Bir Asana Uygulama Ajansında Teslimat Başkanının Kullandığı Gerçek Dünya Yapay Zekâ İş Akışları
Asana uygulama ajansı Cirface'in Teslimat Başkanı Brandon Llewellyn, proje yürütümünü dönüştüren yapay zekâ destekli iş akışlarına dair gerçek dünya örneklerini paylaşıyor.
Stratejik Bir Katman Olarak Yapay Zekâ, İkame Değil: Yapay zekâ taktik görevleri otomatikleştirir ve bağlam toplamayı hızlandırır; ancak insan muhakemesi, yaratıcılık ve uyum, teslimat liderliğinin merkezinde olmaya devam eder.
Ritüellerin Yerini Almadan İş Akışlarının Gelişimi: Asana ve Fellow gibi araçlar proje yürütümünü kolaylaştırırken yapay zekâ, temel teslimat uygulamalarının yerini almak yerine keşif, brifing ve işe alıştırma gibi ritüelleri geliştirir.
Aracı Çıktılar Karar Değil, Taslaktır: Aracı iş akışları yalnızca başlangıç noktaları olarak görülmelidir. Başarılı ekipler, müşteri bağlamına ve paydaş dinamiklerine göre iş akışlarını hâlâ geliştirir, doğrular ve özelleştirir
Teslimat Başkanı Olarak Sahada Kalmak
Cirface'te Teslimat Başkanıyım. Kurumsal şirketler için süreçler ve iş akışları kuran bir Asana uygulama ajansıyız; müşterilerimiz arasında PayPal, Cloudflare, MLB ve LA Rams gibi büyük isimler yer alıyor.
Rolüm, müşterilerimizle sahada çalışan danışmanlarımızdan oluşan Teslimat ekibimizi yönetmek. Proje kârlılığı verilerini, kapasite kullanımını ve kaynak planlamasını, teslimat süreçlerini ve akışlarını ölçmekten sorumluyum.
Elbette ajansımızda geri bildirim döngüleri kurmaktan da sorumluyum; böylece başarılı teslimatlarımızdan ve zaman zaman yaşadığımız başarısızlıklardan ders çıkararak hizmetlerimizi sürekli geliştirdiğimizden emin olabiliyoruz.
Continue Reading for Free
Create a free account to finish this article, plus get ongoing access to timely insights and practical resources.
Yapay Zekâ Proje Teslimatı Rollerini Nasıl Yeniden Şekillendiriyor?
Cirface'te artık küçük, taktiksel görevler için eskisine kıyasla çok daha az zaman harcıyoruz. Asana'da otomatikleştirilebilen her şey artık bizim için yürütülüyor. Bu değişim, yapay zekâ patlamasından önce Asana'nın yerel kuralları ve otomasyonlarıyla başlamıştı; ancak yapay zekâ buna tamamen yeni bir katman ekledi.
Araç artık muhakeme ve bağlam kullanabiliyor; bu da ben insan kullanıcı olarak devreye girmeden önce ön düşünme ve düzenleme işlerinin daha fazlasını üstlenebileceği anlamına geliyor.
Bunu gerçekten kendiniz kurmak zorunda değilsiniz. Geleneksel Asana kuralları ikili yapıdadır: tetikleyici, isteğe bağlı koşul ve eylem.
Yapay zekâ ile mantık katmanı, kullanıma hazır hâlde daha akıllı olur. “Öncelik = yüksekse X'i yap” demek yerine, yüksek, orta veya düşük önceliğin nasıl göründüğünü doğal dille yapay zekâya anlatabilir, hatta marka yönergeleri gibi belgeler ekleyebilir ve kararı onun vermesine izin verebilirsiniz.
Yapay zekâ daha sonra, statik kuralların hiçbir zaman yapamayacağı şekillerde muhakeme ve bağlam kullanır; bu da ön düşünme işini üstlenip ekibe daha doğru bir çıktı aktarabileceği anlamına gelir.
