Meta AI Direktörü Rohit Patel, Microsoft Office ve Google Workspace’a Rakip Olmak İçin Ayrılıyor.

Meta için sekiz yıl boyunca yapay zekâ geliştiren Rohit Patel, şirketten ayrılıyor; bu bilgi TechCrunch’a özel olarak ulaştı. Meta Superintelligence Labs’teki eski direktörü, Microsoft Office paketi veya Google Workspace’a AI-native bir alternatif olarak sunduğu Ndoc adlı bir girişim kurdu.

Patel, Meta’dan yapılan üst düzey ayrılıkların sonuncusu; buna Global İşlerden Sorumlu Başkan Joel Kaplan, yapay zekâ araştırmıcısı Andrew Tulloch ve İş için Yapay Zekâ’nın Ürün Direktörü Emily Dalton Smith’ın ayrılıkları eşlik etti.

Patel, Ndoc’u yalnızca mevcut bir iş akışına eklenen sıradan bir yapay zekâ aracı olmaktan öte tasarladı. Amaç, insanların Excel, Word, PowerPoint, Tableau, Replit ve “ChatGPT kopyala-yapıştır” gibi araçlar arasında parçalı biçimde çalışması alışkanlığını, tüm çalışanların erişebileceği—Ndoc’a kayıtlı olmasalar bile—tek bir birleşik çalışma alanıyla değiştirmek.

Ndoc, üç bileşeni tek bir düzen bir araya getiriyor. Sahne sekmesi, sunum slaytları, kontrol panelleri, simülasyonlar veya mini uygulamalar gibi temel bulguların sunumlarının bulunduğu yerdir. Anlatı sekmesi, analizleri, numaralı dipnotları, oluşturulan grafikleri ve genellikle sayıların ardındaki “nedeni” içeriyor. Model sekmesi ise altta yatan veri setlerini ve Python kodlarını barındırıyor.

Tasarım Patel’in geçmişini yansıtıyor. Meta’daki görev süresi boyunca Patel, pekiştirmeli öğrenmeye—yapay zekâ ajanlarının deneme-yanılma yoluyla karar vermeyi öğrenip ödüllerini maksimize ettiği makine öğrenmesinin bir türü—ve yapay zekâ çıktısının güvenilir olup olmadığını değerlendirmeye odaklandı. Patel, yapay zekâ’nın şirketlerin karar vermekte kullandığı spreadsheet’leri ve sunum slaytlarını oluşturacağıysa, birinin bu işi kontrol edebilmesi gerektiğine inanıyor. Örneğin, kullanıcılar belgeleri oluşturmak için kullanılan Python kodlarını bulabilir.

“Hiç Python bilmesiniz bile, [yapay zekâ sohbetine] ‘Hey, bu kod ne yapıyor? Formülüm hangi satırda?’ diye sorabilir ve bu formülü doğrulamabilirsiniz. Perdenin ardında gizli hiçbir şey yok,” dedi Patel.

Pratikte kullanıcılar bir veri seti yükleyip Ndoc’un analiz yapması ve bulgular hakkında bir anlatı yazması isteyebilir. Ayrıca hedef kitle, üslup ve bellek gibi belgeye özgü bağlam ekleyebilirler. “Belirli bir belge, ekibin ve şirketin yanı sıra senin kişisel düzeyinde de bir bellek tutar,” dedi Patel.

Patel, Ndoc’un açık kaynaklı modellerin bir karışımı kullanılarak geliştirildiğini ve ince ayar edildiğini söylüyor. Platform sıfırdan geliştirildiği için, ileri düzey yapay zekâ modelleri üzerine kurulu alternatifleri çalıştırmaya göre önemli ölçüde daha ucuz olduğunu belirtiyor.

“Bunun insanları heyecanlandıracağını düşünmüştüm ama insanlar bununla ilgilenmiyor,” dedi, ilk deneme kullanıcılarına atıfla. “İnsanların heyecanlandığı şey, tüm uçtan uca süreçleri tek bir yerde görmeyi sevmeleri.”

