Bilişsel çalışma ortamı standardı sunan XRack, kurumların tercih ettikleri büyük dil modellerini, yalnızca soru yanıtlayan yazılımlar olmaktan çıkararak, kendi hafızası, yetkileri, sorumluluk sınırları ve gözlem/denetim mekanizmaları tanımlanmış yapay zeka sistemlerine dönüştüren kurumsal bir işletim sistemi geliştiriyor.
XRack'in çalışma prensibi
Girişimin belirttiğine göre; günümüzde dil modelleri oldukça güçlü analizler yapabiliyor ve farklı görevler için çeşitli araçları kullanabiliyor. Ancak bir modelin belirli bir eylemi önermesi, o eylemi gerçekleştirmeye yetkili olduğu anlamına gelmiyor. Benzer şekilde, bir aracın “işlem başarılı” yanıtı vermesi de beklenen sonucun gerçek dünyada kesin olarak meydana geldiğini tek başına kanıtlayamıyor. XRack ise tam olarak bu boşluğu yönetmeye odaklanıyor.
XRack'in sistemi, yapay zekanın karar alırken hangi bilgilere ve kaynaklara dayandığını, hangi varsayımları kullandığını, geçmişteki hangi deneyimlerden yararlandığını ve neden belirli bir eylemi seçtiğini yapılandırılmış biçimde takip ediyor. Eyleme geçilmesi gerektiğinde kimlik, rol, kurumsal politika, risk seviyesi ve yetki kapsamı kontrol ediliyor. İşlem gerçekleştirildikten sonra da mümkün olan durumlarda dış sistem yeniden gözlemlenerek beklenen sonucun gerçekten oluşup oluşmadığı doğrulanıyor.
Örneğin yapay zeka bir müşteriye iade sözü verdiğinde, ödeme başlattığında veya kurumsal bir belge üzerinde değişiklik yaptığında, modelin “işlem tamamlandı” demesi yeterli kabul edilmiyor. Önce bu işlemin kim adına ve hangi yetkiyle yapılabileceği belirleniyor, gerekli ön koşullar kontrol ediliyor, işlem kayıtlı ve sınırlandırılmış bir eylem olarak yürütülüyor, ardından gerçek sonuç beklentiyle karşılaştırılıyor ve bu sayede sistem kendini kalibre edebiliyor.
Tüm bu süreçte oluşan kararlar, iddialar, varsayımlar, taahhütler, yetki kontrolleri, eylem girişimleri ve doğrulanmış sonuçlar geriye dönük olarak birebir olarak incelenebilen bir kanıt zincirine, blockchain teknolojisi kullanılarak bağlanıyor. Blockchain kullanılması, tüm bu kanıtların denetçilere tam, değiştirilemez ve eksiksiz olarak sunulabilmesini sağlıyor.
Bu kanıt sistemi öncelikle kurumun kendi altyapısında, şifreli ve hash zincirli olarak çalışıyor; ihtiyaç duyulması halinde özel blockchain ağlarına da sabitlenebiliyor ve bu sayede kötü niyetle kayıtların değiştirilmesi imkansız hale getirilebiliyor.
Dolayısıyla XRack’in amacı, kurumsal sonuç doğuran bir kararın hangi bilgiye dayandığının, hangi yetkiyle uygulandığının, gerçekte ne olduğunun ve sistemin bu sonuçtan ne öğrendiğinin tam anlamıyla yeniden kurulabilmesini sağlamak. XRack ekibi, geleneksel olarak kara kutu şeklinde çalışan yapay zeka sistemlerini, kurumların sınırlandırabildiği, yönetebildiği ve hesap sorabildiği yapılara dönüştürdüklerini belirtiyor.
XRack, kurumun kendi sunucularında, özel bulutunda, VPC ortamında veya yerel modellerle internete kapalı sistemlerde çalışabilecek şekilde tasarlanıyor. Kurumlar kullanacakları model sağlayıcısını kendileri seçiyor; kurumsal hafıza, yetki politikaları, operasyon kayıtları ve denetim kanıtları müşterinin kontrolünde kalıyor.
