Matthias Patzak:
BMW Group'un şu anda üzerinde çalıştığı bazı yenilikleri ve kullanım örneklerini paylaşabilir misiniz?
Marco Gorgmaier:
Evet, bazı kullanım örneklerini paylaşmaktan mutluluk duyarım. Bazılarının çok tipik JNI kullanım örnekleri olduğunu düşünüyorum. Bu yüzden orada bir ihale asistanı başlattık... Harici ortaklarla birlikte çalıştığımızda, genellikle ihale yaparız. Bu belgeleri son derece standartlaştırılmış bir şekilde yazarak, tüm bunlar boyunca size rehberlik eden küçük bir JNI hizmeti oluşturduk. Böylece, belgelerde tüm doğru yasal paragrafların bulunduğundan emin oluyoruz. Bu kulağa çok basit gelebilir ancak bu süreçte çok fazla süreç verimliliği getiriyor. Aynısı pazarlama metni oluşturma için de geçerli. Bu yüzden mevcut durumda üretken yapay zekanın gücünü gördüğümüz tipik kullanım örneklerini düşünüyorum. Yani bu kullanım örneklerinin çoğu mevcut durumda uygulanıyor. Şu anda kullanıma sunduğumuz bir diğeri de sahip olduğumuz CIC temsilcilerimizi içeriyor. Müşteri etkileşim merkezi temsilcileri doğru cevapları vermek için üretken yapay zeka ile çalışıyor.
Aynısı şu anda web sitemizde ve telefonunuzdaki myBMW uygulamamızda uygulanıyor. Bir sonraki adımda bunu arabadaki akıllı kişisel asistanınıza da getireceğiz. Bu yüzden, bunun platformların nasıl çalıştığına dair harika bir örnek olduğunu düşünüyorum. Bir hizmeti bir kez oluşturduktan sonra farklı bağlamlarda yeniden kullanabilir, teknik yapı taşlarından diğer hizmetlerde yeniden yararlanabilirsiniz. Bence bu oldukça güzel bir kullanım örneği. Müşterilerimize yönelik hizmetlerimiz söz konusu olduğunda...
Matthias Patzak:
Evet, gerçekten.
Marco Gorgmaier:
...gerçekten kaliteyi yükseltiyor. AWS ile birlikte üzerinde çalıştığımız bir diğer konu da şu: Temel modellere yönelik olan ve BMW model özelliklerini dahil ettiğimiz sürekli ön eğitime yönelik bir kullanım örneğinin deneme uygulamasını gerçekleştiriyoruz. Bu önemli çünkü çok kısa yanıt sürelerine sahip olmak istiyorsanız raf sistemi bu durumda işe yaramayacaktır. Bence bu heyecan verici olacaktır. Bu durumda, örneğin arabada ve diğer bağlamlarda uygulamalar gerçekleştirmek önemli.
Matthias Patzak:
Bu, tamamen farklı alanlarda bulunan kullanım örnekleri ile yüksek oranda dağıtılmış durumda olduğundan çok büyük bir organizasyon gibi görünüyor. Az önce hukuk teknolojisinden, pazar teknolojisinden, müşteri hizmetleri teknolojisinden bahsettiniz. Bu yüzden, bu yüksek oranda dağıtılmış kurulumun dayanıklılığını gerçekten merak ediyorum. Peki, organizasyon mimarinizi nasıl dayanıklı olacak şekilde kurarsınız?
Marco Gorgmaier:
Evet, bence aslında... Bu, birçok süreci kapsıyor. Evet, bu kesinlikle doğru bir gözlem. Yani üretim lojistiğinden müşteri marka satışlarına kadar, gerçekten tüm iç süreçleri kapsıyoruz. Bence bununla ilgili harika olan şey, aslında siloları süreç sırasında son derece yüksek ölçüde parçalayabilmenizdir. Bu, yalnızca kendi özel süreçlerini kapsayan tek bir kuruluşa sahip olmamanın getirdiği büyük bir faydadır. Diğer kısım BMW Group'tur. Küresel bir bakış açısından dağıtılmış bir kuruluş olmasına rağmen, halen yüksek ölçüde merkezi bir şekilde yönetiliyor. Dolayısıyla standartların yönetişimi ve uygulamasını temin etmek bizim için daha kolay. Genel olarak, kuruluş yeterince gayrimerkezi olmadığından bu kesinlikle yararlı.
Matthias Patzak:
İlginç. Otomotiv sektörü alanında, veri alanında hangi trendlerin geleceğini düşünüyorsunuz? Bizimle paylaşmak istediğiniz bir şey var mı?
Marco Gorgmaier:
Yani, gördüğüm ve çok önemli olduğuna inandığım şey şu anda bir kuruluşta yapay zeka temsilcilerini etkinleştirmektir. Demek istediğim, bu fazlasıyla otomotive özgü bir trend değil, ama kuruluşta gerçekten daha fazla verimlilik elde etmek için büyük bir potansiyel gördüğümüz bir şey. Bence çok fazla konuşulmayan en büyük zorluk daha önce bahsettiğim şey: Mevcut uygulama ortamınızı bunun için hazırlamanız gerekiyor. Tabii ki halihazırda bulutta olan modern uygulamalarınız varsa bu size bir avantaj sağlayacaktır.
