Archana Joshi, Strateji Başkanı – BFS ve EnterpriseAI, LTIMindtree – Röportaj Serisi

Archana Joshi, 24 yıldan fazla IT hizmetleri endüstrisinde deneyim sahibi olup, AI (gen AI dahil), Agile ve DevOps metodolojileri ve yeşil yazılım girişimleri konularında uzmanlık sahiptir. Şu anda LTIMindtree’de Enterprise AI hizmet hattı ve Bankacılık ve Finansal Hizmetler İş Birimi için büyüme stratejileri ve pazar konumlandırması liderliğini yürütmektedir. Joshi, çeşitli coğrafyalardaki Fortune 100 müşterileriyle çalışmış ve endüstri forumları ve etkinliklerinde düzenli olarak konuşmacı olarak yer almaktadır.

LTIMindtree bir global teknoloji danışmanlığı ve dijital çözümler şirketidir ve işletmelerle birlikte various endüstrilerde iş modeli evrimi, inovasyon ve büyümeyi desteklemek için dijital teknolojileri kullanmaktadır. 700’den fazla müşteriye hizmet veren LTIMindtree, artan rekabet farklılaşması, müşteri deneyimi ve iş sonuçlarını geliştirmek amacıyla domain ve teknoloji uzmanlığını sağlamaktadır.

IT hizmetlerini çeşitli organizasyonlar boyunca dönüştürmede geniş deneyiminiz olduğu düşünüldüğünde, LTIMindtree’de kişisel liderlik tarzınız nasıl evrimleşmiştir, özellikle Generative AI’nin benimsemesini teşvik ederek?

IT Hizmetleri’nde 20 yılı aşkın deneyime sahip olarak, kariyerimi müşteriler için dönüştürücü teknoloji çözümlerine adadım, bu da Agile/DevOps veya generatif AI (GenAI) gibi konularda uzmanlık kazanmamı sağladı. LTIMindtree’de odak noktam, organizasyonların dijital dönüşüm yolculuklarını stratejilendirmeleri ve yürütmeleri için GenAI’yi kullanmalarını sağlamaktır. Müşteri odaklı stratejilere öncelik veriyorum ve müşterilerle yakın çalışarak benzersiz zorluklarını anlamak ve iş değerini driving eden özel AI çözümleri sunmak için çalışıyorum. Strateji başkanı olarak, GenAI benimsemesini teşvik etmek ve kararlarımı yönlendirmek için yeni gelişmeler hakkında bilgili olmak için çeşitli departmanlardaki ekiplerle işbirliği yapmam gerekiyor. GenAI, eyleme geçirilebilir içgörüler sağlamak için büyük miktarda veriyi işler. Bu yetenek, kanıta dayalı stratejileri değerlendiren bir veri odaklı lider olarak bana özellikle faydalıdır.

Örneğin, her sabah GenAI tabanlı koltuklarla günümü başlatıyorum, böylece bana dikkat etmem gereken üst öğeleri veya ekibimle paylaşabileceğim raporlar oluşturmak için içgörüler sağlar. Aslında, ekibin içinde GenAI tabanlı koltukların temelde bizim için güvenilir kanat adamları haline geldiğini sık sık söylüyorum. Değerli içgörüler sağlayarak, görevleri otomatikleştirerek ve stratejik hedeflerimizle uyumlu kalmanıza yardımcı olarak bizi destekliyorlar.

GenAI, özellikle dijital dönüşümü daha yavaş benimseyen endüstrilerde geleneksel IT hizmet modellerini nasıl yeniden şekillendiriyor?

GenAI, tüm endüstrilerdeki geleneksel IT hizmet modellerini, önemli ölçüde IT geliştirici verimliliğini artırarak dönüştürüyor. Kod oluşturan koltuklardan sentetik verilere, test ve IT operasyonlarının otomasyonuna kadar, IT’nin her yönü dönüşüyor. Sonuç olarak, IT hizmet modellerinin odak noktası, maliyet odaklı approachedan verimlilik ve etkiye odaklı approachedan değişiyor. Bu, IT hizmetlerinin değerinin artık yalnızca maliyet tasarrufu değil, somut sonuçlar sağlama yeteneğiyle ölçülmesi anlamına geliyor. Bu değişim, IT hizmetlerinde yeni tür işlerin ortaya çıkmasına da neden oluyor, Örneğin, özel modeller geliştirme, AI için veri mühendisliği ve sorumlu AI uygulaması.

