Netrio CEO’sü Mark Clayman – Röportaj Serisi

Mark Clayman, Netrio CEO’su, bulut bilişim, yönetilen IT hizmetleri, siber güvenlik ve kurumsal altyapı gibi alanlarda iki thập yıldan fazla liderlik deneyimi olan bir teknoloji yöneticisidir. 2024 yılında Netrio’ya katılmadan önce, Navisite‘in Accenture tarafından satın alınmasına kadar CEO’su olarak görev yaptı ve daha önce RDX ve TriCore Solutions’ı önemli büyüme ve başarılı satın almalar döneminde yönetti. Kariyerinin早期 döneminde, Clayman, Navisite’de üst düzey liderlik rollerini üstlendi ve Surebridge‘in CIO’su olarak, teknoloji organizasyonlarını ölçeklendirme, satın alınan şirketleri entegre etme ve yönetilen hizmet operasyonlarını kurumsal ve orta pazar müşterileri için modernize etme konusunda bir üne sahip oldu.

Netrio , küçük ve orta ölçekli organizasyonların teknoloji ortamlarını modernize etmeye ve güvenceye almaya yardımcı olan bir Kuzey Amerika yönetilen IT hizmetleri sağlayıcısıdır. Şirket, yönetilen IT, bulut hizmetleri, siber güvenlik, altyapı yönetimi ve dijital dönüşüm çözümlerinde uzmanlaşmıştır ve sağlık hizmetleri, finansal hizmetler ve perakende gibi endüstrilerdeki uzmanlığını sürdürmektedir. SUCCESS Computer Consulting ile birleşmesinden sonra, Netrio, kapsamını ve yeteneklerini genişletti ve büyüyen işlerin giderek daha karmaşık IT ortamlarına karşı kurumsal düzeyde teknoloji desteği, operasyonel verimlilik ve siber güvenlik koruması sağlayarak, daha büyük ölçekli bir MSP olarak konumlandırdı.

Yönetilen hizmetler ve bulut şirketlerini önemli satın almalar yoluyla yönettiniz. Bu farklı dönemlerde kurumsal IT dönüşümüne ilişkin perspektifiniz nasıl değişti ve AI’nin yönetilen hizmet sağlayıcıları için bir sonraki temel değişim olacağını size nasıl anlattı?

Yıllar içinde, kurumsal IT dönüşümünün yalnızca yeni bir teknoloji kategorisi olmadığını fark ettim. Başlangıçta böyle olabilir – yönetilen barındırma, bulut, güvenlik, otomasyon ve şimdi AI – ancak gerçek dönüşüm, bu teknolojinin işletmelerin nasıl çalıştığını ve rekabet ettiğini değiştirdiğinde gerçekleşir. Kariyerimin başlangıcında, odak noktası altyapıyaydı: iş yüklerinin nerede yaşadığını, sistemlerin nasıl yönetildiğini, nasıl daha iyi bir çalışma süresine ulaşılabileceğini ve nasıl maliyet azaltılabileceğini. Zaman içinde, konuşma, teknolojinin organizasyon için değer yaratma şekli hakkında döndü. Müşteriler artık yalnızca “Bu ortamı çalıştırabilir misiniz?” demiyor, “Beni daha verimli, daha güvenli, daha esnek ve daha rekabetçi yapabilir misiniz?” diye soruyor. AI, tüm bu soruları aynı anda etkileyen temel bir değişimdir. Yönetilen hizmet sağlayıcıları için AI, yalnızca portföyümüze eklediğimiz yeni bir araç değil, hizmetlerin teslim edilme şeklini, mühendislerin çalışma şeklini, müşterilerin desteği nasıl tükettiğini ve iş değerini nasıl yarattığımızı değiştiren bir paradigma değişimidir.

AI’nin yönetilen hizmet sağlayıcıları için yeni bir teslimat omurgası olacağını söylediniz. Beş yıl sonra geleneksel MSP modeline kıyasla, AI’ye dayalı bir MSP nasıl görünür?

