Netomi’nin Kurucusu ve CEO’su Puneet Mehta – Röportaj Serisi

Puneet Mehta, Netomi’nin kurucusu ve CEO’su, San Francisco merkezli AI şirketini yönetiyor. Teknoloji girişimciliği ve Wall Street’teki AI ticareti geçmişine sahip olan Mehta, “Agentic OS” platformunun geliştirilmesini yönlendirdi. Bu platform, şirketlere, müşterilerin sorunlarını çeşitli kanallarda, yönetim ve şeffaflık ile çözme olanağı sağlıyor. Mehta, Advertising Age’in Creativity 50 ve Business Insider’ın takip edilmesi gereken girişimciler listesinde yer aldı.

Netomi, şirketlere müşteri hizmetlerini otomatikleştirmeye ve geliştirmeye yardımcı olan bir AI destekli müşteri hizmetleri platformudur. E-posta, sohbet, mesajlaşma ve ses kanallarında müşterilerin majority of routine müşteri sorgularını otomatik olarak çözme olanağı sağlar. Yönetim, kişiselleştirme ve çok dilli destek özellikleri ile Netomi, şirketlerin müşteri hizmetleri operasyonlarını verimli bir şekilde ölçeklendirerek marka sesi ve uyumluluğu üzerinde tam kontrol sağlamalarına olanak tanır.

Sizin için gerçekten ilginç bir yolculuk var, Wall Street’te AI motorları inşa etmekten Netomi’yi kurmaya kadar. Netomi’yi kurma kararını ne tetikledi ve önceki deneyimleriniz misyonunu nasıl şekillendirdi?

Wall Street’teki ilk çalışmalarım, hızlı, kesin ve mutlak güvenilirlikte çalışan AI sistemleri geliştirmeye odaklandı. Bu, gerçek zamanlı, kritik teknolojiler geliştirmede güçlü bir temel sağladı. IBM Watson’da, AI’nin dil anlama ve insanlarla daha doğal bir şekilde etkileşim kurma potansiyelini gördüm, ancak şeffaflık ve bağlamsal ilgili sınırlamaları da gördüm.

Netomi’yi, AI’nin sadece yanıtları otomatikleştirmekten daha fazlasını yapabileceğine inandığım için kurdum. Müşterilerin gerçek hedeflere ulaşmalarına yardımcı olan, zeka, empati ve hesap verebilirlik ile çalışan sistemler inşa etmek istedim. Başından beri, misyonumuz, insan etkileşimini anlamlı ve temsil ettiği organizasyonların değerleri ile uyumlu bir şekilde destekleyen AI yaratmaktı.

Netomi’nin ultimately çözmeye çalıştığı problem nedir ve yaklaşımınız diğer oyunculardan nasıl farklı?

Netomi, müşteri deneyimini parçalı ve tepkisel olmaktan proaktif ve sonuç odaklı olmaya dönüştürmeye odaklanıyor. Bugün birçok araç, müşterinin geçmişine, duygusuna veya niyetine bağlı olmayan genel yanıtlar sunuyor. Yaklaşımımız, bağlam üzerine inşa edilmiştir. Her müşteri mesajı, sadakat durumu, recent activity, sentiment ve geçmiş etkileşimler gibi dozens of real-time sinyaller ile analiz edilerek, doğru ve ilgili bir yanıt oluşturulur.

Bizi ayıran, sadece generative AI kullanmamız değil, sistemimizin her bölümüne yönetim, marka uyumu ve hesap verebilirlik entegre etmemizdir. Şirketlere, kararların nasıl alındığı, hangi verilerin kullanıldığı ve her yanıtın organizasyonun sesini ve standartlarını nasıl yansıttığı konusunda tam görünürlük sağlıyoruz. Amacımız, şirketleri, zeki, güvenilir ve müşteri deneyim stratejilerine derinden entegre edilmiş AI ile güçlendirmektir.

Netomi’nin Agentic OS’u, bugün piyasada bulunan diğer CX çözümlerinden nasıl farklı?

