21-23 Ekim’de SAS Türkiye’nin davetlisi olarak Milano’da düzenlenen AnalyticsX (Analytics Experience) etkinliğindeydim. Tüm dünyadan yaklaşık 1.500 kişinin katıldığı etkinlikte bilişim ve teknoloji alanında çalışan büyük kurumların temsilcilerini dinleme ve tanışma şansı buldum. Veri yönetimi ve analitik üzerine çalışan en köklü şirketlerden biri olan SAS’ın kurucusu ve CEO’su Dr. Jim Goodnight ile görüşmemde aldığım notları sizlerle de paylaşmak istedim.
Kabul ediyorum, görüşme öncesi çok sıkı hazırlanmıştım ve zor sorular da sordum 🙂
SERTAÇ: Genel olarak SAS misyonu ve vizyonu nedir, SAS müşterilerine yapay zeka (AI) ve bulut teknolojilerini kullanarak yenilik yapmalarına nasıl yardımcı olur? Dijital dönüşüm yolculuğundaki rolünüzü kastediyorum.
JIM: Bizim işimiz; müşterilerimize kimi zaman iş süreçlerini iyileştirmede, kimi zaman daha etkili pazarlama kampanyaları yapmalarında, kimi zaman yeni ilaçlar geliştirmelerinde ve denemelerinde destek olmak. Bunu da sahip oldukları verileri toplayıp analiz etmelerine yarayacak yazılımlarımızla yapıyoruz.
S: Milano’da düzenlenen SAS AnalyticsX konferansında veri odaklı inovasyon üzerinde çok durdunuz. Nedir veri odaklı inovasyon?
J: Temel olarak, gelecekle ilgili öylesine ya da körlemesine tahminlerde bulunmaktansa, elinizdeki verileri kullanarak öngörülerde bulunmaktır aslında. Bu sayede müşterinizin neyi tercih ettiği ve edeceğinden, hangi reklam kampanyasının daha başarılı olacağına kadar pek çok öngörüde bulunabiliyorsunuz. Sadece öngörüde bulunmakla kalmıyor, ortaya daha başarılı iş sonuçları çıkarabilmek için daha doğru kararlar verme imkanı buluyorsunuz. Biz temel olarak müşterilerimizin daha doğru kararlar alabilmelerine destek oluyoruz.
S: Bu yıl içinde, veri görselleştirme (data visualization) pazarında iki büyük satın almaya şahit olduk. Önce Google, 2,6 Milyar Dolar karşılığında Looker şirketini satın aldı. Ardından Salesorce 15,6 Milyar Dolara Tableau şirketini satın aldı. Bu alanda bir başka büyük rakip daha var ayrıca, o da Microsoft PowerBI. Veri görselleştirme pazarında önemli yer tutan SAS JMP ürününüz için yatırım ve geliştirme planlarınızdan bahsedelim mi biraz?
J: Bizim tüm işimiz veriyle ilgili olduğu için, verinin görselleştirilmesi kısmını da çok önemsiyoruz. Tek başına veri setlerinin oluşturulması, bunların analiz edilmesi ve raporlanması; yönetim kademesindeki kişilerin kavraması ve karar alma sürecinde kullanması için yeterli olmuyor çoğunlukla. Bu yüzden de etkili bir şekilde anlatılabilmesi ve kullanılabilmesi için veri görselleştirme araçları kritik öneme sahip. SAS JMP pazardaki en sofistike araçlardan biri ve daha da iyi olması için çabalıyoruz.
