Tripadvisor’da veri ve yapay zeka sorumlusu Rahul Todkar’ın geniş bir görev alanı var. Yapay zekadan (AI) mühendisliğe ve platformlara kadar çeşitli veri işlevlerine liderlik etmenin yanı sıra, işletmenin topladığı bilgilerden para kazanmasını sağlamaktan da sorumludur. Todkar, Ocak 2023’te şirkete katıldığında bu fırsatın ölçeğini son derece cazip buldu.
“İşte çok sevilen harika bir seyahat markası; seyahat rehberliği arıyorsanız Tripadvisor’a gidersiniz” diyor. “Sitede zengin bir veri koleksiyonuna sahip 300 milyondan fazla kullanıcı, bir milyardan fazla inceleme ve görüş ve 11 milyon işletme var. Muazzam bir ölçeğe sahip ve verilerle etki yaratmak için çok fazla fırsat var.”
Verilerle ilgili ilginç projeler yürütmenin yanı sıra Todkar, dönüşüme istekli bir kuruluşa katıldı. CEO Matt Goldberg’in verileri kullanarak farklı gezgin deneyimleri ve rehberlik geliştirmek istediğini söylüyor. Neredeyse iki yıl oldu ve Todkar, veri liderliği mücadelesinden keyif aldığını söylüyor.
“Katıldığımda beklediğim her şey doğruydu; çok büyük miktarda verimiz vardı ve yapacak çok şey vardı” diyor. “Ve sonra üretken yapay zeka adı verilen ilginç bir teknoloji ortaya çıkıyor [GenAI]hepimizi bir fırtınaya sürükledi. Bu değişimin etkisi çok büyük oldu ama bu aynı zamanda harika işler yaptığımız bir alan. Bu yüzden bu rolü seviyorum.”
Yolculuğu planlamak
Daha önce LinkedIn ve Charles Schwab’da üst düzey veri liderliği pozisyonlarında bulunan Todkar, Tripadvisor’daki en önemli başarılarından birinin, işletme için üç temel öğeye odaklanan bir veri stratejisi olduğunu söylüyor.
Bunlardan ilki olan temeller, veri stratejisini mümkün kılan teknolojik temellere odaklanıyor. İkinci unsur, net ölçümlerle ölçülen artan büyümeyi teşvik etmektir. Son unsur, para kazanmaya yol açabilecek yenilikleri benimsemektir.
“Stratejinin her üç alanında da muazzam ilerleme kaydettik” diyor. “En büyük girişimlerden biri Snowflake aracılığıyla buluta geçmek. Şirket içi ortamımızda verilerimiz vardı ve bunların hepsini bulut ortamındaki Snowflake’e taşıdık. Bu değişim büyük bir oyun değiştirici oldu.”
Tripadvisor, tüm kurumsal veri kümelerini tek bir konumda bir araya getirmek istiyordu. Şirket, Seyahat ve Konaklama için Snowflake AI Veri Bulutunu kullanıyor. Firma, platformu AB’deki Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) gibi gizlilik düzenlemelerine uyumu sağlarken hizmet yedekliliği ve veri koruması sağlamak için kullanıyor.
Todkar, Snowflake teknolojisi aracılığıyla sağlam veri temellerini oluşturmanın yenilikçi müşteri hizmetleri oluşturmayı çok daha kolay hale getirdiğini söylüyor. Platform, şirketin ürünler, pazarlama, operasyonlar, müşteri içgörüleri ve finans operasyonları genelinde kurumsal verileri ve analitiği birleştirmesine yardımcı oluyor. Todkar, modern işletmeler, özellikle de büyük miktarlarda bilgi toplayan Tripadvisor gibi işletmeler için tek bir gerçek kaynağının hayati önem taşıdığını söylüyor.
“Devasa miktarda veri toplayan herhangi bir şirket, eğer baştan itibaren dikkatli olmazlarsa, bir noktada önemli miktarda veri yayılımıyla karşı karşıya kalacaktır. Biz de tam olarak bu durumdaydık” diyor ve şirketin 10.000’den fazla veri hattına ve 30.000 ila 40.000’den fazla veri kümesine sahip olduğunu öne sürüyor.
Todkar, Snowflake ile çalışma kararının Tripadvisor’a gelişinden önce verildiğini söylüyor. Ancak şirket teknolojiye tutarlı bir yaklaşım benimsiyor. Kıdemli profesyonellerin piyasadaki çözümleri araştırdığını ve iş zorluklarına yönelik en iyi çözümü bulmak için kavram kanıtlama çalışmalarını kullandığını söylüyor.
