Geçen yıl SentinelOne’a katılmadan önce Sandy Venugopal onun müşterilerinden biriydi. Daha önce Uber’de CIO’ydu ve ondan önce de LinkedIn’de CIO’ydu. İşletmeler arası alanda endüstriyi değiştirenler olarak kabul edilen iki şirkette çalışmış olan Venugopal, şu anda işletmeler arası pazarda faaliyet gösteren ve uç nokta siber güvenliği için bir platform sağlayan bir teknoloji firmasında çalışıyor.
“SentinelOne ürünlerini oldukça kapsamlı bir şekilde kullandım ve ürün geliştirme, tasarım ve uygulama yaklaşımlarının ve siber güvenlik hakkındaki düşünme biçiminin büyük bir hayranıyım” diyor.
Teknoloji alanındaki kişilerin kurumsal kullanıcıları destekleyen yazılım ve sistemler oluşturarak arz tarafına yönelmesi giderek daha yaygın hale geliyor. Aslında Gartner’ın araştırması, BT çalışanlarının teknoloji işlerinde geleneksel işletmelere göre daha fazla fırsat bulduğunu ortaya koyuyor.
BT ve teknoloji yeteneklerine yapılan yatırımların teknoloji şirketlerine neden fayda sağladığını anlamak kolaydır; bu yatırımlar doğrudan şirketin gelirine katkıda bulunur. Ancak teknoloji sektörü dışındaki işletmelerde BT yatırımlarını ve teknik yeteneklerin işe alınmasını gelirle ilişkilendirmek daha zordur. Teknoloji genellikle bir maliyet merkezidir.
Venugopal, kurumsal işletmelere yapılan teknoloji yatırımlarının ölçülmesinin objektif bir yaklaşım gerektirdiğine inanıyor. “Tarihsel olarak,” diyor, “LinkedIn ve Uber’de bile her şey etkileşimle ilgiliydi, örneğin: Kaç üyemiz var?” Bu rakam artmaya devam etse de Venugopal, bunun gelir veya kârlılık üzerinde doğrudan bir etkisinin olmadığını, dolayısıyla sürdürülebilir kârlılığın önemli bir husus olduğunu söylüyor.
Yapay zekaya yatırım yapmak
SentinelOne, yapay zeka destekli kurumsal arama ve bilgi keşif aracı Glean’ın müşterisidir. Yıllık geliri en az 100 milyon ABD doları ve 1.000 çalışana sahip şirketlerde çalışan 224 BT liderinin katılımıyla yakın zamanda yapılan bir ankette Glean, üretken yapay zeka (GenAI) projelerine yönelik bütçenin 2025 yılına kadar üç katına çıkacağını tespit etti. Ankete katılanların yarısından fazlası (%53) Üretken yapay zekanın bütçeyi diğer BT girişimlerinden uzaklaştırmasını bekliyordu ve %52’si GenAI’nın dikkati daha önemli BT faaliyetlerinden uzaklaştırdığı fikrine de katılmıyordu.
Ekim 2023’te Computer Weekly, Glean CEO’su Arvind Jain ile konuştu.
Yapay zekayı iş zekasına bağlama hakkında. Yayını buradan dinleyin:
Venugopal, yapay zeka ve GenAI araçlarına yatırım yapma yaklaşımının, yazılımın sektördeki insanlara nasıl yardımcı olabileceğine odaklanmak olduğunu söylüyor. “Yapay zekayı şirketin her alanında denememek konusunda akıllı davranmak istedik” diyor. Bunun yerine yaklaşımı, yapay zekanın denenebileceği iş alanları portföyüne bakmak oldu.
“Bireysel işçi ve üretkenlik kullanım durumuna bakarak, çalışanlarımızın kendilerini daha verimli ve etkili hale getirmelerine yardımcı olmakla başlıyoruz” diyor.
Bunu, kuruluştaki bu kullanım durumlarını ele alan ürünlere sahip diğer şirketlerle çalışmak takip ediyor ve bu da Microsoft Copilot, Google Duet ve Glean gibi güncel araçlar hakkında tartışmalara yol açıyor. “Glean’a çok aşinayım” diye ekliyor, “çünkü onu Uber’de de kullandık.”
Venugopal, üretkenlik kullanım durumlarının ötesinde, mevcut kurumsal yazılım platformlarına yerleştirilen yapay zeka eklentilerini de inceledi. “Salesforce ve Slack bazı yapay zeka yeteneklerini kullanıma sunmaya başlıyor” diyor.