S: Gelecekle ilgili çalışan bizim gibi profesyonellerin önemsediği raporlardan biri de Morgan & Stanley tarafından hazırlandı birkaç sene önce. Gig Economy (freelance – serbest çalışanların oluşturduğu ekonomi) başlıklı bu raporda çarpıcı bir öngörü okuduk. Önümüzdeki 10 yıl içinde ABD’de kurum çalışanlarından daha fazla serbest çalışan olacağını öngördüklerini ifade ettiler. Şu an itibariyle de %37 seviyesinde freelance çalışanların oranı. Bu bağlamda şirketlerin, işyerlerinin ve serbest mesleklerin geleceği hakkında ne düşünüyorsunuz? Dün açılış konuşmanızı yapmak üzere sahnedeyken, hissettiğiniz tutkuya şahit oldum. SAS birkaç kez dünyanın en iyi işyerlerinden biri olarak gösterildi. Bana çalışmak için harika bir şirket olmanın sırrını verebilir misiniz? Çalışan devir oranını (turn over) azaltmak ve mutluluğunu arttırmak için stratejiniz nedir?
J: Şirketinizde çalışan kişilere fark yaratabileceklerini hissettirecek şekilde davranırsanız, onlar da fark yaratabilirler. Aksi taktirde kimseden büyük yaratıcılık beklemeyin. Biz birbirimize güveniriz ve herkesin bir diğer çalışanın olabilecek en iyi şekilde çalıştığına inanmasını sağlarız. Dünyanın en iyi işyerlerinden biri olmamızın ardında, yarattığımız güven sistemi yatıyor. Herkes bir diğerinin, elinden gelenin en iyisini yaptığından emin olunca herkes mutlu oluyor. Serbest çalışma konusu benim görüşüme göre çok da verimli olmayabiliyor. Biz bir ürün geliştirdiğimizde, bunun önümüzdeki 20-25 sene boyunca pazarda kalacağını ve kullanılacağını hesaba katarız. Bundan dolayı da çok inceleyip sık dokuruz. Bunu da ancak şirketin resmi ve uzun süreli çalışanlarıyla gerçekleştirebiliriz çoğunlukla.
S: Veriden ve yapay zekadan bahsetmişken, yapay süper zeka (artificial general intelligence) ne zaman gerçek olur sizce? Önümüzdeki 15 yıl içinde teknolojik tekilliğe tanık olacağımıza inanıyor musunuz?
Okuyucularıma not: Günümüzde kullanılan yapay zeka araçlarının tümü “yapay dar zeka” kategorisinde. Yani tek bir görev öğretilen yapay zeka aracının, başka bir görev veya işlev için kullanılamaması anlamına geliyor. Örneğin sürücüsüz araba için üretilen yapay zeka yazılımının, hastalıkları teşhis amacıyla kullanılamaması gibi.
Yapay genel zeka ise, çoklu görevleri tamamlayabilen ve insanın beyninin kapasitesine erişmiş hali olarak tanımlanabilir.
Yapay süper zeka ise, bilgisayarların kapasitesinin her yönüyle insan beyninin kapasitesini geçtiği haline verilen isim olarak düşünülebilir. Beynin sadece hesaplama fonksiyonu yürüten bir organ olmadığını; aynı zamanda hafıza, hissetme, bilinç gibi katmanlarının da olduğunu hatırlarsak, yapay süper zekanın gerçekleşip gerçekleşemeyeceği oldukça uzun bir tartışma konusudur. Konuya ilgi duyanlara Michio Kaku’nun “Zihnin Geleceği” ve Ray Kurzweil’in “İnsanlık 2.0” kitaplarını okumalarını önerebilirim.
J: Ben bunun gerçekleşmesini pek olası görmüyorum. Popüler kültürün de desteğiyle pek çok insan, makinelerin öğrenebildiğine inanıyor. Oysa makineler öğrenemez. Yazılımcı olarak bir model oluşturursunuz. Bu modelin içine de oluşturduğunuz veri setlerini yerleştirirsiniz. Ortaya çıkacak sonucu belirleyen iki şey vardır; biri veri diğeri de model. Dolayısıyla her ne kadar yöntemin adı makine öğrenmesi olsa da makineler ne öğrenebilir ne de düşünebilir.
S: Aynı şeyi pekiştirmeli öğrenme (reinforcement learning) ve belirsiz pekiştirmeli öğrenme (fuzzy reinforcement learning) için de söyleyebilir misiniz?
