“Hedefimiz Yapay Zeka Alanında Demokratikleşmeyi Sağlamak”

Endüstri 4.0, üretim, perakende 4.0, operasyonel mükemmellik ve tedarik zinciri alanlarında yapay zeka çözümleri sunan startup’larla yatırımcıları biraya getirdiğimiz TRAI Next programında yatırım alan yapay zeka girişimlerinden Cameralyze’nın kurucu ortağı Ufuk Dağ sorularımızı yanıtladı.

– Cameralyze nasıl ortaya çıktı?

Cameralyze girişiminin ilk çıkış noktası dijital dünyada elde edilen verilerin benzerlerini fiziksel dünyada görüntü işleme teknolojisiyle elde etmek nasıl mümkün olur sorusuydu. Bu nedenle 2019 Eylül ayında çalışmalarımıza başladık. İlk hedefimiz perakende sektörüne mevcut kameraları ve görüntü işlemenin gücünün kullanarak müşteri analitiği konusunda detaylı bilgiler vermekti. O zaman için perakende sektörünün fiziksel mağazalarından alabileceği veriler sadece insan sayma düzeyindeydi ve bunu yapabilmeleri için de çok fazla donanım yani kamera yatırımı yapmaları gerekiyordu. İşte biz bu nokta mevcut kameraları kullanarak onlara detaylı müşteri analitiği vermeye başladık. Süreçlerimiz oldukça hızlı gidiyordu ama 2020 yılında pandeminin ortaya çıkması ve fiziksel mağazaların kapanmasıyla buradaki süreçler askıya alınmış oldu. Biz de yine pandeminin etkisiyle yeni dünya düzenine adapte olmaya çalışırken sektörden elde edindiğimiz bilgiler yol haritamızı tekrar çizmeye başladık. Farkettiğimiz en önemli konu aslında yapay zeka teknolojilerinin implemantasyonunun içerideki mevcut yapılar nedeniyle zor olduğuydu. 

Bu nedenle hazır bir çözümü sunmaktansa herkesin kendi iç sürecine göre özelleştirebileceği ve bu özelleştirmeyi de çok kolay ve hızlı bir şekilde yapabileceği bir platform üzerinde çalışmaya başladık. Bu soru üzerinden sektör araştırması yapmaya başladığımızda aslında sektörlerin buna hazır olduğunu, ama uygun ürüne erişiminin olmadığını gördük ve biz de yol haritamızı buna göre çizmeye başladık.

– Cameralyze şirketinin dönüşüm hikayesini, kendinizi ve ekibinizi anlatabilir misiniz?

İlk çıkış noktamız insanların teknik bilgiye ve donanıma ihtiyaç duymadan görüntü işleme teknolojisini kullanmaya başlamasını sağlamaktı. Bu nedenle mevcut güvenlik kameralarını destekleyecek bir yazılım ile onlara hizmet sunmaya başladık. Sonrasında gördük ki, bizim sadece bir hizmet sunmamız değil, son kullanıcının ihtiyacına göre “çözümleri kendisinin üretebilmesi sorununu” çözmemiz gerekiyor. Çünkü her işletmenin sorunları kendine özel. Burada kalıpları çizilmiş çözümleri ona sunduğunuz zaman aslında elde edeceği değerin çok azına erişebiliyor. Bu nedenle teknik bilgisi olan veya olmayan kişilerin işlerini kolaylaştıracak No-code bir platform olarak büyümeye başladık. 

