Deneyimli Bir Proje Yöneticisi Teslimatı Yapay Zekâyla Nasıl Güçlendiriyor
Deneyimli bir proje yöneticisi yapay zekâyı kıdemsiz bir ekip üyesi gibi görmeye başladığında ne olur? Bu makale, yapay zekânın günlük proje teslimatı çalışmalarını nasıl değiştirdiğini; proje yönetimini daha kolay, daha anlaşılır ve gerçek sonuçlara çok daha fazla odaklanmış hâle getirdiğini inceliyor.
Melissa Khan-Blackmore
Kurumsal Proje Yönetim Ofisi ve Program Lideri
Yapay zekâ, proje yöneticiliğinin değerini değil, düşük değerli işlerini ortadan kaldırır: Yapay zekâ notları, durum güncellemelerini, örüntü tespitini ve raporlamayı üstlenerek proje yöneticilerinin muhakemeye, önceliklendirmeye ve paydaşların uyumlandırılmasına odaklanmasını sağlar.
Hafif ve merkezi bir teslimat yaklaşımı, süreç ağırlıklı proje yönetiminden daha etkilidir: Tek bir yapay zekâ destekli doğru bilgi kaynağına (panolar ve özetler) geçmek; yönetişimden ödün vermeden sunumların, risk-varsayım-sorun-bağımlılık günlüklerinin ve dağınık belgelerin yerini alır.
Yapay zekâ risk yönetimini güçlendirir, ancak sorumluluk insanlarda kalır: Yapay zekâ riskleri ortaya çıkarma, kümelendirme ve izleme konusunda başarılıdır; insanlar ise risk iştahını tanımlar, politik süreçleri yönetir ve devam etme veya etmeme yönündeki nihai kararları alır.
Melissa Khan-Blackmore, teknoloji, sağlık hizmetleri ve eğitim alanlarını kapsayan deneyime sahip, deneyimli bir proje yöneticisidir. Şu an odağı büyüme projeleri ve ölçeklenebilir dijital çözümler geliştirmek — ve bunları hayata geçirmek için yapay zekâdan yararlanıyor.
Melissa ile günlük iş akışlarında yapay zekâyı nasıl kullandığının tüm ayrıntılarını öğrenmek için konuştuk. İşte detaylar.
İyi fikirlerin hayata geçirilen sonuçlara dönüşmesini sağlamak
Ben Melissa Khan-Blackmore. Teknoloji, sağlık hizmetleri yönetimi, veterinerlik, pazarlama ve birleşme & satın alma alanlarında projelere liderlik eden, PMP sertifikalı bir proje yöneticisiyim ve 15 yıllık deneyime sahibim.
Continue Reading for Free
Create a free account to finish this article, plus get ongoing access to timely insights and practical resources.
Have an account? Log In
Şu anda eğitim sektöründe iş operasyonlarına ve büyüme projelerine, ayrıca sağlık teknolojisinde uygulama projelerine liderlik ediyorum. Klinik ve ticari ihtiyaçların ölçeklenebilir dijital çözümlere dönüşmesini sağlıyorum. Yani farklı şirketler için tamamen farklı iki tür proje/program yürütüyorum.
Tüm bunlarda işim aslında liderlikten kaynaklanan karmaşık gereksinimleri netleştirmek, çok sayıda farklı paydaşı yönetmek ve iyi fikirlerin proje yönetimi yöntemleri aracılığıyla gerçekten hayata geçirilen sonuçlara dönüşmesini sağlamakla ilgili.
Yapay zekâ ekiplerin yalın proje yönetimine geçişine nasıl yardımcı oluyor?
Kariyerime büyük MS Project planları, Excel'de RAID günlükleri ve uzun haftalık durum sunumlarıyla yürütülen oldukça geleneksel şelale proje yönetimi anlayışıyla başladım. Hızla değişen dijital/çevik ortamlarda bu ek yük kısa sürede bir engel hâline geldi ve değer yaratmak yerine sürece fazla odaklandığımı fark ettim.
