Bu Kıdemli Program Yönetimi Direktörü, Müşterilerinin Teknolojisindeki Boşlukları Kapatmak İçin Kullandığı Yapay Zekâ Araçlarını ve Entegrasyonlarını Açıklıyor
Lauren Selley, web ve mobil genelinde dijital çözümlerin uçtan uca sunumunu denetlediği Code and Theory'de Üretimden Sorumlu Kıdemli Direktör olarak görev yapıyor. Yapay zekâ artık iş akışlarına entegre olduğundan, idari görevlere daha az zaman ayırıyor ve stratejik kararları yönlendirmeye daha fazla odaklanıyor.
Lauren Selley
Code and Theory'de Üretimden Sorumlu Kıdemli Direktör
Yapay Zekâ Denemeleri: Yapay zekâ araçları deneme yanılma gerektirir ve proje yönetiminde idari görevler yerine stratejik liderliğin geliştirilmesini teşvik eder.
Stratejik Liderlik: Yapay zekâ, zaman alan rutin işleri azaltarak planlamaya, risk yönetimine ve daha kapsamlı stratejik sorunları çözmeye odaklanmayı güçlendirir.
Temel Araçlar: Elvex ve Claude gibi araçlar iş akışlarını kolaylaştırarak proje yöneticilerinin daha verimli ve etkili olmasını sağlar.
Yapay Zekâ Entegrasyonu Zorlukları: Yapay zekâ araçlarını farklı sistemler arasında entegre etmek, birbirinden yalıtılmış ekosistemler ve araçların değişken performansı nedeniyle hâlâ zordur.
Gelecekteki Liderlik Açığı: Yapay zekânın yükselişi rolleri değiştirebilir; bu da proje yönetiminde liderlik ve insan ilişkileri becerilerine odaklanmayı gerekli kılar.
Lauren Selley, Code and Theory'de Kıdemli Prodüksiyon Direktörü olarak web ve mobil genelinde dijital çözümlerin uçtan uca teslimatını denetliyor. Yapay zekâ artık iş akışlarına dâhil olduğundan, idari görevlere daha az zaman ayırıyor — ve stratejik kararları yönlendirmeye daha fazla zaman harcıyor.
Lauren'la teslimat dünyasında nelerin değiştiği, hangi araçların gerçek bir etki yarattığı ve proje yöneticisinden stratejik lidere geçiş sürecinde ekibine nasıl yardımcı olduğu hakkında konuştuk. İşte söyledikleri.
Program Yönetimi Neden Yapay Zekâ Deneyleri Gerektiriyor?
Code and Theory'de Kıdemli Prodüksiyon Direktörü (Program Yönetimi) olarak çalışıyorum.
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
Müşterilerimiz için dijital çözümlerin stratejiden kullanıma sunulmaya ve kullanıma sunma sonrası desteğe kadar web ve mobil genelindeki uçtan uca teslimatını denetliyorum. Zamanımın büyük bir bölümünü ekiplerimizin başarılı bir teslimat için ihtiyaç duydukları her şeye sahip olduğundan ve müşterilerimizin iş ortakları olarak bize güvendiğinden emin olmaya ayırıyorum.
Bizim işimizde yapay zekâ tamamen denemekle ilgili: test et, optimize et, tekrarla.
Şirketler bize “İşte istemleriniz ve araçlarınız, gidin bunları kullanın” diyen, kullanıma hazır çözümler sunmuyor. “İşte birkaç araca erişim, bunlarla neler yapabileceğinizi keşfedin” diyorlar.
Bu nedenle zamanımın büyük bir bölümünü denemeler yapmaya, iş akışları oluşturmaya ve gerçekten işe yarayan şeyleri görmeye ayırıyorum.
Proje Teslimatında Yapay Zekâ Ne Zaman Kullanılmalı — ve Ne Zaman Kaçınılmalı?
Proje teslimatında yapay zekâ konusunda beni en çok heyecanlandıran şey, nihayet görev yöneticileri olmaya daha az, gerçek liderler olmaya ise daha fazla zaman ayırmamız. Bu değişim çoktan gerçekleşmeliydi.
