QBurst CEO'su Arun Kumar Ramchandran ile Röportaj Serisi

Arun Kumar RamchandranQBurst'ün CEO'su, küresel danışmanlık, büyük satış anlaşmaları, kar ve zarar sorumluluğu ve kurumsal dönüşüm alanlarında 25 yılı aşkın liderlik deneyimine sahip, deneyimli bir teknoloji ve hizmet yöneticisidir. Nisan 2025'te CEO oldu ve QBurst'ü iş genelinde yönetmekten ve yapay zeka odaklı bir teknoloji hizmetleri ve dijital mühendislik firması olarak stratejisini şekillendirmekten sorumludur. QBurst'ten önce, Hexaware Technologies'te (Başkan ve GenAI danışmanlık liderliği dahil), Capgemini/Sogeti'de (müşteri ve satış liderliği) ve Infosys ve Virtusa'da üst düzey görevlerde bulundu; burada iş birimlerini kurdu ve büyüttü, büyük stratejik programlara liderlik etti ve birden fazla coğrafya ve sektörde büyümeyi sağladı.

QBurst Şirket, “Yüksek Yapay Zeka Kalitesi” etrafında konumlanan, yapay zeka destekli teslimatı, uygulamalı yapay zeka ve veri odaklı yaklaşımlarla birleştirerek işletmelerin modernleşmesine, büyümesine ve ölçeklenmesine yardımcı olan küresel bir dijital mühendislik ortağıdır. Şirket, uçtan uca dijital deneyim mühendisliği, modernizasyon ve ürün mühendisliğine odaklanarak, birleştirilebilir dijital platformlar, konuşma ve müşteri deneyimi çözümleri ve yapay zekaya hazır veri altyapıları gibi girişimlerle müşterilerini desteklemekte ve geniş bir uluslararası müşteri tabanında iyileştirilmiş verimlilik, daha hızlı teslimat ve daha güçlü müşteri deneyimleri gibi ölçülebilir sonuçlar üretmeyi hedeflemektedir.

Hexaware, Capgemini, Infosys ve diğer küresel kuruluşlarda uzun bir liderlik kariyerinin ardından QBurst'te CEO rolünü üstlendiniz. Büyüme sürecinin bu aşamasında sizi QBurst'e çeken neydi ve geçmişiniz şirketi götürmek istediğiniz yönü nasıl şekillendiriyor?

QBurst'e katılma kararı, fırsat ve potansiyelin bir araya gelmesiyle oluştu. Beni QBurst'e çeken şey, şirketin doğal güçlü yönleri ve benzersiz pazar fırsatının birleşimiydi. QBurst'ün girişimci kültürü ve son teknolojiyle zorlu müşterilere hizmet sunmadaki başarısı beni hem etkiledi hem de meraklandırdı.

Teknoloji, sektörler ve düzenlemeler genelinde yıkıcı değişimlerin ve değişen ortamların bir araya gelmesiyle, QBurst gibi odaklanmış ve farklılaşmış bir firma, rakiplerinden sıyrılıp yapay zeka odaklı gelecek için yeni bir teknoloji ve mühendislik hizmetleri firması ve sunum modeli oluşturmak için nesilde bir kez karşılaşılan bir fırsata sahip.

Çeşitli sektörlerde teknoloji odaklı dönüşüm alanında 25 yılı aşkın bir deneyime sahip olarak, bu deneyiminiz günümüzde yapay zeka destekli bir hizmet platformunun ölçeklendirilmesi hakkındaki düşüncelerinizi nasıl etkiledi?

Teknoloji alanındaki asıl yeniliklerin ve benimsemenin, heyecan döngüsü yatıştıktan ve işletme düzeyinde gerçek iş sorunları çözülmeye başlandıktan sonra gerçekleştiğini gözlemledim. Yapay zeka destekli bir hizmet platformunun ölçeklendirilmesi açısından burada üç özel noktaya değinmek istiyorum.

1. “PoC Aşaması”nı Geçmek.