İşte bu nedenle yalın proje yönetimi yöntemlerine geçiş yapmak çok önemli. Sektör de bu yönde ilerliyor. Artık hiç kimse süreçlerle ağırlaştırılmış sistemlerle uğraşmak istemiyor.
Yapay zekâ bu geçişi kolaylaştırıyor çünkü angarya işleri üstleniyor; böylece paydaşlarınızın tanımladığı şekilde değer sunabiliyorsunuz.
Benim için bu geçiş, işleri dağınık belgeler yerine tek ve sürekli güncel bir panoda merkezileştirmek şeklinde gerçekleşti. Örneğin ekipleri, Birikmiş İşler, Bu Ay, Bu Hafta, Devam Ediyor, Engellendi ve Tamamlandı gibi sütunlara sahip Kanban tarzı bir araca taşıdım. Riskler, kararlar ve bağımlılıklar aynı alan içinde takip ediliyor. Eski Gantt çizelgesinden yalnızca gerçekten kritik kilometre taşlarını içe aktardım, yeni panoyu kısa bir süre paralel olarak yürüttüm ve paydaşlar rahat ettikten sonra ayrı RAID günlüğü ile slayt sunumlarını kullanımdan kaldırdım. Sonuç, birbirleriyle yarışan beş farklı sürüm yerine tek bir doğru bilgi kaynağı oldu.
İletişim ve yönetişim de basitleşti. Yoğun sunumlar hazırlamak yerine, farklı kitlelere yönelik kısa güncellemeler taslağı oluşturmak için pano + yapay zekâ kullanıyorum.
Sonuç olarak yapay zekâ, değerimin bütün gün tabloları güncellemekte değil, muhakeme, uyum ve değişim yönetiminde olduğunu çok açık bir şekilde gösterdi!
Yapay zekâ modern proje liderliğini ve teslimatını nasıl değiştiriyor?
Yapay zekâ benim rolümü de etkiliyor. Günümüzde rolüm kesinlikle çok daha az not alma, görev takibi, durum güncelleme ve hatta genel proje planlaması gerektiriyor. İş sorunlarını derinlemesine incelemek ve daha üst düzey stratejik hedeflerle bağlantı kurmak için çok daha fazla zamanım oluyor.
Teslimat tarafında yapay zekâ artık projeleri yürütme biçimimize işlenmiş durumda. Müşteri görüşmelerini özetlemek, paydaş geri bildirimlerini gruplandırıp kalıpları bulmak ve proje çıktılarımıza dayanarak gereksinimlerin, proje planlarının/zaman çizelgelerinin ve hatta iletişim metinlerinin ilk taslaklarını hazırlamak için yapay zekâyı kullanıyoruz. Örneğin toplantı notlarını ve Jira biletlerini bir durum sunumuna dönüştürmek için saatler harcamak yerine, yapay zekâ bana bir taslak sunuyor ve kalıpları ya da riskleri öne çıkarıyor — ben de zamanımı doğrulama, önceliklendirme ve işletme açısından gerçekten neyin önemli olduğuna karar verme işlerine ayırıyorum.
Temel olarak manuel durum raporlamaya, belgeleri düzenlemeye, aynı güncellemeyi farklı kitleler için elle yeniden çevirmeye ve neler olduğunu anlamak için verileri didik didik incelemeye daha az zaman ayırıyorum.
Bu da müşterilerimle, ekibimle veya işletme yöneticileriyle iletişim kurmak; süreçleri iyileştirmek ya da proje fikirlerini geliştirmek gibi yaratıcı işler yapmak ve strateji oluşturmak gibi daha yüksek katma değerli çalışmalara daha fazla zaman ayırmamı sağlıyor.
Sonuç olarak yapay zekâ, değerimin bütün gün tabloları güncellemekte değil, muhakeme, uyum ve değişim yönetiminde olduğunu çok açık bir şekilde gösterdi! — tabloları bütün gün güncellemekte değil!
