Teslimat İnovasyonu Uzmanı Başarılı Yapay Zekâ Entegrasyonu İçin Gereken Koşulları Açıklıyor

Geçmişim veri bilimi, davranışsal ekonomi ve büyük ölçekli yapay zekâ uygulamalarını kapsıyor; ancak bugün çalışmalarımın çoğu, zekânın kendisinin ölçeklenebilir hâle geldiği bir dünyada şirketlerin işlerin nasıl yapıldığını yeniden düşünmesine yardımcı olmaya odaklanıyor. Yapay zekâyı sonradan eklenen bir araç gibi görmek yerine, ekiplerin yaratıcılığa, muhakemeye ve stratejiye odaklanabilmesi; makinelerin ise tekrarlayan ve zaman alan proje analitiği işlerini üstlenmesi için süreçleri yeniden tasarlamalarına yardımcı oluyorum.

Pratikte bu, zamanımın büyük bölümünü ekipleri yapay zekâ yol haritalama, deneme çerçeveleri, benimseme stratejisi ve büyük ölçekli yetkinlik geliştirme süreçlerinde yönlendirmekle geçirdiğim anlamına geliyor. İster bir pazarlama ekibinin kampanyaları daha hızlı başlatmasına yardımcı olayım ister analistleri daha iyi ve hızlı kararlar almaları için eğiteyim, proje teslimatındaki rolüm yapay zekâyı ürkütücü bir bilinmez olmaktan çıkarıp güvenilir bir ekip arkadaşı hâline getirmek.

You should also read

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

• Yapay Zekâ Bu Teslimat Yöneticisini Kurucuya Dönüştürdü

• Stresli Proje Yöneticisi misiniz? Motivasyonunuzu Geri Kazanmak İçin 10 İpucu

Kültür değişimi ve insan odaklı tasarım olmadan yapay zekâ benimsemesi neden başarısız olur?

Yapay zekâ, rolümü “çözüm geliştirici” olmaktan “yetkinlik mimarı” olmaya dönüştürdü. Yapay zekâ artık manuel analiz, araştırma veya içerik oluşturma işlerinin büyük bölümünü hız ve ölçekle gerçekleştirebildiği için bunlara daha az zaman ayırıyorum. Bunun yerine odağım sistemler tasarlamak, koruyucu sınırlar belirlemek ve ekiplerin sonuçları anlamlı biçimde değiştirecek şekilde yapay zekâyı entegre etmeleri için gereken alışkanlıkları geliştirmelerine yardımcı olmak.

En çok büyüyen çalışma alanı orkestrasyon: yapay zekânın nereye uyacağını seçmek, önemli olduğu yerlerde insanların sürecin içinde kalmasını sağlamak ve iş akışlarını sürekli olarak ayarlamak. Yapay zekâ, içgörü ile karar arasındaki süreyi kısaltıyor; bu nedenle rolüm giderek sıralama, uyum sağlama ve ekiplerin dalgada boğulmak yerine “dalgayı sürmesine” yardımcı olma etrafında şekilleniyor.

Sonuç olarak teknoloji kolay kısım; insanlar zor. Bu nedenle dikkatimin büyük bir bölümü liderlere koçluk yapmaya, benimsemeyi geliştirmeye ve ekiplerin yeni yöntemlerle çalışabilmesi için ritüelleri yeniden tasarlamaya gidiyor.

Hızlı yineleme için gerekli koşullar nasıl oluşturulur?

Üstel bir ortamda teslimat liderliği, planı kontrol etmekten çok hızlı yinelemenin yalnızca mümkün değil, aynı zamanda beklenen bir şey olduğu koşulları oluşturmaya dönüşüyor. Bu koşulları oluşturmak ise tekrarlanabilir bir çalışma ritmi oluşturmak anlamına geliyor.

