Will Bodewes, Phonely’nin Kurucu Ortağı ve CEO’su – Röportaj Dizisi

Will Bodewes, işletmelerin telefonlara yanıt vermesine ve müşteri görüşmelerinin sonuçlarını iyileştirmesine yardımcı olmaya odaklanan bir sesli yapay zekâ şirketi olan Phonely’nin Kurucu Ortağı ve CEO’sudur. Şirketi kurmadan önce University of Melbourne’da doktora yaptı; uygulamalı yapay zekâ ve doğal bir şekilde iletişim kurarken talimatları izleyebilen sistemler üzerine araştırmalar yürüttü. Daha önce bir ses teknolojileri girişimi kurdu; NCAA kros kayağı yarışlarına ve ultra dayanıklılık bisiklet yarışlarına katıldı. Phonely’de araştırma geçmişinden yararlanarak sesli yapay zekâ ajanlarını kullanıma sunmanın pratik zorluklarıyla ilgileniyor. Bunlar arasında görüşmelerin güvenilirliği, gecikme, entegrasyonlar ve rezervasyon, satış ve müşteri hizmetleri iş akışlarının sürekli olarak iyileştirilmesi yer alıyor.

Phonely, işletmelerin telefon görüşmelerini otomatikleştirmesine, randevuları planlamasına, potansiyel müşterileri değerlendirmesine, çağrıları yönlendirmesine ve müşteri etkileşimlerini mevcut yazılımlara bağlamasına olanak tanıyan bir sesli yapay zekâ ajanı platformudur. Araçları, özelleştirilebilir görüşme iş akışlarını çağrı geçmişleri, analizler ve A/B testleriyle bir araya getirerek ekiplerin performansı ölçmesine ve zaman içinde sonuçları iyileştirmesine yardımcı olur. Şirket, küçük işletmelerden büyük kuruluşlara kadar farklı ölçeklerdeki kurumlara hizmet veriyor; 10.000’den fazla işletmeye destek verdiğini ve günde 120.000’den fazla çağrıyı işlediğini belirtiyor. Phonely ayrıca, otomatik çağrıların daha hızlı ve güvenilir olmasına, gerçek dünyadaki iş görüşmelerine daha uygun hâle gelmesine odaklanarak Alma’nın da aralarında bulunduğu kendi konuşma modellerini geliştiriyor.

University of Melbourne’da yapay zekâ alanında doktora yaparken, talimatları izleyip doğal bir şekilde iletişim kurabilen sistemler geliştirmeye odaklanarak Phonely’yi kurmaya başladınız. Sesli yapay zekânın bağımsız bir şirketi destekleyebilecek olgunluğa ulaştığına sizi ne ikna etti ve piyasada başkalarının gözden kaçırdığı ne gördünüz?

O dönemde sesli yapay zekânın bağımsız bir şirketi destekleyebileceğini gösteren hiçbir kanıt yoktu. Bu alanda çalışan birkaç şirket vardı ve bunların yaklaşık beş ya da 10 kullanıcısı bulunuyordu; ancak IVR sistemi olmayan bir sesli yapay zekâ çözümünü başarıyla devreye almış kimse yoktu. Bu nedenle Phonely’yi kurduğumuzda bu, bir riskti. O dönemde herkes sohbete odaklanmıştı; dolayısıyla ses yeni bir iletişim aracıydı. Çözülmemiş bir sorundu ve biz de “Neden bu sorunun üzerine gitmeyelim? Neden çözmeye çalışmayalım?” diye düşündük.

Doktora araştırmanız, “bir robot gibi talimatları izleyip bir insan gibi konuşabilen” bir yapay zekâ geliştirme hedefiyle başladı. Bu araştırmanın ticari bir sesli yapay zekâ platformunun temelini oluşturabileceğini anlamanızı sağlayan teknik atılımlar nelerdi?

Araştırma, olup bitenlerin temelindeki teknolojiyi anlamak açısından değerli ve önemliydi. Gelişmeleri önceden görmemi ve sırada neler olduğunu anlamamı sağladı. Bu modellerin ne olduğunu ve nasıl çalıştıklarını teknik açıdan biliyordum; bu da risk alma olanağı verdi. Özellikle bir şirket kurmak ve etki yaratmak istiyordum. Bu alan, bildiklerimle ve geleceğini öngörebildiklerimle en çok örtüşen alandı. Bunun bir parçası olmak istedim.

