Brex, 'karmaşayı' benimseyerek yapay zekaya nasıl ayak uyduruyor?

Şirketler, teknolojinin yavaş satış döngülerinden çok daha hızlı bir şekilde gelişmesi nedeniyle doğru yapay zeka araçlarını benimsemekte zorluk çekiyor.

Kurumsal kredi kartı şirketi Brex de farklı değil. Girişim, kurumsal meslektaşlarıyla aynı sorunla karşı karşıya buldu kendini. Sonuç: Brex, geride kalmamak için yazılım tedarikine yaklaşımını tamamen değiştirdi.

Brex CTO'su James Reggio, Mart ayındaki HumanX AI konferansında TechCrunch'a, şirketin başlangıçta bu yazılım araçlarını olağan tedarik stratejisiyle değerlendirmeye çalıştığını söyledi. Girişim, aylarca süren pilot uygulama sürecinin işe yaramayacağını kısa sürede keşfetti.

Reggio, "ChatGPT'yi takip eden ilk yılda, tüm bu yeni araçlar piyasaya sürüldüğünde, tedarik süreci aslında o kadar uzun sürüyordu ki, bir araç tedarik etmek isteyen ekipler, gerekli tüm iç kontrolleri tamamladığımız zamana kadar araca olan ilgilerini kaybetmiş oluyorlardı" dedi.

İşte o zaman Brex, tedarik sürecini tamamen yeniden düşünmek zorunda kaldığını fark etti.

Reggio, şirketin yapay zeka araçlarını devreye sokmak için veri işleme anlaşmaları ve yasal doğrulamalar için yeni bir çerçeve oluşturarak başladığını söyledi. Bu, Brex'in potansiyel yapay zeka araçlarını daha hızlı incelemesine ve bunları testçilerin eline daha hızlı ulaştırmasına olanak sağladı.

Reggio, şirketin pilot programın ötesinde hangi araçların yatırım yapmaya değer olduğunu anlamak için "insanüstü ürün-pazar uyum testi" kullandığını söyledi. Bu yaklaşımın çalışanlara, şirketin değer buldukları yere göre hangi araçları benimsemesi gerektiğine karar vermede çok daha büyük bir rol verdiğini ekledi.

Reggio, "Araçtan en fazla değeri elde eden kişilerle derinlemesine görüşüyoruz ve aracın gerçekten elde tutulabilecek kadar benzersiz olup olmadığını anlamaya çalışıyoruz," dedi. "Şirketimizde 1.000 AI aracının olduğu bu yeni çağın yaklaşık iki yılını geride bıraktık diyebilirim. Ve muhtemelen beş ila 10 farklı büyük dağıtımda kesinlikle iptal ettik ve yenilemedik."

Brex, mühendislerine onaylı bir listeden istedikleri yazılım araçlarının lisansını almaları için aylık 50 dolarlık bir bütçe veriyor.

"Bu harcama yetkisini bundan yararlanacak kişilere devrederek, iş akışlarını optimize etmek için en uygun kararları alıyorlar," dedi Reggio. "Aslında gerçekten ilginç ve bir birleşme görmedik. Bence bu, bir sürü farklı aracı denemeyi kolaylaştırma kararını da doğruladı, herkesin hemen içeri dalıp 'Cursor istiyorum' dediğini görmedik."

Bu yaklaşım, şirketin, ne kadar mühendisin neyi kullandığına dair daha doğru bir sayım yaparak, yazılımlar için daha geniş lisans anlaşmalarına nerede ihtiyaç duyduğunu anlamasına da yardımcı oldu.

Reggio, genel olarak, işletmelerin mevcut yapay zeka inovasyon döngüsüne yaklaşmasının en iyi yolunun, "karmaşayı kucaklamak" ve hangi araçların benimseneceğini anlamanın engebeli bir süreç olacağını ve bunun sorun olmadığını bilmek olduğunu söyledi.

"Başlangıçta her zaman doğru kararı veremeyeceğinizi bilmek, geride kalmadığınızdan emin olmak için en önemli şeydir," dedi Reggio. "Bence yapabileceğimiz tek hata, bunu fazla düşünmek ve her şeyi uygulamaya koymadan önce altı ila dokuz ay boyunca her şeyi çok dikkatli bir şekilde değerlendirmek olabilir. Ve dünyanın dokuz ay sonra nasıl görüneceğini bilemezsiniz."