Kanti Prabha, Başkan, Ürün & Teknolojiden Sorumlu Üst Düzey Yönetici, Sirion – Röportaj Serisi

Kanti Prabha, Sirion’da Başkan ve Ürün & Teknolojiden Sorumlu Üst Düzey Yönetici olarak görev yapan, ürün geliştirme, hukuk teknolojileri, fikri 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 şekillendirilmesinde merkezi bir rol üstlenmiş; Başkan olmadan önce Ürün Yönetiminden Sorumlu Başkan Yardımcısı ve Operasyonlardan Sorumlu Genel Müdür de dahil olmak üzere çeşitli liderlik pozisyonlarında görev yapmıştır. Uzmanlık alanları arasında kurumsal düzeyde B2B SaaS ürünleri geliştirmek, ürün stratejisi ve yönetimi, müşteri başarısı, kurumsal satış ve ekipleri ve kurum kültürünü ölçeklendirmek yer almaktadır. Kariyerinin önceki dönemlerinde Prabha, UnitedLex’in ilk çalışanı ve kurucu ekibinin bir üyesiydi; burada şirketlerin hukuk departmanları için teknoloji odaklı çözümler geliştirdi ve fikri mülkiyet girişimlerini yönetti. Daha önce de Evalueserve’de patent hizmetleri alanında çalışmıştı. Ayrıca akirolabs’a danışmanlık yapmakta ve daha önce Clarisights’a da danışmanlık yapmıştır.

Sirion, şirketlerin sözleşmeleri oluşturma ve müzakere aşamalarından performansın, yükümlülüklerin ve değerin hayata geçirilmesinin sürekli takibine kadar yönetmesine yardımcı olan, yapay zekâ destekli bir sözleşme yaşam döngüsü yönetimi (CLM) şirketidir. Platformu, konuşmaya dayalı yapay zekâyı belirli amaçlar için tasarlanmış yapay zekâ ajanlarıyla bir araya getirir. Bu ajanlar sözleşme arşivlerini merkezileştirip yapılandırabilir, sözleşme hükümlerine ilişkin soruları yanıtlayabilir, sözleşme hazırlayıp inceleyebilir, riskleri belirleyebilir, değişiklik önerileri sunabilir ve yükümlülüklerle hizmet düzeyi anlaşmalarını izleyebilir. Sirion, kuruluşların önceden oluşturulmuş sözleşme ajanlarını devreye almasını ve kurumsal verilere ve iş akışlarına bağlı özelleştirilmiş ajanlar oluşturmasını sağlayan agentOS platformuyla teknolojisini giderek daha fazla ajan tabanlı sözleşme yönetimi odağında konumlandırıyor. Platform, sözleşmeleri yönetişim ve insan denetimini koruyarak statik belgelerden yapılandırılmış, aranabilir operasyonel istihbarat kaynaklarına dönüştürmek isteyen büyük kuruluşlar için tasarlanmıştır.

Sirion’u kurmaya uzanan yolunuz alışılmışın dışındaydı: Kimya eğitimi aldınız, fikri mülkiyet hukukuna yöneldiniz, patentler üzerinde çalıştınız ve ardından Hewlett-Packard’da çalışırken sözleşmelere farklı bir gözle bakmaya başladınız. O ilk deneyimlerinizde neyi fark ettiniz de sonunda Sirion’u kurmak için bir fırsat olduğuna ikna oldunuz? 

Sözleşmeler üzerine bir şirket kuracağımı düşünerek büyümedim. Kimya eğitimi aldım ama kariyerimi laboratuvarda geçirmektense iş sorunlarını çözmeye daha fazla ilgi duyduğumu çok geçmeden fark ettim. Bu ilgi beni sonunda fikri mülkiyet alanına yöneltti; patentler üzerinde çalıştım, ardından büyük ölçekli şirketler için teknoloji ve hukuk çözümleri geliştiren ekiplere liderlik ettim.

Asıl dönüm noktası, Sirion’daki kurucu ortağım Ajay ile HP için çalışmaya başlamamız oldu. Büyük ölçekli bir satın almanın ardından düzenlenmesi ve yönetilmesi gereken binlerce sözleşmeleri vardı. Başta bunu bir arşiv sorunu olarak gördük; ancak sözleşmelere yakından bakmaya başlayınca depolamanın, fırsatın yalnızca çok küçük bir parçası olduğu açıkça ortaya çıktı. Sözleşmeler, bir şirketin ne satın aldığını, ne sattığını, neyi taahhüt ettiğini, tedarikçilerinin neleri taahhüt ettiğini, ne kadar ödeme yaptığını, hangi alanlarda risk taşıdığını ve değerin nerelerde kaybolma ihtimali bulunduğunu gösteriyordu. Buna karşın bu bilgilerin neredeyse hiçbiri işletmelerin kolayca kullanabileceği biçimde değildi. Sirion’un çıkış noktası bu içgörüydü. Sözleşmeler, iş zekâsı açısından büyük ölçüde kullanılmamış bir kaynaktı.

