SnapLogic’de Mühendislik Başkan Yardımcısı (Veri, AI ve Entegrasyonlar) Nitin Singhal

Nitin Singhal, 25 yılı aşkın endüstri deneyimi olan bir teknoloji ve ürün lideridir. Şu anda SnapLogic’te Mühendislik Başkan Yardımcısı olarak görev yapmakta ve uygulamaların ve sistemlerin sorumlu entegrasyonuna odaklanmaktadır. Agentic mimariden yararlanarak küresel bir kitle için veri potansiyelini açığa çıkarmaktadır.

SnapLogic’teki görevinden önce, Nitin Twitter’da Mühendislik Müdürü olarak görev yapıyordu. Burada, Veri Yönetimi ve Gizlilik Altyapısı mühendislik işlevlerini yönetiyordu. Çalışması, şirket için kritik bir dönemde veri yönetimi uygulamalarını oluşturmayı ve veri kullanımının ve gizlilik düzenlemelerine uyumu sağlamayı içeriyordu.

Nitin, ayrıca Visa (V ), PayPal (PYPL ) ve JPMorgan Chase gibi önde gelen organizasyonlarda various mühendislik ve ürün liderliği pozisyonlarında görev yaptı. Burada, veri stratejisi ve yönetiminde önemli ilerlemelere katkıda bulundu.

SnapLogic, veri ve uygulama iş akışlarını basitleştiren bir AI destekli entegrasyon platformudur. 1.000’den fazla önceden oluşturulmuş bağlayıcı ve kod içermeyen araçlar sunar. ETL/ELT, otomasyon, API yönetimi ve güvenli dağıtımları bulut, şirket içi ve hibrit ortamlarda destekler. SnapGPT ve AutoSync gibi özellikler verimliliği artırır ve şirketlerin süreçleri sorunsuz bir şekilde entegre edip düzenlenmesini sağlar.

Yaklaşık 25 yıllık teknoloji yenilikleri deneyimine sahipsiniz. Teknoloji kullanarak karmaşık sorunları çözme kariyerine sizi neler çekmiştir ve AI’nin yükselişiyle birlikte bu tutku nasıl evrimleşmiştir?

Kariyerimin başlangıcından itibaren, bulmaca çözme challenge’lerine ve matematiksel güzelliğe karşı bir çekilim hissettim. Bu ilgi, teknolojinin gerçek dünya sorunlarını çözmede nasıl kullanılabileceğini keşfetmeme yol açtı. Kariyerimin başlangıcında, işlem sahteciliğini tespit etme ve veri gizliliği riskleri gibi konuları ele alma potansiyeli beni etkiledi. AI’nin, özellikle de Üretken AI’nin gelişmesiyle birlikte tutkum daha da arttı. AI’nin dönüştürücü etkisini, çiftçilerin akıllı telefonlar aracılığıyla ürün görünümlerine sahip olmasından, günlük kullanıcıların vergi beyannamesi gibi görevleri kolayca gerçekleştirmesine kadar gördüm. AI teknolojisini demokratikleştirmek, insanların hayatlarında olumlu bir fark yaratmamızı sağlar. Bu sürekli yolculuk, AI’yi güvenli, sorumlu ve herkes için erişilebilir bir şekilde geliştirmeye olan bağlılığımı güçlendiriyor.

Şirketler, AI’nin geliştiği bir dönemde eski teknolojiye güvenmekle hangi risklerle karşı karşıya kalırlar?

Eski teknolojiye güvenmek, şirketlerin geleceğini tehlikeye atan önemli riskler oluşturur. Eski sistemler, özellikle de eski altyapılar, verimsizliklere yol açar ve şirketlerin AI’yi yüksek değerli görevler için kullanmasını engeller. Bu eski teknolojiler, veri erişimi ve entegrasyonu konusunda zorluklar yaşar ve pahalı operasyonel tıkanıklıkları oluşturur. Bu sistemlerin bakım maliyetleri artar, kaynakları tüketir ve modern teknoloji ortamlarını tercih eden üst düzey yetenekleri çekmekte zorluklar yaşatır. Şirketler, bu teknolojik durgunluk döngüsüne takıldıkça, büyüme fırsatlarını kaçırır ve daha çevik rakipler tarafından geçilebilirler.

Seçim açıktır: iPhone gibi evrim geçirin veya BlackBerry’nin kaderine uğrayın.

Eski sistemler, modern AI uygulamalarının taleplerini, özellikle enerji, talep ve altyapı açısından nasıl karşılamakta zorlanırlar?

