PMO lideri, yapay zekânın daha iyi uygulama yerine daha hızlı kaos yaratmasını nasıl önleyebileceğinizi anlatıyor

PMO liderliğini, teslimat mükemmelliğini ve yapay zekâyı bir araya getirmek

Parwaaz Consulting'in kurucusu ve CEO'suyum. Parwaaz Consulting, daha güçlü PMO'lar, portföy yönetişimi, teslimat liderliği ve yapay zekâ etkinleştirmesi yoluyla kuruluşların uygulama becerilerini geliştirmelerine yardımcı olan butik bir danışmanlık firmasıdır. 20 yılı aşkın süredir sağlık hizmetleri, lojistik, finansal hizmetler, perakende ve teknoloji dâhil olmak üzere çeşitli sektörlerde Fortune 500 şirketleri, özel sermaye destekli firmalar, girişimler ve büyüyen orta ölçekli kuruluşlarla çalıştım.

Bugün liderlerin doğru girişimleri önceliklendirmesine, teslimat uygulamasını iyileştirmesine, PMO yetkinliklerini güçlendirmesine ve gereksiz bürokrasi olmadan operasyonlarını ölçeklendirmesine yardımcı oluyorum. Bu çalışmalar PMO dönüşümlerinden ve portföy önceliklendirmesinden yapay zekâ fırsat sprint'lerine, yönetişime, araçların benimsenmesine ve yetkinlik geliştirmeye kadar uzanıyor.

Parwaaz Consulting'i kurmadan önce BearingPoint ve Diamond Management & Technology Consultants gibi firmalarda danışmanlık ve teslimat liderliği görevlerinde çalıştım. Ayrıca bir girişimin kurucu ortağı ve COO'su oldum; bu deneyim bana uygulama ve büyüme konusunda pratik bir bakış açısı kazandırdı. Şu anda dünya genelinde 160.000'den fazla öğrenene sahip bir LinkedIn Learning eğitmeni ve 2 kez Küresel PMO Etkileyicisi finalistiyim. Gartner ve Capterra, PMO'lar, teslimat ve yapay zekâ etkinleştirmesi alanlarındaki düşünce liderliğime yer verdi.

You should also read

• Yapay Zekâ Destekli Proje Yöneticisi ve Eğitimci, Projelerin İşleyişini Temelden Değiştiren Basit Bir Yapay Zekâ İş Akışını Paylaşıyor

• Bir Asana Uygulama Ajansında Teslimat Başkanının Kullandığı Gerçek Dünya Yapay Zekâ İş Akışları

Yapay zekâ proje teslimatını nasıl yeniden tanımlıyor?

Yapay zekâ hem benim bireysel çalışma biçimimi hem de proje teslimatının daha genel anlamda nasıl geliştiğini önemli ölçüde değiştirdi. Birkaç yıl önce ekiplerin çoğu hâlâ yapay zekâyı deneme amaçlı kullanıyordu. Bugün kuruluşların meraktan uygulamaya geçiş yaptığını görüyorum. Konuşma artık yalnızca “Yapay zekâ nedir?” sorusundan ibaret değil. Asıl sorular şunlar: “Yapay zekâ nerede ölçülebilir değer yaratıyor, bunu sorumlu bir şekilde nasıl yöneteceğiz ve benimsenmesini nasıl sağlayacağız?”

Kendi görevimde, idari ve sentez ağırlıklı işlere eskisine kıyasla çok daha az zaman ayırıyorum. İlk taslak dokümantasyon, toplantı özetleri, beyin fırtınası yapıları, paydaş iletişimi taslakları, atölye hazırlıkları, raporlama metinleri ve araştırmayı hızlandırma gibi görevler artık büyük ölçüde yapay zekâ desteğiyle yürütülüyor. Bu durum özellikle PMO danışmanlığı, eğitim geliştirme ve portföy analizi çalışmalarında önemli verimlilik artışları sağladı.