Sözleşmeleri bir kuruluşun içindeki bir tür “akışkan zekâ” olarak tanımladınız. Sözleşmelerde genellikle ne tür değerli bilgiler saklı kalıyor ve yapay zekâ bu bilgileri hukuk ekiplerinin ötesinde finans, satın alma, satış ve operasyon ekipleri için nasıl kullanılabilir hâle getirebilir? 

Sözleşmeler, bir şirketin niyetlerinin taahhütlere dönüştüğü az sayıdaki yerden biridir. Ne kadar ödeme yapmayı kabul ettiğinizi, bir müşterinin ne satın almayı kabul ettiğini, fiyatların ne zaman değişebileceğini, hangi hizmet düzeylerinin karşılanması gerektiğini, bir sözleşmenin ne zaman yenileneceğini, taraflardan biri yükümlülüklerini yerine getiremezse ne olacağını ve hangi yükümlülüğün kime ait olduğunu gösterirler. Bunlar son derece değerli bilgilerdir; ancak tarihsel olarak, çoğu kişinin yalnızca bir konuda müzakere etmesi gerektiğinde veya işler ters gittiğinde açtığı belgelerin içinde kalmışlardır.

Yapay zekâ bu durumu değiştiriyor; çünkü yapılandırılmamış sözleşme dilini, işletmenin geri kalanının gerçekten kullanabileceği bilgilere dönüştürmemizi sağlıyor. Satın alma ekipleri tedarikçi yükümlülüklerini ve fiyatlandırmayı anlayabiliyor. Finans ekipleri ticari taahhütleri ve olası değer kayıplarını görebiliyor. Satış ekipleri yenileme koşullarını ve müşteri taahhütlerini anlayabiliyor. Operasyon ekipleri ise taahhüt edilenlerin gerçekten yerine getirilip getirilmediğini izleyebiliyor.

Sözleşme zekâsını akışkan hâle getirmekten kastım bu. Bilgiler bir PDF’in içinde durmak yerine en çok ihtiyaç duyulan kararlara ve sistemlere aktarılabiliyor. Sözleşme, bir işlemin son noktası olmak yerine akışkan zekâ sayesinde işletmenin işleyişine bağlam sağlayan etkin bir kaynağa dönüşüyor.

Sirion, sözleşme yaşam döngüsü yönetimi yazılımından yapay zekâ odaklılığı giderek artan bir platforma dönüştü. Büyük dil modellerinin ortaya çıkışı, sözleşme verileriyle teknik olarak yapılabilecekleri, şirketi kurduğunuz dönemde mevcut olan makine öğrenmesi yaklaşımlarına kıyasla nasıl değiştirdi?

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

Büyük dil modelleri, akıl yürütme katmanını önemli ölçüde genişletti. Artık bir sistem, doğal dille ifade edilen bir soruyu anlayabiliyor, bir maddeyi çevreleyen bağlamı yorumlayabiliyor, metni şirketin tercih ettiği pozisyonla karşılaştırabiliyor, bir unsurun neden risk oluşturduğunu açıklayabiliyor ve bir 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 özel amaçlı modeller ve derin sözleşme zekâsıyla birleştiren çok modelli bir yaklaşım kullanıyoruz. Farklı modeller farklı işlerde başarılıdır. Bu birleşim önemli; çünkü işletmelerin ihtiyacı yalnızca ikna edici metinler oluşturabilen bir yapay zekâ değil. Hassasiyet de gerekiyor. En heyecan verici değişim, sözleşmelerden bilgi çıkarmanın ötesine geçerek bu bilgiler üzerinde akıl yürütebilmemiz ve giderek daha fazla, bu bilgilere dayanarak harekete geçebilmemiz.

Sirion artık sözleşmelerden bilgi çıkarma, sorunları tespit etme, değişiklikleri işaretleme ve geniş sözleşme havuzlarında arama gibi görevlerde uzmanlaşmış yapay zekâ ajanlarını devreye alıyor. Bu ajanların birlikte çalışmasını nasıl öngörüyorsunuz ve işletmeler, sözleşme sürecinde yapay zekânın ne ölçüde özerk biçimde hareket etmesine izin vermeli?           

