Ramprakash Ramamoorthy, ManageEngine’de AI Araştırma Başkanı – Röportaj Serisi

Ramprakash Ramamoorthy, ManageEngine’in AI Araştırma Başkanı’dır, ManageEngine, Zoho Corp’un entreprise IT yönetim bölümüdür. ManageEngine, şirketlere güvenlik, ağlar, sunucular, uygulamalar, hizmet masası, Active Directory, masaüstü ve mobil cihazlar dahil olmak üzere IT’alrı kontrol etmelerini sağlar.

Bilgisayar bilimi ve makine öğrenimi ile ilk olarak nasıl ilgilenmeye başladınız?

Büyürken, bilgisayarlar konusunda doğal bir merakım vardı, ancak kişisel bir bilgisayar sahibi olmak ailemin olanaklarının ötesindeydi. Ancak, dedemin yerel bir kolejde kimya profesörü olması nedeniyle, bazen kolejdeki bilgisayarlarda gece geç saatlerde çalışma fırsatı buldum.

İlgim, üniversitede derinleşti, nihayet kendi PC’mi aldım. Orada, üniversitem için birkaç web uygulaması geliştirdim. Bu uygulamalar hala bugün kullanımda – tam 12 yıl sonra – bu, erken çalışmalarımın etkisini ve kalıcılığını gerçekten vurguluyor. Bu deneyim, yazılım mühendisliği ve uygulamaları ölçeklendirme ve dağıtmanın gerçek dünya zorlukları konusunda kapsamlı bir dersdi.

Teknoloji alanındaki profesyonel yolculuğum, Zoho Corp’da bir staj ile başladı. İlk olarak mobil uygulama geliştirme konusunda kararlıydım, ancak patronum, uygulama geliştirmeye başlamadan önce bir makine öğrenimi projesini tamamlamamı önerdi. Bu, bir dönüm noktası oldu – asla mobil uygulama geliştirme fırsatı bulamadım – bu nedenle biraz hüzünlü.

Zoho Corp’da, öğrenmenin yaparak öğrenme kültürüne sahibiz. Bir sorunla yeterli zaman geçirirseniz, o konuda uzman olursunuz. Bu kültüre ve patronumun rehberliğine gerçekten minnettarım; bu, makine öğrenimi alanındaki yolculuğuma başlangıç yaptı.

ManageEngine ve Zoho’da AI Araştırma Direktörü olarak, ortalama bir iş gününüz nasıl geçer?

İş günüm dinamik ve hem takım işbirliği hem de stratejik planlama etrafında döner. Günümün önemli bir kısmı, yetenekli mühendisler ve matematikçiler ile yakın çalışarak geçer. Birlikte, AI yığınımızı oluşturup geliştiriyoruz, bu da hizmetlerimizin omurgasını oluşturur.

Merkezi AI ekibi olarak, ManageEngine ve Zoho’daki çeşitli ürünler için AI çözümleri sunuyoruz. Bu rol, çeşitli ürün hatlarının ve benzersiz gereksinimlerinin derin bir anlayışını gerektirir. Etkileşimlerim sadece ekibimle sınırlı değil; ayrıca organizasyon genelindeki iç ekiplerle geniş çapta çalışıyorum. Bu işbirliği, AI stratejimizi müşterilerimizin sürekli değişen gereksinimleri ile uyumlu hale getirmek için çok önemlidir. Bu, şirketin en zeki zihinleriyle omuz omuza çalışmak için harika bir fırsat.

AI’deki hızlı ilerleme nedeniyle, alanındaki son gelişmeleri ve trendleri takip etmek için önemli zaman harcamaktayım. Bu sürekli öğrenme, kenarımızı korumak ve stratejilerimizin ilgili ve etkili kalmasını sağlamak için gereklidir.

