Rusty Wiley, Datasite CEO’si ve Başkanı – Röportaj Serisi

Rusty Wiley, Datasite CEO’si ve Başkanı, 2014’ten bu yana şirketi yönetmekte ve Merrill Corporation’dan, büyük ölçüde finansal iletişim ve baskı hizmetlerine odaklanan bir işletmeden, birleşme ve satın almalar (M&A) ve stratejik işlemlere odaklanan küresel bir yazılım‑as‑a‑service (SaaS) şirketine dönüşümünü denetlemektedir. Datasite’e katılmadan önce Wiley, IBM’de yedi yıldan fazla çalışmış, burada Bankacılık ve Finansal Piyasalar Genel Müdürü ve Yönetici Ortak olarak görev yapmış, finansal hizmetler, kurumsal teknoloji ve iş dönüşümü alanlarında kapsamlı deneyim kazanmıştır.

Datasite, M&A yaşam döngüsü boyunca anlaşma yapanları desteklemek üzere tasarlanmış küresel bir teknoloji platformudur; anlaşma kaynak bulma, hazırlık, durum tespiti, finansman, yeniden yapılandırma ve işlem sonrası süreçleri kapsar. Platformu, güvenli sanal veri odalarını otomatik kırpma, anlamsal arama, belge özetleme, çeviri, AI‑destekli S&S ve anlaşma ortaya çıkarma zekâsı gibi amaçlı yapay zeka yetenekleriyle birleştirir. Datasite, teknolojisinin yılda 626.000’den fazla anlaşma yapan ve 16.000’den fazla işlemi desteklediğini, yatırım bankaları, özel sermaye firmaları, şirketler ve hukuk firmalarına karmaşık işlemleri ve hassas bilgileri yönetmek için güvenli bir ortam sunduğunu belirtmektedir.

2014 yılında IBM’de bankacılık ve finansal piyasaları yönettikten sonra Datasite’e katıldınız ve şirketi finansal iletişim ve baskı işinden küresel bir birleşme ve satın alma yazılım platformuna dönüştürmeye yardımcı oldunuz. Bu deneyim, anlaşma sürecinin bir sonraki aşamasının geleneksel sanal veri odaları yerine AI ajanları etrafında şekilleneceği inancınızı nasıl etkiledi?

2014’te Datasite’e geldiğimde, sanal veri odası finansal işlemlerin merkezindeydi. Hassas bilgileri fiziksel odalardan güvenli, aranabilir dijital bir ortama taşıyarak anlaşma sürecini zaten dönüştürmüştü. Önümüzdeki on yıl içinde, veri odasının çok daha büyük bir şeyin temellerini oluşturduğunu fark ettik.

Ölçek büyüdükçe fırsat da büyüdü. Datasite artık yılda yaklaşık 55.000 işlemi destekliyor ve bu sayede anlaşma çalışmalarının nasıl gerçekleştiğine dair benzersiz bir bakış açısına sahibiz. Bu hacimde yalnızca belgeler değil, iş akışları, kalıplar ve her işlemdeki binlerce tekrarlayan görev de görülüyor. Bu, ekiplerin bilgiden eyleme çok daha hızlı geçmesini sağlamak için AI ve otomasyonu uygulama açısından muazzam bir fırsat yaratıyor. Aslında bu zaten gerçekleşiyor. Recent Datasite research, The New Deal Team, AI’yı görmezden gelen firmaların beş yıl içinde rekabet edemeyeceklerini ve çoğu anlaşma yapanın karmaşık anlaşmalarda yalnızca insan kararına dayanmanın artık savunulamaz olduğunu gösteriyor.

Bu yüzden bir sonraki aşama, bu güvenilir altyapının üzerine zekâ ve otomasyon inşa etmekle ilgili. AI, bilgiyi analiz edebilir, risk ve fırsatları ortaya çıkarabilir, kurumsal bilgiyi canlı işlem verileriyle bağlayabilir ve giderek çok adımlı iş akışlarını yürütebilir; bugün bir anlaşma ekibinin zamanının büyük bir kısmını tüketen bu süreçler. Ajanlar, bilgiyi sürekli izleyebilir, analiz yapabilir ve işi ilerletebilirken, insanlar yargı, müzakere ve sonuçları belirleyen kararlara odaklanır.

