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

Soham Mazumdar, WisdomAI’nin kurucu ortağı ve CEO’sudur. WisdomAI, AI destekli çözümlerin ön saflarında yer alan bir şirkettir. WisdomAI’yi 2023 yılında kurmadan önce, Rubrik’in kurucu ortağı ve baş mimarı olarak görev yaptı ve şirketin 9 yıllık bir dönemde ölçeklenmesinde kilit bir rol oynadı. Soham, daha önce Facebook (META ) ve Google’ (GOOGL ) de mühendislik liderlik rollerinde bulunmuş ve core arama altyapısına katkıda bulunmuş, Google Kurucu Ödülü’ne layık görülmüştür. Ayrıca, Facebook tarafından satın alınan bir mobil sadakat platformu olan Tagtile’i de kurmuştur. Yazılım mimarisi ve AI yenilikleri alanında 20 yıllık deneyime sahip olan Soham, San Francisco Körfez Bölgesi’nde yer alan bir girişimci ve teknoloji uzmanıdır.

WisdomAI, bir AI-yerli iş zekası platformudur ve şirketlerin, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri entegre ederek, gerçek zamanlı ve doğru içgörülere erişmelerine yardımcı olur. Platform, “Bilgi Kumaşı” adlı özel bir teknoloji kullanır ve bu teknoloji, şirketlerin verilerini sorgulamasına, iş sorularını doğal dilde yanıtlamasına ve trendleri veya riskleri proaktif olarak ortaya çıkarmasına olanak tanır. Geleneksel BI araçlarının aksine, WisdomAI, sorgu oluşturma için yalnızca generatif AI kullanır, böylece yüksek doğruluk ve güvenilirlik sağlar. Mevcut veri ekosistemleriyle entegre olur ve şirket düzeyinde güvenlik desteği sunar ve Cisco ve ConocoPhillips (COP ) gibi büyük şirketler tarafından erken benimştir.

Rubrik’in kurucu ortaklarından biri olarak, şirketi büyük bir企业 başarıya taşımaya yardımcı oldunuz. 2023 yılında WisdomAI’yi kurmak için neden ayrıldınız ve bu yeni yönelimi belirleyen özel bir an oldu mu?

Şirketlerin verimsizlik sorunu, yüzüme bakıyordu. Rubrik’te çalışırken, Fortune 500 şirketlerinin verilere boğulmuş, ancak içgörüler için açlık çektiğini gördüm. Altyapıyı inşa ettiğimiz halde, şirketlerin yalnızca %20’si, verilerini etkili bir şekilde kullanabiliyordu. Bu, çözülmesi gereken büyük, sistemik bir sorundu.

Doğasımda bir yapımcıyım – Google’den Tagtile’e, Rubrik’ten WisdomAI’ye kadar olan yolculuğumda bunu görebilirsiniz. Temel zorlukları üstlenmek ve sıfırdan çözümler inşa etmek beni enerjilendirir. Rubrik’i büyük bir empresa başarıya taşımaya yardımcı olduktan sonra, benzer şekilde iddialı bir şeyi ele almak için girişimci çekimi tekrar hissettim.

Son olarak, AI fırsatı göz ardı edilemezdi. 2023 yılına gelindiğinde, AI’nin nihayet verilerin kullanılabilirliğini artırabileceği anlaşıldı. WisdomAI’yi kurmak için zamanlama mükemmeldi.

Anın geldiğinde, Rubrik’te edindiğim bilgi ve deneyimi, AI’nin dönüştürücü potansiyeliyle birleştirerek, bu temel verimsizlik sorununu çözebileceğimi anladım.

WisdomAI, “Bilgi Kumaşı” ve AI ajanları sunuyor. Bu sistemin, geleneksel BI panellerinin ötesine nasıl geçtiğini açıklar mısınız?

Verilerin olduğu yerde çalışabilen, yapılandırılmış, yapılandırılmamış ve “kirli” verileri işleyebilen bir platform geliştirdik. İşletme yöneticileri, analistlere raporlar çalıştırması yerine, doğrudan sorular sorabilir ve ayrıntılara inebilir. Platformumuzu, herhangi bir veri ambarı sisteminde, sorgu günlüklerini analiz ederek eğitebiliriz.

Büyük bulut veri hizmetleriyle uyumlu çalışıyoruz – Snowflake, Microsoft Fabric, Google BigQuery, Amazon (AMZN ) Redshift, Databricks ve Postgres ve ayrıca Excel, PDF, PowerPoint gibi belge formatları.

Geleneksel araçların aksine, işletme kullanıcılarını doğrudan cevaplar almaya güçlendiren bir sohbet arayüzü sunuyoruz. Çoklu ajan mimarimiz, çeşitli veri sistemleri arasında karmaşık sorguları mümkün kılıyor.

WisdomAI, GenAI’yi answer generation’dan ayırarak hallucinasyonlardan kaçınır. Sistem, GenAI’yi farklı şekilde kullanır ve bu, empresa güveni için neden önemlidir?