Ancak bence her büyük kuruluşta sahip olduğunuz gerçeklik, daima eski ve modern uygulamaların bir karışımına sahip olduğunuzdur. Çok fazla çaba sarf ettiğimiz ve gerçekte benim gördüğüm şey, bunları API'ler için, büyük dil modeliyle erişebildiğiniz şekilde açıklanan API'ler için etkinleştirmektir. Uygulamalar genelinde rolleriniz ve haklarınız var mı, böylece bunlara bireysel kullanıcı haklarıyla gerçekten erişebiliyor musunuz? Bu, mevcut durumda gerçekten çok yatırım yaptığımız bir alan. Akabinde bu, yapay zeka self servis platformumuz ve grup yapay zeka asistanımız için ve kendi küçük temsilci ekibimizi ve kullanım örneklerimizi çalışan düzeyinde geliştirebilmemiz konusunda bağlantı teşkil eder.
Matthias Patzak:
Dolayısıyla daha dayanıklı olmak için, kuruluşu ve mimarileri API aracılığıyla ayırmanız gerekir. Bunu tavsiye ederler mi?
Marco Gorgmaier:
Kesinlikle. Demek istediğim, dayanıklılığın açıkça birçok boyutu var. Ancak bu, ayırma işini uygulamayı başaramadığınızda kesinlikle dikkate alınacak bir husus, bence bu durumda ölçeklendirme yapamazsınız.
Matthias Patzak:
Son bir özet olarak, sektördeki meslektaşlarınıza esnek bir veri stratejisinin nasıl oluşturulacağı konusunda herhangi bir tavsiyeniz var mı?
Marco Gorgmaier:
Evet, önemli hususlardan birinin veri kalitesine ve meta verilere yatırım yapmak olduğuna inanıyorum. Bu çok kolay ya da hepimizin halihazırda duyduğu bir şey ama gerçekten çok önemli. Bence veri kalitesi, yalnızca sizin kendi çerçevelerinizde değil, teknik bir bakış açısıyla ve esasen iş süreci açısından, iş süreçlerinde halihazırda doğru verileri almamızı garanti eder. Çünkü, verilerin bir kısmı veri mühendisliği perspektifinden düzeltilemez.
Bu işin bir tarafı. Diğer tarafı, üretken yapay zekanın etkinleştirilmesine yöneliktir. Meta verilere ihtiyacınız vardır. Bu, gerçekten ölçeği yükseltebilmek için mevcut durumda yatırım yaptığımız alanlardan biri. Daha önce bahsettiğim gibi, konu günümüzdeki veriler ile yapay zeka temsilcileri arasındaki etkileşime gelince, işlem olanakları ve fırsatları için ortamınıza yatırım yapın diyebilirim. Yani bu gerçekten hafife alınmaması gereken bir şey ve bence çok önemli. Ardından siloları parçalamak ve verimlilik kazanmak için üretken yapay zekanın gücünden yararlanın. Bunu mühendislik organizasyonumuzda kendimiz yapıyoruz, dolayısıyla bunu yazılım geliştirme sürecinde yoğun bir şekilde kullanıyoruz. Elde ettiğiniz potansiyelden yararlanmak için alım betiklerini otomatikleştirmek amacıyla kullanıyoruz.
Vereceğim son tavsiye, muhtemelen oluşturma ve satın alma arasında doğru dengeyi yakalamak olurdu. Bu, müşterilerimize şunları diyebilecekleri seçme özgürlüğünü verdiğimiz otomobillerimize benziyor: "İçten yanmalı motor istiyorum. Tamamen elektrikli araç istiyorum. Plug-in hibrit araç istiyorum." Şimdiyse, Hydrogen da müşterilerimiz için üretime geçecektir. Aynı şeyin bir yazılım kuruluşu için de geçerli olduğunu düşünüyorum. Satın alma kararı ya da kendiniz oluşturma kararı için en iyi zamanın hangisi olduğunu seçmeli ve bir kuruluş olarak bu esnekliği korumalısınız.
Matthias Patzak:
Ne zaman satın almalı ve ne zaman kendiniz oluşturmalısınız?
Marco Gorgmaier:
Evet, bu maliyete bağlı. Bu işin bir tarafı. Bence bu, stratejik düzeyde sizin için ne ölçüde farklılaştırıcı olduğuna da bağlı. Yaptığım diğer bir gözlem, aslında satın alma yığınındaki lisanslar. Çok artıyorlar. Yapay zeka ile konsolidasyonlar göreceğimize inanıyorum ve bu, bir anlamda fiyat savaşlarına yol açacaktır. Bu yüzden, bir kuruluş olarak, ihtiyaç duyduğunuzda oluşturma yeteneğine sahip olmanın iyi olduğuna inanıyorum.
Matthias Patzak:
Çok teşekkürler Marco. Seni podcast'te görmek gerçekten bir zevkti ve çok şey öğrendim. Çok teşekkür ederim.
Marco Gorgmaier:
Beni kabul ettiğin için teşekkür ederim Matthias. Bu bir zevkti.
Matthias Patzak:
Teşekkürler!