Outlier’in Kurucu Ortağı ve CEO’su Sean Byrnes – Röportaj Serisi

Sean Byrnes, Outlier’in CEO’su ve kurucu ortağıdır ve otomatik iş analizi platformları ve aykırı veri tanımlama konusunda önde gelen otoritedir. Outlier’i kurmadan önce, 2014 yılında Yahoo tarafından satın alınan yüksek başarılı bir mobil analitik ve reklam platformu olan Flurry’yi kurdu.

Sizce makine öğrenimi ve veri bilimi ile ilk olarak nasıl ilgilenmeye başladınız?

Her zaman şeyler inşa etmeyi sevdim ve üniversitede mühendislik okumaya karar verdim çünkü hayatımı inşa ederek geçirmenin en iyi yolu olduğunu düşündüm. Bilgisayar biliminde dersler aldım ve yavaş yavaş inşa edilen en ilginç şeylerin fiziksel değil, dünya değiştirecek bilgisayar sistemleri olduğunu fark ettim. Makine öğrenimi (ML) dersi aldım ve programların öğrenabileceğini öğrenmek beni şaşırttı! İnsanlar gibi! O dersin son gününde, profesörüne gidip makine öğrenimi üzerine çalışmaya karar verdiğimi söyledim.

Bu, beni makine öğrenimi alanında yüksek lisansa yöneltti, ancak mezun olduğum sırada endüstri henüz bir kariyer olarak makine öğrenimine hazır değildi. Yazılım şirketlerinde çalışmaya başladım, sonra kendi yazılım şirketlerimi kurdum. 2015 yılında Outlier’i kurarken, bulut teknolojileri nihayet makine öğrenimini odaklanabileceğimiz bir platform haline getirdi ve rüyamı gerçekleştirebildim!

2014 yılında Flurry, Inc.’i kurduktan sonra Yahoo tarafından satın alındı. O zamanlar Flurry’yi kurarken aklınızda neler vardı? Bu kadar büyük bir başarı olacağını hiç tahmin ettiniz mi?

Flurry’yi 2005 yılında kurma fikri, basit bir problemi çözmekti: cep telefonlarına kolayca erişmek. O zamanlar bir cep telefonu çok az şey yapabiliyordu, sadece telefon görüşmeleri yapabiliyordu ve belki de metin mesajları gönderebiliyordu. Flurry, bu bağlantılılık problemini çözmek, cep telefonlarına e-posta ve haberleri getirmek için kuruldu. BlackBerry , mobil mesajlaşmanın profesyoneller arasında bir hit olduğunu kanıtlamıştı, bu yüzden bu deneyimi tüm tüketicilere getirmeye çalıştık.

Flurry başarılı bir uygulama geliştiricisiydi, ancak daha büyük bir fırsat gördük: 2008 yılında dahili analitik platformumuzu diğer uygulama geliştiricilerine açmak. O zamanlar hem iPhone hem de Android piyasaya sürülmüştü, ancak henüz uygulamaları desteklemiyordu. Kendi Flurry uygulamalarımızla mobil uygulamaların dönüştürücü gücünü gördük, bu yüzden herkesin mobil web’e yatırım yaptığı bir zamanda, mobil uygulamalar için özel olarak tasarlanmış bir analitik platformu sunmaya karar verdik.

Bu, iyi bir zamanlama oldu. Apple (AAPL ) ve Google (GOOGL ) uygulama mağazalarını piyasaya sürerken, Flurry mobil uygulamalar için tasarlanmış bir platformla mobil uygulama devriminin ön saflarındaydı. 2008 sonbaharından itibaren, Flurry altı yıl boyunca her altı ayda bir ikiye katlandı.

2015 yılında Outlier AI’yi kurduktan sonra, bu şirketin arkasındaki hikayeyi paylaşabilir misiniz?

2014 yılında Flurry’yi Yahoo’ya sattıktan sonra, Outlier’i kurmaya karar verdim. Flurry’yi sattıktan sonra, dünyanın her yerindeki yaklaşık 500.000 analitik müşterimizle seyahat ettim ve onlardan çoğuyla görüştüm. Her gittiğim yerde, her şirket bana aynı şeyi sordu: “Sean, bu verilerinizi seviyorum, ancak bu verilerde neye bakacağımı nasıl bilebilirim?” Her şirket, her konumda ve her dikeyde, verilerin değerini bulmakta zorlanıyordu.

Bu konuda düşündüğümde, yeni bir iş zekası dönemine ulaştığımızı fark ettim. Tüm iş zekası araçlarımız, sorduğumuz soruları cevaplamak için tasarlanmıştı, ancak sorun, hangi soruları sormamız gerektiğini bilmememizdi! Otomatik olarak soruları bulan ve bize getiren yeni bir ürün nesline ihtiyacımız vardı.

Bu vizyon, otomatik iş analizi haline geldi: yazılımların, ortaya çıkan sorunları ve fırsatları otomatik olarak keşfetme yeteneği.

Şirketlerin en büyük sorunu, hangi soruyu sormak gerektiğini bilmektir. Outlier AI bu sorunu nasıl çözer?

