Vara Kumar Namburu, Whatfix’in Kurucu Ortağı ve Ar-Ge Başkanı – Röportaj Serisi

Vara Kumar Whatfix’in kurucu ortağı ve Ar-Ge ile Çözümler Başkanı olarak şirketin inovasyonunu ve stratejik büyümesini yönlendiriyor. 2014 yılında Khadim Batti ile birlikte Whatfix’i kurdu ve insanların teknoloji ile simbiyotik olarak çalışmasını ve potansiyellerini en üst düzeye çıkarmalarını sağlamak için bir vizyonla hareket etti. ABD’de bulunan Vara, şirketin çoklu ürün stratejisi ve ürün geliştirme ve benimseme, teknoloji geliştirme ve inovasyon için vizyonunu yönetiyor ve müşteriler ve iş ortakları için başarılı entegrasyonları hızlandırıyor. Vara’nın liderliğinde şirket, “kullanıcılaşma” olarak adlandırılan bir yaklaşımı benimseyerek teknolojinin kullanıcıya uyum sağlaması gerektiğini savunuyor. Kullanıcıların teknolojiyi seveceği şekilde inşa etmeye odaklanıyor.

Whatfix bir dijital benimseme platformu olarak şirketlerin yazılım benimsemesini ve kullanıcı verimliliğini artırmaya yardımcı oluyor. Şirketin sunduğu çözüm, uygulamalara gömülü rehberlik, yürüyüşler, ipuçları ve self-servis desteği sağlıyor. Whatfix AI, akıllı ve bağlamsal ajanlar sunarak içerik oluşturmayı, gerçek zamanlı destek sağlamayı ve kullanım verilerini eyleme geçirilebilir bilgiler haline getirmeyi amaçlıyor. Whatfix ve Whatfix AI birlikte, kullanıcıların yeni teknolojilere uyum sağlamasını kolaylaştırıyor ve iş akışlarını optimize ediyor.

Whatfix’i över bir decade önce kurmadan önce, entreprise teknolojilerinde kariyeriniz vardı. Şirketi kurma fikri nereden geldi ve orijinal vizyonunuz AI’nin yükselişiyle nasıl değişti?

Kariyerim Huawei Technologies’de Sistem Mimarısı olarak başladı ve gelecekteki iş ortağım Khadim Batti ile tanıştım. İlk girişimimiz SearchEnabler’dı, küçük ve orta ölçekli işletmeler için bir SEO platformuydu. İyi bir çözüm geliştirdiğimiz halde, kullanıcıların platformun yeteneklerini tam olarak kullanamadıklarını fark ettik. “Düzelt” butonu eklediğimiz halde, sorun SEO ile ilgili değil, teknolojinin gerçekten kullanıcı dostu olmasıydı.

Bu gerçekleşme bizi 2014 yılında Whatfix’i kurmaya yöneltti. Temel inancımız o zaman için devrimciydi: insanların teknolojiye uyum sağlamasını değil, teknolojinin insanlara uyum sağlamasını hedefledik. Buna “kullanıcılaşma” dedik ve yazılımın kullanıcı dostu, benimseme kolaylığı ve etki yaratması gerektiğini savunduk.

AI bu misyonu katlanarak artırdı. 2019’daki Airim satın almasıyla birlikte AI’yi her ürüne entegre etmeye başladık. Şimdi sadece yazılımı daha kullanıcı dostu yapmakla kalmıyor, aynı zamanda öğrenen, akıl yürüten ve ölçekte çalışan akıllı sistemler yaratıyoruz. Vizyonumuz, basit kullanıcı adaptasyonundan gerçek insan merkezli AI’ye doğru evrimleşti.

Çok sayıda çalışma, AI pilotlarının çoğunun başarısız olmasının nedeninin kullanıcıların teknolojiyi günlük işlerine nasıl uygulayacağını bilmemesi olduğunu gösteriyor. Bu benimseme açığının kök nedenlerini nasıl görüyorsunuz?

AI benimseme başarısızlığının iki temel engelini görüyorum. Birincisi, büyük şirketlerin binlerce uygulama ile boğuşması ve her birinin kendi AI yeteneklerine sahip olması. Kullanıcılar, hangi aracın hangi amaç için kullanılacağına karar vermekte zorlanıyor ve bu da benimseme momentumunu öldürüyor ve ROI’yi ortadan kaldırıyor.

İkinci engel güven. IT liderleri ve CIO’lar, AI sistemlerinin güvenlik standartlarını koruduğuna, düzenlemelere uyduğuna ve önyargı olmadan çalıştığına emin olmak istiyor. Şirketler, veri ihlalleri, AI hayal powerleri veya yönetim başarısızlıkları konusunda endişe duyduğunda, pilot programların ötesine geçmekten çekiniyorlar.

