İşten çıkarmalar teknoloji dünyasını olumsuz etkilemeye devam ediyor, ancak kuruluşlardaki teknolojik yeteneklere olan ihtiyacın giderek büyümesiyle birlikte, şirket içi yeteneklerin nasıl yönetildiğine daha fazla odaklanılıyor.

Belçika’nın Gent şehrinden bir girişim çağrıldı TechWolf bu ihtiyacı karşılamak için benzersiz bir yaklaşım benimsiyor. Bu işi yapan insanlar hakkında bilgi edinmek için dahili iş akışlarından veri alan bir yapay zeka motoru geliştirdi. Bu daha sonra, çeşitli çalışanların ilgi alanlarını ve becerilerini daha doğru bir şekilde değerlendirmek, farklı projelerle bağlantı kurmalarına yardımcı olmak ve sonuçta onlara daha iyi eğitim ve daha fazlasını sağlamak için yöneticiler ve şirket içi işe alım görevlileri için verilere dönüştürülür.

Şirket, GSK, HSBC, Booking.com ve daha pek çok kişinin dahil olduğu etkileyici bir müşteri listesine sahip olarak teknolojisiyle büyük ses getiriyor. Ve şimdi işini genişletmek için yaklaşık 43 milyon dolar (daha doğrusu 42,75 milyon dolar) fon topladı.

Londra merkezli Felix Capital bu Seri B’ye liderlik ederken, İK’nın üç devi SAP, ServiceNow ve Workday ilk kez birbirleriyle ortak yatırım yapıyor. Diğer destekçiler arasında Acadian Ventures, Fortino Capital Partners, Notion Capital, SemperVirens ve 20VC’nin yanı sıra DeepMind ve Meta’dan isimsiz “Yapay Zeka liderleri” yer alıyor. Anladığımız kadarıyla girişimin değeri şu anda 150 milyon dolar civarında.

TechWolf’u Jeroen Van Hautte ve Mikaël Wornoo ile birlikte kuran CEO Andreas De Neve, şirketi 2018 yılında, üçü henüz Belçika’daki Ghent Üniversitesi’nde ve İngiltere’deki Cambridge’de bilgisayar bilimleri öğrencileriyken kurdu.

Başlangıçtaki plan, dışarıdan yetenek bulma ve işe alma konusunda yardımcı olmak için startup’ın “ChatGPT gibi” kendi dil modelini oluşturmasıyla birlikte bir İK platformu oluşturmaktı.

“Başarısız oldu” dedi basitçe. İşe alım ya da en azından ele almaya çalıştıkları kısım o kadar da bozuk değildi. İşverenlerin “iyi başvuru sahiplerini kötü adaylardan ayırmak için yapay zekaya ihtiyacı yoktu.”

Ancak kurucular, hedef müşterilerinin düzeltilmesi gereken farklı bir sorunları olduğunu keşfettiler.

“Onlar şöyle dediler: ‘Hey, peki bu yapay zeka modelini başvuranlarımız yerine 40.000 çalışanımız üzerinde kullanma şansımız var mı? Çünkü içeriden işe alabileceğimiz insanlar olabilir,” dedi De Neve. “İK liderleri bizi çözülmesi gereken doğru soruna yönlendirdi: çalışanların becerilerinin belirlenmesi.”

“Gerçekte ne yapıyorsunuz?” “Friends” adlı TV programında Chandler (bir BT çalışanı) hakkında tekrarlanan bir şakaydı. Ancak bunun gerçek dünyadaki işletmelerde büyük bir sorun olduğu ortaya çıkıyor ve organizasyon büyüdükçe durum daha da kötüleşiyor. De Neve, “Hepsi veri oluşturan yazılım sistemlerinde çok fazla zaman harcayan, hepsi süper yetenekli 100.000 çalışana sahip olabilirsiniz” dedi. “Fakat yapısal olarak bu şirketler bu insanlar hakkında çok az şey biliyor. Biz de bunu yapmak için yola çıktık.”

