Radha Basu, iMerit’in CEO ve Kurucusu – Röportaj Serisi

Radha Basu, iMerit’in Kurucusu ve CEO’su, kariyerine HP’de başlamış ve 20 yıl bu teknoloji deviyle çalışmış, sonunda Enterprise Solutions grubunun başına geçmiştir. Daha sonra Support.com’u CEO olarak halka açmıştır. Radha, 2007 yılında Anudip Foundation’ı Dipak Basu ile birlikte kurmuş ve 2012 yılında iMerit’i kurmuştur. Bir lider teknoloji girişimcisi ve mentor olarak kabul edilmekte ve yazılım işinde bir öncü olarak görülmektedir.

iMerit, otomasyon, uzman insan annotasyonu ve gelişmiş analitiklerin birleştirilmesiyle yüksek kaliteli veri etiketleme ve model fine-tuning için multimodal AI veri çözümleri sunmaktadır.

Süper bir yolculuğunuz var – HP’nin Hindistan’daki operasyonlarını kurmaktan iMerit’i kurmaya, Bhutan, Hindistan ve New Orleans’taki marjinal gençleri yükseltme misyonuyla. iMerit’i neden kurmaya karar verdiniz ve yerden bir global, kapsayıcı işgücü oluştururken hangi zorluklarla karşılaştınız?

iMerit’i kurmadan önce, SupportSoft’un Başkanı ve CEO’suydum, şirketin ilk ve ikincil halka arzını yönettim ve destek otomasyon yazılımında küresel bir lider olarak konumunu sağlamlaştırdım. Bu deneyim, insanları ve teknolojiyi birleştirmenin gücünü gösterdi.

Hindistan’ın teknoloji patlaması yeni fırsatlar yaratırken, hizmet verilen alanlardaki yetenekli gençlerin geri bırakıldığını fark ettim. Potansiyellerine ve öğrenme isteklerine inanıyordum. Yazılımın advanced teknolojileri gibi AI’i güçlendirme şeklini gördüklerinde, bu kariyerleri benimsemeye istekli oldular.

iMerit’i küçük, çeşitli bir ekip ile başlattık, ekibin yarısı kadın ve o günden beri hızla büyüdük. Ekibin adaptasyonu ve koçluğu, özellikle veri odaklı AI’nin uzman uzmanlara olan uzun vadeli talebini artırdığı için çok önemli oldu.

Bugün, iMerit, otonom araçlar, tıbbi AI ve teknoloji gibi kritik sektörler için AI veri çözümleri küresel bir sağlayıcısıdır. Müşterilerin AI modellerinin yüksek kaliteli, güvenilir verilerle inşa edildiğinden emin olmak için çalışıyoruz, bu yüksek riskli ortamlarda çok önemlidir.

Sonuç olarak, gücümüz güçlü teknoloji altyapısı ve iyi eğitimli, motive edilmiş çalışanlardan oluşmaktadır. Bu yaklaşım, büyümeyi hızlandırdı, nakit pozitif kalmasını sağladı ve yüksek NPS puanları ve sadık müşteriler kazandırdı.

iMerit şimdi eBay ve Johnson & Johnson gibi teknoloji devleriyle birlikte 200’den fazla müşteriyle çalışıyor. Şirketin büyüme yolculuğunu, ilk günlerden küresel bir AI veri hizmetleri liderine dönüşmesine kadar anlatır mısınız?

Müşterilerimizin AI yolculuklarına ön sıradan tanıklık ettik, ilk deneylerden büyük ölçekli üretime kadar ortaklık kurduk. Çalışma alanı, startups, küresel otonom araç liderleri ve büyük şirketleri kapsıyor. Modellerini temel düzeyde eğittiğimiz için, AI’yi gerçek dünyada ölçeklendirme konusunda neler gerektiğini gerçekten anlamak için eşsiz bir bakış açısına sahibiz.

Alan sürekli ve hızla evrim geçirdi. Bu kadar kısa sürede bir teknolojinin bu kadar dramatik bir şekilde ilerlemesini nadiren gördüm. Veri annotasyonu sağlayıcısı olarak başladığımız yerden, tam yığın AI veri şirketine dönüştük, tüm insan-çevrimiçi (HITL) yaşam döngüsü boyunca uzmanlaşmış çözümler sunuyoruz: annotasyon, doğrulama, denetim ve kırmızı takımlama. Kenar vakaları ve istisnaları ele almak, gerçek dünya dağıtımı için çok önemlidir ve her adımda derin uzmanlık ve nüanslı yargı gerektirir.