Geleneksel MSP modeli, sorunlara yanıt veren insanlar, süreçler ve araçlar etrafında inşa edilmiştir: bir ortamı izleme, bir bilet açma, bir mühendisi atama, sorunu çözme ve müşteriye geri bildirimde bulunma. AI tarafından yönlendirilen bir MSP çok farklı görünür. AI, tüm teslimat modeli boyunca, ITSM’den güvenlik ve uç nokta yönetimine, müşteri iletişiminden analitik ve iş akışı optimizasyonuna kadar her şeyi kapsar. Bir sonraki 2-3 yıl içinde, MSP liderleri yalnızca AI’ı daha hızlı soru cevaplamak için kullanmayacak, aynı zamanda desenler tespit edecek, riskleri önceliklendirecek, bilinen sorunları düzeltecek, biletleri özetleyecek ve güncelleyecek, sentiment analizi yapacak ve mühendisleri nächsten en iyi eyleme yönlendirecek. Ayrıca, ve en önemlisi, müşteri deneyimi çok daha fazla self-servis ve AI platformu tarafından yönlendirilecek.

Netrio, “AI-first, human-second” destek felsefesini benimsemiştir. Müşterilerin AI ile etkileşime girmeden önce bir insan teknisyenle konuşmak yerine AI ile etkileşime girmeye giderek daha rahat hissetmelerini sağlayan kullanıcı davranışlarında neler değişti?

En büyük değişiklik, insanların teknoloji kullanımından kaynaklanan beklentilerinin değişmesidir. Kişisel yaşamlarında, kullanıcılar anında cevaplar alma, kendi başlarına yardım arama, sohbet botları ve zeki asistanlarla etkileşime girme ve temel sorunları birine geri aramadan çözme alışkanlığına sahiptir. Bu davranış şimdi işyerinde de ortaya çıkıyor. Bir AI sistemi bir hesabı açabilir, bir bağlantı sorununu teşhis edebilir, bir “nasıl yapılır” sorusunu cevaplayabilir veya bir talebi doğru bir şekilde yönlendirebilirse, birçok kullanıcı bu modeli eski modelin yerine tercih edecektir. Ancak, AI-first’in insan-never anlamına gelmediğini not etmek önemlidir. AI’ı hız, tutarlılık ve kolaylık yarattığı yerlerde kullanmamız, ancak karmaşık, hassas veya yargı gerektiren konularda insanları dahil etmemiz anlamına gelir.

Şirketler AI kaptanlarından bahsederken, siz agentic AI ve özerk düzeltme vurguluyorsunuz. AI sistemlerinin büyük çoğunluğundaki rutin IT olaylarını insan müdahalesi olmadan bağımsız olarak çözebilmemiz ne kadar yakın?

Yaklaşıyoruz, ancak gerçekten özerk anlamına geldiğini düşünüyorum. Zaten birçok rutin olay vardır ve AI bu sorunları teşhis edebilir, eylem önerisinde bulunabilir, eylemi gerçekleştirebilir ve bileti güncelleyebilir, bu da bir insan mühendisin yapacağı şeyin çok benzeridir. Bu, yalnızca bir cevap öneren basit bir sohbet botundan veya kaptandan çok farklıdır.

Belirlenmiş sınırlar içinde çalışan agentic AI’yi kullanma fırsatı vardır: ortamı bilir, politikayı anlar, doğru erişime sahiptir ve bilinen sorunları güvenli bir şekilde düzeltebilir. Netrio’da, ortamlarımızın karmaşıklığı nedeniyle, partner-yerel AI’ı nerede kullanacağımızı ve kendi yeteneklerimizi nerede geliştireceğimizi dikkatli bir şekilde düşünüyoruz. Çoklu ortamlardaki birçok müşteriye destek sağlıyoruz ve bir AI aracının bu çok kiracılı karmaşıklığı anlaması gerekiyor. Altyapı uyarıları veya güvenlik uyarı konsolidasyonu gibi bazı alanlarda, olgun bir satıcı AI’ı doğru cevap olabilir. Özellikle müşteri ortamlarını, uç nokta erişimini, kimlik bilgilerini ve uzaktan desteği kapsayan iş akışlarında, MSP’ye özgü zeka çok önemlidir.

Sonuç olarak, her destek bileti için AI tarafından yönlendirilen sentiment analizi gibi ilginç fikirlerden bahsettiniz. Kurumsal IT operasyonlarının bir sonraki neslinde duygusal zeka ve müşteri sentimenti ne kadar önemli hale gelecek?

