Dijital dönüşümün geleceği kognitif iş dünyası

Geçtiğimiz haftalarda ülkemizde yapay zeka üzerine IBM’in düzenlediği Watson İstanbul Summit bu konudaki mevcut ve gelecek gelişmelerin ele alındığı başarılı bir zirve oldu. Yapay zeka ve çevresini ilgilendiren konularda konuşmacılarla katılımcıları buluşturan zirvede, IBM'in tüm dünyadaki Watson Internet of Things (IoT) yazılım birimi birim gelirini oluşturmaktan, yönlendirmekten ve dönüştürmekten sorumlu olan Sanjay Brahmawar ile Habertürk Teknoloji ekibi olarak özel bir röportaj gerçekleştirdik.

Sanjay bu önemli büyüme alanında müşterilere her geçen gün ürettikleri muazzam miktardaki veriden daha büyük ve değerli kapılar açmasına yardımcı oluyor. Aşağıda bulabileceğiniz röportajda kendisiyle futboldan hava durumuna, şirketlerin işleyişinden dönüşümüne dek yapay zekanın dokunduğu alanlara dair birçok farklı konuda görüş aldık. İşte Sanjay Brahmawar ile yaptığımız röportaj…

HT Teknoloji- Merhaba, az önce sahneye çıkan Fenerbahçe’nin Teknik Direktörü Aykut Kocaman’la sohbet ediyordunuz. Teknolojinin futboldaki rolü nedir?

Sanjay Brahmawar- Evet, sahneye çıkmadan önce Aykut Bey'le sohbet ediyordum. Oldukça ilginç bir sohbetti. Teknolojiyi oyuncularına geribildirimde bulunabilmek için kullanıyorlar. Yani oyuncuların performanslarıyla ilgili olarak. Vücutlarından veri elde ediyorlar ve böylece enerji seviyelerini anlayabiliyorlar. Oyuncu yorulduğunda ya da iyi performans sergilediğinde bunu da anlıyorlar.

Daha önce görüştüğüm başka bir teknik direktör, bana bu verileri nasıl topladıklarını ve verileri nasıl analiz ettiklerini anlatıyordu. Aynı zamanda oyuncuya da geribildirim vermek için de kullanıyorlar. Ama maç sırasında buna bağlı olarak kararlar veriyorlar. Veri yüzünden her zaman bir oyuncuyu sahadan çekmezsiniz. Ama bazen oyuncunun fiziksel durumuyla ya da nasıl göründüğüyle ilgili veri elde ettiğinizde “tamam, şimdi stratejik olarak bu kişiyi değiştirmem lazım” diyebilirsiniz.

SPORCULARDAN TOPLANAN VERİLERİN DEĞERLENDİRİLMESİ

HT- IBM'in bu konuda Türkiye'de ya da Amerika Birleşik Devletleri'nde geliştirdiği bir çözümü var mı?

SB- Çözüm daha çok genel bir çözüm. Kişiden veri toplamak, bunu IoT platformuna girmek ve sonra da bu veriyle analiz yapabilmek. Size bir örnek vereyim; Amerikan Kadın Olimpiyat Bisiklet Takımı'yla bir proje yaptık. Bisikletçilerin vücutlarından ve bisikletlerden veri topluyorduk.

Bu veriyi hava durumu gibi diğer verilerle kombine ediyorduk. Eğer hava çok sıcaksa ya da çok soğuksa ya da havadaki nem daha fazlaysa, bu verileri nasıl kombine edip, kişinin performansının durumuna karar verebilirsiniz? Kişi ne zaman pedala daha çok güç vermeli ya da ne zaman pedala daha az güç vermelidir?

Bu tip şeyler. Peki nasıl bitti? Çok başarılıydı, çünkü geçen yıl altın madalyayı kazandılar. Elbette bunun sadece bizim sayemizde olduğunu söyleyemem, ama mutlu olduk ve bu başarıya katkıda bulunmak bizi memnun etti.

HT- Bu başarıya ne kadar katkıda bulunduğunuzu ölçebiliyor musunuz?

SB- İlk olarak, bunun çok rekabetçi bir şey olduğunu söylemeliyim, yani bu verilerin tamamını sizinle paylaşamam. Ama bunun ölçülebilir olduğunu söyleyebilirim. Öncelikli olarak bunun nedeni, verileri karşılaştırmamız. Öncesinden ve sonrasından veri toplayabiliyoruz. 1 kişiye geribildirim verdiğinizde, davranışının ne şekilde değiştiğini, performansının nasıl değiştiğini anlayabiliyoruz.