Yapay zekâ sayesinde nihayet görev yöneticileri olmaya daha az, gerçek liderler olmaya ise daha fazla zaman ayırıyoruz.
Angarya işleri devretmek için yapay zekâyı sürekli kullanıyorum. Örneğin bir proje bilgi kümesinden yanıtlar sağlama, özet çıkarma, not taslakları hazırlama ve eylem maddeleri için hatırlatmalar gönderme konusunda harika. Ancak mutlaka iki kez kontrol etmelisiniz. Yapay zekânın eylem maddeleri uydurmak veya son teslim tarihlerini yanlış göstermek gibi kötü bir alışkanlığı var.
Bu sayede ekibe rehberlik etmeye ve daha büyük ölçekli zorlukları çözmeye odaklanabiliyorum.
Proje yürütme konusundaki bilgimi durum güncellemelerinin peşinden koşmak yerine stratejik planlama yapmak, riskleri öngörmek, ekipleri karmaşık senaryolar boyunca yönlendirmek ve daha akıllı teslimat kararları almak için en iyi şekilde kullanıyorum.
Ayrıca kapsam ve riskle ilgili müşteri iletişimini yapay zekânın yürütmesine izin vermiyorum. Kişilikleri okumak, iletişim tarzlarına uyum sağlamak ve zorlu konuşmaları yönlendirmek için geçmiş deneyimlerden yararlanmanın yerini hiçbir şey tutamaz.
Yapay zekâ masraf raporlarını nasıl hazırlayacağını ve ekibim için zaman girişlerini nasıl yapacağını da çözebilseydi harika olurdu. Bunun gerçekleşmesini hâlâ bekliyorum.
Proje Teslimatını ve İş Akışlarını Güçlendiren Yapay Zekâ Araçları
İş yerinde Atlassian, Vercel ve Google'ın yetkilendirilmiş yapay zekâ araçlarından oluşan bir paket kullanıyoruz; ayrıca ChatGPT ve daha fazlası gibi farklı LLM'lerden yararlanan bir kurumsal araca da erişimimiz var.
Atlassian, kurumsal arama için harika olan Rovo'yu sunuyor — Gmail, Dokümanlar, Confluence sayfaları ve Jira biletlerindeki sonuçları aynı anda ortaya çıkarabiliyor.
Ayrıca belirli bir veri kümesinden kontrollü bir bilgi tabanı oluşturmak için Elvex'i kullanıyoruz; böylece ekip, projeye özel sorular için bu bilgi tabanına sorgu yöneltebiliyor.
Vercel ise “deneysel kodlama” için harika olan V0'ı sunuyor — dâhili prototipler oluşturmayı ve bunlar üzerinde yinelemeler yapmayı veya fikirleri hızlıca görselleştirmeyi kolaylaştırıyor.
İş dışında, içerik oluştururken ChatGPT, Claude ve çeşitli tasarım araçlarına büyük ölçüde güveniyorum.
Claude oyunun kurallarını değiştirdi. Artık özel eklentilere veya geliştirici desteğine ihtiyacım yok; çünkü ön uç kodu oluşturup önizlememe olanak tanıyor. Böylece canlıya almadan önce sorunları giderebiliyor ve iş akışımı daha sorunsuz hâle getirebiliyorum.
Evde ise Notion ve Notion AI benim beynim gibi. Tüm ailemi ve ev yaşamımı düzenli tutma şeklim bunlar.
Şunu da söyleyeyim. Yapay zekâ her şeyi yapamaz. Henüz çocuğumu sebze yemeye ikna edemedi. Birisi bu modeli geliştirirse, ben de varım!
Proje Yöneticileri İçin Olmazsa Olmaz Yapay Zekâ Aracı
Şu anda favori iki yapay zekâ aracım var.
Proje liderliği açısından Elvex'i özellikle beğeniyorum. Ekiplere bir veritabanını sorgulama ve sohbet yoluyla yanıt alma imkânı sunması, her gün saatlerimi kurtarıyor.
Proje liderliği açısından Elvex’i özellikle beğeniyorum. Ekiplere bir veritabanını sorgulama ve sohbet yoluyla yanıt alma imkânı sunması, her gün saatlerimi kurtarıyor.