Ekip, Snowflake’in ilk kullanım durumundaki yeteneklerinden etkilendi ve platformun kapladığı alanı ek alanlara genişletmeye devam ediyor. Todkar, diğer dijital ve veri liderlerine, mümkün olduğu kadar çok yönü kapsayabilecek güvenilir bir ortakla çalışmalarını tavsiye ediyor.
“Ayrılmak yerine çok hızlı bir şekilde yakınlaşın” diyor. “Bazı kritik kilit ortaklar etrafında teknolojilerin konsolidasyonunu arayın.”
Yeni fırsatları keşfetmek
Ekibinin uygulamaya koyduğu teknolojik temeller, veri stratejisinin ikinci temel öğesini, yani yapay zeka gibi gelişen teknolojiler de dahil olmak üzere artan ve ölçülebilir iş büyümesini destekleyebilecekleri anlamına geliyor.
Todkar, işletmenin üretimde üretken yapay zeka kullanım örneklerini başarıyla başlattığını söylüyor. Bu, diğer birçok firmadan büyük bir fark. CIO’ların genellikle kuruluşlarının araştırdığı bir kavram ve teknoloji olarak GenAI’dan bahsettiklerini ancak gerçek hayattaki kullanımların sahada daha zayıf olabileceğini kabul ediyor.
Deloitte’a göre çoğu şirket GenAI projelerini üretime geçirmekte zorlanıyor. Danışmanlık devi, iş liderlerinin %70’inin deneylerinin %30 veya daha azını üretime taşıdığını söylüyor. Bu arada teknoloji analisti Gartner, 2025 yılına kadar konsept kanıtlama aşamasından sonra GenAI projelerinin en az %30’unun terk edileceğini öngörüyor.
Todkar, Tripadvisor’da durumun böyle olmadığını açıklıyor. “Dokuz aydır üretimde olan bazı şeyler var, buna Gezi Planlama aracımız da dahil” diyor. “İlgililiğimiz ve en büyük stratejik başarılarımızdan bazıları açısından, kullanıcıların büyük oranda benimsendiğini görüyoruz.”
“Şirket içi ortamımızda verilerimiz vardı ve bunların hepsini bulut ortamındaki Snowflake’e taşıdık. Bu değişim büyük bir oyun değiştirici oldu”
Rahul Todkar, Tripadvisor
Şirketin Gezi Planlama aracı, gezginlere kişiselleştirilmiş önerilerde bulunmak için geniş dil modellerini ve üretken yapay zekayı kullanıyor. Todkar, bu araca güç veren teknoloji yığınının Snowflake platformunda güvenli bir şekilde tutulan müşteri verilerini, OpenAI’nin kullanıma hazır ticari modellerini ve dahili olarak oluşturulan öneri motorlarını içerdiğini söylüyor.
“Hepimiz seyahat etmek istiyoruz. Ancak iş, eğlence veya ailelerimizle seyahat ettiğimizde, ortak sıkıntı noktalarından birinin seyahat planlamak ve en iyi rehberliği almak olduğunu biliyoruz. Bu hepimiz için bir meydan okumadır. Seyahate çıkmadan önce genellikle pek çok acı verici konuşma ve planlama yapılır. Bu aktif ve gelişen bir planlama çalışmasıdır” diyor.
“İşte bu noktada Gezi Planlama yardımcı oluyor. Üretken yapay zeka ve geniş dil modelleri ile kullanıcılarımıza ilişkin bilgileri alıyor, bu bilgileri gizlilikle uyumlu bir şekilde kullanıyor ve bu verileri topladığımız ek bilgilerle birleştiriyoruz. Daha sonra seyahat planlama çözümünü düşünceli ve bağlamsal olarak yolcularımıza sunuyor ve öneriyoruz.”
Todkar, ekibinin, web sitesindeki metin tabanlı incelemeleri özetlemek de dahil olmak üzere GenAI’nin diğer kullanımlarını araştırdığını söyledi. “Herhangi bir bilginin tüketicisiyseniz, çoğu zaman bu metnin tamamını okuyacak zamanınız ve zihinsel kapasiteniz yoktur” diyor.
“Daha başka şeyler de geliyor. Ancak geçtiğimiz 18 ay boyunca hizmetleri zaten başlattığımızı ve üç stratejik veri sütunumuz üzerinde bu kadar çok çalışma yaptığımızı paylaşmaktan büyük heyecan duyuyorum.”
Harika deneyimleri destekliyoruz
Teknolojinin etkin olduğu bir işletmenin modern veri lideri olarak Todkar, bir gözünü geleceğe dikiyor. Sürekli olarak verileri uygulamanın ve firmasına rekabet avantajı sağlamanın yenilikçi yollarını arıyor. Ancak bu ufuk tarama süreci işin geri kalanından ayrı olarak gerçekleşmez.