Sanırım hizmet kalitesinin ölçülmesinde önemli bir bölüm haline gelecek. Yönetilen hizmetlerde, bir biletin kapatılıp kapatılmadığını veya bir SLA’nın karşılanıp karşılanmadığını bilmek yetmez. Müşterinin bu etkileşim sırasında nasıl hissettiğini de bilmemiz gerekir. sinirlenmiş miydi? Karışıklık içinde miydi? Duyguları ifade edilmiş miydi? Sorun devam mı ediyordu? Tarihi olarak, MSP’ler bu desenleri aylık veya çeyreklik iş görüşmesinde veya müşteri memnuniyeti anketinden öğrenebilirdi, ancak bu genellikle çok geç oluyordu. AI tarafından yönlendirilen sentiment analizi, müşteri deneyimini neredeyse gerçek zamanlı olarak anlamamızı sağlar. Bu, müşteri nerede sinirlendiğini, iletişimin nerede net olmadığını, tekrarlanan bir sorunun nerede güveni zedelediğini ve hızlıca müdahale edebileceğimizi gösterir. Bu, AI’ın insan tarafını güçlendirdiği noktadır, onu değiştirmez.

Çok sayıda şirketin “gölge AI” ile mücadele ettiğinden bahsettiniz. Şirketler AI araçlarını hızlı bir şekilde benimsedikçe, AI’nin şirket içinde hızlı bir şekilde benimsenmesiyle ilgili olarak şirketlerin şu anda en büyük yönetim hatalarını yapıyorlar?

En büyük hata, AI benimsemesinin tamamen parçalı bir şekilde gerçekleşmesine izin vermektir. Çalışanlar deneysel çalışacaklar ve birçok durumda bu iyi bir şeydir, ancak organizasyonun hangi araçların kullanıldığını, hangi verilerin girildiğini ve hangi risklerin yaratıldığını anlaması gerekir. Şu anda, birçok şirket bireylerin işyerinde AI’ı kullanıyor, ancak ortak bir politika, ölçüm çerçevesi, eğitim modeli ve organizasyonel hedeflerle uyumlu bir yol haritası yok. Bu, güvenlik riski, uyumluluk riski ve boşa harcanan çaba yaratır. İdeal yaklaşım, deneysel çalışmayı durdurmamak, ancak resmi ve organize etmektir. Şirketlerin yönetim çerçeveleri, erişim kontrolleri, çalışan eğitimi, onaylanmış kullanım örnekleri ve değeri ölçme yolu olmalıdır. Bu, özellikle mid-market şirketleri için doğrudur, çünkü bu şirketler genellikle AI’ı kullanma baskısı altındalar, ancak AI uzmanlığı, güvenlik ve uyumluluk ekibini yönlendirmek için iç uzmanlığa sahip olmayabilirler.

AI, temel MSP görevlerini otomatikleştirdikçe, yönetilen hizmetlerin geleneksel ekonomisinin bir sonraki on yıl içinde temel olarak değişmesini bekliyor musunuz?

Evet, ekonomilerin değişeceğini düşünüyorum. Geleneksel yönetilen hizmetler modeli genellikle işgücü, araçlar ve marj etrafında inşa edilmiştir. AI ve otomasyon temel destek, izleme ve düzeltme için gereken insan çabasını azaltırsa, bu hizmetlerin fiyat baskısı kaçınılmazdır. Ancak bunu olumsuz olarak görmüyorum. MSP’lerin değer zincirine çıkmaları için bir zorlama olarak görüyorum. Değer, artık teknolojiye uygulanmasından değil, işletmelerin operasyonlarını iyileştirmesine, iş akışlarını otomatikleştirmesine, güvenliklerini güçlendirmesine ve daha iyi kararlar almasına yardımcı olmaktan gelecek. Bu nedenle, müşterilerle stratejik konuşmalar çok önemlidir. MSP’ler, müşterilerin işlerini nasıl yürüttüğünü, tedarik zincirini, müşteri hizmetleri modelini, iç süreçlerini, büyüme planlarını ve risk profilini anlamalıdır. Sonra AI ve otomasyonu daha yüksek değerli sorunları çözmek için kullanabiliriz. Sonra ekonomi, bir ortamı desteklemek için kaç kişinin gerekli olduğu değil, MSP’nin bir iş için ne kadar ölçülebilir değer yarattığıyla ilgili olur.