Bugün gördüğüm en büyük zorluk, kavram kanıtı (PoC) aşamasını geçmek. Ölçeklendirme, zihniyet değişikliği gerektiriyor: Sadece yapay zeka geliştirmiyoruz; üretim kalitesinde çözümler sunuyoruz. QBurst'te, çevikliğe odaklanarak –dün teknolojisine kilitlenmek yerine daha geniş bağlam pencerelerine sahip yeni modelleri benimseyerek– müşterilerimizin PoC aşamasını aşmalarına yardımcı oluyoruz.

2. Sağlam bir temel olmadan yapay zeka olmaz.

2009'daki mobil teknolojinin ilk günlerinden bulut devrimine kadar her teknoloji döngüsünde aklımda kalan bir ders şu: Kaosu otomatikleştiremezsiniz. Yapay zeka, ancak onu besleyen veriler kadar güçlüdür. QBurst, "sıkıcı ama gerekli" işlerin, yani Dijital Modernizasyon ve Gelişmiş Veri Mühendisliğinin yapılmasını sağlayarak büyümeyi destekliyor.

3. 'Yüksek Yapay Zeka Kalitesi' Vizyonu

Bu değişime öncülük etmek için kendimizi 'Yüksek Yapay Zeka Kalitesi' şirketi olarak yeniden konumlandırdık. Bu, Üretken Yapay Zeka ve Ajan Tabanlı Yapay Zekanın tüm temel hizmetlerimize entegrasyonunu yansıtarak, yapay zeka odaklı kurumsal dönüşümü yönlendiriyor. QBurst'te yapay zeka, ek bir özellik değil, stratejimizin ve uygulamalarımızın temel yapısıdır. İşletme büyüdükçe zekasının da onunla birlikte ölçeklenmesini sağlamak için özel makine öğrenimi modellerini akıllı otomasyonla birleştirir.

Android'in doğuşundan beri öncü olduk ve aynı proaktif yaklaşımımızı yapay zeka çağına liderlik etmek için de uyguluyoruz. QBurst'te sadece teknoloji odaklı bir şirket değiliz; büyümesini müşteri memnuniyetine dayandıran, sonuç odaklı bir iş ortağıyız.

QBurst için belirleyici bir çerçeve olarak 'Yüksek Yapay Zeka Zekası'nı vurguladınız. Kurumsal liderler bu kavramı nasıl yorumlamalı ve mevcut yapay zeka ortamında neden önemli bir farklılaştırıcı unsur?

QBurst'ün "Yüksek Yapay Zeka-Q" yolculuğu bilinçli bir karardır: Yapay Zeka Odaklı Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü ile operasyonel katmanda hızlı ilerlemek ve Yönetilen Temsilciler ile stratejik katmanda cesur adımlar atmak. En önemlisi, tüm işletmeyi kültür, değerler ve insan yeteneklerinde yavaş ve temel bir değişime dayandırır.

Yapay zekâ ile ilgili riskler ve endişeler olsa da, güvenli bir şekilde uygulandığı takdirde, yapay zekâ bolluk ve yenilik yaratabilir. İşletmeler, yalnızca verimlilik açısından değil, aynı zamanda büyüme ve dönüşüm açısından da değer görecektir.

Teslimat açısından bakıldığında, bunu yapay zeka destekli SDLC çerçevemiz aracılığıyla günlük olarak görüyoruz. Bu, dönüşümün "nasıl" gerçekleştiğidir; yapay zekayı kullanıcı hikayesi oluşturmadan kendi kendini onaran test senaryolarına kadar geliştirmenin her aşamasına entegre ettik. Sonuçlar ortada:

• Pazara Çıkış Süresi: Geliştirme ve test döngülerinde önemli ölçüde azalma.
• Kalite: Üretim sonrası kusurlarda %25-35 oranında kayda değer bir azalma.
• Verimlilik: Genel teslimatta tutarlı bir şekilde %20-30 oranında iyileşme.

Stratejik katman, parçaları optimize etmekten tüm ekosistemi optimize etmeye geçiş yaptığımız yerdir. Bu, çözüm sütunlarımızı yeniden düşünmeyi gerektirdi ve Kurumsal Yapay Zeka ve Yönetilen Hizmetlerin birleşimi olan Yönetilen Ajanların oluşturulmasına yol açtı. Müşterilerimiz için bu, yapay zeka ajanlarının ön uç ve arka uç görevlerini, iş akışlarını ve operasyonlarını yöneterek hem verimliliği hem de sürekli yeniliği artırması anlamına gelir. Biz sadece hizmet sunmuyoruz; kusursuz bir değer ağı düzenliyoruz.