Sonuç olarak odağım değişti. Bu yapay zekâ destekli iş akışlarını tasarlamaya ve geliştirmeye daha fazla zaman ayırırken, aynı zamanda daha önce metrikleri takip etmek gibi tekrarlayan işlerin yürütülmesine harcanan fazladan saatleri geri kazanıyorum.
Bu da teslimat süreçlerini iyileştirmek, ekibi desteklemek ve projelerin genel olarak daha etkili ilerlemesini sağlamak gibi daha yüksek stratejik değer taşıyan işlere odaklanmamı sağlıyor.
Önceki Yöntemlerin Aynısı; Sadece Daha Hafif
Yani yöntemlerimiz aslında değişmedi; ancak bunları yürütme biçimimiz daha hafif hâle geldi.
Bir örnek verelim. Asana'da durum ve önceliklere ilişkin görünürlük zaten yerleşik olduğundan günlük toplantılara veya sürekli güncellemelere ihtiyacımız yok. Yapay zekâ bunu bir adım daha ileri taşıyor.
Asana artık yapay zekâ destekli bir Proje Durumu güncellemesi içeriyor. Yaratıcı ve geliştirme ekiplerinin bir müşteri için birlikte çalıştığı ortak bir proje düşünün. Görevler geliyor; yorumlar, alt görevler, bağımlılıklar, ekler ve tüm o alışıldık karmaşa birikiyor.
Normalde bir durum seçersiniz (Yolunda, Risk Altında, Yolunda Değil) ve ardından bir özet yazarsınız: ne oldu, engeller, sonraki adımlar, eylem maddeleri ve kimin neye ihtiyacı olduğu. Faydalıdır; ancak on veya daha fazla projeyi aynı anda yürütüyorsanız bu haftalık güncellemeleri yazmak oldukça yorucu bir iştir.
“Yapay Zekâ ile Taslak Oluştur” özelliği burada devreye girer. Bir durum güncellemesi başlattığınızda Asana, tamamlanan görevler, yorumlar, alt görevler, bağımlılıklar ve ekler dâhil olmak üzere tüm proje geçmişini tarayabilir. Ardından “işlerin nasıl gittiğini” ve “geçen hafta neler olduğunu” sade bir dille açıklayan ilk taslağı oluşturur. İnsan editör olarak sürecin içinde kalırsınız: taslağı gözden geçirir, üslubu düzenler, gerekli ayrıntıları eklersiniz ve yayımlarsınız.
Basitçe şöyle: iş akışlarında yapay zekâ ağır işi üstlenir, siz ise muhakemenizi sunarsınız. Birden fazla projede düzenli durum raporlarını yöneten herkes için bu, ekibiniz veya yöneticileriniz açısından netlikten ödün vermeden her hafta kolayca bir ya da iki saat tasarruf sağlayabilir.
Müşterilerle keşif çalışmaları sırasında genellikle çok büyük miktarda bilgi topluyoruz: birden fazla departman, onlarca kullanıcı, dallanan süreçler, elektronik tablolar ve video anlatımlar. Bu, yangın hortumundan su içiyormuşsunuz gibi hissettirebilir.
Artık bu bilgileri düzenlemek için güvenli proje yönetimi yazılımlarından yararlanabiliyoruz; böylece hem 10.000 metrelik genel görünümü hem de ince ayrıntıları görebiliyoruz. Ayrıca müşteriye dönüp tekrar sormak zorunda kalmadan daha önce görüştüğümüz konulara hızla başvurmamızı sağlıyor.
Bu netlik ve verimlilik dengesi oyunun kurallarını değiştirdi. Şaşırtıcı olan, profesyonel hizmetlerde yapay zekânın ne kadar hızlı bir şekilde ikinci doğamız hâline geldiği; doğrusu onsuz nasıl çalıştığımı artık gerçekten bilmiyorum.
