Lenovo Kuzey Amerika KOBİ Genel Müdürü Matt Meyers – Röportaj Dizisi

Matt Meyers, Lenovo’da Kuzey Amerika KOBİ Genel Müdürüdür. Yapay zekâya geçiş, siber güvenlik ve modern BT’nin operasyonel gereklilikleriyle başa çıkmaya çalışan küçük ve orta ölçekli işletmelerle çalışır. Lenovo’da on yılı aşkın süredir görev yapan Meyers; küresel müşteri hesapları, hizmetler ve yazılım, dijital iş yeri çözümleri ve ticari liderlik alanlarında deneyim kazandı. Kariyerindeki bu gelişim, daha küçük kuruluşların bütçelerine ve kısıtlı BT ekiplerine uygun, yetkin ve güvenli teknolojilere erişmesine yardımcı olmaya odaklanmasını sağladı. Yaklaşımı, somut iş sonuçlarına dayanıyor: Yararlı yapay zekâ uygulamalarını belirlemek, cihaz ve hizmetleri çalışanların ihtiyaçlarıyla eşleştirmek ve teknoloji yatırımlarını büyütmeden önce değerlerini ölçmek.

Lenovo, kişisel bilgisayarlar, altyapı, yazılım, çözümler ve hizmetleri kapsayan ürün ve hizmet portföyüne sahip küresel bir teknoloji şirketidir. İşletmelere yönelik çözümleri arasında yapay zekâ özellikli bilgisayarlar, dijital iş yeri çözümleri, ThinkShield güvenlik çözümleri ve abonelik tabanlı TruScale hizmetleri yer alır. Bu çözümler, küçük ve orta ölçekli işletmeler için cihazları, desteği, güvenliği ve yaşam döngüsü yönetimini bir araya getirerek teknoloji operasyonlarını kolaylaştırmaya yardımcı olur. Yapay zekâ günlük iş uygulamalarının ve iş akışlarının bir parçası hâline geldikçe Lenovo; cihaz, uç bilişim ve bulut ortamlarında çözümler geliştiriyor ve kuruluşlara teknolojilerini nasıl devreye alıp yönetecekleri konusunda seçenekler sunuyor.

Lenovo’da on yılı aşkın süredir görev yapıyor; küresel müşteri hesapları, hizmetler ve yazılım, dijital iş yeri çözümleri ve ticari liderliğin ardından şimdi Kuzey Amerika KOBİ segmentinde çalışıyorsunuz. Kariyerinizdeki bu ilerleme, küçük ve orta ölçekli işletmelerin karşılaştığı teknoloji sorunlarına bakışınızı büyük işletmelerle kıyaslandığında nasıl değiştirdi?

Lenovo’daki kariyerim boyunca, şirketin büyüklüğü ne olursa olsun temel teknoloji sorunlarının şaşırtıcı ölçüde benzer olduğunu gördüm. Her kuruluş verimliliği artırmaya, güvenliği güçlendirmeye, maliyetleri kontrol altında tutmaya ve yapay zekâ gibi yeni yeniliklerden rekabet avantajı yaratmak için nasıl yararlanacağını belirlemeye çalışıyor.

KOBİ’lerin farklılaştığı nokta kaynaklarıdır. Büyük işletmelerde genellikle güvenlik, altyapı, satın alma, yapay zekâ ve dijital dönüşüm konularına odaklanan özel ekipler bulunur. Pek çok KOBİ’de ise bu sorumluluklar birkaç kişinin, hatta tek bir kişinin omuzlarına yüklenebilir. Bu da karmaşıklığa veya hatalara çok az yer bırakır.

Bundan öğrendiğim şu: KOBİ’lerin kurumsal teknolojilerin küçültülmüş sürümlerine ihtiyacı yok. Faaliyetlerini yürütme biçimlerinin gerçeklerine göre tasarlanmış çözümlere ihtiyaçları var. Teknoloji güvenli, kullanıma alması ve yönetmesi kolay olmalı, ayrıca hızla değer sağlayabilmeli. Bunu başardığımızda teknoloji, zaman ve ilgi için rekabet eden başka bir operasyonel yük olmaktan çıkar ve büyümeyi mümkün kılar.