Bu ölçülebilir bir şey. Ama her sporda birçok farklı etken vardır. Mesela futbolu örnek olarak alalım. Sadece o bireyden yola çıkamazsınız, çünkü bir sürü dinamik, strateji vesaire var. Bunu %2'ye ya da %5'e ya da herhangi bir yüzdeye eşitlemek çok zor olacaktır. Daha önemlisi, bir etkisinin olup olmadığı.

Kesinlikle buradaki sonuçlar üzerinde bir etkisi var ve bunu kullanmaya devam ediyorlar, böylece performanslarının artmasına yardımcı olduğunu biliyorsunuz.

HT- Yapay zekâ burada ne için kullanılıyor? Mesela teknik direktörlük için olabilir mi? Bu mümkün mü artık?

SB- Kesinlikle bu teknolojiyi veriden sonuç elde etmek için kullanabilirsiniz ve sonra da geribildirim verme imkânınız olur. Bir maçtan sonra geribildirim verebilirsiniz. Ya da stillerini geliştirmelerine yardımcı olabilirsiniz. Hangisi daha etkin bir stil? Hangi stil o kadar da etkin değil? Bunu maçın stratejisiyle nasıl kombine edebilirsiniz? Oyuncunun verisini maçın stratejisiyle kombine etmek için kullanmak gerek.

Kesinlikle bunu kullanmak mümkün. Biz buna yapay zekâ demiyoruz. Artırılmış zekâ diyoruz. Küçük bir fark var. İnsan zihnini taklit etmeye çalışmıyoruz. İnsanın zekasını biraz daha ileri götüren bir teknoloji yaratmaya çalışıyoruz. Yani bir insanın daha iyi bir iş çıkartmasına neden oluyoruz. O iş ne olursa olsun. Felsefe olarak, insanı taklit etmekten daha farklı bir şeyin peşindeyiz. İnsanı ilerletmeye çalışıyoruz.

HT- Yani daha insani bir yaklaşım.

SB- Evet, her şirketin bu tarz bir teknolojiyi kullanmak için kendine has bir felsefesi vardır. Bizimki de bu...

HT- Bunu nasıl yapacaksınız?

SB-Birçok farklı şekilde. Bu sektörde bazı uygulamalar var ve sektörden bazı örneklerden bahsedebiliriz. Size bir örnek vereyim. Bugün mağaza zemininde robotlar var. Bir araba üretim tesisini düşünürseniz, oldukça robotize olduğunu görürsünüz. Bizim arttırmaya çalıştığımız şey mekanizasyon ya da otomasyon değil.

Yapmaya çalıştığımız şey ABB gibi robot üreten şirketlerle çalışmak. Robotların fotoğraflarını çekip, çekildikleri yerde mesela bir boya ya da kaynak dükkânında çekildiklerinde, boyalarının çok iyi olduğundan emin olmak. Bu konuda yüksek bir kalite kontrol sistemine sahip olmak. Bir sürü fotoğraf çekebilirsiniz ve IoT motorunda ne olduğuna bakabilirsiniz ve neyin iyi olduğunu ya da olmadığını anlarsınız.

Çektiğiniz fotoğrafların miktarıyla sistemi eğitirsiniz ve sonunda görsel denetim dediğimiz şeyi yapabilir hale gelir. Robot bir fotoğraf çeker ve bunu sisteme verir ve sistem de fotoğrafı karşılaştırır. Boyanın iyi olup olmadığını, hatalarını belirler. “Tamam, bu çok iyi” der, ortalama bulur ya da sorun bildirir.

Bu yüzden bunu durdurmak gerekir. Bir bakmanız gerekiyor. Aynı zamanda, yapabileceği şey görsel denetim. Spreyle boyama yapılırken kendi kendini denetleyip, düzeltme yapabilir. Çünkü normalde bir dizi boya yapılır, sonra bir bilirkişi gelir ve hepsini inceler. İşin yeterince iyi olmadığına karar verir ve hepsinin baştan yapılması gerekir.