Müşterilerle çalışırken tek bir iş akışını baştan sona haritalandırarak ve benim “yapay zekâ sayımı” adını verdiğim çalışmayı yürüterek başlıyoruz: İnsanlar bugün yapay zekânın gerçekçi biçimde yardımcı olabileceği hangi manuel karar destek işlerini yapıyor? Ardından, araştırma sentezini, kampanya oluşturmayı veya analizi hızlandırmak gibi bir ya da iki düşük riskli, yüksek etkili deneme belirliyor; bunlara net sorumlular, basit bir başarı ölçütü ve sıkı bir geri bildirim döngüsü veriyoruz. Sonra hafif ritüeller ekliyoruz: nelerin değiştiğini görmek için haftalık ufuk taramaları, hangi denemelere daha fazla ağırlık verileceğine karar vermek için aylık değerlendirmeler ve “günlük kürek çekme”. Başka bir deyişle, yapay zekânın bir yan proje olmaktan çıkıp kas hafızasına dönüşmesi için canlı çalışmaların içinde küçük ve gerçek kullanım alanları oluşturuyoruz.

Somut bir örnek vereyim: Büyük bir yaşam bilimleri şirketinde, yüksek riskli pazar ve ürün portföyü kararlarından sorumlu, yapay zekâ konusunda şüpheci analistlerden oluşan bir ekiple çalıştım. “Yapay zekâ kullanın” diye zorunluluk getirmek yerine, belirli bir çıktıyı nasıl ürettiklerini haritalandırarak başladık; ardından Gemini'yi yalnızca en zahmetli kısımları otomatikleştirmek için kullandık — pazar verilerini taramak, rekabet istihbaratını özetlemek ve senaryoları stres testine tabi tutmak.

Onları “gör-yap-öğret” modeliyle eğittik: önce kendi iş akışları üzerinde canlı gösterimler, ardından düşük riskli senaryolarda uygulamalı çalışma ve son olarak akranlarına öğretmelerini sağlama. Ayrıca ilerlemeyi ödüllendiren küçük ritüelleri kurumsallaştırdık — haftalık gösterimler, istem kitaplıkları ve paylaşılan başarılar.

Dört ay içinde, eğitim alan analistlerin günlük yapay zekâ kullanımı %16'dan %83'e yükseldi ve departman genelindeki benimseme %31'den %100'e çıktı. Teknoloji önemliydi; ancak asıl kilidi açan, hızlı yinelemeyi güvenli, normal ve beklenen bir şey gibi hissettiren küçük ve kapsamı belirlenmiş denemelerin, yinelenen ritüellerin ve akran öğretiminin oluşturduğu düzendi.

Üstel bir ortamda teslimat liderliği, planı kontrol etmekten çok, hızlı yinelemenin yalnızca mümkün değil, aynı zamanda beklenen bir durum olduğu koşulları yaratmakla ilgilidir.

Share This Quote on:

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

Michael Housman

AI-ccelerator Kurucusu

Yalın, yapay zekâ destekli teslimata nasıl geçilir?

Geleneksel proje yönetimi, hızlı değişen ortamlarda işlevini yitiren, kapsamlı ön planlamaya ve katı yapılara dayanır.

Yapay zekânın, beş yıllık yol haritalarından kısa ve tekrarlanabilir alışkanlıklara geçiş gerektirdiğini savunuyorum: haftalık ufuk taramaları, aylık konumlandırma değerlendirmeleri ve günlük mikro deneyler. Yapay zekâ, Şelale yöntemi için çok hızlı değişiyor. Modern teslimat, “planla > oluştur > yayınla” yerine daha çok “keşfet > test et > uyarla” şeklinde ilerliyor.

Yalın sistemler, not alma yazılımı kullanılarak yapay zekâ tarafından oluşturulan özetler, anlık ilerleme görüntüleri ve otomatik belgeler sayesinde gerçek zamanlı uyumu öne çıkarır. Ekipler, çıktıları güncellemek için daha az, sonuçlar üzerinde yineleme yapmak için daha fazla zaman harcar. Teorik planlar yerine çalışan prototiplere öncelik verir ve rakiplerimizden daha hızlı öğrenebilmek için döngü sürelerini kısaltmak üzere yapay zekâyı kullanırız. Sonuç, sörf yapmaya daha çok benzeyen bir teslimat ritmidir: sürekli hareket, sürekli ayarlama ve sürekli fırsat.