Artık dikkatimin daha büyük bölümünü, yapay zekânın bağımsız olarak üstlenemeyeceği daha yüksek değerli liderlik ve stratejik faaliyetler çekiyor. Örneğin:

• Liderlerin, abartılı beklentilerin peşinden gitmek yerine hangi yapay zekâ kullanım alanlarının üzerinde durmaya değer olduğunu belirlemelerine yardımcı olmak
• Bürokrasi yaratmadan hızlı hareket etmeyi mümkün kılan yönetişim ve gözetim modelleri tasarlamak
• Kurumsal benimsemeyi iyileştirmek ve yapay zekâ destekli çalışma biçimleri etrafında davranış değişikliğini yönlendirmek
• PMO'ları raporlama işlevlerinden karar desteği ve önceliklendirme motorlarına dönüştürmek
• Yapay zekâ destekli bir ortamda ekiplerin muhakeme, iletişim, önceliklendirme ve paydaş uyumunu güçlendirmelerine yardımcı olmak

Daha genel olarak proje teslimatının kendisi de birkaç önemli yönde değişiyor. Birincisi, ekipler çıktıları daha hızlı üretebildiği için uygulama döngüleri hızlanıyor. İkincisi, yapay zekâ denemelerin önündeki engeli azalttığı için girişimlerin hacmi artıyor. Üçüncüsü, liderler teslimat ekiplerinden daha hızlı karar alma ve yatırım getirisinin daha net görünür olmasını bekliyor. Bunun sonucunda PMO'lar ve teslimat liderleri yalnızca proje takibine değil, önceliklendirme, yönetişim, benimseme ve iş değerinin hayata geçirilmesi gibi konulara odaklanarak giderek daha stratejik bir rol üstleniyor.

Yapay zekâ proje liderlerini de gelişmeye zorluyor. Geleceğin en iyi proje profesyonelleri yalnızca görev koordinatörleri olmayacak. İnsan muhakemesini yapay zekâ destekli uygulamayla nasıl birleştireceğini bilen daha güçlü kolaylaştırıcılar, iş odaklı düşünürler, iletişimciler ve değişim liderleri olmaları gerekecek.

Hussain'ın Düşünceleri

Şu anda daha fazla dikkatimi çeken konular, yapay zekânın bağımsız olarak üstlenemeyeceği daha yüksek değerli liderlik ve stratejik faaliyetlerdir.

Teslimatta pratik yapay zekâ neden tam otomasyondan daha etkilidir?

Şu anda odağım, otonom orkestrasyondan ziyade pratik yapay zekâ kullanımını mümkün kılmak ve iş akışlarını hızlandırmak üzerinde. Bununla birlikte toplantı özetleme, eylem maddelerini çıkarma, taslak raporlama, iş akışı otomasyonu ve iş birliği araçları ile teslimat sistemleri arasındaki koordinasyon yükünü azaltma gibi alanlarda seçici denemeler yapıyorum. Make.com gibi araçlar ve modern PPM platformlarının içindeki yapay zekâ özellikleri, bunların bazılarını giderek daha erişilebilir hâle getiriyor.

En büyük değerin, proje teslimatı faaliyetlerinin yerini almakta değil, bunların çevresindeki manuel sürtünmeyi azaltmakta olduğunu gördüm. Bununla birlikte kuruluşların hâlâ güçlü bir insan denetimine ihtiyacı var; çünkü teslimat ortamları, bugün etkili bir şekilde tamamen otomatikleştirilemeyecek kadar fazla incelik, önceliklendirme, paydaş yönetimi ve bağlamsal muhakeme içeriyor.

Yapay zekâ entegrasyonu günlük proje iş akışlarını nasıl hızlandırır?

Ekiplerin günlük sorumluluklarını pratik yapay zekâ destekli iş akışlarıyla eşleştirmelerine yardımcı olduğumuz, iş yerinde yapay zekâ fırsatlarına yönelik bir çalışma yürüttüm. Yapay zekâyı teorik olarak tartışmak yerine, insanların hâlihazırda gerçekleştirdiği gerçek görevlere odaklandık ve yapay zekânın sürtünmeyi azaltabileceği noktaları belirledik.

Örneğin danışmanların uzun RFP'leri özetlemek, riskleri ve teslimatları çıkarmak, liderliğe sunulmaya hazır bilgilendirme sunumları oluşturmak, paydaş iletişimlerinin taslağını hazırlamak ve Word, PowerPoint, Outlook, Teams ve Planner gibi araçlardaki takip görevlerini düzenlemek için yapay zekâ kullanmalarına yardımcı olduk.