Bir şey bulamadıklarında veya hatırlayamadıklarında insanların ne sıklıkta bir proje yöneticisine ulaştığına şaşırırsınız. Artık onları bir sohbet robotuna yönlendirebiliyorum. Elvex'i Slack ile entegre ettik; böylece ekipler hedefler, teslim tarihleri, ekip üyeleri veya diğer proje ayrıntıları hakkında “Project” botuna sorular sorabiliyor ve anında, doğru yanıtlar alabiliyor.
İçerik oluşturma açısından Claude'a yine hakkını vermem gerekiyor. Eskiden ücretini ödediğim pek çok eklentiye ve arka uç betiğine duyulan ihtiyacı ortadan kaldırdı; hem ön yüz hem de arka uç görevlerini basitleştirerek saatlerimi kurtarıyor.
Yapay Zekâ Temel Teslim Süreçlerini Nasıl Dönüştürüyor?
Yapay zekâ, bir projenin başlangıcındaki bilgi fazlalığını azaltma konusunda harika.
Yapay zekâ, bir projenin başlangıcındaki bilgi fazlalığını azaltma konusunda harika.
Uzun bilgi aktarımı toplantıları yerine ekipler proje bilgilerinin bulunduğu bir veritabanını sorgulayabilir ve ihtiyaç duydukları bilgilere gerçek zamanlı olarak ulaşabilir.
Ayrıca teslimat çıktılarını doğrulama konusunda da giderek daha değerli hâle geliyor; kod incelemelerine yardımcı olmaktan otomatik testleri desteklemeye kadar.
Yapay zekâ uzman doğrulamasının yerini almaz; ancak süreci hızlandırır ve sorunları daha erken fark etmemize yardımcı olur.
Karmaşık ve Birden Fazla Paydaşın Yer Aldığı Projeleri Yönetmek İçin Yapay Zekâ İş Akışlarını Kullanma
Birden fazla departmanın, tedarikçinin ve müşteri paydaşının yer aldığı büyük ve karmaşık programlarda otomatik iş akışları ile entegre araçlar kesinlikle kritik öneme sahiptir.
Örneğin Slack'te otomatik hatırlatıcılar gönderen, toplantı süresini azaltmak için yapay zekâ destekli günlük özetler oluşturan ve proje planlarını farklı platformlar arasında senkronize eden iş akışları kurdum.
Slack kısa süre önce kanal konuşmaları için kendi özetleme özelliğini kullanıma sundu ve bu özellik inanılmaz derecede faydalı oldu. Ekibin Jira'da neler olduğundan haberdar olduğundan emin olmak istediğimde ise panolarımızdaki belirli alanlarda yapılan değişiklikleri özetlemesi için bir Rovo aracısı kullanıyorum.
Rovo, daha sonra proje retrospektiflerine ve çıkarılan derslere bağlayabileceğimiz proje eğilimlerini belirleme konusunda da giderek daha değerli hâle geliyor — bunu nasıl yapacağınızı anlatan bir Atlassian makalesi burada.
Bu, özellikle müşteriler Microsoft veya Google gibi farklı ekosistemler kullandığında çok değerli oldu. İş akışlarının ve yapay zekâ entegrasyonlarının bu boşlukları kapatması, insanları tek bir araca zorlamadan herkesin uyum içinde çalışmasını sağlıyor.
Bu, özellikle müşteriler Microsoft veya Google gibi farklı ekosistemler kullandığında çok değerli oldu. İş akışlarının ve yapay zekâ entegrasyonlarının bu boşlukları kapatması, insanları tek bir araca zorlamadan herkesin uyum içinde çalışmasını sağlıyor.
Teslimat Verimliliğini Artırmak İçin Ajan Tabanlı İş Akışlarını Deneme
Ajan tabanlı iş akışları da dâhil olmak üzere, yapabildiğimiz her alanda denemeler yapıyoruz. Kendi orkestrasyon aracımızı geliştirdik ve farklı veri alma noktalarını test etmeye devam ediyoruz.
