Sundar Subramanian, Zyter CEO’si – Röportaj Serisi

Sundar Subramanian, Zyter CEO’si, yönetim danışmanlığı, dijital dönüşüm ve büyük ölçekli sağlık hizmetleri operasyonlarını kapsayan bir geçmişe sahip deneyimli bir strateji ve sağlık yöneticisidir. Temmuz 2025’te CEO olmadan önce, PwC’nin Strategy& biriminde 16 yıldan fazla çalıştı; burada ABD strateji danışmanlığı işini ve Enterprise Strategy, Value ve Digital Transformation pratiğini yönetti, büyük kuruluşlara büyüme, işletme modeli yeniden tasarımı ve AI destekli dönüşüm konularında danışmanlık yaptı. Kariyerinin erken dönemlerinde Subramanian, Booz & Company’nin Medicaid ve Medicare Mükemmellik Merkezi’ni ortak yönetti ve sağlık hizmeti ödeyicileriyle yoğun çalıştı; WellCare ve McKinsey & Company’de üst düzey görevlerin ardından. Zyter’de, şirketin ajan AI ve akıllı iş akışı orkestrasyonu etrafındaki genişlemesini yönetiyor; AI’ı tek tek görevleri otomatikleştirmek yerine uçtan uca iş süreçlerini yeniden tasarlamak için kullanmaya odaklanıyor.

Zyter, dijital sağlıkta yirmi yılı aşkın deneyime sahip, özel bir kurumsal teknoloji şirketidir; TruCare nüfus sağlığı platformu, 45’ten fazla sağlık kuruluşunda 44 milyondan fazla yaşamı destekleyen bir etki yaratmıştır. Şirket, artık sağlık kökenlerinin ötesinde, sağlık, hükümet ve finans hizmetlerinde karmaşık ve yüksek derecede düzenlenmiş iş akışları için tasarlanmış bir AI yürütme platformu geliştirmektedir. Mimarisinde Zyter Symphony bulunur; bu, AI ajanlarını, kurumsal sistemleri ve insan eylemlerini koordine eder; Zyter Praxis; bu, ajanları, kuralları, verileri ve insan denetimini uçtan uca iş akışı modüllerine paketler; ve TruCare Digital Core; bu, bu iş akışlarını elektronik sağlık kayıtları, talep platformları, kurumsal kaynak planlama sistemleri ve müşteri ilişkileri yönetimi yazılımı gibi sistemlere bağlar. Daha geniş hedef, ajan AI’ı mevcut kurumsal ortamlar içinde çalışır hâle getirmek, aynı zamanda yönetişim, denetlenebilirlik ve sonuç odaklı kararlar üzerindeki insan denetimini sürdürmektir.

Strategy&’de 16 yıldan fazla çalıştınız, ABD strateji danışmanlığı işini yönettiniz ve sağlık alanında geniş deneyim kazandınız; WellCare’daki önceki deneyiminizden sonra. Sağlık hizmetlerinin bir sonraki büyük sıçramasının geleneksel bir yazılım nesli yerine ajan AI ve iş akışı yürütmesinden geleceğine sizi ikna eden neydi?

Kariyerim boyunca sağlık hizmetlerini bir işletmeci, bir strateji danışmanı ve şimdi teknoloji geliştiren biri olarak çeşitli bakış açılarıyla görme fırsatı buldum. Bu deneyimler üzerinden netleşen bir gözlem oldu: Sağlık, teknoloji eksikliğinden değil, teknolojinin işin nasıl yapıldığını değiştirmemesinden dolayı zorlanıyor.

Son on yılda sektör dijitalleşmeye büyük yatırımlar yaptı. Altyapıyı modernleştirdik, analitiği genişlettik, birlikte çalışabilirliği geliştirdik ve daha yakın zamanda AI’ı benimsedik. Bu yatırımlar önemli yeni yetenekler yarattı, ancak sağlık hizmetlerinin en kalıcı sorunlarından birini çözmedi: insanları, sistemleri, politikaları ve organizasyonları kapsayan iş koordinasyonu. Çok sık teknoloji, mevcut işletim modellerinin üzerine eklenir, onların işleyişini değiştirmez.