Ekibinin tüm yenilikçi fikirleri iş hedeflerine sıkı sıkıya bağlı – ve bundan 24 ay sonra veri stratejisinin üç temel dayanağı olan temeller, büyüme ve inovasyon konusunda daha fazla ilerleme istiyor ve şunu ekliyor: “Çok büyük bir başarı elde etmeyi çok isterim. Bu alanlarda ilerleme kaydediliyor.” Todkar ilk önce vakıflara yöneliyor.
“Depolama, bilgi işlem ve erişim gibi verilere özgü konularda çok fazla ilerleme kaydettik” diyor. “Artık makine öğrenimi operasyonları hakkında daha fazla düşünüyoruz [MLOps]büyük dil modelleri ve yapay zeka ve makine öğrenimi uygulamalarının dağıtımı için sağlam ve ölçeklenebilir bir altyapının nasıl oluşturulacağı. Umuyoruz ki 24 ay içinde bu alanda sağlam bir ilerleme göreceğiz.”
Ekibi firmanın veri platformunu geliştirmeye devam ederken Todkar daha fazla büyüme ve yenilik öngörüyor. “Veri organizasyonunun tüm bu yenilikçi teknolojilerden yararlandığını görmeyi çok isterim” diyor. “Ancak bu yeniliği, birden fazla yapay zeka ve analitik uygulamayı başlatarak iş büyümesini artırma hedefine bağlamalıyız.”
Todkar, uzun vadede ekibinin son derece etkileşimli, çok modlu kullanıcı deneyimleri oluşturmak için gelişen teknolojiyi kullanabileceğine inanıyor. ChatGPT’nin kullanıcı deneyiminin statik, tek yönlü bilgi alışverişi yerine çift yönlü ve dinamik olarak yeniden çerçevelenmesine yardımcı olduğunu ve daha fazla değişikliğin geleceğini söylüyor.
“Geleneksel olarak Google’ı kullanmakla ilgili olan aramayı düşünürseniz, belirli şeyleri yazar ve sonuç alırsınız” diyor. “Bu oldukça tek yönlü bir deneyim. Yeterince etkileşimli de değil; bu nedenle ChatGPT ve Google Arama Deneyimi gibi diğer GenAI araçları etkileşimli bir deneyim oluşturmaya yardımcı oluyor. Seyahat planlamasının ve aramanın da benzer şekilde yeniden düşünülebileceğini düşünüyorum.”
Hedefe ulaşmak
Birçok dijital liderin yenilik yapmaya çalışırken karşılaştığı en büyük zorluk, kuruluş genelindeki herkesin yeni teknolojilere yatırım yapmanın avantajlarını görmesini sağlamaktır.
Deneyimli bir yönetici olarak Todkar, kariyeri boyunca insanları veri odaklı değişim konusunda heyecanlandırmak için önemli miktarda zaman ve çaba harcadı. Başarının anahtarının tek bir yaklaşım olduğunu söylüyor: iş sonuçlarına odaklanmak.
“Birçok dönüşüm yaptım ve her zaman büyük ‘Neden?’ sorusuyla başladım” diyor. “İnsanlara ‘Neden bunu yapmaya çalışıyorsunuz?’ diye soruyorum. Ekiplerime belirli şeyleri neden yapmak istediklerini açıklamaya çok zaman ayırmalarını söylüyorum. Çözüme değil, soruna aşık olun.”
İş sonuçlarına odaklanmak başarı için çok önemli olsa da Todkar, çok sayıda teknik ekibin hâlâ çözüme aşık olduğunu söylüyor: “‘Hey, bunu en son geniş dil modeliyle yapacağım’ diyecekler. Ben gidip pilotluk yapacağım.’ Ben de şunu soracağım: ‘Ne amaçla? Bu modelle ne yapmaya çalışıyorsunuz? Ticari faydası nedir?’”
Todkar’a göre iyi haber şu ki, veri teknolojilerine yapılan yatırımı haklı çıkarmak, insanları işin içine dahil ettiğinizde çok daha kolay oluyor. “İşletmenin faydasını önceden tanımladığınızda ve çözmeye çalıştığınız sorunu tam olarak açıkladığınızda, geri kalan her şey basitleşiyor” diyor.
“Dijital dönüşümde de durum aynı. İnsanlar ne yapmaya çalıştığınızı anladığında ve bu çözümü, işlevler arası doğru paydaşlarla tanımladığınızda, dönüşüm ve bu süreçle ilgili diğer her şey yerine oturur.”