Apexon'da Veri, Analitik ve Yapay Zeka Küresel Başkanı Mukund Kalmanker ile Röportaj Serisi

Mukund KalmankerApexon'da Veri, Analitik ve Yapay Zeka Küresel Başkanı olan kişi, yirmi yılı aşkın süredir büyük ölçekli kurumsal dönüşüm girişimlerine liderlik etme deneyimine sahip. Kariyeri boyunca Wipro'da üst düzey liderlik rollerinde bulunarak küresel yapay zeka uygulamalarını kurdu ve ölçeklendirdi, HOLMES gibi otomasyon platformlarını geliştirdi ve finansal hizmetler, telekomünikasyon ve sağlık hizmetleri de dahil olmak üzere çeşitli sektörlerde kurumsal teknoloji stratejisinin tanımlanmasına yardımcı oldu. Çalışmaları sürekli olarak gelişmekte olan teknolojileri—özellikle yapay zeka, veri mühendisliği ve otomasyonu—pratik iş sonuçlarına dönüştürmeye odaklanmıştır. Derin teknik uzmanlığını, küresel ekipler kurma, dijitalleşme stratejilerini yönlendirme ve büyük işletmeler için ölçülebilir operasyonel verimlilikler sağlama konusundaki güçlü geçmişiyle birleştirmiştir.

Tepe noktası Dijital odaklı bir teknoloji hizmetleri firması olan şirket, yapay zeka, veri analitiği ve dijital mühendisliği birleştirerek akıllı, ölçeklenebilir sistemler ve müşteri deneyimleri oluşturarak işletmelerin iş dönüşümünü hızlandırmasına yardımcı olur. Bulut, otomasyon ve gelişmiş analitik alanlarındaki entegre yetenekleriyle şirket, özellikle finansal hizmetler, sağlık ve yaşam bilimleri gibi sektörlerdeki kuruluşlarla operasyonları modernize etmek, karar alma süreçlerini iyileştirmek ve uçtan uca dijital çözümler sunmak için çalışmaktadır.

Wipro ve şimdi de Apexon gibi şirketlerde yapay zeka ve analitik girişimlerine yirmi yıl boyunca liderlik ettikten sonra, dijital dönüşüme yaklaşımınızı en çok şekillendiren deneyim hangisi oldu?

Son birkaç yıldır yaklaşımımı en çok şekillendiren şey, başarılı dijital dönüşümün sadece teknolojiyle ilgili olmadığı, bu teknolojiyi gerçek dünya iş sorunlarını çözmeye ve gelişen insan davranışlarına uyarlamakla ilgili olduğu gerçeğini fark etmem oldu. Bu, inovasyonu stratejik bir kaldıraç olarak kullanarak sektöre liderlik etmek ve dünyayı daha yaşanabilir bir yer haline getirmekle ilgili. İster bir bankanın düzenleyici gereksinimlerini karşılamasına, ister bir perakende markasının müşteri etkileşimini yeniden tasarlamasına, isterse bir sağlık hizmeti sağlayıcısının daha hızlı, veri odaklı kararlar almasına yardımcı olmak olsun, en büyük etkiyi son kullanıcı deneyimini göz önünde bulundurarak başladığımızda gördüm. Önceki hayatımda ve şimdi Apexon'da, ekiplerimle birlikte, Agentic AI, Gen AI, AI, ML, RPA ve Veri gibi kavramları moda sözcüklerden iş sonuçlarına dönüştürmek için sektörler genelindeki müşterilerle yakın iş birliği içinde çalıştık; içgörülerin kilidini açtık, verimliliği artırdık, müşteri deneyimini geliştirdik, riski yönetmeye yardımcı olduk ve müşterilerimiz için rekabet avantajı yarattık. Bu sürekli iş birliği ve sonuç odaklı yaklaşım, düşünce tarzımı şekillendirmeye devam ediyor.

Sizi Apexon'a çeken neydi ve şirketin veri, analitik ve yapay zekaya yönelik mevcut yaklaşımı, kurumsal teknolojinin geleceğine dair kişisel vizyonunuzla nasıl örtüşüyor?