Geleneksel proje yönetiminden daha yalın, yapay zekâ destekli sistemlere geçerken bu araçları her şeyi bir anda değiştirmek yerine mevcut iş akışlarına bilinçli olarak katmanlandırdık. ChatGPT; kapsam taslakları hazırlamak, brifler oluşturmak, gereksinimleri netleştirmek ve proje görüntüleri üretmek için çok amaçlı merkezimiz oldu. Gemini ise rekabet taramaları ve teknik sentez gibi daha derin araştırma görevlerini üstlendi.

Yaratıcı ekipler için Flux Replicate hızlı görsel üretimini destekledi, RunwayML görselden videoya dönüşümleri yönetti ve Suno/ElevenLabs anında ses varlıkları sağladı. Otomasyon tarafında Atlas ve Lindy, referans materyali toplamak, çıktıları farklı paydaşlar için yeniden yazmak veya proje belgelerinden görev listeleri oluşturmak gibi adımları otomatikleştirmemize yardımcı olarak aracı iş akışlarının prototiplenmesinde kullanıldı. Son olarak Claude ve Manus gibi araçlar kod geliştirme ve prototiplemeyi hızlandırmaya yardımcı oldu.

Geçiş, yukarıda değindiğim basit ve tekrarlanabilir modeli izledi:

1. Tek bir iş akışını baştan sona haritalayın.
2. Hangi adımların hangi araçlara devredilebileceğini belirleyin.
3. Ekiplere başlangıç komutlarından oluşan bir kütüphane sağlayın.
4. Yeni araç zincirini kullanarak ekip üyelerinin gerçek bir işi baştan sona tamamladığı canlı bir uygulama oturumu düzenleyin.
5. İlerlemeyi ödüllendiren küçük ritüelleri kurumsallaştırın.

Kurumsal karmaşıklık nasıl yönetilir ve yapay zekânın geniş ölçekte benimsenmesi nasıl sağlanır?

İşte başka bir örnek. Pazarlama ekibinin talebe ayak uydurmakta zorlandığı, hızla büyüyen bir evcil hayvan takviyesi şirketiyle çalıştım. Ayda yaklaşık 500 kampanya başlatıyorlardı ve her varlık için insan tasarımcılar, yazarlar ve manuel yineleme gerekiyordu. Üretken yapay zekâ 2022'nin sonlarında yaygınlaştığında Midjourney gibi araçları kullanıma sunduk ve ekibi bunları doğrudan kampanya süreçlerine entegre edecek şekilde eğittik.

Yalnızca küçük süreç değişiklikleri ve uygulamalı çalışmayla üretim süresi reklam başına 45 dakikadan 5 dakikaya düştü: neredeyse %900'lük bir iyileşme! Bu, üstel ölçekte büyümenin önünü açtı: ayda 2.300 kampanya, daha yüksek dönüşüm oranları ve nihayetinde yıllık bazda %50 gelir artışı.

Süreç değişiklikleri bilinçli olarak küçük, ancak etkileri oldukça büyüktü. Yukarıda açıkladığım şekilde ilerledi.

Ücretli sosyal medya reklamlarının üretimi olan tek bir iş akışını ayırarak ve bunu bileşen adımlarına bölerek başladık: fikir geliştirme, metin yazarlığı, görsel üretimi, varlık biçimlendirme, kalite kontrol ve yükleme. Tüm süreci yeniden tasarlamak yerine yalnızca iki adımı değiştirdik: ilk fikir geliştirme ve ilk görsel oluşturma. Her ürün grubu için uyarlanmış Midjourney komutları hazırladık, ChatGPT içinde şablon tabanlı metin komutları oluşturduk ve içerik üreticilerinin yapay zekâyı ne zaman kullanacaklarını, ne zaman manuel olarak iyileştirme yapacaklarını tam olarak bilmeleri için kısa bir karar ağacı tasarladık.

Ekip daha sonra bunu kontrollü bir ortamda uyguladı: her seferinde bir reklam, bir varlık ve bir komut. Süre sıkışmasını — 45 dakikadan yaklaşık 5 dakikaya düşüşü — gördüklerinde benimseme doğal olarak gerçekleşti. Gerçek dünyadaki çıktılar, soyut eğitimlerden çok daha hızlı güven oluşturur.