Bu bağlamda veri odaları, bir sonraki nesil anlaşma sürecinin temelini oluşturur. Belgeler, izinler, güvenlik ve iş birliği katmanı hâlâ kritik. AI, bu temeli çok daha değerli kılıyor çünkü bilgi bağlamını anlayıp ona göre hareket edebiliyor. Biz zaten bu modelin veri odasının ötesine genişlediğini görüyoruz; Datasite içeriği, mevcut izinler korunurken AI destekli iş akışlarına güvenli bir şekilde akıyor.

Datasite’in geleceğini birleşme ve satın almalar için AI‑yerel bir işletim sistemi olarak tanımladınız. Belge arama, özetleme ya da sohbet asistanı ekleyen bir sanal veri odasından, anlaşma iş akışlarını yürütebilen bir işletim sistemini ne ayırıyor?

Arama ve özetleme gerçekten faydalı, ancak bunlar tek bir belge üzerinde çalışır ve birinin sormayı düşündüğü soruya yanıt verir; bu, bir işlemin iç yüzünü düşündüğünüzde bir kısıtlamadır. Her anlaşma, aynı anda çalışan yüzlerce birbirine bağlı görevi içerir; durum tespiti istekleri, yönetim sunumları, hukuki incelemeler, finansman iş akışları ve onaylar; hepsi farklı kişiler, farklı izinler ve farklı son tarihler altında çalışır. Deneyimli bankacılar, e‑posta dizilerinden ve birinin Salı günü güncellediği takip tablosundan anlaşma durumunu yeniden oluşturur ve Perşembeye kadar veri zaten güncelliğini yitirir.

Bir işletim sistemi, bu durumu tutar ve bağlı verileri gerçek zamanlı günceller; hangi iş akışının geride olduğunu, hangi isteğin altı gündür yanıtlanmadığını ve geçen hafta sunulan bilgilerle neyin çeliştiğini bilir. Sistem gerçekten bunu anladığında, kimse talep etmeden işi hazırlayabilir, bir sürecin nerede durduğunu işaretleyebilir ve o anda doğrudan iletişimde olmayan taraflar arasında bir sonraki adımı koordine edebilir.

Bu yüzden sohbet, AI’nın M&A’da bulunup bulunmayacağı sorusundan, sorumlu bir şekilde nasıl entegre edileceği konusuna çok hızlı geçiş yaptı. Araştırmamıza göre, anlaşma yapanların %96’sı zaten AI’yı kaynak bulma ve ön elemede kullanıyor ya da inceliyor ve durum tespiti, AI’nın en net kullanım alanlarından biri haline geldi; anlaşma yapanların yarısı AI’yı düzenli olarak kullanıyor ya da sürece tamamen entegre etmiş durumda. Önemli olan, sektörün başlangıç çizgisini geçtiği ve avantajın, AI’yı sadece bir araçtan yönetişimli bir işletim katmanına dönüştürebilen firmalara gideceği.

Özel işlem verileri, en güçlü genel amaçlı büyük dil modeline erişimden bir M&A ajanının performansı için neden daha önemli? Bir ajanın gerçek bir işlemin nasıl ilerlediğini anlamasını sağlayan sinyaller nelerdir; tek tek belgeleri yorumlamaktan öte?

Temel modeller olağanüstü ve sürekli gelişiyor, ancak aynı anda tüm şirketlerin kullanımına açık. Bir firmanın bugün en iyi modeli elde etmesinden kaynaklanan avantaj, komşu rakip aynı anda erişim sağladığında ya da birkaç hafta sonra yeni bir model duyurulduğunda kısa ömürlü olur.