Eski sistemler, modern AI uygulamalarının taleplerini karşılamakta zorlanırlar. Bu eski altyapılar, AI’nin yoğun hesaplama ihtiyaçları için yeterli veri işleme kapasitesi, ölçeklenebilirlik ve esneklikten yoksundurlar. Veri siloları ve tıkanıklıkları oluşturur, gerçek zamanlı, bağlantılı veri işlemini engeller ve AI tarafından yönlendirilen içgörüler için kritik öneme sahiptir. Bu uyumsuzluk, AI teknolojilerinin uygulanmasını engeller, kaynak kullanımını verimsiz hale getirir, enerji tüketimini artırır ve sistem arızalarına neden olabilir. Sonuç olarak, eski sistemlere güvenen şirketler, AI’nin potansiyelini tam olarak kullanamaz ve AI tarafından yönlendirilen bir ortamda rekabet avantajını kaybederler.

Şirketlerin sistemlerini modernleştirmekte yavaş davranmasının “gizli” maliyetleri nelerdir?

Eski teknolojiye güvenen şirketler, manuel işlemlere ve veri silolarına bağımlı hale gelir, bu da maliyetleri artırır ve verimliliği düşürür. Zamanla, bu verimsizlik birikir ve fırsatların kaçırılmasına, daha çevik rakiplerle rekabet avantajının kaybedilmesine yol açar. Ayrıca, çalışanların potansiyeli, stratejik çalışmalara odaklanmak yerine tekrarlayan görevlerde harcanır, bu da memnuniyetsizlik ve daha yüksek personel değişim oranlarına yol açabilir. Rakipler AI’yi daha verimli ve yenilikçi hale getirdikçe, modernleştirmeyi geciktiren şirketler, pazar konumlarını ve uzun vadeli sürdürülebilirliklerini tehlikeye atan bir gerileme yaşayabilir.

Şirketlerin, AI benimsemesiyle ilgili meşru endişeleri ve insan güvensizliklerinin yanlış anlatılara yol açtığı durumları ayırt etmeleri gerekir.

Şirketler, AI altyapısı hazırlığı açısından geri kaldıklarını nasıl değerlendirebilirler?

Şirketler, AI altyapısı hazırlığını değerlendirebilirler. Mevcut sistemlerinin modern AI araçlarıyla entegre olup, artan veri taleplerini karşılayabildiğini kontrol edebilirler. Büyük veri kümelerini verimli bir şekilde işleyemiyor, bulut çözümlerinden yararlanamıyor veya otomasyonu destekliyorsa, geride kaldıklarının bir göstergesidir. Ayrıca, şirketler, eski sistemlerin tıkanıklık oluşturup, üretkenliği engelleyip, manuel müdahale gerektirip gerektirmediğini incelemelidir. Veri siloları, yeterli gerçek zamanlı analiz, karmaşık algoritmalar için yeterli hesaplama gücü ve AI yeteneklerini çekmede zorluklar, altyapının geride kaldığının göstergeleridir. Sonuç olarak, şirketler AI yetenekleriyle sürekli olarak geri kalmaya çalışırsa, dijital bir ortamda rekabet avantajını kaybedebilir.

Şirketler, AI yeniliklerine karşı sistemlerini geleceğe hazırlamak için bugün hangi pratik adımları atabilirler?

İlk adım, mevcut teknoloji yığını değerlendirmek ve AI’nin entegre edilebileceği alanları belirlemektir. Şirketler, AI destekli otomasyonu destekleyen ölçeklenebilir bulut çözümlerine öncelik vermelidir. Özellikle, sınırlı kaynaklara sahip şirketler için düşük kodlu platformlar, derin teknik uzmanlık gerektirmeden AI ajanlarını hızlı bir şekilde dağıtmalarını sağlar. Şirketler, gelecekteki AI uygulamalarını desteklemek için esnek, bulut tabanlı altyapıya sahip olmalıdır.

Sizin görüşünüze göre, hangi sektörler AI’yi hızlı bir şekilde benimsemek ve eski sistemleri güncellemekle en çok yararlanabilir?

