İnsan–Yapay Zekâ Hibrit Teslimi İsteğe Bağlı Değil—Bir Robotik Ürün Lideri Nedenini Açıklıyor

Teknik uygulamayı etik ve stratejik liderlikle birleştirme konusunda tutkuluyum; ekiplerin etkili ürünler sunmasına yardımcı olurken gelişmekte olan teknolojilerde sorumlu inovasyonu ilerletiyorum.

Teslimat ritüelleri, manuel denetimden çok yorumlama, muhakeme ve stratejik yönlendirmeyle ilgilidir. Yapay zekâ bir yardımcı pilot gibi hareket eder; analiz ve örüntü tanımayı üstlenirken vizyonu, etiği ve iş birliğini insanlar yönlendirir.

Share This Quote on:

• Share on Twitter
• Share on LinkedIn
• Share on Facebook

Kateryna Portmann

ANYbotics'te Kıdemli Ürün Yöneticisi

You should also read

• Proje Yöneticileri: İşinizden Nefret Ettiğinizde Ne Yapmalısınız

• 7 Proje Yöneticisinin Günlük Görevi: PY’ler Her Gün Ne Yapar?

• Yapay Zekâ Bu Teslimat Yöneticisini Kurucuya Dönüştürdü

Yapay zekâ ürün yönetimini ve proje teslimini nasıl yeniden şekillendiriyor?

Proje tesliminde yapay zekâya ilişkin rolüm ve yaklaşımım önemli ölçüde gelişiyor. Daha önce manuel olarak yürütülen veya izleme ve raporlamaya odaklanan görevler giderek otomatikleştiriliyor. Bu da durum güncellemeleri, temel görev koordinasyonu veya rutin KPI'ların izlenmesi gibi idari işlere daha az zaman ayırdığım anlamına geliyor.

Aynı zamanda, insan muhakemesi ile stratejik planlamada yapay zekânın en fazla değer kattığı alanlara daha çok odaklanıyorum: ürün stratejisini tanımlamak, yapay zekâyı robotik sistemlere sorumlu biçimde entegre etmek, düzenleyici ve etik hususları öngörmek ve işlevler arası ekipleri yenilikçi çözümler üzerinde uyum içinde çalışacak şekilde yönlendirmek.

Daha genel olarak proje teslimi artık verilerle desteklenen karar vermede yapay zekâya, yapay zekâ etiğine ve uyarlanabilir planlamaya daha fazla önem verilmesini gerektiriyor. Ekiplerin daha hızlı yineleme yapması, önceliklendirme için yapay zekâ destekli içgörülerden yararlanması ve gelişen teknolojik ve düzenleyici koşullara proaktif biçimde yanıt vermesi bekleniyor. Rolüm, öncelikli olarak görevleri yönetmekten, inovasyonu sorumlu bir şekilde koordine etmeye ve yapay zekâ girişimlerinin güvenlikten, uyumdan veya güvenden ödün vermeden gerçek değer yaratmasını sağlamaya doğru kayıyor.

İnsan denetimli sistemler yapay zekâ destekli proje teslimi için neden kritik?

Başlangıçta yapay zekânın esas olarak proje ilerlemesini izlemek veya rapor oluşturmak gibi rutin işleri otomatikleştireceğini düşünüyordum. Ancak gördüğüm şu oldu: Yapay zekâ, daha akıllı kararları yönlendiren örüntüleri vurgulama, riskleri öngörme ve içgörüleri ortaya çıkarma konusunda gerçekten çok başarılı.

Örneğin Sandbox AI projesinde yapay zekâ araçları yalnızca verileri daha hızlı analiz etmemize yardımcı olmakla kalmadı; aksi takdirde gözden kaçırabileceğimiz ince uyum ve operasyonel riskleri de ortaya çıkardı. Bu durum, iş akışlarını nasıl yapılandırdığımızı, görevleri nasıl önceliklendirdiğimizi ve paydaşlarla nasıl etkileşim kurduğumuzu yeniden düşünmemizi gerektirdi.