Ekipler yapay zekâyı daha az “sohbet robotu”, daha çok günlük iş akışlarına gömülü bir iş akışı hızlandırıcısı olarak görmeye başladı.

İnsanlar neden ilişkilere ve muhakemeye odaklanmalıdır?

Yapay zekâ, en iyi şekilde tekrarlanan, yoğun koordinasyon ve sentez gerektiren teslimat çalışmalarını destekleyebilir.

Örneğin:

• Durum raporlaması ve yönetici özetleri
• Toplantı notları, eylem maddeleri ve takip işlemlerinin izlenmesi
• İlk proje planları, RAID kayıtları ve dokümantasyon taslakları
• Portföy analizi ve önceliklendirme desteği
• Kaynak ve kapasite görünürlüğü
• Araçlar arasında iş akışı otomasyonu
• Bilgiye erişim ve projeler arası içgörüler

Kuruluşlar bunu, büyük ve bağımsız yapay zekâ programları yerine Microsoft Copilot, ChatGPT, yapay zekâ özellikli PPM platformları, iş akışı otomasyon araçları ve mevcut teslimat ekosistemlerine eklenen entegrasyonlar gibi araçları kullanarak hayata geçiriyor. Çoğu zaman en büyük kazanımlar, büyük ekiplerin her hafta zaman kazanmasını sağlayan ve uygulanması görece kolay kullanım alanlarından geliyor.

Bununla birlikte, hâlâ insan dokunuşu gerektiren alanlar muhakeme ve ilişki ağırlıklı çalışmalardır. Bunlar şunları içerir:

• Yönetici paydaş yönetimi
• Kurumsal politikalar içinde yol alma
• Çatışma çözümü
• Önceliklendirme ödünleşimleri üzerine görüşmeler
• Değişime liderlik etme ve destek kazanma
• Belirsizlik karşısında ekipleri yönlendirme
• Eksik bilgilerle karar alma

Yapay zekâ bu alanları içgörüler ve yapı sağlayarak destekleyebilir, ancak güvenin, etkileme gücünün, liderlik varlığının veya bağlamsal muhakemenin yerini hâlâ alamaz. Hatta yapay zekâ, teslimatın idari tarafını daha fazla otomatikleştirdikçe bu insani becerilerin daha da önemli hâle geldiğini savunuyorum.

Yapay zekâ liderlik görüşmelerini nasıl ileri taşır?

Doğru kullanıldığında yapay zekâ, liderlik görüşmelerinin kalitesini de artırabilir.

Örneğin ekipler artık proje güncellemelerini, riskleri, toplantı notlarını ve paydaş geri bildirimlerini saatlerce manuel olarak durum raporları hazırlamak yerine hızla kısa özetlere dönüştürebilir. Bu sayede liderler ve PMO'lar yalnızca bilgi toplamak yerine ödünleşimleri, öncelikleri, bağımlılıkları ve iş etkisini tartışmaya daha fazla zaman ayırabilir.

Görüşmeler “Durum nedir?” sorusundan “Hangi kararı vermemiz gerekiyor ve bunun sonraki aşamalardaki etkileri neler?” sorusuna doğru kayıyor. Bu durum, teslimat görüşmelerinin nasıl yapıldığını anlamlı ölçüde değiştirdi.

Görüşmeler “Durum nedir?” sorusundan “Hangi kararı vermemiz gerekiyor ve bunun sonraki aşamalardaki etkileri neler?” sorusuna doğru kayıyor.

Share This Quote on:

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

Hussain BandukwalaOpens new window

Parwaaz Consulting'in Kurucusu ve CEO'su

Yapay zekâdaki karmaşıklığa dair gerçek dünyadan bir örnek

İşte iş yerinde yapay zekâ uygulanırken ortaya çıkabilecek karmaşıklıklara bir örnek. Bu kuruluş yapay zekâya büyük ilgi duyuyordu; ancak birçok firma gibi aynı anda üç sorunla mücadele ediyordu:

1. Birbiriyle bağlantısız çok fazla fikir
2. Tutarlı bir talep toplama veya önceliklendirme modeli bulunmaması
3. Ekiplerin yönetişim veya ölçülebilir sonuçlar olmadan bağımsız şekilde denemeler yapması

Bu durum dağınık pilot uygulamalara, yinelenen çalışmalara ve hiç kimsenin değeri açıkça ifade edememesi nedeniyle liderlik ekibinin giderek daha kuşkucu yaklaşmasına yol açma riski taşıyordu. Bu konuya yalnızca bir teknoloji çalışması olarak değil, hem teslimat hem de işletim modeli açısından bir zorluk olarak yaklaştık.