Bu farkındalık, dönüşüm düşüncemde bir değişim yarattı. Bir sonraki aşama daha fazla AI dağıtmakla tanımlanmaz. İşin nasıl yapıldığını yeniden tasarlamakla ilgilidir. AI olağanüstü bir olanak sağlasa da, en büyük değeri, insanları, sistemleri, politikaları ve AI’ı koordine ederek organizasyonların daha etkili bir şekilde yürütülmesine yardımcı olmaktan gelir.

Beni Zyter’e çeken de bu oldu. Organizasyonların dönüşüm stratejileri geliştirmelerine yıllarca yardımcı olduktan sonra, bu stratejileri ölçülebilir sonuçlara dönüştüren yürütme katmanını inşa etmeye katkı sağlamak istedim. Benim için sağlık hizmetlerinin geleceği AI’ı daha akıllı hâle getirmekle ilgili değil; sağlık hizmetlerinin daha akıllı çalışmasını sağlamakla ilgilidir.

Zyter, ajan kurumsal için bir yürütme katmanı olarak kendini konumlandırıyor; Symphony ajanları ve insanları koordine eder, Praxis iş akışlarını yürütür ve TruCare bunları kurumsal verilerle temellendirir. Bu mimari, bireysel AI yardımcılarının yapamadığı neyi başarabilir?

Kurumsal dönüşüm, fikir ya da zeka eksikliğiyle sınırlı olmamıştır. Organizasyonlar genellikle ne yapmaları gerektiğini bilir. Zor olan, bu kararları insanları, sistemleri, politikaları ve iş akışlarını kapsayan bir eyleme tutarlı bir şekilde dönüştürmektir.

Burada kurumsal AI’ın bir sonraki aşamasını görüyorum. Bireysel AI asistanları insanları daha üretken hâle getirir. Kurumsal AI ise organizasyonları daha etkili hâle getirmelidir. İşleri koordine etmeli, iş akışlarını yürütmeli, koşullar değiştikçe uyum sağlamalı ve organizasyonun nasıl çalıştığını sürekli iyileştirmelidir.

Mimimiz bu felsefeyi yansıtıyor. Symphony AI ajanlarını, kurumsal sistemleri ve insan uzmanlığını koordine eder. Praxis iş akışlarını yürütür ve TruCare, bu iş akışlarını güvenilir kurumsal verilere dayandıran operasyonel temeli sağlar. Birlikte, AI’ın işin nasıl yapıldığının bir parçası hâle geldiği, insanların işlerine ek bir araç olarak değil, bir yürütme katmanı oluşturur.

Organizasyonlar nihai olarak AI’ı sonuçları iyileştirme yeteneğiyle ölçer. Verimlilik önemli, ancak uzun vadeli değer, işletmelerin daha tutarlı bir şekilde yürütülmesi, daha hızlı uyum sağlaması ve yürüttükleri her iş akışından öğrenmesiyle ortaya çıkar.

Ajan AI, birden çok ajan veri paylaşıp görev devredip kararları insanlara yükselttikçe çok daha karmaşık hâle gelir. Zyter, ölçekli sağlık hizmetlerinde çoklu‑ajan sistemlerini güvenilir hâle getirmek için ne öğrendi?

AI bireysel kullanım durumlarının ötesine geçip günlük operasyonların bir parçası hâline geldikçe zorluk değişir. Artık tek bir ajanın ne kadar zeki olduğundan çok, işin sistemler, politikalar, insanlar ve AI arasında nasıl koordine edildiği önem kazanır.

