SELENAY YAĞCI
Perakendeciler için etkileşim yaratmak, potansiyel müşterilere erişmek ve aynı müşterilere farklı ürünler satmak için kullanıcı davranışlarını gerçek zamanlı olarak tahmin edebilmek oldukça önemli. Bu noktada yapay zekâ ve makine öğrenimi gibi yollarla kullanıcı hareketlerini belirlemek adına kritik bir role sahip. Çünkü insan beyninin karar verebilme gücü bir yere kadar yeterli kalıyor ya da çok uzun çalışma sonucu bir anlamsal bütünlük yakalanabiliyor.
Kız kardeşler Gonca ve Gülşah Gülser tarafından 2020 yılında kurulan Quin AI Audience Engine, kullanıcıların davranışlarını gerçek zamanlı tahmin ediyor. Şirket, 2022’de yüzde 130 büyüdü ve İngiliz yatırım grubu SFC’nin önderliğinde yatırım turunu tamamladı. Almanya’dan NCA, Logo VC ve StartersHub tura katıldı. Aldığı 580 bin pound yatırımı ürünü geliştirmek, takım kurmak ve İngiltere pazarını test etmek için kullanıyor. Kurucu ortaklar Gonca ve Gülşah Gülser ile girişimleri üzerine sohbet ettik.
Girişimin çıkış hikayesini anlatır mısınız?
GONCA GÜLSER: QUIN Al Audience Engine, online perakende iş modellerinde elde edilen online trafik verilerini, geçmiş veriye bakmadan anlık olarak insan davranışına odaklanıp, kişi özelinde analiz edilen davranışa istinaden, doğru zamanda, doğru mesajı vermeyi sağlayan uçtan uca bir AI yapısı. İnsan davranışını, internet sitesine girdiği anda anlamlandırarak insana özgü anlık motivasyonel değişkenliklere göre 70 ms’de kişiye özel değer önerisi sunabiliyor. Kurumsal hayatta var olan kısıtlar nedeniyle sürekli aynı şeyleri yapıp ve sonuç mekanizmalarında belli noktalara kadar dokunabilme konusu her beyaz yakalı gibi beni de bir arayışa itmişti. Sürekli aynı şeyleri yapıp sonuçların değişmesini beklemek ne kadar zorlayıcı olsa da içinde bulunduğum süreçte beni daha fazla hayal kurmaya itti. Bu hayal ise Click Stream data konusu üzerine yoğunlaşmamı sağladı.
GÜLŞAH GÜLSER: Varoluş amacımızda bir şeyler yaratma var aslında. Uzun yıllardır kurumsal kimlikte yer almanın bazı zorluklarını herkes gibi ben de yaşadım. Potansiyellerimizin belli bir
sınırı olmak zorunda. Bu sınırların varlığı ise var oluş amacımızın dışında kalmasına imkân yaratıyor. Uzun yıllar bu kadar sınırlarda yer alıyor olmaya bir nokta koymak istedik. Kardeşim Gonca aklındaki bu fikirle geldiğinde hiç tereddüt etmeden hemen süreci inşa etmeye başladık.
Peki hedef kitlesinde kimler var?
Temel olarak hedef kitlemiz perakendenin online kanallarına hizmet vermek. Big data diye adlandırılan büyük veri, iş süreçlerinde verimi artırma ve daha net kararlar verme açısından şirketlere büyük faydalar sağlıyor. Şirket hedeflerini belirlemek ve şirketin yönetiminde daha etkili sonuçlar elde etmek için big datayı anlamlı hale getirmenin ve şirket süreçlerinde kullanmanın iş gelişmesine etkisinin büyük olduğunu düşünüyoruz. Şu aşamada perakende online kanallara hizmet verirken ileride büyük veri kanallarını, müşterilerini yönetmek isteyen tüm mecralarda davranış bazlı öngörüsel analiz yapan derin öğrenme tabanlı bir AI görevi görmek ana hedeflerimiz içinde. Bunların içinde oyun endüstrisi, finans kuruluşları, FMCG, telekominikasyon şirketleri gibi sektörler bulunmakta. Yani veriyle işi olan tüm süreçlerde şirketimizin yer almasını hedefliyoruz.
Ekibinizden bahseder misiniz?
Mevcut çalışan sayımız 16… 9'u Türkiye'de ve 7'si Londra'da bulunuyor. Yıl sonuna kadar toplamda 32 çalışana ulaşmayı hedefliyoruz. Ayrıca, gelecek yıl 2,5 kat daha fazla büyümeyi hedefliyoruz. Büyüme ivmemiz bu şekilde ilerlediği taktirde daha fazla elemana ihtiyaç duyacağız, yaklaşık 80 çalışana ulaşma hedefimiz var.
Gelecek planlarınız neler?
