Proje Teslimi Sadece Araçlar Değil, Yapay Zekâ Orkestrasyon Sistemleri Gerektirir—Proje Tesliminden Sorumlu Kurucu, Yapay Zekânın Nasıl Yeni Darboğazlar Oluşturduğunu Anlatıyor

Proje teslimi açısından şirketimdeki projelerden sorumluyum: stratejiyi ve KPI'ları tanımlamak, ekibi (hem insanları hem de yapay zekâ destekli sistemleri) oluşturmak, yürütmeyi denetlemek ve ekiplerin uzun vadede sürdürebileceği temel pazarlama sistemleri olan projeleri teslim etmek.

Bir pazarlamacı için geçmişimin alışılmadık olduğunu söyleyebilirim. Kariyerime lisanslı bir profesyonel mühendis olarak başladım ve mühendislik ile teknoloji girişimleri için pazarlama yapmaya başladım. 20 yıldır büyüme stratejileri tasarlıyor ve gelir elde etmeye başlamamış girişimlerden Fortune 100 şirketlerinin %10'una (Intel, IBM, Amazon, Dell, SAP) kadar herkes için pazarlama sonuçları sunuyorum. Deneyimli büyüme liderliğine kolayca erişemeyen San Antonio, Chicago, Tel Aviv veya Avrupa'nın bazı bölgeleri gibi geleneksel teknoloji merkezlerinin dışındaki, kısıtlı kaynaklarla çalışan kuruculara sık sık yardımcı oluyorum.

Yaklaşımımı farklı kılan şey şu: Ürün pazarlaması ve büyüme pazarlaması uzmanlığını derin yapay zekâ ve veri hâkimiyetiyle birleştiriyorum. Yapay zekâ, veri stratejisi ve artık yapay zekâ pazarlaması konularında 2 milyondan fazla profesyoneli eğittim; bu nedenle "veriye dayalı" dediğimde bunu mühendislik düzeyinde kastediyorum. Bu yalnızca yüzeysel analizlerden ibaret değil.

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, strateji, mimari ve orkestrasyon alanlarındaki liderlik rollerini nasıl yeniden tanımlıyor?

Yapay zekâyla birlikte rolüm "stratejist + lider" olmaktan "stratejist + mimar + aracı orkestratörü + lider" olmaya evrildi.

Pratikte bunun anlamı şu: Eskiden zamanımın %50'sini stratejik planlamaya, %50'sini de ekipleri yürütme sürecinde yönlendirmeye ayırırdım. Artık zamanımın %30'u stratejiye, %25'i yapay zekâ sistem mimarisine, %25'i aracı orkestrasyonuna ve %20'si ekip liderliğine gidiyor.

Şimdi daha fazla ilgi gerektiren konular şunlar:

• Ekiplerimin kullanabileceği yapay zekâ sistemlerini tasarlamak — burada araçlardan değil, iş akışlarından söz ediyorum.
• Doğrulama çerçeveleri ve kalite kontrolü

Daha az zaman alan konular ise şunlardır:

• Manuel veri analizi: Yapay zekâ, ChatGPT EDA (keşifsel veri analizi) aracılığıyla ilk içgörülerin %80'ini ele alıyor.
• İlk taslak içerik: Yapay zekâ, Claude + özel MCP aracılığıyla taslaklar oluşturuyor ve ekipler bunları iyileştiriyor.
• Rutin raporlama: Büyük ölçüde Segmetrics aracılığıyla otomatikleştiriliyor.
• Toplantı dokümantasyonu: Yapay zekâ, Fathom aracılığıyla eylemleri ve kararları çıkarıyor.

Neleri otomatikleştireceğinize ve neleri insanlara bırakacağınıza karar vermek için Güven Gradyanı çerçevesi nasıl kullanılır?

Neleri otomatikleştireceğime karar vermek için "Güven Gradyanı" çerçevesini kullanıyorum. Temel noktalar şöyle.