Başarı, AI’yi doğrudan kullanıcıların çalıştığı yere entegre etmeyi gerektirir. ScreenSense teknolojimiz, kullanıcıların ne yaptığını ve ne yapmaya çalıştıklarını analiz ediyor ve ardından我们的 Guidance Agent, kullanıcıların mevcut sistemleri boyunca bağlamsal öneriler ve nächsten adımlar sunuyor. Bu yaklaşım, kullanıcıların yeni teknolojiye karşı direncini ortadan kaldırıyor ve benimseme oranlarını artırıyor.

Whatfix’in yeni AI Ajanları, “kullanıcılaşma” kavramı etrafında inşa edildi. Bu nedir ve geleneksel dijital benimseme yaklaşımlarından nasıl farklıdır?

Kullanıcılaşma, teknoloji dağıtımı hakkında düşünme şeklimizi temel olarak değiştiren bir yaklaşım. Kullanıcıların yazılımın sınırlarına uyum sağlamasını değil, çözümlerin insan davranışlarına ve ihtiyaçlarına uyum sağlaması gerektiğini savunuyoruz. Her kararımızda kullanıcı deneyimi öncelikliyor ve somut iş değerleri sunmayı amaçlıyoruz.

Geleneksel benimseme, bir boyutlandırma modeli izler: eğitim dağıt, en iyisini um ve kullanıcıların benimseme yavaşladığında onları suçla. Kullanıcılaşma, bunun tersini yapıyor. AI’yi kullanarak, kullanıcıların rolü ve durumuna göre kişiselleştirilmiş, bağlamsal rehberlik sunuyoruz. Çözümlerimiz, kullanıcı etkileşimlerinden öğreniyor ve buna göre adapte oluyor.

Bu, müşteri geri bildirimi ile şekillenen geliştirme sürecimiz sayesinde özellikle güçlü. Müşteri geri bildirimi, ürün yol haritamızın yarısından fazlasını belirliyor ve gerçek işyeri zorluklarını çözmemize yardımcı oluyor. Bu, insan-merkezli bir felsefeyi yaratıyor ve AI ajanlarının, insanların stratejik, yaratıcı ve yüksek etkili işlere odaklanmasını sağlıyor.

Whatfix, Dijital Benimseme Platformu (DAP), Ürün Analitiği ve Aynanın birleşiminden oluşan kapsamlı teknoloji yığını, akıllı veri analizi ile geleneksel yazılım ve yeni AI çözümlerinin dağıtımını hızlandırıyor. AI işlevselliğini platform boyunca entegre ettik, konuşma analitiği arayüzleri ve duygu tepkisi tetikleyicileri gibi özellikler sunuyor. Bu, şirketlerin kullanıcı modellerini çözmesini, benimseme yaklaşımlarını iyileştirmesini ve somut iş sonuçları elde etmesini sağlıyor.

ScreenSense, yeni AI Ajanlarınızın çekirdeği olarak tanımlanıyor ve hem kullanıcı bağlamını hem de niyetini yorumluyor. Bu teknoloji nasıl çalışıyor ve kullanıcıları nasıl boğmadan ilgili sonuçlar sağlıyor?

ScreenSense, bir çeviri gibi çalışıyor, aynı anda uygulama ortamını (ekran上的 ne oluyor) ve kullanıcı hedeflerini (ne yapmaya çalışıyor) analiz ediyor. Bu çift bilinç, gerçek zamanlı öneriler sunuyor ve teknik olarak doğru ve kişisel olarak ilgili sonuçlar sağlıyor.

Uygulamada, AI Ajanlarımız (Authoring, Insights ve Guidance) ScreenSense’i kullanarak doğruluk ve bağlamsal rehberlik sunuyor. Kullanıcıları generic önerilerle bombalamak yerine, anlık bağlam ve niyetlerini anlıyor ve tam da doğru anda doğru yardımı sağlıyor.

Kullanıcıları boğmadan sonuçlar sağlamak için, bağlamsal filtreleme kullanıyoruz. ScreenSense sadece veri toplamakla kalmıyor, aynı zamanda müdahalede değer yaratıp yaratmadığını belirliyor. Kullanıcılar, teknik ortamı ve çalışma niyetlerini anlayan bir sistemden gelen rehberlik alıyor ve bu, kullanıcıları boğmadan ilgili sonuçlar sağlıyor.

Üç yeni AI Ajanınızı (Authoring, Insights ve Guidance) tanıtın ve bunların gerçek entreprise iş akışlarında verimliliği nasıl artırdığını somut örneklerle paylaşın.

Authoring Ajanımız, günlük dilden sofistike uygulama içi deneyimler yaratmak için içerik oluşturmayı demokratikleştiriyor. Bir eğitim yöneticisi, “dashboard’ın yeni özelliğine bir ipucu oluştur” diyebilir ve sistem otomatik olarak içeriği oluşturur, hedefleme kurallarını belirler ve uygun stilleri uygular. Bu, öğrenme ve gelişim takımlarına, ürün yöneticilerine ve iş paydaşlarına kodlama bilgisi gerektirmeden karmaşık uygulama içi destek öğeleri oluşturma yeteneği sağlar. İçerik geliştirme süreçlerini hızlandırıyor ve teknik uzmanlık gereksinimlerini ortadan kaldırıyor.