Şaşırtıcı olan, yapay zekânın ne kadar hızlı bir şekilde ikinci doğamız hâline geldiği; doğrusu onsuz nasıl çalıştığımı artık gerçekten bilmiyorum.
Teslimat Süresini Ortadan Kaldıran Gerçek Dünya Yapay Zekâ İş Akışları
İş akışlarındaki yaygın zorluklardan biri, gönderim sırasında bilgi eksik olmasıdır. Örneğin, isteklerin herhangi bir departmandan gelebileceği bir tasarım ekibini ele alalım. Tasarımcıların işlerini iyi yapabilmeleri için piksel boyutları, renk paletleri, ilham verici örnekler ve teslim tarihleri gibi ayrıntılara ihtiyaçları vardır. Bunlar olmadığında süreç yavaşlar.
Bunu, gönderimleri bir insana ulaşmadan önce inceleyen, Asana'da yapay zekâ destekli bir iş akışı oluşturarak çözdük. Önemli ayrıntılar eksikse yapay zekâ isteği işaretler, reddeder ve eksik bilgileri tamamlaması için göndereni etiketler. Görev ancak bu kontrolden geçtikten sonra bir tasarımcıya yönlendirilir.
Bu, eskiden zaman kaybına yol açan karşılıklı yazışmaları ortadan kaldırdı. Ayrıca tasarımcıları eksik isteklerle uğraşmaktan korudu. Artık yalnızca tamamen hazırlanmış ve kendileri için hazır olan işleri görüyorlar; bu da süreci hem hızlandırdı hem de daha az can sıkıcı hâle getirdi.
Yapay Zekâ Kontrolleri Ekleme Süreci: Adım Adım
Asana'nın yapay zekâ kontrolleri eklemek için yapay zekâ stüdyosu kural oluşturucusunu kullanma süreci adım adım şöyledir:
AI Studio'yu etkinleştirin
Yönetici Konsolunuzda AI özelliklerinin etkin olduğundan emin olun.
Bu özellik yalnızca güncel Business/Enterprise planlarında çalışır (eski plan katmanlarında çalışmaz).
Önceden oluşturulmuş "AI Studio → Eksik Bilgileri Kontrol Et" kuralını seçin.
Tetikleyiciyi Tanımlayın
“Bir görev projeye eklendiğinde” seçeneğini kullandık (genellikle bir form gönderimi).
Bunu tüm görevlere veya yalnızca belirli bir alım formundan gelen görevlere uygulayabilirsiniz.
AI Talimatlarını ("istemi") Ekleyin
AI Studio aracıları küçük GPT'ler gibi çalışır; onlara “iyi” olanın tam olarak nasıl göründüğünü söylersiniz.
“Yeterli bilgi” için temel tanımımız şunları içeriyordu:
Talebin açık bir açıklaması
Son teslim tarihi veya zaman aralığı
Diğer çalışmalarla olan bağımlılıklar
Bunu yaratıcı sürecimizi yansıtacak şekilde daha da özelleştirdik (ör. hedefler, kitle, video stili).
Eylemleri Yapılandırın
Bilgi eksikse AI:
Açıklama talep eden bir yorum ekler (en fazla 3–5 soru).
Hiçbir şeyin gözden kaçmaması için talep sahibine atanmış bir alt görev oluşturur.
Yeterli bilgi bulunursa görev olduğu gibi ilerler.
Modeli Seçin
Bu kullanım alanında, yoğun analiz yapmak yerine yalnızca sınıflandırma ve yönlendirme yaptığı için küçük ve düşük maliyetli bir model (GPT-4o Mini) kullandık.
Daha büyük modeller (Claude Opus, Sonnet 4), belgeler arası akıl yürütmeye veya karmaşık özetlere ihtiyacınız olmadığı sürece gereğinden fazladır.
Örnek Bir Gönderimle Test Edin
Belirsiz bir form gönderdik ("Küresel bir kampanya için yeni bir videoya ihtiyacımız var").