Yapay zekâ birden fazla paydaşı kapsayan karmaşık bir kullanıma sunma sürecini nasıl basitleştirdi?
İşte bir örnek. Büyük ve sıkı şekilde düzenlemelere tabi bir kuruluş için ürünün kullanıma sunulmasına liderlik ediyordum. Operasyonlar, BT, son kullanıcılar, tedarikçi mühendisleri ve kurum içi ve dışındaki yöneticiler gibi çok sayıda hareketli parça vardı; tüm geri bildirimler de e-posta, sohbet, biletler ve toplantı notları arasında dağılmış durumdaydı. Öyle bir noktaya gelmişti ki asıl işim yalnızca şikâyetleri, sorunları ve talepleri ele almak olmuştu.
Zaten kullandığımız araçların üzerine yapay zekâ katmanı ekleyen hafif bir sistem kurduk:
- İş yönetimi, Asana/Jira tarzı panolarda yürütülüyordu.
- Destek talepleri, ortak bir e-posta gelen kutusu ve dahili bir sohbet kanalı üzerinden ilerliyordu.
- Toplantı notları ve değerlendirmeler ortak bir belgede tutuluyordu.
Bu ham metni bir yapay zekâ çalışma alanına aktarıp şunları yapmasını istedim:
- Sorunları temalar altında gruplandırması
- Yüksek riskli veya güvenlik açısından kritik görünen her şeyi işaretlemesi
- Farklı paydaş grupları için durum güncellemeleri oluşturması
Bunu haftada iki kez yaptım ve hâlâ yapıyorum. %100 kusursuz değil, ancak analiz yapmak ve farklı taleplerle ilgilenmek için harcadığım saatleri kurtarıyor.
Çaba ve sonuçlar açısından:
- İlk seferde iş akışını tasarlamak belki 2–3 saatimi aldı.
- Haftalık önceliklendirme çalışmam, biletleri inceleyip özetleri yeniden yazdığım yaklaşık yarım günden, yaklaşık 50 dakikalık inceleme ve karar verme sürecine dönüştü.
- Bu süreç, her paydaş grubundan gelen HER ŞEYİ özetleyip kaydetmeme ve riskleri daha kolay fark etmeme gerçekten yardımcı oluyor.
Bu nedenle yapay zekâ araçlarının proje yöneticisinin yerini almadığını düşünüyorum; bunun yerine, düşük değerli manuel işlerin büyük bir kısmını ortadan kaldırarak zaten karmaşık olan ortamlarda önceliklendirmeye, paydaş uyumuna ve net, zamanında kararlar almaya daha fazla zaman ayırmamı sağlıyorlar.
Proje yöneticileri yapay zekâ ile tekrarlayan teslimat işlerini nasıl otomatikleştirebilir?
Yapay zekâyı; tekrarlanabilir, metin ağırlıklı veya örüntü tabanlı her şeyin ilk taslağını hazırlayan, kıdemsiz bir ekip üyesi olarak görmeye başladım. Ardından editör ve karar verici olarak devreye giriyorum. Bu bakış açısı, her alandaki teslimat biçimimi yeniden şekillendiriyor:
- Tekrarlayan ve idari görevler: Toplantı notları ve özetleri hazırlamak, aksiyon maddelerini etiketlemek ve bunları okunabilir biçimlere dönüştürmek.
- Durum raporları: Bilet ilerlemesine, paydaş güncellemelerine ve proje kilometre taşlarına dayanarak ilk taslakları oluşturmak.
- Görev takibi: Geciken maddeler veya onaylar için paydaşları harekete geçirecek akıllı hatırlatmalar ve kontroller. Bunları yapay zekâ proje yönetimi aracınızdan otomatikleştirin; ben Asana AI kullanıyorum.
- İletişimi kişiselleştirme: Aynı güncellemeyi farklı tonlara ve biçimlere (ör. yönetici özeti, ekip düzeyinde ayrıntı vb.) dönüştürmek.