İçindeki hazır entegrasyonlarla, birkaç dakikada yapay zeka tabanlı çözümünüzü kendiniz oluşturabiliyorsunuz, ya da doğrudan içerisinde bulunan hazır uygulamaları birkaç saniyede kullanmaya başlayabiliyorsunuz. Tabii bu yolculukta bu dönüşleri yapabilmek için hem kurucuların, hem de ekibin çok büyük önemi var. “Insider” ve “Getir” gibi Türkiye’nin önemli girişimlerinde yer aldım ve oradaki tecrübelerimi Cameralyze’da da aktif bir şekilde kullanıyoruz. Kurucu ortağım Aksel Kastoryano ise şirket içi kültür ve organizasyonun ilk günden itibaren olması gerektiği gibi kurulmasında efor harcıyor. Şu anda 5 kişilik bir ekibimiz var ve önümüzdeki süreçte yeni takım arkadaşları katarak büyümemize devam etmeyi planlıyoruz.

– Yapay Zeka tabanlı ürün ve servisleriniz nedir? Kullanıcı firmalar tarafında ürettiği katma değeri, faydayı paylaşabilir misiniz?

Yapay zekanın görüntü işleme ve NLP kısmında yer alıyoruz ve bu ürünleri bir web arayüzü üzerinden kod yazmadan geliştirmenizi sağlıyoruz. Bu aslında çok önemli bir değer önerisi. Bugün herkes yapay zekanın öneminden bahsediyor ama, implemantasyon sayısına baktığımızda oldukça kısıtlı olduğunu görüyoruz. Bunun temel sebebi yeterli miktarda kalifiye geliştirici olmamasından kaynaklı olarak, şirket içi bu ürünleri geliştirmek çok zor. Diğer taraftan özellikle görüntü işleme ve NLP alanında ihtiyacınız olan çözümü pazarda hazır olarak bulmanız da pek mümkün değil. Çünkü herkesin iç süreçleri birbirinden farklı. Bu nedenle implemantasyon sayısı oldukça düşük. Bizim hedefimiz yapay zeka alanında demokratikleşmeyi sağlamak. Yani herkesin bu alanda bir şeyler üretebilmesi için engelleri ortadan kaldırmak.

– Daha önce ne gibi projeler gerçekleştirdiniz? Hangi şirketlerle çalıştınız? Hedef sektörlerinizi ve alanlarınızı tarif edebilir misiniz? 

Insider ve Getir’de teknoloji ve ürün ekiplerinde çalıştım. Her ikisinde de scale-up evresinin öncesinde çalışmış olmam, bir şirketi büyütmek için bana oldukça önemli deneyimler kattı. Özellikle bu iki şirketin Unicorn statüsünde olmaları o zaman için edindiğim bilgilerin ne kadar değerli olduğunu bana gösterdi. Bizim Cameralyze olarak amacımız yapay zeka teknolojilerinin erişilebilir hale getirilmesini sağlamak. Bu nedenle hedeflediğimiz pazar kısıtlı uygulama geliştirme ekibi olan ya da olmayan işletmelerin kendi yapay zeka uygulamalarını geliştirmesini sağlamak. Bunu aslında günümüzdeki web sitesi yaratma araçlarına benzetebiliriz. Artık bir web siteniz olması için yazılım bilgisine sahip olmanız gerekmiyor. Hatta yazılım bilgisine sahip olsanız bile işinizi kolaylaştıracak o kadar güzel özellikler sunuyorlar ki oturup sıfırdan kendiniz kodlamıyorsunuz. İşte biz aynı yapının yapay zeka uygulamaları için de geçerli olduğunu düşünüyoruz. Sizin şirketinizde görüntü işleme veya doğal dil işleme süreçleri ile otomatize edebileceğiniz ve verimliliği arttırabileceğiniz bir alan varsa bunun için yazılım ekibine ihtiyaç duymadan bunu geliştirebilin ya da yazılım bilginiz olsa bile bunu çok hızlı bir şekilde hayata geçirebilin istiyoruz. 

– Şu an üzerinde çalıştığınız, geliştirmekte olduğunuz yeni bir proje var mıdır?