Sadece 18 ay önce, bu hizmetler norm değildi. Sağlık hizmetleri ve finansal hizmetler gibi ağır olarak düzenlenen endüstrilerde, GenAI’nin operasyonel verimliliği iyileştirme değerinin giderek daha fazla tanınmasıyla birlikte.

LTIMindtree’deki kendi araştırmamız, “GenAI Benimsemesi Durumu” başlıklı çalışma, bu eğilimleri açıkça vurgulamaktadır. Sağlık hizmetlerinde, GenAI’nin tıbbi teşhis, veri analizi ve idari işleri otomatikleştirerek büyük bir etkiye sahip olduğunu görüyoruz. Bu, doktorlara ve sağlık hizmetleri sağlayıcılarına daha hızlı ve daha doğru kararlar almasına yardımcı oluyor – ancak benimseme, sıkı uyum ve düzenleyici çerçeveler nedeniyle hala temkinli davranıyor. Finansal hizmetlerde, GenAI, risk yönetimi, dolandırıcılık algılama ve müşteri hizmetlerini otomatikleştirerek manuel görevleri geliştiriyor. Ancak sektörün benimsemesi, risk, yönetim ve hassas veri endişeleri tarafından yönlendiriliyor.

LTIMindtree’nin geleneksel IT iş akışlarına GenAI’yi başarılı bir şekilde entegre ederek verimliliği ve inovasyonu nasıl sağladığını gösteren özel örnekler paylaşabilir misiniz?

LTIMindtree’de, AI’ye yönelik 3lü bir stratejiye sahibiz. “AI her şeyde, her şey AI için, AI herkes için” felsefesi, operasyonlarımızın ve hizmetlerimizin tüm yönlerinde AI’yi entegre etme taahhüdümüzü vurgulamaktadır. Bu yaklaşım, AI’nin yalnızca bir eklenti olmayıp, çözümlerimizin temel bir bileşeni olduğunu, inovasyonu ve verimliliği teşvik ettiğini garantiler.

Müşteriler, AI’yi genel olarak verimliliği artırmak için kullanmak istiyorlar. Tekrarlanan, zaman alan görevleri azaltmaktan operasyonları ölçeklendirmeye ve iş süreçlerinin güvenilirliğini artırmaya kadar, AI artık stratejilerinin temel bir parçası haline geliyor. Mühendislerimiz, AI koltuklarını iş akışlarına entegre etmeye odaklanıyor, kodlama, test, dağıtım ve yazılım bakımı gibi her şeyi kapsıyor.

Örneğin, bir Fortune 200 şirketinin dönüşümünde, büyük depolanan prosedürleri Java’ya dönüştürmek için GenAI tabanlı koltuklar kullandık, böylece modernleşme yolculuğunu mümkün kıldık. Bir sigorta şirketiyle çalıştık ve onlar veri çıkarma işlemlerini otomatikleştirmek istediler. Elle yaklaşımlarında ölçeklenebilirlik ve doğruluk sorunları yaşıyorlardı. Ekibimiz, kritik bilgiler gibi risk, uygunluk, kapsama ve fiyatlandırma ayrıntılarını çıkaran bir refakatçi bot geliştirdi. Bu, onların ürün tekliflerini sunmasını ve çeşitli kapsamları yönetmesini önemli ölçüde azalttı.

Çeşitli sektörlerde GenAI’nin hızlı benimsemesi ile birlikte, şirketlerin dikkat etmesi gereken bazı etik dikkate almaları nelerdir ve LTIMindtree sorumlu AI kullanımını nasıl sağlar?

AI’nin evrimi vaat ediyor, ancak aynı zamanda AI’yi uygulamada etik dikkate almalar da getiriyor.

LTIMindtree’de, AI, güvenlik, veri gizliliği ve çeşitli endüstri dikeylerinden uzmanların yer aldığı bir AI konseyine sahibiz. Bu konsey, AI güvence çerçeveleri kurdu ve AI düzenleyici rehberleri konusunda endüstri organizasyonlarıyla işbirliği yaptı. Ayrıca, AI’yi uygulayan ekiplerle birlikte çalışarak etik risk duruşlarını doğrulamak için çalışıyor.