Outlier, verilerinizi otomatik olarak analiz eder ve gizli bilgiler verir. Outlier’i verilerinizi depolayan farklı yerlere (veritabanları, bulut araçları vb.) bağlamak için birkaç dakika harcarsınız ve karşılığında, müşteri davranışlarınızın değişmesi, demografilerin değişmesi ve iş operasyonlarınızın değişmesi hakkında sorular alırsınız. Bu bilgiler, bir insan analistin rapor yazması gibi, doğal dil oluşturma ve kök neden analizi dahil olmak üzere her şeyi içerir. Başlangıç için yapılandırma, eğitim veya uygulama gerektirmez, çünkü tamamen çevrimiçi öğrenme sistemlerine dayanır.

Sonuç olarak, Outlier çok hızlı bir şekilde dağıtılabilir ve genellikle makine öğrenimi hakkında hiçbir şey bilmeyen tipik iş kullanıcıları tarafından kullanılır. Outlier’i verilerinize bağlar ve her sabah, işiniz hakkında sorgulayabileceğiniz 3-5 bilgi ile uyanırsınız. Bu, sihir gibi görünse de, aslında sadece çok matematik.

En heyecan verici kısım, Outlier’in müşterilerimizin kullandığı ilk makine öğrenimi ürünü olması ve aynı zamanda birçok durumda ilk iş zekası aracı olmasıdır. Geleneksel iş zekası araçları, kurulumu ve yapılandırması o kadar zordur ki, çoğu kullanıcı için korkutucudur. Outlier o kadar kolaydır ki, önceden deneyim olmadan çalışmaya başlayabilirsiniz.

Outlier AI hangi makine öğrenimi teknolojilerini kullanıyor?

Outlier platformu, zaman serisi modellemesinden unsupervised clustering ve öneri sistemlerine kadar birçok makine öğrenimi tekniğini kullanır. Aslında, Outlier sistemi tarafından üretilen her bir bilgi, en az bir düzine makine öğrenimi sistemi birlikte çalışmasının sonucudur! Bu, iş kullanıcılarının çok yüksek bir kalite ve doğruluk düzeyi talep ettiği için önemlidir ve hiçbir tek makine öğrenimi teknolojisi alone bu kaliteyi sağlayamaz. Bu kadar büyük bir sayıda makine öğrenimi sistemini düzenlemek son derece zordur, ancak sonuçları gördüğünüzde büyüleyici olur.

Aslında, kullanmadığımız birkaç makine öğrenimi teknolojisi vardır, örneğin derin öğrenme (sinir ağları). Outlier ürününün kritik bir parçası, kullanıcıların bir bilgiyi nasıl bulduğunu anlamasını sağlamaktır, bu da kullanıcıların makine öğrenimi hakkında hiçbir şey bilmeyen ve şeyleri basit bir şekilde açıklamanız gerektiğini isteyen kullanıcılar için çok önemlidir. Derin öğrenme gibi yaklaşımlara açıklama getirmek için harika çalışmalar đang yapılır ve geliştirme devam ettikçe bunları eklemeye başlayabiliriz.

Siz ayrıca bir melek yatırımcısınız. Hangi tür şirketlere veya girişimcilere yatırım yapıyorsunuz?

Ben, problemleri çözen şirketlere ve girişimcilere yatırım yapıyorum. Bir problem, bir kişinin istediği veya ihtiyaç duyduğu şey ile elde edebileceği şey arasındaki farktır. En önemli şey, çözdüğünüz problemin potansiyelini ve pazar boyutunu arıyorum. Eğer pazar boyutu 50 milyon dolar ise, 10 milyon dolarlık yatırımın 20 katına ulaşamazsınız, ancak pazar boyutu 1 milyar dolar ise ulaşabilirsiniz. Eğer 10 yıl içinde şirketinizin bu ölçekte çalışabileceğini hayal edebilirsem, dikkatimi çekeceksin. Bunun için aşağıdaki adımları iyi yapmanız gerekir:

1. Plan sunun. Planınız değişebilir, ancak uzun vadeli bir planınız olmalıdır. Eğer başlangıçta inandırıcı bir plan sunamazsanız, pazar değiştiğinde yeni bir plan çıkarmak da zor olacaktır. Sunacağınız plan, büyüdükçe karşılaşacağınız ana risk faktörlerini de tanımlamanıza yardımcı olacaktır.
2. İnanılmaz olduğunuzu gösterin. Planınızı zaten işinizi kurarken uygulamaya başladınız, bu nedenle iyi nasıl uyguladığınızı gösterin. İlerlemiş olmanız, neden yatırım yapılacağına dair bir neden değildir, ancak planınızın inandırıcı olduğunu ve planlarınıza göre hareket edebileceğinizi kanıtlar.
3. Takımınızı tanıtın. On yıl uzun bir süredir. Eğer şirketiniz çok başarılı olacaksa, uzun ve zor bir yol olacak. Takımınız kritiktir, çünkü şirketinizi zor zamanlardan geçirecek ve yatırımcıya, bunu yapabileceğinize inanması gereken kişilerdir. Sonunda size yatırım yapıyorlar.
4. Kazanmak için oynayın. Eğer gerçekten büyük bir fırsat bulduysanız ve 20 kat getiri sağlayabilirse, muhtemelen birçok diğerinin de aynı şeyi bulduğunu unutmayın. Rekabette kazanmak için ayırt edici bir avantaj sunmanız gerekir.