Küçük bir BT ekibine ve kısıtlı bir bütçeye sahip bir KOBİ için yapay zekâya geçiş göz korkutucu olabilir. Bir işletme yapay zekâya ciddi yatırımlar yapmaya başlamadan önce atması gereken ilk iki ya da üç adım nedir?

Kuruluşların yaptığını gördüğüm en büyük hata, işe iş sorunuyla değil teknolojiyle başlamaları.

İlk adım, yapay zekânın ölçülebilir etki yaratabileceği alanları belirlemektir. Bu; idari işleri azaltmak, müşterilere daha hızlı yanıt vermek, çalışanların bilgilere daha çabuk ulaşmasına yardımcı olmak ya da karar alma süreçlerini kolaylaştırmak olabilir. En etkili yapay zekâ girişimleri, belirli bir iş sonucuna bağlananlardır.

İkinci adım, verilerinizi anlamaktır. Kuruluşların hangi bilgilere sahip olduklarını, bu bilgilerin nerede bulunduğunu, kimlerin erişebildiğini ve hangi bilgilerin herkese açık yapay zekâ ortamlarına kesinlikle girilmemesi gerektiğini net biçimde bilmesi gerekir. Başlamak için kusursuz bir yönetişim yapısına ihtiyacınız yok, ancak sağlam bir temele ihtiyacınız var.

Üçüncü adım, yatırım yapmadan önce başarıyı tanımlamaktır. Amaç verimliliği artırmaksa bir başlangıç ölçütü belirleyin. Amaç maliyetleri düşürmekse bugünkü maliyetleri anlayın. Uygulanabilir bir yaklaşım, odaklı kullanım alanlarıyla başlamak, değeri kanıtlamak ve ardından varsayımlara değil sonuçlara dayanarak ölçeği büyütmektir.

Çalıştığınız KOBİ müşterilerinde yapay zekânın bugün somut değer yarattığını hangi alanlarda görüyorsunuz? İşletmelerin gerçekten elde ettiği sonuçlarla karşılaştırıldığında hangi kullanım alanlarına hâlâ gereğinden fazla anlam yükleniyor?

En hızlı ve doğrudan değer, günlük verimlilik alanında ortaya çıkıyor.

Kuruluşların yapay zekâyı bilgileri özetlemek, içerik oluşturup iyileştirmek, belgeleri analiz etmek, içgörüleri ortaya çıkarmak ve tekrarlayan idari işleri azaltmak için kullandığını görüyoruz. Bu görevlerin hiçbiri tek başına dönüştürücü görünmeyebilir; ancak bir araya geldiklerinde kuruluş genelinde kayda değer verimlilik artışları sağlarlar.

Beklentilerin bazen gerçeklerin önüne geçtiği alan, işlerin tümüyle otomatikleştirilmesi. Yapay zekânın karmaşık rolleri veya iş süreçlerini çok az denetimle tamamen devralabileceği yönünde hâlâ bir algı var. Ancak bugün çoğu KOBİ için en büyük değer bu alanda ortaya çıkmıyor.

En iyi sonuçlar; yapay zekânın çalışanların yetkinliklerini artırmak, iş akışlarındaki engelleri kaldırmak ve karar alma süreçlerini hızlandırmak için kullanılmasıyla elde ediliyor. Başlamak için en uygun alanlar, etkisinin ölçülebildiği ve hızla benimsenebilecek, tekrarlanabilir ve sık yapılan işler olmaya devam ediyor.

Birçok şirket yapay zekâ bilgisayarlarına geçmeye teşvik ediliyor. Bir KOBİ sahibi için, yapay zekânın cihaz üzerinde yerel olarak çalıştırılmasından hangi iş yükleri gerçekten fayda görür ve geleneksel bir bilgisayarın bulut tabanlı yapay zekâyla birlikte kullanılması hangi durumlarda yeterli olur?

Her çalışan aynı şekilde çalışmadığı için herkes için geçerli tek bir yanıt yok.

