Teknoloji sektörünün devi bir şirkette çalışmanın pek çok avantajı var ama Glean CEO’su Arvind Jain için çok daha küçük organizasyonlarda çalışmanın da avantajı var.
Glean kendisini kurumsal bilgi ve keşfin Google’ı olarak konumlandırıyor. Aslında 2019 yılında bir dizi Google mühendisi tarafından kuruldu. Jain’in yönetici ekibinde eski Google, Facebook, Microsoft ve Uber mühendisleri yer alıyor. Glean’dan önce Jain, Google’daki 10 yıllık görevi de dahil olmak üzere birçok BT şirketinde çalıştı.
Jain, Google’ın arama motoru teknolojisinde seçkin bir mühendis olarak çalışmasının yanı sıra, Rubrik’in kurucu ortağı ve Riverbed’in kurucu mühendisidir.
Jain, insanların her iş rolünden bir şeyler öğrendiğine inanıyor. Google’ın çok daha iyi bir mühendis olmasına yardımcı olduğunu söylüyor: “Gerçekten harika meslektaşlarımla çalışıyordum ve onlardan bir şeyler öğreniyordum.”
Ancak daha küçük bir şirkette çalışmanın, insanların bir işletmenin nasıl yürüdüğü hakkında daha fazla bilgi sahibi olmasını sağladığını söylüyor: “Bunun aslında gidip bir iş kurma konusunda kendi yeteneğinize daha fazla güven kazanmanıza olanak tanıdığını düşünüyorum.”
Jain, Glean’ı iş yeri için Google veya ChatGPT olarak tanımlıyor. İşi kurma motivasyonunu tartışırken şöyle diyor: “Günümüzdeki işletmeleri düşünürseniz, şirketlerimizde çok fazla bilgi, çok fazla veri ve bilgi birikimi var. Ve çoğu zaman bu bilgi çok sayıda farklı sistem arasında çok parçalı olduğundan, içindeki bilgiyi bulmak inanılmaz derecede zordur.
“Bu, önceki girişimimde karşılaştığımız bir sorundu. Bu büyük bir üretkenlik engelidir. İnsanlar ihtiyaç duydukları bilgiyi arayıp bulamazlarsa işleri iki kat daha uzun sürecek ve bu da çok sinir bozucu olacaktır.”
Google’daki deneyiminin Glean’in yönetimini nasıl etkilediğini inceleyen Jain, Google’da şu anda Glean’da mevcut olan birçok yararlı teknik bilgi öğrendiğini söylüyor. Bunlardan biri mühendislere kendi projeleri üzerinde çalışma özgürlüğü vermektir.
“Google’daki model şuydu: [to] En iyi mühendisleri işe alın ve sonra onların üzerinde çalışılacak doğru şeyleri bulmalarına izin verin” diyor. “Sen onların yolundan çekil. Bu, sonraki her işimde seçtiğim yaklaşımlardan biri; sorunu çözme konusunda gerçekten tutkulu olan doğru mühendislerden oluşan gerçekten harika bir ekip oluşturmaya odaklanmak.”
Ne yapılması gerektiğine karar vermek için yönetim katmanları veya ürün yöneticileri oluşturmak yerine Jain, mühendislerin kendilerinin yöneticileri ve ürün yöneticileri olduklarını söylüyor: “Ürün karışımının nasıl görünmesi gerektiğine onlar karar veriyor.” Esasen bu, mühendisleri yönlendirmek yerine onları etkinleştirmeyi içerir.
Google’ın şu anda Glean’da kullanımda olan ikinci çıkarımı, Jain’in “hızlı tempoda mühendislik uygulaması” olarak tanımladığı şeydir. Şöyle diyor: “Altı aylık veya bir yıllık mühendislik uygulama planı yapmaktan hoşlanmıyoruz. Aslında Google’ın aslında haftalık bir planı var.”
Yapay zeka (AI) konusunda endüstride büyük bir heyecan olsa da Jain, yapay zekanın son 25 yıldır arama teknolojisinin bir parçası olduğuna dikkat çekiyor.
“Arama dünyadaki en büyük yapay zeka uygulamasıdır” diyor. “Aramadaki temel bileşenlerin tümü, makine öğrenimine dayalı modeller ve teknikler kullanılarak oluşturuldu.” Yapay zeka aramada yeni olmasa da Jain, yeni olanın yapay zeka modellerinin, özellikle de artık arama motorlarına dahil edilen ChatGPT gibi dili anlama becerilerinde ilerleme olması olduğunu söylüyor.
Jain, yapay zekanın iş zekasına erişimi artıracağına inanıyor. Pek çok analizin, veritabanlarında karmaşık sorgular yürüten ve veri modellerini anlayan veri bilimcileri veya mühendisleriyle sınırlı olduğuna dikkat çekiyor. “Oldukça karmaşık” diye ekliyor.
Normal iş kullanımı bağlamında, bir çalışanın yanıtlanması gereken bir sorusu olabilir, ancak bu soruyu yanıtlamak için karmaşık veri sorgularına dalmak gerekli olmamalıdır.
“Sorumu doğal dilde özgürce ifade edebilmeliyim, örneğin ‘Geçen yıl satışlarımız ne kadar arttı?’ İnsanlar bu şekilde soru soruyor ve artık siz de soru alabilirsiniz ve yapay zeka, bunları, verilerinize bakmak ve yanıtları geri getirmek için perde arkasında gerçekleşmesi gereken karmaşık makine operasyonlarına dönüştürebilir” diyor.