İlk olarak, yalın bir yapay zekâ fırsat sprinti süreci oluşturduk. Sorunlu noktaları, tekrarlayan iş akışlarını, raporlama darboğazlarını, koordinasyon eksikliklerini ve karar alma süreçlerindeki zorlukları belirlemek için farklı işlevlerde yapılandırılmış atölye çalışmaları yürüttük. “Yapay zekâyı nerede kullanabiliriz?” diye sormak yerine ekiplerden şunları değerlendirmelerini istedik:

• İnsanlar her hafta nerede zaman kaybediyor?
• İşler nerede büyük ölçüde tekrarlayıcı?
• Gecikmeler nerede manuel koordinasyondan veya bilgi toplamadan kaynaklanıyor?
• Liderler içgörüler veya durum görünürlüğü için nerede gereğinden uzun süre bekliyor?

Ardından, yapay zekâ girişimlerini yapay zekâ kullanmayan girişimlerle birlikte değerlendirmek için standartlaştırılmış bir talep toplama ve puanlama süreci oluşturduk; böylece bunların ayrı inovasyon yan projelerine dönüşmesini önledik.

Araçlar konusunda kurulumu bilinçli olarak pratik ve yalın tuttuk:

• İş akışlarını hızlandırmak ve içerik sentezlemek için Microsoft Copilot ve ChatGPT
• Atölye çalışmaları ve önceliklendirme oturumları için Microsoft Teams gibi mevcut iş birliği araçları
• Yapılandırılmış talep toplama şablonları ve puanlama tabloları
• Basit gösterge tabloları ve önceliklendirme takip araçları
• Paralel yönetişim yapıları oluşturmak yerine mevcut portföy incelemelerine entegre edilen PMO yönetişim kontrol noktaları

Önemli bir ders, karmaşıklığın yapay zekâ araçlarından değil; koordinasyon, sahiplik, beklentiler ve benimsemeden kaynaklandığıydı.

Çalışmanın zorlu kısımlarından biri, birçok liderin başlangıçta yapay zekâya hazır olma düzeyini olduğundan yüksek değerlendirmesiydi. Ekipler gelişmiş otomasyon istiyordu; ancak temel süreçleri hâlâ tutarsızdı veya belgelenmemişti. Bazı durumlarda yapay zekâ görüşmelerini durdurarak önce iş akışlarını istikrara kavuşturduk, sahipliği netleştirdik veya veri kalitesini iyileştirdik. Bu, en önemli başarı faktörlerinden biriydi. Yapay zekâya hazırlığı yalnızca bir teknoloji uygulaması olarak değil, operasyonel olgunluk konusu olarak ele aldık.

Ayrıca net talep toplama kontrol noktaları, karar yetkileri, eskalasyon yolları ve rollerin hesap verebilirliğini içeren yalın bir yönetişim ve gözetim modeli uygulamaya koyduk. Amaç bürokrasi oluşturmadan hızı mümkün kılmaktı.

İlk sprint ve önceliklendirme çalışmaları birkaç hafta sürdü; ardından aşamalı yetkinlik kazandırma ve benimseme desteği geldi. Asıl yoğun çalışma teknik yapılandırma değil; paydaşların hizalanması, değişimin mümkün kılınması ve ekiplerin iş akışını yeniden tasarlamasına yardımcı olmaktı.

Sonuçlar anlamlıydı:

• Liderlik, yapay zekânın gerçekçi bir şekilde nerede değer yaratabileceğine dair çok daha net bir görüş kazandı.
• Ekipler, rastgele denemelerden yapılandırılmış uygulamaya geçti.
• Manuel idari iş yükünü ve raporlama yükünü azaltan, uygulanması kolay çeşitli kullanım alanları belirledik.
• AI görüşmeleri, abartı yerine ölçülebilir iş sonuçlarıyla ilişkilendirildi.
• PMO, AI destekli uygulamalar için koordinasyon, önceliklendirme ve yönetişim işlevine dönüştü.