Birçok işletme, sizin "Yapay Zeka Borcu" olarak adlandırdığınız şeyi biriktiriyor; yani ölçeklenebilir olmayan veya değer üretmeyen GenAI pilot projelerine önemli miktarda harcama yapıyor. Bu sorunun temel nedenleri nelerdir ve kuruluşlar bu döngüden nasıl kurtulabilir?     

İşletmeler, GenAI yatırımları pilot projelerde kaldığında ve gerçek iş değerine dönüşmediğinde "Yapay Zeka Borcu" biriktirir. Bunun temel nedeni, yapay zeka odaklı iş akışlarını desteklemek üzere tasarlanmamış eski sistemlere GenAI yeteneklerini ekleme girişimi olan "sonradan uyarlama tuzağı"dır. Bu ortamlarda veri, mimari ve yönetişim henüz hazır değildir, bu nedenle pilot projeler durur veya ölçeklendirme altında başarısız olur.

Bu durum, temel hazırlık eksikliğiyle daha da karmaşıklaşıyor. Birçok kuruluş, veri stratejisi, veri mühendisliği ve yönetişime yönelik temel yatırımları göz ardı ederek deneme yanılma yöntemine başvuruyor. Modernleştirilmiş veri altyapıları ve net kontrol çerçeveleri olmadan, GenAI girişimleri kurumsal yetenekler yerine izole edilmiş kavram kanıtları olarak kalıyor.

Bu kalıbı kırmak, yapay zekâ odaklı tasarıma geçişi gerektirir. Kuruluşlar, yapay zekânın nereye eklenebileceğini sormak yerine, mimariyi, veri akışlarını ve yönetişimi ölçekli akıllı otomasyonu destekleyecek şekilde hizalayarak, sistemleri ilk günden itibaren yapay zekâ sonuçlarını göz önünde bulundurarak tasarlamalıdır.

Pratik olarak, bu veri mühendisliğiyle başlar. Sağlam, iyi yönetilen veri işlem hatları ve modelleri önceden oluşturmak, GenAI'nin sürdürülebilir bir şekilde ölçeklenmesi için koşulları yaratır. Temel doğru olduğunda, yapay zeka deneme aşamasından etki yaratma aşamasına geçer. Böylece, yapay zeka borcu uzun vadeli değer yaratımına dönüşür.

Geleneksel Zaman ve Malzeme sözleşme modeli, yapay zeka odaklı verimliliğin gerçekleriyle giderek daha fazla uyumsuz olarak görülüyor. Bu model neden eskimeye başlıyor ve "Yönetilen Temsilciler" veya "Yazılım Olarak Hizmet" gibi yaklaşımlar, kurumsal BT için nasıl daha sürdürülebilir bir yol sağlayabilir?     

Geleneksel Zaman ve Malzeme modeli, değerin doğrudan insan emeğine bağlı olduğu, kaynak kıtlığı yaşanan bir dönem için tasarlanmıştı. Yapay zeka çağında bu varsayım artık geçerli değil. Zeka ve uygulama bollaşıyor ve bolluk arttıkça değer, emekten sonuçlara kayıyor. Yapay zeka, saatlik faturalandırma mantığını temelden alt üst ediyor.

Bu nedenle sektör, sonuç odaklı modellere doğru ilerliyor. İnsan müdahalesi olmadan çözülen biletler veya yapay zeka tarafından baştan sona tamamlanan iş akışları gibi ölçütler, net ve ölçülebilir bir değer sağlıyor. Bu modeller, yeteneği emek değil, yazılım olarak ele alıyor; bu da "hizmet-yazılım olarak" tanımlanabilir.

Yönetilen Ajanlar ve Yazılım Olarak Hizmet gibi yaklaşımlar, daha sürdürülebilir bir yol sunuyor. Odak noktasını çabaya göre ödeme yapmaktan, akıllı sonuçlara göre ödeme yapmaya kaydırarak, öngörülebilir maliyetler, sürekli iyileştirme ve otomasyondan elde edilen ortak kazanımlar sağlıyorlar. Yönetilen Ajanlar, insan mühendislerinin ve yapay zeka ajanlarının iş hedeflerine doğru birlikte çalışmasına olanak tanırken, Yazılım Olarak Hizmet ise değeri harcanan saatler yerine sonuçlar üzerinden ölçülebilir hale getiriyor.