GenAI’yi etkili bir şekilde uygulamak için, şirket değerlerimizle uyumlu, adil, hesap verebilir, şeffaf ve gizlilik odaklı bir dizi temel etik ilke belirledik. Bu, üst düzey sponsorluk ve yasal ve güvenlik ekiplerinin desteğini gerektirir. Sonraki adımda, AI’nin yetenekleri ve potansiyel tuzakları hakkında sürekli eğitim ve yüksek kaliteli, önyargılı olmayan veri odaklı iç süreçlere müdahaleler entegre ediyoruz. AI kültürünün teşviki, AI yetenekleri ve potansiyel tuzakları hakkında sürekli eğitim içerir, Örneğin, AI hallucinations. Son olarak, AI sistemlerinin düzenli denetimleri ve güncellemeleri, güvenlik açıklarını ele almak ve AI çıkışlarının doğruluğunu sağlamak için yapılır. Bu kapsamlı yaklaşım, GenAI’nin sorumlu ve etkili bir şekilde uygulanmasını sağlar ve iş değerini teşvik ederken etik standartları korur.

LTIMindtree’nin AI platformu, AI etiği, güvenliği ve sürdürülebilirliği endişelerini nasıl ele alıyor?

Yeni AI araçları ve platformları sunmaya devam ederken, teknoloji kullanımına ilişkin standartlarımıza ve düzenlemelerine uymalarını sağlamak zorundayız.

Platformumuz, sorumlu ve bilinçli AI ilkelerine dayanmaktadır. Güvenlik ve sürdürülebilirlik için yüksek standartlara ulaşma taahhüdümüzün yanı sıra, doğru ve önyargılı olmayan çıkışlar sağlamak için veri kalitesini korumaya da odaklanıyoruz.

AI’yi azaltma, yeniden kullanma ve geri dönüştürme yaklaşımını benimseyerek AI’nin karbon ayak izini ele alıyoruz. Bu süreçte, girişimlerin ihtiyaçlarını karşılayabilecek daha küçük, daha özel büyük dil modellerine (LLM’ler) odaklanıyoruz ve bu da daha küçük bir karbon ayak izi yaratıyor. Ayrıca, veri tekrarlarını önlemek için çeşitli uygulamalar ve kullanım örnekleri için veri yeniden kullanma ve mekanizmaları ve.prompt’ları yeniden kullanma ve benzer görevler için verimliliği ve sürdürülebilirliği teşvik etmek için kullanıyoruz. Ayrıca, daha hızlı çıkarım, maliyet azaltma ve sürdürülebilir uygulamalar oluşturma için kvantized modellere de bakıyoruz.

Güvenlik, herhangi bir AI aracı veya uygulaması kullanımında temel bir endişe konusudur. LTIMindtree’de, yalnızca veri güvenliğini ve adil kullanımını önceliklendirmekle kalmıyor, aynı zamanda AI stratejimizin temel taşı haline getiriyoruz. Ayrıca, Nvidia Nemo guardrails ve IBM Watson Governance modelleri gibi üçüncü taraf sağlayıcıların 50’den fazla en iyi sınıf moderasyon API’si ve sorumlu AI çerçevelerini entegre ettik. Platformumuz, veri gizliliği, güvenlik, etik kullanım ve sürdürülebilirlik için sağlam yönetim önlemleri ve iyi tasarlanmış bir çerçeve kullanarak verilerin etkin bir şekilde yönetilmesini sağlar.

GenAI, LTIMindtree’de Agile proje yönetimini nasıl etkiliyor? Agile ekiplere ne tür avantajlar sağlıyor ve herhangi bir ticaret var mı?

Agile uygulamalarına GenAI entegrasyonu, ekiplerin nasıl çalıştığını dönüştürüyor. Verimliliği artırıyor, süreçleri basitleştiriyor ve yenilikçi yollar açıyor. Yazılım geliştirme manzarası evrilirken, ekiplerin daha fazla yaratıcı problem çözme ve inovasyona odaklanmalarını sağlamak için GenAI’yi tekrarlanan görevleri otomatikleştirmek için kullanıyoruz – tam da olması gerektiği gibi.