En büyük dikeyimiz otonom mobilite, burada 15 sensör için algı birleştirmesi dahil olmak üzere yolcu, teslimat, kamyon ve tarım araçları için tam algı yığınını yönetiyoruz. Sağlık hizmetlerinde, klinik görüntüleme AI’sini sürüyoruz. Yüksek teknoloji alanında, GenAI ayarlaması ve doğrulamasının ön saflarında yer alıyor ve iş akışlarımızda ve yeteneklerimizde daha büyük bir sofistike gerektiriyoruz.

Bu alanlardaki başarı, sadece uzmanlara sahip olmakla ilgili değil, uzmanlık yetiştirmekle ilgili. AI modellerini sorgulama, koçluk ve bağlamlaştırma bilişsel yeteneği, bu alanlarda gerçekten değer yaratıyor.

Büyümemiz, uzun vadeli ortaklıklarla sağlanıyor ve en iyi 10 müşterimizin çoğu beş yıldan fazla süredir bizimle birlikte. İhtiyaçları daha karmaşık hale geldikçe, alan bilgilerimizi, araçlarımızı, eğitimimizi ve çözümlerimizi sürekli olarak yükseltiyoruz. Hem teknoloji yığınımız hem de insanlarımız sürekli olarak evrim geçirmelidir.

Yazılım, otomasyon, annotasyon ve analitiklerin birleşimi, çok esnek, hızlı, yüksek hassasiyetli, insan-çevrimiçi müdahaleler için bir rubrik oluşturur. Yeni logoların %70’i kendi teknoloji yığınımızdadır, bu da büyük bir iç dönüşüm gerektirir. Yine de, kültürümüz ekibin öğrenmeye aç ve sürekli büyümek istediğini garantiler.

iMerit’in geçmişinde, teknolojik kilometre taşları veya stratejik kararlar gibi, şirketin yolunu şekillendirmede en önemli anlar nelerdi?

AI veri işinin kalabalık tabanlı gig iş olarak görülüştüğü bir zamanda, bu işin bir kariyer olarak büyüyeceğine ve karmaşıklık ve kurumsal odak gerektireceğine dair bir erken bahis yaptık. Gelişmiş kullanım durumlarına adanmış iç ekipler oluşturarak, müşterilerimizin hızlı bir şekilde ölçeklenmesini sağladık ve otonom araçlardaki ilk 1 Milyon MRR anlaşmasıyla yaklaşımımızı doğruladık.

COVID-19 kilitlenmesi, esnekliğimizi test etti: neredeyse bir gecede tam ofis içi çalışmadan tam uzaktan çalışmaya geçtik ve altyapı, güvenlik ve kültür için ağır olarak yatırım yaptık. Müşteri operasyonları birkaç hafta içinde toparlandı ve o yıl hem gelir hem de personel sayısını artırdık. Bugün, ekibimizin %70’i tekrar ofiste olmasına rağmen, uzaktan yetenekleri kullanmaya devam ediyor ve Scholars, GenAI ayarlaması ve doğrulaması için küresel uzman ağı olan Ango Hub’i başlatıyoruz. Bir kardiyolog veya İspanyol matematikçi olsun, yüksek dokunuşlu kültürümüz en iyi yeteneği çekiyor ve motive ediyor ve doğrudan çözümlerimizin kalitesini ve tutarlılığını yükseltiyor.

2023 yılında, AI veri etiketleme ve iş akışı otomasyon platformu Ango.ai’yi, bir sonraki AI veri araçlarının neslini sürmek için edindik. Bu kritik hamle, iMerit’in alan uzmanlığını Ango’nun gelişmiş araçlarıyla birleştirdi, radyoloji, sensör birleştirme ve GenAI fine-tuning’de yeteneklerimizi genişletti. Müşteri araçlarıyla birlikte çalışmaya devam ediyoruz, ancak yeni müşterilerin çoğu artık Ango Hub’e doğrudan taşınmaktadır, kullanışlı iş akışları ve güçlü güvenliği nedeniyle, endüstrimizde temel gereksinimlerdir.

