Teknik Ürün Direktörü, ekibinin proje tesliminde kullandığı yapay zekâ ajanlarını açıklıyor
Bir Ürün Direktörünün yapay zekâ ajanlarını proje yönetimi görevlerini otomatikleştirmek, teslimatı hızlandırmak ve sonuçlara odaklanmak için nasıl kullandığını; gecikmeleri azaltan ve ekip performansını iyileştiren gerçek iş akışı örnekleriyle öğrenin.
Yapay Zekâ ile Bakım: Product People, bakım görevlerini yerine getirmek için yapay zekâyı kullanarak iş sonuçlarına ulaşmaya odaklanmayı mümkün kılıyor.
İnsan Dokunuşu: Empati, muhakeme ve strateji, yapay zekânın ürün yönetiminde taklit edemediği insana özgü güçlü yönler olmaya devam ediyor.
Ajan Tabanlı Çözümler: Yapay zekâ ajanlarının devreye alınması, iş akışlarını hızlandırarak teslimat hızını ve paydaş memnuniyetini artırdı.
Düşük Bakım Gerektiren Araçlar: Notion ve Figma gibi istemciden bağımsız araçlar, dağıtık ve verimli bir operasyon modelini destekliyor.
Geleceğin Proje Yönetimi Rolü: Yapay zekâ, proje yönetimini yeniden tanımlayacak ve odak noktası stratejik düşünme ile sistem tasarımı becerilerine kayacak.
Mirela Mus, Product People'ın kurucusu ve CPO'sudur. MBA derecesine ve bilgisayar bilimi geçmişine sahip olan Mus, ürün yönetiminde on yılı aşkın deneyime sahiptir; bu sürenin yarısında liderlik rolü de üstlenmiştir.
İnsanların gerçek sonuçlar elde etmeye odaklanabilmesi için bakım işlerini yapay zekâya devretme konusunda daha fazla bilgi edinmek üzere kendisiyle görüştük. İşte söyledikleri.
İş sonuçları elde etmek
Ben Mirela Mus, Product People'ın kurucusu ve CPO'suyum. Avrupa'da ürün yönetimi ve ürün büyümesi hizmetleri için önde gelen kuruluşuz. Müşterilerimiz arasında Amazon, Zalando, eBay, DeepL ve Dünya Sağlık Örgütü yer alıyor.
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
Uygulamanın güçlü bir rekabet avantajı olduğu konusunda hemfikir olsak da yalnızca projeleri denetlemiyor veya yönetmiyoruz; geliri artırmak ve maliyetleri azaltmak gibi iş sonuçları elde ediyoruz.
Bazı unsurlar neden yapay zekâ tarafından taklit edilemez?
Yapay zekâ öncelikli dönüşümü temel ilkemiz olan "Düşük bakım, yüksek sonuç" yaklaşımıyla değerlendiriyoruz. Yapay zekâ bakımı üstleniyor, böylece tamamen sonuçlara odaklanabiliyoruz.
Temel uygulamayı hızlandıran araçları agresif biçimde benimsiyoruz; böylece aşağıdakiler gibi cazip olmayan, elle yapılan işlere daha az zaman ayırabiliyoruz:
- Nitel verilerin sentezlenmesi: Genel piyasa verilerini, kullanıcı yorumlarını ve destek taleplerini anında sentezlemek için yapay zekâ kullanıyoruz. Bu, "GSD (İşi Bitirme) Tutumumuzu" destekliyor. Boş sayfalara bakarak zaman kaybetmiyoruz.
- İlk taslakların hazırlanması: Yapay zekâ, PRD'lerin veya sürüm notlarının ilk taslağını oluşturma konusunda mükemmeldir. Bu, mevcut yöntemlerimizi destekler ve genç ürün yöneticilerinin, yüksek iç standartlarımızı karşılayan bir yapıyla başlamasını sağlar; böylece manuel inceleme döngüsü kısalır.
- Hızlı bağlam oluşturma: Uzun keşif aşamaları yerine, yeni sektörleri ve piyasa normlarını anlamamızı hızlandırmak için yapay zekâ kullanıyoruz. Bu, yeni ekip üyelerini hızla işe alıp hemen değer sunmaya başlamamızı sağlıyor.
Yapay zekâ öncelikli devrimi temel ilkemiz olan ‘Düşük bakım, yüksek sonuç’ yaklaşımıyla değerlendiriyoruz.
