KOBİ’lerde yapay zekânın önündeki temel engel: Dağınık bilgi

Üretken yapay zekâ araçlarının faydası, erişebildikleri iş bağlamıyla sınırlı. Oysa küçük ve orta ölçekli işletmelerde önemli bilgiler çoğu zaman tek bir düzenli veri deposunda bulunmuyor. E-posta yazışmaları, belgeler, bulut uygulamaları ve şirket içi iş sistemleri, kurumsal bilginin farklı parçalarını ayrı ayrı barındırıyor.

Bu da çalışanların doğru bilgiye ulaşmasını zorlaştırabiliyor. Şirket içinde yıllar boyunca biriken deneyim ve kurumsal hafıza erişilmesi güç durumda kalabilirken, bilgi yoğun süreçler hâlâ manuel işlere dayanabiliyor. amber, bu uygulamaları birbirinden kopuk veri siloları olarak bırakmak yerine aralarındaki bağlantıları yapay zekânın kullanabileceği hâle getirmeyi hedefliyor.

AI Data Layer nasıl çalışıyor?

amber platformunun merkezinde, şirketin özel olarak geliştirdiği AI Data Layer bulunuyor. Şirketin açıklamalarına ve yatırım turuyla ilgili haberlere göre bu katman şu kaynaklardaki bilgileri birbirine bağlıyor:

• E-postalar
• İş belgeleri
• Bulut uygulamaları
• Şirket içi sistemler

Amaç yalnızca dosyaları indekslemek değil. AI Data Layer’ın bilgileri yapılandırması ve kurumsal bağlamla zenginleştirmesi; yapay zekânın farklı bilgi parçaları arasındaki ilişkileri, bunları yanıt üretmekte veya bir işi desteklemekte kullanmadan önce anlamasına yardımcı olmayı amaçlıyor.

Pratikte bu yaklaşım, çalışanların şirket içi bilgiye ulaşmak için her uygulamada ayrı ayrı arama yapması yerine daha bütünlüklü bir erişim deneyimi yaşamasını sağlayabilir. amber’in sıraladığı kullanım alanları arasında kurumsal hafızanın korunması, yeni çalışanların işe alıştırılması, çalışanların sorularına yanıt bulması ve bilgi yoğun süreçlerin otomatikleştirilmesi yer alıyor.

Bunların platformun hedeflenen kullanım alanları olduğunu, her kurulumda aynı sonuçların elde edildiğini gösteren bağımsız performans verileri bulunmadığını belirtmek gerekiyor. Mevcut yatırım duyuruları; doğruluk, işe alım süresi veya iş akışı otomasyonu konusunda bağımsız karşılaştırmalı ölçümler sunmuyor.

Arama ve sohbetten proaktif iş akışlarına

amber’in uzun vadeli hedefi, yalnızca kullanıcının soru yazmasıyla veya bir görevi başlatmasıyla çalışan sistemlerin ötesine geçmek. Girişim; organizasyonel bağlamı ve kullanıcı niyetini anlayan, ilgili görevleri proaktif biçimde tespit eden ve zamanla bunları otonom olarak yerine getirebilen sistemler geliştirmek istiyor.

Bu hedefte veri katmanı kritik önem taşıyor. Bir yapay zekâ sistemi, hangi bilgilerin birbiriyle ilişkili olduğunu, bu bilgilerin belirli bir şirkette ne anlama geldiğini ve kullanıcının talebiyle nasıl bağlantı kurduğunu belirleyemiyorsa iş süreçleri arasında güvenilir biçimde hareket etmesi zorlaşır. amber bu nedenle önce şirket bilgisini hazırlamaya, ardından yapay zekâyı arama, destek ve iş akışı yürütme süreçlerinde kullanmaya odaklanıyor.

KOBİ’ler açısından değer önerisi, yalnızca daha güçlü bir yapay zekâ modeline erişim sağlamak değil. Asıl vaat, mevcut şirket bilgisini yapay zekânın kullanabileceği düzenli ve bağlamlı bir temele dönüştürmek.