Yapay zekâ bilgisayarları; yapay zekâ destekli uygulamalardan, gerçek zamanlı ses kaydı çözümleme ve çeviriden, gelişmiş iş birliği araçlarından, içerik oluşturma iş akışlarından veya hassas bilgiler içeren iş yüklerinden düzenli olarak yararlanan kullanıcılara en büyük faydayı sağlar. Yerel yapay zekâ, yanıt hızını artırabilir, bağlantıya duyulan ihtiyacı azaltabilir ve bazı yapay zekâ işlevlerinin özel işlem kaynakları kullanılarak doğrudan cihazda çalışmasını sağlayabilir. Belirli bilgilerin cihazda kalmasını isteyen kuruluşlar için yerel yapay zekâ, güvenlik politikalarına ve kullanılan uygulamaya bağlı olarak yararlı olabilir.

Öte yandan, bugün her çalışanın yapay zekâ bilgisayarına ihtiyacı yok. Ağırlıklı olarak geleneksel üretkenlik uygulamalarını kullanan ve bulut tabanlı yapay zekâ hizmetlerinden yalnızca ara sıra yararlanan çalışanlar, geleneksel sistemlerden yüksek performans almaya devam edebilir.

Konu, yapay zekâ bilgisayarları mevcut diye cihazları yenilemek olmamalı. Önemli olan, doğru teknolojiyi çalışana, iş yüküne ve işletmenin gelecekteki ihtiyaçlarına uygun hâle getirmek. En etkili teknoloji stratejileri, yatırımları trendlere değil, elde edilmek istenen sonuçlara göre şekillendirir.

Lenovo, TruScale aracılığıyla Cihaz Hizmeti (Device-as-a-Service) modelleri de sunarken yapay zekâ bilgisayarı stratejisini genişletiyor. Daha küçük bir şirket, kendi donanımını satın alıp yönetmenin mi yoksa abonelik tabanlı bir modele yönelmenin mi finansal ve operasyonel açıdan daha mantıklı olduğunu nasıl belirleyebilir?

KOBİ yöneticilerine, teknolojiyi yönetmenin hem finansal etkisini hem de operasyonel gerçeklerini değerlendirmelerini öneriyorum.

Cihaz gereksinimlerinin öngörülebilir olduğu, kuruluşun peşin yatırım yapabilecek sermayeye sahip bulunduğu ve dağıtım, destek, yaşam döngüsü yönetimi ile yenileme planlamasını kendi bünyesinde yürütecek kaynakları olduğu durumlarda geleneksel mülkiyet mantıklı olabilir.

Hizmet Olarak Cihaz modeli; öngörülebilir aylık maliyetler ve esneklik sağlamak, operasyonel yükü azaltmak isteyen kuruluşlar için cazip olabilir. Lenovo TruScale DaaS gibi çözümler, cihazları ve yaşam döngüsü hizmetlerini abonelik modelinde bir araya getirerek kuruluşların cihazların dağıtımını, desteğini ve yönetimini kolaylaştırmasına ve kullanım ömrü dolan cihazları devreden çıkarmasına yardımcı olur.

Sonuçta mesele yalnızca bir şirketin teknoloji için nasıl ödeme yapmak istediği değil. Asıl soru, çalışanlarının zamanlarını nerede harcamasını istediğidir. Birçok KOBİ için gerçek değer, kurum içi ekiplerin cihazların yaşam döngülerini ve günlük yönetim işlerini yürütmek yerine büyümeyi sağlayan stratejik önceliklere odaklanabilmesinden gelir.

Çalışanların üretken yapay zekâ araçlarına erişimi arttıkça ve hassas şirket verilerini açığa çıkarma olasılığı doğdukça siber güvenlik daha da zorlaşıyor. Yapay zekâ günlük iş akışlarının parçası hâline gelirken KOBİ’ler hangi yeni güvenlik risklerine özellikle dikkat etmeli?

En acil kaygılardan biri verilerin açığa çıkmasıdır.

Çalışanlar, bu bilgilerin nasıl saklandığını, işlendiğini veya kullanıldığını tam olarak anlamadan yapay zekâ araçları üzerinden tescilli bilgileri, müşteri verilerini, finansal bilgileri veya fikri mülkiyeti istemeden paylaşabilir. Kuruluşların, onaylanmış yapay zekâ araçlarının kullanımı ve veri işleme uygulamaları konusunda açık politikalar belirlemesi gerekir.

