Sean Byrnes, Outlier’in Kurucu Ortağı ve CEO’su – 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, Sean, 2014 yılında Yahoo tarafından satın alınan yüksek başarılı bir mobil analitik ve reklam platformu olan Flurry‘yi kurdu.

Sizce makine öğrenimi ve veri bilimiyle ilk olarak nasıl ilgilenmeye başladınız?

Her zaman şeyler inşa etmeyi severim ve üniversitede mühendislik okumaya karar verdim çünkü hayatımı inşa ederek geçirmenin en iyi yolu olduğunu düşündüm. Bilgisayar bilimi dersleri almaya başladım ve yavaş yavaş en interessan şeylerin fiziksel değil, dünya değiştirecek bilgisayar sistemleri olduğunu fark ettim. Makine öğrenimi (ML) dersi aldım ve programların insan gibi öğrenebileceğini öğrenmek beni şaşırttı! O dersin son gününde, profesörüme gittiğimde ve hayatımı makine öğrenimiyle çalışarak geçirmek istediğimi söyledim.

Bu, beni makine öğrenimi alanında yüksek lisans yapmaya yöneltti, ancak mezun olduğum sırada endüstri hala bir kariyer olarak makine öğrenimini destekleyecek kadar gelişmemişti. Yazılım şirketlerinde çalışmaya başladım, sonra kendi yazılım şirketlerimi kurdum. 2015 yılında Outlier’i kurarken, bulut teknolojileri nihayet makine öğrenimini odaklanabileceğimiz bir platform haline getirmişti ve hayalim gerçek oldu!

2014 yılında Flurry, Inc.’i kurdunuz ve daha sonra Yahoo tarafından satın alındı. Flurry’i kurarken aklınızda neler vardı? Başarıya ulaşacağınızı hiç düşünmüştün?

Flurry’i 2005 yılında kurma fikri, basit bir problemi çözmekti: e-postalarına kolay erişim. Bu, cep telefonlarının sadece telefon görüşmeleri yapabildiği ve belki de metin mesajları gönderebildiği bir zamandı. Flurry, bu bağlantılılık problemini çözmek, e-posta ve haberleri cebimizdeki cihazlara getirmek için kuruldu. Blackberry, mobil mesajlamanın profesyoneller arasında bir hit olduğunu kanıtlamıştı, bu nedenle biz de bu deneyimi tüm tüketicilere getirmeye çalıştık.

Flurry başarılı bir uygulama geliştiricisiydi, ancak daha büyük bir fırsat gördük ve 2008 yılında iç analitik platformumuzu diğer uygulama geliştiricilerine açmaya karar verdik. O zamanlar, hem iPhone hem de Android piyasaya sürülmüştü, ancak henüz uygulamaları desteklemiyorlardı. Kendi Flurry uygulamalarımız aracılığıyla mobil uygulamaların dönüştürücü gücünü gördük, bu nedenle daha büyük bir devrimin geldiğine inandık,尽管 Apple, iPhone’un asla uygulamaları çalıştırmayacağını açıklamıştı. Herkes mobil web’e yatırım yaparken, biz mobil uygulamalar için tasarlanmış bir analitik platformu sunarak mobil uygulamalara tümüyle odaklandık.

Sonuç olarak, iyi bir zamanlama yaptık. Apple ve Google, uygulama mağazalarını piyasaya sürerken, Flurry, üç yıl boyunca kendi platformumuzu kullanmamızın ardından mobil uygulamalar için tasarlanmış bir platformla mobil uygulamalar devriminin başlangıcında yer alıyordu. 2008 sonbaharından itibaren, Flurry altı yıl boyunca her altı ayda bir işini ikiye katladı.

2015 yılında Outlier AI’ı lançediniz. Bu şirketin arkasındaki hikayeyi paylaşabilir misiniz?

2014 yılında Flurry’yi Yahoo’ya sattıktan sonra, dokuz yıllık bir yolculuğun ardından, yaklaşık 500.000 analitik müşterimiz vardı ve ben mümkün olduğunca çok müşteriyle görüşmeye çalıştım. Her gittiğim yerde, her şirket bana aynı şeyi sordu: “Sean, bana verdiğiniz bu verileri seviyorum, ancak bu verilerde neye bakacağımı nasıl bilebilirim?” Her şirket, her konumda ve her dikeyde, verilerin değerini bulmakta zorlanıyordu.

Üzerine düşündüğümde, yeni bir iş zekası çağına ulaştığımızı fark ettim. Tüm iş zekası araçlarımız, sorduğumuz soruları yanıtlamaya tasarlanmıştı, ancak sorun, sormamız gereken soruları bilmememizdi! Otomatik olarak bu soruları bulabilen ve bize getirebilen bir yeni ürün nesiline ihtiyacımız vardı.