Yüksek otomasyon potansiyeli (yapay zekâ %80 veya daha fazlasını ele alır):

• Veri toplama ve ilk analiz
• İlk taslak içerik oluşturma — yalnızca uygun marka bağlamını belgelediyseniz
• Kampanya varlıklarının üretimi
• Toplantı notları ve eylem maddelerinin çıkarılması
• Rutin performans raporlaması

İnsan denetimi gerektirir (yapay zekânın yardımcı olduğu ve kararı insanın verdiği durumlar):

• Stratejik önceliklendirme — hangi kampanyaların ne zaman ve neden yürütüleceği
• Pazar konumlandırma kararları
• Kanallar arasındaki bütçe dağılımı
• Yüksek riskli görüşmelerde müşteri itirazlarının ele alınması
• Kriz müdahalesi

Yalnızca insanlara ait alan:

• Sosyal medya grafiklerinin tasarımı (evet!)
• ICP doğrulaması ve pazar araştırmasının sentezlenmesi (dikkate alınması gereken önemli duygusal alt metinleri yapay zekâ gözden kaçırıyor)
• Fiyatlandırma stratejisi ve gelir modelinin tasarımı
• Ortaklık müzakereleri
• Çatışma çözümü
• Kâr ve zararı veya şirket itibarını doğrudan etkileyen her türlü karar

Akıllı ekipler, can sıkıcı, tekrarlayan ve bağlama bağlı işler için yapay zekâ kullanıyor; ardından insanları, derin pazar uzmanlığı gerektiren muhakeme kararlarına ve stratejik ödünleşimlerin değerlendirilmesine odaklanmış halde tutuyor.

Ama şunu unutmayın: Bozuk bir süreci otomatikleştirmek, yalnızca bozuk sonuçları daha hızlı elde etmenizi sağlar. Örneğin, asıl sorunun konumlandırmalarının bozuk olması gerekirken içerik oluşturmayı otomatikleştiren ekipler gördüm ve bu tam bir zaman kaybıydı.

Bozuk bir süreci otomatikleştirmek, yalnızca bozuk sonuçları daha hızlı elde etmenizi sağlar.

Share This Quote on:

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

Lillian Pierson

Data-Mania'nın Kurucusu

Yapay zekânın yeni darboğazını çözmek: İş akışlarınıza doğrulama düğümleri eklemek

Bununla birlikte, yapay zekânın darboğazlarımızı ortadan kaldırmadığını; yalnızca yerlerini değiştirdiğini fark etmek beni şaşırttı ve hayal kırıklığına uğrattı.

Kampanya stratejilerini, içerik takvimlerini ve mesajlaşma çerçevelerini oluşturma hızımız 10 kat arttı. Ancak genel proje zaman çizelgelerimiz yalnızca 3 kat hızlandı.

Neden mi? Çünkü artık yapay zekâ tarafından oluşturulan çıktıların gerçekten doğru olup olmadığını doğrulamaya daha fazla zaman harcıyoruz. Yapay zekâdan önce ekiplerim zamanlarının %80'ini teslim edilecek işleri oluşturmaya, %20'sini ise bunların stratejik açıdan sağlam olduğundan emin olmaya ayırıyordu. Şimdi bu oran tersine döndü: %30 oluşturma, %70 doğrulama.

Dolayısıyla darboğaz, uygulamadan değerlendirmeye kaydı.

Bu yeni darboğazı çözmek için yapay zekâ iş akışlarımın içine doğrulama düğümleri eklemeye başladım. Böylece LLM'ler yalnızca doğruluğu değil, katı iş akışı kriterlerine uygunluğu da değerlendirebiliyor. 