Netomi’nin Agentic OS’u, deterministic Action Agents ile LLM-driven Reasoning Agents’ı birleştiren çift ajans mimarisi üzerine inşa edilmiştir. Action Agents, güvenilebilir, düşük kod işlemlerini gerçekleştirirken, Reasoning Agents, müşteri girişini gerçek zamanlı olarak yorumlar ve bağlam ve niyet temelinde sohbetleri uyarlar.

Bu ajanslar, kararların version-controlled ve tam olarak gözlemlenebilir olmasını sağlayan, özel bir olay tabanlı sistem tarafından düzenlenmektedir. Bu mimari, akıllı etkileşim ve operasyonel güvenilirliği desteklemektedir.

Şirketler hala AI’ye hazır olma anlamında neler yapmalı ve size göre ortak yanlış anlaşılmalar nelerdir?

Yapay zekâya hazırlık, iyi yönetilen ve yetkili veri kaynaklarıyla başlar. Bunlar olmadan en güçlü modeller bile güvenilmez veya tutarsız sonuç verebilir. Temel iş akışları, yapay zekâ ajanlarının anlamlı eylemler gerçekleştirebilmesi için kararlı API’ler ya da olay tabanlı mimariler üzerinden sunulmalıdır. Özellikle sesli veya eşzamanlı kanallarda beklenen gecikme süresi sistem tasarımına yön verecek biçimde tanımlanmalı, model bozulması ve gecikme sürekli değerlendirilmelidir. Çok miktarda yapılandırılmamış içeriği bir vektör veritabanına yüklemek tek başına yapay zekâ stratejisi değildir. Başarılı dağıtım daha çok veri mühendisliğine, açık politika çerçevelerine ve planlı değişim yönetimine dayanır.

Prompt mühendisliğinin sınırlarından bahsettiniz. Orkestrasyon mühendisliği nedir ve neden uzun vadeli şirket AI benimsemesi için daha uygulanabilir?

Prompt mühendisliği, izole etkileşimleri optimize etmeye odaklanır. Orkestrasyon mühendisliği, kararlar, eylemler ve politikaların birlikte çalıştığı tam sistemi ele alır. Netomi’de, yeni yeteneklerimizi deklarativ olarak tanımlarız, böylece merkezi bir planlayıcı tarafından erişilebilir hale gelirler. Bir politika katmanı, hangi ajansın yanıt vereceğini, hangi verilerin alındığını ve sonuçların nasıl doğrulandığını belirler.

Bu, teknik ve iş kullanıcıları için anlamlı kontrol noktaları sağlar ve sistemlerin tutarlılık ve denetim ile evrimleşmesine olanak tanır.

Netomi’nin AI Ajansları, farklı müşteri kanallarında marka güvenli kişiselleştirme ile otomasyonu nasıl dengeler?

Netomi ajansları, marka kurallarını yanıtlardan ayırır ve ton, kısıtlanmış dil ve biçimlendirme gereksinimlerini runtime’da dinamik olarak uygular. Bu, kişiselleştirme tutarlılık pahasına gelmez. Müşteri özel verileri, generation’dan önce doğrulanmış kaynaklardan alınır, bu da hallucination riskini azaltır.

Güvenlik eşiği ve gerçek zamanlı değerlendirmeler, ajansların ne zaman devralacağını belirler. Tüm değişiklikler, her etkileşimin kişisel ve uyumlu kalmasını sağlamak için kumanda edilir ve test edilir.

Netomi’nin olay tabanlı ConversationOS’u, geleneksel intent-based sistemlere kıyasla nasıl çalışır?

Geleneksel bot’lar, her şeyi önceden tanımlanmış intent ağaçlarına yönlendirir. Netomi’nin ConversationOS’u, müşteri metni, sevkiyat güncellemeleri ve iç durum değişiklikleri gibi daha geniş bir olay akışını dinler. Birden fazla ajans yolu paralel olarak çalışabilir, Örneğin bir fatura sorununu çözerken aynı zamanda bir teslimat güncellemesi gerçekleştirebilir ve yanıtları tek bir yanıtta birleştirebilir.

