Akooda, şirketlerin işlerini daha az toplantıyla anlamalarına yardımcı olmak için yapay zekayı kullanıyor

Kuruluşlar büyüdükçe, bir şirketin içindeki departmanlarda operasyonel olarak neler olduğunu anlamak zorlaşır. Toplantıları başkalarının ne yaptığını anlamaya çalışmak için kullanma eğilimindeyiz, ki bu çok verimli değil. Akooda çözmek için bir araya gelmek zorunda kalmadan veya en azından daha az toplantı yapmak zorunda kalmadan kuruluşun iç işleyişini daha iyi anlamak için şirketin dahili yazılım yığınını analiz etmek için AI kullanarak bu sorunu çözmeye yardımcı olmaya çalışan erken aşamadaki bir girişimdir.

Bunun yerine çalışanlar, Akooda’nın derlediği veriler hakkında sorular sormak için üretici yapay zekayı kullanabilir. Bugün, şirket 11 milyon dolarlık bir tohum yatırımını duyurdu.

Akooda CEO’su Yuval Gonczarowski, şirketinin bir kuruluş içinde çalışan SaaS araçlarına baktığını ve şirket genelinde operasyonel olarak neler olup bittiğinin bir resmini oluşturduğunu söylüyor. Gonczarowski, TechCrunch’a şunları söyledi: “Genel Slack mesajları, Confluence belgeleri, kod parçaları, Salesforce ve HubSpot’taki satış girişleri, JIRA biletleri – şirkette bilginin yaratıldığı her şey dahil olmak üzere kuruluşunuzun tüm genel dijital ayak izine bağlanıyoruz.”

Yazılımın bu bilgileri parçalara ayırdığını, ardından bireylerin ve yöneticilerin kuruluşları hakkında istedikleri soruları sorabilmeleri için anlamlı bir şekilde yeniden oluşturduğunu ve çok sayıda sıkıcı toplantı ve raporlama olmadan normalde erişemeyebilecekleri ayrıntıları daha iyi anlamaları için ChatGPT türü bir deneyim sunduğunu söylüyor.

Şirket, bu anlayış düzeyine ulaşmak için büyük dil modelleri kullanırken, Gonczarowski, modelleri eğitmek için bir şirketin özel verilerini kullanmak istemediği için bunun bundan daha incelikli olduğunu söylüyor. Bunun yerine, şirketin “nadir sözcükleri” olarak adlandırdıkları, müşterinin benzersiz sözlüğüne bakmak için istatistiksel modelleme ve analize yönelirler. Akooda, her şirketin kendi iç dilini – kısaltmalarını, proje adlarını ve müşteri adlarını – analiz ettiğini söylüyor. Bu, modelleri eğitmek için verilerini açıkça kullanmadan her şirket ve sektör için yazılımın kişiselleştirilmesine yardımcı olur.

Ürün yol haritasındaki bir sonraki adım, yazılımı şirket hakkındaki bilgileri ortaya çıkarmak için soruları yanıtlamaktan uzaklaştıracak ve potansiyel sorunları otomatik bir şekilde ortaya çıkarmak için bir anormallik tespit motoru ekleyecektir. Örneğin, yazılım, düşük gelirli bir müşterinin çok fazla dahili kaynak kullandığını tespit ederse, bunu yöneticiler için işaretleyebilir. Bir insan, doğru soruları sorması gerektiğini bilseydi potansiyel olarak aynı bilgiyi bulabilirdi, ancak yapay zekanın yöneticiye söylemesi daha verimli olacaktır (anlamlı sorunları rapor ettiği varsayılarak).

Bunun hala insan karar vericileri ilgilendirdiğini, ancak kararlarını dayandıracakları daha iyi bilgiler verdiğini söylüyor. “Eğer olaylara daha teorik bir seviyeden, soyut bir seviyeden bakarsam, insanın döngüdeki rolü değişmeyecek. Hâlâ vicdanlı karar vericileriz, ancak karar vermemizi sağlayacak verileri toplamak ve bunları masaya koymak, şirketleri yönetme şeklimizi temelden değiştirecek bir şey” dedi.

Şirketin şu anda 16 çalışanı var ve kendisi bazı açık pozisyonlar için işe alıyor. Gonczarowski, kariyeri boyunca insanları yönettiğini ve çeşitliliği işe alım şeklinizin doğal bir yan ürünü olarak gördüğünü söylüyor. “Bunu yapmanın çok basit bir yolu var: En iyileri işe alırsınız ve herkese adil bir şans verirsiniz ve sonra olan olur. Ve bu benim liderliğimin yaklaşımı” dedi.

Örnek olarak, İsrail’e gelen Rus ve Ukraynalı göçmenleri kiralamak için İsrail içindeki bir girişimin parçası olmuştur. “Bu, Day Zero’dan itibaren aktif olarak yer aldığımız bir girişim. Bu, çok yakın tuttuğumuz ve kalbimizde değer verdiğimiz bir şey.”

Bugünün yatırımı NFX, Atlassian Ventures, Village Global, Founder Collective ve diğer isimsiz melekler gibi çeşitli firmalardan geldi.