İşler otomatikleştirildiğinde, yapay zekânın taklit edemeyeceği insani unsurlara daha fazla odaklanıyorum:
- Derin empati ("neden şimdi?" sorusunun yanıtını bulmak): Yapay zekâ verileri analiz edebilir, ancak ortamı okuyamaz. Bir insan, bir paydaşın gözlerinin içine bakmalı ve bir talebin ardındaki gerçek baskıyı anlamalıdır — bunun gerçek bir piyasa ihtiyacı mı yoksa bir rakibe verilen panik tepkisi mi olduğunu ayırt etmelidir. Bu nedenle paydaşları etkilemeye ve karmaşık kuruluşlarda sunumu çoğu zaman engelleyen siyasi bağlamı yönetmeye daha fazla zaman ayırın.
- Tarafsız muhakeme ("paralı asker zihniyeti"): Kazandığımız zamanı, benim "paralı asker zihniyeti" olarak adlandırdığım yaklaşımı uygulamak için kullanıyoruz. Net bir muhakeme sağlamak amacıyla karar alma sürecindeki duyguları ortadan kaldırıyoruz. Bu, iç gürültüyü aşmamızı ve müşteri için çözüm üretmemizi, kuruluş içindeki popülerlik yarışları yerine müşterinin gerçek iş hedeflerine öncelik vermemizi sağlıyor.
- Vizyon belirleme ve stratejik bahisler: Sık sık söylediğim gibi, "Yalnızca yılmaz iyimserler Ürün Yönetimi için uygundur." Yapay zekâ geçmiş verilerden tahmin yürütebilir, ancak morali bozulmuş bir ekibi daha iyi bir geleceğe yönlendiremez veya bir şirketi dönüştürmek için gereken sezgiye aykırı bahisleri yapamaz.
- Karmaşık kuruluş içi politikaları yönetme: İşin en zor kısmı budur. İşleri ağırdan alan departmanlarla uğraşmak veya birbiriyle çelişen gündemlere sahip paydaşları yönetmek, yüksek duygusal zekâ ve "paralı asker" odağı gerektirir.
- Karar alma hızı (OODA Döngüsü): Verimlilik kazanımlarını, "OODA Döngümüzü" (Gözlemle-Yönel-Karar Ver-Harekete Geç) sıkılaştırmak için kullanıyoruz; böylece stratejilerimizi geleneksel şirket içi ekiplerden daha hızlı değiştirebiliyoruz.
Yapay zekâ geçmiş verilerden tahminlerde bulunabilir; ancak morali bozulmuş bir ekibi daha iyi bir geleceğe doğru harekete geçiremez veya bir şirketi dönüştürmek için gereken sezgiye aykırı hamleleri yapamaz.
Ajan tabanlı çözümler hızı ve memnuniyeti nasıl artırdı
Yakın zamanda klasik bir darboğazla karşılaştığımızda ajan tabanlı çözümleri kullandık. Fikir oluşturma ile geliştirme arasındaki süre gereğinden fazla uzamıştı. Proje yöneticilerimiz, yasal kısıtları elle çapraz kontrol etmek ve paydaşların onaylarını almak için büyük miktarda enerji harcıyordu. Bakımı zor olan bu iş stratejik hiçbir değer katmıyordu.
Gösterişsiz, uygulamalı işleri üstlenmesi için bir iç Yapay Zekâ Ajanları sistemi kurduk:
- Uyumluluk güvenlik bariyeri: Müşterinin kurum içi hukuk ve uyumluluk bilgi tabanlarından alınan bağlamı kullanarak kurum içinde bir ajan yapılandırdık. Bir PRD'yi incelemeye göndermeden önce ajan bunu ön doğrulamadan geçirerek düzenleyici riskleri hemen işaretliyordu. Bu, anında kalite çıtasını yükselten bir kontrol görevi gördü ve müşterinin proje yöneticilerinin uyumlu olmayan taslaklar üzerinde zaman kaybetmesini engelledi.
- Paydaşların peşinden giden ajan (Slack üzerinden): Onay iş akışını otomatikleştirdik. Bir proje yöneticisinin sınırlı siyasi sermayesini bir direktörden imza almak için ısrarla istemekte kullanması yerine, ajan takip işini Slack üzerinden yürüttü. Onayları yorulmadan ancak nazikçe talep ederek proje yöneticisinin duygusal yükünü ortadan kaldırdı.
- Otomatik ilerleme güncellemeleri: İlerleme ve geliştirme verilerini bir araya getirip proaktif durum raporları gönderecek bir ajan uyguladık.