Insights Ajanımız, analitiği uzman bir işlevden sohbet aracı haline getiriyor. Ürün sahipleri, “hangi özellikler kullanıcıların canını sıkıyor?” gibi doğal sorular sorabilir ve anında görsel analizlerle somut sonuçlar alabilir. Bu, ürün yöneticilerinin ve çeşitli takım üyelerinin, kullanıcı etkileşim desenleri ve sistem etkinliği hakkında somut bilgiler elde etmesini sağlıyor ve böylece benimseme girişimlerini optimize etmelerine yardımcı oluyor.

Guidance Ajanımız, kullanıcıların aktif iş akışlarında anlık yanıtlar sunuyor. Bir kullanıcı, “onay süreci istisnaları” aradığında, internal belgelerden alınan bağlamsal bilgiler alıyor ve böylece yardım masası kaynaklarına bağımlılığını azaltıyor. Bu, empresa çalışanlarının bilgiye erişimini devrimleştiriyor ve réponse sürelerini azaltıyor.

300’den fazla müşteri, bu ajanları üretim ortamlarında kullanıyor ve benimseme oranlarında iki katına veya üç katına çıkıyor.

Genel AI benimseme deneyiminden yola çıkarak, başarılı olan şirketlerin ortak noktaları nelerdir?

Genel AI benimseme başarısı için iki temel unsur gerekiyor: sorunsuz entegrasyon ve sorumlu yönetim. Başarılı şirketler, AI yeteneklerini mevcut iş akışlarına entegre ediyor ve ayrı araçlar sunmuyor. Kullanıcı değerine odaklanıyorlar ve günlük iş akışlarındaki somut sorunları çözüyorlar.

Başarılı şirketler, AI süpervizörleri gibi yeni roller oluşturuyor ve insan denetimini sağlıyor. AI sistemlerinin doğru, adil ve sürekli iyileşen olduğundan emin oluyorlar. Başarısız olan şirketler, AI’yi bir teknoloji projesi olarak görüyor ve benimseme sonuçlarına odaklanmıyor. AI’yi bir kullanıcı deneyimi dönüşümü olarak görmüyorlar.

Şirketler AI araçlarına yatırım yaparken, kullanıcı merkezli yaklaşımların alınmaması halinde hangi riskleri öngörüyorsunuz?

Temel risk, benimseme başarısızlığı. Kullanıcı merkezli tasarım olmadan, şirketler güvenlikle ilgili sorunlar, AI hayal powerleri ve yönetim boşlukları ile karşı karşıya kalabilir. Bu, organizasyonel direnci artırabilir ve AI yatırımlarının boşa gitmesine neden olabilir.

Karmaşıklık krizi de artabilir. Her uygulama AI yetenekleri kazandıkça, ancak kullanıcı deneyimi düşünülmeden, çalışanlar parçalanmış iş akışları ve karar verme zorluğuyla karşı karşıya kalabilir. Bu, verimliliği azaltabilir ve AI’nin vaat ettiği kazançları ortadan kaldırabilir.

En kritik olarak, şirketler AI direnci kültürleri yaratabilir. Kullanıcılar, önceki uygulamaların onlara değer sağlamadığını düşündükleri için yeni AI araçlarını aktif olarak kaçınabilir. Kullanıcıların AI araçlarına güvenini yeniden kazanmak, önemli bir çaba ve kaynak gerektirir.

Son olarak, entreprise AI benimsemesinin hem teknik hem de insan yönlerini anlamak için nasıl kalıyorsunuz?

Şirket içi yaklaşımımız, her iki boyut hakkında da değerli bir perspektif sunuyor. AI’yi tüm iş operasyonlarımıza entegre ettik, satış ekiplerinin prospect zenginleştirmesi için AI kullandığından, ürün ekiplerinin AI ajanlarını iş akışı kaptanları olarak kullandığına kadar. AI Lab’lerimiz ve Zero-Click çerçevemiz, her bir yazılım mühendisinin AI mühendisi gibi düşünmesini sağlıyor. Bu, teknik geliştirme ve kullanıcı benimseme desenleri hakkında şirket çapında okuryazarlık sağlıyor.

En önemlisi, ürün geliştirme sürecimiz, müşteri geri bildirimi ile derinlemesine bağlı kalıyor. Yol haritamızın yarısından fazlası, gerçek dünya entreprise zorlukları tarafından şekilleniyor. Bu, sadece teknik olarak mümkün olanı değil, insanların günlük olarak kullandıkları sistemler için gerçekten değer yaratanı anlamamızı sağlıyor.