Yapay zekâ her teslimat ritüelinin başlangıç noktasını nasıl değiştiriyor?

Yapay zekâ her ritüelin başlangıç noktasını değiştirir.

Örneğin kapsam artık “mevcut çalışma saatlerimizle gerçekçi olarak ne yapabiliriz?” sorusundan ziyade “kapasitemiz arttığında neler mümkün hâle gelir?” sorusuyla ilgilidir. Kapsamı tanımlarken artık yapay zekâyla birlikte oluşturuyoruz: karar vermeden önce birden fazla versiyon üretiyor, varsayımları sorguluyor ve alternatif yolları araştırıyoruz. Bu, çözüm alanını genişletiyor ve erken aşamada gözden kaçan noktaları azaltıyor.

Yapay zekâ tek bir doğruluk kaynağı sunduğu için uyum da değişiyor. Yapay zekâ; ortak çalışma özetleri, özetler, riskler ve seçenekler üreterek iş birliğini çoğu zaman yavaşlatan yorumlama boşluklarını ortadan kaldırıyor.

Doğrulama artık dönemsel değil, sürekli hâle geliyor: Yapay zekâ varsayımları test ediyor, çıktıları gözden geçiriyor ve tutarsızlıkları gerçek zamanlı olarak ortaya çıkarıyor.

Yürütme ise görevleri yönetmekten çok, doğru işin insan ya da yapay zekâ fark etmeksizin doğru “ekip üyesine” gitmesini sağlayarak insan-makine iş akışlarını koordine etmekle ilgili hâle geliyor.

İnsan-yapay zekâ ortaklığı neden kazandıran formüldür?

Genel olarak tekrarlayan, manuel, analitik ve yüksek hacimli işler en kolay kazanılabilecek alanlardır. Araştırma sentezi, gereksinim toplama, rekabet analizi, ilk taslaklar, teknik doğrulama, QA ve iş listesi iyileştirme gibi görevler yapay zekâ için idealdir; çünkü örüntü tanımaya dayanır ve otomasyonla ölçeklenebilir.

Yapay zekâ, bilgi çalışanları için buhar makinesinin el emeği için ifade ettiği şeyi ifade eder: ağır yükü üstlenerek insanların yalnızca insanların yapabileceği işlere odaklanmasını sağlayan bir güç çarpanı.

Hâlâ insan dokunuşu gerektiren işler arasında belirsizliği giderme, işlevler arası uyum sağlama, çatışma yönetimi, hikâyeleştirme, duygusal zekâ ve stratejik ödünleşimler bulunur; bunlar, hesaplamadan çok bağlamın, muhakemenin ve ilişkisel becerinin önem taşıdığı alanlardır. Makineler seçenekleri ortaya çıkarabilir, ancak hangi dağa tırmanılacağını hâlâ insanların seçmesi gerekir.

Kazandıran formül ortaklıktır: Hassasiyet gerektiren işleri yapay zekânın üstlenmesine, yaratıcılık, strateji ve bağ kurma konusunda ise insanların liderlik etmesine izin verin.

Yapay zekâ aracılarının bilişsel yükü azaltma biçimi

Ajan tabanlı iş akışları hızla temel bir unsur hâline geliyor. Üç alana odaklanıyoruz:

• Bilişsel yükü azaltmak
• Tekrarlayan iş akışlarını uçtan uca otomatikleştirmek
• Aracıların akıl yürütebildiği, eyleme geçebildiği ve sonuçları doğrulayabildiği “kapalı döngü” sistemleri oluşturmak

İlk denemeler arasında kampanya varyasyonları oluşturan, veri kümelerini inceleyen, istemleri iyileştiren, gösterge panoları oluşturan veya adımlar arasında manuel denetim gerektirmeden karmaşık araştırma iş akışlarını yöneten aracılar bulunuyor.