Sonuçlar:
- Hız: Fikir oluşturma ile geliştirme arasındaki ortalama süreyi önemli ölçüde azalttık. Onayları beklemekle geçen "ölü zaman" çöktü ve karşıt görüş sunan bir aktör gibi davranan ajan, PRD'leri daha hızlı doğruladı.
- Memnuniyet: Paydaş memnuniyeti arttı. Otomatik raporların proaktifliğine ve zamanında gönderilmesine değer verdiler; bu sayede proje yöneticilerimiz idari takip işleri yerine sonuç sunmaya odaklanabildi.
Ajan tabanlı deneyler proje yönetiminde neden bu kadar önemli
Deney yaptığımız birkaç ajan daha var. Claude Code, Make.com, Glean, NotebookLM, n8n ve/veya Notion AI kullanıyoruz.
- Çıktı standardizasyonu: Belgeleri ve Jira görevlerini yeniden biçimlendirmek için “En İyi PRD'ler” kullanılarak eğitildi. Bu, ürün türüne, alana (iç, dış) ve aşamaya (koru, yatırım yap, yenilik getir) göre özelleştirildi.
- Karşıt görüş sunan aktör: Uyumluluk düzenlemelerini kullanarak PRD belgelerindeki açıkları bulur ve kullanıcı bilgi tabanı dizinlerini, rakip bilgilerini ve şirket bağlamını zenginleştirir. Her proje yöneticisi için haftada beş saat tasarruf sağlar.
- Geliştirme başlangıcı: Jira görevlerini okur ve ortamı ve depoları kurarak, ilgili kütüphaneleri getirerek geliştirme süreçlerini başlatır. Her geliştirici için haftada üç saat tasarruf sağlar.
- Olay önceliklendirmesi: Gelen her destek veya hata görevi için zamanında ve doğru bir göreli önceliklendirme yapılmasını sağlar.
- Paydaş güncelleyici: Paydaşları eşleştirir ve Ürün Hunisi genelinde haftalık özetler ve/veya raporlar gönderir. Seçim ve iletişim süresinde her proje yöneticisi için haftada üç saat tasarruf sağlar. Bir raporun CEO'ya nasıl görünebileceğine dair bir örnek: “Öngörülen yatırım getirisi €3m'ye (-15%) düştü. Bunun nedeni, Girişim 2'deki bir bağımlılık ve yazılım sağlayıcısıyla yaşanan iletişimsizlik nedeniyle Girişim 1'in Kuzey Avrupa'da 3 ay gecikmesi. Sorunu çözmek için VP düzeyinde iki eskalasyon gerçekleşti. Çözüm için tahmini süre bir hafta.”
- Tek doğru kaynağı: Çalışanlar Notion AI'a sorar. Yalnızca Notion'da değil, Slack, Google Drive, Jira ve bağlı diğer uygulamalarda da arama yapar.
Yeni bir Mac Mini üzerinde OpenClaw ile ben de bizzat deneyler yaptım.
Düşük bakım gerektiren bir teknoloji yığını dağıtık bir kurulumu nasıl destekler
Teknoloji yığınımız müşteriden bağımsızdır — müşteri hangi araçları kullanıyorsa onlarla çalışırız. Ancak kurum içinde çalışma modelimizi ve dağıtık kurulumumuzu destekleyen, titizlikle oluşturulmuş ve düşük bakım gerektiren bir teknoloji yığını kullanıyoruz.
Araç: Notion
- Kategori: Kurum içi bilgi tabanı ve çalışma kılavuzları
- Etki: Özel teslimat modelimizin tek ve güvenilir kaynağı. Tüm Çalışma Biçimlerimizi, Politikalarımızı ve Yetkinleştirme İşlevlerimizi barındırır.
- Geçtiğimiz yıl içindeki gelişim: Kullanımımızı iki katına çıkardık. Artık onu yalnızca depolama için değil, aynı zamanda yeni çalışanları "hızlıca işe alıştırmak" ve "İşletim Sistemi Olarak İyimserlik" gibi kendimize özgü yöntemlerimizi yeni işe alınanlara anında uygulamalı olarak öğretmek için de kullanıyoruz.
Araç: Figma
- Kategori: Tasarım ve prototipleme
- Etki: Uzun ve ayrıntılı teknik özellik belgeleri hazırlamak yerine fikirleri düşük ayrıntı düzeyli prototiplerle doğrulamamızı sağlar.