Genel olarak teslimatın desteklenmeye en uygun görünen yönleri, veri yoğun, tekrarlayan veya öngörüye dayalı proje görevi otomasyonunda yapay zekâ kullanımıdır. Bunun anlamı şu:

• İlerleme takibi ve raporlama: Yapay zekâ, birden fazla ekipten gelen güncellemeleri otomatik olarak birleştirebilir, darboğazları öne çıkarabilir ve gerçek zamanlı olarak gösterge tabloları oluşturabilir.
• Risk belirleme ve senaryo planlama: Makine öğrenimi modelleri, yapay zekâ risk yönetiminde rol oynar. Bu modeller, olası gecikmeleri, kaynak çakışmalarını veya uyumluluk risklerini gerçekleşmeden önce tahmin etmek için proje verilerini analiz edebilir.
• Önceliklendirme ve kaynak tahsisi: Kaynak yönetiminde yapay zekâ, geçmiş verilere ve proje kısıtlarına dayanarak görevlerin en uygun sıralamasını veya kaynakların yeniden dağıtılmasını önerebilir.

Uygulama genellikle yapay zekâ destekli proje analitiğinin Jira, Asana gibi proje yönetimi araçlarına veya özel dahili sistemlere entegre edilmesini içerir. Tahmine dayalı modelleme için geçmiş proje verilerini işleyen ve yeni girdilerle sürekli olarak gelişen hafif makine öğrenimi işlem hatları kullanabiliriz.

Bununla birlikte, insan muhakemesi bazı alanlarda hâlâ vazgeçilmezdir:

• Etik ve mevzuata ilişkin karar alma: Nelerin izin verilebilir, sorumlu ve uyumlulukta yapay zekâ ile daha geniş kurumsal değerlerle uyumlu olduğunu belirlemek.
• Paydaş iletişimi ve müzakere: Paydaş yönetiminde yapay zekâ konuşma noktaları önerebilir; ancak incelikli görüşmeler ve uzlaşma oluşturma empati ve ikna becerisi gerektirir.
• Stratejik planlama ve yenilik: İnsanlar, yapay zekâ içgörülerini bağlam içinde yorumlamalı, ödünleşimlere karar vermeli ve uzun vadeli vizyonu şekillendirmelidir.

Kısacası, insan muhakemesi hâlâ gereklidir. Bu kritik bir unsurdur. Proje yönetiminde yapay zekâ, verimlilik ve içgörü için güçlü bir kuvvet çarpanıdır; ancak karmaşık, stratejik ve değer odaklı kararların kontrolünü insanlar ellerinde tuttuğunda en iyi şekilde çalışır.

Kateryna'nın ipucu

İnsan muhakemesi hâlâ gereklidir. Bu kritik bir unsurdur. Yapay zekâ, verimlilik ve içgörü için güçlü bir kuvvet çarpanıdır; ancak karmaşık, stratejik ve değer odaklı kararların kontrolünü insanlar ellerinde tuttuğunda en iyi şekilde çalışır.

Hafif teslimat sistemleri neden her zaman işe yaramaz?

Donanım ve robotik alanlarında geleneksel proje yönetimi yöntemlerinden uzaklaşmanın her zaman kolay olmadığını belirtmek önemlidir — fiziksel sistemlerin uzun tedarik süreleri, sıkı bağımlılıkları ve dikkatli planlama gerektiren güvenlik veya uyumluluk kısıtlamaları vardır. Yinelemeli esneklik, tamamen yazılım projelerine kıyasla daha sınırlıdır.

Bununla birlikte, Robotikte Kadınlar gibi girişimlerde daha hafif ve çevik yaklaşımları deneme fırsatı bulduk. Örneğin, gönüllüler ve katılımcılar arasındaki hızlı koordinasyon için Slack — ve yapay zekâ özelliklerini — kullanıyoruz. Bu sayede programlar üzerinde yineleme yapabiliyor, geri bildirim toplayabiliyor ve girişimleri geleneksel bir yukarıdan aşağıya planlama yaklaşımına kıyasla çok daha hızlı şekilde ayarlayabiliyoruz.

Dolayısıyla, donanım projeleri genellikle yapılandırılmış süreçler gerektirse de hafif sistemler topluluk odaklı veya işlevler arası girişimlerde başarılı olabilir; bu da daha hızlı uyum sağlamayı, daha yüksek katılımı ve sürekli iyileştirmeyi mümkün kılar.