Yetenekli insanları doğru yapay zekâ sistemleriyle bir araya getirdiğinizde çıktı üstel olarak ölçeklenir. Bazı durumlarda eskiden günler süren işler artık saatler, hatta dakikalar alıyor. Buradaki kilit nokta, aracılara kısıtlar, değerlendirme ölçütleri ve yükseltme yolları sağlayarak insanların muhakeme ve strateji üzerindeki kontrolünü sürdürmesini güvence altına alan özenli koordinasyondur. Başka bir deyişle, aracılar açıkça tanımlanmış bir “kutu” içinde çalışmalı ve yorumlayıcı ya da stratejik kararları her zaman insanlar vermelidir.

Örneğin bir ilaç sektörü analistiyle çalışırken, yapay zekâ aracılarının güvenilir biçimde yardımcı olabileceği noktaları tam olarak belirledik ve bu noktalar aracının kısıtlarını oluşturdu: Aracı bilgi toplayabilir, düzenleyebilir ve taslak hazırlayabilirdi; ancak yorumlayamaz, öneride bulunamaz veya önceliklendirme yapamazdı. Bu üst düzey kararlar tamamen analistlerde kaldı.

Ayrıca yapay zekâ tek bir göreve bile dokunmadan önce değerlendirme ölçütleri oluşturduk. Örneğin yapay zekâ tarafından oluşturulan her özetin kaynak belgelerini doğru biçimde yansıtması, her senaryo taslağının temel varsayımlara atıfta bulunması ve her karşılaştırmalı tablonun analistlerin tercih ettiği biçimlerle eşleşmesi gerekiyordu. Yapay zekâ belirsiz verilerle, çelişkili sinyallerle veya önemli boşluklarla karşılaştığında — ki ilk yinelemelerde bu sık sık yaşandı — konuyu otomatik olarak, yönü netleştirecek ve ayrıntı katacak bir insan inceleyiciye aktarıyordu.

Koordinasyon işe yaradı; çünkü yapay zekânın kısıtları, çıktıların ölçütleri ve analistlerin işin yönetimini sürdürmesini sağlayan net yükseltme tetikleyicileri vardı. Bu denge doğru kurulduğunda üretkenlik kazanımları neredeyse haksızlık gibi hissettiriyor.

Yapay zekâ, veri ile içgörü arasındaki mesafeyi nasıl ortadan kaldırıyor?

Ancak yapay zekânın en az takdir edilen yeteneği tek bir araç veya aracı değil; yapay zekâ destekli karar vermedir.

Her ekip üyesinin cebinde akıllı bir araştırma asistanı, stratejist ve analist bulunduğunda toplantılar kısalır, kararlar netleşir ve uygulama büyük ölçüde hızlanır. Ekipler bilgi toplamak için saatler harcamayı bırakır ve bunun yerine yapay zekâ tarafından oluşturulan seçenekler arasından seçim yapmak için dakikalar harcar.

Karar verme süreçlerimin çoğunda ChatGPT, Gemini, Claude ve Grok gibi önde gelen öncü modellerin dönüşümlü kullanımına güveniyorum; çünkü her birinin farklı güçlü yönleri var ve bir yanıtın kalitesi çoğu zaman soruyu doğru modelle eşleştirmeye bağlı oluyor. Uygulamada, ödünleşimleri değerlendirirken, varsayımları sınarken veya stratejik seçenekleri araştırırken sürekli olarak hepsine “yoklama” gönderiyorum. Modeller arası bu üçgenleme bana güven veriyor: Birden fazla sistem aynı akıl yürütme sonucuna ulaşıyorsa, bunu daha güçlü bir sinyal olarak kabul ediyorum.

Bununla birlikte, genellikle ilk başvurduğum araç ChatGPT oluyor. Bunun nedeni basit: Bellek özelliği, süreklilik gerektiren kararlar için onu benzersiz derecede iyi kılıyor. İş bağlamımı, hizmet verdiğim müşteri türlerini, üslubumu, tercihlerimi ve çalışma şeklimdeki kalıpları hatırlıyor. Bu süreklilik zaman içinde birikerek güçleniyor; dolayısıyla konumlandırma, strateji, mesajlaşma veya uzun vadeli bağlamdan yararlanan herhangi bir konu üzerine düşünürken ChatGPT benim “ana üssüm” haline geliyor.

