Soham Mazumdar, WisdomAI’nin Kurucu Ortağı ve CEO’su – Röportaj Serisi

Soham Mazumdar WisdomAI’nin kurucu ortağı ve CEO’sudur. WisdomAI, AI sürümlü çözümlerin ön saflarında yer alan bir şirkettir. WisdomAI’yi 2023 yılında kurmadan önce, Rubrik’in kurucu ortağı ve baş mimarı olarak şirketin 9 yıllık bir süre boyunca ölçeklenmesinde kilit bir rol oynadı. Soham, daha önce Facebook ve Google’da mühendislik liderliği rollerinde bulunmuş ve core arama altyapısına katkıda bulunmuş ve Google Kurucuları Ödülü ile tanınmıştır. Ayrıca, Facebook tarafından satın alınan bir mobil sadakat platformu olan Tagtile’i de kurmuştur. Yazılım mimarisi ve AI yenilikleri alanında iki thập yılın üzerinde deneyime sahip olan Soham, San Francisco Körfez Bölgesi’nde yer alan bir deneyimli girişimci ve teknoloji uzmanıdır.

WisdomAI bir AI-yerli iş zekası platformudur ve şirketlere, özel “Bilgi Kumaşı” aracılığıyla yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri entegre ederek gerçek zamanlı, doğru içgörüler sağlamalarına yardımcı olur. Platform, verileri bağlamını oluşturan, iş diliyle iş sorularına cevap veren ve trendleri veya riskleri proaktif olarak ortaya çıkaran özel AI ajanlarını güçlendirir – ancak hayali içerik oluşturmaz. Geleneksel BI araçlarının aksine, WisdomAI, sorgu oluşturma için salt olarak GenAI kullanır, böylece yüksek doğruluk ve güvenilirlik sağlar. Mevcut veri ekosistemleriyle entegre olur ve şirket düzeyinde güvenlik desteği sunar ve Cisco ve ConocoPhillips gibi büyük şirketler tarafından erken benimştir.

Rubrik’in kurucu ortaklarından biri olarak, şirketin büyük bir girişim başarısına ulaşmasına yardımcı oldunuz. 2023 yılında WisdomAI’yi kurmak için neden ayrıldınız ve bu yeni yönü belirleyen özel bir an oldu mu?

Kurumsal veri verimsizliği problemi beni doğrudan karşıma çıkardı. Rubrik’teki zamanım boyunca, Fortune 500 şirketlerinin verilere boğulduğunu ancak içgörülerden yoksun kaldıklarını gördüm. İnşaat ettiğimiz altyapıyla birlikte, şirketlerin yalnızca %20’si gerçekten verilere erişimi olan ve bunları günlük işlerinde etkili bir şekilde kullanabilen kullanıcıları sahip oldu. Bu, gerçekten büyük ve sistematik bir problemdi ve kimse bunu gerçekten çözmemişti.

Doğasımda bir yapımcıyım – Google’dan Tagtile’e, Rubrik’e ve şimdi WisdomAI’ye uzanan yolculuğumda bunu görebilirsiniz. Temel zorlukları üstlenmek ve sıfırdan çözümler inşa etmek beni enerjilandırır. Rubrik’i girişim başarısına ulaştırmaya yardımcı olduktan sonra, yine benzer şekilde iddialı bir şeyi ele alma konusunda girişimci çekimini hissettim.

Son olarak, AI fırsatı göz ardı edilemezdi. 2023 yılına gelindiğinde, AI’nin nihayet veri kullanılabilirliği ile veri kullanılabilirliği arasındaki boşluğu köprüleyebileceği açıktı. Zaman, her şirketin veri içgörülerini demokratikleştirebilecek bir şey inşa etmek için mükemmeldi.

Açıklık anı, her şeyi WisdomAI’de birleştirebileceğimizi – Rubrik’te öğrendiğim kurumsal veri altyapısını AI’nin dönüştürücü potansiyeliyle birleştirerek bu temel verimsizlik problemini çözme fırsatı – anladığım anda geldi.

WisdomAI, “Bilgi Kumaşı” ve AI ajanları sunar. Bu sistemlerin geleneksel BI panellerinin ötesine nasıl birlikte çalıştığını açıklar mısınız?