Her telefon görüşmesini, işletmelerin geçmişte sistematik biçimde iyileştiremediği bir dönüşüm hunisi olarak tanımladınız. Bir telefon görüşmesini iyileştirmek gerçekte nasıl bir şey ve yapay zekâ zaman içinde dönüşüm oranlarını, sorun çözme oranlarını veya müşteri deneyimini nasıl geliştirebilir?

Bir tesisatçıdan randevu aldığınızı düşünelim. Telefonda görüştüğünüz kişi bilgilerinizi alıp randevu oluşturmak üzere eğitilmiştir; ancak soruları sorma biçimine bağlı olarak, işletmenin sunduğu hizmetler arasında olduğunu bilmediğiniz başka şeylerden de söz edebilir. Tesisat sorununuz için randevu alırken lavabonuzun da tamir edilmesi gerektiğini fark edebilirsiniz. Çok iyi eğitilmiş bir sesli yapay zekâ ajanı da aynı şeyi yapar; işletmenin müşterilerine ek satış yapmasına ve gelirini artırmasına yardımcı olur. Yeni işe başlayan bir resepsiyon görevlisine eğitimi verilmemiş bir ürünü ek satışla sunabilir ve siparişe yeni bir kalem ekleyerek müşteriyi daha memnun edebilir, işletme için de daha iyi bir sonuç sağlayabilir. Basit bir ChatGPT sesli asistanı bunu yapmayı bilmez. Bunun için bu işi yapacak şekilde geliştirilmiş ve eğitilmiş bir ürüne ihtiyacınız var.

Üstelik insanlar aramaları kaçırabilir, telefona yanıt vermeyebilir veya çağrıları sesli mesaja yönlendirebilir. Bu, ABD’deki küçük işletmeleri mahvediyor. Bu işletmelerin telefona yanıt verecek çalışanları yok; sundukları hizmetin kalitesi tutarlı değil ve bunu iyileştirecek bir yöntemleri de bulunmuyor. Yapay zekâ sayesinde, bir çağrı işletmenin istediği sonucu vermediğinde elimizdeki verilerle süreci iyileştirebiliriz. Yapay zekânın hızı sayesinde görüşmenin akışını değiştirebiliriz; bunu insanlarla neredeyse bu kadar hızlı yapmak mümkün olmazdı.

Şu anda herkes yapay zekânın maliyet tasarrufuna odaklanıyor. Oysa insanların yapay zekâyı büyüme fırsatı olarak görmesi gerektiğini düşünüyoruz. İşletmeler yapay zekâyı benimseyerek gerçekten büyüyebilir ve öncekinden daha iyi performans gösterebilir.

Sesli yapay zekânın; gecikme, söz kesintileri, aksanlar, arka plan gürültüsü, duygusal ipuçları ve öngörülemeyen görüşmeler gibi metin tabanlı yapay zekânın çoğu zaman kaçınabildiği zorlukların üstesinden gelmesi gerekir. Kurumsal ölçekte güvenilir biçimde çözülmesi en zor olan sorun hangisiydi?

En büyük sorun gecikme. Bu sorunu artık çözdük; ancak ilk zamanlarda iki nedenden ötürü büyük bir baş ağrısıydı.

İlk olarak, güvenilir olmayan girişimlerin altyapısı üzerine kurulum yapıyorduk. OpenAI’ye gönderilen API isteklerinin önemli bir kısmı başarısız oluyor ve yanıt alamıyorduk. Telefon görüşmesinde bu, karşı tarafın telefonu kapatmasıyla aynı şey; bu nedenle bu durumlar için yeniden deneme mekanizması kurmamız gerekti.

İkinci sorun kapasiteydi. OpenAI’ye istek gönderdiğinizde, yüzlerce hatta binlerce başka isteğin arkasında sıraya takılıp kalıyordunuz ve bu sırada kaçıncı sırada olduğunuzu bilmiyordunuz. Yanıtın gelmesi 30 saniye sürebiliyordu. Bunun üstesinden gelmek için OpenAI’nin dünyanın neresinde uç noktaları olduğunu inceledik ve talebin düşük olduğu, insanların uyuduğu ülkelerdeki uç noktaları kullanacak şekilde hedeflediğimiz uç noktaları değiştirdik. O anda talebin en düşük olduğu uç noktaları bulmak için bütün bu altyapıyı kurmamız gerekti. Oldukça ilginç bir teknik problemdi. Artık Alma dâhil kendi modellerimizi eğitiyoruz; böylece bilgi işlem kaynaklarını ve talebi biz yönettiğimiz için bu konuda endişelenmemize gerek kalmıyor.