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

Şirketlerin en büyük problemi genellikle neye bakacağını bilmemektir. Outlier AI’ın bu problemi nasıl çözdüğünü açıklar mısınız?

Outlier, verilerinizi otomatik olarak analiz ederek gizli içgörüler sağlar. Verilerinizi barındıran farklı yerlere (veritabanları, bulut araçları vb.) Outlier’i bağlamanız birkaç dakika sürer ve karşılığında, müşteri davranışlarınızın değişimi, demografik özelliklerin kayması ve iş operasyonlarınızın değişimi hakkında sorular içeren bir besleme alırsınız. Bu içgörüler otomatik olarak üretilir, ancak bir insan analistin bir rapor yazması gibi, doğal dil oluşturma ve kök neden analizini içerir. Başlangıç için yapılandırma, eğitim veya uygulama gerektirmez, çünkü tamamen çevrimiçi öğrenme sistemlerine dayanır.

Sonuç olarak, Outlier cực rápido bir şekilde dağıtılabilir ve genellikle makine öğrenimi hakkında hiçbir şey bilmeyen tipik iş kullanıcıları tarafından kullanılır. Verilerine Outlier’i bağlarlar ve her sabah, işleri hakkında sorgulayacakları 3-5 şey hakkında bir dizi içgörüyle uyanırlar. Büyü gibi görünüyor, ancak sadece çok matematik.

En heyecan verici kısım, Outlier’in müşterilerimizin kullandığı ilk makine öğrenimi ürünü olması, birçok durumda ise 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, hiçbir ön deneyim olmadan çalışmaya başlayabilirsiniz.

Outlier AI hangi makine öğrenimi teknolojilerini kullanıyor?

Outlier platformu, zaman serisi modellemesinden denetimsiz kümeleme ve öneri sistemlerine kadar çok çeşitli makine öğrenimi tekniklerini kullanır. Aslında, Outlier sistemi tarafından üretilen her bir içgörü, en az bir düzine makine öğrenimi sisteminin birlikte çalışmasının sonucudur! Bu önemlidir, çünkü iş kullanıcıları, tek bir ML teknolojisinin üretmeyeceği çok yüksek bir kalite ve doğruluk düzeyi talep eder. Bu kadar büyük sayıda ML sistemini düzenlemek cực zor, ancak sonuçları gördüğünüzde büyüleyici.

Aslında, derin öğrenme (sinir ağları) gibi kullandığımız birkaç ML teknolojisi vardır. Outlier ürününün kritik bir parçası, kullanıcının bir içgörüyü nasıl bulduğunu tam olarak bilmesidir, bu nedenle açıklanabilirlik önemlidir. Bu, makine öğrenimi hakkında hiçbir şey bilmeyen ve size şeyleri basit terimlerle açıklamanız gereken kullanıcılarla güven oluşturmak için kritiktir. Derin öğrenme gibi yaklaşımlara açıklanabilirlik getirmeye yönelik bazı harika çalışmalar var ve geliştirildikçe bunları ekleyebiliriz.

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

Sorunları çözen şirketlere ve girişimcilere yatırım yapıyorum. Bir problem, bir kişinin istediği veya ihtiyaç duyduğu şey ile bugün elde edebileceği şey arasındaki farktır. En önemli şey, çözdüğünüz problemın potansiyelini ve pazarın büyüklüğünü arıyorum. Eğer 10 milyon dolarlık yatırımın 20 katına ulaşabileceğinizi görebiliyorsam, dikkatimi çekeceksin. Bunu yapmak için:

1. Planı sun. Planınız değişebilir, ancak ilk başta inandırıcı bir uzun vadeli plana ihtiyacınız var. İlk başta inandırıcı bir plan oluşturamazsanız, pazar değiştiğinde yeni bir plan oluşturmanız da muhtemel değildir. Sunacağınız plan, şirketinizin büyüdükçe karşılaşacağı ana risk faktörlerini de tanımlamak için hizmet edecektir.
2. İnanın. Planınıza already uyuyor olmalısınız, bu nedenle işinizi kurarken ne kadar iyi uyguladığınızı gösterin. İlerlemeniz, neden yatırım yapılacağına dair nedenler değildir, ancak planınızın inandırıcı olduğu ve planlarınıza uyabileceğinizi kanıtlar.
3. Takımı sat. On yıl uzun bir süredir. Şirketiniz çok başarılı olacaksa, uzun ve zor bir yol olacak. Takımınız kritiktir, çünkü şirketinizi zor zamanlardan geçirecek ve yatırımcıya, bunu yapabileceğinize inanması gerekir. Sonunda, size yatırım yapıyorlar.
4. Kazanmaya çalış. Eğer gerçekten büyük bir fırsat bulduysanız, muhtemelen birçok diğerinin de aynı şeyi bulduğunu göreceksiniz. Rekabette kazanmak için benzersiz bir avantaj göstermeniz gerekir. Birçok rakip aynı hedefe ulaşmaya çalışırken, bunu başarmak için nasıl kazanacağınızı göstermelisiniz.

