“Yapay Zekanın Önündeki En Büyük Engeli Kaldırıyoruz”

“Yapay Zekanın Önündeki En Büyük Engeli Kaldırıyoruz”

TRAI yapay zeka ekosistemindeki girişimlerinden olan, yüksek kaliteli veri etiketleme çözümleri sunan Ango AI’ın kurucu ortağı ve CTO’su Gökalp Urul sorularımızı yanıtladı.

– Ango AI nasıl ortaya çıktı? Kendinizi ve ekibinizi tanıtabilir misiniz? 

Ango AI’ya bir anda ortaya çıkmış bir fikir demek çok doğru değil aslında. Senelerdir birikerek gelen tecrübeler, bakış açıları, yetenekler ve şans bu fikrin alt yapısını oluşturdu diyebilirim. Biz iki kurucu kardeşiz. Şu anki ortağım Gökhan Urul ile girişimcilik serüvenimiz 2014 yılında savunma sanayi ile başladı. O günden bu yana ben ürün geliştirme ve yönetimi üzerine uzmanlaşırken, Gökhan ise mühendislik altyapısı ile birlikte bilişsel bilimler, psikoloji ve felsefe üzerine odaklandı. 2020 Ağustos ayında Gökhan’la yapay zekanın geleceği hakkında hararetli bir sohbet yaparken, insan sezgisinin bilgisayara en yüksek çözünürlükte aktarılmasının önümüzdeki 10- 20 senelik süreçte yapay zekanın gelişimini çok hızlandıracağını düşündük.

Şu anda çok ilkel yöntemlerle etiketlemeler yapılsa da gelecekte AGI (Artificial General Intelligence) seviyesine yaklaştıkça çok daha kompleks eğitim yöntemlerinin gerekeceğini ve bunun alt yapılarının şimdiden hazırlanması gerektiğini fark ettik. Yakın gelecekte bu eğitim süreçlerinden insan faktörünün çıkarılamayacak olması ve bu coğrafyadaki nitelikli iş gücü de Ango için mükemmel bir alt yapı hazırladı. Ango ile temel amacımız bu coğrafyadan 5000-10.000 kişiyi global yapay zeka ekonomisine bağlayabilmek ve aynı zamanda dünyanın en gelişmiş veri etiketleme arayüzlerini tasarlayabilmek.

Gökalp Urul
Gökalp Urul (Ango AI, CTO)

– Ango AI’ın yapay zeka tabanlı ürün ve servisleriniz nedir? Kullanıcı firmalar tarafında ürettiği katma değeri paylaşabilir misiniz? 

Ango, yapay zeka takımları için yüksek kaliteli veri etiketleme çözümleri sunmakta. Burada sunduğumuz çözümü iki ana başlıkta inceleyebiliriz. 

İlki anahtar teslim veri etiketleme hizmetimiz olan ANGO SERVICE, ikincisi ise uçtan uca veri etiketleme platformumuz olan ANGO HUB. Şu ana kadar Hepsiburada, Trendyol, QNB Finansbank, Motion Metrics, ISSD, Aselsan, Anadolu Sigorta gibi çok farklı sektörden firmayla çalışma fırsatı yakaladık. İlk defa veri etiketleme hizmeti kullanan müşterilerimiz olduğu gibi, globaldeki rakiplerimizle çalışıp memnun olmadığı için bizi tercih eden müşterilerimiz de oldu.

ANGO SERVICE çözümümüz ile müşterilerimize sunduğumuz etiket kalitesini ve teslim süresini en ön planda tutuyoruz. Çünkü biliyoruz ki en iyi modelleri, en kaliteli veriye sahip olan ve veri üzerinde en hızlı iterasyon yapabilen takımlar geliştirecekler. Biz de her etiketleme projemize bu bakış açısıyla yaklaşıyoruz ve verileri müşterilerimizden daha iyi tanımak için yoğun bir çalışma temposuna giriyoruz. Bütün etiketleme ekibimizi düzenli olarak bilişsel ve proje bazlı testlerden geçiriyoruz. Proje yöneticilerimiz ve etiketleme ekibimiz proje boyunca birlikte çalışıp her bir verinin doğruluğunu hem otomatik hem de manuel süreçlerle kontrol ediyorlar. Proje tamamlandıktan sonra yapay zeka destekli anomali tespiti aracımız sayesinde gözden kaçan ufak problemleri çok hızlı bir şekilde tespit edip son düzeltmeleri yapabiliyoruz. Şu ana kadar birlikte çalıştığımız tüm müşterilerimiz, rakiplerimizin aksine, büyük veri setlerinde bile yüksek seviyede etiket kalitesi sağlayabildiğimiz için bizi tercih ettiklerini belirttiler.