Uzmanlaşmanın önemli olduğunu gördük. Sağlık hizmetleri her şeyi tek bir kişinin yapmasına dayanmaz ve AI da aynı şekilde olmamalı. Açıkça tanımlanmış sorumlulukları olan ajanlar daha güvenilir, yönetimi ve zaman içinde iyileştirmesi daha kolaydır. Orkestrasyon katmanı bu ajanları koordine eder, devretmeleri yönetir, politikaları tutarlı bir şekilde uygular ve ne zaman insan uzmanlığının iş akışına dahil edilmesi gerektiğini belirler.

Görünürlük de aynı derecede kritiktir. Takımlar kararların nasıl alındığını, hangi bilgilerin bunları yönlendirdiğini ve sonuca nasıl katkıda bulunduğunu anlamalıdır. Karar izini yakalamak bu şeffaflığı sağlar ve her iş akışının öğrenme ve sürekli iyileşme kaynağı hâline gelmesine izin verir.

Güvenilir AI, kaç ajanın dağıtıldığıyla tanımlanmaz. İşin ne kadar tutarlı yapıldığı, insanların sonuçlara ne kadar güven duyduğu ve sistemin zaman içinde ne kadar etkili bir şekilde iyileştiğiyle ölçülür.

Sağlık hizmetleri organizasyonları AI sistemlerinin zaman içinde iyileşmesini isterken aynı zamanda öngörülebilir davranış ve denetlenebilirlik de talep ediyor. Sistemleri klinik kılavuzlardan, ödeme politikalarından ya da onaylı iş akışlarından sapmadan sürekli öğrenmeyi nasıl sağlıyorsunuz?

Her kararın AI ile otomatikleştirilmesi gerektiğine inanmıyorum. Sağlıkta, deterministik mantık, yerleşik iş kuralları ya da klinik politikalar net ve tutarlı bir yanıt sağlayabilen birçok karar vardır. Bu mümkün olduğunda, gereksiz belirsizlik yaratmadan bunları kullanmalıyız.

Daha ilgi çekici fırsat, bu deterministik yaklaşımları AI ile birleştirmektir. Nöro‑sembolik mantık kullanarak AI‑türevi akıl yürütmenin etrafında bir doğrulama katmanı oluşturduk. AI karmaşık ya da yapılandırılmamış bilgileri yorumlayabilir, deterministik kurallar ve sembolik mantık ise ortaya çıkan eylemin yerleşik politikalar, kılavuzlar ve onaylı iş akışlarıyla tutarlı kalmasını doğrular. Bu, yalnızca AI‑türevi yaklaşıma kıyasla belirsizliği azaltır ve doğruluğu artırır.

Bu aynı zamanda sürekli öğrenme konusundaki bakış açımı da değiştiriyor. Hedef, AI’a zaman içinde karar verme özgürlüğü vermek değil; yürütmeden öğrenmek ve sonuç odaklı kararların nasıl alındığını belirleyen kontrolleri korumaktır. Sistem, bilgiyi yorumlama, istisnaları ele alma ve işi koordine etme yetisini, temel süreci yöneten kurallardan sapmadan geliştirebilir.

AI akıl yürütmesi, deterministik karar verme ve sürekli doğrulamanın bu birleşimi, zaman içinde iyileşebilen, aynı zamanda öngörülebilir, denetlenebilir ve sorumlu kalan sistemleri yaratmanın yoludur.

Zyter, uzun ve parçalı klinik geçmişleri sentezlemek için yinelemeli bir yaklaşım olan C‑RLM’yi araştırıyor. Uzun‑bağlam akıl yürütmesi sağlık hizmetlerinde ne kadar önemli hâle gelecek ve ajanlar sonunda her hastanın sürekli evrimleşen bir anlayışını sürdürebilecek mi?

Sağlık hizmetleri bilgi eksikliğiyle hiç mücadele etmedi. Zorluk, hastanın hikayesinin yıllara yayılan doktor notları, laboratuvar sonuçları, ilaçlar, görüntüleme, talepler ve bakım etkileşimleri arasında dağılmış olmasıdır. Bu geçmişi anlamak, sadece büyük miktarda veriyi işlemekten daha fazlasını gerektirir; kanıtları bağlamak, kalıpları tanımak ve her hastanın yolculuğuna tutarlı bir anlayış inşa etmek gerekir.