Apexon'a beni çeken şey, müşterilerinin inovasyonu amaç doğrultusunda benimsemelerine yardımcı olma konusundaki net taahhüdüydü. İnovasyon kültürü ve büyüme zihniyeti, Apexon ile ilişkili her bireye işlemiş durumda ve bu, birlikte öğrenme, inovasyon yapma ve sınırları zorlama biçimimizde kendini gösteriyor. Veri ve Yapay Zeka alanındaki derin yetenekleri, mühendislikteki uzmanlığı ve BFSI ve Sağlık gibi düzenlemeye tabi sektörlere odaklanmasıyla Apexon, veri veya yapay zekayı izole yetenekler olarak görmüyor; bunları Akıllı İşletmeleri tasarlamaya, ölçeklenebilir, fikri mülkiyet odaklı iş çözümleri ve platformları oluşturmaya yardımcı olan temel varlıklar olarak ele alıyor. Bu, kurumsal teknolojinin geleceğinin yalnızca uyarlanabilir değil, aynı zamanda ölçeklenebilir, tekrarlanabilir ve uzun vadeli değer için tasarlanmış akıllı sistemler oluşturmakta yattığı inancımla yakından örtüşüyor.

Apexon'da, rekabetçi içgörülerin kilidini açmak, daha akıllı otomasyonu sağlamak veya müşteri odaklı deneyimler geliştirmek gibi en son teknolojiyi anlamlı iş sonuçlarına dönüştürmeye bilinçli bir şekilde odaklanıyoruz. Yapay zekanın fikri mülkiyete öncelik veren bir zihniyetle bu birleşimi, kurumsal dönüşümün tam olarak nereye doğru gittiğine inandığım noktadır ve burada bu geleceği şekillendirmeye yardımcı olmaktan heyecan duyuyorum.

Akıllı kumaşlar, bağlantılı bir işletmenin oluşturulmasına nasıl yardımcı olur ve gerçek dünyadaki uygulamaları nasıl görünür?

Akıllı ağlar bir ürün veya platform değil, mimari bir dönüşümdür. İş birimleri, sistemler, veriler ve kararlar arasındaki bağlantıları kurarak, zekanın ara sıra kullanılan bir şey olmaktan çıkıp sürekli aktif olmasını sağlarlar. Bu da kuruluşları veri odaklı olmaktan çıkarıp gerçek anlamda zeka odaklı hale getirir.

Gerçek dünya üzerindeki etkilere gelirsek; bir perakendecinin satın alma davranışı, tedarik hatlarındaki aksamalar, jeopolitik gelişmeler, değişen hava koşulları veya yerel felaketler gibi çeşitli faktörlere bağlı olarak tedarik zinciri operasyonlarını gerçek zamanlı olarak ayarlamasını düşünün. Veya bir hastanenin, doktor test sonuçlarını incelerken tedavi önerisi sunmasını. Veya bankaların, karmaşık kara para aklama faaliyetlerini belirlemek için birden fazla işlemdeki verileri birleştirebilmesini. Güç, zekayı sonradan eklemek yerine doğrudan iş akışına entegre etmekte yatar. İşletmelerin gerçekten bağlantılı hale gelmesi işte böyle olur; zeka, kuruluşun herhangi bir bölümünde üretilir ve bu zeka tüm kuruluş tarafından kullanılır.

Apexon, Copilot gibi üretken yapay zeka araçlarını müşterileri için değer yaratmak amacıyla nasıl kullanıyor ve hangi alanlarda en güçlü benimsemeyi gözlemlediniz?

GitHub Copilot gibi araçları sadece kodlama asistanları olarak değil, yazılımın planlanma, geliştirilme ve test edilme biçimini yeniden tasarlayan katalizörler olarak görüyoruz. Apexon'da Copilot, kullanıcı hikayelerinin taslağını oluşturmaktan ve gereksinimleri iyileştirmekten test senaryoları oluşturmaya ve hataları tahmin etmeye kadar mühendislik yaşam döngüsünün her aşamasına entegre edilmiştir. Ekiplerin daha hızlı ve daha doğru hareket etmesine yardımcı oluyor.

Örnek olarak, bir sağlık hizmeti sağlayıcısıyla birlikte, Copilot'un benimsenmesini sağlamak ve onu Agentic çerçeveleriyle birleştirerek Yazılım Mühendisliği Yaşam Döngüsünü tamamen yeniden tasarlamak ve mühendislikte daha fazla verimlilik sağlamak için çalışıyoruz. Başka bir müşteri için ise, veri kalitesini iyileştirmek ve uyumluluk ihtiyaçlarını karşılamak üzere doğrudan düzenleyicilerle etkileşim kuran kullanıcıların eline güç vermek amacıyla Gen AI ve Agentic çerçevelerinin benimsenmesine yardımcı oluyoruz.

Yapay zekâ teknolojisinin benimsenmesi, hız, kişiselleştirme ve ölçeklenebilirliğin en önemli olduğu alanlarda en güçlü olmuştur: akıllı belge işleme, konuşma tabanlı yapay zekâ ve hiper otomasyon. Bunlar, üretken yapay zekânın sadece çıktı değil, stratejik bir avantaj da sağladığı alanlardır.