En ilginç olanı, başarılı olan kuruluşların mutlaka teknik açıdan en gelişmiş kuruluşlar olmamasıydı. Bu kuruluşlar, AI destekli uygulamayla pratik yönetişimi, operasyonel disiplini ve güçlü değişim liderliğini bir araya getirdi.

Hussain'in Düşünceleri

Temel derslerden biri, karmaşıklığın AI araçlarının kendisinden değil; koordinasyon, sahiplik, beklentiler ve benimsemeden kaynaklandığıydı…Ekipler gelişmiş otomasyon istiyordu, ancak temel süreçleri hâlâ tutarsızdı veya belgelenmemişti.

AI destekli bir uygulama yığını nasıl oluşturulur?

AI, deneme aşamasından günlük uygulama desteğine geçtikçe uygulama teknolojileri yığınım son 6–12 ay içinde önemli ölçüde gelişti.

Bugün en aktif şekilde kullandığım AI araçları şunları içeriyor:

• Sentez, yönetici iletişimi, çalıştay iyileştirme, çerçeve fikirleri geliştirme, önceliklendirme desteği ve yapılandırılmış düşünme için OpenAI ChatGPT
• Uzun biçimli analiz, yazı iyileştirme ve daha derin bağlamsal akıl yürütme için Anthropic Claude
• Sunum yapılarını, görsel hikâye anlatımını ve yöneticilere sunulmaya hazır taslakları hızlı bir şekilde oluşturmak için Gamma
• Görsel iletişim, eğitim materyalleri, diyagramlar ve basit içerik tasarımı için Canva

Bu araçların en büyük etkisi hız, sentez ve ilk taslakların hızlandırılmasıdır. İdari ve biçimlendirmeye ilişkin yükü önemli ölçüde azaltarak stratejik düşünmeye, paydaş katılımına, önceliklendirmeye ve karar almaya daha fazla zaman ayrılmasını sağlarlar.

AI neden bir ekibin mevcut iş yığınına yerleştirilmelidir?

Şu anda şaşırtıcı derecede yeterince önemsenmeyen şey, tek bir AI aracı değil; AI'ın insanların hâlihazırda kullandığı günlük iş yığınına, özellikle Microsoft ekosistemine doğrudan entegre edilmesidir.

Birçok ekip için gerçek zaman tasarrufu, gün boyunca sürekli gerçekleşen küçük iş akışı hızlandırmalarından gelir. Bunlar arasında Teams toplantılarını özetlemek, Outlook'ta takip e-postaları taslağı hazırlamak, eylem maddelerini çıkarmak, Word'de ilk taslakları oluşturmak, PowerPoint'te sunum taslakları hazırlamak veya bağlamlar arasında sürekli geçiş yapmadan görevleri Planner'da düzenlemek bulunur.

Bireysel olarak bunların her biri bir seferde yalnızca birkaç dakika kazandırabilir. Ancak her gün, gün boyunca çalışan uygulama ekipleri genelinde kümülatif etki önemlidir. Ekiplerin idari yükü azalttığını, yanıt sürelerini iyileştirdiğini ve koordinasyon çalışmalarından gerçek karar alma ve uygulamaya daha fazla zaman ayırdığını görüyorum.

En büyük etki ayrıca kuruluşların AI'ı ayrı bir hedef olarak görmekten vazgeçip onu insanların zaten rahat olduğu mevcut iş akışlarına doğal bir şekilde yerleştirmesiyle ortaya çıkar.

AI destekli PPM platformları proje yönetimini nasıl değiştiriyor?

Kuruluşların, yoğun biçimde süreç odaklı proje yönetiminden uzaklaşıp görünürlük, önceliklendirme, daha hızlı karar alma ve AI destekli uygulamaya odaklanan daha yalın ve uyarlanabilir uygulama sistemlerine geçtiğini görüyorum.

Uygulamada bu, raporları manuel olarak derlemeye ve güncellemelerin peşinden koşmaya daha az zaman ayırmak, AI destekli araçlar aracılığıyla uygulama verileriyle gerçek zamanlı olarak doğrudan etkileşime geçmeye daha fazla zaman ayırmak anlamına gelir.