Karmaşıklığın üstesinden gelen modern teslimat sistemlerine gerçek hayattan bir örnek

Yapay zekâ teslimatının uygulamadaki iyi bir örneği şöyledir. Sandbox AI projesiyle birden fazla paydaşı, mevzuat kısıtlamalarını ve son teknoloji yapay zekâ sistemlerini içeren son derece karmaşık bir ortamda yol aldık. Proje, kamu sektörü uygulamalarında güvenli, uyumlu ve yenilikçi yapay zekâ kullanımlarını araştırmayı amaçlıyordu; bu da teslimat hızını yönetişim ve etik ile dengelemeyi gerektiriyordu.

Kurulum ve yaklaşım:

• Mühendisler, politika uzmanları, hukuk danışmanları ve yapay zekâ etikçilerinden oluşan işlevler arası bir çekirdek ekip kurduk.
• Çevik teslimat sistemlerini kullandık; sprint planlaması için Jira'dan, dokümantasyon için Confluence'dan ve iş birliğine dayalı tasarım atölyeleri için Miro'dan yararlandık.
• Risk analizi ve senaryo simülasyonları için yapay zekâ destekli araçlar entegre edildi; bu sayede yapay zekâ destekli süreçleri gerçek dünya ortamlarında kullanıma sunmadan önce sonuçları modelleyebildik.

Yürütme:

• Uyumluluk ve etik çerçeveleri test etmek için küçük ölçekli prototiplerle başladık; hem teknik performansa hem de düzenleyici geri bildirimlere dayanarak her hafta yineleme yaptık.
• Düzenli paydaş değerlendirme oturumları yönetişim standartlarıyla uyumu sağlarken, yapay zekâ analizleri potansiyel uyumluluk risklerini ortaya çıkmadan önce belirledi.

Sonuçlar:

• ISO 42001 için hazırlık düzeyi değerlendirildi
• Çıkarılan dersler doğrudan AI House Davos 2025 beyaz kitabına aktarıldı; burada daha geniş sektör kullanımı için on bir temel yönetişim unsurunu derledik.

Bu proje, modern teslimat sistemlerinin ve yapay zekâ destekli araçların karmaşıklığı yönetebileceğini, yinelemeyi hızlandırabileceğini ve yüksek derecede belirsizlik içeren ortamlarda bile etik ve düzenleyici uyumluluğu koruyabileceğini ortaya koydu. Zorlu projelerde başarıyla ilerlemek için yapılandırılmış teslimat uygulamalarını yapay zekâ içgörüleriyle birleştirmenin değerini pekiştirdi.

İş birliğini güçlendiren ve sürtüşmeyi azaltan teknoloji yığını

Şu anda doğum iznindeyim; bu nedenle son birkaç aydır günlük proje teslim süreçlerinde doğrudan yer almadım — ayrıca yapay zekâ o kadar hızlı ilerliyor ki ANYbotics'teki en güncel araç kararlarının tümüyle ilgili doğrudan deneyimim varmış gibi konuşmam haksızlık olur.

Bununla birlikte, Women in Robotics ile yaptığım çalışmalar sayesinde proje teslimi ve iş birliğindeki eğilimleri takip etmeyi sürdürdüm. Bu bağlamda teknoloji yığını çoğunlukla iş birliği ve bilgi paylaşımı araçları etrafında şekilleniyor:

• İletişim ve koordinasyon için Slack: Bu yapay zekâ iş birliği aracı, küresel ekiplerin bağlantıda kalmasına ve e-posta yoğunluğunun azaltılmasına yardımcı oluyor. Uzun ileti dizilerini ve kanalları özetlemek için Slack'in yerleşik yapay zekâ özelliğini kullanıyorum; bu, özellikle devam eden konuşmalara katılırken veya farklı konumlara dağılmış ekipler arasında eşgüdüm sağlarken çok faydalı oluyor. Ayrıca hızlı yanıt taslakları oluşturmak veya güncellemeleri daha anlaşılır hâle getirmek için yeniden ifade etmek amacıyla da kullanıyorum. Etkisi temel olarak daha hızlı bağlam değiştirme ve ekip genelinde daha tutarlı iletişim şeklinde görülüyor.
• Özellikle atölyeler, beyin fırtınaları ve birlikte tasarım oturumları için görsel iş birliğinde Figma: Figma'nın yapay zekâ özellikleriyle ilk kullanıcı arayüzü varyasyonlarını oluşturuyor, yerleşim seçeneklerini inceliyor ve tasarım bileşenlerini otomatik olarak belgeliyorum. Erken aşamadaki fikir geliştirme sürecini hızlandırıyor ve görsel yönlendirmeyi  paydaşlarla sürecin çok daha erken bir aşamasında paylaşmamı sağlıyor. Ancak yapay zekâ tarafından oluşturulan varyasyonlar nihai değil — tasarım tartışmalarını başlatmaya ve yineleme süresini azaltmaya yardımcı oluyorlar.
• Belgeleme, girişimleri takip etme ve içgörüleri tüm üyelerin kolayca erişebileceği hâle getirme için Notion: Notion AI günlük iş akışımın bir parçası. Bu yapay zekâ görev yöneticisini proje belgeleri ve toplantı notları hazırlamak, uzun araştırma belgelerini veya görüşmeleri özetlemek, ham beyin fırtınalarını yapılandırılmış planlara ya da eylem maddelerine dönüştürmek ve içeriği hedef kitleye göre farklı tonlarda yeniden yazmak için kullanıyorum. En büyük etkisi zaman tasarrufu: yapılandırılmamış bilgileri açık ve paylaşılabilir bir şeye dönüştürmek artık eskisine kıyasla çok daha kısa sürüyor.

Geçtiğimiz yıl, özellikle hibrit çalışma norm hâline gelirken ekiplerin eşzamansız iş birliğini ve şeffaflığı kolaylaştıran araçlara daha fazla yöneldiğini fark ettim. Notion gibi araçların değeri büyük; çünkü üyelerin saat dilimlerinden bağımsız olarak katkıda bulunmasına ve çalışmaları incelemesine olanak tanıyorlar. Buna karşılık, katı veya yalıtılmış yapıya sahip bazı eski görev takip araçlarının kullanımı azaltıldı; çünkü bu araçlar esnek iş akışlarını veya hızlı yinelemeyi desteklemiyor.

Genel olarak değerlendirmem şu: iş akışı otomasyonu yazılımları, iş birliğini güçlendirdiğinde, sürtüşmeyi azalttığında ve ekiplerin süreç yerine etkiye odaklanmasını sağladığında başarılı olur — savunmaya devam ettiğim bir ilke.

Figma, iş birlikçi teslimat için neden en az takdir edilen yapay zekâ aracıdır?

En çok zaman kazandıran ve en az takdir edilen araçlardan biri Figma. Az önce yukarıda bahsettiğimi biliyorum, ancak özellikle gerçek zamanlı iş birlikçi beyaz tahta ve şablon entegrasyonları oyunun kurallarını değiştiriyor.

Etkisi önemli ölçüdedir. Dağıtık ekiplerin fikirleri eş zamanlı veya eş zamansız olarak birlikte oluşturmasına, beyin fırtınası yapmasına ve fikirler üzerinde yinelemelerde bulunmasına olanak tanır; böylece e-posta veya uzun toplantılar üzerinden genellikle yaşanan ileri-geri iletişim büyük ölçüde azalır. Ekipler iş akışlarını görselleştirebilir, süreçleri haritalandırabilir ve kararları tek bir yerde takip edebilir; bu da atölye çalışmalarını ve planlama oturumlarını çok daha verimli hâle getirir.

Yeterince takdir edilmeyen bir diğer yönü ise proje planlamasında yapay zekâ ile uygulama arasındaki boşluğu kapatan Slack entegrasyonudur. Bu kombinasyon, iş birliğine dayalı oturumlarda kaydedilen kararların ve eylem maddelerinin otomatik olarak görev takibine aktarılmasını sağlayarak çabanın yinelenmesini azaltır ve takip sürecini hızlandırır.

Araç, dağıtık ekipler arasında netlik, uyum ve daha hızlı karar alma olanağı sunar; bu faydalar, farklı bölgelerde birden fazla iş birliğine dayalı proje yürütülene kadar genellikle yeterince takdir edilmez.

Yapay zekâ modern teslimat ritüellerinde nasıl yardımcı pilot görevi görür?