Kuruluşlar, uzman insan içgörüsünün kaliteyi güvence altına almak için birleştirdiği güvenli, ölçeklenebilir bir platform istediklerini söylüyorlar. Ango ile güçlerimizi birleştirerek, bu talebi tam olarak karşılar ve bugünün en iddialı AI projelerine cevap verebilecek ve güvenle ölçeklenebilecek şekilde benzersiz bir şekilde konumlandırırız.

iMerit, otonom araçlar, tıbbi AI ve GenAI gibi gelişmiş alanlarda derinlemesine yer almaktadır. Bu sektörlerde karşılaştığınız benzersiz veri zorlukları nelerdir ve bunları nasıl ele alırsınız?

Veri ile ilgili görevler, AI projelerinde harcanan zamanın neredeyse %80’ini oluşturmaktadır, bu nedenle AI pipeline’ının kritik bir bileşenidir. Veri odaklı AI kısmı, uygun bir şekilde ve ölçeklenebilir bir şekilde ele alınmadığında zaman alıcı ve pahalı olabilir.

Veri kalitesi, özellikle de açık hataların önlenmesi, çalıştığımız kritik sektörlerde çok önemlidir. Bir algı algoritması veya tümör dedektörü olsun, eğitim-geçerlilik döngüsünde temiz veri çok önemlidir.

İstisna işleme orantısız olarak değerli. Bir şeyin neden normun dışında olduğu veya bir senaryonun modeli nasıl kırdığı konusunda insan içgörüsü, modeli daha eksiksiz ve güçlü hale getirmek için büyük bir değer yaratıyor.

Ayrıca, bağlam pencereleri büyümektedir. Tüm doktor-hasta danışma kayıtlarını özetliyoruz ve sadece görüntüye değil, aynı zamanda hastanın tıbbi bağlamına dayalı olarak anormallikleri analiz ediyoruz. Uzmanlar, verileri doğru bir şekilde analiz etmek için rubrikler oluşturmalı ve kaliteyi güvence altına almalıdır.

Güvenlik, gizlilik ve mahremiyet sıcak konulardır. Baş Güvenlik Sorumlumuz, yetkisiz erişimi, silme ve verilerin depolanmasını korumalıdır. Infosec protokolleri gibi SOC2, HIPAA ve TISAX, bizim için büyük yatırım alanları olmuştur.

Son olarak, mühendislerimiz ve çözüm mimarlarımız, benzersiz müşteri ihtiyaçlarını yansıtan özel entegrasyonlar ve raporlar üzerinde sürekli olarak çalışmaktadır. AI’de tek boyutlu bir yaklaşım işe yaramaz.

Robotik ve insan zekasını birleştirmenin, AI’nin yaratıcı sapmasını ortadan kaldırmaya çalışmaktan daha güvenli bir yol olduğunu söylediniz. Bu iş akışını pratikte nasıl ele aldığınızı ve neden bu yaklaşımın daha iyi olduğunu açıklar mısınız?

AI, geleneksel olarak insanlar tarafından yapılan uzun işlemleri otomatikleştirmek için kullanılan araçlar geliştiriyor. Ancak insanlar, son milin esnekliğini, güvencesini ve direncini sağlıyor. AI tarafından sunulan hizmetler devam ettikçe, en başarılı şirketler, robotikle birlikte İnsan-çevrimiçi (HITL) uygulamalarını birleştirecektir.

HITL’i, AI geliştirme ve dağıtım yaşam döngüsünün her aşamasında tutarlı bir katman ve güven ile güvenlik sütunu olarak görüyoruz. Sonuç olarak, insan zekası, modeller başarısız olduğunda düzeltme yapmak için çok önemlidir. Bu kritik uygulamalar, insan aklının necessary olacağını gösteriyor. Bu, HITL hizmetlerinin daha da önemli hale geleceği yer burasıdır.

Ango Hub platformunuz, otomasyonu insan-çevrimiçi uzmanlıkla birleştiriyor. Bu melez model, üretim AI sistemlerinde veri kalitesini ve model performansını nasıl geliştirir?

