AgeSA CIO’su Fahri Arkan’ın vakıf kültürüne kadar götürüp üzerine teknolojinin ne eklediğini anlamamızı sağladığı birikime dayalı sigortacılıkta yaptıkları, bulut bilişim ve yapay zekânın şekillendirdiği bir geleceğe hazırlık niteliğinde. Aradaki geçişi anlamak içinse, algoritma ve analitik tarihine göz atmakta yarar var.
Dijital dönüşümden bahsederken bilişim teknolojileri bilgisi kadar alan (domain) bilgisinin de önemli olduğunu anlamamız yıllar aldı. Kullanıcı tarafında bilişim bilgisine sahip olmadan ya da daha basit ifadeyle low code/no code yaklaşımıyla süreç geliştirerek iş yapmanın emtialaşmış ve değeri düşmüş görevleri halletmeyi sağlaması ile dijital dönüşüm maliyetini erişilebilir noktaya çekebileceğini anlamamız da bir o kadar sürdü. Bunu yeterince başaramadığımız ile ilgili kaygılarım ortadan kalkmış değil. Ancak en azından konuyu öğrendiğimizi söyleyebilirim.
İnsan zekâsı ile yapay zekâyı karşılaştırdığımda, bu öğrenme ve başarma süreçlerinin hiçbir işe yaramadığını ve bizi yapay zekâda sıfırdan başlama gafletinden kurtarmadığını görüyorum. İnsan zekâsının hakkını vermeyen, sanayi toplumu normlarında aptallaşmış beyinlerin, yapay zekâdan korkmakta haklı olduğuna inancım giderek artıyor. Geleneksel düşünce biçimiyle insan gibi konuşan ya da yazan yapay zekâ dil modelleri geliştirmeye çalışıyoruz. Günlük hayatın bambaşka dinamiklere sahip olduğunu hatırlayacak kadar bile zekamız kalmamış. Bu yazıyı yazarken WhatsApp’tan gelen randevu talebini emoji ile yanıtladım.
Bu körlük bizim bulut ve yapay zekâ teknolojilerinin tanımladığı yeni normalde en önemli rekabet avantajımızdan mahrum kalmamıza neden oluyor. Kadıköy Anadolu Lisesi’nde okurken, Almanya’daki amcamın oğlunun öğretmeni ile eşi Türkiye’ye turist olarak geldiklerinde, Fransızca bilen büyük amcam ile Almanca’nın sadece dilbilgisini bilen babam Kapalıçarşı’daki alışverişte misafirlere yardımcı olmam için beni de yanlarına aldılar. O zaman Almanca da okuyordum. Misafirlerimiz iki halı satın alırken esnafla konuştukları dilden ben hiçbir şey anlamadım ama iki halı satın aldılar ve bagaja koyduk. Hereke ya da o türden halılar oldukları için boyutları ufaktı ancak kaliteli ürünler olduğunu ben bile anlamıştım. Bu saha bilgisi bana hâlâ rehberlik eder.
Ancak her şey sahadan ibaret değil. İşin, hayatın ve ülkenin geleceğini görebilmek, başka bilgi ve konsantrasyon alanları gerektiriyor. Biz de olayların gerçekte ne olduğunu anlamamızı sağlayan bir eğitim aldık ve bunlarda uzmanlaştık. Arkan’ın anlattıklarının bu kadar kapsamlı bir biçimde anlatma ihtiyacını hissetmem bundan kaynaklanıyor.
Bulut ile yapay zekâyı birlikte düşünmek, bu önemi vermemi sağlayan asıl etken. Elementer sigortada analitik çağından bir örnekle bunu açıklamaya çalışayım. Sigorta Gözetim Merkezi (SGM) zamanında SAS ile bir suiistimal tespit ve önleme projesi yapmıştı. İlk aşamada sigortacılık birikimi ile bu işin nasıl yapıldığı analiz edilip buna uygun algoritma kullanan bir teknoloji çözümü oluşturulmuştu. Ancak bir süre sonra veri analitiğinden gelen bir algoritma bunun yerini almış ve suiistimal tespit oranı yüzde 80-90’ların üzerine çıkmıştı. Bu istisnai başarının nedeni, önemli bir değişimin farkına varılmasıydı: verinin birikmesi ile üzerinde bulunulan alan ya da domain, sigortacılık olmaktan çıkıp veri analitiği olmuştu.