Uzun‑bağlam akıl yürütmesi, AI’ın bireysel görevleri desteklemenin ötesine geçip uzun vadeli bakımı desteklemeye başlamasıyla giderek daha önemli hâle gelecektir. C‑RLM üzerindeki çalışmalarımız bu yönü yansıtıyor. Amaç, sadece daha fazla bilgiyi özetlemek değil; parçalanmış klinik kanıtları, temel kayda dayalı yapılandırılmış bir anlayışa sentezlemektir. Her sonucun kaynağa izlenebilir olması gerekir ki klinisyenler nasıl ulaşıldığını anlayabilsin ve kanıtlara karşı doğrulayabilsin.

Bu yetenekler olgunlaştıkça, AI ajanları her hastanın yolculuğunun sürekli evrimleşen bir anlayışını sürdürmeye daha çok yardımcı olacaktır. Bu anlayış, yeni bilgiler ortaya çıktıkça zenginleşmeli, şeffaf, kanıta dayalı ve güvenilir klinik verilere bağlı kalmalıdır. AI’ın rolü, klinisyenlere daha eksiksiz bir tablo sunarak daha bilinçli ve güvenli kararlar almalarını sağlamaktır.

Zyter, AI’ın iş akışlarını desteklediği ve lisanslı klinisyenlerin karar yetkisini koruduğu CMS WISeR programına katılıyor. Bugün bu, özerklik sınırının nerede olması gerektiğine dair bir gösterge mi, ve AI ajanlarının daha kritik kararları alabilmesi için ne gibi değişiklikler gerekir?

Sağlık hizmetlerinde tek bir özerklik sınırı olmadığını düşünüyorum. AI’ın uygun rolü, iş akışına, risk seviyesine ve sistemin gerçek dünya koşullarında tutarlı davranacağına dair organizasyonların güvenine bağlıdır.

WISeR gibi programlar bu gerçeği yansıtıyor. AI zaten bilgi sentezleme, yerleşik politikaları tutarlı bir şekilde uygulama, idari iş akışlarını koordine etme ve tekrarlayan işleri azaltma konusunda çok etkili. Lisanslı klinisyenler, bağlam, belirsizlik ve sorumluluğun en çok önem taşıdığı kararlar için hâlâ yargı sağlar. Bu, AI ve insan uzmanlığının güçlü yönlerini yansıtan bir işletim modelidir.

Zamanla bu sınırlar evrimleşecek, ancak bu evrim güvenin kazanılmasıyla olmalı, modellerin daha yetenekli hâle gelmesiyle değil. Güven, kanıt, şeffaflık, doğrulama ve üretimde tutarlı performanstan gelir. AI’ın rolünün her genişlemesi, sağlık hizmetlerinin diğer kritik yeteneklerine uyguladığı aynı standartlarla desteklenmelidir.

Başarının, AI’ın ne kadar özerk hâle geldiğiyle ölçüleceğini düşünmüyorum. Başarı, hastaların daha iyi bakım alması, klinisyenlerin karmaşık kararlar için daha fazla zaman bulması ve sağlık hizmetlerinin bunun sonucunda daha etkili çalışmasıyla ölçülecek.

Zyter, TruCare’yi bulut‑yerel bir AWS temeline taşıyarak AI orkestrasyonunu kurumsal ölçekte destekledi. Ajan AI’daki zorlukların ne kadarının modelin kendisinden, ne kadarının veri, sistem, politika ve insanları bağlayan altyapıdan kaynaklandığını düşünüyorsunuz?

Temel modeller olağanüstü bir hızla ilerliyor ve bu tüm sektör için iyi bir gelişme. Konuşma, modellerin neler yapabildiğinden, gerçek işletmeler içinde nasıl çalıştıklarına doğru kayıyor.