Odak noktamız teslimatın tüm aşamalarını kapsıyor:
- Stratejik içgörüler
- Tasarım dokümantasyonu
- Proje izleme ve
- Mühendislik teslimatı
Hâlâ geliştirmeler yapıyoruz, ancak bu sistemler olgunlaştıkça önemli verimlilik kazanımları görmeyi bekliyoruz.
Yapay Zekâ Araçlarını Teslimat İş Akışlarına Entegre Etmek Neden Hâlâ Zor?
Tüm bunlara rağmen, yaygın iş sorunları olduğunu bildiğim konular için entegrasyonları kurmak hâlâ olması gerekenden çok daha zor.
Yapay zekâ adımlarda bana memnuniyetle yol gösteriyor, ancak kurulumu benim için doğrudan yapmasını çok isterdim. Google veya Microsoft gibi sistemler genelinde bunu çalıştırmasını sağlamak, birbirinden kopuk ekosistemler nedeniyle bambaşka bir mesele.
Bir başka sürpriz — ya da belki hayal kırıklığı — modellerin ve araçların sayısındaki inanılmaz çeşitlilik. Hangi aracı kullandığınıza ve aracın uzmanlık alanına bağlı olarak gerçekten birbirinden çok farklı yanıtlar alıyorsunuz; bu nedenle bunları takip etmek ve gerçek kullanım senaryolarına karşı test etmek zaman alıyor.
Yapay Zekâ Proje Yönetiminde Gelecekte Bir Liderlik Açığı Nasıl Yaratabilir?
Proje yöneticileri, farklı noktaları birbirine bağlayan ve iletişim konusunda uzman kişilerdir. Beş yıl içinde yapay zekânın bugün yaptığımız veri toplama ve analiz çalışmalarının yüzde 90'ını üstleneceğini düşünüyorum.
Bu, PM'lerin liderlik, müşteri yönetimi ve insan ilişkileri becerilerine daha da fazla odaklanması gerekeceği anlamına geliyor — ancak işlerini kaybetmeyecekler; yalnızca işler farklı olacak.
Proje yöneticileri ortadan kalkmayacak. Yalnızca yaptıkları işler farklı olacak.
Şu andan o zamana kadar karşılaşacağımız en büyük zorluk, başlangıç seviyesindeki yetenek açığı olacak.
Yapay zekâ, daha önce stajyerlerin ve yardımcı düzeyindeki PM'lerin üstlenmesine izin verdiğimiz tüm angarya işleri yapabiliyorsa, proje yöneticileri için yeni yardımcı düzeyi roller oluşturmamız gerekir — muhtemelen veritabanı ve istem odaklı — böylece geleceğin kıdemli liderleri olacak adaylardan oluşan bir havuzumuz olur. Aksi takdirde liderlik rollerini üstlenecek kimse kalmayacak.
Kaynak planlamasının da çok farklı görüneceğini düşünüyorum. Sabit roller yerine, istem mühendisliği, yapay zekâ doğrulaması veya entegrasyon kurulumu gibi konularda kısa vadeli ihtiyaçlar göreceğiz.
Roller projeden projeye esneyecek ve gelişecek; PM'lerin bu bileşimleri oluşturma ve yönetme konusunda uzman olması gerekecek.
Yapay Zekâ Çağına Uyum Sağlayan Teslimat Liderlerine Tavsiyeler
Fazla düşünmeyin; sadece araçları kullanmaya başlayın. Herkes ne yaptığını biliyormuş gibi görünüyor, ancak çoğu kişi ilerledikçe öğreniyor.
Herkes ne yaptığını biliyormuş gibi görünüyor, ancak çoğu kişi ilerledikçe öğreniyor.
Geride değilsiniz. Hepimizin aynı yapay zekâya erişimi var. Farkı yaratan, denemeler yapmak ve gerçekten işe yarayanı bulmak için zaman ayırıp ayırmadığınız.
Takip edin
Lauren'la LinkedIn ve web sitesi üzerinden bağlantıda kalın. Ayrıca ekibinin Code and Theory'de yürüttüğü gelişen çalışmaları takip edin.
The Digital Project Manager'da daha fazla uzman röportajı sizlerle olacak.