Yapay zekâ odaklı bir dünyada, en uyumlu ticari modeller, çabayı değil sonucu ödüllendiren modellerdir; bu da hem işletmeler hem de hizmet sağlayıcılar için kazan-kazan durumu yaratır.

'Yüksek Yapay Zeka Kalitesi' metodolojiniz, yapay zeka hazırlığı için üç kritik katman olarak Yetenek, Uygulama ve Etki'ye odaklanıyor. BT yöneticileri, GenAI girişimlerini ölçeklendirmeden önce bu katmanlardaki olgunluklarını nasıl değerlendirebilirler?

GenAI'yi ölçeklendirmeden önce, BT yöneticilerinin yalnızca teknoloji yığını değil, yetenek, uygulama ve etki olmak üzere üç 'Yüksek Yapay Zeka Kalitesi' katmanındaki olgunluk düzeyine dair net bir görüşe sahip olmaları gerekir.

Yetenek katmanında olgunluk, insanların hazır olma durumuyla ilgilidir. CIO'lar, yapay zeka becerilerini, değişime açıklığı ve çalışanların güvenli, denetlenen bir şekilde LLM'lere erişimlerinin olup olmadığını ve bu sayede güvenli deneyler yapabilmelerini değerlendirmelidir.

Uygulama katmanında, veri kalitesi, mimari, güvenlik ve LLM erişimi ile yapay zeka geliştirme uygulamalarındaki politika ve koruma önlemlerinin olgunluğu gibi veri ve yönetişim temellerine odaklanılmaktadır.

Etki katmanında, BT yöneticileri kullanım senaryolarını iş değeri ile harcanacak çaba açısından değerlendirmelidir. Düşük çaba gerektiren, yüksek etki yaratan fırsatların belirlenmesi, erken kazanımlar sağlar ve GenAI'nin ölçeklendirilmesine yönelik yinelemeli bir yaklaşımı destekler.

Hâlâ eski mimarilerle çalışan kuruluşlar için, ajan tabanlı iş akışlarına ve yapay zeka odaklı dağıtım modellerine hazırlanmak için hangi temel modernizasyon adımları gereklidir?

Organizasyonların ajan tabanlı iş akışlarına geçiş sürecinde izleyebilecekleri üç adım şunlardır:

1. Veri Altyapısı Modernizasyonuna Öncelik Verin: Eski mimarilerle çalışan kuruluşlar için ilk adım, silo halindeki veriler için meta veri, soy ağacı ve veri kalitesi ölçütlerini etkinleştirmek üzere veri altyapısını modernize etmektir. Bu, temsilcilerin ihtiyaç duydukları bağlamsal olarak zengin, açıklanabilir verilere sahip olmalarını sağlar. GenAI tabanlı araçların tanıtılması bu modernizasyonu daha hızlı ve kolay hale getirmiştir. GenAI'yi eski mimariyle kullanmak mümkün olsa da, anlamlı sonuçlar elde etmek için gereken token sayısı son derece yüksek olacaktır.

2. Kurumsal Bilgi Katmanları Oluşturma: Sistemlerini modernize etmemiş kuruluşlar, belgelenmemiş çok miktarda birikmiş bilgiye sahip olacaktır. Sistem içindeki bu geçici birikmiş bilgiyi yakalamak için bilgi katmanları oluşturmak, ikinci yüksek öncelikli görev olacaktır. Bu, birçok kuruluşun yapay zeka benimseme yolculuğunda eksik olan katmandır.

3. Temsilci Sınırlarını ve Çalışma Yöntemlerini Tanımlama: Üçüncü adım, temsilcilerin kuruluşta halihazırda uygulanan tüm en iyi uygulamalara ve güvenlik uyumluluklarına uymasını sağlamaktır. Yönetişim çerçeveleri, güvenlik politikaları ve gözlemlenebilirlik çerçeveleri, temsilcilerin kuruluşun çalışma sınırları ve yerleşik yöntemleri dahilinde etkili bir şekilde düşünmelerini ve hareket etmelerini sağlar.