Özel bağlam aynı şekilde geniş çapta erişilebilir hale gelmez ve dayanıklı farkın ve rekabet avantajının burada yattığını düşünüyorum. Sözleşmelerin ve finansal tabloların altında, alıcılar, satıcılar, danışmanlar ve yönetim ekipleri arasındaki binlerce etkileşim bulunur ve bu etkileşimlerin sırası gerçek anlam taşır. Belgelerin yüklenme sırası, satıcının ne kadar hazır olduğunu gösterir; aynı şekilde, üçüncü turda daha net gelen bir durum tespiti sorusu, alıcının gerçek endişesinin nerede olduğunu gösterir ve yanıt sürelerinin sessizce iki katına çıktığı bir iş akışı, kimse söylemeden önce bir şeylerin ters gittiğini işaret eder.

Bu, bir ajanın M&A sürecinin her aşamasında gerçekten faydalı olabilmesi için gereken zekâdır. Bir belgeyi iyi okumak bir yetenektir ve giderek bir meta hâline gelmektedir. Bir anlaşmanın, kimse yüksek sesle söylemeden üç hafta önce saptığını fark etmek tamamen başka bir şeydir ve bu, kamu bilgilerinden eğitilmekten ziyade on binlerce gerçek işlemi gözlemlemiş olmaktan kaynaklanır.

Bir ajan, hedef profilleri oluşturabilir, binlerce belgeyi inceleyebilir, çelişkili açıklamaları tespit edebilir ve durum tespiti iş akışlarını koordine edebilir. Bu aktivitelerden hangileri ajanın bugün güvenilir bir şekilde yapabileceği, hangileri ise hâlâ açık insan onayı gerektirecek?

Birçok firma için ajan‑temelli AI, zaten devasa bilgi hacimlerini düzenliyor, belgeleri tutarsızlıklar için karşılaştırıyor, potansiyel riskleri ortaya çıkarıyor, durum tespiti özetleri hazırlıyor ve rutin iş akışlarını hareket hâlinde tutuyor; bu, bir ekibin manuel olarak yönetebileceğinden çok daha hızlı. Anlaşma yapanlar bu durumdan rahatlıyor çünkü bunlar, AI’nın insan yargısını almadan sürtünmeyi ortadan kaldırabildiği alanlar. Araştırmamıza göre, anlaşma yapanların %46’sı AI’nın hedef belirleme ve uzun‑kısa listeler oluşturmadaki liderliğini, %45’i ise durum tespiti sırasında kırmızı bayrakları tespit etmedeki liderliğini belirtiyor. Daha da önemlisi, anlaşma yapanlar sadece verimlilik değil, ticari değer de gördüklerini söylüyor. Datasite araştırmasındaki yanıtlayanların yaklaşık dörtte biri, AI sayesinde kaçıracakları bir anlaşmayı tamamladıklarını ve üçte ikisi, AI’nın yaşam döngüsü boyunca bir işlemi riskten arındırmanın bir yolu olduğunu görüyor.

Görünüm, kapanışa yaklaştıkça belirgin şekilde değişir. Anlaşma yapanların yalnızca %22’si imzaya geçip geçmeyeceklerine dair AI‑tarafından üretilen bir öneriyi takip edeceklerini söylerken, %45’i imzanın tamamen insan kararı olarak kalması gerektiğine inanıyor. İçgüdü sağlamdır. Her satın alma, güvene dayanır. Bu yönetim ekibine sermaye vermeye yeterince güveniyor musunuz? Durum tespitiyle tam olarak çözülemeyen risklerle rahat mısınız? Bu sorular yargı gerektirir ve daha da önemlisi, yanıt için sorumluluk alabilecek birinin olması gerekir. AI, daha iyi bir karara daha hızlı ulaşmanıza yardımcı olmalı, ancak karar verici olmamalıdır. Bu yüzden, izinli içerik, kaynak‑dayalı yanıtlar, iş akışı bağlamı ve yargı ve sorumluluğun en çok önem taşıdığı noktalarda insan onayı içeren, anlaşma ortamı için inşa edilmiş yönetişimli AI temelli araçlar çok önemlidir.