Agile çerçevelerine GenAI’yi entegrelemeye başladığımızda, birkaç önemli noktayı vurgulamak istiyoruz. İlk olarak, AI araçlarının doğasını ve potansiyel etkilerini ekip işbirliği üzerinde anlamak önemlidir. Örneğin, Agile ekiplerin bu araçların sınırlarına dikkat etmeleri gerekir. Gerçek zamanlı içgörüler sağlamak yerine önceden var olan verilere dayanarak çalışırlar, bu nedenle çıkışlarının doğrulanması ve rafine edilmesi önemlidir.

AI yerli DevOps’imiz, bilgi grafikleri, özel SLM’ler (küçük dil modelleri) ve yazılım geliştirme yaşam döngüsü (SDLC) ajanları gibi son teknoloji ürünleri kullanıyor. Bu, bir işletme için Agile-DevOps döngüsü boyunca %35-50 verimlilik artışı sağlamaya potansiyel sahiptir. Bu, kullanıcı hikayesi oluşturma, sprint planlama, kod oluşturma, CI/CD boru hatlarına ve sonraki olay yönetimine kadar Agile bir pod’a yardımcı oluyor.

AI, IT endüstrisini dönüştürürken, LTIMindtree yeni yetenek ve becerilere olan ihtiyacı nasıl ele alıyor? AI sürüklenen geleceğe ekiplerinizin hazır olmasını sağlamak için hangi girişimlere liderlik ettiniz?

Yenilikçi teknolojilerin IT endüstrisinde yükselişi, mevcut işgücü becerileri ile AI tarafından sürüklenen bir dünyada başarılı olmak için gereken beceriler arasındaki boşluğu vurguladı. GenAI, birçok çalışanın günlük rollerini tamamen yeniden şekillendirebilecek potansiyele sahiptir, bu nedenle yeni beceriler ve roller için hazırlanmak önemlidir.

LTIMindtree’de, bu dönüşümde öncülük ederek, çalışanlarımızı ortaya çıkan taleplere cevap verebilmeleri için yetiştirmeye odaklanıyoruz. GenAI ve kurumsal AI’de ekipleri eğitmek ve entegre etmek için GARUDA girişimine sahibiz. Etkili eğitim ve eğitim kaynaklarının kritik olduğunu tanıyoruz ve sürekli öğrenme kültürü oluşturmaya taahhüt ediyoruz.

Eğitim stratejilerimiz, veri odaklı uyarlamaları, gerçek zamanlı çevrimiçi öğrenimi, gelişmiş pekiştirme öğrenimi, aktarım öğrenimi ve geri bildirim döngülerini içerir. Bu şekilde, ekiplerimizin yalnızca değişimle birlikte gitmediğini, sondern gerçekten değişen rollerinde başarılı olmaya gerçekten donatıldıklarından emin oluyoruz. Bu, heyecan verici bir zaman ve birlikte bu yolculukta olduğumuz bir zaman.

Ek olarak, gelecekteki yetenekleri AI becerileriyle donatmak için yedi akademik kuruluşla işbirliği yaptık. Burada, müfredat tasarımı ve uygulamasından profesörleri eğitmeye kadar her aşamada yer alıyoruz.

AI sürüklenen bir işyerinde insan yeteneğinin rolünün nasıl evrileceğini görüyorsunuz ve bu değişime karşı işgücünüzü hazırlamak için hangi adımları atıyorsunuz?

Geçmişte, yaratıcı bireyler ve teknoloji uzmanları için ayrı roller vardı. Ancak, yenilikçi içerik oluşturma tekniklerinin benimsenmesi, ana akım hale getirilmesi ve ölçeklendirilmesi ile yaratıcılık ve teknoloji arasında bir bütünleşme var. Bu entegrasyon, geleneksel olarak yaratıcı roller ve teknoloji işleri arasındaki ayrımların dần olarak ortadan kalktığı çeşitli endüstrileri etkiliyor. Vaat edilen bu gelişme, AI’nin faydalarından yararlanmak için yeniden beceri kazanmanın gerekli olduğu önemli bir odaklanma değişikliğiyle birlikte geliyor.