AI-Hazır Bağlam Modelimiz, organizasyonun verilerini analiz ederek, yüksek semantik doğrulukla soruları yanıtlar ve veri gizliliği ile yönetimini korur. Ayrıca, GenAI’yi, farklı sistemlerden veri çıkarmak için iyi tanımlanmış sorgular oluşturmak için kullanıyoruz. Bu, hallucinasyon ve güvenlik endişeleri konusunda kritik öneme sahiptir.

“Agentic Data Insights Platform” terimini coinlediniz. Agentic zeka, geleneksel analiz araçlarından veya standart LLM tabanlı asistanlardan nasıl farklıdır?

Geleneksel BI yığınları, karar alma sürecini yavaşlatır, çünkü her soru, uzmanların elinden geçerek, veri siloları ve uzmanların arasında geçer. Bir chief revenue officer, çeyreği kapatmak için ne yapması gerektiğini öğrenmek isterse, cevap genellikle bir düzine elden geçer – CRM.extract’leri çalıştıran analistler, dosyaları birleştiren veri mühendisleri ve raporları yenileyen paneller. Basit bir soru, birkaç gün süren bir projeye dönüşür.

Platformumuz, bu siloları kırar ve tüm verilerin derinliğini, bir tuşla herkesin erişimine sunar. Böylece, CRO, başlıca metriklere inebilir, hatta satır düzeyindeki ayrıntılara inebilir.

WisdomAI, her empresa’nın benzersiz veri sözlüğünü ve yapısını nasıl uyarlar? İnsan girdisi, Bilgi Kumaşı’nı nasıl iyileştirir?

Verilerin olduğu yerde ve nasıl olduğuyla çalışmak – bu, empresa iş zekası için kutsal bir hedeftir. Geleneksel sistemler, yapılandırılmamış verileri veya “kirli” verileri işleyemez. Bilgiler, çeşitli kaynaklarda – veritabanları, belgeler, telemetri verileri – bulunuyorsa, şirketler bu bilgileri birleştirmekte zorluk çeker.

Çeşitli veri türlerini işleyemeyen sistemler, değerli bağlamı ayrı sistemlerde izole bırakır. Platformumuzu, herhangi bir veri ambarı sisteminde, sorgu günlüklerini analiz ederek eğitebiliriz, böylece her organizasyonun benzersiz veri sözlüğünü ve yapısını uyarlar.

WisdomAI’nin geliştirme sürecini “vibe coding” olarak tanımladınız – ürün deneyimlerini doğrudan kodlayarak, ardından gerçek dünya kullanımıyla iterasyon yaparak. Bu yaklaşım size geleneksel ürün tasarımına kıyasla hangi avantajları sağladı?

“Vibe coding”, yazılım geliştirmenin bir paradigma değişimidir – geliştiriciler, AI araçlarının gücünü kullanarak, doğal dilde istenen işlevselliği tanımlayarak kod oluşturabilir. Bu, geleneksel olarak kod yazmak için gereken manuel çabayı ve zamanı dramatik olarak azaltır.

Yıllarca, dijital ürünlerin yaratılması, genellikle aynı senaryoyu izledi: ürün ve UX tasarımını dikkatli bir şekilde planlayın, ardından geliştirme aşamasına geçin ve geri bildirime dayanarak iterasyon yapın. Mantık açıktı, çünkü tasarım aşamasında yatırım yapmak, geliştirme aşamasında pahalı ve zaman alıcı revizyonları en aza indirir. Ancak, geliştirme aşamasının maliyeti ve zamanı dramatik olarak azaldığında ne olur? Bu, geleneksel geliştirme sıralamasını headless yapar. Geliştiriciler, artık ayrıntılı tasarım ve UX tasarımları tamamlanmadan önce, işlevsel bir yazılım oluşturabilir.

AI kod oluşturma hızıyla, ayrıntılı ön tasarımlar, belirli bağlamlarda, geliştirme aşamasına kıyasla daha zaman alıcı hale gelebilir. Yeni paradigmada, “vibe coding” yaklaşımı, “execute (AI ile kodlama), ardından adapt (tasarım ve iyileştirme)” olur.

Bu yaklaşım, temel kavramların çok erken kullanıcı doğrulamasına olanak tanır. Bir özelliğin işlevselliği hakkında geri bildirim almak, ayrıntılı görsel tasarımlara yatırım yapmadan önce mümkün olur. Bu, tasarım sürecinin, kullanıcıların somut bir ürünle nasıl etkileşime girdiği hakkında doğrudan bilgilendirilmesini sağlar.

WisdomAI’de, AI kod oluşturmayı aktif olarak benimsiyoruz. Hızlı ilk geliştirme ile, temel işlevleri hızlı bir şekilde test edebilir ve gerçek dünyada kullanım hakkında değerli geri bildirimi alabiliriz. Bu, tasarım ekibimizin, gerçek kullanım temelinde kullanıcı deneyimini ve görsel tasarımı iyileştirmesine olanak tanır, böylece daha etkili ve kullanıcı dostu ürünler, daha hızlı bir şekilde ortaya çıkar.