Örneğin Celoxis gibi daha yeni AI destekli PPM platformlarıyla liderler artık daha önce kapsamlı manuel analiz gerektiren içgörüleri hızla ortaya çıkarmak için doğal dil komutlarını kullanabilir. Birileri panoları ve elektronik tabloları incelemek yerine güne şu soruları sorarak başlayabilir:

• “Bugün en çok endişelenmem gereken üç proje hangileri?”
• “Programdaki gecikmeye hangi riskler neden oluyor?”
• “Hangi girişimlerin kapasitesi aşılıyor?”
• “Hangi düzeltici eylemleri değerlendirmeliyiz?”

Platform birkaç dakika içinde sorunlu alanları belirleyebilir, katkıda bulunan sorunları özetleyebilir, eylemler önerebilir ve ekiplerin doğrudan karar alma ve uygulamaya geçmesine yardımcı olabilir.

Bu değişim, proje teslimini büyük ölçüde idari bir çalışmadan çok daha dinamik, içgörü odaklı ve eylem odaklı bir ortama dönüştürüyor.

Yapay zekâ temel proje teslim ritüellerini nasıl yeniden tanımlıyor?

Teslim ritüellerinde büyük bir değişim görüyorum: Artık daha az “çıktı oluşturma” ve daha çok kararları hızlandırma etrafında şekilleniyorlar.

Örneğin, kapsam görüşmeleri eskiden uzun gereksinim çalıştaylarını ve ardından günlerce ya da haftalarca süren manuel dokümantasyon iyileştirmelerini gerektirirdi. Artık yapay zekâ, görüşmeleri hızla sentezleyebilir, taslak gereksinimler oluşturabilir, belirsizlikleri ortaya çıkarabilir ve hatta çelişen varsayımları neredeyse gerçek zamanlı olarak belirleyebilir. Bunun sonucunda ekipler, söylenenleri belgelemeye daha az, yapılan işin stratejik açıdan anlamlı olup olmadığını tartışmaya daha çok zaman harcıyor.

Benzer şekilde, yürütme yönetimi çok daha sohbet odaklı ve içgörü odaklı hâle geliyor. Yöneticiler, bir yönlendirme toplantısından önce durum bilgilerini manuel olarak bir araya getirmek yerine, riskleri, bağımlılıkları, gecikmeleri veya kaynak darboğazlarını anında belirlemek için teslim sistemleriyle giderek daha fazla doğal dil kullanarak etkileşim kuruyor. Bu da teslim liderliğinin rolünü “bilgi toplayıcı” olmaktan “karar kolaylaştırıcı” olmaya dönüştürüyor.

Ekipler, söylenenleri belgelemeye daha az, yapılan işin stratejik açıdan anlamlı olup olmadığını tartışmaya daha çok zaman harcıyor…Bu da teslim liderliğinin rolünü “bilgi toplayıcı” olmaktan “karar kolaylaştırıcı” olmaya dönüştürüyor.

Share This Quote on:

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

Hussain BandukwalaOpens new window

Parwaaz Consulting Kurucusu ve CEO'su

Doğrulama ritüellerinin de geliştiğini görüyorum. Ekipler artık yalnızca gereksinimlerin tamamlanıp tamamlanmadığını doğrulamıyor. Yapay zekâ tarafından oluşturulan çıktıların doğru, tarafsız, eksiksiz veya bağlama uygun olup olmadığını giderek daha fazla doğruluyorlar. Kalite güvencesi, sistemlerin ötesine geçerek muhakemenin kendisini de kapsayacak şekilde genişliyor.

Ritüeller ortadan kalkmıyor. Uyum, önceliklendirme, yorumlama ve karar kalitesine doğru daha üst bir düzeye taşınıyorlar.

Paylaşılan yapay zekâ yönetişimi kaotik yürütmeyi neden önler?

Daha fazla kişinin sormasını istediğim sorulardan biri şu: “Yapay zekânın daha iyi bir yürütme yerine daha hızlı bir kaos yaratmasını nasıl önleriz?”

Kuruluşların yapay zekâyı geniş ölçekte yaygınlaştırmadan önce karar haklarını, sahipliği, önceliklendirme kurallarını ve başarı ölçütlerini tanımlamaya çok daha fazla zaman ayırması gerekiyor. Şu anda birçok ekip, kurumsal koordinasyonu yeterince düşünmeden bireysel üretkenliği optimize ediyor.