Diğer modeller uzman danışmanlar gibi davranıyor; ChatGPT ise beni en iyi tanıyan model gibi davranıyor.

Orkestrasyon katmanları ve özel GPT'ler yapay zekâ araçlarını nasıl birleştiriyor?

Temel teknoloji yığınım artık şu unsurlar etrafında şekilleniyor:

• ChatGPT, Gemini ve Claude gibi çok modlu modeller
• İş akışı otomasyonu için ajan tabanlı araçlar
• Tasarım, kodlama, analiz ve dokümantasyon için alana özgü yardımcılar

Genel olarak en büyük gelişim araçların kendisinde değil, orkestrasyon katmanında yaşanıyor — her şeyi birbirine bağlamak için otomasyon çerçevelerinin ve özel GPT'lerin kullanılmasıyla. Geçmişte teknoloji yığınımda araştırma, yazma, diyagram oluşturma ve proje yönetimi için ayrı araçlar bulunuyordu. Bugün bu iş akışlarının çoğu, mevcut araçların üzerinde konumlanan tek bir yapay zekâ katmanında birleşiyor.

Esasen, ekiplerin iş akışlarını kolaylaştırmak için etkileşim kurduğu, birlikte çalışabilir yapay zekâ sistemlerinden oluşan bir koleksiyondan söz ediyorum. Uygulamada bu, araştırma, sentez, taslak oluşturma veya analiz gibi görevlerde genel amaçlı modelleri (ChatGPT, Claude, Gemini) bilişsel motor olarak kullanırken Notion, Google Workspace, Figma veya Jira gibi mevcut araçların içindeki alana özgü yardımcıların ya da eklentilerin gücünden yararlanmak anlamına geliyor. Ekipler, birbirinden kopuk bir düzine uygulama arasında geçiş yapmak yerine, giderek daha fazla teknoloji yığınının geri kalanına bağlanan az sayıda temel yapay zekâ arayüzüne güveniyor.

Değer, bilişsel geçiş maliyetlerini azaltmaktan kaynaklanıyor.

Michael'ın İpucu

Genel olarak en büyük gelişim araçların kendisinde değil, orkestrasyon katmanında yaşanıyor — her şeyi birbirine bağlamak için otomasyon çerçevelerinin ve özel GPT’lerin kullanılmasıyla.

Yinelemeyi ve teslimatı hızlandıran yapay zekâ teknoloji yığını

Geçtiğimiz yıl hızlı yinelemeyi (görsel oluşturucular, kod yorumlayıcıları), orkestrasyonu (Zapier, Make) ve yönetişimi (istem kitaplıkları, denetim günlükleri) mümkün kılan araçlara daha fazla ağırlık verdim. Aynı zamanda birçok eski aracı değiştirdim; çünkü yapay zekâ yerel sistemler artık daha esnek, daha hızlı ve uyarlanması daha kolay.

Amaç, eskiden ekiplerin ortak çalışma saatlerini tüketen can sıkıcı adımları ortadan kaldırmak: varlıkları yönlendirmek, ileti dizilerini özetlemek, durum güncellemeleri oluşturmak, toplantı notlarını görevlere dönüştürmek veya çıktıları farklı paydaşlar için yeniden paketlemek. Bunların tümü artık otonom şekilde çalıştırılabilir. Toplam zaman tasarrufu muazzam; bunun nedeni herhangi bir görevin tek başına çok büyük olması değil, teslimat işinin binlerce küçük görevden oluşması.