Phonely artık binlerce işletme için günde 120.000’den fazla çağrıyı yanıtlıyor. Bu ölçekte sesli temsilciler işletirken, platformun ilk sürümünü geliştirirken farkında olmadığınız neler öğrendiniz?

Hizmetin %100 çalışır durumda olması gerçekten çok önemli. Çözmeye çalıştığımız en zorlu mühendislik sorunlarından biri güvenilirlik ve hız. Yapay zekâ alanı inanılmaz hızlı ilerliyor; bir yapay zekâ şirketi için bile biz de çok hızlı hareket ediyoruz. Y Combinator’da şöyle bir söz vardır: Hızlı hareket et, ortalığı dağıt. Ancak günde 120.000 çağrı yapan müşterileriniz varsa, işlerin aksamasını göze alamazsınız. Bu nedenle sürecimizin büyük bir kısmı, pazarda güncelliğimizi korumak ve ürünü geliştirmeye devam etmek için gereken hızda yeni özellikler sunarken, pazarda önde kalmak amacıyla geliştirmeyi sürdürdüğümüz süreçte kurumsal müşterilerimizi memnun ve sistemleri istikrarlı tutmanın yollarını bulmaya odaklandı. Şirketi kurarken karşılaştığımız en büyük zorluklardan biri muhtemelen güvenilirlikti.

Üretken yapay zekâ sistemleri öngörülemez davranabilir; ancak müşterilerle doğrudan iletişim kuran bir telefon temsilcisi ödeme alıyor, rezervasyon yapıyor, sağlıkla ilgili soruları yanıtlıyor veya başka önemli etkileşimleri yönetiyor olabilir. Sesli temsilcileri, halüsinasyon görmeden ya da yetkili sınırlarının dışına çıkmadan esnek ve sohbet edebilir kalacak şekilde nasıl tasarlıyorsunuz?

Bunu yaklaşık iki yıl önce zor yoldan öğrendik; artık bu yaklaşım sektörde oldukça yaygın biçimde benimseniyor. Büyük dil modellerindeki en büyük sorunun bağlam olduğunu fark ettik. Bir isteme sayfalarca talimat gibi çok fazla içerik koyduğunuzda, bir şeylerin ters gitme olasılığı artıyor.

Bu nedenle, bir temsilciden diğerine geçiş yapan ve her temsilcinin kendine özgü bir bağlamı olduğu sekiz temsilcili bir orkestrasyon sistemi tasarladık. Bu, bir insanın telefon görüşmesinde bir senaryoyu izlemesine benziyor: Bir miktar bilgi alırsınız, sonraki aşamaya geçersiniz ve böyle devam edersiniz. Bu sayede adımları kod düzeyinde birbirinden ayırabiliyoruz. Size para iadesi yapmadan önce adınızı, e-posta adresinizi, telefon numaranızı ve doğum tarihinizi almam gerekseydi, devam etmeden önce bu bilgilerin kod düzeyinde toplandığını garanti edebilirdim. Yalnızca büyük dil modeline güveniyorsanız bunu garanti edemezsiniz. Bu temsilci orkestrasyon katmanını oluşturarak güvenilirliği %100’e çıkarabilirsiniz; çünkü her adım, hâlâ bağlamı olan ancak kendi talimatlarıyla sınırlandırılmış yeni bir temsilciye geçilmeden önce tamamlanır.

Bir Phonely kurulumunun, yalnızca üç ayda bir müşteri için 10 milyon dolarlık yeni net gelir sağladığı bildiriliyor. Yapay zekânın ölçülebilir bu düzeyde bir iş etkisi yaratmasını ne mümkün kıldı ve bugün sesli yapay zekânın en yüksek yatırım getirisini nerede sağlayacağını düşünüyorsunuz?