“Yapay zekâya hazır olma” hazırlığı yapılırken, araçların ötesinde veri, süreçler, yönetişim ve ekip yetenekleri açısından neler gereklidir?

Yapay zekâya hazır olmak, doğru araçları seçmekten çok daha öteye gider. Uygulamada, yapay zekâ benimsenmesinin başarısı veya başarısızlığı, bir kuruluşun, yalnızca çalışanların zihninde var olan yazılı olmayan süreçler, karar mantığı ve temel ilişkiler gibi kurumsal bilgiyi yakalama yeteneğine bağlıdır. Bu bilgi, yapay zekâ sistemlerinin yalnızca verileri izole bir şekilde işlemek yerine, onunla akıl yürütebilmesi için doğal dilde belgelenmelidir.

Veri hazırlığı da aynı derecede kritiktir, ancak yalnızca kalite yeterli değildir. Başarıyı gerçekten belirleyen şey, verinin ardındaki bağlamı, kökenini ve anlamını içeren meta verilerdir. Bunlar olmadan, en gelişmiş modeller bile sığ veya güvenilmez sonuçlar üretir.

Kurumsal yapay zeka kullanımının tüketici yapay zekasına göre geride kalmasının bir nedeni var: yönetişim, güvenlik ve uyumluluk pazarlık konusu olamaz. Bunlar aşılması gereken engeller değil, inşa edilmesi gereken gereksinimlerdir. Kuruluşlar, yapay zeka çıktılarının güvenli, tekrarlanabilir ve doğru olmasını sağlamak için güvenlik önlemleri, GenAI gözlemlenebilirliği, açıklanabilirlik ve insan müdahalesi içeren iş akışlarını kapsayan güven çerçeveleri oluşturmalıdır.

Son olarak, ekiplerin yapay zekâ konusunda sezgi geliştirmesi gerekiyor. Hazırlık, çalışanların yapay zekâ okuryazarlığı konusunda yeteneklerini geliştirmeleri, böylece körü körüne bir "kara kutuya" güvenmek yerine etkili bir şekilde komut vermeyi, sonuçları doğrulamayı ve çıktıları denetlemeyi bilmeleri anlamına gelir. Yapay zekâ, insanlar süreçte aktif olarak yer aldığında en iyi şekilde çalışır.

Teknoloji hizmetleri sektörü, köklü şirketlerle dolu. Kurumsal dönüşüm görevleri için rekabet ederken QBurst'ün en güçlü farklılaştırıcı özelliklerinin neler olduğunu düşünüyorsunuz?

QBurst, derin mühendislik uzmanlığını çok daha küçük, yenilik odaklı bir firmanın çevikliğiyle birleştirerek, yoğun rekabetin yaşandığı teknoloji hizmetleri pazarında kendini farklılaştırıyor.

Rekabet avantajımız beş temel sütun üzerine kuruludur:

1. Tasarım Odaklı Düşünme Yaklaşımıyla Derin Mühendislik – Biz sadece kod yazmıyoruz. İşletme sorunlarını bütünsel, kullanıcı merkezli çözümlerle çözüyoruz.

2. Çeviklik ve Sorumluluk – Ölçeklenebilirliğe yetecek kadar büyük, ancak müşteri memnuniyetini ön planda tutacak kadar da yalın bir yapıya sahibiz. Hızlı değişimlere karşı esnekliğimiz ve uyum yeteneğimiz, müşterilerimizin de tanıklık ettiği bir gerçektir. Ekiplerimiz, müşteri başarısının gerçek sorumluluğunu üstlenir. Teslimat sorumluluğunun üst düzey yönetim seviyesine kadar uzandığını göreceksiniz.

3. Kültürel uyumluluk: İster Japonya'daki LINE mini uygulamaları olsun, ister Amerikan market zincirleri için entegre fiyatlandırma sistemleri olsun, sadece teknolojiyi değil, deneyimi de her pazara göre uyarlıyoruz.

4. Yapay Zeka Odaklı Vizyon – Yapay zekayı sadece bir moda sözcüğü olarak değil, yetenek çarpanı olarak hizmet sunumlarımıza, operasyonlarımıza ve müşteri çözümlerimize entegre ediyoruz.