Teknoloji yığınım aylık olarak gelişiyor, ancak temel ilke değişmiyor: adımları azaltmak, sürtünmeyi düşürmek ve çıktıyı ölçeklendirmek için yapay zekâyı kullanmak. Herhangi bir anda kelimenin tam anlamıyla düzinelerce araç kullanıyorum, ancak şu anda en çok kullandıklarım şunlar:

• ChatGPT: çok amaçlı büyük dil modeli
• Google Gemini: derinlemesine araştırma
• Lindy: ajan tabanlı iş akışları tasarlama
• Manus: yapay zekâ destekli prototip oluşturma
• Claude: kod geliştirme aracı
• Atlas: ajan tabanlı tarayıcı
• NotebookLM: sesli özetler
• Flux Replicate: görsel oluşturma
• Suno: metinden müziğe
• ElevenLabs: seslendirme
• RunwayML: görselden videoya
• AKool: yapay zekâ avatarı/dijital ikiz

Yapay zekâ proje yönetimini strateji öncelikli liderliğe neden dönüştürecek?

Yakında yapay zekâ bir araç olmaktan çıkıp teslimat süreçlerinde tam anlamıyla bir çalışma arkadaşı haline gelecek. Projeleri uçtan uca otonom biçimde yönetebilen sistemlere sahip olacağız: kapsamlar oluşturacak, görevleri sıralayacak, bağımlılıkları yönetecek, riskleri işaretleyecek ve hatta günlük toplantıları ya da retrospektifleri yürütecek sistemlere. Teslimat yöneticileri görev orkestrasyonundan stratejiye, kültüre ve işlevler arası uyuma yönelecek. Proje yönetiminin “idari” tarafı %80-90 oranında otomatikleşecek.

Daha da önemlisi, her sektörde yapay zekâ odaklı rakipler göreceğiz. Genel giderleri neredeyse sıfır olan, sınırsız yaratıcı kapasiteye sahip ve geleneksel kuruluşların yetişemeyeceği hızlarda çalışan teslimat sistemlerine sahip ekipler.

Yapay zekâyı benimseyenlerle geride kalanlar arasındaki fark doğrusal değil, üstel olarak büyüyor. Yapay zekâyla güçlendirilmiş işletim sistemlerini şimdiden oluşturan teslimat liderleri geleceğin sahibi olacak. Bekleyenler ise eskiden çeyrekler süren işleri günler içinde teslim edebilen kuruluşlarla rekabet etmeye çalışırken kendilerini zor durumda bulacak.

Her sektörde yapay zekâ odaklı rakipler göreceğiz. Genel giderleri neredeyse sıfır olan, sınırsız yaratıcı kapasiteye sahip ve geleneksel kuruluşların yetişemeyeceği hızlarda çalışan teslimat sistemlerine sahip ekipler.

Share This Quote on:

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

Michael Housman

Yapay Zekâ Hızlandırıcısı'nın Kurucusu

Netlik beklemek yapay zekânın benimsenmesini neden yavaşlatır?

İşte tavsiyem: Kusursuz bir netlik beklemeyin.

Teslimat liderlerinin yaptığı en büyük hata, tek bir kusursuz dalgayı öngörmeye çalışmaktır. Beş yıllık bir plana ihtiyacınız yok; sürekli deneme yaklaşımına ihtiyacınız var. Küçük başlayın, hızlı hareket edin, sık sık test edin ve öğrenmeye devam etmenizi sağlayacak alışkanlıklar geliştirin. Üstel değişim hareketi ödüllendirir, tereddüdü cezalandırır. Kazanan ekipler, erkenden ve sık sık kürek çekenlerdir.

Ayrıca platformlardan önce insanlara yatırım yapın. Ekibiniz kendini tehdit altında, bilgisiz veya bunalmış hissederse yapay zekânın benimsenmesi çöker. Merak kültürü oluşturun, uygulamalı eğitimler düzenleyin, erken başarıları kutlayın ve benimsenmeyi görünür kılın. Yapay zekâ göz korkutucu olmak yerine keyif verici hâle geldiğinde sürdürülebilir olur.

Sonuç olarak bu dönem, en iyi araçlara sahip ekiplerin değil, bu araçlarla nasıl iş ortaklığı kuracağını öğrenen ekiplerin dönemi olacak.

Takipte kalın

Michael'ın teslimat sistemlerini modernleştirme çalışmalarını kişisel web sitesinden, LinkedIn'den ve YouTube'dan takip edebilirsiniz. Ayrıca AI-ccelerator'a da göz atın!

The Digital Project Manager'da daha fazla uzman röportajı sizleri bekliyor!