Ayrıca, rolüm ofis sınırlarının ötesine geçer. Konuşma ve seyahat konusunda bir tutkum var, bu da sorumluluklarımla güzel bir şekilde örtüşüyor. Analistlerle düzenli olarak etkileşime giriyor ve çeşitli forumlarda AI stratejimizi tanıtıyorum. Bu etkileşimler, sadece vizyonumuzun ve başarılarımızın yayılmasına yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda geri bildirimler sağlar, bu da stratejik planlama ve yürütme için geri beslenebilir.

2013 yılında ManageEngine’ı stratejik bir AI öncüsü olarak konumlandırmanızdan bu yana AI’nin evrimini şahsen gözlemlediniz. O erken günlerde kullanılan bazı makine öğrenimi algoritmaları nelerdi?

İlk odak noktamız, geleneksel istatistiksel teknikleri AI modelleri ile değiştirmekti. Örneğin, anomalileri tespit ederken, uçları işaretleyen bir zil eğrisi metodolojisi yerine, geçmiş verilerden öğrenen, desenleri ve mevsimsellikleri tanıyan AI modellerine geçtik.

Destek vektör makineleri ve karar ağacı tabanlı yöntemler gibi çeşitli algoritmaları AI platformumuzun temeli olarak entegre ettik. Bu algoritmalar, AI’nin geçmiş verilerden desen bulma, tahmin ve kök neden analizi için önemli şekilde yararlanabileceği niş kullanım durumlarını belirlemede önemliydi. Şaşırtıcı bir şekilde, bu algoritmaların çoğu hala etkili bir şekilde üretime geçmiştir, bu da onların ilgili ve verimli olmasını vurgulamaktadır.

LLM’ler ve Üretken AI’nin ManageEngine’daki iş akışını nasıl değiştirdiğini tartışabilir misiniz?

Büyük dil modelleri (LLM’ler) ve üretken AI, tüketici dünyasında kesinlikle bir heyecan yarattı, ancak ManageEngine dahil olmak üzere kurumsal alana entegrasyonu daha yavaş oldu. Bunun bir nedeni, özellikle maliyet ve önemli veri ve hesaplama gereksinimleri açısından yüksek bir giriş barındırmasıdır.

ManageEngine’da, ihtiyaçlarımıza uygun şekilde tasarlanmış alan özgü LLM’ler üzerinde stratejik olarak yatırım yapıyoruz. Bu, sadece genel uygulamalara değil, işletme operasyonlarımızın belirli alanlarına hitap eden modeller geliştirmeyi içerir. Örneğin, güvenlik olaylarını daha verimli bir şekilde işaretleyebilecek bir LLM üzerinde çalışıyoruz ve altyapı izleme odaklı bir diğerini geliştiriyoruz. Bu özel modeller, laboratuvarlarımızda geliştirilme aşamasındadır ve LLM’lerin ve üretken AI’nin ortaya çıkan davranışlarından yararlanmaya ve işletme IT çözümlerimize somut değer katmaya olan bağlılığımızı yansıtmaktadır.

ManageEngine, çeşitli kullanım durumları için bir dizi farklı AI aracı sunuyor. Bunlardan özellikle gurur duyduğunuz bir araç var mı?

ManageEngine’daki tüm AI araçlarından gurur duyuyorum, ancak kullanıcı ve varlık davranış analitiği (UEBA) benim için öne çıkıyor. İlk günlerimizde piyasaya sürüldü ve hala güçlü ve önemli bir teklif sunuyoruz. Piyasa beklentilerini anladık ve her anormalliğe bir açıklama ekledik. UEBA yeteneğimiz sürekli olarak gelişiyor ve öğrenmeleri ileriye taşıyoruz.

ManageEngine, IT ekiplerinin özel çözümler oluşturmasına ve bunları şirket içinde dağıtmasına olanak tanıyan düşük kodlu bir özel uygulama geliştirme platformu olan AppCreator’ı sunuyor. Düşük kodlu veya kod içermeyen uygulamaların geleceği hakkında neler düşünüyorsunuz? Bunlar sonunda hakim olacak mı?