7 milyon avro nerede kullanılacak?

amber, yeni sermayeyi dört ana alanda kullanacağını belirtiyor:

1. Avrupa’da büyüme: İlk adım Benelüks bölgesine açılmak olacak.
2. Ekip büyümesi: Şirketin operasyonlarını ölçeklendirmek için yeni ekip yatırımları yapılacak.
3. Platform ve AI Data Layer geliştirmeleri: Yapay zekâ altyapısına yatırımlar sürdürülecek.
4. Daha kapsamlı entegrasyonlar: Kurumsal ve iş sistemleriyle bağlantılar derinleştirilecek.

Yatırım, amber’e Aachen’daki merkezinin ötesine geçerek KOBİ odaklı stratejisini Avrupa’da büyütme imkânı verecek. Aynı zamanda şirketin kısa vadede şirket bilgisini birbirine bağlama ve yapılandırma hedefiyle, uzun vadede daha proaktif ve otonom iş yapay zekâsı geliştirme vizyonunu birbirine bağlıyor.

Sonuç

amber’in yatırım tezi, iş yapay zekâsındaki bir sonraki büyük sorunun yalnızca model kapasitesi olmadığı fikrine dayanıyor. Asıl mesele, modellerin belirli bir şirkette işe yarayabilmesi için ihtiyaç duyduğu dağınık ve birbirine yeterince bağlanmamış kurumsal bilgi olabilir.

Girişimin AI Data Layer’ı; günlük iş sistemlerindeki bu bilgileri bir araya getirmeyi, yapılandırmayı ve kurumsal bağlamla ilişkilendirmeyi amaçlıyor. Ventech ve NRW.Venture’dan alınan 7 milyon avroluk yatırımla amber, Avrupa’da genişlemeyi, platformunu geliştirmeyi ve bilgi yoğun iş akışlarını destekleyip zamanla başlatıp tamamlayabilen yapay zekâ sistemlerine yaklaşmayı hedefliyor.

KOBİ’lerde yapay zekânın önündeki temel engel: Dağınık bilgi

Üretken yapay zekâ araçlarının faydası, erişebildikleri iş bağlamıyla sınırlı. Oysa küçük ve orta ölçekli işletmelerde önemli bilgiler çoğu zaman tek bir düzenli veri deposunda bulunmuyor. E-posta yazışmaları, belgeler, bulut uygulamaları ve şirket içi iş sistemleri, kurumsal bilginin farklı parçalarını ayrı ayrı barındırıyor.

Bu da çalışanların doğru bilgiye ulaşmasını zorlaştırabiliyor. Şirket içinde yıllar boyunca biriken deneyim ve kurumsal hafıza erişilmesi güç durumda kalabilirken, bilgi yoğun süreçler hâlâ manuel işlere dayanabiliyor. amber, bu uygulamaları birbirinden kopuk veri siloları olarak bırakmak yerine aralarındaki bağlantıları yapay zekânın kullanabileceği hâle getirmeyi hedefliyor.

AI Data Layer nasıl çalışıyor?

amber platformunun merkezinde, şirketin özel olarak geliştirdiği AI Data Layer bulunuyor. Şirketin açıklamalarına ve yatırım turuyla ilgili haberlere göre bu katman şu kaynaklardaki bilgileri birbirine bağlıyor:

• E-postalar
• İş belgeleri
• Bulut uygulamaları
• Şirket içi sistemler

Amaç yalnızca dosyaları indekslemek değil. AI Data Layer’ın bilgileri yapılandırması ve kurumsal bağlamla zenginleştirmesi; yapay zekânın farklı bilgi parçaları arasındaki ilişkileri, bunları yanıt üretmekte veya bir işi desteklemekte kullanmadan önce anlamasına yardımcı olmayı amaçlıyor.