Verileri olduğu yerde – yapılandırılmış, yapılandırılmamış ve hatta “kirli” verilerle – çalışabilen bir ajanslı veri içgörüsü platformu inşa ettik. Analitik ekiplerinin raporlar çalıştırması yerine, iş yöneticileri doğrudan sorular sorabilir ve ayrıntılara inebilir. Platformumuz, herhangi bir veri ambarlama sisteminde, sorgu günlüklerini analiz ederek eğitilebilir.

Snowflake, Microsoft Fabric, Google’ın BigQuery, Amazon’un Redshift, Databricks ve Postgres gibi büyük bulut veri hizmetleriyle uyumluyuz ve ayrıca excel, PDF, powerpoint gibi belge formatlarını da destekliyoruz.

Geleneksel araçların aksine, analistler için tasarlanmış araçların aksine, konuşma arayüzümüz, iş kullanıcılarının doğrudan cevaplar almasına ve çoklu ajan mimarimiz, çeşitli veri sistemleri boyunca karmaşık sorgulara olanak tanır.

WisdomAI, GenAI’yi cevap oluşturmaından ayırarak hayali içerikten kaçındığını vurguladınız. Sisteminizin GenAI’yi farklı şekilde kullanmasını ve neden bu durumun şirketlerin güveni için önemli olduğunu açıklar mısınız?

AI Hazır Bağlam Modelimiz, organizasyonun verilerini eğitir ve yüksek semantik doğrulukla cevaplar verirken veri gizliliği ve yönetimini korur. Ayrıca, LLM’lere ham verileri beslemek yerine, verileri farklı sistemlerden çıkarmak için iyi tanımlanmış sorgular oluşturmak için GenAI kullanıyoruz. Bu, hayali içerik ve güvenlik endişeleri ile ilgili olarak çok önemlidir.

“Ajanslı Veri İçgörüsü Platformu” terimini coinlediniz. Ajanslı zeka, geleneksel analitik araçlarından veya standart LLM tabanlı asistanlardan nasıl farklıdır?

Geleneksel BI yığınları, karar alma süreçlerini yavaşlatır, çünkü her soru, uzmanların elinden geçerek veri silolarından ve rapor oluşturucuların yenileme süreçlerinden geçer. Bir chief revenue officer, çeyreği nasıl kapatacağını öğrenmek isterse, cevap genellikle bir dizi el değiştirir – CRM.extract’leri işleyen analistler, dosyaları birleştiren veri mühendisleri ve rapor oluşturucular – basit bir sorguyu birkaç günlük bir projeye dönüştürür.

Platformumuz, bu siloları yıkar ve tüm verilerin derinliğini tek bir tuşla uzakta tutar, böylece CRO, başlıca metriklere ve satır düzeyindeki ayrıntılara saniyeler içinde ulaşabilir.

Artık analist kuyruğunda beklemek yok, önceden tanımlanmış paneller yok – sadece işin hızında sunulan gerçek self-servis içgörüler.

WisdomAI, her şirketin benzersiz veri sözlüğü ve yapısına nasıl uyum sağlar? Bilgi Kumaşı’nı iyileştirmede insan girdisi什么 rol oynar?

Verileri olduğu yerde ve nasıl olursa olsun – bu esasen kurumsal iş zekasının kutsal kasesidir. Geleneksel sistemler, yapılandırılmamış verileri veya “kirli” verileri – hatalar veya yazım hataları ile – işleyecek şekilde tasarlanmamıştır. Bilgiler çeşitli kaynaklar – veritabanları, belgeler, telemetri verileri – arasında olduğunda, şirketler bu bilgileri birleştirmekte zorlanırlar.

Bu çeşitli veri türlerini işleyemeyen geleneksel sistemler, değerli bağlamları ayrı sistemlerde izole bırakır. Platformumuz, herhangi bir veri ambarlama sisteminde, sorgu günlüklerini analiz ederek eğitilebilir, böylece her organizasyonun benzersiz veri sözlüğü ve yapısına uyum sağlar.

