QueryStory: Yapay Zekanın Söylediklerine Güvenmenizi Sağlayan Girişim
QueryStory, 6 milyon dolarlık tohum yatırımıyla gizlilikten çıktı. Büyük dil modelleri (LLM) ve siber güvenlik uzmanlığını birleştirerek kurumsal veri analizini güvenilir ve anlaşılır hale getirmeyi hedefliyor. Şirket, yapay zekanın ürettiği yanıtlara duyulan güveni artırmayı amaçlıyor.
Giriş: Yapay Zeka Sorgularına Güven Sorunu
Yapay zeka (YZ) sistemleri, büyük veri kümelerinden içgörü çıkarmada giderek daha yetenekli hale geliyor. Ancak bu sistemlerin ürettiği yanıtların doğruluğu ve güvenilirliği, özellikle kurumsal karar alma süreçlerinde kritik bir endişe kaynağı. İşte bu noktada devreye giren QueryStory, yapay zekanın söylediklerine güvenmenizi sağlamayı vaat ediyor. Şirket, 6 milyon dolarlık tohum yatırımıyla gizlilikten çıktı ve büyük dil modelleri (LLM) ile siber güvenlik bilgisini birleştirerek veri sorgulamalarını tutarlı ve kanıtlanabilir hale getirmeyi hedefliyor. Bu girişim, yalnızca bir yazılım şirketi değil; aynı zamanda yapay zekanın kurumsal dünyada benimsenmesinin önündeki en büyük engellerden biri olan "güven" sorununu çözmeye odaklanmış bir platform olarak öne çıkıyor.
Kuruluş Hikayesi: Google'dan Girişime
QueryStory'nin CEO'su Shapor Naghibzadeh, hikayelerin değerini 2009 yılında Google'da sistem operasyonları mühendisi olarak çalışırken öğrendi. Çin destekli bilgisayar korsanlarının Operation Aurora adlı saldırıyla Google'ı hedef alması üzerine, şirketin sunucularında neler olduğunu açıklamak için aceleyle toplanan bir kriz odasına çağrıldı. Siber saldırıları farklı ağlar üzerinden izlemek, Naghibzadeh'e doğrulanmış bilginin önemini öğretti. Ancak bu süreç maliyetli ve zaman alıcıydı; analistler, saldırı izlerini sürmek için günlerce uğraşıyordu. Naghibzadeh, LLM'lerin bu işlevi her türlü veritabanına çok daha kısa sürede getirebileceğini düşünüyor. Bu vizyonla, 2016 yılında Google X Labs'ta Chronicle adlı bir girişimi kurdu ve aynı işlevi diğer şirketlere sunmayı amaçladı. Geçen yıl, LLM'lerin veri analizindeki rolü artarken, siber güvenlikte geliştirdiği teknikleri çeşitli analiz alanlarına uygulamak için yeni bir fırsat gördü ve QueryStory'yi kurdu. Şirketin kurucu ekibi, Naghibzadeh'in yanı sıra eski Google mühendisi ve EvolutionIQ'da baş mühendis olarak görev yapan CTO Stanley Yang ile Accenture kökenli CPO David Glusic'ten oluşuyor. Bu ekip, hem veri hem de siber güvenlik alanındaki derin deneyimlerini yapay zeka ile birleştiriyor.
Ürün ve Hedef Kitle: Kurumsal Veriye Güven
QueryStory, büyük ve özel veritabanlarını yöneten büyük işletmelere odaklanıyor. Platform, satış ekipleri veya operasyon yöneticileri gibi kullanıcılar için veri analizini ve incelemeyi birleştiren bir alan sunuyor. Naghibzadeh, "Yaptığımız şey, işletmelerin üzerinde hareket edebileceği yanıtlar üretmek için yapay zekaya duyulan güven açığını kapatmak" diyor. Şirket, model-agnostik bir yapıya sahip; yani belirli bir yapay zeka sağlayıcısına bağımlı değil. Şu an için öncelikle öncü laboratuvarların en yeni modellerini kullanıyor. Ancak Naghibzadeh, müşterilerin, mümkün olduğunca fazla bilgi işlem veya token satmaya teşvik edilmeyen bir hizmet sağlayıcıyla çalışmayı tercih edeceğine inanıyor. Bu yaklaşım, özellikle maliyet kontrolüne önem veren finans direktörleri (CFO) için cazip. QueryStory'nin hedef kitlesi, veri bilimi veya iş zekası ekibi olmayan ancak karmaşık veri kaynaklarıyla çalışmak zorunda olan karar vericiler. Örneğin, New York Life Ventures ortağı Tim Del Bello, platformu birkaç kişinin işini değiştirmek ve üç aylık iş incelemelerini gerçek zamanlı bir gösterge panosuna dönüştürmek için kullanıyor. Del Bello, "Ürün, benim gibi, karmaşık ve farklı veri kaynaklarıyla çalışması gereken ancak bir veri bilimi veya iş zekası ekibi olmayan karar vericiler için tasarlandı" diyor. Bu, QueryStory'nin yalnızca bir araç değil, aynı zamanda bir iş ortağı olarak konumlandığını gösteriyor.