Bunu yapabilmemizin nedeni, müşterinin ölçüm verilerine sahip olmamızdı. Gelen aramalar satış amaçlı olduğundan satışları artırmaya odaklanmışlardı ve arayanları ön elemeden geçiriyorlardı; bu nedenle sonuçları takip edebiliyorduk. Çağrı merkezlerinin satış oranı güne bağlı olarak yaklaşık %35 ile %42 arasındaydı. Müşteriden bu bilgileri aldıktan sonra, iş akışlarını inceleyip temsilciyi optimize ettik. Başlangıçta satış oranımız yaklaşık %20’ydi. Sonraki aylarda yinelemeler yaptık, çeşitli ayarlamalara gittik ve çoğu durumda çağrı merkezlerinden daha iyi performans gösterecek noktaya ulaşana kadar optimizasyonu sürdürdük. Sorunları belirleyip deneyimin her seferinde tutarlı ve kusursuz olmasını sağlayarak satış oranımızı artırmaya devam ettik. Bir çağrı merkezinden daha iyi performans gösterebildik.

Sesli temsilciler daha yetenekli hâle gelirken işletmeler, tamamen otomatikleştirilebilecek görüşmeler ile bir insanın sürece dâhil olması gereken durumlar arasındaki sınırı nerede çizmelidir?

İşletmeler, izlenmesini istedikleri ve yeterince açık biçimde tanımlanmış, tekrarlanabilir her süreci otomatikleştirebilmelidir.

Ancak bazı alanlarda otomasyon zorlaşır. Bunlardan biri API’si olmayan sistemlerle entegrasyonlardır: Diyelim ki bir entegrasyona ihtiyacınız var ama ilgili yazılımın API’si yok. Bunu aşmak zordur; yine de tarayıcı otomasyonuyla yapabilecekleriniz vardır. Bir diğeri, temsilciden insana, ardından yeniden temsilciye uzanan birden fazla devir teslimin olduğu durumlardır. Üçüncüsü ise bağlam eksiklikleridir. Diyelim ki cüzdanımı bir restoranda unuttum. Yapay zekâ bunu asla çözemeyecek; çünkü cüzdanınızın sizde olup olmadığını bilemez ve restorana gidip cüzdanın orada olup olmadığını kontrol edemez.

Bazı durumlarda ve birden fazla sistemi kapsayan daha karmaşık işlerde her zaman bir insanın devreye girmesi gerekir. Bu tür işler için temsilci kullanmaktan kaçının.

Phonely, 10.000’den fazla işletmeye ulaşmasının ardından kısa süre önce 16 milyon dolarlık A Serisi yatırım aldı. Şirketin bir sonraki aşaması nasıl görünüyor ve sesli yapay zekâ platformlarının yeni neslini farklılaştıracağına inandığınız teknik özellikler neler?

Bir sonraki aşama, ekibi büyütmek ve ekibe yatırım yapmayı sürdürmek. Bu fikre tümüyle odaklanıyoruz. Pek çok işletme sesli yapay zekâ alanına yöneliyor ve farklı alanlarda muhtemelen iyi işler çıkaracaklar. Ancak biz yalnızca bir sesli ajan geliştirmiyoruz. Bir optimizasyon platformu geliştiriyor, sesi de bir kanal olarak kullanıyoruz. Potansiyel müşterileri önemseyen ve telefonlarının gelir sağlamasını isteyen işletmeler için odağımız, yapay zekâ ajanlarını müşterilerin istediği sonuçlara ulaşacak şekilde optimize etmek. Phonely’yi, insanların ajanlarının daha iyi performans göstermesi için onları optimize etmek istediği bir optimizasyon şirketi olarak düşünebilirsiniz.

Akademik araştırmalarınızda, gelişmekte olan ekonomilerde enerjiye erişimi ve temiz pişirme çözümlerini yaygınlaştırmak için yapay zekâ ve akıllı sayaç teknolojisinin kullanımını da ele aldınız. Phonely’nin ötesine baktığınızda, yapay zekânın enerjiye erişim gibi fiziksel dünyadaki büyük sorunlara nasıl uygulanabileceğini düşünüyorsunuz? Bu, ileride yeniden çalışmayı umduğunuz bir alan mı?

Yapay zekâyla pek çok faydalı iş yapılabilir; ancak mevcut sorunların çoğuna insanlar yol açıyor, dolayısıyla bu tarafta da değişim gerekiyor. Her sorun teknolojiyle çözülemez. Fakat teknoloji alanındaki gelişmelerle insanların değişiminin eş zamanlı gerçekleşmesine izin vermek, dünya için toplamda olumlu sonuçlar doğuracaktır.

Harika röportaj için teşekkürler. Daha fazla bilgi edinmek isteyen okurlar Phonely‘yi ziyaret etmeli.