İnşa et veya satın al
Bir teknoloji firması olarak SentinelOne, ticari olarak sunduğu teknolojiye yapay zeka ekliyor. Venugopal, ürün geliştirmede dahili yapay zeka uzmanlığını geliştirmeyi stratejik olarak görüyor. Ancak üretkenliği ve iş verimliliğini artırmak için yapay zekanın geliştirilmesinin, ticari olarak mevcut yapay zeka ürünleri ve hizmetleri tarafından sağlanabileceğine inanıyor.
“Sattığımız ürünün yapımında bulabileceğimiz birkaç yapay zeka uzmanı mühendisin çalışmasını tercih ederim” diyor.
Venugopal’ın stratejisinin birinci aşaması yapay zeka yoluyla verimliliğe odaklanmak oldu. Ancak yapay zekanın gerçek gücünün endüstrileri alt üst etme yeteneğinde olduğunun farkında. Bir şirketin yapay zeka stratejisinin bu aşamasının, uçtan uca iş süreçlerinin yapay zekanın yeteneklerinin nasıl gelişeceğini hesaba katacak şekilde yeniden değerlendirilmesini ve yeniden tasarlanmasını içerebileceğini söylüyor.
“Artık ihtiyaç duyulmayacak veya gelecekte çok farklı şekilde gerçekleştirilecek bazı roller olacak, [due to AI]. Etkilenen bölgelerdeki insanların yaklaşan değişime hazır olmalarını kabul etmeye ve onlara yardım etmeye hazır olmalıyız”
Sandy Venugopal, SentinelOne
Ancak yapay zeka tamamen verilerle ilgilidir. “Veri olgunluğu, üretken yapay zeka hakkında düşünmenin iyi bir yoludur” diyor.
Venugopal, BT liderlerinin veri ve veri yönetimine ilişkin süreçlerinin olgunluğunu değerlendirmelerini ve bunları basitleştirmeye yönelik çalışmalarını tavsiye ediyor. “Daha fazla veri odaklı olmak kolaydır. İnsanlar daha fazla veri almak istiyor gibi görünse bile, veriler iyi yönetilmediği ve iyi yönetilmediği sürece bu işe yaramaz.”
Venugopal’ın deneyimine göre etkili bir yapay zeka stratejisi, iyi temel verilere sahip olmakla başlar. Bunun yapay zeka modellerinin eğitimi için doğru ortamı sağlayan temel bir bileşen olduğunu söylüyor.
İşletmeler verileri kavrama açısından çeşitli olgunluk aşamalarındadır. Venugopal’ın açıkladığı gibi, sağlam veri yönetimi, bir yapay zeka stratejisinin oluşturulması gereken sağlam temeldir: “”Güçlü bir veri temeline sahip olana kadar yapay zekaya hiç bakmayın’ demenin gerçekçi olduğunu düşünmüyorum. çok sağlam veri stratejisi platformu ve yönetimi’. Yapay zeka ile kurumsal veri stratejisinin olgunluğunun paralel yürümesi gerektiğini düşünüyorum.”
Venugopal, BT liderlerinin yapay zeka çabalarını makul derecede iyi verilere sahip olduklarını düşündükleri alanlara odaklamalarını öneriyor.
Verimlilik kazanımları
Kendi deneyimine göre, CIO’ların ve iş liderlerinin yapay zekayı işletmenin daha verimli olmasına yardımcı olacak bir yol olarak düşünmeleri kesinlikle mümkün görünüyor. Örneğin, insanların yaptığı bazı görevler otomasyona uygundur ve bunlardan bazıları yapay zeka ile aşılanıp hiper-otomatik hale gelebilir. Teknoloji sektörü mevcut yapay zeka araçlarını insan sayısını artırmanın bir yolu olarak konumlandırırken, bir görev daha otomatik hale geldikçe birinin onu tamamlaması için gereken saat sayısı azalır.
Hiper otomasyon bir kuruluş genelinde ölçeklendirildikçe, yapay zeka, büyütme kisvesi altında zorlu manuel görevleri ortadan kaldırdığı için, insan işçilerin daha az çalışma süresine ihtiyaç duyacağı açıktır.
Venugopal, “Artık ihtiyaç duyulmayacak veya gelecekte çok farklı şekilde gerçekleştirilecek bazı roller olacak” diyor. “Etkilenen bölgelerdeki insanların yaklaşan değişime hazır olmalarını kabul etmeye ve onlara yardım etmeye hazır olmamız gerektiğini düşünüyorum. Bu bizim sorumluluğumuzun bir parçası.”