- Geçtiğimiz yıl içindeki gelişim: Yapay zekâ entegrasyonu. Tasarımın ilk ve "karmaşık" aşamasını hızlandırmak için manuel tel çerçeve oluşturmadan yapay zekâ destekli şablon üretimine geçtik.
Araç: Miro
- Kategori: Görsel iş birliği ve strateji
- Etki: "Kaosu Yönetme" panosu. Fırsat-Çözüm Ağaçları (OST'ler) üzerinde yoğun biçimde çalışmak ve "farklı yönlere çeken" paydaşları aynı hizaya getirmek için kullanıyoruz.
- Geçtiğimiz yıl içindeki gelişim: Standardizasyon. Gelişigüzel beyin fırtınalarından, atölyeler için önceden belirlenmiş katı şablonlara geçtik. Bu, kıdemli bir lider bulunmasa bile her PM'nin aynı "standartları yükselten" kalitede kolaylaştırıcılık yapmasını sağlar.
Araç: Slack
- Kategori: İletişim ve topluluk
- Etki: "Akrabalık" ve destek ağımızın omurgası. PM'lerimizin "sorunları açıkça tartışmasına" ve önlerindeki engelleri kaldırmasına olanak tanır.
- Geçtiğimiz yıl içindeki gelişim: Disiplinli eşzamansız çalışma. Derinlemesine çalışmayı korumak için büyük ölçüde "eşzamansız" iş akışlarına yöneldik. Gerçek zamanlı sohbet için daha az, yapılandırılmış güncellemeler için daha fazla kullanıyor; siyasi bağlamlardan kaynaklanan gürültüyü azaltıyoruz.
Eşzamansız video ekip koçluğunu nasıl destekler?
Loom ve Miro TalkTrack aracılığıyla kullanılan eşzamansız video, ölçekli "Eğitim Hastanesi" modelimizi mümkün kıldığı için kullandığımız en az değer verilen araçlardan biridir.
Kuruluşumuzda "dört göz incelemeleri" kalite açısından kritik öneme sahiptir, ancak bunları eşzamanlı olarak planlamak süreci darboğaza sokar. Artık bir PRD'yi veya strateji sunumunu incelemek için 30 dakikalık bir toplantı ayarlamak yerine, Kıdemli Danışmanlarımız 5 dakikalık bir Loom eleştirisi kaydediyor. Bu, PM'lerimizin akışları bölünmeden koçluk almasını sağlıyor.
Ayrıca, işleri ağırdan alan paydaşlar genellikle beş sayfalık bir belgeyi okumaz, ancak üç dakikalık bir videoyu izler. Takvimlerine bir toplantı daha eklemeden kaosa düzen getirmemiz gereken karmaşık siyasi bağlamlarda uyumu zorunlu kılar.
Bu yaklaşım, "düşük bakım, yüksek sonuç" anlayışımızı mükemmel biçimde yansıtır. İletişimin aslına uygunluğunu artırırken toplantı süresini %80 oranında azalttık.
PM'ler Çevik yöntemin "kargo kültüründen" neden kaçınmalı?
Proje yönetimi yöntemleri konusunda, ağır süreçlerden benim "Sağduyu" çerçevesi olarak adlandırdığım yaklaşıma geçiyoruz. Sürecin yalnızca süreç olsun diye var olduğu Çevik yöntemin "kargo kültüründen" bilinçli olarak kaçınıyoruz.
Uzaklaştığımız uygulamalar:
- Katı planlama: Uzun vadeli Gantt çizelgelerinden ve başarının metriğe ulaşmak yerine tarihe yetişmekle ölçüldüğü özellik fabrikası anlayışından kaçınıyoruz.
- Süreç şişkinliği: Sırf popüler oldukları için karmaşık çerçeveleri uygulamıyoruz. Birçok şirket başarısız oluyor çünkü süreçleri, taşımaya zorlandıkları yükü destekleyemiyor.
Yöneldiğimiz uygulamalar:
- Yalın strateji: Fırsat-Çözüm Ağaçlarını (OST'ler) ve OKR'leri kullanıyoruz, ancak bunu yalnızca sağduyulu biçimde yapıyoruz. Amaç, kusursuz bir iş listesini yönetmek yerine sonuç üzerinde uzlaşmak (örneğin, "10 milyon $ ARR getirecek bir şey bulmak") ve aynı hizaya gelmektir.