J: Makine öğrenmesi ve derin öğrenme için söylediklerimin hepsi pekiştirmeli öğrenme için de geçerli.
S: Bulut teknolojisi ve 5G’deki hızlı gelişmeleri yakından izliyoruz. Önce birkaç ay önce Google, Stadia isimli game streaming (bilgisayarınıza yüklü olmadan, uzaktaki güçlü bir bulut sunucu aracılığıyla oynanabilecek oyunların platformu) hizmeti başlattı. Sloganları “Çevrimiçi (online) oyun oynamak için güçlü bir bilgisayara ihtiyacınız olmayacak” idi. Halbuki bugün oyun meraklıları için güçlü bilgisayar, en az gecikme hızı kadar kritik önem taşıyan bir faktör. Ardından IBM, geliştirdiği kuantum bilgisayarını, bulut üzerinden Q Network müşterilerinin erişimine açtı. Bunun ardından Google, dünyanın en güçlü bilgisayarı IBM Summit’in 10.000 senede yaptığı hesaplamayı birkaç dakikada yapabildiğini ifade ettikleri 53 qubit’lik kuantum bilgisayarını duyurdu. Hatta Kanadalı D-wave şirketi 2021 senesine kadar 2.000 qubit’lik kuantum bilgisayar için verilen siparişi yetiştireceklerini duyurdu.
Ne zaman güçlü tek tek bilgisayarlara ihtiyacımız olmayacağını düşünüyorsunuz? Yani ne zaman; bulut bilişim ve ultra düşük gecikmeli veri aktarımı teknolojilerini kullanarak, güçlü bir PC sahibi olmamıza ihtiyaç kalmayacağını düşünüyorsunuz? PC pazarında satışların önümüzdeki 5 senesi için tahminlerinizi öğrenmek istiyorum.
J: Öncelikle şunu belirteyim, bugün yaptığımız işlerin çoğu için büyük hesaplama gücüne sahip bilgisayarlar veya kuantum bilgisayarlar gerekli değil. Sahip olmadığınız bir güçlü bilgisayarın performansından faydalanmak aslında yeni bir yöntem değil, yıllardır kullanılıyor. Bununla beraber bulut bilişimin gelişmesi ve ucuzlamasıyla tabir yerindeyse bu yöntem “yeniden doğdu”. Şu anda kurumların büyük kısmı verilerini kendi donanımlarında saklamayı tercih ediyor. Henüz bulut bilişim konusunda herkes ikna olmuş değil ve bu bir süre alacaktır. Dolayısıyla bir süre daha hibrid bir modelle yani biraz sahip olduğumuz donanım, biraz buluttan erişebileceğimiz donanım ile yola devam edilecek gibi duruyor.
S: Gelelim son soruma. Bu sorumu 11 yaşındaki oğlum ve onun yaşlarında çocukları olan arkadaşlarım için soracağım. Geçtiğimiz günlerde Harvard Business Review veri bilimci (data scientist) mesleğini, yüzyılın ek seksi mesleği olarak gösterdi. Oğlum ise 2030 senesi civarında çalışma çağına gelecek. Ona ve onun yaşındakilere hangi alana yönelmelerini önerirsiniz?
J: Şüphesiz her insanın verimli olabileceği alanlar farklı. Ama şu kadarını söyleyebilirim ki, gerek teknik alanda gerekse sosyal alanda teknolojiyle ilgili eğitim alan ve bunun uygulamasında başarılı olanların daha bol iş fırsatı olacak. Bundan dolayı ister mühendislik bilimleri ister sosyal bilimler eğitimi alsın, yönünü teknolojiye çevirmesini öneririm.
S: İstanbul’a gelirseniz haberleşelim, çok teşekkür ederim bu zevkli sohbet için.
J: Elbette, çok sevinirim. Ben de teşekkür ederim.
Aynı etkinlikte SAS Londra ofisinde çalışan Türk veri bilimci Tuba İslam ile yaptığım 10 dakikalık söyleşiyi de buraya tıklayarak izleyebilirsiniz.