AI konuşmaları genellikle büyük şirketlere odaklansa da, orta ölçekli şirketler genellikle AI’ı sorumlu bir şekilde dağıtmak için iç uzmanlığa sahip değildir. Endüstri genelinde göz ardı edilen, orta ölçekli organizasyonların karşılaştığı benzersiz zorluklar nelerdir?

Orta ölçekli şirketler çok ilginç bir konumdadırlar. AI’ı benimsemeye gerçek bir baskı altındalar ve birçok durumda büyük şirketlerle aynı aciliyete sahipler. Liderlik ekipleri ve yönetim kurulları, AI stratejilerini, verimliliklerini ve şirketin nasıl rekabetçi kalacağını soruyor. Ancak, daha önce de bahsedildiği gibi, iç kaynaklara sahip değiller. AI yönetim ekibi, büyük bir güvenlik organizasyonu, olgun bir veri bilimi işlevi veya AI’ı pilotlardan üretime taşımak için gerekli değişim yönetimi kaynaklarına sahip değiller. Bu nedenle, deneysel çalışma ve yürütme arasında sıkışabilirler. AI’ın önemli olduğunu bilirler, ancak doğru kullanım örneklerini belirlemek, yönetim sağlamak, ortamı güvenceye almak, çalışanları eğitmek ve AI’ı gerçek iş akışlarına entegre etmek için yardıma ihtiyaçları vardır. Bu nedenle, Netrio’daki yaklaşımımız pratik benimsemeye odaklanıyor: hazırlık, yönetim, strateji, platform dağıtımı, etkinleştirme ve sürekli geliştirme ve destek.

Netrio, sağlık hizmetleri, finansal hizmetler ve perakende gibi sektörlerde faaliyet gösteriyor. AI destekli yönetilen hizmetlerin gelecekteki kazananlarının, en geniş teknoloji yığınına sahip şirketler yerine en derin dikey uzmanlığa sahip şirketler olacağını düşünüyor musunuz?

Evet, öyle düşünüyorum. Geniş bir teknoloji yığını önemli, ancak yeterli değil. Gerçek değer, müşterinin işini yeterince iyi anladığınızda ortaya çıkar ve AI’ın gerçekten bir fark yaratabileceği yerleri bilirsiniz. Sağlık hizmetleri, finansal hizmetler, perakende, imalat, konaklama – her bir endüstrinin farklı iş akışları, düzenleyici baskıları, müşteri beklentileri, risk profilleri ve operasyonel gerçekleri vardır. Genel bir AI dağıtımı bazı verimlilikler yaratabilir, ancak dikey olarak específik bir çözüm çok daha anlamlı bir sorunu çözebilir. Örneğin, düzenlenmiş bir finansal hizmet ortamında AI’ı düşünme şekli, perakende operasyonları veya konaklama iş akışlarında AI’ı düşünme şeklinden farklıdır. Kazanacak olan MSP’ler, AI, otomasyon, güvenlik ve dikey uzmanlığı birleştirecek olanlar olacaktır.

AI sistemleri ne kadar gelişirse gelişsin, hangi işletme IT yönetim alanlarının temel olarak insan odaklı kalacağını düşünüyorsunuz?

İnsan odaklı alanlar, güven, yargı, empati ve stratejik bağlam gerektiren alanlar olacaktır. AI, tekrarlanan operasyonel işi üstlenmeye devam edecek ve bu iyi bir şey. Mühendislerin daha hızlı hareket etmesine, yanıt sürelerini iyileştirmesine, desenler tespit etmesine ve bilinen sorunları otomatikleştirmesine yardımcı olacak. Ancak müşteriler, işlerini anlayan, ticaretlerini yardımcı olan ve yapılan önerilerin arkasında duran insanlara ihtiyaç duyacaktır. Güvenlik, güzel bir örnektir. AI tehditleri tespit edebilir, önceliklendirebilir ve yanıtları otomatikleştirebilir, ancak bir güvenlik kültürü oluşturmak, insanlara, eğitimlere, liderliğe ve yargıya bağlıdır. AI benimsemesi için de aynı şey geçerlidir. Güçlü araçlar dağıtabilirsiniz, ancak hangi kullanım örneklerinin önemli olduğunu, hangi risklerin kabul edilebilir olduğunu, çalışanların nasıl eğitileceğini ve başarının nasıl ölçüleceğini belirleyecek insanlara ihtiyacınız vardır.

Harika bir röportaj için teşekkür ederiz. Daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular Netrio‘yu ziyaret edebilir.