Girişimin ekibi
Girişim, 2024 yılında Ege Doğan Dursun ve Hüseyin Ersay tarafından kuruldu. Ege Doğan, yapay zeka mühendisliği, bilişsel mimari ve teknik ürün geliştirme tarafına; Hüseyin ise hukuk, yasal uyumluluk, yapay zeka regülasyonları ve yönetişim alanlarına liderlik ediyor.
Şu anda 8 kişilik multidisipliner bir ekiple çalışmalarını sürdüren şirket, 3 yapay zeka mühendisi, 2 full-stack geliştirici, 1 UX tasarımcısı, ürün ile proje yönetiminden sorumlu olarak da 2 kişiye ev sahipliği yapıyor. Yapay zeka ve yazılım mühendisliği ekipleri bilişsel çalışma zamanı, veri, entegrasyon ve güvenlik altyapısını geliştirirken; UX ve ürün ekipleri oldukça karmaşık karar, yetki ve denetim süreçlerini kurumların anlayabileceği ve günlük operasyonlarında kullanabileceği ürün yüzeylerine dönüştürüyor.
Girişimin geliştirme süreci
Yaklaşık 2 yıldır kesintisiz biçimde geliştirilen ürünün araştırma ve mimari temelleri XRack'in kuruluşundan daha eskiye dayanıyor. Kurucu ortak Ege Doğan Dursun, yaklaşık 5 yıldır beynin bilişsel işlevleri tek bir merkezden değil, birbirinden ayrışan ancak sürekli etkileşim halinde bulunan nöral ağlar üzerinden nasıl yürüttüğü üzerine araştırmalar yapıyor. Bu çalışmalar özellikle algı, dikkat, yürütücü kontrol, episodik ve kalıcı hafıza, planlama, eylem seçimi, tahmin, hata fark etme ve öğrenme işlevlerinin birbirleriyle nasıl koordine olduğu üzerinde yoğunlaşıyor.
Aslında XRack insan beynini birebir taklit etmeyi veya biyolojik bir beyin simülasyonu geliştirmeyi amaçlamıyor. Ekip, beyindeki işlevsel ayrışma prensibini, yapay zeka sistemlerini daha gözlemlenebilir ve denetlenebilir hale getirecek bir yazılım mimarisine uyarlıyor.
Girişimin paylaştığına göre; geleneksel bir dil modeli, bağlamı yorumlama, hatırlama, planlama, karar verme ve cevap üretme gibi birçok işlevi tek bir model çıktısının içinde örtük biçimde gerçekleştirebiliyor. Bu durumda hangi bilginin kararı etkilediğini, hangi varsayımın kullanıldığını veya hatanın nerede oluştuğunu anlamak zorlaşıyor. XRack’te ise bağlam oluşturma, hafıza, önceliklendirme, yürütücü kontrol, tahmin, doğrulama, yetkilendirme, eylem yürütme, sonuç değerlendirme ve öğrenme ayrı; fakat birbiriyle bağlantılı sistemler olarak çalışıyor.
Geleneksel ajan sistemlerinde, bir eylemin dayanakları eylem gerçekleşmeden önce yapılandırılmış ve değiştirilemez bir kayıt olarak tutulmayabilir. Bu durumda modele daha sonra “Bunu neden yaptın?” diye sorulduğunda alınan yanıt, karar sürecinin tarihsel kaydı değil, modelin o anda ürettiği yeni bir açıklama olabilir. XRack, eylemin dayanaklarının, kullanılan kanıtların, değerlendirilen alternatiflerin ve yetki kontrollerinin eylemden önce kaydedilmesini; eylemin ise ancak bu aşamalardan sonra gerçekleştirilmesini amaçlıyor.