Her şey olaylar olarak yapılandırıldığından, yeni ajanslar veya yetenekler mevcut süreçleri bozmadan eklenebilir. Bu, sistemi daha esnek, dayanıklı ve bakımı kolay hale getirir.

Yüksek frekanslı ticaret sistemleri deneyiminiz, Netomi platformunun mimarisini veya hızını nasıl etkiledi?

Algoritmik finans disiplinini, performans ve kontrol için uyguluyoruz. Latency, hafif, asenkron boru hatları ile minimize edilir ve ses kanalları için alt-üç saniye hedeflerine ulaşmak üzere tasarlanır. Ajans davranışları, dağıtımdan önce historical transcripts karşılaştırılır ve sonuçları simüle etmek ve başarısızlık modlarını tanımlamak için kullanılır.

Devre kesicileri, maliyet, latency veya politika eşiği ihlalleri durumunda yürütme durdurmak için kurulur. Trafik, müşteri deneyimi ve hesaplama verimliliği için optimize etmek üzere, rekabetçi prompt veya alma stratejileri arasında sürekli olarak yeniden dağıtılır. Bu düşünce, platformun her katmanını etkiler.

İzlenimli bir yatırımcı ve danışman ekibiniz var, OpenAI’nin Greg Brockman’dan eski Disney ve DeepMind yöneticilerine kadar. Bu, ürün vizyonunuzu veya büyüme stratejinizi nasıl etkiledi?

Danışmanlarımız, şirket deneyimine ve teknik içgörüsüne sahip ve ürün vizyonumuzu ve büyüme stratejimizi şekillendirmemize yardımcı oldu. Fortune 100 şirketleri tarafından karşılaşılan gerçek iş sorunlarına odaklanmamızı sağladılar. Destek otomasyonu, uyumluluk garantisi veya kanallar arası tutarlılık sağlama konusundaki geri bildirimleri, teknolojiyi empresa gerçekliklerine hazır hale getirmemize yardımcı oluyor.

Agentic AI, günlük iş operasyonlarına daha fazla entegre olurken, insan yanlış kullanımı ve makine yanlış yönlendirmesini önlemek için en önemli güvenlik önlemlerini neler düşünüyorsunuz?

Netomi, her katmana güvenlik entegre eder. Prompts ve gömme işlemleri versionlu ve izlenebilir, böylece değişiklikler geri alınabilir veya geri yüklenilebilir. Kişisel olarak tanımlanabilir bilgiler, modele ulaşmadan önce filtrelenir ve saklama politikaları sıkı olarak uygulanır. Tipik eylem şemaları ve kumanda testi, ajansların üretim araçlarını çağırmadan önce koşulları karşılamasını sağlar.

Rol tabanlı erişim denetimi, çok faktörlü kimlik doğrulama ve değişmez denetim günlükleri ek koruma sağlar. İmzalı istek zarfları ve kota limitleri, platformu dış model kayması ve kötüye kullanımından korur.

Müşteri deneyimi ve AI’nin bu alandaki rolü açısından bir sonraki aşama hakkında en çok ne heyecanlandırıyor?

En heyecan verici değişiklik, reaktif hizmetten proaktif, akıllı yardıma doğru geçiş olacak. AI, müşterilerin hedefleri, tercihleri ve kısıtlamaları hakkında tam bağlamı anlar ve müşterilere ihtiyaç duydukları yardımı sunabilecek. AI, insan karar alma süreçlerini destekleyerek, şirketlerin müşterileri ile daha güçlü bir bağ kurmasına yardımcı olacak.

AI, müşteri yolculuğunda bir güven katmanı haline gelecek, şirketlerin müşterilerine yanıt verme, kişiselleştirme ve güvenilirlik konularında ölçeklenebilirlik sağlama yeteneğini güçlendirecek. Bu gelişimi takip ederken, hizmet, satış ve deneyim arasındaki sınırlar kaybolmaya devam edecek.

Harika bir röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular Netomi‘yi ziyaret edebilir.