Bu şekilde etkinliği arttırırsınız, denetim için daha az zaman harcarsınız ve aynı zamanda ilk seferde doğru olan bir operasyon gerçekleştirirsiniz. Daha az hata yaparsınız. Robotları, operasyonları bu şekilde kombine ediyoruz. Kognitif görsel denetim, bir mağazadaki etkinliği artırabilmelidir. Bu, yapay zekâ ya da geliştirilmiş zekâ için örnek teşkil ediyor. Başka bir örnek daha verelim. Mesela asansörcülük sektörüyle ilgili bir örnek.

ASANSÖRLERDEN NEDEN VERİ TOPLANIR?

KONE Asansörleri yaklaşık bir yıldan uzun süredir ortağız. Dünyada 1,2 milyon asansöre sahipler. Her asansörü IoT platformuna bağlıyorlar ve bu asansörlerin hepsinden veri topluyorlar. Bu verilerle ne yapacaklar?

Öncelikle bir asansörün nasıl çalıştığını bilebilirler. İyi mi, kötü mü, sorun mu var? Ama daha da önemlisi; öngörülebilir bakım yapıyorlar. Sorun çıktığında değil. Elbette bir sorun çıktığında alarm durumu oluşuyor ve müdahale ediyorlar. Ama bazen bunu bile uzaktan çözebiliyorlar çünkü bulut aracılığıyla platforma bağlı.

Ama en önemli şey, asansörün durumunu bilmeleri. Hangi parçaların soruna neden olduğunu biliyorlar. Ve bunu ne zaman değiştirebileceklerini de biliyorlar. Asansörü daha az ya da daha yavaş çalıştırırsanız, üç ay kadar uzatabilirsiniz. Biraz daha yavaş çalıştıralım ve bakımını yapalım. Buna optimizasyon denir.

Ya da “Hayır, bu gerçekten ciddi bir sorun ve bunu hemen halledeceğim, çünkü gelecekte sorun çıksın istemiyorum. Bu yüzden tamir edeceğim” de diyebilirler. Ama yaptığınız şey, özel bir parçanın ya da bir makinenin durumunu anlamak ve onu aktif olarak onarabilmektir. Bu birincisi. İlginç olan bir diğer şeyse, bir müşteriye bunu hizmet olarak sunabilmeniz.

Yani KONE bütün hizmeti yönetiyor ve teklifçi de hizmet veriyor. Asansöre bakıyorlar, parçalarını değiştiriyorlar, bakımını yapıyorlar vesaire. Ama bunu sadece hizmet bedeli olarak yansıtıyorlar.

Peki bu neden ilginç? İlginç, çünkü öncelikle bu daha uzun vadeli bir ilişki haline geldikçe müşteri, “Tamam, sizinle üç ya da dört yıllık hizmet anlaşması yapacağım” diyor. Çok iyi. Güzel bir ilişki. İkincisi, KONE her asansör sattığında, onarım hizmeti de veriyor. Mesela Çin'de satarsa, bazen Çin'deki şirket başka birine bu onarımı ve bakımı yaptırıyor. Ve böylece o alanı kaybediyorlar. Ama bunu bir hizmete dönüştürdüğünüzde tüm zincir sizde kalıyor. Tüm alan sizin oluyor.

ÇAMAŞIR MAKİNESİSATMAK YERİNE YIKAMA BAŞINA ÖDEME

Bu arada elbette hizmet olarak sadece asansör örneğimiz yok. “Yıkama Başına Ödeme” diye bir örnek paylaşmıştım. Whirlpool'u düşünebiliyor musunuz? Whirlpool çamaşır makineleri, bulaşık makineleri vb. üreten bir şirket. Yapmak istedikleri şey, size bir çamaşır makinesi satmak. Ve sizden tüm makinenin bedelini değil, yıkama başına ücret almak. Bu neden önemli?

Çamaşır makineleri düşündüğümüzden çok daha uzun süre dayanıyor açıkçası. Asıl soru, onları nasıl çalıştırdığınız ve ne sıklıkla bakımlarını yaptırdığınız. Bir çamaşır makinesini yalnızca bozulduğunda ya da aileniz genişlediyse, daha büyüğüne ihtiyaç duyduğunuzda değiştirirsiniz.

Sadece bu iki nedenle gidip durup dururken gösterişli bir makine almazsınız, değil mi? Aynen öyle. Whirlpool da diyor ki, “Neden bu baş ağrısını her iki ya da üç yılda bir çekeyim? Biri yeni bir makineye ihtiyaç duyduğunda markete gidip en ucuzunu ya da en iyisini alıyorlar. Ya da Whirlpool'dan Siemens'e ya da Miele'ye ya da başka bir şeye geçiyorlar.