Pratikte bu yaklaşım, çalışanların şirket içi bilgiye ulaşmak için her uygulamada ayrı ayrı arama yapması yerine daha bütünlüklü bir erişim deneyimi yaşamasını sağlayabilir. amber’in sıraladığı kullanım alanları arasında kurumsal hafızanın korunması, yeni çalışanların işe alıştırılması, çalışanların sorularına yanıt bulması ve bilgi yoğun süreçlerin otomatikleştirilmesi yer alıyor.

Bunların platformun hedeflenen kullanım alanları olduğunu, her kurulumda aynı sonuçların elde edildiğini gösteren bağımsız performans verileri bulunmadığını belirtmek gerekiyor. Mevcut yatırım duyuruları; doğruluk, işe alım süresi veya iş akışı otomasyonu konusunda bağımsız karşılaştırmalı ölçümler sunmuyor.

Arama ve sohbetten proaktif iş akışlarına

amber’in uzun vadeli hedefi, yalnızca kullanıcının soru yazmasıyla veya bir görevi başlatmasıyla çalışan sistemlerin ötesine geçmek. Girişim; organizasyonel bağlamı ve kullanıcı niyetini anlayan, ilgili görevleri proaktif biçimde tespit eden ve zamanla bunları otonom olarak yerine getirebilen sistemler geliştirmek istiyor.

Bu hedefte veri katmanı kritik önem taşıyor. Bir yapay zekâ sistemi, hangi bilgilerin birbiriyle ilişkili olduğunu, bu bilgilerin belirli bir şirkette ne anlama geldiğini ve kullanıcının talebiyle nasıl bağlantı kurduğunu belirleyemiyorsa iş süreçleri arasında güvenilir biçimde hareket etmesi zorlaşır. amber bu nedenle önce şirket bilgisini hazırlamaya, ardından yapay zekâyı arama, destek ve iş akışı yürütme süreçlerinde kullanmaya odaklanıyor.

KOBİ’ler açısından değer önerisi, yalnızca daha güçlü bir yapay zekâ modeline erişim sağlamak değil. Asıl vaat, mevcut şirket bilgisini yapay zekânın kullanabileceği düzenli ve bağlamlı bir temele dönüştürmek.

7 milyon avro nerede kullanılacak?

amber, yeni sermayeyi dört ana alanda kullanacağını belirtiyor:

1. Avrupa’da büyüme: İlk adım Benelüks bölgesine açılmak olacak.
2. Ekip büyümesi: Şirketin operasyonlarını ölçeklendirmek için yeni ekip yatırımları yapılacak.
3. Platform ve AI Data Layer geliştirmeleri: Yapay zekâ altyapısına yatırımlar sürdürülecek.
4. Daha kapsamlı entegrasyonlar: Kurumsal ve iş sistemleriyle bağlantılar derinleştirilecek.

Yatırım, amber’e Aachen’daki merkezinin ötesine geçerek KOBİ odaklı stratejisini Avrupa’da büyütme imkânı verecek. Aynı zamanda şirketin kısa vadede şirket bilgisini birbirine bağlama ve yapılandırma hedefiyle, uzun vadede daha proaktif ve otonom iş yapay zekâsı geliştirme vizyonunu birbirine bağlıyor.

Sonuç

amber’in yatırım tezi, iş yapay zekâsındaki bir sonraki büyük sorunun yalnızca model kapasitesi olmadığı fikrine dayanıyor. Asıl mesele, modellerin belirli bir şirkette işe yarayabilmesi için ihtiyaç duyduğu dağınık ve birbirine yeterince bağlanmamış kurumsal bilgi olabilir.

Girişimin AI Data Layer’ı; günlük iş sistemlerindeki bu bilgileri bir araya getirmeyi, yapılandırmayı ve kurumsal bağlamla ilişkilendirmeyi amaçlıyor. Ventech ve NRW.Venture’dan alınan 7 milyon avroluk yatırımla amber, Avrupa’da genişlemeyi, platformunu geliştirmeyi ve bilgi yoğun iş akışlarını destekleyip zamanla başlatıp tamamlayabilen yapay zekâ sistemlerine yaklaşmayı hedefliyor.