Yapay Zekânızı Yayına Almadan Önce Bunu Düzeltin
Yönetişim: Başarılı yapay zekâ benimsemesi, platform seçimi veya lisans dağıtımıyla değil, birleşik süreçler ve yönetişimle başlar.
Temizleme: Dokümantasyon temizliği, birbiriyle çelişen iş akışlarını ortaya çıkardı ve otomasyonun ekipleri birbirine bağlamak için ihtiyaç duyduğu güvenilir temeli oluşturdu.
Görünürlük: Entegre sistemler; tasarım, ticaret ve mühendislik ekiplerine kararlar, bağımlılıklar ve devirler hakkında ortak görünürlük sağladı.
Güvenlik sınırları: Dar kapsamlı yapay zekâ aracıları, otomatik iş akışlarında insan denetimini korurken bağımlılık risklerini manuel kontrol noktalarıyla azaltır.
İşe alıştırma: Yazıcı talimatları gibi küçük ve belgelenmemiş görevler, yapay zekânın dağıtmaya yardımcı olabileceği değerli bilgi eksikliklerini ortaya çıkardı.
Birçok şirket için yapay zekâ benimseme süreci bir araç görüşmesiyle başlar: hangi platform, hangi lisans seviyesi, hangi ekip ilk olarak erişim alacak. Ancak tasarım ve mühendislik ekipleri arasında yapay zekânın yaygınlaştırılmasına yardımcı olarak son bir yılını geçiren NBCUniversal Tasarım Programı Yöneticisi Jeffrey Cedeno'ya göre, bu tamamen yanlış bir başlangıç noktası.
"Farklı ekipleri birleştirmeye başlayabilmek için mevcut her bir operasyonel süreç için bir yönetişim sistemi oluşturduk," diyor Cedeno. Yapay zekâ araçları ikinci sırada geldi. Önce yönetişim geldi.
Her bir operasyonel süreç için, farklı ekipleri birleştirmeye başlayabilmemizi sağlayacak bir yönetişim sistemi oluşturduk
“Platformdan önce süreç” sıralaması, bir kuruluşu kolaylaştıran yapay zekâ ile aynı karmaşayı yalnızca biraz daha hızlı otomatikleştiren yapay zekâ arasındaki farktır.
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
Cedeno ile ekibinde bunun pratikte gerçekte nasıl göründüğünü öğrenmek için görüştük: kazanımlar, koruyucu önlemler ve yapay zekâ uygulamasını ilk etapta mümkün kılan, pek de gösterişli olmayan temizlik çalışmaları. İşte söyledikleri.
İpucu: Yapay Zekâ Hiç Tanımlanmamış Olanı Ortaya Çıkarıyor
Cedeno operasyonel belgeleri baştan oluşturmayı planlamıyordu. Amacı, tasarım ve mühendislik ekiplerinin yapay zekâyı daha tutarlı bir şekilde kullanmasını sağlamaktı. Ancak gerçek iş akışlarını yapay zekâ araçlarına aktarmaya çalıştıkları anda sorunlar hemen ortaya çıktı.
"Kendi operasyon yönetimimizde gerçek boşluklar olduğunu fark ettik. Örneğin, bir ekip kullandığı bir proje planına sahipken başka bir ekip aynı şey için tamamen farklı bir belge kullanıyordu," diyor. "Bu durum işleri kolaylaştırmaya veya süreklilik oluşturmaya yardımcı olmuyordu."
Kendi operasyon yönetimimizde gerçek boşluklar olduğunu fark ettik.
Bu, yıllarca herkesin gözü önünde saklanabilen türden bir sorundur. Herkes kendi sürecinin temelde iyi olduğunu varsayar — ta ki bir şeyin hepsini aynı anda okuyabilmesi gerekene ve aslında baştan beri tek bir süreç olmadığı ortaya çıkana kadar.
Gösterişsiz Çözüm Önce Geldi
Herhangi bir otomasyon devreye alınmadan önce Cedeno'nun ekibi kimsenin yapmak istemediği kısmı gerçekleştirdi: tek bir iş için tek bir araç seçtiler, onu düzenlediler ve gereksiz tekrarları ortadan kaldırdılar.
"Özel olarak bizim açımızdan SharePoint'imiz canlı belgeler için gerçekten harika ve bunun için kullanılıyor," diye açıklıyor. "Her ekip için her konuya ilişkin güncel bilgiler içeren tüm klasörleri tek tek temizledik."
Confluence da aynı işlemden geçirildi ve net bir hiyerarşiye sahip, düzgün bir viki olarak yeniden yapılandırıldı. Temizlik çalışması nazik değildi. Cedeno, "Tüm verileri yönetişim sistemimize uyacak şekilde yeniden yapılandırabilmek için yüzlerce sayfayı sildim," diyor.
O yapı oluşturulduktan sonra otomasyon gerçek iş yapmaya başladı: SharePoint, Jira ve Confluence birbirine bağlandı; böylece Airtable'a bir kayıt girildiğinde, manuel olarak yeniden giriş yapılmasına gerek kalmadan ilgili bir Jira kaydı otomatik olarak oluşturulabiliyordu. "Bunların hiçbiri yapay zekâ entegrasyonu olmadan mümkün değildi," diyor. Ancak yapay zekâ entegrasyonu da önce bu temizlik yapılmadan mümkün değildi.