Son bir konuşmanızda, girişimcilerin yeni bir kategori ürün satabilmek için ya yeni bir kategori ürün satabilmeli ya da müşteriye nasıl kullanacağını söyleyebilmeli, ancak ikisini aynı anda yapamayacağından bahsettiniz. Bu yorumunuzu açıklar mısınız ve bu mentalitenin başarılı olmak için neden önemli olduğunu açıklar mısınız?

Yeni kategori ürünler yeni olduğu için, birinin günlük rutininin bir parçası olmayacaktır. İnsanlar meşgul, bu nedenle çoğu zamanı zaten kullandıkları ürünlerle dolu. Yeni bir kategori olarak, birinin günlük rutinine girmek için zaman kazanmalısınız ve bunu, onların yaşamına girmek istedikleri şekilde yapmalısınız. Onlara nasıl kullanacaklarını söyleyemezsiniz, çünkü bu, onlara nasıl sığdırılacağını söylemek anlamına gelir, esnek olmalısınız. Zamanla, kendinizi kanıtladıktan sonra, günlük alışkanlıklarının bir parçası olabilir ve sonra onlara nasıl kullanacaklarını söyleyebilirsiniz.

Eğer sadece mevcut bir ürünün yerine geçmek için bir şey inşa ediyorsanız, o zaman zaten o tür bir ürün için kişinin gününde zaman ayrılmış demektir. Bu durumlarda, zamanı önce diğer ürünlerden önce ele geçirmek için onlara nasıl kullanacaklarını söylemek istersiniz.

15 yılı aşkın bir süredir tüketici ve şirketler için ödül kazanan kullanıcı arayüzleri inşa ettiniz. Bir arayüzü diğerlerinden ayıran nedir?

Harika bir kullanıcı deneyimi, kullanıcının hemen başlayabilmesi ve eğitim veya öğretici videolara gerek kalmamasıdır. Çok fazla ürün, uzman bir kullanıcı haline geldiğinde neler mümkün olabileceğine odaklanır, ancak çoğu kullanıcı, uzman haline gelmeden önce vazgeçer, bu nedenle bu gelişmiş özellikler asla kullanılmaz. Bir ürün tasarımcısının geliştirebileceği en önemli beceri, kendini sürekli olarak ilk kez kullanıcı olarak konumlandırmak ve ürünün her yönünü keşfetmektir.

Harika bir kullanıcı arayüzünün bir diğer önemli yönü, “görünür ayrım” dediğim şeydir. Ürününüzü kullandığınız ilk 30 saniye içinde, ürününüzün diğerlerinden ne farklı olduğunu bilmeniz gerekir. Eğer 30 saniyeden daha uzun sürerse veya açıklamanız gerekiyorsa, kullanıcılar çok önce vazgeçer ve diğer ürünlerle devam eder. İnsanlar bugün çok fazla ürünle çevrili, bu nedenle dikkatlerini çekmek ve neyin farklı olduğunu anlamalarını sağlamak için çok hızlı hareket etmeniz gerekir. Bu, tüketici ürünlerinden şirket yazılımlarına kadar her şey için geçerlidir.

Rekabet avantajları düşünüldüğünde, çoğu insan karmaşık teknolojiler düşünür, ancak harika kullanıcı deneyimleri en iyi rekabet avantajlarından bazılarıdır. Bir ürünün pürüzsüz ve büyüleyici bir kullanıcı deneyimi sunması, çok fazla nüans ve ayrıntı içerdiğinden, bunu kopyalamak çok zordur.

Siz ayrıca şirketlere danışmanlık yapıyorsunuz. Hangi şirketler size başvurmalıdır?

Ben, tüketici uygulamalarından finansal hizmetlere, şirket yazılımlarına kadar geniş bir yelpazede şirketlere danışmanlık yapıyorum. Tek şartım, kurucuların gerçekten öğrenmek istemesi ve hem olumlu hem de olumsuz geri bildirimi kabul etmeleridir. Kariyerimdeki en değerli danışmanlar, gürültüyü kesip bana dürüst ve eleştirel geri bildirimi verdiler, даже eğer zor duyuluyorsa. Çok fazla danışman sadece olumlu şeyler söyler ve kurucuları yüceltir, ancak ben bunun uzun vadede yardımcı olmadığını düşünüyorum. Kariyerimdeki farklı türden destekçilere ihtiyacınız olduğu hakkında bir blog yazısı (Koçlar ve Teşvikçiler) yazdım.

Harika bir röportaj için teşekkür ederim, girişimcilerin bu bilgelik parçalarına dikkat etmeleri gerekir. Daha fazla öğrenmek isteyen okuyucular Outlier’i ziyaret edebilir.