Bunu onlara hizmet olarak sunarsam, bir makine almakla artık ilgilenmeyeceklerdir. Böylece bana hizmet bedelini verirler ve hizmet sorunsuzca işlediği sürece, hizmeti değiştirmezler. Makinenin de Whirlpool X ya da Whirlpool Y ya da Siemens olması umurlarında olmaz. Bunun önemi kalmaz. Müşterileriyle daha uzun süreli bir ilişki yaratmak istiyorlar.

Bu hizmete yönelme anlayışı, müşteriyle daha iyi bir bağ oluşturuyor. Yaptığımız şey, bunun gibi işlerini üründen çok hizmete dönüştüren ve iş modelini değiştiren birçok müşteriyle çalışmak.

İSTEDİĞİNİZ PORSCHE AYLIK 2000 USD!

HT- Mantıklı, yani aynı arabalar gibi...

SB- Doğru. Porsche'nin Amerika'da ilk abonelik modelini oluşturduğunu gördünüz mü? Artık ayda 2000 dolara istediğiniz her Porsche'yi sürebileceksiniz. Her Porsche'yi. Hiçbir önemi yok. Turbo mu, Targa mı, Cayenne mi? Ne isterseniz. Her Porsche için ayda 2000 dolar. Abone oluyorsunuz ve bunun içine bakımı ve sigortanız da dahil. Yakıt değil ama. Şimdilik değil, ama bunun dışında her şey dahil.

HT- Minimum anlaşma süreci ne kadar?

SB- Bu ilginçti. Söyleyeyim. Minimumun ne kadar olduğuna bakmadım. Sanırım 12 aylık bir abonelik bedeli. Bir yıl abone olmalısınız sanırım. Daha kısa bir şey olması bile beni şaşırtmaz. Başka biri gelip, “İki aylığına alabilirsiniz” diyecektir. Başka biri araya girip, başka bir şey diyecektir.

HT- IBM bir sürü farklı şirketle verilerini işlemek için çalışıyor. Bu verilerden sisteminiz bir şeyler öğreniyor. İnsanlara göre, büyük bir şirketle çalıştığınızda, tüm verileri görüyorsunuz ve şirketten ayrılıp, başka bir şirkete geçiyorsunuz. Ve daha önce gördüğünüz verileri kullanamıyorsunuz. Bunu nasıl sağlıyorsunuz?

SB- İki şekilde. Birincisi verilerimiz konusunda çok temiz bir anlaşma ve felsefe sunuyoruz. Bu aslında yayınlanmış bir açıklama. Adı da veri prensiplerimiz olarak geçiyor. Çok kesin olan iki şey var. Birincisi, müşterimizin verisi, sizin verinizdir. Bu birincisi. Sizin verinize sahip olmuyoruz. Verinizi kullanmıyoruz ve verinizi paylaşmıyoruz.

Bu birincisi. Verinin nerede olduğuna dair tam bir transparanlık söz konusu. Yeri, hangi bulut servisinde bulunduğu ve bunun gibi şeyler. İkincisi de, verinizin izi tamamen sürülebilir. Bu çok önemli. İkincisi de, verilerinizden bilgi elde edip, onu kullanmıyoruz. Veriden elde edilen her şey sizindir. Eğer sistemimiz verinizden bilgi elde ederse, “Tamam, bunu sektörle paylaşmayı tercih ediyorum, bunu kullanabilirsiniz” demeyi seçebilirsiniz.

VERİ MAHREMİYETİ

HT- Verilerini paylaşan müşterileriniz oluyor mu?

SB- Bazen müşterilerimiz bizimle bir şeyler oluşturmak istiyorlar. Mesela örnek vereyim. Airbus'la “Havacılık için Maksimum” diye bir çözüm yaratmak üzerinde çalışıyoruz. Bu, havacılık için yönetim çözümümüz. Airbus'la birlikte çalışıyoruz. Airbus bize derinliğini ve havacılık konusundaki deneyimini açtı. Biz de teknolojimizi onlara sunduk ve bu teknolojiyi onunla kombine etme hizmetimizi.