XRack’in aktardığına göre bu ayrımlar sayesinde sistemde yalnızca nihai cevap değil, kurumsal sorumluluk açısından önem taşıyan ara karar aşamaları da izlenebiliyor. Platform; kullanılan kaynakların güven düzeyini, geçmiş deneyimlerden hangi kayıtların geri çağrıldığını, bir eylemin hangi değerlendirme ve gerekçelere dayanarak seçildiğini ve işlemin hangi yetki kapsamında gerçekleştirildiğini kayıt altına alıyor. Ayrıca eylemden beklenen sonuç ile gerçek dünyada ortaya çıkan sonuç arasındaki fark kontrol edilebiliyor. Bu deneyim sonucunda güncellenen derslerin, güven puanlarının veya diğer öğrenilebilir parametrelerin kaynağı da takip edilebiliyor.
XRack'in geliştirme sürecini, yaklaşık 5 yıllık temel araştırmanın üzerine kurulan 2 yıllık yoğun bir mühendislik ve ürünleştirme çalışması olarak tanımlayabiliriz. Ekip, hazır bir yapay zeka ajanı platformunu alıp üzerine arayüz geliştirmediğini belirtiyor. XRack’in bilişsel döngüsü, hafıza ontolojisi, kimlik ve yetki modeli, eylem hazırlama ve doğrulama sistemi, sonuç uzlaştırma mekanizması, kontrollü öğrenme altyapısı ve kanıt zinciri girişimin kendi geliştirdiği bileşenlerden oluşuyor. Bununla beraber veritabanı, konteyner altyapısı, web servisleri, iş akışı yürütme, model entegrasyonları ve gözlemlenebilirlik gibi genel amaçlı alanlarda güvenilir açık kaynak teknolojilerden yararlanılıyor.
XRack, henüz gelir elde etmeyen ve ürün doğrulama aşamasında olan bir girişim. Şirket, hukuk, finans ve üretim sektörlerinden üç kurumla tasarım ortaklığı modeliyle pilot çalışmalar yürütüyor. Hukukta hukuki ve sektörel istihbarat, finansta karar desteği ve risk takibi, üretimde ise kestirimci bakım senaryolarına odaklanıyor. Bu aşamada temel başarı göstergeleri gelir yerine pilot sayısı, doğrulanan kullanım alanları, entegrasyon derinliği ve elde edilen operasyonel sonuçlar. XRack’in önceliği, mevcut pilotları ticari sözleşmelere dönüştürmek ve tekrarlanabilir sektörel ürün paketleri geliştirmek.
Girişimin rekabette ayrıştığı nokta
XRack, kurumsal yapay zeka pazarındaki rakiplerini tek bir ürün grubundan ziyade farklı kategorilerde değerlendiriyor. Palantir AIP ve Microsoft Foundry uygulama geliştirme ve entegrasyona; Credo AI ve IBM watsonx.governance yönetişim ve uyumluluğa; LangGraph, LangSmith ve Arize ise ajan iş akışları, izleme ve gözlemlenebilirliğe odaklanıyor.
XRack’in temel olarak farklılaştığı nokta, yapay zeka ajanlarının yalnızca geliştirilmesi veya sonradan izlenmesi yerine tüm karar ve eylem yaşam döngüsünü tek bir çalışma ortamında yönetmesi. Sistem, kimlik, rol, politika, risk ve yetki kontrolleri tamamlanmadan bir işlemin gerçekleştirilmesine izin vermiyor. İşlem sonrasında ise aracın başarılı olduğunu bildirmesi ile beklenen sonucun gerçek dünyada doğrulanmasını birbirinden ayırıyor.