Bir ajan‑temelli anlaşma odasını, prompt enjeksiyonu, yetkisiz veri çıkarma, tehlikeye atılmış belgeler veya bir kullanıcının yetkisinin ötesinde gerçekleştirilen eylemler gibi risklere karşı nasıl koruyorsunuz?

Hata, güvenliği AI dağıtıldıktan sonra ek bir katman olarak ele almaktır. M&A’da, temel bilgiler son derece hassas ve çoğu zaman piyasa hareketi yarattığı için güvenlik ve yönetişim başlangıçtan itibaren yerleştirilmeli.

Her işlem, finansal performans ve fikri mülkiyetten müşteri ilişkilerine ve stratejik planlara kadar, asla kamuya açıklanmayan materyaller içerir. Bu ortamda çalışan herhangi bir ajan, anlaşmayı koruyan aynı yönetişim çerçevesine uymalıdır. Kullanıcının izinlerinin ötesindeki bilgilere asla erişmemeli; bu da kimlik ve yetkilerin veri katmanında uygulanması gerektiği, bir prompta bırakılmaması anlamına gelir. Her eylem kaydedilmeli, her öneri kaynak belgeye bağlanmalı ve her otomatik iş akışı, onu başlatan kişinin yetkisinden fazlasını almadan bu yetkiyi devralmalıdır. Bu yüzden MCP sunucumuzu güvenlik‑öncelikli tasarladık. Piyasa da aynı yönde ilerliyor. Araştırmamıza göre, doğruluk ve güvenlik, anlaşma yapanların en çok değer verdiği AI özellikleri; güvenlik, EMEA ve APAC yanıtlayanlar arasında birinci sırada yer alıyor. M&A’da güven, ürün deneyiminden ayrı değildir; ürünün kullanılabilir olmasını sağlayan şey budur.

AI sisteminin sözleşmeler, finansal tablolar ve düzenleyici beyanları analiz ettiği durumlarda halüsinasyonlar özellikle tehlikelidir. Bir M&A ajanının belirsizliği nasıl iletmesi, sonuçları için kanıt sunması ve bir konunun bir bankacı, avukat ya da konu uzmanına yükseltilmesi gerektiğini nasıl fark etmesi gerekir?

M&A’da, iki belge birbirine çelişiyorsa, bu çelişki bulgudur. Bir soruya yanıt, odadaki belgeler ve veriler temelinde mevcut değilse, bu bilgi boşluğu bir bulgudur ve genellikle yanıtın kendisinden daha önemli olur.

M&A’da kullanılan her AI sistemi yalnızca kanıta dayalı olacak şekilde tasarlanmalıdır; her sonuç, temel belgeye bağlanmalı, çelişkili bilgiler sessizce uzlaştırılmak yerine açıkça ortaya konmalı ve düşük güvenilirlik çıktıda şeffaf bir şekilde belirtilmelidir. Endüstri zaten bu disiplin üzerinde çalışıyor ve bu beni cesaretlendiriyor.

Kanıt, konuşmanın başlaması gereken yerdir. Doğruluk, araştırmamızda anlaşma yapanların belirttiği en önemli tek özelliktir ve firmaların güven inşa etmesinin en yaygın yolu hâlâ AI‑tarafından üretilen çıktının insan tarafından gözden geçirilmesidir. Güvenli ancak desteklenmemiş bir yanıt bir işlemde tehlikelidir. Aynı şekilde, eksiksiz görünüp belirsizliği sessizce atlayan bir yanıt da tehlikelidir. Benim eşit derecede önemli bulduğum, anlaşma yapanların dörtte birinin önümüzdeki beş yıl içinde AI’nın kötü kullanımının birkaç yüksek değerli anlaşmayı yok edeceğini öngörmesidir. Bu, riskin yalnızca AI’yı kullanmamak olmadığını, doğru kontroller, kanıtlar ve yükseltme noktaları olmadan AI kullanmak olduğunu hatırlatır. Benim bu konudaki düşüncem, AI’nın araştırma yaparak ve kanıtları düzenleyerek anlaşma profesyonellerine olağanüstü kapsamlı bir ilk tur sunduğu, ancak bu kanıtın ne anlama geldiği ve bir sonraki adımın ne olması gerektiğinin hâlâ insan yargısına kalması gerektiğidir.