Bu tam da yapay zekanın çözebileceği türden bir sorun, dedi. “İnsanların iş için kullandığı sistemlerle entegre olan dil modelleri oluşturmaya başladık: proje takipçileri, geliştiriciler için dokümantasyon sistemleri, araştırmacılar için araştırma havuzları. Ve tüm bu verilerden bu işçilerin hangi becerilere sahip olduğu sonucunu çıkarıyoruz. Bunu neredeyse bir organizasyonun dijital egzozuyla bağlantı kuran bir dizi yapay zeka modeli olarak düşünebilirsiniz.”

TechWolf şu anda piyasada dikkate değer birkaç önemli akıma değiniyor:

  • Gerçek yenilikçilerin ikilemi mi? Ufuk açıcı kitap, “Yenilikçinin İkilemi“, en başarılı büyük şirketlerin bile, değişime yanıt vermek için daha çevik hareket eden küçük işletmeler tarafından nasıl mahvedilebileceğinin ikna edici bir resmini çiziyor. Ancak buna farklı bir açıdan bakıldığında, bir kuruluşun diğerine göre daha esnek çalışmasına yardımcı olan temel varlık, çalışanlarıdır: Farklı projeler ve hedefler etrafında ekiplerin ne kadar kolay oluşturulabileceği, muhtemelen bu çabaları güçlendiren veya bozan şey olacaktır. Ve kuruluşların bu görevde kendilerine yardımcı olabilecek teknolojiler için iyi para ödemeye hazır oldukları ortaya çıktı.
  • LLM, MLM ve SLM. “Büyük” dil modelleri ve bunları geliştiren şirketler büyük ilgi görmeye devam ediyor. Ve ChatGPT, Stable Diffusion, Claude, Suno ve daha fazlası gibi popüler üretken yapay zeka uygulamalarının temelini oluşturan şey bunlar olduğundan, “oluşturmak” burada gerçekten etkili bir kelimedir. Ancak, inşa edilmesi ve işletilmesi potansiyel olarak daha az karmaşık olan ve sonuçta daha kısıtlı ve dolayısıyla halüsinasyona daha az eğilimli olan, çok özel kullanım durumlarına uygulanabilecek “daha küçük” dil modellerine yönelik kesinlikle yükselen bir eğilim var. TechWolf bu alanda çalışan tek şirket olmadığı gibi yatırımcıların dikkatini çeken tek şirket de değil. (Başka bir örnek de belirli bir kullanım durumu için yapay zeka geliştiren Poolside girişimidir: geliştiriciler ve onların kodlama görevleri.)
  • Odaklanmak gerçekten çok şey ifade ediyor. De Neve’ye TechWolf’un, kurumsal arama veya iş zekası gibi diğer alanlara genişlemek için platformdan yararlanma konusunda herhangi bir isteği olup olmadığını sordum. Sonuçta zaten o kadar çok kurumsal bilgi alıyor ki, bunun etrafında daha fazla ürün oluşturmak basit bir adım daha ileri gitmez mi?

OlmayanDe Neve’nin kesin cevabı şuydu: “Verileri piyasadaki hiç kimse gibi işleyemeyiz, ancak beceri sorununu çözmeye süper çok odaklanmış durumdayız, çünkü faaliyet gösterdiğimiz pazarda şu anda bize çok fazla talep var.” .”

Yapay zeka dünyasında çok fazla gürültünün olduğu bir dönemde odak noktası net bir zil gibi çalıyor ve yatırımcıların bu gibi şirketlerle ilgilenmesinin bir nedeni olabilir.

Felix’in bu anlaşmaya liderlik eden ortağı Julien Codorniou, TechWolf’un yapay zeka tabanlı kurumsal arama gibi diğer köşelerden gelen çok daha büyük şirketleri geride bırakabileceğine inanıyor. “Bir şeyi iyi yapmak gerçekten karşılığını verebilir” dedi. “Workday veya ServiceNow olmak istemiyorlar. İK departmanının İsviçre’si olmak istiyorlar.”



genel-24