Geleceğin her şeyi yapan tek ve devasa bir yapay zekâ ajanından ibaret olacağını düşünmüyorum. Sözleşme hazırlama süreci birçok uzmanlık gerektiren görev içeriyor; her biri farklı bir bağlam ve farklı düzeyde değerlendirme gerektiriyor. Bir ajan binlerce sözleşmeden koşulları çıkarabilir. Bir diğeri, politikadan sapan ifadeleri belirleyebilir. Ardından değişiklikleri işaretleyen bir ajan, şirketin sözleşme kılavuzuna dayanarak kesin 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 karşılaştırmalı, sorunları ortaya çıkarmalı, emsal bulmalı ve değişiklikler önermeli; tüm bunları yaparken ne yaptığını ve neden yaptığını da açıklamalıdır.

Özerkliğin nerede sona ereceği riske bağlı olmalı. Yapay zekânın tekrarlanan, kurallara dayalı pek çok işlemi özerk biçimde yürütmesini uygun buluyorum. Ancak alışılmadık bir sorumluluk hükmü veya stratejik açıdan önemli bir müzakere, insan değerlendirmesi gerektirebilir. Özerkliğin nihai amacı, hesap verebilirliğin ve ilişkilerin önem taşıdığı noktalarda insan denetimini korurken gereksiz işleri ortadan kaldırmak olmalıdır.

Sözleşmeler, bir şirketin ticari ve hukuki açıdan en hassas bilgilerinden bazılarını içerebilir. Güvenlikten ödün vermek yerine bir ürünün piyasaya sürülmesini ertelemeyi tercih edeceğinizi söylemiştiniz. Üretken yapay zekâ kurumsal iş akışlarına giderek daha fazla entegre olurken, güvenlik veya gizlilik konusunda sizi en çok endişelendiren tavizler neler?

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 verilerin tam olarak nereye gittiğini, nasıl işlendiğini, kimlerin erişebildiğini ve başka bir modeli eğitmek için kullanılıp kullanılmadığını bilmesi gerekir.

Şu anda yapay zekâ özelliklerini hızla kullanıma sunma konusunda çok büyük bir baskı var; ancak beni en çok endişelendiren kestirme yol, kurumsal verileri sıradan bir eğitim materyali gibi ele almak. Bu baskıyı anlıyorum ama kurumsal yapay zekâ, “yönetişimi sonra düzeltiriz” anlayışı üzerine kurulamaz. Güvenlik, en başından itibaren mimarinin bir parçası olmalıdır.

Bu da güçlü erişim denetimleri, şifreleme, denetlenebilirlik, net veri sınırları ve üçüncü taraf modellerin nasıl kullanılacağına ilişkin son derece bilinçli kararlar anlamına geliyor. Sirion’da güvenliğin bizi yavaşlattığı kararlar aldık ve bu ödünleşimi göze alıyorum. Kurumsal yazılımlarda, özellikle sözleşmelerle çalışırken, güveni inşa etmek yıllar alır; onu zedelemek içinse tek bir dikkatsiz karar yeterlidir.

Üretken yapay zekânın süregelen sorunlarından biri, bir yanıt yanlış olsa bile kulağa son derece güvenilir gelebilmesidir. Küçük bir hatanın mali veya hukuki sonuçlar doğurabileceği sözleşme zekâsı alanında, kullanıcıların doğrulayabileceği ve güvenebileceği yapay zekâ sistemlerini nasıl tasarlıyorsunuz? 

Bu, tüketici yapay zekâsıyla kurumsal yapay zekâ arasındaki en önemli farklardan biri. Bir yapay zekâ asistanından restoran önermesini istersem ve yanlış bir öneride bulunursa, bunun sonucu sınırlı kalır. Ancak bir hukuk ekibi 5.000 tedarikçi sözleşmesinde belirli bir fesih hakkının bulunup bulunmadığını sorar ve sistem kendinden emin bir şekilde bunların 200’ünü gözden kaçırırsa, bu bambaşka bir sorundur.

Doğrulanabilirliği esas alarak tasarım yapıyoruz. Yapay zekâ size bir sözleşmeyle ilgili bir şey söylediğinde, yanıtın dayandığı asıl ifadeye kadar izini sürebilmelisiniz. Bir değişiklik önerdiğinde ise bu öneriye hangi politikanın veya sözleşme kılavuzundaki hangi pozisyonun temel oluşturduğunu anlayabilmelisiniz. Açıklanabilirlik, benimsenme açısından temel önemdedir; çünkü güven, yapay zekânın incelenebilir olmasından doğar.

Sirion, yalnızca genel amaçlı modellere dayanmak yerine kuruluşların kendi sözleşmelerine ve emsallerine dayalı yapay zekâ yanıtlarını öne çıkarıyor. Sizce kurumsal yapay zekânın bir sonraki büyük aşamasını, temel modelleri şirketlere özgü, son derece uzmanlaşmış verilerle birleştiren sistemler mi şekillendirecek?