Ango Hub

ANGO HUB müşterilerimize bulut ya da yerinde kurulum şeklinde sunduğumuz uçtan uca veri etiketleme platformumuz. Platformumuzda proje yönetimi, performans takibi, raporlama, metin, resim, ses, doküman ve video etiketleme arayüzleri, kolaborasyon gibi özelliklerimizin yanı sıra yapay zeka desteğimiz de bulunmaktadır. Yapay zeka desteği sayesinde veri etiketleme hızını 4 katına kadar çıkarabilmekteyiz. Etiket kalitesini en yüksek seviyede tutmak için platform içerisindeki proje yönetimi ve kolabrasyon yaklaşımlarına çok önem veriyoruz. Verinin “petrol” olarak görüldüğü bu yeni dönemde veri güvenliğinin ne kadar önemli olduğunun farkındayız. Bu sebeple verilerini şirket dışarısına çıkaramayan müşterilerimiz için yerinde kurulum özelliğimizi geliştirdik. Saydığımız bütün özellikleri içeren platformumuz son teknoloji altyapımızla birlikte müşterilerimizin sunucularına çok kısa bir sürede kurulabilmekte. Şu ana kadar platformumuzu tercih eden müşterilerimiz, veri güvenliği nedeniyle, verilerini dışarı çıkaramayan sigortacılık ve bankacılık alanında çalışan firmalar oldu.

Ango 1

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

Gökhan’la birlikte geçmişte çeşitli girişimlerimiz oldu. Bunlardan ilki İntest Teknoloji adında savunma sanayiine yönelik yüksek teknoloji içeren doğrulama ve simülasyon ortamları tasarladığımız firmamızdı. Bu girişimimizden sonra Linkedin tarafından satın alınan Scorebeyond isimli San Francisco merkezli bir startupta çalışma imkanı yakaladık. Orada Gökhan Türkiye operasyonlarını yönetiyordu, ben ise full stack developer olarak çalışıyordum. Global girişim ekosistemiyle ilk tanışmamız Scorebeyond sayesinde oldu. Scorebeyond silikon vadisi kültürünü en yoğun hissettiğimiz tecrübelerimizden biriydi. Scorebeyond Linkedin’e satıldıktan sonra ben bir yapay zeka firmasında Türkiye’nin en büyük bütçeli yapay zeka projelerinde çalışmaya başladım, Gökhan ise Biosis ve Kolt gibi yüksek teknoloji girişimlerinde yöneticilik görevleri üstlendi.

Ango AI olarak iki farklı iş modelimiz bulunmakta. İlki anahtar teslim veri etiketleme hizmeti sağlamak. Bu servisimizle şu anda birçok farklı sektöre hitap ediyoruz. Orta ve büyük ölçekli firmaların kendi içlerinde gerçekleştirdiği veri etiketleme süreçlerini kolaylaştırmak böylece firmaların yapay zeka modellerine ve tasarımlarına daha çok vakit ayırabilmelerini sağlamak temel amacımız, ayrıca çeşitli partnerliklerle birlikte no/low code ML araçlarına entegre olmayı hedefliyoruz.

İkinci modelimizde ise Ango Hub yazılım platformumuzun senelik cloud ve on-premise lisans modelleri ile kullanılabilmesi. Bu noktada hedef müşterilerimiz orta ve büyük ölçekli, içerisinde minimum 5 kişilik AI ekibi bulunduran ve verilerini dışarı çıkarmakta zorlanan firmalar olmakta.

– Şu sıralar an geliştirmekte olduğunuz yeni bir proje var mıdır? 

Veri etiketleme alanında önemli bir problemi çözmeye odaklanıyoruz. Bir veri seti üzerindeki tüm etiketleme uzmanlarının ortak bakış açısına getirilebilmesi, hiyerarşik yapıda bir yönetim katmanı gerektirmekte. Bu yönetim katmanı proje yöneticileri, kontrolörler, ekip liderleri gibi pozisyonları içeriyor. Yönetim katmanında yer alan insan faktörü bir etiketleme organizasyonunun genişlemesi önündeki en büyük engeli teşkil ediyor. Otomatik kalite kontrol yöntemleri ile en doğru etiketleme uzmanını tespit edebilen, etiketleme uzmanlarını otomatik olarak puanlayan bir sistem tasarlayarak, ara yönetim kısıtlamasını çözmek ve bu katmanı kaldırarak AI’ın önündeki en büyük engeli kaldırmak Ango olarak nihai hedefimiz. Bu sayede birkaç gün içerisinde, birkaç bin kişinin aynı veri seti üzerine yüzde 99+ doğruluk ile etiketleme yapabilmesinin önünü açarak, yapay zekanın gelişimini 100x hızlandırabilmeyi hedefliyoruz.