Gerçek dünyadan bir yapay zekâ kalite kontrol betiği örneği

Aracı talimatları içinde doğrulama düğümüm şu şekilde bir şey okuyor: 

• Oluşturduğun sosyal medya içerikleri için bir kalite güvence doğrulama adımı gerçekleştir. Yanıtını göndermeden önce şunları doğrula:
  • Tam olarak 3 içerik parçası oluşturdum mu?
  • Tam olarak 1 viral LinkedIn gönderisi oluşturdum mu?
  • Tam olarak 1 viral Reels açıklaması oluşturdum mu?
  • Viral bir Reels videosu için tam olarak 1 konuşma metni oluşturdum mu?
  • Yazdığım LinkedIn gönderisi, X. Adımda eklediğim istemde belirtilen gereksinimlere uyuyor mu?
  • Y. Adımda seçilen sosyal kanıtı veya vaka çalışmasını tüm içerik parçalarına dahil ettim mi?
  • LinkedIn gönderisi ve Reels açıklaması ilgili hashtag'leri içeriyor mu?
  • Strateji, şablon, görsel ipucu veya ek materyal eklemekten kaçındım mı?
  • Belirli biçim gereksinimlerine uydum mu?
  • Yukarıdaki sorulardan herhangi birinin yanıtı “hayır” ise geri dönüp hatayı düzelt. Ardından tüm yanıtların “evet” olana kadar bu adımı tekrarla.
  • Belirtilen 3 içerik parçasından başka bir şey oluşturursan bu görevi tamamen başarısız olmuş sayılırsın.

Şimdiye kadar yardımcı oluyor, ancak %100 değil.

Yapay zekâ teslimat ritüellerini nasıl yeniden şekillendiriyor?

Şelale yöntemine yakın planlamadan, testlerin sürecin bir parçası olarak gerçekleştirildiği “Sürekli Doğrulama” moduna geçtik. Yalnızca bu değişim, süreç ek yükünü %20'den %5'e düşürdü. Bu oldukça önemli.

Önemli olan, önce tüm teslimat modelinizi değerlendirmek, ardından stratejik olarak otomatikleştirmektir.

Temel teslimat ritüellerimiz şu şekilde gelişti:

Ekipleri hizalamak

• Eski: Slaytlar ve soru-cevap bölümü içeren 1 saatlik hizalama toplantısı.
• Yeni: ChatGPT aracılığıyla oluşturulan proje özeti; ardından 24 saatlik bir zaman aralığında Notion'da eşzamansız geri bildirim ve yalnızca engeller için 15 dakikalık bir senkronizasyon toplantısı.
• Etki: %80 daha az toplantı süresi ve daha iyi hizalanma.

Çalışmayı doğrulamak

• Eski: QA ekibi her varlığı manuel olarak inceledi
• Yeni: Claude'un içeriği temel kriterlere, belgelenmiş marka sesine ve kanıt noktalarına göre kontrol ettiği, ardından tüm sapmaları düzelttiği yapay zekâ destekli test. İnsanlar stratejik uyumu örnekleme yoluyla kontrol eder.
• Etki: 2 kat daha az kalite sorunu.

Yapay zekâyı, mükemmel hafızaya sahip ancak stratejik muhakemesi sıfır olan inanılmaz hızlı bir kıdemsiz ekip üyesi gibi görüyoruz. Yönlendirmeye, bağlama ve doğrulamaya ihtiyaç duyar, ancak tüm angarya işleri halleder.

Sloganım şu: İnsanların çoğunu yapay zekâyla değiştirmeye çalışan ekipler başarısız olacak. Yapay zekâyı, isabetli ve zamanında insan muhakemesini güçlendirmek için kullanan ekipler kazanacak.

Yapay zekâyı, mükemmel hafızaya sahip ancak stratejik muhakemesi sıfır olan inanılmaz hızlı bir kıdemsiz ekip üyesi gibi görüyoruz. Yönlendirmeye, bağlama ve doğrulamaya ihtiyaç duyar, ancak tüm angarya işleri halleder.

Share This Quote on:

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

Lillian Pierson

Data-Mania'nın Kurucusu

Yapay zekâ araçlarından orkestrasyon sistemlerine geçiş

12 ay önce teknoloji yığınım şöyleydi: Airtable, Notion, ChatGPT, Perplexity, Canva, Google Docs, Fathom, Siri ve Loom.