Birlikte havacılık konusunda bir çözüm ürettik. Airbus bu çözümü yeniden oluşturup, sektörle paylaşmamıza izin verdi. Burada veri paylaşmıyoruz, bilgi paylaşıyoruz. Ama müşterimizin özel verilerini alıp, sektöre yaymıyoruz. Yaptığımız bu değil.

HT- Veriden bahsettiniz ve IBM'in bir şirketi satın aldığını hatırlıyorum. Sanırım iki yıldan uzun süre oluyor. Weather Company. Bu nasıl gidiyor? Çünkü bu da sanırım bilişim verilerinin bir parçası.

SB- Doğru. Weather Company’i satın aldık, çünkü hava durumu verisinin her durumda müşterilerimiz için kullanılabilir olduğuna inanıyoruz. Bu yüzden bu şirketle birlikteyiz. Çünkü hava durumu şirketlerini düşünürseniz, bu oldukça ilginç. Bundan önce bilmiyordum ve hava durumu verilerinin nasıl raporlandığından da haberim yoktu. Her zaman hava durumu kanallarından olduğunu sanıyordum, bu doğru değil. Her gün 50 bin uçuştan veri alıyoruz. Veri satın alıyoruz ya da 40 milyon cep telefonu abonemizden, “Şu anda buradayım ve hava böyle” diye veri alıyoruz. Her gün Weather Company’den 26 milyar bilgi ediniyoruz. 26 milyar. 23 milyon odak noktasından veri alıyoruz. Yani veriler bu kadar net.

Bu yüzden şirketler verilerimizi beğeniyor. Bu yüzden havayolları verilerimizi satın alıyor. Bu yüzden diğer şirketler, mesela enerji şirketleri, elektrik üreten şirketler bizi kullanıyor. Hangi bölgede, ne zaman fırtına olacağını bilmek istiyorlar. Böylece fırtına ekiplerini ve diğer şeyleri ona göre organize edebiliyorlar.

HAVADAN VERİ KAPIYORLAR

HT- Enerji şirketleri hava tahminleri için faydalanıyorlar değil mi?

SB- Doğru. Mesela zirve görülecekse ve kurak bir günse, çok sıcak bir gün olacaksa, klimalar çok kullanılacaksa, daha fazla güce ihtiyacımız olabilir. Hava durumunun neredeyse her senaryoda rolü olduğunu düşünüyoruz. Bu yüzden de müşterilerimiz için bu verilerin değerli olduğuna inanıyoruz. Söyleyeceğimiz şey şu olacak: “Pekâlâ müşteri. Elinde veri var ve bunu hava durumuyla daha net hale getirebiliriz, böylece sen de daha iyi bir bilgi edinmiş olursun.” Bu yüzden Weather Company şirketini satın aldık.

Çin'de 10 güne kadar kirlilik konusunda öngörülerde bulunabiliyorlar örneğin... Bu da hava kirliliği, üretim vesaire gibi konularda veri sağlıyor. Şehir sakinlerinin bazı bölgelerden kaçınmalarını anlamalarına yardımcı oldular. Sadece bir saat içindeki kirliliği değil, birkaç günü görebiliyorlar.

HT- Peki Türkiye'de buna benzer projeleriniz var mı?

SB- Kesinlikle var. Türkiye'de çok müşterimiz olduğu kesin. Ve bizim için çok önemli bir pazar. Özellikle de IoT için. Çünkü pazarda heyecan verici olan üç şey var. Birincisi, burada inanılmaz derecede fazla yetenek var. Bence bu çok heyecan verici bir şey. İkincisi, çok iyi bir üretim alanı mevcut.

Almanya'yla benzer olarak, çok güçlü bir üretim sektörünüz var ve çok şey ihraç ediyorsunuz. Bence bu Türkiye için güçlü bir kol. Sadece yazılı yapmıyorsunuz, gerçek üretim de yapıyorsunuz.

ENDÜSTRİ 4.0

HT- Bu ilginç. Peki Endüstri 4.0? Türkiye'de, Avrupa ülkelerinde ya da Asya'da örneklerini görüyor musunuz? Onları karşılaştırırken nasıl çalışıyorsunuz?