Daha küçük, AI‑destekli anlaşma ekiplerinin çok daha büyük geleneksel ekiplerle rekabet edebileceğini öne sürdünüz. Bu, işlemlerin ekonomisini ve personel yapısını nasıl değiştirebilir ve bankacıların ve avukatların geleneksel olarak anlaşma temellerini öğrendikleri junior roller ne olur?

Her teknoloji nesli, işi yapan insan ihtiyacını ortadan kaldırmak yerine işin bileşimini değiştirir ve bunun M&A’da da tam olarak gerçekleştiğini düşünüyorum. Junior bankacılar, avukatlar ve analistler tarihsel olarak belgeleri incelemek, takip tablolarını güncellemek, durum tespiti isteklerini düzenlemek ve materyalleri derlemek için binlerce saat harcamışlardır. AI, bu yoğun işi üstlenebildiği için sabah 2’deki çalışma döngülerini hafifletmeli. Verimlilik artışı gerçektir. Ancak daha önemli soru, firmaların geri kazandıkları zamanı neyle değerlendirecekleridir.

Junior profesyoneller hâlâ yargı geliştirmeli, müzakerelere katılmalı ve deneyimli anlaşma yapanların nasıl düşündüğünü öğrenmelidir. AI, idari bilgi toplama işini üstlenirse, ikinci sınıf bir asistan, benim neslimden çok daha erken dönemde, iş kritik kararları doğuran anlamlı tartışmalara katılabilir ve özlü çalışmalara dahil olabilir. Bu süreci iyi yöneten firmalar, tasarruf ettikleri zamanı marj olarak almak yerine çalışanlarına yeniden yatırır.

Endüstri, bir M&A ajanını değerlendirmek için hangi ölçütleri kullanmalı? Performans, belge inceleme doğruluğu, tespit edilen durum tespiti sorunları, yanlış pozitif oranları, iş akışı tamamlama, anlaşma süresindeki azalma ya da nihai işlem sonuçlarının kalitesi üzerinden mi ölçülmeli?

Operasyonel metrikler önemlidir ve dağıttığımız her aracın etkili ve doğru olduğundan emin olmak için hepsini izliyoruz. Ancak bunlar, AI’nın görevini doğru yerine getirip getirmediğini ölçer. Müşteriler, anlaşmanın AI’yı kullandıkları için daha iyi yürütülüp yürütülmediğini bilmek ister.

Daha faydalı bulduğum sorular ve ölçütler, sistemin aksi takdirde kaçırılacak bir riski ortaya çıkarıp çıkarmadığı, ekibin daha önce mümkün olmayan daha fazla fırsatı değerlendirebilip değerlendiremediği, durum tespitinin daha kısa ama daha az kapsamlı olmadan gerçekleşip gerçekleşmediği ve üst düzey kişilerin saatlerinin daha çok müzakereye, daha az bilgi aramaya harcanıp harcanmadığı gibi konulardır. Bu konuda zaten bazı kanıtlarımız var. Araştırmamız, anlaşma yapanların %24’ünün AI sayesinde kaçıracakları bir anlaşmayı tamamladığını ve %66’sının yaşam döngüsü boyunca AI kullanımının bir işlemi riskten arındırmanın kritik bir yolu olduğunu gösteriyor.

Datasite’in H1 2026 raporu, küresel anlaşma başlangıçlarının yıllık %31 arttığını, bu artışın %52’lik bir büyüme ile Amerika’da, Avrupa, Orta Doğu ve Afrika’da %13 ve Asya‑Pasifik’te %4 artışla gerçekleştiğini gösteriyor. Bu bölgesel farklılığın nedeni nedir ve ajan‑temelli teknolojiye erişim, pazarlar arasındaki verimlilik farkını genişletebilir mi yoksa daraltabilir mi?