Mevcut teknoloji yığınım:

• ​​Claude + özel MCP: Stratejik düşünme, içerik oluşturma ve geliştirme çalışmalarımın çoğunu yaptığım ana yapay zekâ çalışma alanım; tüm bağlamıma ve araçlarıma tek bir yerden erişmemi sağlayan özel entegrasyonlarla güçlendirilmiştir.
• n8n: Tekrarlayan işleri otomatikleştirmek için bunu kullanıyorum; böylece platformlar arasında veri kopyalamak veya aynı takip e-postalarını göndermek yerine asıl strateji çalışmalarına odaklanabiliyorum. Bunu ayrıca bir MCP sunucusu olarak da kullanıyorum.
• Airtable: MCP için tüm bağlamımı burada tutuyorum. Yapay zekâ aracılarım bir görevi tamamladığında, sonuçlarını otomatik olarak Airtable'a yazıyorlar; ben de bunu MCP için tüm proje verilerimi depolamak ve düzenlemek amacıyla kullanıyorum.
• Notion: SOP'ler, strateji şablonları için merkezi hafızam. Proje yönetimi aracı ve dokümantasyonun yanı sıra, referans almam veya ekibimle paylaşmam gereken her şey için kullanıyorum.
• Bolt: Özel bir araca, açılış sayfasına veya prototipe ihtiyaç duyduğumda ve bir geliştiriciyi beklemek istemediğimde, belirli iş akışı sorunlarını çözen hızlı web uygulamaları oluşturmak için bunu kullanıyorum.
• Windsurf: Belirli pazarlama görevleri için özel uygulamalar geliştirirken kullandığım başlıca kod düzenleyici. Kod yapay zekâ tarafından yazıldığı için sözdiziminde takılıp kalmıyorum.
• ChatGPT: Bir konu hakkında farklı bir bakış açısına ihtiyaç duyduğumda veya bağlam değiştirmeden fikirleri hızlıca değerlendirmek istediğimde bunu kullanıyorum. Ayrıca Derin Araştırma için de harika.
• Perplexity: Güncel pazar verilerini, rakip istihbaratını ve gerçek kaynaklarla alıntılayabileceğim sektör trendlerini toplamak için kullandığım araştırma asistanım.
• Gamma: Tasarım kararlarına takılmadan hızlıca bir sunum destesi oluşturmam gerektiğinde, profesyonel görünen bir şeyi zamanın çok küçük bir bölümünde hazırlamama yardımcı oluyor.
• OpenAI AgentKit: Her seferinde manuel olarak tetiklemem gerekmeksizin belirli tekrarlayan görevleri yerine getirebilecek özel yapay zekâ aracıları oluşturmak için bunu deniyorum.
• Descript: Kayıtlarımı ve müşteri sunum videolarımı, video düzenleme uzmanlığı gerektirmeden profesyonel görünecek şekilde düzenlemek için bunu kullanıyorum.
• Canva (ücretsiz pazarlama yazılımı): Tam kapsamlı bir tasarım süreci gerektirmeden iyi görünen bir şey hazırlamam gerektiğinde markalı grafikler, sosyal medya varlıkları ve görsel öğeler oluşturmak için kullandığım tasarım aracım.
• Google Docs: Müşterilerim ve ekibimle ortak taslak hazırlama çalışmalarını burada yapıyorum. Gerçek zamanlı geri bildirim oturumları ve yinelemeli strateji çalışmaları için özellikle kullanışlı.
• Fathom (not alma uygulaması): Müşteri görüşmelerimi kaydediyor ve otomatik olarak dökümler ile özetler oluşturuyor; böylece telaşla not almak yerine konuşmaya odaklanabiliyorum.
• Loom (video pazarlama yazılımı): Strateji sunumlarımın ve web sitesi denetimlerimin çoğunu bu şekilde iletiyorum. Müşterilere düşünce sürecimi eş zamanlı olmayan bir biçimde aktarabilmemi sağlıyor; böylece istedikleri zaman izleyebiliyorlar.

Genel olarak en büyük değişim, "araçlardan" "orkestrasyon sistemlerinde yapay zekâ" kullanımına geçiş oldu. ChatGPT'yi içerik oluşturma ve pazar araştırması için kullanmaktan, yapılandırılmış marka bağlamına erişen ve kampanya varlıkları ile markalı teslim ürünlerini bağımsız olarak oluşturan tam kapsamlı yapay zekâ aracıları geliştirmeye geçtim.