Platform ayrıca hafızayı geçmiş konuşmaların saklanmasının ötesinde; olaylar, çıkarılan dersler, doğrulanmış bilgiler, varsayımlar, taahhütler ve başarılı prosedürler gibi farklı katmanlarda yönetiyor. Öğrenme süreci sınırlandırılmış, izlenebilir ve geri alınabilir şekilde çalışırken temel güvenlik kuralları bu sürecin dışında tutuluyor. XRack, belirli bir modele veya bulut sağlayıcısına bağlı olmadan şirketlerin kendi sunucularında, özel bulutlarında, VPC ortamlarında veya kapalı ağlarında çalışabiliyor. Böylece kurumsal hafıza, politikalar ve denetim kayıtları kurumun kontrolünde kalıyor.
Şirketin kuruluşundan bu yana yürütülen araştırma, ürün geliştirme, ekip yapılanması ve pilot çalışmalar kurucu ortakların öz kaynaklarıyla finanse edildi. Girişimin yatırım arayışı aktif olarak devam ediyor. Girişim, yatırım turunu yalnızca şirketin finansal kaynaklarını artıracak bir işlem olarak değil, XRack’in çevresindeki müşteri, teknoloji, akademi, regülasyon ve iş ortaklığı ekosistemini genişletecek uzun vadeli bir ortaklık süreci olarak değerlendiriyor.
Girişimin gelir modeli
XRack henüz pilot aşamasında olduğu için standart paket veya liste fiyatı açıklamıyor. Şirket, tasarım ortaklıkları üzerinden ürününü ve ticari modelini doğruluyor. Planlanan gelir modeli; müşterinin kendi altyapısında ya da özel bir ortamda çalışan yazılım ve isteğe bağlı donanımı kapsayan yıllık kurumsal lisanslamaya dayanıyor. Fiyatlandırma; ajan sayısı, kullanım alanları, entegrasyonun karmaşıklığı, güvenlik gereksinimleri, dağıtım modeli ve destek seviyesine göre belirlenecek. XRack işlem başına komisyon almayı, elde edilen sonuçlardan pay talep etmeyi veya dil modeli kullanım maliyetlerine marj eklemeyi planlamıyor. Gelirini, yapay zeka sistemlerini güvenli, denetlenebilir ve kurum kontrolünde çalıştıran altyapıdan elde etmeyi hedefliyor.
Girişimin hedefleri
XRack’in kısa vadeli hedefi, hukuk, finans ve üretim alanlarında yürüttüğü üç pilotu ölçülebilir sonuçlar üreten uzun vadeli ticari sözleşmelere dönüştürmek. Şirket bu süreçte entegrasyonu kolaylaştırmayı, güvenlik ve yetki politikalarını sadeleştirmeyi ve denetim çıktılarının hukuk, risk ve uyumluluk ekipleri tarafından kullanılabilmesini sağlamayı amaçlıyor.
Orta vadede XRack, pilotlarda doğruladığı kullanım alanlarını standart kurulum, lisanslama ve destek modellerine sahip sektörel ürün paketlerine dönüştürmeyi planlıyor. Ardından enerji, sigorta, sağlık, savunma ve kamu gibi yüksek regülasyonlu sektörlere açılmayı; ürün ve mühendislik ekibini büyütmeyi, iş ortaklıkları kurmayı ve uluslararası dağıtım kanalları oluşturmayı hedefliyor.
Uzun vadede ise şirket, yapay zeka sistemlerine güvenli biçimde sorumluluk devredilmesini sağlayan kurumsal bir işletim standardı oluşturmak istiyor. Bu vizyon; tek bir yapay zeka aktörünü yöneten Harness, birden fazla aktörün birlikte çalışmasını sağlayan Grid, farklı yapay zeka organizasyonlarını izleyen Federation ve aynı hesap verebilirlik modelini robotlara taşıyan Embodiment katmanlarından oluşuyor.
XRack’in nihai amacı daha fazla yapay zeka ajanı üretmek değil; bu sistemlerin hangi bilgiyle karar verdiğini, hangi yetkiyle harekete geçtiğini, gerçekte ne yaptığını ve sonuçlardan ne öğrendiğini izlenebilir hâle getiren küresel bir kurumsal standart oluşturmak.