SB- Öncelikle Endüstri 4.0 bizim için çok önemli ve bu yüzden dünya merkezimizi, yani IoT merkezimizi Münih'te oluşturduk. Çünkü bu Almanya'da başladı ve aslında Münih çok endüstriyel bir üs. Orada büyük bir otomotiv sektörü var. Bir sürü endüstriyel otomasyon şirketi var. BMW Merkezine çok yakın ve IoT açısından bakacak olursak, kullanım açısından büyük çoğunluk bu alanda.

Endüstri 4.0 üzerinde çok ilgi olduğunu görüyoruz ve bunu kullanan çoğu şirket de mağazalarda. Bunun için üretim için IoT'yi geliştirdik. Bu, müşterilerimize mağazaların akışından veri toplama imkânı sunuyor. Aynı zamanda öngörülebilir bakımlar ya da durum gözlemi ya da planlanmış performans analizleri de yapıyoruz. Bu tür analizlerin her türünü yapmakla birlikte, müşterilerimize platform üzerinden takip hizmeti de sunuyor. Veri toplayabiliyorlar ve bunu gelişmek için kullanıyorlar. Endüstri 4.0 bunun üzerine kuruldu. Çok fazla otomasyon var. Çok fazla veri toplanıyor.

Önemli olan veriyi nasıl kullandığınız. Bunu nasıl daha iyi bilgi haline getirirsiniz? Avrupa'daki şirketlerin çoğuyla yaptığımız iş bunun üzerine.

HT- IoT'ye dönecek olursak, herkes bir sürü cihazın ve sensörün her yerde olacağını öngörüyor ve bunu gittikçe daha fazla kullanacağız, çünkü daha fazlası geliyor. Bu bir kısır döngü sayılır. Daha yardımcı olacak. Endüstri 4.0 ve diğer şeyler harcamalarımızı azaltır diye düşünüyoruz. Ama dünyanın her yerine milyarlarca cihaz yayıyoruz ve sonunda onları ve onlardaki verileri analiz edecek olan makineleri kullanıyoruz.

SB- Ben inançlı biriyim ve kesinlikle iyimserim. Evet, daha iyi bir gelecek olacağına inanıyorum. Biraz açıklamama izin verin. Neden? Çünkü ilk olarak, bence cihaz üretimi arttıkça, cihazların hepsi daha az enerji harcar hale geliyor. Bunu düşünürseniz ve cep telefonlarınıza bakarsanız, belki iki yıl önceki pil ömrüyle, şimdikini karşılaştırabilirsiniz. Sürekli şarj edilip, bozulmadıklarını fark edebilirsiniz.

Teknoloji daha az enerji tüketen cihazlar elde etmemizi sağlıyor. Bu birincisi. Eğer sensörleri düşünürseniz, size bir örnek vereyim. Bir arabada eskiden kara kutu kullanıldığında, bu büyüklükte olurdu. Ve maliyeti de yaklaşık 300 ya da 400 Avro olurdu. Üzerinde birkaç sensör vardı. Şimdi yanımda değil. Genelde yanımda taşırdım, ama bir Texas enstrümanı var ve sensörlü. Boyutu bu kadar. Yaklaşık bu kadar. Üzerinde 13 sensör var. İvmeölçer, jirometre, sıcaklık, nem, falan filan. Bu kadarcık.

Ne kadar peki? 15 Avro. Bu devam edecek ve elbette küçülme, doğanın kanunları nedeniyle bir yere kadar sürebilecek. İyimserliğim, cihazlarımızın daha az enerjiye ihtiyaç duyar hale gelmesinden kaynaklanıyor. İletişim kurma ve daha az ihtiyaçlı olmaları önemli. Mesela Bir sürü cihaz artık LoRa aracılığıyla iletişim kurup, Wi-Fi sayesinde de az enerji tüketebiliyor.

Bu mekanizmaların hepsi mümkün. Büyük ve uzun piller taşımanıza gerek yok. Piller uzun süre idare edebiliyor. Bir şeyin içine sensör koyduğunuzda, iki yıl çalışıyor. Ama geçmişte bu yoktu. Buna inanıyorum. Bence öncelikle bu cihazların enerji ihtiyacı azalıyor.

İkinci olarak da bu cihazların kullanım şekli değişiyor. Çok daha fazla cihazımız olabilir, ama bunları farklı kullanıyoruz. Mesela bu iPod'u bir şey için kullanıyoruz ve başka bir şey daha, başka bir şey daha, başka bir kamera olabiliyor.