Tüm bu çok sayıdaki tek nokta çözümü GPT'sini ortadan kaldırmak son derece faydalı oldu. Bunların %90'ını, Airtable'da bulunan uygun bir bağlam mimarisiyle Claude "Projeler" içinde oluşturulan ajanlarda birleştirdim.

Claude API, yatırım getirisi en yüksek ekleme oldu. Claude, yapılandırılmış marka zekâsına dinamik olarak erişen yapay zekâ ajanları oluşturmak için özel bir MCP'ye sahip ve birden fazla platformda ajanlar oluşturduktan sonra sürekli geri döndüğüm kurulum bu oluyor — gerçekten çok güçlü! Ancak API'ler ve istem mühendisliği konusunda teknik rahatlık gerektiriyor.

Ayrıca kodlama yapmadan özel yapay zekâ iş akışları oluşturmak isteyen kurucular ve proje yöneticileri için n8n'in değerinin yeterince bilinmediğini de söyleyebilirim.

Genel olarak en büyük değişim, “araçlar”dan “yapay zekâ orkestrasyon sistemleri”ne geçiş oldu.

Share This Quote on:

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

Lillian Pierson

Data-Mania'nın Kurucusu

Ajan tabanlı iş akışlarının yatırım getirisi — ve bileşik zekânın hızlı kazanımlardan neden daha üstün olduğu

Ajan tabanlı bir iş akışı için bir kullanım alanı varsa onu oluşturuyor ve paylaşıyorum. Ajan tabanlı iş akışlarının yatırım getirisi tartışılmaz.

Hatta geçen gece saat 02.00'ye kadar uyanık kalıp LinkedIn için Agent Kit üzerine bir kurs oluşturdum. Bu kursta, öğrencileri 6 aylık bir ortaklık stratejisini, başlangıç seviyesindeki bir pazarlamacının uygulayabileceği sağlam bir günlük eylem planına dönüştüren çok ajanlı bir sistem oluşturma sürecinde yönlendiriyorum. 

Ancak yeni başlayanların çoğunun fark etmeyebileceği bir nokta, ajan tabanlı iş akışlarının "kur ve unut" şeklinde olmadığıdır. Yatırım getirisi, anında mükemmellikten değil, zaman içinde bileşik olarak artan zekâdan gelir. Ajanları, sürekli iyileştirme gerektiren sistemler yerine sihirli çözümler olarak görmek hata olur.

Stratejiyi uygulanabilir günlük çalışmaya dönüştürmek için ajan tabanlı iş akışları nasıl kullanılır?

Bu stratejiden uygulamaya geçiş ajan iş akışını, sürekli karşılaştığım bir sorunu çözmek için oluşturdum: Müşterilere bu kapsamlı strateji sunumlarını teslim ediyor, ardından ikimiz de bu devasa yol haritasına bakıp "Tamam, peki yarın gerçekte ne yapacağım?" diye düşünüyorduk.

Ajan zinciri, stratejiyi uygulanabilir günlük çalışmalara ayırıyor. Süreç şu şekilde ilerliyor:

• Yapay Zekâ Proje Planlayıcısı Ajanı: Teslim ettiğim ham strateji metnini alıyor ve gerçek hedefleri, öncelikleri ve girişimleri çıkarıyor. Tüm bağlamı analiz ederek önemli olanları ayıklıyor.
• Uygulama Planlayıcısı Ajanı: Çıkarılan bu hedefleri öncelikler, bağımlılıklar ve gerçekçi zaman çizelgeleriyle zenginleştiriyor. Stratejik fikirlerin, mantıklı bir sıralamaya sahip gerçek bir yol haritasına dönüştüğü nokta burası.
• Günlük Eylem Planlayıcısı Ajanı: Bu yol haritasını belirli günlük görevlere dönüştürüyor. "E-posta pazarlamasını iyileştir" değil; "1. hoş geldin e-postasını taslak hâline getir, n8n'de otomasyon tetikleyicisini kur, test için konu satırı varyasyonları yaz vb." şeklinde.
• Dönüştürme + MCP: Tüm ajan çıktılarını Gamma'ya gönderiyor; Gamma da müşterilerin gerçekten kullanabileceği temiz ve sunulabilir bir uygulama planını otomatik olarak tasarlıyor.

