Hindistan’ın güneydoğusundaki Virudhunagar kasabasında, yüzyıllık tapınakların etrafında yeni bir çalışma alanı gelişiyor.
Kasaba sakinlerinden Mohan Kumar, yapay zeka eğitimi alanında “veri etiketleme” işi yapıyor.
Kumar, BBC televizyonuna yaptığı açıklamada, “Benim vazifem yapay zeka etiketlemesi. Farklı kaynaklardan bilgi toplayıp etiketliyorum ve modelleri eğitiyorum ki objeleri tanıyıp kestirim edebilsinler. Vakitle yarı kontrollü hale geliyorlar ve kendi başlarına karar verebiliyorlar” dedi.
BÜYÜK KENTLERDEN KÜÇÜK KASABALARA
Hindistan, uzun yıllardır Bangalore ve Chennai üzere büyük kentleriyle bilişim hizmetlerinde global seviyede bir merkez olarak kabul görüyor.
Fakat son yıllarda şirketler, işletme ve işçi masraflarının daha düşük olduğu küçük kasabalara yönelmeye başladı.
“Bulut çiftçiliği” olarak isimlendirilen bu eğilim, yapay zeka tabanlı işlerin artmasıyla sürat kazandı.
Kumar, büyük kentler dışında çalışmanın mesleksel imkanlarını sınırlamadığını belirtti:
“Mesleki açıdan hiçbir fark yok. Küçük kasabada da, metropolde de ABD ve Avrupa’daki tıpkı müşterilerle çalışıyoruz. Eğitim ve maharet seviyesi büsbütün birebir.”
“İŞİ İNSANLARIN YAŞADIĞI YERE GETİRİYORUZ”
Kumar, 2005’te kurulan ve Hindistan’da bulut çiftçiliği modelini birinci uygulayan şirketlerden Desicrew’de çalışıyor.
Desicrew Genel Müdürü Mannivannan J.K., “İnsanları iş için kentlere taşımak yerine, işleri insanların yaşadığı yere getirebiliriz diye düşündük” diye konuştu.
Mannivannan, “Fırsatlar uzun mühlet kentlerde ağırlaştı ve kırsaldaki gençler geride kaldı. Bizim maksadımız, dünya standartlarında meslekleri konutlarına yakın yerlere taşımak ve kaliteli işin her yerden yapılabileceğini göstermek” tabirlerini kullandı.
Şirket; yazılım testi, yapay zeka eğitimi için bilgi seti oluşturma ve içerik denetleme üzere dış kaynak hizmetleri sunuyor.
İşlerinin yüzde 30 ila 40’ını yapay zeka projeleri oluştururken, Mannivannan bu oranın yakında “yüzde 75 ile 100 ortasına çıkmasını” beklediğini söyledi.
Çalışmaların büyük kısmı, ses kayıtlarını metne dönüştürme (transkripsiyon) üzerine ağırlaşıyor.
Mannivannan, “Makineler metni çok daha âlâ anlıyor. Yapay zekanın doğal biçimde çalışabilmesi için, makinelerin insanların konuşma biçimlerindeki farklılıkları anlamayı öğrenmesi gerekiyor. Bu yüzden transkripsiyon epey kıymetli bir aşama” dedi.
“MEZUNLARIN POTANSİYELİ HEBA EDİLİYOR”
Merkezi Bangalore’de bulunan ve 2008’de kurulan NextWealth de kırsal dış kaynak modelinin öncülerinden.
Şirket, Hindistan genelinde 11 küçük kasabadaki ofislerinde yaklaşık 5 bin kişiyi istihdam ediyor ve çalışanların yüzde 60’ını bayanlar oluşturuyor.
NextWealth’un kurucu ortağı ve genel müdürü Mythily Ramesh, BBC’ye, “Hindistan’daki üniversite mezunlarının yüzde 60’ı küçük kentlerden geliyor ancak bilişim şirketleri genelde yalnızca metropollerden işe alım yapıyor. Bu da büyük bir potansiyeli heba ediyor” değerlendirmesini yaptı.
Ramesh, çalışanlarının birçoklarının çiftçi, dokumacı yahut terzi üzere mesleklerden gelen ailelerin çocukları olduğunu ve bu ailelerin çoklukla çocuklarının eğitimini borçla karşıladığını belirtti.
Beş yıl evvel yapay zeka alanına geçen şirket, projelerinin yaklaşık yüzde 70’ini ABD merkezli müşterilerden alıyor.
Ramesh, “Dünyanın en gelişmiş algoritmaları Hindistan’ın küçük kasabalarında eğitiliyor ve doğrulanıyor” diye konuştu.
“100 MİLYON YENİ İŞ YARATILABİLİR”
Yapay zeka ve üretken yapay zekanın önümüzdeki üç ila beş yılda eğitim, doğrulama ve gerçek vakitli süreç alanlarında yaklaşık 100 milyon yeni iş yaratma imkanının olduğuna dikkat çeken Ramesh, “Hindistan’ın küçük kentleri bu iş gücünün omurgası olabilir” diye ekledi.
Hindistan’ın bu alanda rakiplerine nazaran avantajlı olduğunu vurgulayan Ramesh, “Filipinler üzere ülkeler bu alana girebilir lakin Hindistan’ın ölçeği ve erken başlamış olması bize beş ila yedi yıllık bir fark kazandırıyor. Bu fırsatı kıymetlendirmemiz gerekiyor” diye ekledi.
Bunun yanı sıra Ulusal Yazılım ve Hizmet Şirketleri Birliğinin (NASSCOM) eski danışmanı K.S. Viswanathan, büyüyen yapay zeka dış kaynak bölümünün ülkenin dijital iktisadını tekrar şekillendirebileceğini belirtiyor.
Viswanathan, “Silikon Vadisi yapay zeka araçlarını geliştiriyor olabilir ancak o araçların emniyetli çalışmasını sağlayan günlük işler giderek Hindistan’ın bulut çiftçiliği sanayisinden çıkıyor” dedi ve ekledi:
“Eğer bulut çiftçiliği bu süratle büyürse, küçük kentlerdeki Hindistan, iki on yıl evvel bilişim hizmetlerinde olduğu üzere yapay zeka operasyonlarının da dünya merkezi haline gelebilir.”
Ancak Viswanathan, internet altyapısı ve bilgi güvenliğinin her bölgede birebir düzeyde olmadığına dikkat çekti:
“Yüksek süratli internet ve inançlı bilgi merkezleri her yerde kentlerle tıpkı seviyede değil; bu da data muhafazasını daima bir sıkıntı haline getiriyor.”
Viswanathan’a nazaran asıl pürüz altyapıdan fazla algı:
“Asıl zorluk teknik değil, algısal. Milletlerarası müşteriler küçük kentlerin bilgi güvenliği standartlarını karşılayamayacağını düşünüyor. Meğer sistemler sağlam. İtimat, teslim edilen işlerle kazanılır.”
MODELLER “İNCE AYAR” İLE EĞİTİLİYOR
NextWealth çalışanlarından Dhanalakshmi Vijay, “ince ayar” olarak isimlendirilen bir süreçte vazife alıyor.
Modelin misal objeleri karıştırdığı durumları düzelterek, örneğin mavi bir kot ceketi lacivert bir gömlekten ayırmayı öğretiyor.