Kazanım Yalnızca Hız Değil, Netlikti
En somut sonuç daha hızlı çıktı almak değil, daha önce hiç var olmayan ekipler arası görünürlüktü. Cedeno, tasarım ve ticaret ekipleri arasındaki uzun süredir devam eden kopukluğu bunun açık bir örneği olarak gösteriyor.
"Bir ticaret ekibimiz ve bir [tasarım] ekibimiz var. Bu ekipler birbirinden kopuk çalışıyordu, şimdi ise hepimiz entegreyiz," diyor. Daha önce bir tasarım kararı, reklam arası gibi bir konu hiç dikkate alınmadan ilerleyebiliyordu; çünkü ekipler "işleri birbirlerine aktarıyor ve sonrasında ne olduğunu bilmiyorduk." Şimdi ise, diyor, "her adımda bunun dikkate alması gereken başka biri ve düşünmediğiniz bu tek işin içinde yer alan başka bir ekip de var."
Yazıcı Anısı
Her belge boşluğu stratejik değildir. Bazıları, fark ettiğiniz anda yalnızca bariz hale gelir.
"Hatta rastgele şeyler — örneğin, şirkette insanlar yazıcıyı nasıl kullanıyor — tüm ekibimizde en çok sorulan sorulardan biri olmasına rağmen dokümantasyonda yer almıyordu," diyor Cedeno. "Ve bunu size nasıl yapacağınızı yalnızca iki kişi anlatabiliyordu."
Hatta rastgele şeyler — örneğin, şirkette insanlar yazıcıyı nasıl kullanıyor — tüm ekibimizde en çok sorulan sorulardan biri olmasına rağmen dokümantasyonda yer almıyordu.
Bu küçük bir örnek, ancak asıl sorunun en açık göstergesi: dokümante edilmemiş, iki kişinin zihninde bulunan ve daha önce dokümantasyona eklenemeyecek kadar önemsiz görülen bilgiler. Oysa özellikle işe alıştırma sürecinde bundan yararlanan bir kuruluşa yeni katılan kişiler için, yapay zekâyı çok daha kullanışlı hâle getirebilecek olan tam da bu tür bilgi parçalarıdır.
More Articles
- Yapay Zekâda Geri Adım: Liderlerden Gerçek Hikâyeler
- Bir Asana Uygulama Ajansında Teslimat Başkanının Kullandığı Gerçek Dünya Yapay Zekâ İş Akışları
- Bir Ajans Kuracak Olsaydım Kullanacağım Araç Yığını
- Proje Yönetimi Görevleri İçin En İyi Yapay Zekâ Modelleri
- Yapay Zekâ Destekli Proje Yöneticisi ve Eğitimci, Projelerin İşleyişini Temelden Değiştiren Basit Bir Yapay Zekâ İş Akışını Paylaşıyor
Koruyucu Sınır: Tek Bir Mega Beyin Değil, Dar Kapsamlı Aracılar
Tüm bu heyecana rağmen Cedeno, her şeyi aşırı biçimde tek bir yerde birleştirme konusunda özellikle temkinli. Ekibi her şeyi yapan tek bir sistem kurmaya çalışmıyor.
"Çok özel aracılar, kullanım alanları ve iş akışları oluşturup orada sınırlandırmaya çalışıyoruz," diyor. Her şeyi yöneten tek bir sistem kulağa verimli geliyor, ancak bunun ödünleşimini net biçimde görüyor: "Artık bu tek şeye bağımlı olduğunuz bir durum yaratıyor ve ne kadar az insan etkileşiminiz olursa işlerin kontrolden çıkma ihtimali o kadar artıyor."
Bu nedenle NBCUniversal'daki her otomatik iş akışında hâlâ onun manuel kontrol noktası olarak adlandırdığı bir unsur bulunuyor. "Her bir temas noktasında, bir devre dışı bırakma anahtarı gibi çalışan bir insan etkileşimi düzeyi var," diyor, "böylece bir şey yolunda gitmiyorsa birileri bunu fark edecek."
Sonuç
Cedeno'nun deneyimi, çoğu şirketin yapay zekâ kullanımını benimseme biçimiyle oldukça doğrudan çelişiyor. İçgüdüsel yaklaşım, araçla öne çıkmak: herkese lisans almak, birkaç atölye çalışması düzenlemek ve üretkenliğin artmasını beklemek. Peacock'ta gerçekten fark yaratan şey ise daha yavaş ve daha az heyecan vericiydi: tek bir süreç üzerinde anlaşmak, arkasındaki dokümantasyonu düzenlemek ve ancak bundan sonra yapay zekânın zaten iyi tanımlanmış olan süreci otomatikleştirmesine izin vermek.
"Asla kusursuz olmayacak," diyor Cedeno. "Ancak şu an için onu olabileceği kadar kusursuz hâle getirmemize yardımcı olduğunu kesinlikle söyleyebilirim."
Bu türden daha fazla içgörü mü istiyorsunuz? Ücretsiz bir DPM hesabı oluşturun ve bu uzmanlar gibi daha fazla uzmanın görüşlerini öğrenin.