- Operasyonel mükemmellik: Uygulamada, PM'lerin sonuç sunma becerisini değerlendiren özel bir inceleme süreci kullanıyoruz. Başarıyı, müşterinin bizimle yeniden çalışıp çalışmayacağına veya önemli bir kilometre taşına ulaşıp ulaşmadığına göre değerlendiriyoruz; belgeleri ne hızda hazırladıklarına göre değil.
Yapay zekâ proje teslim ritüellerini nasıl yeniden tanımlıyor?
Yapay zekâyla yeniden tanımladığımız birkaç ritüelimiz de var:
- Kapsamı tanımlama: Yapay zekâ, standart özellik tanımlarının hazırlanması gibi göz alıcı olmayan, uygulamaya dönük işleri üstleniyor. Bu sayede proje yöneticisi, şişkin bir iş listesini yönetmek yerine iş sonucunu belirleyen kapsamın %20'sine tamamen odaklanarak "paralı asker" zihniyetini uygulayabiliyor.
- Çalışmayı doğrulama: Farklı araçlardan elde edilen sonuçları anında bir araya getirmek için yapay zekâyı kullanıyoruz; bu da Gözlemle-Yönlendir-Karar Ver-Uygula döngüsünü daha hızlı tamamlamamızı sağlıyor. Bir testi analiz etmek için bir hafta beklemek yerine hemen yön değiştirebiliyoruz. Bu, "VUCA" (Değişkenlik, Belirsizlik, Karmaşıklık, Muğlaklık) ortamlarında hızla yol almamıza yardımcı oluyor.
- Ekipleri hizalama: Yapay zekâ, rutin iletişim özetlerini hazırlıyor. Bu da proje yöneticisinin "yetki olmadan liderlik" konusuna odaklanmasını sağlıyor. Siyasi bağlamı yönetiyor ve anlatının önem taşıyan kişilere ulaşmasını sağlamak için ayak sürüyebilecek paydaşları hizalıyoruz.
Yapay zekâ proje yönetimi rollerini nasıl yeniden tanımlayacak?
Beş yıl içinde, Kıdemsiz Proje/Ürün Yöneticisi rolü neredeyse tamamen otomatikleşecek veya yeniden tanımlanacak. Otonom yapay zekâ aracıları, rutin proje takibini, bağımlılık yönetimini, temel dokümantasyonu ve basit veriden içgörü üretimini yönetecek. İnsan ürün liderleri için sektöre giriş noktası değişecek: Kullanıcı hikâyeleri yazarak sektöre giremeyeceksiniz; stratejik düşünme, sistem tasarımı ve insan odaklı liderlikte olağanüstü beceri sergileyerek gireceksiniz.
Proje yöneticisi rolü temelde Yapay Zekâyla Güçlendirilmiş Stratejik Liderler (vizyon ve insanlara odaklanan) ile Yapay Zekâyla Güçlendirilmiş Sistem/Süreç Mimarları (yapay zekâ aracıları için ideal iş akışını tasarlamaya odaklanan) olarak ikiye ayrılacak.
Teslimat liderleri neden odaklarını değiştirmeli?
Teslimat liderlerinin, işimizin süreci uygulayan kişiden sistemin tasarımcısına doğru değiştiğini anlaması gerekiyor.
Öyleyse tavsiyem şu: Taktik görevlerde kendi zamanınızı optimize etmeyi bırakın ve ekibinizin içinde çalışacağı yapay zekâyla güçlendirilmiş sistemleri tasarlamaya odaklanın. Şunları yapmanız gerekiyor:
- Mükemmelliğinizi sistemleştirin: Kuruluşunuzun kendine özgü bilgi birikimini ve en iyi uygulamalarını açıkça belgeleyin; çünkü bunlar yapay zekâ aracılarınız için temel eğitim verileridir.
- "Neden"e odaklanın: Yapay zekânın size kazandırdığı zamanı daha iyi bir insan lideri olmaya ayırın; motivasyona, netliğe ve ekibinizin geliştirdiği ürünlerin etik sonuçlarını yönlendirmeye odaklanın.
Hedef ekibinizin yerini almak değil; yapay zekâyı, kuruluşunuzun mükemmellik tanımını ölçekli biçimde uygulamak için kullanmaktır.
Hedef ekibinizin yerini almak değil; yapay zekâyı, kuruluşunuzun mükemmellik tanımını ölçekli biçimde uygulamak için kullanmaktır.
Takipte kalın
Mirela Mus'u LinkedIn'de takip edebilir ve şirketi Product People'a göz atabilirsiniz.
The Digital Project Manager'da daha fazla uzman röportajı sizleri bekliyor!