Veri, sistem, politika ve insanları bağlamak, dönüşümün ya başarılı ya da durakladığı yerdir. AI, mevcut operasyonel ortamların içinde çalışmalı, birden çok sistemde yürütülmeli, politikaları tutarlı bir şekilde uygulamalı ve üretim ölçeğinde güvenilir bir performans sergilemelidir. Bu temel olmadan, en yetenekli model bile iyileştirmeyi hedeflediği işten kopuk kalır.

AWS üzerine bulut‑yerel bir mimariye geçişimiz bu evrimi yansıtıyor. Bu, AI’ı kurumsal iş akışları boyunca orkestre etmek için gereken dayanıklı, ölçeklenebilir temeli sağlarken, sağlık hizmetlerinin gerektirdiği güvenilirlik, yönetişim ve performansı da korur. Altyapı, AI’ın işi her gün yürütmenin bir parçası hâline gelmesini, mevcut süreçlerin yanına çalışan başka bir uygulama olmaktan çıkmasını mümkün kılar.

Uzun vadeli fırsat sadece daha iyi modellerle tanımlanmaz. AI’daki ilerlemeleri, işin kurumsal ölçekte tutarlı bir şekilde yürütülmesi için gereken altyapı ve işletim modeliyle birleştirmek bu fırsatı yaratır.

Zyter, yürütme modelini finans hizmetleri ve hükümet gibi diğer düzenlenmiş sektörlere de konumlandırıyor. Platformun gerçekten yatay olan bölümleri hangileri ve Zyter’in sağlık deneyiminden kaynaklanan avantajlar nelerdir?

Düzenlenmiş sektörler genellikle neyin farklı olduğuna odaklanılarak görülür. Benim bulduğum şey, ortak noktalarını anlamanın da aynı derecede önemli olduğudur. Sağlık hizmeti sunuyor, finansal riski yönetiyor ya da hükümet programlarını destekliyor olun, başarı, insanları, sistemleri, politikaları ve verileri kapsayan karmaşık işi koordine etmeye ve her kararın sorumluluğunu sürdürmeye dayanır.

Bu yüzden yürütme modelini temelde yatay hâlde görüyorum. AI, kurumsal sistemler ve insan uzmanlığını orkestre etmek, politikaları tutarlı bir şekilde uygulamak, birden çok sistemde işi koordine etmek ve şeffaflığı sürdürmek, sağlık hizmetlerinin çok ötesinde bir zorluktur. İş akışları sektöre göre farklılık gösterir, ancak güvenilir yürütme ihtiyacı şaşırtıcı derecede tutarlıdır.

Sağlık, neyi inşa ettiğimizi değiştirmedi; nasıl inşa etmemiz gerektiği standardını yükseltti. Klinik iş akışları, hatalı yapılması durumunda ciddi sonuçlar doğuracağı için hassasiyet, birlikte çalışabilirlik, yönetişim, dayanıklılık ve güven gerektirir. Bu seviyede bir karmaşıklık için tasarlamak, operasyon disiplini, uyumluluk ve sorumluluğun eşit derecede kritik olduğu diğer düzenlenmiş sektörlere uyarlanabilecek bir yürütme modeli ortaya çıkardı.

AI, kurumsal operasyonlara daha derinlemesine entegre oldukça, konuşmanın belirli bir sektöre özel bir yetenek geliştirilip geliştirilmediğinden, karmaşık ve düzenlenmiş ortamlarda güvenilir bir şekilde yürütülebilir olup olmadığına kayacağına inanıyorum. Bu, baştan beri tasarladığımız standarttır.

Zyter’ın Kırsal Sağlık Orkestratörü, sanal bakım, uzaktan izleme, bakım yönetimi ve klinik hizmetleri bir araya getiriyor. Ajan orkestrasyonu, yalnızca tele‑sağlıkla çözemediği kırsal sağlık sorunlarını nasıl çözüyor?