Bugün aynı dönüşüm sürecini, bulut ve yapay zekânın alanı herkes için yeniden tanımlamasında yaşıyoruz. Bunların tek başına fazla bir değeri yok; ancak otomasyon düzeyinde katkı yaratabiliyor. Bununla birlikte ikisi bir araya geldiğinde muazzam bir değişimin kapısı aralanıyor.
Bu notu düştükten sonra, AgeSA’nın her iki alanda yaptıklarını aktarayım ve bunların sonuçlarını takip etmenizi tavsiye edeyim.
AgeSA’nın bulut tarafındaki dönüşümü CloudX adı altında tanımlanıyor. Arkan, “CloudX dönüşüm programımızla birlikte süreçlerimizi, yeni bulut mimarimizde mikro servis yaklaşımıyla tasarlayarak daha parametrik, modüler, otomatize bir sisteme geçirdik. Bu sayede, verimlilik ve çalışma sürelerinde yüzde 75 iyileşme, bakım maliyetlerinde yaklaşık yüzde 25 düşüş ve paydaşların yeni taleplerinin karşılanmasında önceki duruma göre yaklaşık yüzde 30 hız artışı sağladık” diyor.
SabancıDx ve Bulutistan iş birliğiyle Türkiye’nin en büyük bulut dönüşüm projelerinden birini gerçekleştiren AgeSA, altyapısını, hiçbir hizmet kesintisi yaşamadan, hızlı ve verimli bir geçiş süreci ile yeni veri merkezimize taşıyor. Sadece yerli mühendislerin yer aldığı proje ile Türkiye'de kurulu olan bir bulut ortamına sekiz aylık bir süreçte, en az maliyetle ve hiçbir iş kesintisi yaşanmadan; 795 sunucu, 93 mini servis, 15 batch, 100 uygulama, 4.648 CPU, 26 Terabayt memory ve 1.300 Terabayt data taşınıyor.
Tamamlandığında performansta yüzde 25 artış ve maliyetlerde yüzde 20 civarında azalma sağlaması beklenen proje kapsamında, AgeSA’nın ana yazılım platformu Openshift’in mimari değişimi gerçekleştiriliyor: Openshift Plus versiyonunun kurulumu ve 100’e yakın uygulamanın yeni mimariye taşınması sağlanıyor.
Projenin internet sağlayıcısı, network altyapısı ve sistem altyapısı güçlendirilip yüzde 99,95 olan süreklilik oranı yüzde 99,98’e çıkarılıyor. Bulut ortamına geçişle birlikte performans artar ve kaynak kullanımı azalırken sistem optimizasyonu ile maliyetler yüzde 26 düşüyor.
AgeSA’da kapatılan sunucular ve kaynak kullanımının azalmasının yanı sıra taşınılan veri merkezinin ve kullanılan bulut altyapısının Yeşil Bilgi teknolojileri (Green IT) sertifikası koşullarını yerine getirmesi sayesinde enerji tasarrufu sağlanıyor ve karbon ayak izi azaltılıyor. 4 milyon müşteriye yılda yaklaşık 80 milyon gönderi yapan AgeSA’nın DeliverX ile birlikte tüm gönderilerini yeniden ele almasının anlamını görmek için global rakamlara bakmak gerekiyor. Tüm dünyadaki karbon ayak izinin yüzde 2’si dijital dokümanların ve e-maillerin sunucularda saklanması ve dolaştırılmasının yarattığı yükten kaynaklanıyor.
Ekli e-mail gönderilerini ek olmadan yapacak veya SMS ile gidecek şekilde dönüştüren AgeSA, bu sayede 5 milyon adet ekli e-mail için doküman saklama sisteminde 1 TB’lık ve mail trafiğinde 1.42 TB’lık yer kazanıyor. Kafka teknolojisini kullanarak ölçeklenebilir bir yapı kurarak toplu gönderim hızını yüzde 96 oranında iyileştiren AgeSA, posta gönderilerini de azaltarak Green IT yaklaşımını destekliyor.