AI bunu eksik olarak işaretledi, kampanya hedeflerini, hedef kitleyi ve stili sordu ve talep sahibinin doldurması için bir alt görev oluşturdu.
Hatta talebe yön vermek için güncel pazarlama en iyi uygulamalarına atıfta bulundu.
Süreç bu kadar. Gönderimlerimizi eksik bilgiler açısından kontrol ediyor ve eksik bir şey varsa göndericiyi sürece dahil ediyor.
Satış ekibimiz, satış görüşmelerindeki bağlamı yakalayıp bunu kapsamı tanımlamak için bir başlangıç noktasına dönüştürmek üzere AI kullanıyor. Bu, çok zaman kazandırıyor ve çalışmalar başlamadan önce bile teslimat sürecine daha güçlü bir temel sağlıyor.
Ancak her şeyin uyumlu kalması söz konusu olduğunda, bu hâlâ esas olarak temel Asana kurulumumuz tarafından yönlendiriliyor. Durum, öncelikler ve sonraki adımlar hakkında görünürlük, herkesin aynı noktada kalmasını sağlıyor ve AI bunun yerini tutmuyor.
AI'ın gerçek değer kattığı alan özetler. Bir projeye hızlı bir genel bakış oluşturabilmek, yeni ekip üyelerini işe alıştırmayı veya biri yokken çalışmaları yeniden atamayı çok kolaylaştırıyor; onları manuel olarak bilgilendirmek gerekmiyor.
Uygulamada AI, ritüellerimizin yerini almaktan ziyade onların çevresinde bir destek katmanına dönüşüyor. Bağlam toplama ve bilgi aktarımını hızlandırırken, uyum ve karar alma açısından insan unsuru kritik önemini koruyor.
Ajan Tabanlı İş Akışları: Kararlar Değil, Taslaklar
Ajan tabanlı çıktılar bize bir taslak yapı sunuyor, ancak gerçek dünyadaki teslimat hâlâ insan tarafından geliştirme yapılmasını gerektiriyor.
Ayrıca AI denemeleri ni de ajan tabanlı iş akışlarıyla — sınırlı bir şekilde — yürütüyoruz.
İlk adım olarak, müşteri teslimatlarını yapılandırmak için çok faydalı olabilirler. Zorluk, hiyerarşi veya iş akışı tasarımı söz konusu olduğunda yapay zekânın nadiren her şeyi tamamen doğru yapmasıdır. Doğru yaptığında bile yapay zekânın hesaba katmadığı gerçek dünya durumları her zaman vardır.
Bu nedenle, aracılı çıktıları tamamlanmış ürünler yerine başlangıç noktaları olarak ele alıyoruz.
Bize tepki verebileceğimiz bir taslak yapı sunuyorlar; ardından kendi değerlendirmemiz ve müşteri bağlamıyla bunu geliştiriyoruz. Baştan zaman kazandırması açısından iyi ilerliyor, ancak uygulanabilir bir sisteme ulaşmak için insan katmanını hâlâ vazgeçilmez görüyoruz.
Cirface'in Yapay Zekâ Öncelikli Teslimat Sisteminin İçinde
Temel sistemimiz proje yönetimi için Asana, zaman takibi için Harvest, iş birliği için Slack, Google Workspace, Fellow ve Miro etrafında oluşturuldu. Bunlar her şeyin ilerlemesini sağlayan sabit unsurlar.
Geçtiğimiz yıl, özellikle yapay zekâ destekli bir not alma aracı olarak Fellow kullanımımızı iki katına çıkardık. Bu, ek yük oluşturmadan konuşmaları kaydetmek ve yapılandırmak açısından gerçekten önemli bir kolaylık sağladı. Hatta ekibimize en çok zaman kazandıran tek bir araç varsa, o da Fellow.
Çok miktarda bilgiyi hızlıca anlamam ve içinde yolumu bulmam gereken bazı durumlarda Notebook LM'i kullanmaya da başladım.