Son bir konuşmanızda, girişimcilerin yeni bir kategori ürününü satmaları veya müşteriye nasıl kullanacağını söylemeleri gerektiğini, ancak her ikisini aynı anda yapamayacaklarını söylediniz. Bu yorumunuzu kısaca açıklar mısınız ve bu zihniyetin başarılı olmak için neden önemli olduğunu açıklar mısınız?

Yeni ürün kategorileri yenidir, bu nedenle birinin günlük rutininin bir parçası olmayacaktır. İnsanlar meşgul, bu nedenle zamanlarının çoğu zaten kullandıkları ürünler tarafından zaten talep edilmektedir. Yeni bir kategori olarak, günlük rutinlerinde size zaman kazandırmak zorundasınız ve bunu, hayatlarına girmek istediğiniz şekilde esnek olarak yaparsınız. Onlara nasıl kullanacaklarını söyleyemezsiniz, çünkü bu, onlara nasıl uyduğunuzu söylemek olurdu, esnek olmanız gerekir. Zamanla, kendinizi kanıtladıktan sonra, günlük alışkanlıklarının bir parçası haline gelebilir ve o zaman onlara ürünü nasıl kullanacaklarını söyleyebilirsiniz.

Eğer mevcut bir ürünün yerine geçecek bir şey inşa ediyorsanız, yeni bir kategori değilse, zaten o tür bir ürün için günün içinde zaman ayrılmış demektir. Bu durumlarda, zamanı diğer ürünlerden önce ele geçirmek için onlara nasıl kullanacaklarını söylemek istersiniz, böylece zaman kaybolmadan önce onu iddia edersiniz.

15 yılı aşkın bir süredir, hem tüketici hem de kurumsal şirketler için ödül kazanan kullanıcı arayüzleri inşa ediyorsunuz. Bir arayüzü, rekabetten ayıran nedir?

Harika bir kullanıcı deneyimi, eğitim veya öğretici videolara gerek kalmadan hemen başlayabileceğiniz bir şeydir. Çok fazla ürün, kullanıcı uzman haline geldiklerinde mümkün olan şeylere 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 ürün gören bir kullanıcının yerine koymaktır ve ürünün ilk kez görüldüğünde ortaya çıkan tüm karışıklık ve sürtüşmeyi tanımlamaktır.

Bir başka önemli yön, “görünür farklılık” dediğim şeydir. Ürününüzü ilk 30 saniye içinde, ürününüzün başka hiçbir şeyden farklı olduğunu tam olarak bilmeniz gerekir. 30 saniyeden daha uzun sürerse veya açıklamanız gerekiyorsa, ürününüzü anlamadan önce vazgeçerler. İnsanlar bugün ürünlerle boğuldular, bu nedenle dikkatlerini çekmek ve neyin sizi farklı kıldığını anlamalarını sağlamak için çok hızlı hareket etmeniz gerekir. Bu, tüketici ürünlerinden kurumsal yazılıma kadar her şey için geçerlidir.

Rekabet avantajları düşünüldüğünde, çoğu kişi karmaşık teknolojilere odaklanır, ancak harika kullanıcı deneyimleri en iyi rekabet avantajlarından bazılarıdır. Bir ürünün büyüleyici ve sihirli bir kullanıcı deneyimini kopyalamak çok zordur, çünkü bunu yapmak, çok fazla nüans ve ayrıntı gerektirir.

Siz ayrıca şirketlere danışmanlık yapıyorsunuz. Hangi şirketler size başvurmalıdır?

Tüketici uygulamalarından finansal hizmetlere, kurumsal yazılım şirketlerine kadar geniş bir yelpazede şirketlere danışmanlık yapıyorum. Tek kriterim, kurucuların gerçekten öğrenmek istemesi ve hem olumlu hem de olumsuz geri bildirimi kabul etmeye açık olmasıdır. Kariyerimde bana en büyük faydayı sağlayan danışmanlar, tüm gürültüyü keserek bana dürüst ve eleştirel geri bildirimi verdiler, даже eğer bunu duymak zor oldu. Birçok danışman sadece olumlu şeyler söylemeye ve kurucuları yükseltmeye çalışır, bu da değerli, ancak uzun vadede yardımcı olmaz. Bu farkı, Coaches vs Cheerleaders adlı bir blog yazısında, founder yolculuğunda ihtiyaç duyacağınız farklı türdeki destekçiler hakkında özetledim.

Harika bir röportaj için teşekkür ederiz, girişimcilerin bu bilgelik parçalarına dikkat etmeleri gerekir. Daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular, Outlier’i ziyaret etmelidir.