5. İnovasyon ve Deneme Kültürü – Liderlerimiz teknolojiye hakimdir ve en yeni ve gelişmekte olan teknolojileri kullanarak müşteri sorunlarını çözmeyi severler. Başarısızlıktan korkmuyoruz ve birçok durumda girişimci bir yaklaşım benimseyerek müşterilerimiz için anlamlı bir etki yarattık.

Kendimizi dönüştürmekten de korkmuyoruz. Kurumsal müşterilerimiz için sonuç odaklı modeller, birleştirilebilir teslimat çerçeveleri ve ortak inovasyon laboratuvarları üzerinde denemeler yapıyoruz.

Önümüzdeki üç ila beş yıl içinde, ajan tabanlı iş akışlarının ve yapay zekâ odaklı organizasyonların yükselişiyle birlikte kurumsal BT işletim modellerinin nasıl gelişmesini bekliyorsunuz ve liderler şimdiden nelere hazırlanmalı?

Yenilikteki bir sonraki dalga, güçlü yapay zeka yeteneklerini, iyi düşünülmüş kontrol, denetim ve güven sistemleriyle birleştirebilenlere ait olacak. Bu nedenle, kurumsal ajan tabanlı çerçeveler etrafındaki yeni tartışma son derece önemli ve acil görünüyor.

Benim için en önemli çıkarımlardan bazıları şunlardır:

• Yapay zeka veri merkezi inşaatı yavaşlamıyor, aksine hızlanıyor; veri merkezi dünyasında kapasite, talep ve yatırımların artmasıyla birlikte genel hava oldukça iyimser.
• Kurumsal yapay zeka benimsenmesi, tüketici yapay zekasına göre daha yavaş olacaktır (Kurumsal veriler genellikle dağınık, parçalanmış ve temiz ve merkezileştirilmiş olmaktan ziyade birçok sisteme dağılmış durumdadır; günümüz modelleri, her kuruluşun benzersiz bağlamına uyarlanmadan, son derece spesifik şirket durumları ve işlevleri için henüz yeterince doğru değildir; gerçek değerin kilidini açmak için, modellerin özellikle belirli iş akışlarının ve kullanım durumlarının "son aşamasında" özel kurumsal veriler üzerinde eğitilmesi ve ince ayarlanması gerekecektir).
• İşletmelerde gerçekten otonom ajanların başarılı olabilmesi için daha büyük bir zorluk var: İnsan iş gücünün güvenilir bir şekilde çalışmasını ve ölçeklenebilir olmasını sağlayan, çalışanlar için var olan denetim yapıları, onaylar ve güvenlik önlemlerinin eşdeğerini oluşturmak.

Liderler aşağıdaki hususları göz önünde bulundurarak hazırlık yapmalıdır:

• Temsilcilere, yeni işe alınmış kişiler gibi davranılmalı; görev tanımları net bir şekilde belirlenmeli, açık bir denetim altında tutulmalı ve kuruluşun yazılı ve yazılı olmayan kurallarını "öğrenirken" hataları önleyecek mekanizmalar sağlanmalıdır.
• Ajanların kayıt olduğu, yazma izinleri aldığı ve eylemlerinin denetleyici ajanlar tarafından izlendiği bir "ajan veri yolu" veya koordinasyon katmanına ihtiyaç vardır.
• İnsan odaklı organizasyonları güçlü kılan denge ve kontrol mekanizmalarını yeniden oluşturmak, ajan odaklı bir işletme dünyasında güvenli, doğru ve güvenilir uygulama elde etmek için kritik önem taşıyacaktır.
• Ajan tabanlı sistemler ve çerçevelerle birlikte insan-yapay zeka arayüzleri ve işbirlikleri değiştikçe, insan yeteneğini yönetmek ve yeniden beceri kazandırmak da önemli bir diğer husus haline geliyor.
• En heyecan verici alan, güçlü alan bilgisi ve çözümlerle birleştirildiğinde bu vizyonu pratik ve ölçeklenebilir bir gerçekliğe dönüştürebilecek, bugün var olanın ötesinde gelişmiş Kurumsal Temsilci Çerçevelerinin ortaya çıkmasıdır.

Harika röportaj için teşekkürler, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular ziyaret etmelidir. QBurst.