WisdomAI’nin geliştirme sürecini ‘vibe coding’ olarak tanımladınız – ürün deneyimleri doğrudan koda inşa ederek, ardından gerçek dünya kullanımıyla yineleme. Bu yaklaşımın size geleneksel ürün tasarımına kıyasla hangi avantajları sağladığını açıklar mısınız?

“Vibe coding”, yazılımın inşa edilme şeklinin önemli bir değişimidir, burada geliştiriciler, AI araçlarının gücünü kullanarak doğal dilde istenen işlevi tanımlayarak kod oluşturabilir. Bu, bir zeka asistanı gibi davranır ve sizin için kodu yazar. Bu, geleneksel olarak kodlama için gereken manuel çabayı ve zamanı önemli ölçüde azaltır.

Yıllarca, dijital ürünlerin oluşturulması, genellikle tanıdık bir senaryoyu izledi: ürün ve UX tasarımını titizlikle planlayın, ardından geliştirmeyi gerçekleştirin ve geribildirimlere dayanarak yineleyin. Mantık açıktı, çünkü ön tasarım aşamasında yatırım yapmak, daha pahalı ve zaman alıcı geliştirme aşamasında maliyetli yeniden çalışmayı en aza indirir. Ancak, geliştirme aşamasının maliyeti ve zamanı dramatik olarak azalırken ne olur? Bu yetenek, geleneksel geliştirme dizisini başaşağı çevirir. Aniden, geliştiriciler, ayrıntılı ürün ve UX tasarımları tamamlanmadan önce, gereksinimlerin yüksek düzeyde bir anlayışına dayanarak işlevsel yazılım inşa etmeye başlayabilirler.

AI kodu oluşturma hızıyla, ayrıntılı ön tasarımlar oluşturma çabası, belirli bağlamlarda, işlevsel bir yazılımın temel bir versiyonunu çalışır duruma getirmek için gereken çabadan daha zaman alıcı hale gelebilir. Yeni paradigm, “vibe coding” dünyasında şu olur: önce uygulayın (AI ile kodlayın), ardından uyarlayın (tasarım ve rafine edin).

Bu yaklaşım, temel kavramların gerçek kullanıcı doğrulamasına çok erken olanak tanır. Gerçek bir işlevin işlevselliği hakkında geri bildirim almadan önce, ayrıntılı görsel tasarımlarına büyük ölçüde yatırım yapmayı hayal edin. Bu, daha kullanıcı odaklı tasarımlara yol açabilir, çünkü tasarım süreci, somut bir ürünle nasıl etkileşime girdiklerine doğrudan bağlı olarak bilgilendirilir.

WisdomAI’de, AI kodu oluşturmayı aktif olarak benimsiyoruz. Hızlı ilk geliştirmeyi benimsememiz, çekirdek işlevlerin gerçek kullanıcı geri bildirimi alabilmemize ve bu geri bildirimi canlı ürün üzerinde toplamamıza olanak tanır. Bu, tasarım ekibimizin sonra gerçek dünya kullanımına dayanarak kullanıcı deneyimini ve görsel tasarımı rafine etmesine olanak tanır, böylece daha etkili ve kullanıcı sevdiği ürünleri daha hızlı elde eder.

Satış ve pazarlama, üretim ve müşteri başarısı gibi çeşitli iş kullanım durumlarını hedefleyen WisdomAI. Hangi dikeyler en hızlı benimsemeyi gördü ve hangi kullanım durumları etkileri açısından sizi şaşırttı?

Çoklu müşterilerle dönüştürücü sonuçlar gördük. F500 petrol ve gaz şirketi ConocoPhillips için, delme mühendisleri ve operatörler şimdi platformumuzu kullanarak karmaşık kuyu verilerini doğal dilde sorgulayabiliyorlar. WisdomAI’den önce, bu mühendislerin teknik yardım olmadan temel operasyonel sorular için bile – kuyu durumu veya iş performansı hakkında – teknik yardıma ihtiyaçları vardı. Şimdi, aynı konuşma arayüzü aracılığıyla bu bilgileri anında erişebilir ve aynı zamanda delme el kitabı karşılaştırma yapabilirler. Altı aylık bir süreçte birçok AI satıcısını değerlendirdiler ve bizim çözümümüz en yakın rakibimize göre %50’lik bir doğruluk gelişimi sağladı.