Sisteme devamlı olarak eklemeler yapıyoruz. Tek amacımız var o da yapay zeka teknolojilerini herkesin erişebileceği hale getirmek. Bu nedenle No-code platformumuz üzerindeki A-GE yatırımlarımız artarak devam ediyor. Hızlı bir şekilde uygulama geliştirebilmeniz için size lazım olan entegrasyonların hepsini sistem içerisine ekliyoruz. Yine sizin hızlı bir şekilde uygulama oluşturabilmeniz için kendi içimizde uygulama havuzu sunuyoruz. Örnek vermek gerekirse hazır entegrasyonlarla beraber siz üretim bandındaki ürünün üzerinde çizik olup olmadığına dair size haber veren bir uygulamayı bir kaç dakikada bizim sistemimiz üzerinden geliştirebilir ve kullanmaya başlayabilirsiniz.

– Daha önceden yatırım aldınız mı veya şimdiye kadar toplam ne kadar yatırım aldınız? Bu yatırımlar büyümenize nasıl katkı sağladı? Şu ana kadar globalde çalışmalarınız oldu mu? 

Şu anda pre-seed yatırımını aldık ve bu aldığımız ilk yatırım oldu. Daha önceden Friends & Family olarak adlandırdığımız bir round’umuz olmuştu sadece. Büyümemize ABD tek focus olacak şekilde devam ediyoruz. Özellikle pazardaki boşluk ve olgunluk ABD’nin bizim için doğru pazar olduğunu gösteriyor. ABD pazarındaki en önemli boşluk SMB dediğimiz sınıfta yer alan işletmelerin yapay zeka uygulamalarına adapte olma konusunda planları oldukça yüksek düzeyde. Özellikle pandemi burada katalizör etkisi yarattı. Daha önceden 5 sene içerisinde süreçlerine entegre etmek istedikleri yapay zeka çözümlerini şimdi bir yıl içerisinde entegre etmek istiyorlar. Bunun en önemli sebebi insan gücünü alan manuel süreçlerin aslında görüntü işleme ve dil işleme süreçleriyle yapılabileceğini görüyor olmaları. Yapay zeka pazarına baktığımız zaman toplamda 600 milyar dolarlık bir pazardan bahsediyoruz. Bunun 100 milyar dolarını görüntü işleme ve dil işleme alt dalları oluşturuyor. Yine bunun 30 milyar dolarını da SMB’ler oluşturuyor. Bu pazarın yarısı ABD’de bulunuyor. Bu nedenle bizim için ABD önemli bir pazar.

– Bir yapay zeka girişimi olarak Türkiye yapay zeka ekosistemini nasıl görüyorsunuz? Fırsatlar ve engelleri nasıl yorumluyorsunuz?

Çok değerli yazılım geliştiriciler ve çözüm üreten girişimler var. Özellikle Computer Vision ve NLP alanında yaptıklarımızla dünyada oyun sektöründe olduğu gibi önemli bir oyuncu olma potansiyeli taşıyoruz. Tabii diğer tarafta bu tür uygulamaları Türkiye’de geliştirmenin zorlukları çok fazla. Bu zorluklar içerisinde ar-ge yatırımlarının çok yüksek olması ve Türkiye’de sermayeye ulaşma konusunun daha zor olması yatıyor. Yapay zeka alanında geliştireceğiniz uygulamaların arge süreçleri diğer sektörlere göre biraz daha uzun olabiliyor. Bununla beraber geliştirdiğiniz ürününün pazarda karşılık bulması Türkiye’de oldukça yavaş. Bir işletmede yapay zeka uygulamasını entegre edebilmeniz için işletmenin zaten teknolojik alt yapısı olarak bir seviyeye gelmiş olması gerekiyor. Türkiye bu alanda gelişme katetse bile hala oldukça geride kalıyor. Bu nedenle genelde kurucular Türk olsa bile bu tür girişimler kendilerini yurt dışı pazarında temsil etmek zorunda kalıyorlar.

TRAI ekosisteminde yer alan “Girişim Başarı Hikayeleri”ni okumak için tıklayınız.