Her departman farklı iş akışları, istemler, yönetişim modelleri ve önceliklerle bağımsız olarak yapay zekâ kullanmaya başlarsa, kuruluşlar parçalı bir yürütme yapısını çok daha yüksek bir hızda oluşturma riskiyle karşı karşıya kalır.

Başarılı olan kuruluşlar muhtemelen yalnızca bireysel ekiplerin araçları nasıl kullandığına değil, yapay zekâyı kuruluş genelinde nasıl devreye aldıklarına, yönettiklerine, ölçtüklerine ve entegre ettiklerine ilişkin ortak çalışma ilkeleri oluşturacaktır.

Açıkçası, CAIO (Baş Yapay Zekâ Sorumlusu) rolünün önümüzdeki birkaç yıl içinde çok daha yaygın hâle gelmesinin nedenlerinden biri de bu olabilir: Kuruluşların yalnızca yapay zekâ teknolojisi kararlarından değil, kuruluş genelindeki orkestrasyon, önceliklendirme, yönetişim ve benimsemeden de sorumlu birine ihtiyacı var.

Yapay zekâ PMO'ların geleceğini nasıl değiştiriyor?

Beş yıl içinde birçok PMO ya kurumsal yapay zekâ dönüşümü ve orkestrasyonu işlevlerine evrilecek ya da önemsiz hâle gelecek.

Yapay zekâ, durum raporlaması, manuel koordinasyon, güncellemeler, RAID yönetimi ve idari takip de dâhil olmak üzere geleneksel proje yönetimi çalışmalarını büyük ölçüde otomatikleştirecek ve doğrudan operasyonel iş akışlarına ve iş birliği araçlarına yerleştirecek.

Ayakta kalan PMO'lar proje yönetiminden kurumsal önceliklendirme, yapay zekâ ile yürütme, yönetişim ve kurumsal uyumu yönetmeye geçecek. Yapay zekâ fırsatlarını belirlemeye ve önceliklendirmeye, Finans, İK, Hukuk ve Operasyon gibi işlevlerde benimsemeyi teşvik etmeye ve kuruluşların yapay zekâ öncelikli çalışma modellerine geçişine yardımcı olacaklar.

En büyük risk yapay zekânın benimsenmemesi olmayacak. Risk, kuruluşların açıklığı, liderliği ve karar alma süreçlerini iyileştirmeden kaosu daha hızlı otomatikleştirmesi olacak.

Liderler yapay zekâyı neden operasyonel bir değişim olarak görmeli?

Hussain'ın Tavsiyesi

Tavsiyem şu: Küçük başlayın ama hemen başlayın. En önemlisi, beklentilerin ne kadar hızlı değiştiğini küçümsemeyin.

Yapay zekâyı yalnızca BT'nin sahiplendiği bir yan deney veya teknoloji girişimi olarak görmeyin. Onu operasyonel ve liderlik açısından bir değişim olarak ele alın.

Tavsiyem şu:

• Küçük başlayın ama hemen başlayın.
• Gündeme değil, pratik iş akışı sorunlarına odaklanın.
• Bir gecede büyük bir dönüşüm dayatmak yerine yapay zekâ alışkanlıklarını günlük çalışmanın içine yerleştirin.
• Bu beceriler daha az değil, daha değerli hâle geldikçe muhakeme, iletişim, önceliklendirme ve paydaş liderliği becerilerinizi güçlendirin.
• Bozuk süreçleri körü körüne otomatikleştirmeyin.
• Teknik açıdan uzman olmasanız bile, konuşmayı güvenle yönlendirebilmek için yapay zekâ hakkında yeterince bilgi edinin.

En önemlisi, beklentilerin ne kadar hızlı değiştiğini küçümsemeyin. Yapay zekânın hızlandırıcı gücünü güçlü insan liderliğiyle birleştirmeyi öğrenen teslimat liderleri, önümüzdeki birkaç yıl içinde önemli bir avantaja sahip olacak.

Takipte kalın

Hussain'in çalışmalarını LinkedIn üzerinden takip edin veya PMO Rehberi'ne abone olun. Ayrıca Parwaaz Consulting'e göz atın.

Dijital Proje Yöneticisi'nde daha fazla uzman röportajı sizleri bekliyor!