IIT Madras ve Imperial College London gibi kurumlarla kurulan akademik ortaklıklar, yapay zeka araştırmalarınız ve yetenek geliştirme stratejinizi nasıl etkiliyor?

IIT Madras ve Imperial College London ile olan işbirliklerimiz, hem araştırma gündemimizi şekillendirmede hem de geleceğe hazır yetenekler yetiştirmede önemli bir rol oynuyor. Sadece projeleri finanse etmekle kalmıyoruz; Agentic AI, çoklu ajan sistemleri ve AGI gibi öncü alanları keşfetmek için önde gelen araştırmacılarla yakın işbirliği içinde çalışıyoruz. Bu ortaklıklar, bize birçok yeni alana dair daha derin bir bakış açısı sağlıyor; örneğin, büyük dil modellerinin nasıl davrandığı ve çeşitli alanlarda bağlamsal hale gelerek nasıl evrimleştiği gibi.

Aynı zamanda yetenek geliştirme için de birer motor görevi görüyorlar. Ortak programlar aracılığıyla, akademik derinliği işletme dünyasıyla birleştiren uygulamalı öğrenme fırsatları yaratıyoruz. Bu iki yönlü bir alışveriş: biz en son düşünce biçimlerine erişim sağlıyoruz ve öğrenciler gerçek dünya sorunlarıyla etkileşim kuruyorlar. Bu sinerji, yapay zeka, veri ve dijital mühendislik yeteneklerimizi ölçeklendirmek için kritik öneme sahip.

Sağlık, finans veya telekomünikasyon gibi sektörlerde, Apexon'un yapay zeka veya analitik çözümlerinin operasyonel verimliliği önemli ölçüde artırdığı veya yeni iş modellerinin önünü açtığı bir örnek verebilir misiniz?

İyi bir örnek olarak, Kuzey Amerika'nın önde gelen bir finans kuruluşunun risk değerlendirme sürecini yapay zeka destekli bir çerçeve kullanarak modernize etme çalışmamızı gösterebiliriz. Veri alımını otomatikleştirerek, parçalı kaynakları standartlaştırarak ve gerçek zamanlı bir risk motoru devreye alarak, manuel çabayı %90 oranında azalttık ve değerlendirmeleri 4 kat hızlandırdık. Entegre tahmine dayalı uyarılar ve uyumluluk takibi, düzenleyici cezaları %30 ve finansal riski %40 oranında azaltmaya yardımcı oldu. Bulut tabanlı, mikro hizmet mimarisi üzerine kurulu çözüm, yalnızca doğruluğu ve hızı artırmakla kalmadı, aynı zamanda müşteriyi hızla değişen düzenleyici ortamda ölçeklenebilir, veri odaklı risk yönetimi için konumlandırdı.

Kurumsal inovasyonun bir sonraki büyük sınırı olarak en çok hangi gelişmekte olan teknolojilere veya yapay zeka trendlerine odaklanıyorsunuz?

Apexon'da, ajan tabanlı yapay zekayı yakın vadede Kurumsal Zekada atılacak bir sonraki büyük adım olarak görüyoruz. Geleneksel yapay zekanın aksine, ajan tabanlı yapay zeka sistemleri dinamik bağlamı otonom olarak yorumlayabilir, hedefler belirleyip bunları takip edebilir, sistemler arası iş birliği yapabilir ve geri bildirim yoluyla sürekli olarak kendini geliştirebilir. Bunu hayata geçirmek için uçtan uca bir çerçeve olan AgentRise'ı geliştirdik. AgentRise, ajan tabanlı bir yapay zeka beynini, çoklu ajan orkestrasyonunu, insan müdahalesiyle denetimi ve kurumsal düzeyde gözlemlenebilirliği bir araya getiriyor.

Sonuç olarak, yapay zeka yalnızca yardımcı olmakla kalmıyor, aynı zamanda sağlık sektöründe belge sınıflandırmasından finans sektöründe gerçek zamanlı istisna yönetimine kadar karmaşık iş akışlarını otonom olarak yürütüyor.

Yaklaşımımızı farklı kılan şey, ölçeklenebilir ve güvenilir zekaya odaklanmamızdır. Modüler bileşenlerden, hızlı mühendislikten ve güvenli entegrasyonlardan yararlanarak Agentic AI'yı hız ve güvenilirlikle devreye alıyoruz. Bu sadece bir yenilik değil; iş akışına entegre edilmiş, güvenli bir şekilde büyük ölçekte çalışan ve somut sonuçlar veren bir yapay zeka sistemidir. Bu sistemler olgunlaştıkça, düzenlemeye tabi ve yüksek etkili sektörlerde uyarlanabilir, kendi kendini geliştiren işletmelerin omurgasını oluşturacaklarına inanıyoruz.