Posta gönderilerini dijitale dönüştürerek yılda 300 bin adetlik posta gönderimini 100 bine düşüren şirket, müşterilerine bilgilendirmeler yaparak 12 bin müşterimizin tercihini postadan e-maile çevirmesini sağlarken e-mail bilgisi bulunmayan 80 bin müşterimizin mail adresini sistemine alıyor.
Bu bulut geçişini daha değerli hale getiren ise yapay zekâ katmanının bunun üzerine eklenmesi. Ara başlıkta yemeğin üzerine sosun eklenmesi metaforunu kullansam da, konu aslında karabiber eklenmeden zerdeçalın etkisinin görülememesi gibi bir karşılıklı ilişkiye benziyor. Buluta geçişin ardından buradaki sonuçların gelecek yıllarda mikro servis mimarisinin sağladığı olanaklarla birlikte çok daha büyük olmasını bekliyorum.
Halihazırda kullanılan iki yapay zekâ uygulamasını örnekleyerek, bu sonuçlar açıklanana kadar şimdilik konuyu kapatıyorum. İşe alım sürecinde kullanılan yapay zekâ destekli OneNewOne (ONO), AgeSA’nın daha fazla kişiye ulaşmak ve birebir hizmetini güçlendirmek için direkt satış kadrosunu büyütme stratejisini daha kolay uygulanabilir hale getiriyor. Mart 2024’ten itibaren işe alım süreçlerinde adaylarla yapılacak ilk mülakatın yapay zekâ aracıyla gerçekleştirilmesini sağlayan ONO, farklı havuzlardan beslenerek oluşturduğu aday havuzundaki yapay zekâ ile gerçekleştirdiği mülakatlarda olumlu değerlendirdiği adayları doğrudan takvimlere yönlendiriyor.
Arkan, “Yapay zekâ, bize ciddi bir zaman tasarrufu sağlamanın yanı sıra doğru iş ve doğru aday eşleşmesini de kolaylaştırarak süreçlerdeki verimliliğimizi artırıyor. Yeni sistemle aylık ortalama 10 kişinin işe alınması öngörülüyor.Bu da uygulamanın, İK İş Ortağı pozisyonunda çalışan bir kişi kadar işe alım yapabileceği anlamını taşıyor” diyor.
AgeSA’nın yapay zekâyı kullandığı önemli bir alan da satışta hedef optimizasyonu. Arkan, burada yaptıklarını da “SATAI ismini verdiğimiz ürünümüz AgeSA’nın tüm bölgelerinde işlediği veri (yıl, ay ve mevsimlere göre satış oranları, bölgedeki ekonomik gelişmeler, ülkenin ve bölgenin ekonomik durumu gibi) sonucunda yüzde 98 oranında doğruluk payı ile bölgesel hedefleri belirliyor. Son üç yıldır direkt satış gücümüze baktığımızda yüzde 75 büyüme olduğunu görüyoruz” sözleriyle anlatıyor.
Hedef koymanın yanında bu hedeflere ulaşmanın önemi gelecek yıllarda daha da artacak. Maaş artışlarının enflasyon hedefine göre belirlenmesi dahil olmak üzere birçok plan, buradaki yapay zekânın başka alanlarda da kullanılması beklentisini yaratıyor. En azından tutturulması mümkün olan gerçekçi hedefler belirleme niyetimiz olduğunda elimizde geçerli bir yapay zekâ aracı olacağını umabiliriz.
Bütün bunların oluşturduğu toplam sistemin 12 numaralı formasını ise kullanıcı taşıyor. BES’te getirisini kontrol etmek ve fon değiştirmek başta olmak üzere birçok noktada mobili kullanan bu kullanıcılar, sistemin sürekli geliştirilmesi için önemli bir dinamik sağlıyor. Arkan’ın veri analitiğinden bakıp BES’e gönüllü katılan 65 yaşındaki müşterilerini görebilmesi ve yine analitiğin yılda ortalama dört kere fon değiştirildiğini göstermesi, mobilin hem kullanıcılara hem de şirkete sunduğu analitik olanaklarına işaret ediyor. Bulut/yapay zekâ ikilisi oyuna ısındığında çok daha fazlasını göreceğiz.