Miro'nun bir görev yönetimi aracı olarak gelişimi yapay zekâ odaklı olmadı; ancak iş birliğini daha sorunsuz ve sezgisel hâle getiren güncellemeleri istikrarlı bir şekilde kullanıma sundular. Bu da Miro'yu süreçlerimizde değerli tutmaya devam etti.
Pisti Temizlemek: Yapay Zekânın En Fazla Değer Sağladığı Alanlar
Şu anda yapay zekâ desteğine en uygun alanlar, bilgilerin toplanmasını, şekillendirilmesini ve kontrol edilmesini içerenler. Yapay zekâ destekli özetlerden, özet bilgilerden, çevirilerden, genel bakışlardan ve iş bir insana devredilmeden önce hiçbir şeyin eksik olmadığından emin olan filtrelerden büyük değer elde ediyoruz.
Bunlar eskiden tekrarlı ve zaman alıcı olan görevlerdi; artık çok daha az hatayla saniyeler içinde tamamlanıyorlar. Yapay zekânın hâlâ sınırlı kaldığı alanlar, gerçek değerlendirme, yaratıcılık veya incelik gerektiren her şey.
Örneğin departmanlar arasındaki politikayı anlamak, paydaşları farklı şekillerde etkileyen ödünleşimleri değerlendirmek veya bir müşterinin talebinin gerçekten ihtiyaç duyduğu şeyle tam olarak örtüşmediğini fark etmek. Bu tür bir muhakeme hâlâ insan dokunuşu gerektiriyor.
Yapay zekâ en iyi pisti temizleme işini yapar: Bilgiyle ilgili ağır yükü üstlenir ve insanların bağlam ile empati gerektiren yorumlama, danışmanlık ve karar alma süreçlerine odaklanmasını sağlar.
Yapay Zekâ Destekli Teslimatın Geleceği: Korku ve Gerçeklik
Yapay zekâ proje yöneticilerinin veya teslimat liderlerinin yerini almayacak, ancak rollerinin görünümünü tamamen yeniden şekillendirecek. Yapay zekâ veri işleme, güncellemeler hazırlama ve eksikleri kontrol etme gibi girdilerin çoğunu üstlenirken insanlar neredeyse tamamen daha yüksek değerli çıktılara odaklanacak.
Bu, yaratıcılık, değerlendirme, empati ve bağlama dayalı karar almanın teslimat rollerinin temelini oluşturacağı anlamına geliyor.
Brandon'ın İpucu
Korkulan şey yerini alma, ancak gerçeklik orkestrasyondur. Yapay zekâ sistemleri yönetecek; insanlar ise makinelerin yapamayacağı şekilde işleri yönlendiren, onaylayan ve uyumlu hâle getiren kişiler olmaya devam edecek.
Direksiyonu Devretmeden Yapay Zekâyı Kullanın
Tavsiyem, test etmeyi sürdürmeniz ve işinizi kolaylaştırmanın bir yolu olarak yapay zekâyı kullanmaya açık olmanız.
Şu anda zaman kazanmak ve zihinsel alan açmak için en büyük fırsatlardan biri ve çoğu dijital rol için kısa süre içinde temel bir gereklilik hâline geleceğine inanıyorum. Ne kadar erken aşinalık kazanırsanız, o kadar iyi bir konumda olursunuz.
Ve aynı zamanda kendi muhakemenize güvenin. Herkes “uyum sağla ya da geride kal” diyor, ancak her kullanım alanı anlamlı değildir ve her çözüm güvenilir değildir.
Amaç, direksiyonu tamamen devretmek değil, sunumu geliştirmek için yapay zekâ kullanmaktır.
İletişime geçin!
Daha fazla görüşmek veya tavsiye almak isteyen herkes, LinkedIn üzerinden Brandon'a özel mesaj gönderebilir. Ayrıca Cirface'e de göz atın!