Kesinlikle. Temel modeller son derece yetenekli, ancak şirketinizin kendine özgü işleyişini bilmiyorlar. Hukuk ekibinizin geçen yıl hangi tavizleri onayladığını, stratejik bir müşteriye nasıl fiyat sunduğunuzu, hangi tedarikçilerin hizmet düzeyi hedeflerini tekrar tekrar tutturamadığını ya da kuruluşunuzun hangi durumlarda konuyu üst yönetime taşıdığını kendiliğinden bilemezler. Kurumsal yapay zekâyı gerçekten kullanışlı kılan da işte bu bağlamdır.

Sözleşmelerin kuruluşlar arasındaki kararları ve taahhütleri güçlü biçimde kayıt altına alma özelliğini, şirkete özgü politikalar, müzakere kılavuzları, geçmiş anlaşmalar ve operasyonel verilerle birleştirdiğinizde yapay zekâ sistemi, genel bir yanıt vermekten çıkıp işletmenizin işleyişini yansıtan yanıtlar verebilir. Çoğu kuruluş benzer temel modellere zaten erişebildiği için kurumsal yapay zekâdaki rekabet avantajının giderek bu bağlamdan kaynaklanacağını düşünüyorum. Farkı yaratacak olan, bu modelleri güvenilir ve özel bilgilere ne kadar etkili bağlayabildikleri ve güvenliği tehlikeye atmadan doğru akıl yürütmeleri için onlara yeterli bağlamı sağlayabilmeleridir.

Sirion’u kurmak için on yılı aşkın süredir çalışıyorsunuz; ürün, operasyon ve şirket yönetimini kapsayan görevlerde bulundunuz. Kurumsal yapay zekâ yazılımlarını ölçeklendirme konusunda, şirketin ilk birkaç yılında henüz kavrayamayacağınız 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 mükemmel bir yanıtın ancak insanlar ona güveniyorsa, mevcut iş akışlarına uyuyorsa ve küresel bir kuruluşun muazzam karmaşıklığıyla başa çıkabiliyorsa işe yaradığını anlarsınız.

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

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

Bence tam da bu yöne gidiyoruz. Uzun süre sözleşme, sürecin son noktası olarak görüldü. Herkes müzakere eder, imzalar, kutlama yapar ve ardından belge bir depoya kaldırılır. Altı ay sonra biri, bir anlaşmazlık, yenileme ya da neyin taahhüt edildiğine ilişkin bir soru nedeniyle belgeyi açar. Yapay zekâ sözleşme portföyünün tamamında neler olduğunu sürekli anlayabiliyorken bu model artık anlamlı değil.

İdeal bir dünyada, bir tedarikçinin bir sonraki fatura onaylanmadan önce bir SLA’yı ihlal ettiğini bildiğinizi ya da bir fiyat ayarlamasının üç ay önce yapılması gerektiğini gördüğünüzü düşünün. Bir satış ekibinin, müşterinin müzakere edilmiş taahhütleriyle birlikte yaklaşan bir yenileme için uyarı aldığını ya da finans ekibinin ticari yükümlülüklerin kendi sistemlerine doğrudan 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 yönetimi sizce nasıl bir görünüm kazanacak? Geleneksel sözleşme yaşam döngüsü yönetimi (CLM) kategorisi zamanla daha geniş bir kurumsal zekâ katmanının içinde eriyip ortadan kalkar mı ve bu dönüşümde Sirion’un nasıl bir rol oynayacağını düşünüyorsunuz? 

CLM’nin sınırlarının zaman içinde çok daha az belirgin hâle gelmesini umuyorum. Bugün kullanıcılar hâlâ adımlar üzerinden düşünüyor: Bir sözleşme hazırlamam, incelemem, onaylatmam, imzalamam, saklamam ve ardından yönetmem gerekiyor. Ajanlar daha yetenekli oldukça insanların tüm bu sistemleri ve iş akışlarını kendilerinin koordine etmesi gerekmemeli. Bir niyet belirtmeleri ve uzmanlaşmış ajanların arka plandaki işlerin çoğunu üstlenmesine izin vermeleri yeterli olmalı.

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

Dolayısıyla sözleşmelerin ortadan kalkacağını düşünmüyorum. Tam tersine, kurumsal yapay zekâya güvenilir bağlam sağladıkları için daha da önemli hâle gelecekler. Sirion olarak hedefimiz, bu zekâyı işin yapıldığı her yerde kullanılabilir kılmak. CLM, zamanla bağımsız bir hedef noktası olmaktan çok, şirketin verdiği taahhütlerle her gün attığı adımları birbirine bağlayan bir zekâ ve yürütme katmanı gibi hissedilebilir.

Harika röportaj için teşekkürler. Daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular Sirion‘u ziyaret edebilir.