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

OECD raporuna göre 2020 senesinde tüm dünyada VC’ ler tarafından AI alanına toplamda 75 milyar ABD doları yatırım yapıldı. Türkiye’de yapılan yatırım yok denecek kadar az. Bu yatırım raporlarına bakarak yola çıkmamıza rağmen Türkiye’de beklentimizin çok ötesinde bir taleple karşılaştık. Bu talep sayesinde Türkiye’de faaliyet gösteren birçok yapay zeka takımı ile tanışma fırsatı yakaladık. Ekosistemde yüksek heyecanlı ve yetenekli birçok yeteneğin yer aldığına tanık olduk. Sunduğumuz kalite odaklı etiketli veri setleri ile müşterilerimizin eğittiği modellerin başarı oranlarının oldukça yüksek olduğunu gördükçe çok mutlu oluyoruz. Eğitilen modellerin ürünleşmesi sağlandığı sürece harika bir gelecek olduğunu öngörüyoruz.

– Yatırım alma süreci nasıldı? Yapay zeka girişimleri için yatırım almak daha zor mu?

Gökhan ile birlikte ilk yatırım alma sürecimizi Ango AI ile yaşadık. Yapay zeka ve özellikle veri etiketleme üzerine dünya pazarındaki hızlı büyüme dolayısıyla yatırım sürecimiz çok hızlı geçti diyebilirim. Her zaman yatırım almanın evlilik yapmak gibi olduğu söylenir, bunu birebir yaşamak oldukça keyifliydi. Yatırım sürecinde yerli ve yabancı toplam yaklaşık 30 adet VC ile görüşme fırsatı yakaladık.  Alacağımız yatırım miktarından çok bizimle aynı vizyona sahip ve enerjimizin aynı frekansta olduğu yatırım fonları ile birliktelik yapmak çok daha önemliydi, sonuçta bir evlilik :). 

Ve tüm aradıklarımızı 500 İstanbul ve QNBeyond Ventures ile bulduk diyebilirim. Enis ve Özge’nin bakış açıları, kuruculara yani bize olan güvenleri, vizyonumuza olan inançları bu yatırım sürecini sorunsuz şekilde tamamlamamızı sağladı. Bir yapay zeka girişimi olarak yatırım almanın görece daha olanaklı olduğunu belirtebilirim. Çünkü tüm dünyada yapay zeka pazarı, sağladığı faydalarının da sonuçları görüldükçe, gün geçtikçe çok hızlı şekilde büyümeye devam ediyor. Birçok VC nin portföyüne yapay zeka odaklı girişimleri eklemek istemesine rağmen Türkiye’deki girişimcilerin en büyük problemi Türkiye pazarını hedefleyerek yola çıkmaları ve burada gereğinden fazla vakit geçirerek globale açılamamaları olduğunu düşünüyorum. 

Önceden bahsettiğim rapora göre VC fonlarının Türkiye’de yapay zeka üzerine yaptıkları yatırım miktarı neredeyse yok denecek az. Bir yapay zeka girişimi olarak ürettiğimiz değeri Türkiye’de gösterebilme olasılığımız diğer alanlara göre çok daha zor, çünkü yapay zekanın doğuşunun 2012 olduğunu varsaydığımızda, endüstriye değer sağlayabileceği noktalara yeni ulaşmaya başladığını görüyoruz. Türkiye bu süreci tabi ki arkadan takip ediyor. Bu sebeple Türkiye’de değil, Globalde yaratılabilecek olan değerler hedeflenerek bir vizyon oluşturmak ve bu şekilde yatırım süreçlerine başlamak çok daha anlamlı olacaktır. Yapay zeka için etiketli veri setleri üreten bir organizasyon olarak gelecek 10-20 senelik süreçte yapay zekanın hayal edemeyeceğimiz faydaları ile karşılaşacağımızı çok net görebiliyoruz.

– Ne kadar yatırım aldınız? Aldığınız yatırım sizi nereye taşıyacak?

500 İstanbul liderliğinde QNBeyond Ventures’ın katılımıyla toplamda 720 bin ABD doları bir yatırım turu kapanışı gerçekleştirdik. Aldığımız yatırım ile temel amacımız takımımızı 25 kişiye çıkarmak, 2022 yılı içerisinde 1 milyon ABD doları ciro gerçekleştirmek ve AngoHub’ın dünyadaki en iyi 3 veri etiketleme platformu arasında yer alması.

ANGO AI hakkında detaylı bilgi almak için: https://ango.ai/

Diğer Girişim Hikayelerini okumak tıklayınız.

Benzer Haberler
Send this to a friend