Patel’in daha büyük hedefi, dosyanın kendisini yeniden icat etmek. Belgelerin tek bir “.ndoc.html” dosyası olarak dışa aktarılabileceğini ve herhangi bir tarayıcıda açılabileceğini söylüyor; bu formatı açık kaynaklı hale getirmeyi planlıyor ki diğer geliştiriciler yıllardır Microsoft veya Google’a zorla bağlı kalmışları gibi Ndoc’a bağlı kalmadan onunla çalışan uygulamalar geliştirebilsin.

Patel’in bu projeyi açık kaynaklı hale getirme isteği, Meta’dan ayrılıp tek başına ilerlemeye karar vermesinin sebeplerinden biriydi. Meta gibi büyük bir şirkette, açık kaynaklı bir format konusunda herkesin uzlaşması şüphe yok ki “formatın nasıl görünmesi gerektiğine dair yüzlerce insanın ve görüşün” katılımını gerektirirdi.

Patel hızlı hareket etmek istiyordu. “İnsanlar ancak insan hızında hareket edebilirken, ben… yapay zekânın yapabileceği hızda hareket edebilirim.”

Kurumsal işlerin yapıldığı platform haline gelmeye çalışmak, ekibi üç kişilik ve hiçbir fonu olmayan bir kurucu için büyük bir bahis; özellikle de diğer yapay zekâ laboratuvarları aynı alanı ele almaya çalışırken.

OpenAI, Anthropic, Meta, SpaceXAI ve Google, kullanıcıların Google Workspace, Microsoft 365 ve diğer iş uygulamalarına bağlanarak yapay zekâ modellerinin doğrudan bu araçlarda çalışabilmesini sağlayan kurumsal yapay zekâ araçları yayımladı. Geçen ay ise OpenAI, ChatGPT içinde paylaşımlı bir çalışma alanı olan Space’i başlattı; bu, söz konusu yerleşik araçlara daha doğrudan bir rakip.

Patel, Space’ın bir tehdit olabileceğini kabul ediyor ancak laboratuvarların büyük ölçüde yanlış düşündüğünü söylüyor.

“Şirketler temelde yapay zekâyı tablolarına bağlıyor ve hücrelerinizi sizin yerinize dolduruyor” dedi. “Bu, ruhumu birazcık öldürüyor gibi. Tıpkı elektriği yeni keşfettiğiniz ve en iyi kullanım alanının toprağı sürdüğüm ineklere lamba takmak olduğunu düşünmek gibi. Hayır. Bir traktör alın.”

Ancak yapay zekâ laboratuvarlarının modellerini insanların zaten çalıştığı yerlere götürmeye çalışmasının bir nedeni var. Alışkanlıkları değiştirmek ve tüm iş akışlarını değiştirmek zor. Patel bunun farkında olduğunu söylüyor; bu yüzden müşterilerin zaten kullandıkları araçlardan mevcut verileri içe aktarabilmeleri için bağlayıcılar kurdu.

“Benim standardım, kullanmayı sevmediğim hiçbir şey yayınlamayacağım” dedi. “Yaptığım her şey için son derece optimize edilmiş yapay zekâ iş akışlarım var. Eğer bu aracı kullanmaya başlar ve tekrar kendi iş akışlarıma dönersem, yeterince iyi bir araç yapmamış demektir… O standardı karşılayamayan birçok aracın mezarlığım var.”

Patel, fon toplamaya çalışmadan önce müşteri ilgisi kazanma konusunda da benzer bir standart belirliyor. “Bir ürünün insanlara sevildiğine dair kanıtım olana kadar para almak istemedim” dedi.

Patel için, baştan itibaren mükemmel bir ürüne sahip olmaktan çok hızlı hareket etmek daha önemli.

“İcra etmek son derece ucuz… o yüzden optimize edilmemiş bir planı uygulayın ve sonra düşünün” dedi. “En iyi planı yapana kadar, icra işini başkası yapmış olacaktır.”