Veriler, son birkaç ayda birçok anlaşma yapanın hissettiklerini yansıtıyor; güven, finansman koşulları ve varlıkları pazara sunma isteğinin artmasıyla Amerika’da daha hızlı geri döndü. İlginç bir şekilde, APAC %4 ile en yavaş başlangıç büyümesini gösterdi, ancak araştırmamıza göre APAC anlaşma yapanları, AI benimseme konusunda açık bir farkla en agresif olanlar. Kaynak bulma ve ön elemeden durum tespitine kadar her aşamada AI kullanımında tüm bölgeleri geride bırakıyorlar; AI’yı düzenli olarak kullanan ya da tamamen entegre eden oran %56, EMEA’da %49 ve Amerika’da %47. Ayrıca AI’ya anlamlı karar yetkisi vermekte en rahat olanlar onlar. Benim yorumum, sınırlamanın benimsemeyi tetiklediği; anlaşma akışı zor bulunur ve ekipler daha ince çalıştığında, masadaki her profesyonelden daha fazlasını elde etme teşviki artar.

Elbette teknoloji işlemleri yaratamaz. Faiz oranlarını değiştiremez ya da düzenleyici incelemeyi kısaltmaz. Ancak bir anlaşmayı yürüterek her ekibin verimliliğini artırabilir ve bu yetenek, çalışan sayısından çok daha hızlı ölçeklenir; bu yüzden zamanla AI’nın pazarlar arasındaki verimlilik farkını genişletmek yerine daraltmasını bekliyorum.

Datasite’in Insight raporu, ekiplerin çeşitli pazarlarda işlemleri daha hızlı başlattığını, ancak durum tespitinin hâlâ uzun sürdüğünü, Asya‑Pasifik’te ortalama 238 gün olduğunu gösteriyor. Kalan darboğazların hangileri AI ajanları için en uygun, hangileri ise temelde müzakere, düzenleme, finansman koşulları ya da insan kararına bağlı?

Bir anlaşmanın başlatılması, firmalar daha iyi verilere, daha otomatik süreçlere ve fırsatları erken tanımlama konusunda daha fazla güvene sahip oldukları için önemli ölçüde hızlandı. Durum tespiti farklıdır; çünkü karmaşıklığın biriktiği yerdir ve karmaşıklık, hacim gibi sıkışmaz. Durum tespiti hâlâ APAC bölgesinde ortalama 238 gün sürüyor ve benim deneyimime göre bu sürenin çok azı analiz için harcanıyor. Çoğu zaman, değişen istekler, birden fazla danışman ve değişen önceliklere karşı belgeleri uzlaştırma gibi koordinasyon işleri oluyor.

Ancak, durum tespiti tam da ajanların desteklenmek üzere optimize edildiği alandır. İş akışları boyunca ilerlemeyi izleyebilir, eksik olanı belirleyebilir, belgeler arasındaki tutarsızlıkları ortaya çıkarabilir ve ekip henüz talep etmeden takip materyallerini hazırlayabilir. Bu yüzden yanıtlayanlarımız, AI’nın yatırım getirisi açısından en iyi performansı gösterdiği aşama olarak durum tespitini sıralıyor ve sadece %4’ü burada hiç kullanmıyor.

AI, elbette, anlamlı sınırlamalara sahiptir. İnsanlar hâlâ güven inşa etmeli, risk ve ödülleri tartmalı ve anlaşmanın fiyatına değip değmediğine karar vermelidir. Araştırmamızdaki en güçlü bulgu, en azından benim için, anlaşma yapanların AI’nın yargıyı tamamen değiştirmesinden ziyade yargıyı daha hızlı ve daha iyi bilgilendirilmiş şekilde yapmasını görmeleriydi. Sürecin ve idari işlerin daha fazla kısmı teknolojiye kaydıkça, yalnızca insanların yapabileceği sohbetler, anlaşma yaşam döngüsündeki en değerli saatler haline geliyor.

Harika röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular Datasite sitesini ziyaret etmelidir.