Tele‑sağlık önemli bir erişim sorununu çözdü. Bir sonraki zorluk, her etkileşimin koordine bir eyleme ve ölçülebilir sonuçlara dönüşmesini sağlamaktır.

Kırsal sağlık, tele‑sağlık, uzaktan izleme ve geniş bant yatırımlarıyla erişimi artırmada önemli ilerleme kaydetti. Ancak sonuçlar, çok sayıda dijital etkileşimin daha geniş bakım yolculuğundan kopuk kalması nedeniyle geride kaldı. Bir sanal ziyaret, bakım planını güncellemez, takibi tetiklemez ya da bir sonraki adımı koordine etmezse, erişim artar ama sağlık mutlaka iyileşmez.

İşte bu noktada orkestrasyon hayati hâle gelir. Tele‑sağlık, uzaktan izleme, bakım yönetimi, topluluk kaynakları ve klinik iş akışlarını tek bir koordine sistemde birleştirir; böylece bilgi sorunsuz akar ve eylem otomatik olarak izlenir. Her etkileşim, izole bir olay yerine sürekli bir bakım yolculuğunun parçası hâline gelir.

Fırsat sadece erişimi genişletmek değildir; erişimi sonuçlara dönüştürmektir. Bakım insanları, sistemler ve iş akışları arasında bağlandığında, klinisyenler parçalanmış süreçlerde harcadıkları zamanı azaltır, hastalar daha tutarlı takiple karşılaşır ve kırsal sağlık sistemleri mevcut kaynaklarıyla daha iyi sonuçlar sunabilir. İşte AI orkestrasyonunun en büyük değerini burada gördüğüm yer.

Yeni PwC iş birliğiyle, başarılı bir AI dönüşümünü diğer bir sağlık AI pilotundan nasıl ayırırsınız? Hangi ölçülebilir sonuçlar, AI’ın bir ödeme kuruluşu ya da hizmet sağlayıcıyı temelde iyileştirdiğini ikna eder?

Sağlık, yıllarca dijital yeteneklere yatırım yaptı. Bugün çoğu organizasyon veri, AI ve modern teknolojiye erişime sahip. Bir sonraki aşama daha fazla yetenek eklemek değil; işin nasıl yapıldığını yeniden tasarlamaktır.

Bu yüzden dönüşümü, konuşlandırılan AI modellerinin ya da başlatılan pilotların sayısıyla ölçmem. Bir organizasyonun işletim modelinin değişip değişmediğine bakarım. Kararlar daha hızlı mı alınıyor? İş akışları departmanlar ve sistemler arasında daha koordine hâle mi geldi? İdari yükler azalıyor mu, klinisyenler ve bakım ekipleri hasta bakımını iyileştiren faaliyetlere daha fazla zaman ayırıyor mu? Bu iyileşmeler, tek bir kullanım durumuna özgü değil, tüm işletme çapında tekrarlanabilir mi?

Bu, PwC ile iş birliğimizin felsefesidir. PwC, sağlık stratejisi ve dönüşümünde derin uzmanlık getirir. Zyter, bu stratejileri karmaşık iş akışları üzerinden AI, kurumsal sistemler, politikalar ve insanları bağlayarak operasyonel hâle getiren yürütme katmanını sağlar; böylece organizasyonlar stratejiyi tutarlı bir şekilde eyleme dönüştürebilir.

Benim için başarılı bir AI dönüşümü, AI’ın ayrı bir girişim olarak görülmediği zaman gerçekleşir. AI, işletim modelinin bir parçası hâline gelir. O noktada organizasyonlar AI’ın başarısını ölçmez; daha iyi sonuçlar, daha düşük idari maliyetler, daha koordine bakım ve yürütmenin temelden iyileştiği bir sağlık sistemi ölçer.

Harika röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular Zyter‘i ziyaret etmelidir.