Aynı zamanda yapay zekâ, siber tehditlerin karmaşıklığını artırıyor. Oltalama kampanyaları, kimliğe bürünme girişimleri ve sosyal mühendislik saldırıları daha inandırıcı hâle geliyor ve tespit edilmeleri zorlaşıyor.

Bu yeni zorluklara rağmen temel güvenlik uygulamaları kritik önemini koruyor. Güçlü kimlik yönetimi, çok faktörlü kimlik doğrulama, uç nokta koruması, düzenli güvenlik yamaları, yedekleme stratejileri ve çalışanların eğitimi, kullanılabilecek en etkili savunma yöntemleri arasında yer almaya devam ediyor. Yapay zekâ tehdit ortamını değiştiriyor ancak güçlü bir siber güvenlik disiplininin önemini değiştirmiyor.

Lenovo, ThinkShield çözümlerini kurum içi BT kaynakları sınırlı kuruluşlara yönelik olarak konumlandırdı. Günümüzde siber güvenliğin ne kadarı gerçekçi biçimde otomatikleştirilebilir veya dışarıdan hizmet alımıyla sağlanabilir ve KOBİ’ler hangi güvenlik sorumluluklarını hiçbir zaman tamamen üçüncü taraflara devretmemeli?

Günlük güvenlik operasyonlarının önemli bir bölümü bugün otomatikleştirilebilir veya güvenilir iş ortaklarının desteğiyle yürütülebilir.

Uç nokta izleme, yama yönetimi, tehdit tespiti ve olaylara müdahale gibi hizmetler, otomasyon ve yönetilen hizmetler aracılığıyla giderek daha fazla sunulabiliyor. Bu sayede KOBİ’ler, kurumsal ölçekte ekipler kurmak zorunda kalmadan kurumsal düzeydeki yetkinliklerden yararlanabiliyor.

ThinkShield, teknolojinin otomasyonu nasıl destekleyebileceğine ve kuruluşların güvenlik karmaşıklığını yönetmesine nasıl yardımcı olabileceğine bir örnek. Ancak hesap verebilirlik devredilemez.

Her kuruluşun yine de en kritik verilerinin neler olduğunu anlaması, bu verilere kimlerin erişmesi gerektiğine karar vermesi, politikalar oluşturması, kabul edilebilir risk düzeyini belirlemesi ve güvenliğin herkesin sorumluluğu olduğu bir kültür yaratması gerekir. Teknoloji ve hizmet sağlayıcılar karmaşıklığın yönetilmesine yardımcı olabilir; ancak yönetim, risk yönetimi, yönetişim ve iş kararlarının sorumluluğunu üstlenmeye devam etmelidir.

En güçlü güvenlik stratejileri, sorumluluğu devretmeye değil iş birliğine dayanır.

Entegre hizmetler, sınırlı kaynaklarla çalışan BT ekiplerinin üzerindeki yükü azaltabilir; ancak az sayıda teknoloji sağlayıcısına bağımlılığı da artırabilir. KOBİ’ler sadelik ve yönetilen hizmetlerin avantajlarını esneklik, birlikte çalışabilirlik ve tedarikçiye bağımlılık gibi kaygılarla nasıl dengelemeli?

Çoğu KOBİ için sadelik, stratejik açıdan gerçek bir değer taşır.

Her yeni tedarikçi, platform ve yönetim katmanı karmaşıklığı artırır. Bu karmaşıklık zaman alır, operasyonel yükü artırır ve sınırlı kaynakların daha yüksek değer taşıyan önceliklerden uzaklaşmasına yol açabilir.

Bununla birlikte, sadelik hiçbir zaman esneklik pahasına sağlanmamalıdır. Kurumlar, mevcut ortamlarıyla iyi bütünleşen, açık ekosistemleri destekleyen ve iş gereksinimleri değiştikçe gelişmelerine olanak tanıyan çözümler aramalıdır.

Liderleri, potansiyel teknoloji ortaklarına sürecin başlarında birlikte çalışabilirlik, taşınabilirlik ve esneklik hakkında sorular sormaya her zaman teşvik ediyorum. En iyi teknoloji ortaklıkları seçenekler sunar ve karmaşıklığı azaltır. Gelecekte değişiklik yapmayı daha zor veya maliyetli hâle getirmemelidir.