Kaç tane kullanıyoruz artık? Sadece bir tane. Bir şeyleri kullanma şeklimiz değişiyor. Bu yüzden insanlar olarak bir şeyleri kullanma şeklimiz de gelişiyor.

Mesela mobilite konusundaki değişikliği de görebilirsiniz. Oğullarım arabada Wi-Fi'in ya da arka koltuklarda iki ekran olup olmadığıyla ilgileniyorlar. Motorun ne olduğu ilgilerini çekmiyor. Sesiyle ilgilenmiyorlar. Ben ilgileniyorum, ama onlar ilgilenmiyor. İvmeyle de ilgilenmiyorlar.

HT- Deneyimle ilgileniyorlar.

SB- Doğru. Deneyimle ilgileniyorlar. Nasıl evden çıkar, arabaya binerim ve Wi-Fi'ım kesilmez diye kafa yoruyorlar. Evet, bilmek istedikleri şey bu. Wi-Fi var mı? 11 yaşındaki oğlum, “Wi-Fi var mı baba?” dedi. “Gerçekten mi?” diye sordum.

Düşünsenize, çocuklarımız birçok açıdan değişiyor ve her şeyi toplumla paylaşır hale geliyorlar. Çünkü bu özel bir şeyden çıkıp, norm haline geliyor. Hayır, artık bu özel bir şey değil. Sorun değil. Sadece bir düğmeye basıyorsunuz ve dışarıda bir araba sizi bekliyor.

Neden başka bir arabaya ihtiyacım olsun ki? Arabaya ihtiyacım yok.

Her şeyin kullanımı ve kullanım şekli değişiyor. Yok olmuyorlar, ama değişiyorlar. Bu yüzden konuya dönecek olursam, cihazların kullanım şekli değişse de veriyi kullanım şeklimiz ve daha az enerjiye ihtiyaç duyulması ve analizleri kullanma biçimlerimiz gelişiyor. Bu yüzden biz de yapay zekaya yatırım yaptık. Çünkü bu verilerin ancak kullanabilirseniz kullanışlı olduğuna inanıyoruz. Bugünkü verilerin yüzde 85'i kullanılamaz durumda.

Verilerin sadece yüzde 15'i kullanılıyor. Neden mi? Çünkü hepsi yapısal veri. Sistemlerde sıfırlar ve birler, sıfırlar ve birler olarak bulunuyorlar. Bunlar, şemalardaki yapısal veriler. Yapısal olmayan verilerse videolar, ses kayıtları, elle alınmış notlar, e-postalar. Bunlar yapısal olmayan veriler. Bunu bugün kullanmıyorsunuz. Orada duruyor. Bir yerlerde depolanmış durumdalar. Beş yıllığına arşivleniyorlar ve sonra siliyorsunuz. Kognitif teknolojilerle, bunu yapısal verilerle kombine edebiliyor ve birlikte kullanabiliyorsunuz.

Bunu kullanmanız mümkün. Kullanmaya başladığınızda daha iyi sonuçlar alıyorsunuz. Bu yüzden 2020'de 30 milyar cihazımız olacak olsa da bu verileri ve o cihazları daha iyi kullanabileceğiz. En azından benim inancım bu yönde.

HT- Belki bunların hepsi bir süre sonra akıllı asistan gibi bir şeye dönüşecek.

SB- Zaten kişisel asistan dediğimiz bir şey var. Bu bir form, ama aslında B2B şeklinde. Mesela Harman adında bir şirketle ortak olduk. Hoparlör yapıyorlar. Arabalar için de ürünleri var. Zeki bir asistan geliştirdik. Mesela bunu hastanelere, Jefferson Hastanesi'ne tanıttık. Çok basit bir şey. Bir doktor ya da hemşire yüzde 60 oranla hastalara aynı soruları sorarlar. Bunlar tıbbi değil, genel sorulardır.

Bir hasta sonraki doktor randevusunu bilmek ister. İlacım ne zaman gelecek? Ziyaret saatleri ne zaman? Bu tür sorular. Ama bunları uzman birine sormak istiyorlar. Yatığımız şey de bu kognitif konuşmacıyı oluşturmak. Bir insan, yani bir hasta hoparlöre konuşabiliyor. Perdeleri kaldır, perdeleri indir gibi kolay şeyler yapmalarını da sağlıyor.