AI ve otomasyon, ölçek ve hız sağlar, ancak insanlar, nüans, içgörü ve denetim sağlar. HITL, AI yaşam döngüsünün kritik noktalarında insan katılımını sağlar, yüksek kaliteli girişleri güvence altına alır, çıktıları doğrular, kenar vakalarını tanımlar, modelleri alanlar için fine-tune eder ve bağlamsal yargı sağlar. İnsanlar, çıktıları gözden geçirerek ve doğrularak, AI sistemlerinin kullanıcı hedefleriyle zaman içinde daha iyi hizalanmasına yardımcı olan insan geri bildirimi sağlar.

HITL, birçok form alır. İnsan uzmanları, hedefli annotasyon, karmaşık nedenleme ve AI tarafından üretilen içerikleri yapılandırılmış QA arayüzleri kullanarak incelemeye katılır. Her kararı değerlendirmek yerine, bağlamsal escalation sistemleri genellikle uygulanır. Bu sistemler, yalnızca düşük güven çıktılarını veya işaretlenmiş anormallikleri insan incelemelerine yönlendirir, denetimi verimlilikle dengeler.

HITL’nin başka bir kritik kullanımı, İnsan Geri Bildirimi ile Peşinden Öğrenme (RLHF) ile AI ajanlarını fine-tune etmektir. İnsan inceleyiciler, ajan yanıtlarını sıralar, yeniden yazar veya geri bildirim sağlar, özellikle sağlık hizmetleri, hukuk hizmetleri veya müşteri desteği gibi duyarlı alanlarda önemlidir. Eş zamanlı olarak, senaryo tabanlı test ve kırmızı takımlama, insan değerlendiricilerin ajanları advers veya alışılmadık koşullar altında test etmesine ve dağıtımdan önce zayıflıkları tanımlamasına ve yamasına olanak tanır.

AI’nin tam potansiyeli, ancak insanlar döngüde kaldığında gerçekleşir, her adımda rehberlik, doğrulama ve iyileştirme sağlar. AI’nin güvenilir ve etkili olmasını sağlayan yapı, hesap verebilirlik ve insan denetimi ekler.

Generative AI araçları hızla evrim geçirirken, iMerit, değerlendirme, RLHF ve fine-tuning hizmetleri sunmada nasıl önde kalıyor?

Ango Hub Derin Mantık Laboratuvarı’nı (DRL) başlattık, zincir düşünme mantığı ile AI öğretmenleriyle birlikte Generative AI ayarlaması ve etkileşimli geliştirme için birleşik bir platformdur. DRL, gerçek zamanlı, sırayla süreçler ve insan tercihlerine dayalı değerlendirme sağlar, daha tutarlı ve doğru model yanıtlarına yol açar.

GenAI modelleri ve uygulama geliştirmelerindeki ilerlemeler, temiz, uzman tarafından oluşturulmuş, doğrulanmış verilerin değerini vurgulamaktadır. Ango Hub DRL ile uzmanlar, modelleri test edebilir, zayıflıkları tanımlayabilir ve zincir düşünme mantığı kullanarak temiz veri üretebilir. Modellerle gerçek zamanlı olarak etkileşime girer ve adım adım geri bildirim sağlarlar.

iMerit Scholars’ı kullanarak, Ango Hub DRL, model akıl yürütme süreçlerini rafine eder. iMerit’in HITL iş akışlarındaki kapsamlı deneyimine dayanır. Uzmanlar, karmaşık görevler için çok adımlı senaryolar tasarlar, gelişmiş matematik sorunları için zincir düşünme tetikleyicileri oluşturur. iMerit Scholars, çıktıları gözden geçirir, hataları düzeltir ve etkileşimleri sorunsuz bir şekilde yakalar. Büyü, büyük sayıda insanları işe almakla ilgili değildir. En iyi Matematikçiler, her zaman en iyi öğretmenler değildir. Bir kardiyolog, bir gig işçi gibi davranılmamalıdır. Konu uzmanlarının, model eğitim süreci için en faydalı şekilde düşünmesini ve koçluğunu sağlamak, farkı yaratır.

GenAI ayarlaması bağlamında “uzman-çevrimiçi” ne anlama geliyor? İnsan uzmanlığının model çıktılarını önemli ölçüde iyileştirdiği örnekleri paylaşabilir misiniz?