Yapay zekânın zorluklarından biri, önemli kaynaklar ayırmadan önce yatırım getirisini belirlemektir. KOBİ yöneticileri, bir yapay zekâ uygulamasının başka bir teknoloji katmanı eklemekle kalmayıp verimliliği gerçekten artırıp artırmadığını veya maliyetleri düşürüp düşürmediğini anlamak için hangi ölçütleri kullanmalı?

En etkili ölçüm yaklaşımı aynı zamanda en basit olanıdır: sonuçları başlangıçta belirlenen iş hedefiyle ilişkilendirmek.

Amaç verimliliği artırmaksa kazanılan zamanı ölçün. Amaç müşteri deneyimini iyileştirmekse yanıt sürelerini, müşteri memnuniyetini ve sorun çözüm oranlarını ölçün. Hedef maliyetleri düşürmekse uygulama öncesindeki ve sonrasındaki süreci karşılaştırın.

Ben benimsenme düzeyini de yakından takip ederdim. Bir çözüm teknik açıdan etkileyici olabilir; ancak çalışanlar onu düzenli kullanmıyorsa veya çıktıları düzeltmek için önemli ölçüde zaman harcıyorsa, bu durum yaratılan değere ilişkin anlamlı bir geri bildirimdir.

KOBİ’ler için yatırım getirisini ölçmek aşırı karmaşık olmak zorunda değil. Bir başlangıç ölçütü belirleyin, odaklı bir pilot uygulama yürütün, anlamlı birkaç ölçütü takip edin ve kanıtlara dayanarak ölçeği büyütün. Nelerin iyileştiğini açıkça ifade edemiyorsanız yatırımı artırmadan önce kullanım alanını yeniden değerlendirmekte fayda var.

Önümüzdeki üç ila beş yıla baktığınızda, yapay zekânın tipik bir küçük veya orta ölçekli işletmenin teknoloji yığınını nasıl değiştireceğini düşünüyorsunuz? Bugün kurumsal düzeyde kabul edilen hangi yetkinliklerin çok daha küçük şirketlerde yaygınlaşmasını bekliyorsunuz?

Yapay zekânın ayrı bir araç kategorisi olarak var olmak yerine, işletmelerin hâlihazırda kullandığı teknolojilere giderek daha fazla entegre olacağına inanıyorum.

Cihazlara, iş birliği platformlarına, iş uygulamalarına, işletim sistemlerine ve güvenlik çözümlerine entegre edilen yapay zekâ göreceğiz. İş yükleri ise performans, maliyet ve güvenlik gereksinimlerine bağlı olarak cihaz, uç bilişim ve bulut ortamları arasında taşınacak.

Bu, KOBİ’ler için son derece önemli; çünkü bir zamanlar büyük bütçeler ve geniş BT ekipleri gerektiren yetkinliklere erişmek çok daha kolay hâle gelecek. Gelişmiş güvenlik izleme, akıllı otomasyon, kapsamlı analizler, proaktif cihaz yönetimi ve çalışanlara son derece kişiselleştirilmiş destek, daha fazla KOBİ’nin erişebileceği imkânlar arasında olacak.

Özünde yapay zekâ, teknolojiye erişimi demokratikleştirmeye yardımcı oluyor. Küçük bir işletmenin etkili biçimde rekabet edebilmesi için Fortune 500 şirketlerinin bütçesine, kaynaklarına veya personel sayısına sahip olması gerekmemeli. Önümüzdeki birkaç yıl içinde, büyük işletmelerin yapabildikleriyle KOBİ’lerin yapabildikleri arasındaki farkın kapanmayı sürdüreceğini düşünüyorum.

Asıl farkı yaratacak olan yapay zekâya erişim olmayacak. Önemli olan, kurumların çalışanlarını güçlendirmek, müşterilerine hizmet vermek ve iş sonuçlarını iyileştirmek için yapay zekâyı ne kadar etkili kullandığı olacak.

Bu güzel röportaj için teşekkür ederim. Küçük ve orta ölçekli işletmelerde yapay zekânın pratik biçimde benimsenmesi ve güvenli, yönetilebilir BT çözümleri hakkında daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular Lenovo’yu ziyaret edebilir.