyebilen, değişiklik önerileri sunabilen ve yükümlülüklerle hizmet seviyesi anlaşmalarını izleyebilen, belirli amaçlar için tasarlanmış yapay zekâ ajanlarını konuşmaya dayalı yapay zekâyla bir araya getirir. Sirion, kuruluşların önceden oluşturulmuş sözleşme ajanlarını devreye almasını ve kurumsal verilere ve iş akışlarına bağlı özelleştirilmiş ajanlar oluşturmasını sağlayan agentOS platformu aracılığıyla teknolojisini giderek daha fazla ajan tabanlı sözleşme yönetimi üzerine konumlandırmaktadır. Platform, yönetişimi ve insan gözetimini korurken sözleşmeleri statik belgeler olmaktan çıkarıp yapılandırılmış, aranabilir operasyonel bilgi kaynaklarına dönüştürmek isteyen büyük kuruluşlar için tasarlanmıştır.

Sirion’u kurmaya uzanan yolunuz alışılmışın dışındaydı: Kimya eğitimi aldınız, fikrî mülkiyet hukukuna yöneldiniz, patentler üzerinde çalıştınız ve ardından Hewlett-Packard’da çalışırken sözleşmelere farklı bir gözle bakmaya başladınız. İlk deneyimlerinizde, sizi sonunda Sirion’u kurmak için bir fırsat bulunduğuna ikna eden neyi fark ettiniz? 

Sözleşmeler üzerine bir şirket kuracağımı düşünerek büyümedim. Kimya eğitimi aldım ama kariyerimi laboratuvarda geçirmektense iş sorunlarını çözmeye daha çok ilgi duyduğumu kısa sürede fark ettim. Bu ilgi beni sonunda fikrî mülkiyet alanına yöneltti; burada patentler üzerinde çalıştım, daha sonra da büyük işletmelere yönelik teknoloji ve hukuk çözümleri geliştiren ekiplere liderlik ettim.

Asıl dönüm noktası, Sirion’un kurucu ortağım Ajay’le birlikte HP ile çalışmaya başlamamızla geldi. Büyük bir satın almanın ardından düzenlenmesi ve yönetilmesi gereken binlerce sözleşmeleri vardı. Başlangıçta bunu bir belge havuzu sorunu olarak gördük; ancak sözleşmeleri yakından incelemeye başlayınca depolamanın fırsatın yalnızca çok küçük bir kısmı olduğu açıkça ortaya çıktı. Sözleşmeler, bir şirketin ne satın aldığını, ne sattığını, neyi taahhüt ettiğini, tedarikçilerinin neyi taahhüt ettiğini, ne kadar ödeme yaptığını, hangi alanlarda risk taşıdığını ve nerelerde değer kaybı yaşanabileceğini gösteriyordu. Buna rağmen bu bilgilerin neredeyse hiçbiri işletmelerin kolayca kullanabileceği biçimde değildi. Sirion’un çıkış noktası bu içgörüydü. Sözleşmeler, büyük ölçüde henüz değerlendirilmemiş bir iş zekâsı kaynağıydı.

Sözleşmeleri bir kuruluş içindeki “akışkan zekâ” biçimi olarak tanımladınız. Sözleşmelerde genellikle hangi değerli bilgiler saklıdır ve yapay zekâ bu bilgileri hukuk ekiplerinin ötesindeki finans, satın alma, satış ve operasyon ekipleri dâhil diğer ekipler için nasıl kullanışlı hâle getirebilir? 

Sözleşmeler, bir şirketin niyetlerinin taahhütlere dönüştüğü ender yerlerden biridir. Ne kadar ödemeyi kabul ettiğinizi, bir müşterinin ne satın almayı kabul ettiğini, fiyatların ne zaman değişebileceğini, hangi hizmet seviyelerinin karşılanması gerektiğini, bir sözleşmenin ne zaman yenileneceğini, taraflardan biri beklentilerin altında kaldığında ne olacağını ve hangi yükümlülüğün kime ait olduğunu gösterir. Bunlar son derece değerli bilgilerdir; ancak geçmişte, çoğu kişinin yalnızca bir şeyi müzakere etmesi gerektiğinde ya da bir sorun çıktığında açtığı belgelerin içinde saklı kalmışlardır.

