“Probleminizi Söyleyin, Çözümü 5 günde Canlıya Alalım”

“Probleminizi Söyleyin, Çözümü 5 günde Canlıya Alalım”

TRAI ekosistemi girişimlerinden olan, büyük veri üzerinden öngörüsel zeka ve yapay zeka üreten Organon Analytics’ten Emrah Anayurt (Chief Operating Officer) TRAI’nin sorularını yanıtladı.

Organon Analytics nasıl ortaya çıktı? Kendinizi ve ekibinizi tanıtabilir misiniz?

Organon Analytics 2011 yılında, makine öğrenmesi ve yapay zeka uygulamalarının şirketler tarafından etkin bir şekilde kullanılmasına engel olan problemleri çözme amacıyla kuruldu. Kurulduğumuz günden beri hedefimiz, bu uygulamaları her ölçekteki şirket ve kişi için erişilebilir hale getirmek oldu. Bu hedef doğrultusunda kendi yapay zeka platformumuzu ve birçok teknolojiyi baştan geliştirdik. Bu teknolojilerin hem sektörde hem de hayatın her alanında yer almasının getireceği ekonomik faydaların herkes tarafından erişilebilir olmasına çabalıyoruz. Toplamda 15 kişilik bir ekiple telekom, finans, e-ticaret, üretim, sağlık gibi birçok sektörde veriden ve teknolojiden faydalanarak şirketlerin maliyetlerini düşürmesine, kaynaklarını daha iyi kullanmasına ve gelirlerini artırmasına katkıda bulunuyoruz.

Emrah Anayurt
Emrah Anayurt (Chief Operating Officer, Organon Analytics)

Yapay zeka tabanlı ürün ve servisleriniz nedir?

Organon Analytics, hem teknoloji hem de servis sağlayıcı olarak konumlanan bir şirket. Şirketlerin farklı alanlarda kullandıkları makine öğrenmesi uygulamalarını, daha az insan kaynağıyla ve daha kısa sürede hayata geçirmelerini sağlayan bir yapay zekâ platformu geliştirdik. Bu yapay zekâ platformunu şirketler lisanslayarak kendi iş ihtiyaçları için kullanıyorlar, ya da biz iş probleminin tanımından başlayarak, verilerin analiz edilmesi, iş hedeflerinin belirlenmesi, modelleme, uygulamanın canlıya alınması ve sonrasındaki sürecin takibi de dâhil olmak üzere servis sağlayıcı olarak çalışıyoruz.  

Bunun yanı sıra veri kalitesi, otomatik anomali tespiti ve makine öğrenmesi uygulamalarında kullanılmak üzere otomatik değişken türeten ve şirketlerin lisanslayarak kullandığı yazılımlarımız da var.

Kullanıcı firmalar tarafında ürettiği katma değeri paylaşabilir misiniz?

Şirketi kurarken sahip olduğumuz 15 yılı aşkın sektör tecrübesi sayesinde, bu uygulamaların süreç yönetimi, kampanya yönetimi, müşteri kazanımı ve risk yönetimi gibi farklı alanlarda kullanılırken doğurabileceği ihtiyaçları ve karşımıza çıkabilecek problemleri biliyoruz. Bu problemlerin en başında; projelerin zaman maliyetleri, kalifiye insan kaynağı, veri yönetimi eksikliği, yüksek performans ihtiyacı ve sistemlerin güvenilirliği gibi sektörde birçok şirketin karşılaştığı problemler yer alıyor. Bu yüzden sağladığımız tüm çözümlerin ortak noktası veri kalitesinin sağlanması, insana bağlılığın azaltılması, yüksek performanslı modeller, çalıştığımız şirkete karşı şeffaflık ve otomasyon olarak öne çıkıyor.

Özellikle şu an hala birçok şirket tarafından manuel yürütülen teknik süreçlerin, platformumuz tarafından otomatik hale getirilmesi için birçok geliştirme yaptık. Bu sayede iç kaynaklar ya da alternatif servis sağlayıcılar kullanılarak yapıldığında aylar sürebilecek projeleri 1 hafta gibi kısa sürelerde tamamlayabiliyoruz. Müşterilerimizin mevcut alt yapılarına uyum sağlayarak herhangi bir ek yatırım ya da geliştirme maliyeti çıkartmamak ise önceliklerimiz arasında yer alıyor. Şirket olarak söylediğimiz bir şey var: “Bize iş probleminizi söyleyin. Elinizdeki veriyi gösterin. Çözümü 5 gün içerisinde canlıya alalım.”

Bu söylemi nasıl desteklediğimizi ve makine öğrenmesi servisleri ile şirketlerde yarattığımız katma değeri 4 ana başlıkta özetleyebiliriz.