Hiper büyüme Siber Güvenlik şirketi Descope’de, WisdomAI, Satış ve Finans için sanal bir veri analisti olarak kullanılıyor. Rapor oluşturma süresini 2-3 günden 2-3 saate – %90’lık bir azalma – düşürdük. Bu, haftalık satış toplantılarını veri toplama egzersizlerinden, eyleme geçirilebilir içgörüler üzerine odaklanan stratejik oturumlara dönüştürdü. CRO’muzun not ettiği gibi, “Wisdom AI, verilere parmak uçlarıma getirir. Gerçekten verileri demokratikleştirir, soruları yanıtlamak ve günümüze devam etmek için bana güç verir, ancak bir soruyu tanımlamak, bir cevap oluşturmak için jemandi beklemek ve 5 gün sonra almasını sağlamak yerine.”

Bir praktik örnek: Bir chief revenue officer, “Çeyreği nasıl kapatacağım?” sorusunu sorar. Platformumuz, odaklanılması gereken bekleyen anlaşmaları hemen listeler ve her birinin neden geciktiğini – müşterilerin cevap beklediği belirli sorular gibi – sağlar. Bu, 5 tuş vuruşu ile 5 uzman ve günler gecikme yerine gerçekleşir.

Şirketler bugün paneller, raporlar ve silo edilmiş araçlarla aşırı yüklenmiştir. İş zekası hakkında şirketlerin sahip olduğu en yaygın yanlış anlaşılmalar nelerdir?

Şirketler, karar alma süreçlerini hızlandırmak için kullanamadıkları büyük miktarda veri ile boğuşmaktadır. Sorun, sadece verilere sahip olmak değil, verilerin doğal haliyle – genellikle “kirli” veriler – çalışmaktır. Şirketler, altyapıya büyük yatırımlar yapar, ancak katı paneller, kötü veri hijyeni ve silo edilmiş bilgiler nedeniyle tıkanıklık yaşar. Çoğu şirket, raporları çalıştırmak için uzman ekiplere ihtiyaç duyar, bu da iş liderlerinin hızlı cevaplar istediğinde önemli gecikmelere neden olur. Verileri tüketilen arayüz, bulut veri motorları ve veri bilimi alanındaki ilerlemelere rağmen, eskimiştir.

WisdomAI’yi mevcut BI araçları gibi Tableau veya Looker’in yerini alacak bir araç olarak mı görüyorsunuz? Geniş şirket veri yığını içinde nasıl bir yere sahip olacaksınız?

Snowflake, Microsoft Fabric, Google’ın BigQuery, Amazon’un Redshift, Databricks ve Postgres gibi büyük bulut veri hizmetleriyle uyumluyuz ve ayrıca excel, PDF, powerpoint gibi belge formatlarını da destekliyoruz. Yaklaşımımız, insanların veri tükettiği arayüzü dönüştürür, bu, bulut veri motorları ve veri bilimi alanındaki ilerlemelere rağmen, eskimiştir.

WisdomAI’yi beş yıl içinde nerede görüyorsunuz ve ajanslı zeka kavramının şirketler arası manzara boyunca nasıl evrileceğini görüyorsunuz?

Analitiklerin geleceği, uzmanlara dayalı raporlardan, herkesin erişebileceği self-servis zekaya doğru ilerlemektedir. BI araçları 20 yılı aşkın bir süredir var, ancak benimsenme oranı şirket çalışanlarının yalnızca %20’sine ulaşmıştır. Öte yandan, yalnızca 12 ayda, %60’lık işyeri kullanıcıları ChatGPT’yi benimsedi, birçokları veri analizi için kullandı. Bu dramatik fark, konuşma arayüzlerinin benimsenmesini artırma potansiyelini gösterir.

Tüm çalışanların teknik becerilere ihtiyaç duymadan doğrudan verilere sorgu gönderabileceği bir değişim görmekteyiz. Gelecek, AI’nin hesaplamalı gücünü doğal insan etkileşimi ile birleştirecek ve içgörülerin, kullanıcılara proaktif olarak bulundukları yerde ulaşmasını sağlayacaktır.

Harika röportaj için teşekkür ederiz, WisdomAI hakkında daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular WisdomAI ziyaret edebilir.