Yapay zekâ, yapılandırılmamış sözleşme dilini işletmenin geri kalanının gerçekten kullanabileceği bilgilere dönüştürmemizi sağladığı için bu durumu değiştiriyor. Satın alma ekipleri tedarikçi yükümlülüklerini ve fiyatlandırmayı anlayabilir. Finans ekipleri ticari taahhütleri ve olası değer kaybını görebilir. Satış ekipleri yenileme koşullarını ve müşterilere verilen taahhütleri anlayabilir. Operasyon ekipleri ise taahhüt edilenlerin gerçekten yerine getirilip getirilmediğini izleyebilir.

Sözleşme zekâsını akışkan hâle getirmek derken kastettiğim bu. Bilgiler bir PDF’nin içinde durmak yerine en çok ihtiyaç duyuldukları karar ve sistemlere aktarılabilir. Akışkan zekâ sayesinde sözleşme, bir işlemin sonu olmaktan çıkar ve işletmenin işleyişine bağlam sağlayan etkin bir kaynağa dönüşür.

Sirion, sözleşme yaşam döngüsü yönetimi yazılımından giderek daha fazla yapay zekâ odaklı bir platforma dönüştü. Büyük dil modellerinin ortaya çıkması, şirketi kurduğunuz dönemde mevcut olan makine öğrenimi yaklaşımlarına kıyasla sözleşme verileriyle teknik olarak nelerin yapılabileceğini nasıl değiştirdi?

Sirion’u kurduğumuzda, sözleşme süreçlerinde yapay zekâ esas olarak bilgi çıkarma ve sınıflandırma amacıyla kullanılıyordu. Makine öğrenmesi; bir maddeyi, tarihi, taraf adını veya yükümlülüğü belirlemede oldukça başarılı hâle gelebiliyordu, ancak modelleri görece belirli görevler için eğitmek gerekiyordu.

Büyük dil modelleri, muhakeme katmanını büyük ölçüde genişletti. Artık bir sistem, doğal dille ifade edilen bir soruyu anlayabiliyor, bir maddenin bağlamını yorumlayabiliyor, kullanılan ifadeleri şirketin tercih ettiği tutumla karşılaştırabiliyor, bir unsurun neden risk oluşturduğunu açıklayabiliyor ve sonraki adımda ne yapılması gerektiğini önerebiliyor.

Ancak büyük dil modellerinin kendilerinden önce gelen her şeyin yerini alacağını düşünmüyorum. Sözleşmeler bunun için fazla karmaşık. Sirion’da büyük dil modellerini özelleşmiş modeller ve derin sözleşme zekâsıyla birleştiren çok modelli bir yaklaşım kullanıyoruz. Farklı modeller, farklı işlerde başarılı. Bu birleşim önemli; çünkü işletmelerin yalnızca ikna edici metinler üretebilen bir yapay zekâya ihtiyacı yok. Hassasiyete ihtiyaçları var. En heyecan verici gelişme, sözleşmelerden bilgi çıkarmanın ötesine geçerek bu bilgiler üzerinde muhakeme yürütebilmemiz ve giderek daha fazla, bunlara dayanarak harekete geçebilmemiz.

Sirion şimdi sözleşmelerden bilgi çıkarma, sorun tespiti, sözleşme değişikliklerini işaretleme ve geniş sözleşme arşivlerinde arama gibi görevler için özelleşmiş yapay zekâ ajanlarını kullanıma sunuyor. Bu ajanların birlikte nasıl çalışacağını öngörüyorsunuz ve işletmeler, sözleşme sürecinde yapay zekânın özerk biçimde hareket etmesine nihayetinde ne ölçüde izin vermeli?           