Uzman-çevrimiçi, insan zekasını robotik zekayla birleştirerek AI’yi üretim alanına taşıyor. İnsan uzmanlarının, otomatik sistemlerin çıktılarını doğrulamak, rafine etmek ve geliştirmek için dahil olduğu anlamına geliyor.

Özellikle, uzman tarafından yürütülen veri annotasyonu, eğitim verilerinin doğru bir şekilde etiketlenmesini sağlar, bu da öngörücü AI modellerinin kesinliğini ve güvenilirliğini artırır. Yanlış sınıflandırmaları ve önyargıları azaltarak, modelin gerçek dünya senaryolarında etkili bir şekilde genelleme yeteneğini geliştirir. Bu, AI sistemlerinin daha güvenilir, yorumlanabilir ve endüstriye özgü ihtiyaçlarla uyumlu olmasını sağlar.

Örneğin, büyük bir Amerikan çok uluslu teknoloji şirketi, tüketici odaklı tıbbi sohbet botu için güvenli ve doğru tıbbi tavsiyeler sağlamak amacıyla büyük bir tıbbi veri korpusunu değerlendirmek istedi. iMerit’e başvurarak, ABD’deki sağlık uzmanları ağından bir ekip oluşturduk ve bir ABD Board Sertifikalı doktor tarafından desteklenen bir uzlaşma ve hakemlik süreci ile birlikte çalıştı. Hemşireler, tanımları değerlendirmek için başladı ve riski değerlendirdi.

Kenar vakası tartışması ve rehber revizyonu aracılığıyla, hemşireler %99’da uzlaşmaya varabildi. Bu, projenin tasarımını, %10’luk bir denetimle tek oy kullanma yapısına dönüştürmeye olanak tanıdı, böylece proje maliyetini %72’den fazla azalttı. iMerit ile çalışmak, bu şirkete, tıbbi verileri etik ve verimli bir şekilde ölçeklendirme yollarını sürekli olarak tanımlamasını sağlar.

Dünya çapında 8.000’den fazla tam zamanlı uzmandan oluşan bir ekibe sahipsiniz. Kalite, performans ve personel gelişimini nasıl sağlıyorsunuz?

Kalite tanımı, her müşterinin özel kullanım durumuna göre uyarlanır. Ekiplerimiz, müşterilerle yakın bir şekilde çalışarak kalite standartlarını tanımlamak ve doğrulamak için özel süreçler uygular. Konsistensi, yüksek kaliteli AI geliştirmek için önemlidir. Bu, yüksek personel tutma oranı (%90) ve üretim analitiğine odaklanmayı desteklemektedir, bu da Ango Hub tasarımının temel bir farklılaştırıcısıdır.

Sürekli olarak otomasyon, optimizasyon ve bilgi yönetimine yatırım yapıyoruz, bu da iMerit One eğitim platformumuza özel bir taahhüt içermektedir. Bu, operasyonel mükemmelliği sürdüren ve aynı zamanda personelimiz için uzun vadeli kariyer ilerlemesini destekleyen bir öğrenme ve gelişim kültürüdür.

AI girişimcileri, hem teknoloji hem de sosyal etki açısından anlamlı bir şeyler inşa etmek isteyenlere ne tür tavsiyelerde bulunurdunuz?

AI, hızlı bir şekilde ilerliyor. Teknoloji yığınının ötesine geçin ve müşterilerinize neyin önemli olduğunu anlamak için dinleyin. Hız, değişim ve risk iştahlarını anlayın. İlk müşteriler, şeyler denemek için çalışabilir. Daha büyük müşteriler, sizin orada kalacağınızı ve onları önceliklendirmeye devam edeceğinizi bilmelidir. Şeffaflık, güvenlik ve hesap verebilirlik yaklaşımınızla onları rahatlatın.

Ayrıca, paydaşlarınız ve yönetim kurulu üyelerinizle, paylaşılan değerler ve endişeler konusunda uyum sağlamak için dikkatli bir şekilde seçin. iMerit olarak, COVID-19 gibi zor zamanlarda, bu uyumdan önemli bir destek gördük.

Teknoloji endüstrisindeki bir girişimcinin başarısına katkıda bulunan temel nitelikler, risk almakla sınırlı değildir; karlı, kapsayıcı bir şirket kurmayı içerir.

Harika bir röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular iMerit sitesini ziyaret edebilir.