Şimdi büyük konuşma, bu GenAI değişimini nasıl kalıcı ve ölçeklenebilir hale getirebileceğimiz. İşte burada değişim yönetimi kritik hale geliyor. Yapılandırılmış bir yaklaşım ve AI benimseme sürecini denetlemek için adanmış bir ekibe ihtiyaç duyuluyor. İnsanlar, teknoloji değil, başarılı GenAI benimsemesinin kalbidir. Güçlü bir araç olabilir, hatta ilk olarak tehdit olarak algıladıkları kişiler için bile. Forrester, 2030 yılına kadar yalnızca %1.5’inin GenAI’ye kaybedileceğini, %6.9’unun ise bundan etkileneceğini öngörüyor. Bu nedenle, liderler, işgüçlerini AI’nin işyerindeki geleceği hakkında şeffaf ve motive etmeli.

AI, IT sektöründe iş rollerini, günlük görevleri otomatikleştiren ve stratejik karar alma ve karmaşık problem çözme üzerinde duran bir şekilde değiştiriyor. LTIMindtree’de, bu bir zihniyet değişimi olduğuna inanıyoruz ve bu nedenle, benimseme değişikliğine odaklanan bir merkezi girişim olan GARUDA’yı kurduk. GARUDA girişimi, yalnızca rol tabanlı eğitim ve yetiştirmeye değil, aynı zamanda AI benimsemesini sürdüren AI elçileri oluşturmaya da odaklanıyor. Ayrıca, HR işlevimizle birlikte, organizasyon içindeki çeşitli rollerin, kariyer yollarının ve ilgili ödüllerin ve tanıma etkilerinin etkilerini incelemek için çalışıyoruz. Bugün LTIMindtree’de, temel, uygulayıcı ve uzman olmak üzere üç seviyeli yetiştirmeye yolculukları var. 50.000’den fazla ortaklarımız, AI kavramları ve koltukların kullanımı ile sorumlu AI dikkate almaları da dahil olmak üzere temel yetiştirmeye girişimleri tamamladı.

Son zamanlarda gördüğünüz en yenilikçi GenAI uygulamaları nelerdir ve bu teknolojinin önümüzdeki 3-5 yıl içinde nereye gideceğini öngörüyorsunuz?

GenAI’nin yapabileceğinin sadece yüzeyini kazıiyoruz ve potansiyeli konusunda heyecanlanıyorum, hem IT endüstrisi hem de ötesinde.

LTIMindtree’de, BM Mülteciler Ajansı ile birlikte, GenAI kullanarak kriz yanıt kapasitelerini artırmak için işbirliği yaptık. Bu işbirliği, mültecilere zamanında yardım ve destek sağlamak için acil durum yanıtını hızlandırmayı amaçlıyor. Teknolojinin yenilikçi kullanımı, mültecilere en büyük ihtiyaç duydukları anda umut ve yardım getiriyor.

Amerikan bir hayat sigorta şirketinin müşteri deneyimini önemli ölçüde iyileştiren, gerçek zamanlı olarak konuşulan kelimeleri çeviren bir GenAI çözümü geliştirdik. İletişim boşluklarını köprüleyerek, insanlar arasında daha iyi anlayış ve bağlantı sağlıyor ve dil engellerinin artık etkili deneyimleri engellemediğini garantiliyor.

İleriye bakıldığında, Ajanslı AI, özerk görev performansı ve karar alma olanaklarını sağlayacak. 2027 yılına kadar, endüstriye özgü modeller hakim olacak, sentetik veri kullanımı artacak ve enerji verimli uygulamalar büyüyecek. Çeşitli girişler, metin, görüntü, ses ve video gibi çoklu modelli entegrasyonlar yetenekleri artıracak ve önemli ekonomik etki ve inovasyonlara yol açacak. GenAI, küresel ekonomiye yılda 4.4 trilyon dolar ekleyerek, endüstrileri dönüştürerek, verimliliği ve sürdürülebilirliği teşvik edecek.

Gerçeklik, her işyerinin某 şekilde GenAI tarafından dokunacağıdır ve günlük operasyonların bir parçası haline gelecektir. Bu geçişi devam ettirken, nasıl evrileceğini ve neler getireceğini görmek için sabırsızlanıyorum.