Geleceğin her işi yapan tek ve dev bir yapay zekâ ajanı olacağını düşünmüyorum. Sözleşme hazırlama süreci birçok özelleşmiş görev içeriyor ve her görev farklı bir bağlam ve farklı düzeyde muhakeme gerektiriyor. Bir ajan binlerce sözleşmeden koşulları çıkarabilir. Bir diğeri, şirket politikasından sapan ifadeleri belirleyebilir. Ardından sözleşme değişikliklerini işaretleyen bir ajan, şirketin uygulama kılavuzuna dayanarak belirli bir değişiklik önerebilir. Asıl güç, kullanıcıyı her adımı tek tek yönetmeye zorlamak yerine bu ajanların ortak bir hedef doğrultusunda birlikte çalışabilmesinden geliyor.

Örneğin biri, “Bu tedarikçi sözleşmesini kabul edebilir miyiz?” diye sorabilir. Sistem; en ilgili koşulları belirleyebilmeli, bunları politikayla karşılaştırabilmeli, sorunları ortaya çıkarabilmeli, emsal sözleşmeleri bulabilmeli ve değişiklikler önerebilmeli; tüm bunları yaparken ne yaptığını ve neden yaptığını da açıklayabilmelidir.

Özerkliğin nerede sona ereceği riske bağlı olmalı. Yapay zekânın tekrarlayan, kurallara dayalı birçok işi özerk biçimde yürütmesini uygun buluyorum. Ancak alışılmadık bir sorumluluk hükmü ya da stratejik açıdan önemli bir müzakere, insan muhakemesi gerektirebilir. Özerkliğin nihai amacı, hesap verebilirliğin ve ilişkilerin önem taşıdığı noktalarda insan denetimini korurken gereksiz işleri ortadan kaldırmak olmalı.

Sözleşmeler, bir şirketin ticari ve hukuki açıdan en hassas bilgilerinden bazılarını içerebilir. Sirion’un güvenlikten ödün vermek yerine ürün lansmanını ertelemeyi tercih edeceğini söylemiştiniz. Üretken yapay zekâ, işletmelerin iş akışlarına giderek daha fazla yerleşirken, güvenlik veya gizlilik konusunda hangi kestirme yollardan en çok kaygı duyuyorsunuz?

Sözleşmeler; fiyatlandırma bilgileri, fikri mülkiyet, çalışan bilgileri, satın alma ayrıntıları, stratejik taahhütler ve müşteriler ile tedarikçiler hakkında son derece hassas bilgiler içerebilir. Şirketlerin, bir yapay zekâ sistemi bu bilgilere eriştiğinde bunların tam olarak nereye gittiğini, nasıl işlendiğini, kimlerin erişebildiğini ve başka bir modeli eğitmek için kullanılıp kullanılmadığını bilmeleri gerekir.

Şu anda yapay zekâ özelliklerini hızla kullanıma sunma konusunda muazzam bir baskı var; ancak beni en çok kaygılandıran kestirme yol, kurumsal verileri sıradan eğitim materyalleriymiş gibi ele almak. Bu baskıyı anlıyorum, ancak kurumsal yapay zekâ “yönetişimi sonra hallederiz” anlayışı üzerine kurulamaz. Güvenlik, en başından itibaren mimarinin bir parçası olmalı.

Bu; güçlü erişim denetimleri, şifreleme, denetlenebilirlik, net veri sınırları ve üçüncü taraf modellerin nasıl kullanılacağına ilişkin son derece dikkatli kararlar alınması demek. Sirion’da güvenliğin bizi yavaşlattığı durumlarda kararlar aldık ve bu ödünleşimden rahatsız değilim. Kurumsal yazılımlarda, özellikle sözleşmelerle uğraşırken, güveni inşa etmek yıllar alır; tek bir dikkatsiz karar ise ona zarar verebilir.

Üretken yapay zekânın süregelen sorunlarından biri, yanlış bir yanıtın bile otoriter görünebilmesidir. Küçük bir hatanın mali veya hukuki sonuçlar doğurabileceği sözleşme zekâsı alanında, kullanıcıların doğrulayabileceği ve güvenebileceği yapay zekâ sistemlerini nasıl tasarlıyorsunuz? 

Bu, tüketici yapay zekâsı ile kurumsal yapay zekâ arasındaki en önemli farklardan biri. Bir yapay zekâ asistanından restoran önermesini ister ve yanlış bir öneri alırsam, bunun sonucu sınırlı olur. Hukuk ekibi 5.000 tedarikçi sözleşmesinde belirli bir fesih hakkı bulunup bulunmadığını sorar ve sistem kendinden emin bir şekilde 200 sözleşmedeki bu hakkı gözden kaçırırsa, karşılaşılan sorun çok farklıdır.