Düşük kodlu veya kod içermeyen uygulamaların geleceği, özellikle de iş gereksinimlerinin evrimi bağlamında, çok umut verici görünüyor. Bu platformlar, şirketlerin mevcut yazılım varlıklarının kapasitelerini genişletmelerine ve maksimize etmelerine olanak tanıyarak önemli bir rol oynamaya başlıyor. İşletmeler büyüdükçe ve gereksinimleri değiştikçe, düşük kodlu ve kod içermeyen çözümler, uyum sağlama ve yenilik yapma için esnek ve verimli bir yol sunuyor.

Dahası, bu platformlar, AI gibi gelişen teknolojileri sunarak işletmelere AI’nin gücünü örneklemeleri için önemli bir rol oynuyor. AI’yi bir hizmet olarak sunarak, AI’nin gücünü deneyimlemek için girişin önündeki bariyeri önemli ölçüde düşürüyorlar.

Aİ riskleri, özellikle AI yanlılığı hakkında görüşlerinizi paylaşabilir misiniz ve ManageEngine bu riskleri nasıl yönetiyor?

ManageEngine’da, AI risklerinin, özellikle AI yanlılığının ciddi bir tehdit oluşturabileceğinin farkındayız, bu da teknoloji erişim açığını genişletebilir ve insan kaynakları ve finans gibi kritik iş fonksiyonlarını etkileyebilir. Örneğin, işe alım süreçlerinde AI’nin yanlı davranış sergilediği hikayeler, ciddiye almamız gereken uyarıcı hikayelerdir.

Bu riskleri azaltmak için, AI modellerimizin tüm yaşam döngüsü boyunca yanlılığı en aza indirmeye yönelik sıkı politikalar ve iş akışları uyguluyoruz. Bu modelleri sürekli olarak izlemek çok önemlidir, çünkü başlangıçta yanlı olmasalar da zaman içinde veri değişikliklerine bağlı olarak yanlılık geliştirebilirler.

Ayrıca, farklılıklı gizlilik ve homomorfik şifreleme gibi gelişmiş teknolojilere yatırım yaparak, güvenli ve yanlılıktan arınmış AI’ye olan bağlılığımızı pekiştiriyoruz. Bu çabalar, AI araçlarımızın sadece güçlü olmasını sağlamakla kalmaz, aynı zamanda tüm kullanıcılar ve uygulamalar için sorumlu ve etik bir şekilde kullanılmasını sağlar.

AI ve robotik için gelecekte neler öngörüyorsunuz?

AI ve robotiğin geleceği, hem heyecan verici hem de dönüştürücü görünüyor. AI, geçmişte kesinlikle bir boom ve bust döngüsüne tanık oldu. Ancak veri toplama ve işleme yeteneklerinin gelişmesiyle ve ortaya çıkan gelir modelleri ile AI, şimdi kurumsal ve kişisel düzeyde yazılım ile etkileşimimizi önemli ölçüde etkileyen bir ana akım teknoloji olarak kurulmuştur.

AI, günlük hayatımızda daha erişilebilir ve ucuz hale gelecek ve yeni teknikler ve gelişmeler sayesinde şirketler için daha da önemli hale gelecektir. AI geliştiricilerinin, modellerinin güçlü ve yanlılıktan arınmış olması için sorumluluk taşıması çok önemlidir. Ayrıca, AI’nin hızlı gelişimini etkili bir şekilde yönetmek ve olası yasal sorunları çözümlemek için yasal çerçevelerin de gelişmesini umuyorum.

AI için vizyonum, bu teknolojilerin günlük hayatımızda sorunsuz bir şekilde entegre edildiği, yetenek ve deneyimlerimizi artırırken etik ve sorumlu bir şekilde yönetildiği bir gelecek.

Harika bir röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular ManageEngine’i ziyaret edebilir.