Ayrıca Dar Yapay Zeka, Yapay Genel Zeka ve Kuantum Hesaplama alanlarındaki gelişmeleri de takip ediyoruz; ancak bizi en çok heyecanlandıran şey, bu teknolojilerin bir araya gelerek sadece zeki değil, aynı zamanda uyarlanabilir, özerk ve kendi kendine yönlendirilmiş evrime sahip işletmeleri nasıl güçlendireceğidir.

Kuruluşlar, eski veri sistemlerinden modern analitik mimarilerine geçiş yaparken hangi en büyük zorluklarla karşılaşırlar?

Kuruluşlar, eski sistemlerden modern analitik mimarilerine geçiş yaparken genellikle dört temel zorlukla karşılaşırlar.

Birincisi benimseme ve değer gerçekleştirme. Eski platformlar genellikle yerleşik çalışma biçimlerini şekillendirir ve bu da değişim yönetimini kritik hale getirir. Kuruluşlar, yeni analitik platformların yalnızca teknik yükseltmeler olmaktan ziyade, gelir artışı, operasyonel verimlilik ve iyileştirilmiş risk yönetimi gibi somut iş sonuçları sağlamasını sağlamalıdır.

İkincisi ise teknoloji modernizasyonu ve kapasite geliştirme. Birçok işletme, ana bilgisayarlar, şirket içi sistemler ve erken dönem bulut ortamlarını kapsayan karmaşık eski sistemler kullanmaktadır. Bu ortamların modernleştirilmesi, modern veri, analitik ve yapay zeka platformlarını sürdürmek için gereken beceri, yetenek ve işletme olgunluğunu oluşturmanın yanı sıra, dikkatli bir rasyonelleştirme ve yeniden mimarileştirme gerektirir.

Üçüncüsü ise veri ve yapay zeka hazırlığıdır. Modernizasyon, verileri yeni bir platforma taşımaktan ibaret değildir. Kuruluşlar, veri kalitesini, yönetişimi, veri kaynağını, gizliliği ve etik güvenceleri güçlendirerek verilerin gelişmiş analitik ve yapay zeka için hazır olmasını sağlamalıdır; böylece elde edilen içgörüler ve yapay zeka modelleri güvenilir ve ölçeklenebilir olabilir.

Son olarak, organizasyonel değişim söz konusu. Platformlar daha otonom ve ajan tabanlı yapay zeka yeteneklerine doğru evrildikçe, şirketler de insanlarla akıllı sistemler arasında etkili iş birliğini sağlamak için işletme modellerini, iş gücü becerilerini ve kültürlerini uyarlamalıdır.

Dijital deneyimlerin ve yapay zeka çözümlerinin sadece teknik sonuçlara değil, insan ihtiyaçlarına odaklanmasını nasıl sağlıyorsunuz?

Bence gerçekten etkili dijital ve yapay zeka çözümlerinin temelinde, teknolojinin neler yapabileceğini sormaktan, teknolojinin nasıl anlamlı bir şekilde iş değeri yaratabileceğine ve insanlara ve topluma hizmet edebileceğine odaklanmaya doğru net bir zihniyet değişikliği yatıyor.

Her girişimimizi, daha iyi kararlar, daha fazla kapsayıcılık, daha güçlü güven ve daha basit deneyimler gibi gerçek insani sonuçlara dayandırarak başlıyoruz. Bu, kullanıcılarla derinlemesine etkileşim, sürekli dinleme ve insanların dijital deneyimleri nasıl benimsediği ve bunlarla nasıl etkileşim kurduğu etrafında çözümler tasarlamayı gerektirir. Platformlarımıza insan merkezli tasarım, şeffaflık ve hesap verebilirliği bilinçli olarak yerleştiriyoruz.

Özellikle yüksek etki alanlarında, yapay zekâ, insan yargısının yerini almak yerine onu geliştirmesini sağlayacak şekilde, güçlü insan gözetimi ve net etik sınırlar içinde çalışmalıdır. Aynı derecede önemli olarak, başarı yalnızca performans ölçütleriyle değil, aynı zamanda benimsenme, kullanıcı güveni ve uzun vadeli değer yaratımıyla da ölçülmelidir.