Güvenilirlik ve Şeffaflık: Yapay Zekanın Kırılganlığı
QueryStory'nin temel değer önerisi, yapay zeka sistemlerinin kırılganlığını ele almak. Şirket, kullanıcıların yapay zeka sorgularının arkasındaki süreci görmesini sağlıyor. Örneğin, bir kullanıcı bir veritabanını sorguladığında, modelin yazdığı SQL sorguları otomatik olarak görüntüleniyor. Kullanıcılar bu sorguları inceleyip insan meslektaşlarına onay için gönderebiliyor. Bu incelemeler platformda kayıt altına alınıyor. Bu şeffaflık, özellikle yüksek düzenlemeye tabi sektörlerde faaliyet gösteren karar vericiler için kritik. Ayrıca, platform, yapay zeka ajanlarının analizlerin doğruluğuna neden inandığını gösteren bir güven göstergesi (confidence indicator) sunuyor. Bu özellik, kullanıcıların yapay zekanın yanıtlarına körü körüne güvenmek yerine, mantığını anlamalarını sağlıyor. TechCrunch'ın test ettiği bir senaryoda, QueryStory, uzay aktivitesi veritabanını birkaç saat içinde görselleştirdi; bu işlem, bir geliştiriciyle haftalarca sürebilecek bir projeydi. Bu hız ve şeffaflık, yapay zekanın kurumsal dünyada benimsenmesi için kritik bir adım. Ayrıca, şirket, kullanıcıların analizleri insan meslektaşlarına göndermesine ve bu incelemeleri platformda saklamasına olanak tanıyor; bu da denetim izleri oluşturarak uyumluluk gereksinimlerini karşılıyor.
Ekonomi ve Rekabet: Genel Amaçlı Ajanlara Karşı
QueryStory, genel amaçlı yapay zeka ajanlarına kıyasla daha verimli ve doğru olmayı hedefliyor. Naghibzadeh, genel amaçlı ajanların bağlamı anlama ve koruma konusunda yetersiz kaldığını savunuyor. Örneğin, bir şirket verilerini bir LLM'nin sohbet arayüzüne bağladığında, yüzlerce çalışanın farklı sorular sorduğunu ve her birinin kendi "gerçeğini" elde ettiğini belirtiyor. Bu durum, içerik karmaşasına ve veriye bağlı olmayan slayt destelerine yol açıyor. QueryStory, bu sorunu, tüm sorguları ve analizleri merkezi bir platformda toplayarak ve veriye bağlayarak çözüyor. Ayrıca, şirketin iş modeli, tüketim odaklı bir yapıya dayanmıyor; bu da müşterilere maliyet öngörülebilirliği sağlıyor. "Sattığımız şey yanıtlara duyulan güven" diyen Naghibzadeh, CFO'ların maliyetleri anlamasını hedeflediklerini belirtiyor. Bu yaklaşım, büyük ölçekli işletmelerin yapay zeka entegrasyonunda karşılaştığı güven ve kontrol sorunlarına çözüm sunmayı amaçlıyor. QueryStory, öncü laboratuvarlarla ürün bazında rekabet etse de, Naghibzadeh müşterilerin, yapay zeka satışına teşvik edilmeyen bir hizmet sağlayıcıyı tercih edeceğine inanıyor. Bu, özellikle veri gizliliği ve maliyet kontrolüne önem veren kurumlar için önemli bir avantaj.
Neden Önemli?
QueryStory'nin ortaya çıkışı, Türkiye'deki işletmeler için de önemli bir sinyal. Yerel şirketler, büyük veri ve yapay zeka araçlarını benimserken güvenilirlik ve şeffaflık konularında benzer zorluklarla karşılaşıyor. Bu tür platformlar, veri analizini hızlandırırken aynı zamanda denetlenebilirlik sunarak, özellikle finans, sağlık ve kamu gibi düzenlemeye tabi sektörlerde kritik bir rol oynayabilir. Türk işletmeleri, yapay zeka destekli karar alma süreçlerinde bu tür araçları değerlendirerek hem verimlilik artışı sağlayabilir hem de riskleri azaltabilir. Ayrıca, Türkiye'de veri odaklı dönüşüm projeleri hız kazanırken, QueryStory gibi platformlar, yerel şirketlerin küresel rekabette öne geçmesine yardımcı olabilir. Yapay zekanın sadece bir araç değil, güvenilir bir iş ortağı olabileceğini gösteren bu yaklaşım, Türk iş dünyasında da yankı bulabilir. Sonuç olarak, QueryStory, yapay zekanın kurumsal dünyada gerçek anlamda benimsenmesi için gerekli olan güven ve şeffaflık unsurlarını ön plana çıkarıyor.