- Ham girdilere dayanarak müşteriye yönelik iletişim metinleri veya sunum dosyaları hazırlamak
- Örüntü tanıma: Geri bildirimleri, biletleri, güncellemelerdeki duygu durumunu veya yanıt örüntülerini analiz ederek engelleri ya da riskleri fark etmek.
- Temaları ekipler veya kullanıcılar genelinde öne çıkarmak için özellik taleplerini ya da şikâyetleri gruplandırmak: Bu, ürün geliştirmede harika sonuç verir.
- Belgeleme ve bilgi yönetimi: Dağınık belgeleri düzenli bir bilgi tabanında organize etmek.
- Transkriptleri veya ham notları kullanarak standart işletim prosedürleri (SOP'ler) ve süreç akışları hazırlamak ya da güncellemek.
- Planlama ve öngörü: Üst düzey hedeflere veya iş listesi girdilerine dayanarak Gantt şemaları, yol haritaları veya sprint planları hazırlamak.
- Jira, Confluence veya Slack gibi araçlardaki erken sinyallerden kaynak ihtiyaçlarını ya da zaman çizelgesi gecikmelerini öngörmek.
- Sprintler veya iş akışları genelindeki performans eğilimlerini belirlemek.
Yapay zekâ risk yönetimini nasıl dönüştürebilir ve dönüştürmelidir?
Yapay zekâ, risk planlaması yapma biçimimizi kökten değiştirebilir ve değiştirecektir. Aynı zamanda riski doğal olarak azaltacaktır. Ancak gerçek anlamda insan yargısı ve sorumluluk gerektiren unsurların yerini alamaz.
İnsanların hâlâ şunları yapması gerekir:
- Risk iştahını belirlemek: Başka bir deyişle, “kötü”nün gerçekte ne anlama geldiğini düşündüğümüzü tanımlamak.
- Son kararları vermek: Kabul etme/kaçınma/aktarma, devam etme-etmeme ve bütçe/kapsam arasındaki ödünleşimler.
- Verilerde hiçbir zaman net biçimde görünmeyen insan ve politika kaynaklı riskleri yönetmek: Paydaş direnci, güven sorunları, tedarikçi güvenilirliği ve sorumluların riskleri gerçekten azaltmasını sağlamak için müzakere etmek.
Proje risk yönetiminde yapay zekânın öne çıktığı nokta, yoğun emek gerektiren işlerdir:
- Notlardan/taleplerden/belgelerden riskleri çıkarmak.
- Yinelenenleri kaldırıp kategorilere ayırmak.
- Açık neden-olay-etki ifadeleri hazırlamak.
- Olasılık/etki puanlaması önermek.
- Azaltma önlemleri, tetikleyiciler ve acil durum planları önermek.
- Eğilimleri ve erken uyarı sinyallerini izlemek.
- Risk günlüğünü yöneticilere sunulmaya hazır “en önemli riskler + sizden ihtiyacım olanlar” güncellemelerine dönüştürmek.
Kısacası, insanların gerçekliği doğrulaması ve neyin önemli olduğuna karar vermesi gerekir. Yapay zekâ daha doğru olmamıza ve riskleri daha güvenilir şekilde taramamıza yardımcı olabilir.
Tüm bunlar söylenmişken, paydaşlar ve sponsorlar, tüm verilere sahip olan bir yapay zekâ modelinden (kapalı kaynaklı olsa bile) korkabilir; bu nedenle çoğu zaman itirazlarla karşılaşılır. Dolayısıyla risk yönetimi yapay zekânın işi olmalıysa da, uygulamada durum her zaman böyle değildir.
Gerçek proje ortamlarında gizlilik ve kapalı kaynaklı yapay zekâ neden önemlidir?
Birçok kişi yapay zekâya karşıdır. Verileri “çalmasından” gerçekten korkuyorlar. Bunun haklı bir endişe olabileceğini düşünüyorum. Her şeyde olduğu gibi dikkatli olmazsanız dezavantajlar vardır.