İyi yapıldığında, faydaları bireysel kuruluşların çok ötesine uzanır. İnsan merkezli yapay zeka, fırsatlara erişimi genişletme, kurumları güçlendirme ve yaşam kalitesini büyük ölçekte iyileştirme potansiyeline sahiptir. Daha dirençli ekonomiler, daha adil sistemler ve daha bilinçli toplumlar oluşturmaya yardımcı olabilir. Nihayetinde, hedefimiz sadece zeki değil, aynı zamanda sorumlu, kapsayıcı ve amaçlı bir yapay zeka geliştirmek olmalıdır. İnsan potansiyelini artıran ve birlikte şekillendirdiğimiz geleceğe olumlu katkıda bulunan bir teknoloji.

Apexon'da Gen AI uygulamalarının başarısını nasıl değerlendiriyorsunuz? Farklı müşteri ortamlarında etkinliği ölçmek için kullandığınız belirli KPI'lar veya çerçeveler var mı?

Apexon'da, hem ekiplerimizin hem de müşterilerimizin GenAI ve Agentic AI uygulamalarının etkinliğini ölçmelerine yardımcı olmak için, fikri mülkiyet, çözümler ve hızlandırıcılar portföyüyle desteklenen sağlam çerçeveler oluşturduk.

Öncelikle, işletmeler üzerindeki etkiye odaklanıyoruz. Bu, net bir şekilde tanımlanmış alan veya süreç düzeyindeki hedeflerle başlar, ancak nihayetinde müşteri deneyiminin iyileştirilmesi, gelir artışı, maliyet optimizasyonu, operasyonel verimlilik ve daha güçlü risk yönetimi gibi stratejik sonuçların ölçülmesine odaklanır. Tescilli M4 çerçevemiz, analitik çalışmalar için yapılandırılmış bir uygulama modeli sağlayarak bunu destekler. M4, veri modernizasyonu için kanıtlanmış bir strateji ve öngörülebilir adımlar sunarak kuruluşların kullanım durumlarını haritalamalarına, veri mimarilerini modernize etmelerine ve bulut tabanlı analitik ortamlara geçiş yapmalarına yardımcı olurken, yapay zeka girişimlerinin ölçülebilir iş KPI'larıyla sıkı bir şekilde uyumlu kalmasını sağlar.

İkinci olarak, benimseme ve değer gerçekleşmesini değerlendiriyoruz. Yapay zekâ uygulamaları, ancak güvenilir olduklarında, yaygın olarak benimsendiklerinde ve insan yeteneklerini etkili bir şekilde desteklediklerinde anlamlı bir etki yaratırlar. Apexon'da, GenAI'nin kurumsal çapta benimsenmesi, müşterilerimiz için pratik bir model görevi gördü. Organizasyon genelindeki çalışanları GenAI ve Agentic AI yetenekleriyle donatarak, sorumlu kullanım için araçlar, politikalar ve rehberlik sağlayarak ve aynı zamanda elde ettikleri iş sonuçlarını takip ederek işe başladık. Bu süreçte geliştirdiğimiz yönetim çerçeveleri, politikalar ve KPI'lar, müşterilerimizin GenAI benimsemesini hızlandırmalarına ve ölçeklendirmelerine yardımcı oluyor.

Üçüncüsü, teknik performansı ölçüyoruz. Genysys platformumuzdaki hızlandırıcılar, yanıt doğruluğu, yanılgı oranları, çıkarım başına maliyet, ölçeklenebilirlik ve genel sistem performansı gibi temel operasyonel metriklerin sürekli izlenmesini sağlar. Apexon'un tescilli GenAI platformu olan Genysys, birden fazla büyük dil modelinin yeteneklerini, ondan fazla LLM arasında sorunsuz entegrasyon sağlayan birleşik bir ortamda birleştirir. Bu, kuruluşların farklı kullanım durumları için en uygun modelleri seçmelerine ve dağıtımlar genelinde performans, güvenilirlik ve maliyet verimliliğine ilişkin görünürlüğü korumalarına olanak tanır.

Son olarak, yönetişim ve riski değerlendiriyoruz. Kurumsal güvenlik önlemleri çerçevemiz, bunun bir parçasıdır. AgentRise Sunduğumuz hizmet, kuruluşların yönetişim, risk ve uyumluluk gibi kritik alanlardaki sorunları çözmelerine yardımcı olur. Düzenlemeye tabi sektörlerle olan derin çalışmalarımız sayesinde, müşterilerimizin açıklanabilirlik, denetlenebilirlik, veri soy ağacı, gizlilik korumaları ve sorumlu yapay zeka standartlarıyla uyumluluğu değerlendirmelerine yardımcı olarak yapay zeka sistemlerinin hem ölçeklenebilir hem de güvenilir olmasını sağlıyoruz.

Harika röportaj için teşekkürler, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular ziyaret etmelidir. Tepe noktası.