Yapay zekâ giderek teslimat ekosisteminin bir parçası hâline gelirken, insan muhakemesini merkezde tutarak yapay zekânın güçlü yönlerinden yararlanmak için geleneksel ritüelleri yeniden düşünüyoruz.

• Ekipleri uyumlu hâle getirme: Araçlar, uyumsuzlukları veya örtüşen sorumlulukları görünür kılmaya yardımcı olur; ancak uyum hâlâ insanlara dayalı görüşmelere ve proje karar alma süreçlerinde yapay zekâya dayanır.
• Çalışmayı doğrulama: Yapay zekâ, manuel incelemelerden önce hataları veya uyumluluk risklerini işaretleyerek test ve simülasyonu hızlandırır. Örneğin robotik ve proje izlemede yapay zekâ alanlarında öngörücü modelleme, insanların test etmesinin çok daha uzun süreceği uç durum senaryolarını simüle edebilir.
• Uygulamayı yönetme: Rutin takip ve raporlama artık otomatikleştirilebilir; böylece ekibin sorun çözmeye, stratejiye ve paydaşlarla etkileşime odaklanması için zaman kazanılır. Panolar, riskleri veya gecikmeleri gerçek zamanlı olarak öne çıkararak günlük toplantıların ve geçmişe dönük değerlendirmelerin raporlama yerine kararlara daha fazla odaklanmasını sağlar.

Genel değişim, teslimat ritüellerinin manuel gözetimden çok yorumlama, muhakeme ve stratejik yönlendirmeyle ilgili hâle gelmesidir.

Kateryna'nın ipucu

En çok zaman kazandıran ve yeterince takdir edilmeyen araçlardan biri, özellikle gerçek zamanlı ortak beyaz tahta kullanımı ve şablon entegrasyonları açısından Figma’dır.

Etmen tabanlı iş akışları ve orkestrasyon platformları karmaşık teslimatı nasıl destekler?

Orkestrasyon platformlarını ve etmen tabanlı iş akışlarını denerken odak noktamız, koordinasyon ve öngörücü içgörüden en çok yararlanan alanlardır. Bunlar arasında şunlar yer alır:

• Görev önceliklendirme ve bağımlılık yönetimi: Hangi iş akışlarının kritik olduğunu, darboğazların nerede ortaya çıkabileceğini ve kaynakların nasıl tahsis edilmesi gerektiğini belirlemek için proje tahmininde yapay zekâdan yararlanma.
• Risk ve uyumluluk izleme: Robotik ve yapay zekâ projelerinde olası uyumluluk veya güvenlik sorunlarının teslimatı etkilemeden önce tespit edilmesini otomatikleştirme.
• Ekipler arası iletişim: Güncellemeleri kolaylaştırma ve uyumsuzlukları öne çıkarma sayesinde ekiplerin durum güncellemelerinin peşinden gitmek için daha az zaman harcamasını sağlama.

Genel olarak yapay zekâda olduğu gibi, orkestrasyon platformlarının da stratejik karar alma ve etik değerlendirmeler için döngüde bir insana ihtiyaç duyduğunu gördük. Teknoloji koordinasyonu hızlandırır ve eyleme dönüştürülebilir içgörüler sağlar; ancak öncelikleri dengelemek, ödünleşimleri yönetmek veya paydaşlarla etkili biçimde iletişim kurmak için gereken muhakemenin yerini tutmaz.

Etik, kapsayıcılık ve çeşitlilik yapay zekâ odaklı proje teslimatını neden şekillendirmelidir?

İleride başarının nasıl tanımlandığının temelinde etik, kapsayıcılık ve çeşitliliğin yer alacağına inanıyorum.

Yapay zekâ ve robotik, teslimatı ve karar almayı hızlandırabilir; ancak etik çerçevelere ve farklı bakış açılarına bilinçli bir şekilde odaklanılmadığında projeler önyargıları pekiştirme veya istenmeyen zararlara yol açma riski taşır.

Uygulamada bu, kapsamın tanımlanmasından sistemlerin tasarlanmasına ve geri bildirimler doğrultusunda yinelemeler yapılmasına kadar teslimatın her aşamasına etiği ve kapsayıcılığı dâhil etmemiz ve bunları kısıtlamalar yerine inovasyonun kolaylaştırıcıları olarak görmemiz gerektiği anlamına gelir.