Doğrulanabilirliği esas alarak tasarım yapıyoruz. Yapay zekâ size bir sözleşmeyle ilgili bir şey söylediğinde, yanıtın dayanağını oluşturan asıl metne kadar izini sürebilmelisiniz. Bir sözleşme değişikliği önerdiğinde, bu önerinin hangi politika veya uygulama kılavuzundaki tutuma dayandığını anlayabilmelisiniz. Açıklanabilirlik, benimsenme açısından temel önemdedir; çünkü güven, yapay zekânın incelenebilir olmasını sağlamaktan doğar.

Sirion, yalnızca genel amaçlı modellere dayanmak yerine, yapay zekâ yanıtlarının kuruluşun kendi sözleşmelerine ve emsal kararlarına dayanmasını vurguluyor. Sizce kurumsal yapay zekânın bir sonraki büyük aşamasına, temel modelleri şirketlere özgü, son derece uzmanlaşmış verilerle birleştiren sistemler giderek daha fazla mı yön verecek?

Kesinlikle. Temel modeller olağanüstü yeteneklere sahip, ancak şirketinizin işleyişini kendiliğinden bilmezler. Hukuk ekibinizin geçen yıl hangi tavizleri onayladığını, stratejik bir müşteriye yönelik fiyatlandırmayı nasıl yapılandırdığınızı, hangi tedarikçilerin hizmet seviyelerini tekrar tekrar karşılayamadığını ya da kuruluşunuzun hangi durumlarda konuyu üst kademeye taşıdığını otomatik olarak bilemezler. Kurumsal yapay zekâ, işte bu bağlam sayesinde gerçekten yararlı hâle gelir.

Sözleşmelerin kuruluşlar arasındaki karar ve taahhütlere ilişkin güçlü kayıtlarını şirkete özgü politikalar, müzakere kılavuzları, geçmiş anlaşmalar ve operasyonel verilerle bir araya getirdiğinizde, bir yapay zekâ sistemi genel bir yanıt vermekten çıkıp işletmenizin işleyişini yansıtan yanıtlar verebilir. Kurumsal yapay zekâda rekabet avantajının giderek bu bağlamdan kaynaklanacağını düşünüyorum; çünkü çoğu kuruluş benzer temel modellere zaten erişebiliyor. Farkı yaratacak olan, bu modelleri güvenilir ve şirkete özel bilgilere ne kadar etkili biçimde bağlayabildikleri ve güvenliği tehlikeye atmadan doğru akıl yürütmeleri için onlara yeterli bağlamı ne ölçüde sağlayabildikleri olacak.

Sirion’u kurmak için on yılı aşkın süredir çalışıyorsunuz ve ürün, operasyonlar ve şirket yönetimini kapsayan görevlerde bulundunuz. Kurumsal yapay zekâ yazılımlarını ölçeklendirme konusunda, şirketin ilk birkaç yılında henüz anlayamayacağınız neler öğrendiniz?

Öğrendiğim şeylerden biri, teknolojiyi geliştirmenin bazen işin kolay kısmı olduğudur. Asıl zorluk, büyük bir kuruluşun çalışma biçimini değiştirmeye başladığınızda ortaya çıkar. İlk yıllarda doğal olarak ürünün sorunu çözüp çözemeyeceğine odaklanırsınız. Kurumsal ölçekteyse, teknik açıdan kusursuz bir yanıtın ancak insanlar ona güvenirse, mevcut iş akışlarına uyarsa ve küresel bir kuruluşun muazzam karmaşıklığını yönetebilirse işe yaradığını anlarsınız.

Yapay zekâ bu dersi daha da önemli hâle getiriyor. Bugün etkileyici bir demoyu çok kısa sürede geliştirebilirsiniz. Bir kuruluşun milyonlarca veri noktasını ve iş akışını emanet edecek kadar güveneceği bir şey geliştirmek ise bambaşka bir konu.