Kapalı kaynaklı bir yapay zekâ kullanıyorsanız, bu çok daha güvenlidir. Her şey, sistemi nasıl kurduğunuza bağlıdır. Kurum içinde de gizliliğe ihtiyaç duyabilirsiniz. Örneğin İK, geliştirmenin kullandığı kapalı kaynaklı aracın aynısını kullanıyorsa, gizli İK verilerinin kuruluşun diğer bölümlerine sızma ihtimali vardır.
Bu nedenle, yapay zekâ konusunda bilgili ve yapay zekâ sistemlerinizin kurum içinde tam olarak nasıl kurulduğunu denetleyen bir veri gizliliği sorumlusuna sahip olmanın önemli olduğunu düşünüyorum.
Birçok kişi yapay zekâya karşıdır. Verileri “çalmasından” gerçekten korkuyorlar. Bunun haklı bir endişe olabileceğini düşünüyorum. Her şeyde olduğu gibi dikkatli olmazsanız dezavantajlar vardır.
Pratik bir yapay zekâ teknoloji yığını daha hızlı ve daha akıllı teslimatı nasıl destekler?
İşte teslimat teknoloji yığınım:
- MS Copilot: Günlük e-postalar, notlar ve görevlerimin özetlenmesi. Bu araç iş yerindeki Microsoft 365'imin üzerinde çalışıyor.
- Fathom: Notlar, kayıtlar ve takip maddeleri
- Asana: Proje yönetimi planlaması, görev takibi ve program tahmini
- SuperPrompt: İstem oluşturma konusunda yardım
- Jasper AI: Pazarlamayla ilgili her şey
Copilot'u çok seviyorum. Çalıştığım her şirketin bunu kullanmasını isterdim. E-postalarınızdan, toplantı notlarınızdan, belgelerinizden vb. tüm verilerinizi çekebilir ve temelde ikinci bir beyin gibi çalışır. Verimliliğimi 5 kat artırıyor.
Çalıştığım girişimlerden birinde artık Asana yapay zekâ özelliğini kullanıyoruz. Bu, proje planınızın üzerinde çalışan ChatGPT'ye sahip olmak gibidir; tek fark, gerçek görevlerinizi, tarihlerinizi, bağımlılıklarınızı, güncellemelerinizi ve zaman çizelgelerinizi gerçekten okumasıdır. Bu yapay zekâ aracısı şunları yapabilir:
- Planınız ve notlarınız üzerinde bir “yapay zekâ risk taraması” yaparak sessizce zaman çizelgesi veya teslimat riskine dönüşen durumları işaretlemek.
- Nelerin değiştiğini, nelerin engellendiğini ve paydaşlardan neye ihtiyaç duyduğunuzu vurgulayan akıllı durum güncellemeleri ve proje özetleri hazırlamak.
- Tüm bu proje karmaşasını temiz, yöneticilere sunulmaya hazır raporlamaya dönüştürmenize yardımcı olmak.
En iyi yanı, bir şey geciktiğinde bağımlılık etkilerini tespit etmek, planları daha hızlı güncellemenize yardımcı olmak ve hatta sistemin doğru sonraki adımları otomatik olarak önermesini sağlayan kodsuz yapay zekâ iş akışlarını desteklemek gibi can sıkıcı operasyonel işlerde de yardımcı olabilmesidir.
Proje yöneticileri yapay zekâyı neden benimsemeli, ondan korkmamalı?
Proje yöneticisinin rolü şimdiden değişiyor ve yapay zekâyla birlikte gelişmeye devam edecek. Bu nedenle tavsiyem basit: Yapay zekâyı benimseyin, ondan korkmayın.
Gizli veriler için kapalı kaynaklı bir yapay zekâ kullanın.
Ha, ayrıca yapay zekâ işinizi elinizden almayacak!
Takip edin
Melissa'yı iyi fikirleri somut sonuçlara dönüştürmeye devam ederken LinkedIn, Instagram ve TikTok'ta takip edebilirsiniz.
Dijital Proje Yöneticisi'nde daha fazla uzman röportajı sizleri bekliyor!