Biz bir AI şirketiyiz ve vizyonumuz basit ve erişilebilir makine öğrenmesi ile gerçek zamanlı olarak insan davranışı öngörmek. Ve tüm bunları yaparken de mahremiyeti gözetmek. Yolculuğumuza e-commerce ile başladık artan veri mahremiyeti, etik konuların önem kazanması ve 3. parti çerezlerin kalkması ürünümüzü bu sektör için oldukça anlamlı kılıyor. Vizyonumuza giden yolda bize ve fikre inanan sektörde derin tecrübesi olan kişilerin yolculuğumuza dahil olması ile güçlenerek ilerliyoruz. Ana amacımız global ölçekte No Code AI teknolojisi olmak. Ethical by design kavramlarını benimseyen yenilikçi, herkesin düşünmediği hatta bildikleri doğruların akışını değiştirecek lider ve takip edilen teknoloji firması olarak yola devam etmek istiyoruz. Quin’in inovasyon merkezi Londra’da yer alıyor. Quin’in İngiltere’deki Direktörü Daniel Rawles ile birlikte inovasyonu yaptığımız her işin kalbine koyarak hem Londra pazarında hem de Türkiye pazarında büyümesini sağlıyoruz.
Yapay zekanın geleceğini nasıl görüyorsunuz?
GONCA GÜLSER: İntelligence dediğimiz şey çok zor bir kavram aslında. Biyolojik olmayan bir varlığın intelligent olmasını sağlamak muazzam bir dürtü. İnsan beyninin çok fazla veriyi aynı anda çok hızlı process etmesi oldukça zor. Dolayısıyla makine öğrenmesi dediğimiz şey aslında en büyük varlık sebebi, çok fazla veriyi çok hızlı bir şekilde işleme koyması. AI neden var derseniz: Çünkü hızlı. İşin sırrı bu kadar basit. Fakat bu basitliğe ulaşma süreci çok kompleks bir çalışma gerektiriyor. Makineler üzerinden replikaları konuşmak ve buna anlam yüklemek çok da cesur kelimeleri konuşmayı gerektirmiyor aslında. Bütün hikaye öğrenmeyi hızlandırmak ve dakikalar, saniyeler içinde bunu yapabiliyor olmak. Dolayısıyla hepimiz her zamanki yerimizde duracağız fakat makinalar, AI’lar bize yardım edecek. Bir sürü ıvır zıvır işleri üzerimizden alacaklar. İnsan için anlamlı olan şey yaratıcılığımızı kullanmamız ve bunun için bize zaman kazandıracaklar. Belki de şimdi insanların çağı başlıyor. İnsanlar tüm bu bilgileri kullanıp yaratıcılığını daha da arttırabileceği ana getirebilir kendisini. Ya da bazı seçimlerde insanın daha tembel olup atıllaşabileceği alana geçebilme ihtimalini de oluşturabilir. İşte burada insanın bir seçimi olacaktır diye düşünüyorum.
“NLP UYGULAMALARI DAHA ÇOK GELİŞECEK”
Gonca Güler’ göre bu yıl yapay zeka trendlerinden bazıları şunlar olacak:
Makine öğrenimi ve derin öğrenme teknikleri, yapay zeka alanında hala önemli bir yer tutacak. Derin öğrenme modelleri ve büyük veri setlerinin kullanımıyla daha da gelişmiş yapay zeka uygulamaları ortaya çıkacak.
Görüntü ve ses işleme alanında yapay zeka uygulamaları daha da gelişecek. Örneğin, nesne tanıma, yüz tanıma, konuşma tanıma gibi teknolojilerin kullanımı daha yaygın hale gelecek.
Yapay zeka, otomatikleşme ve özerk sistemlerin geliştirilmesinde önemli bir rol oynayacak. Özellikle endüstriyel otomasyon, otonom araçlar ve robotik sistemler gibi alanlarda daha fazla ilerleme kaydedilecek.
Doğal dil işleme (NLP), metin tabanlı verilerin anlaşılması, yorumlanması ve tepki verilmesi açısından önemli bir alan olacak. Sesli asistanlar, metin analizi, otomatik çeviri gibi NLP uygulamaları daha gelişmiş hale gelecek.
Sağlık hizmetleri, finans, perakende, lojistik, tarım gibi sektörlerde yapay zeka çözümlerine olan talep artacak.
Algoritmik şeffaflık, veri mahremiyeti, ön yargı ve adalet gibi konular, yapay zeka etik kurallarının ve standartlarının geliştirilmesini tetikleyecek.
Nesnelerin interneti (IoT) ile yapay zeka teknolojilerinin entegrasyonu artacak. IoT cihazlarının verilerinin analiz edilmesi ve akıllı kararlar alınması, yapay zekanın gücüyle birleştirilecek.
İnsan-makine işbirliği, verimliliği ve kullanıcı deneyimini iyileştirmeyi hedefleyen yapay zeka uygulamalarının yaygınlaşmasını sağlayacak.