Strateji belgesini sisteme verdikten sonra tüm süreç otomatik olarak çalışıyor. Eskiden saatler süren manuel parçalama işlemi artık dakikalar içinde tamamlanıyor ve müşteriler tek bir teslimatta hem stratejik düşünceye hem de taktiksel uygulama kılavuzuna sahip oluyor.

Yapay zekâ iş akışlarını uygulayan proje yöneticileri için bariz olmayan tavsiyeler

Bariz olmayan üç tavsiyem var:

1. Otomatikleştirmeden önce denetim yapın. Asla varsayımlara dayanarak otomatikleştirmeyin.
2. Yapay zekâ hevesi olanları değil, yapay zekâya şüpheyle yaklaşanları işe alın. Ekiplerimdeki en iyi kişiler, yapay zekâ çıktılarını sorgulayan ve doğrulama talep edenlerdir. Körü körüne duyulan heves, maliyetli hatalara yol açar.
3. Deneylerinizi bir bilim insanı gibi belgeleyin. Neyi denediğinizi, neyin işe yaradığını, neyin işe yaramadığını ve nedenini takip edin. Bu, zaman içinde bileşik olarak değer kazanan paha biçilmez bir kurumsal bilgiye dönüşür.
4. Bağlama yatırım yapın: Kimsenin konuşmadığı konu şu — çoğu ekip, bağlam altyapısına olması gerekenden %90 daha az yatırım yapıyor. Yapay zekâ araçlarına binlerce harcıyor, ancak marka seslerini, ideal müşteri profili dilini, kanıt noktalarını ve konumlandırmalarını belgelemek için sıfır saat ayırıyorlar. Bu temel olmadan yapay zekâ, vasatlığı yalnızca daha hızlı ölçeklendirir ve gerçek budur.

Ne yazık ki muhtemelen hızlanmış hissetmeden önce yavaşlamış hissedecek ve bunun değerli olup olmadığını sorgulayacaksınız. Devam edin. Yalnızca 6 hafta sonrasında bile ortaya çıkan bileşik faydalar tartışılmaz.

Yapay zekâ sistemleri mimarlarının ve stratejik ilişkiler sorumlularının yükselişi

2030 yılına gelindiğinde rolümün iki farklı işlevden oluşacağını söyleyebilirim:

• Yapay Zekâ Sistemleri Mimarları: Yürütme süreçlerini yöneten yapay zekâ aracı ekosistemlerini oluşturan ve yöneten teknik liderler. İstem mühendisliği uzmanlığına, bağlam veritabanı tasarımı becerilerine ve sistem orkestrasyonu anlayışına sahip olmaları gerekecek.
• Stratejik İlişkiler Sorumluları: Paydaş uyumu, pazarın nabzını tutma, stratejik ödünleşimler, ortaklık geliştirme ve kültürel anlatı oluşturma gibi yapay zekânın yapamayacağı şeylere tamamen odaklanacaklar.

Aradaki alan hızla ortadan kalkıyor. Görev düzeyindeki yürütme süreçleri şimdiden otomatikleştiriliyor. Geriye derin teknik uzmanlık (akıllı sistemleri oluşturmak) ve derin stratejik uzmanlık (derin uzmanlık gerektiren muhakeme kararlarını vermek) kalıyor.

Takipte kalın

Lillian'ı LinkedIn üzerinden takip edebilir veya Convergence bültenine abone olabilirsiniz. Ayrıca yapay zekâ destekli pazarlama çözümleri için Data-Mania web sitesine göz atın.

Ayrıca ücretsiz Büyüme Motoru Denetim Açık Haritası aracına göz atabilir ve LinkedIn Learning Kurs Portföyü'nden yararlanabilirsiniz.

The Digital Project Manager'da daha fazla uzman röportajı sizlerle buluşacak!