Işıkları kontrol edip, bu tip şeyler yapabiliyorlar. Ama aynı zamanda ilaçlarıyla, sonraki randevularıyla, aile ziyaretleriyle, kapanış ve açılış saatleriyle ilgili sorulara da yanıt alıyorlar. Doktor ve hemşirelerin üzerinden bir yük alınıyor. İnsanlar için hayati olmayan, ama cevap beklenen sorular cevaplanmış oluyor.

Bir hoparlörle konuşma sıkıntısını aştıktan sonra, çünkü bazıları sorun yaşıyor, bunu hallediyorlar. Bunu Jefferson Hastanesi'nin operasyonunda görüyoruz. Çok rahat şekilde soruları soruyorlar ve bu, daha önemli işleri olan, daha acil ve önemli hastalarla ilgilenmesi gereken hemşirelerin iş yükünü hafifletiyor.

Bu tür şeyler yapıyoruz ve bunları otellerde de uyguluyoruz. Odanıza geldiğinizde sizi tanıyor. Sadık bir müşteri olduğunuz ve oraya tekrar tekrar geldiğiniz için sizi tanıyor. Odamdaki ışıklandırmayı nasıl sevdiğimi, ne istediğimi, neyi bilmem gerektiğini, hangi restoranlara gitmem gerektiğini, o akşam benim için rezervasyon yapması gerekip gerekmediğini vesaire biliyor.

HT- Bunları nasıl güvenli yapıyorsunuz peki? Çünkü bunlar IoT ve akıllı asistan açısından önemli noktalar.

SB- Bence IoT konusunda en önemli konuya değindiniz. Bana göre IoT'de çok önemli olan iki şey var. Biri veri mahremiyeti ve diğeri veri güvenliği. WannaCry saldırılarının sayısını biliyorsunuz. Peki neden oluyorlar? Çünkü eskiden güvenlik duvarlarıyla çalışan şirketler, bu IoT cihazları nedeniyle sınırlarını biraz esnetiyorlar.

Sisteminizin, platformunuzun, teknolojinizin güvenlik için tasarlanmış olması, sonradan düşünülmemesi çok önemli. Evet, üzerine güvenlik yazılımı ekleyemezsiniz. Platformu güvenlik için oluşturmanız gerekiyor. Güvenlik kontrollerini dahili yapmalısınız. Kognitif zekayı, hangi cihaza sızıldığını anlayacak şekilde yönlendirmelisiniz ve böylece köklerini kesebilmeli.

Birleşme noktasının nerede olduğunu ne kadar çabuk kavrarsanız, o kadar hızlı kesebilirsiniz ve verilerinizi o kadar hızlı kontrol edebilirsiniz. IBM'in uzmanlaştığı şey budur. Güvenlik konusunda çok güçlüyüz ve bu konuda bizim için önemli olan şey bu. Kimsenin IBM aldığı için kovulmadığı bir deyiş vardı. Ama hayır, bu güvenliğin bazı şirketler ve kurumlar için çok önemli olmasından kaynaklanıyor. Bizim çözümlerimiz güvenlik için oluşturuluyor.

Bu kognitif kapasiteleri, anormallikleri, kalıpları analiz edebilmek için kullanıyoruz. Bir şeyin normal olduğunu ya da normal olmadığını anlayabiliyoruz. Ve sızma gerçekleşirse, onu da öyle. Bu kalıpları daha hızlı şekilde belirleyebiliyoruz ve kırılma noktalarından kesip atabiliyoruz.

TÜRKİYE’NİN KOGNİTİF KAPASİTESİ YÜKSEK

Türkiye pazarına çok inanıyorum. Bence bu öncelikle yetenek açısından büyük bir kaynak. Sadece milenyum yeteneğinden bahsetmiyorum. Türkiye'de genç bir yetenek de var. Buna şüphe yok. Ama bence çok güçlü bir mühendis kaynağına sahipsiniz. Kognitif kapasiteleri olan birçok mühendis bulduk. Hepsi veri bilimi ve kognitif teknolojileri öğreniyorlar.

Bence bu ülke yetenek açısından çok zengin ve bu yüzden bununla ilgileniyoruz. Aynı zamanda üretim temeli de sağlam. Burası bizim için şirketlerle çalışmak için de oldukça mükemmel bir alan. Görebiliyoruz. Çalıştığımız şirketlerde de bunu görebiliyoruz. İki müşteriyle buluştum ve şimdi üç tanesiyle daha buluşacağım.