  1. Kendi kendine öğrenme (self learning): Bir şirketin fiyat politikası, yaptığı kampanyalar, reklamları, pazarlama dili ya da stok miktarı nasıl değişkense, bu sistemleri besleyen ve veriden öğrenen modellerinin de zamanla değişmesi gerekiyor. Müşteri davranışları ve sektör koşulları değiştikçe buna en doğru şekilde uyum sağlayacak sistemler tasarlamak çok önemli. Bu yüzden insan müdahalesi gerekmeden ve en güncel veriden öğrenen self learning algoritmaları kullanıyoruz. Şu an hizmet verdiğimiz müşterilerimizin birçoğunda modeller günlük ya da haftalık olarak güncelleniyor.   
  • Şeffaflık: Modellerin ve kurduğunuz sistemin performansının ya da sonuçlarının servis sağladığınız şirketlerce de takip edilebilmesinin çok önemli olduğunu düşünüyoruz. Çalıştığımız şirketler için her zaman en iyisinin peşindeyiz. O yüzden performans takibi ve raporlama mekanizmalarının da otomatik bir şekilde yapılmasını sağlıyoruz. Performans odaklı anlaşmalar yapmaya da oldukça açığız. Bugüne kadar da bunun çok faydasını gördüğümüzü söyleyebilirim.
  • Veri Kalitesi: Yapay zekâ sistemlerinin zaman geçtikçe performansını koruması ve kesintisiz çalışabilmesi uygulamaların hayata geçmesi için kaçınılmaz bir gereklilik. Sistemlerin her zaman iyi sonuç üretmesi ve operasyonel kesinti olmadan sistemlerde güncelleme yapılabilmesi çok önemli. Bu yüzden yalnızca sistemlerin değil bu sistemleri besleyen verilerin de doğruluğu ve güvenilirliği başarıda büyük rol oynuyor. Bu amaçla geliştirdiğimiz veri kalitesi kontrolü uygulaması ve yeni veri kaynaklarının kolay entegre edilmesini sağlayan mimarimiz sayesinde hizmetlerimiz ve işbirliklerimiz uzun soluklu oluyor.
  • Otomasyon: Otomasyon hem teknolojimizin hem de çalışma prensibimizin temel taşlarından bir tanesi. Zaman ve insan kaynağı maliyetlerini düşürerek şirketlerin bu alandaki dönüşümlerini daha hızlı gerçekleştirmelerine yardımcı oluyoruz.

Daha önce ne gibi projeler gerçekleştirdiniz? Hangi şirketlerle çalıştınız? Hedef sektörlerinizi ve alanlarınızı tarif edebilir misiniz? Bir başarı hikayeniz var mı?

Şirketlerin elinde yeterli veri ve iyi tanımlanmış bir iş problemi varsa, bu veriyi en etkin şekilde kullanarak iş problemini çözecek ve mevcut iş çıktılarını geliştirecek bir servis sağlayabiliyoruz. Bu yüzden herhangi bir sektör ya da alan kısıtlamamız olmadığını söyleyebiliriz. Bugüne kadar finans, sigorta, sağlık, telekom, e-ticaret, üretim, ulaşım, perakende, medya ve daha birçok sektörde pazarlama analitiği, risk analitiği, operasyonel iyileştirme, talep tahmini gibi projeler hayata geçirdik.

Tasarladığınız sisteme ve mevcuttaki iş yapış şekline göre aldığınız sonuçlar değişiklik gösterebilir ancak pazarlama projelerinde %150, maliyet düşüreceğiniz projelerde ise %50-80 oranında iyileştirmenin mümkün olduğunu görüyoruz.

Şirketlerle birlikte geliştirdiğimiz projeler hem Türkiye’de hem de Global’de Analitik ve Yapay Zekanı’nın en iyi kullanımı ve Yapay Zekâ ve Analitik’in Müşteri Deneyimi’nde en iyi kullanımı gibi ödüller elde etti. 2019’da TÜSİAD’ın Sanayide Dijital Dönüşüm programı kapsamında Ford ile birlikte geliştirdiğimiz kestirimci bakım uygulaması Katma Değerli Uygulamalar kategorisinde ödül aldı. Bunun yanı sıra, Turkcell Dijital İş Servisleri ile Büyük Veri ve Analitik alanında yaptığımız iş ortaklığı ile kurumsal şirketlere hizmet veriyoruz. Bu servislerle Turkcell tarafından Büyük Veri’ye Değer Katan İş Ortağı ödülünü aldık.

Bir yapay zekâ girişimi olarak Türkiye yapay zeka ekosistemini nasıl görüyorsunuz? Fırsatlar ve engelleri nasıl yorumluyorsunuz? Türkiye Yapay Zekâ İnisiyatifi’nin (TRAI) ekosisteme nasıl bir faydası var. TRAI’den beklentileriniz neler?

İstisnaları olmakla birlikte Türkiye’de şirketler karşılaştıkları problemleri genelde kendi iç kaynaklarıyla çözmeye alışmış durumdalar. Ekosistemde faaliyet gösteren bizim gibi firmaların ise hem kendi teknolojilerini hem de Türkiye’yi daha ileriye götürebilmek adına çözmek istedikleri problemlere ihtiyaçları var. Türkiye özellikle son 10 yılda hem bu alanda çok değerli şirketlerin ve girişimlerin çoğaldığı hem de birçok şirketin bu alanda yapılan çalışmalara daha ılımlı yaklaştığı bir dönem geçirdi.

Ancak hala yolun çok başında olduğumuzu gözlemliyorum. Yapay zekâ, makine öğrenmesi, veri odaklılık, veriye dayalı stratejiler artık her kesin çok sık duyduğu ve içselleştirdiği kavramlar olmasına rağmen hala yapay zekâ tabanlı uygulamalar çok az şirket tarafından hayata geçiriliyor. Uzun yıllardır belirli şekilde iş yapmaya alışmış ve binlerce kişilik şirketlerin bu dönüşümü kendi başlarına yapmaları da oldukça zor. Bu yüzden alanında uzmanlaşmış, teknoloji sağlayıcı şirketlerle büyük şirketlerin bu alanda yapacakları iş birliklerinin hem büyük şirketleri hem de teknoloji sağlayıcıları kısa zamanda daha ileriye götüreceğine inanıyorum. Türkiye Yapay Zekâ İnisiyatifi’nin ise ekosistemde bu iş için köprü görevi görüyor olması gerçekten kıymetli.

Benzer Haberler