Veri odaklı karar vermeye ve tekrarlayan görevlere dayanan sektörler, AI’yi benimsemekten en çok yararlanabilir. Örneğin, finansal hizmetler sektöründe, AI müşteri destek, sahtecilik tespiti ve kredi onayları gibi görevleri otomatikleştirebilir, operasyonları basitleştirir ve müşteri deneyimini iyileştirir. Satış ve müşteri hizmetleri bölümleri, AI kullanarak rutin sorguları veya lead’leri daha verimli bir şekilde işleyerek önemli bir verimlilik artışı elde edebilir. Sağlık, imalat ve perakende şirketleri de AI’den önemli ölçüde yararlanabilir, özellikle AI araçları tedarik zincirlerini optimize etmek, talebi tahmin etmek ve idari işleri otomatikleştirmek için kullanılabilir. Böylece, alan uzmanları stratejik çalışmalara odaklanabilir ve AI yatırımından yüksek bir getiri elde edebilir.

SnapLogic platformu, şirketlere nasıl eski, parçalı altyapıyı AI destekli çözümlerle değiştirmelerine yardımcı olur?

SnapLogic platformu, şirketlere veri ve uygulamalar boyunca iş akışlarını birleştirmek ve otomatikleştirmek için güç sağlar. Parçalı veri kaynaklarını ve şirket içi ve bulut ortamları arasında entegrasyonu basitleştirerek, AI’ye hazır modern altyapıyla eski sistemleri köprüler. Düşük kodlu arayüzü, AgentCreator ve SnapGPT gibi araçlar, şirketlerin çeşitli kullanım durumları için AI destekli çözümleri hızlı bir şekilde dağıtmalarına olanak tanır.

SnapLogic, AI girişimlerinde veri yönetimi, uyum ve güvenlik öncelik verir. Sonuç olarak, şirketler AI projelerini güvenle ölçeklendirme konusunda kendilerini güvende hissedebilirler. SnapLogic, modern sistemlere composable bir şekilde entegrasyon olanakları sunar, böylece işletme hedeflerine ulaşırken maliyet, uyum ve bakım zorluklarını ele alır.

SnapLogic’te, eski ve modern AI entegre sistemleri arasında köprü kuran ürünleri geliştirirken hangi benzersiz zorluklarla karşılaştınız?

Eski ve modern AI entegre sistemleri arasında köprü kurarken, SnapLogic platformunun eski sistemlerin katı yapısını karşılayabilmesi ve aynı zamanda AI uygulamaları için esneklik ve ölçeklenebilirlik gerektirmesi, bir zorluk teşkil etti. Ayrıca, platformun hem teknik hem de teknik olmayan kullanıcılar için erişilebilir olması gerekiyordu, bu da gelişmiş işlevselliği kullanım kolaylığıyla dengelemek anlamına geliyordu.

SnapLogic, bir entreprise SAAS şirketi olarak, çeşitli endüstrilerdeki 100’lerce müşterinin benzersiz ve genel gereksinimlerini dengeler ve sürekli olarak platformu yeni ve modern teknolojileri esnek, sorumlu ve geriye dönük olarak uyumlu bir şekilde benimsemeye devam eder.

Bu zorluğu ele almak için, eski ve yeni platformlar arasında veri entegrasyonunu sağlayan önceden oluşturulmuş bağlayıcılar geliştirdik. SnapLogic AgentCreator ile şirketler, görevleri otomatikleştiren, gerçek zamanlı kararlar alan ve mevcut iş akışları içinde uyum sağlayan AI ajanlarını dağıtabilir.

SnapLogic’in “Üretken Entegrasyon” kavramını ve şirketlerin AI destekli otomasyonu nasıl kolaylaştırdığını açıklar mısınız?

SnapLogic’in Üretken Entegrasyonu, platformunun bir özelliğidir ve büyük dil modellerini (LLM) kullanarak entegrasyon pipeline’ları ve iş akışlarının oluşturulmasını ve otomatikleştirilmesini sağlar. Bu yenilikçi yaklaşım, şirketlerin sistemleri, uygulamaları ve veri kaynaklarını kolayca bağlamasını ve AI destekli ortamlara geçişini kolaylaştırır. Doğal dil komutlarını yorumlayarak, Üretken Entegrasyon, teknik olmayan kullanıcıların da entegrasyonları hızlı bir şekilde geliştirmesine, özelleştirmesine ve dağıtmasına olanak tanır. Bu, dijital dönüşümü hızlandırır ve geniş uzmanlık gerektiren kodlama ihtiyacını azaltır, böylece şirketler stratejik girişimlere odaklanabilir ve operasyonel verimliliği artırabilir.

Ayrıca, SnapLogic müşterilere, özel ihtiyaçlarına uygun kamu LLM modellerini kullanma esnekliği sunar, böylece şirketler en iyi araçları kullanırken güçlü yönetim ve uyum standartlarını korur.

Harika röportaj için teşekkür ederiz. Daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular SnapLogic sitesini ziyaret edebilir.