Yapay zekâ, binlerce sözleşmedeki yükümlülükleri, riskleri, fiyatlandırma koşullarını, yenilemeleri ve performansı sürekli analiz etmeyi mümkün kılarken, sözleşmeler sonunda yalnızca bir sorun çıktığında başvurulan belgeler olmaktan çıkıp kuruluş genelinde gerçek zamanlı bir operasyonel veri katmanına dönüşebilir mi?

Bence tam da bu yöne gidiyoruz. Uzun süre sözleşme, sürecin bitiş çizgisi olarak görüldü. Herkes müzakere eder, imzalar, kutlama yapar ve ardından belge bir arşive kaldırılır. Altı ay sonra biri, bir anlaşmazlık, yenileme ya da neyin taahhüt edildiğine ilişkin bir soru nedeniyle belgeyi açar. Yapay zekâ sözleşme portföyünde olup bitenleri sürekli anlayabiliyorken bu model artık anlamlı değil.

İdeal bir dünyada, bir sonraki fatura onaylanmadan önce bir tedarikçinin SLA’yı karşılamadığını bildiğinizi ya da bir fiyat ayarlamasının üç ay önce yapılması gerektiğini gördüğünüzü düşünün. Bir satış ekibinin, müşterinin üzerinde müzakere edilmiş taahhütleriyle birlikte yaklaşan bir yenileme için uyarıldığını ya da finans ekibinin ticari yükümlülüklerin doğrudan sistemlerine yansıtıldığını gördüğünü hayal edin.

Sözleşmeler şirketler arasındaki ilişkileri tanımlar; bu nedenle sözleşme verileri, bu ilişkilerin fiilen yönetildiği sistemlere bağlanmalıdır. Sözleşmenin giderek, kuruluşun yalnızca neyi kabul ettiğini değil, bu anlaşmaların herkesin beklediği değeri sağlayıp sağlamadığını da anlamasına yardımcı olan bir operasyonel veri katmanına dönüşeceğine inanıyorum.

İleriye baktığınızda, yapay zekâ ajanları çok daha yetenekli hâle geldiğinde sözleşme yönetiminin nasıl görüneceğini düşünüyorsunuz? Geleneksel sözleşme yaşam döngüsü yönetimi kategorisi zamanla daha geniş bir kurumsal zekâ katmanının içinde eriyip ortadan kalkacak mı ve bu dönüşümde Sirion’un nasıl bir rol üstleneceğini öngörüyorsunuz? 

Zaman içinde sözleşme yaşam döngüsü yönetiminin (CLM) sınırlarının çok daha az belirgin hâle gelmesini umuyorum. Bugün kullanıcılar hâlâ adım adım düşünüyor: Bir sözleşme hazırlamam, incelemem, onay almam, imzalamam, saklamam ve ardından yönetmem gerekiyor. Ajanlar daha yetkin hâle geldikçe, insanların tüm bu sistemleri ve iş akışlarını kendilerinin düzenlemesi gerekmemeli. Bir amaç belirtip işin büyük bölümünü uzmanlaşmış ajanlara bırakabilmeliler.

Ancak asıl büyük değişim imzadan sonra yaşanıyor. Yapay zekâ milyonlarca anlaşmadaki her yükümlülüğü, ticari koşulu, riski ve ilişkiyi anlayabilirse sözleşme zekâsı hukuk alanının çok ötesinde yararlı hâle gelir. Bana göre heyecan verici olan da bu: Sözleşmelerin nihayet herkesin işi hâline gelmesi.

Dolayısıyla sözleşmelerin ortadan kalkacağını düşünmüyorum. Tam tersine. Kurumsal yapay zekâ için güvenilir bir bağlam sunduklarından daha da önemli hâle gelecekler. Sirion’daki hedefimiz, bu zekâyı işin yapıldığı her yerde kullanılabilir kılmak. CLM, sonunda bağımsız bir hedef noktası olmaktan çok, şirketin verdiği taahhütleri her gün attığı adımlara bağlayan bir zekâ ve uygulama katmanı gibi hissedilebilir.

Harika röportaj için teşekkürler. Daha fazla bilgi edinmek isteyen okurlar Sirion adresini ziyaret edebilir.