WisdomAI, satış ve pazarlama, üretim ve müşteri başarısı gibi geniş bir yelpazede işletme kullanım durumlarını hedefliyor. Hangi dikeylerde en hızlı benimsemeyi gördünüz ve hangi kullanım durumları sizi etkiledi?

Çok sayıda müşteriyle dönüştürücü sonuçlar elde ettik. F500 petrol ve gaz şirketi ConocoPhillips için, delme mühendisleri ve operatörleri, karmaşık kuyu verilerini doğal dilde sorgulayabiliyor. WisdomAI’den önce, bu mühendislerin temel operasyonel soruları için teknik yardıma ihtiyacı vardı. Şimdi, aynı sohbet arayüzü üzerinden bu bilgileri anında erişebilir ve en iyi uygulamalarla karşılaştırabilirler. Altı aylık bir süreçte, numerous AI satıcılarını değerlendirdiler ve bizim çözümümüz, en yakın rakibine kıyasla %50’lik bir doğruluk artışı sağladı.

Hyper growth Siber Güvenlik şirketi Descope’da, WisdomAI, Satış ve Finans için sanal bir veri analisti olarak kullanılıyor. Rapor oluşturma süresini 2-3 günden 2-3 saate düşürdük – %90’lık bir azalma. Bu, haftalık satış toplantılarını, veri toplama egzersizlerinden, eyleme geçirilebilir içgörüler üzerine odaklanan stratejik oturumlara dönüştürdü. CRO, “Wisdom AI, verilere parmak uçlarıma getirir. Verileri gerçekten demokratikleştirir, böylece soruları yanıtlamak ve günümüze devam etmek için güçlendiriliriz, birisi bir soru tanımlamak, bir cevap oluşturmak ve 5 gün içinde almak yerine,” diyor. Veri temelli kararlar almak için bu hız, özellikle kimlik yönetimi pazarındaki hızlı büyüyen bir şirket için çok önemli.

Pratik bir örnek: Bir chief revenue officer, “Çeyreği nasıl kapatacağım?” diye sorar. Platformumuz, odaklanılması gereken bekleyen anlaşmaları ve her birinin neden geciktiğini – müşterilerin cevap beklediği belirli sorular gibi – hemen sunar. Bu, 5 tuşla olur, 5 uzman ve günler yerine.

Şirketler bugün, paneller, raporlar ve silolanan araçlarla aşırı yüklenmiştir. İş zekası hakkında şirketlerin en yaygın yanlış anlamaları nelerdir?

Şirketler, büyük miktarda veriye sahiptir, ancak bu verilerini hızlı kararlar almak için kullanmakta zorluk çeker. Sorun, sadece verilere sahip olmak değil, verilerin doğal halinde – genellikle “kirli” verilerle birlikte – çalışmaktır. Şirketler, altyapıya büyük yatırımlar yapar, ancak esnek olmayan paneller, kötü veri hijyeni ve silolanan bilgiler nedeniyle tıkanıklıklar yaşar. Çoğu empresa, raporlar çalıştırmak için uzman takımlara ihtiyaç duyar, bu da işletme 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 araçlarını gibi Tableau veya Looker’i tamamlayıcı olarak mı yoksa yerine geçecek olarak mı görüyorsunuz? Geniş empresa veri yığınında nasıl konumlanıyorsunuz?

Büyük bulut veri hizmetleriyle uyumlu çalışıyoruz – Snowflake, Microsoft Fabric, Google BigQuery, Amazon Redshift, Databricks ve Postgres ve ayrıca Excel, PDF, PowerPoint gibi belge formatları. Yaklaşımımız, insanların veri tüketimi arayüzünü dönüştürür, bu da, bulut veri motorları ve veri bilimi alanındaki ilerlemelere rağmen, eskimiştir.

İleriye bakıldığında, WisdomAI’yi beş yıl içinde nerede görüyorsunuz ve “agentic zeka” kavramının empresa manzarasında nasıl evrileceğini öngörüyorsunuz?

Analitiklerin geleceği, uzmanlara dayalı raporlardan, herkesin erişebileceği self-service zekaya geçiş yapıyor. BI araçları 20 yılı aşkın bir süredir var, ancak şirketlerin yalnızca %20’si bunları kullanıyor. Öte yandan, yalnızca 12 ayda, %60’lık iş yeri kullanıcıları ChatGPT’yi benimsedi, birçokları veri analizi için kullandı. Bu dramatik fark, sohbet arayüzlerinin benimsemeyi artırma potansiyelini gösteriyor.

WisdomAI’de, tüm çalışanların teknik becerilere gerek kalmadan verilere doğrudan sorgu yapabilmesini sağlıyoruz. Gelecek, AI’nin hesaplamalı gücünü, doğal insan etkileşimiyle birleştirecek ve içgörülerin, kullanıcıları proaktif olarak bulmasını sağlayacak, böylece panellerde aramaya gerek kalmayacak.

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