Bu ilkeleri erken aşamada benimseyen ekipler yalnızca daha iyi ürünler geliştirmekle kalmaz, aynı zamanda güveni, uyum sağlama becerisini ve uzun vadeli dayanıklılığı da güçlendirir.

Yapay zekâ ekipleri katı süreçlerden uyarlanabilir teslimata nasıl yönlendiriyor?

Proje teslimi, yapay zekânın gerçek zamanlı bir yardımcı pilot olarak görev yaptığı bir ortamda, giderek görev takibinden stratejik orkestrasyona evrilecek. Önümüzdeki beş yıl içinde yapay zekânın yalnızca raporlamayı veya görev güncellemelerini otomatikleştirmekle kalmayacağını; geçmiş projelerden, kaynakların kullanılabilirliğinden ve piyasa sinyallerinden elde edilen verilere dayanarak riskleri etkin biçimde öngöreceğini, öncelikler önereceğini ve hatta ödünleşimleri belirteceğini düşünüyorum.

Ekipler katı Gantt şemalarından ve kapsamlı dokümantasyondan uzaklaşarak, insanların strateji belirleme, yapay zekâ içgörülerini yorumlama, etik kararlar alma ve iş birliğini geliştirme gibi yüksek değerli faaliyetlere odaklandığı hafif ve uyarlanabilir iş akışlarına yönelecek. Özünde yapay zekâ, “ne olabilir” analizini üstlenirken ürün yöneticileri “ne olması gerektiğine” karar verecek.

Ayrıca, yapay zekâ farklı teslimat yaklaşımlarının sonuçlarını gerçek zamanlı olarak simüle edebildiği için işlevler arası uyumun ve karar alma süreçlerinin hızlanacağını öngörüyorum. Bu, ekiplerin uyumluluk veya kaliteden ödün vermeden daha hızlı yineleme yapmasına ve sorumlu biçimde yenilik gerçekleştirmesine olanak tanıyacak.

Sonuç olarak başarılı teslimat, önceden tanımlanmış süreçleri ne kadar sıkı takip ettiğimizle değil, insanların ve yapay zekânın ne kadar etkili iş birliği yaptığıyla tanımlanacak.

kateryna'nın ipucu

Rolüm, esas olarak “görevleri yönetmekten” yeniliği sorumlu bir şekilde yönlendirmeye ve yapay zekâ girişimlerinin güvenlikten, uyumluluktan veya güvenden ödün vermeden gerçek değer yaratmasını sağlamaya doğru değişiyor.

Ürün liderleri insan muhakemesini kaybetmeden yapay zekâyı nasıl benimseyebilir?

Bu değişim döneminde ilerleyen teslimat liderlerine tavsiyem, yapay zekâyı bir ikame değil, bir iş ortağı olarak görmeleri ve etiği ve çeşitliliği her kararın merkezinde tutmalarıdır. Tekrarlayan görevleri otomatikleştirmek ve içgörüleri ortaya çıkarmak için yapay zekâyı kullanın; ancak stratejiyi, etik değerlendirmeleri ve kapsayıcı karar alma süreçlerini insanların yönlendirmesini sağlayın.

Ayrıca farklı ekipleri ve bakış açılarını destekleyin — özellikle yapay zekâ ve robotik alanlarında, farklı deneyimler ve görüşler dikkate alındığında projeler başarılı olur; çünkü önyargılar veya gözden kaçan noktalar gerçek dünyada sonuçlara yol açabilir.

Son olarak, teknik beceriyi etik farkındalık ve iş birliğine dayalı problem çözmeyle birleştirerek ekibinizin yapay zekâyla sorumlu bir şekilde çalışma becerisine yatırım yapın. Yeniliği kapsayıcılık ve dürüstlükle dengeleyen liderler, anlamlı ve sürdürülebilir etki yaratacak kişiler olacaktır.

Takip edin

Kateryna Portmann'ın çalışmalarını LinkedIn üzerinden takip edebilirsiniz. Ayrıca Women in Robotics girişimini de kaçırmayın!

Dijital Proje Yöneticisi'nde daha fazla uzman röportajı sizi bekliyor.