İstesem de İstemesem de Dijital Bir PM Yapay Zekâ Aracısı Geliştiriyorum

Galen Low: Yapsanız da suçlu, yapmasanız da suçlu. Yapay zekâyı işlerine dâhil eden proje yöneticileriyle konuştuğumda genel kanı buydu. Ancak bunu, yerimize geçecek şeyleri inşa edip kendimizi istemeden erken emekliliğe göndermek olarak düşünmek kolay olsa da tüm bunların çok büyük bir getirisi olabilir.

Hatta disiplinler arasındaki duvarlar yıkılırken ve işlevler arası iş birliği yeniden şekillenirken bu durum bize masada bir yer bile sağlayabilir. Bunu ayrıntılı biçimde ele almak için SaaS alanında teknik program yöneticisi olan bir konuğu programa davet ettim. Kendisi, 130 yazılımcı, veri analisti ve diğer teknik uzmanlardan oluşan bir ekipte onlarca programı tek başına yönetirken ve 1.000'den fazla iç paydaşa hizmet verirken, çoğunlukla ihtiyaçtan dolayı yapay zekâ aracıları geliştirmeye başladı.

Yapay zekâyla geliştirme yaklaşımını paylaşacak, ayda 15 saat tasarruf sağlayan bir talep alma ve önceliklendirme aracını oluşturmak için kullandığı teknoloji yığınını adım adım anlatacak ve son varoluşsal krizimizi aşmanın işlevler arası ekiplerimiz içinde ve ötesinde daha iyi iş birliği, dayanışma ve topluluk duygusuna nasıl yol açabileceği konusundaki görüşlerini aktaracak.

Bölümü beğenmenizi umarım.

Yapay zekâ çağında teslimat liderlerinin daha akıllı çalışmasına, daha sorunsuz teslimat yapmasına ve ekiplerini güvenle yönetmesine yardımcı olan program Digital Project Manager Podcast'e hoş geldiniz. Ben Galen'ım ve her hafta gerçek dünyadan stratejileri, yükselen trendleri, kanıtlanmış çerçeveleri ve proje cephesinden ara sıra savaş hikâyelerini ele alıyoruz. İster büyük dönüşüm projelerini yönetin, ister yapay zekâ iş akışlarını düzenleyin, isterse yalnızca kaosu kontrol altında tutmaya çalışın, doğru yerdesiniz. Hadi başlayalım.

Bugün, eskiden yaptığımız proje yönetimi işlerini gerçekleştirecek yapay zekâ aracıları geliştirme ikilemini konuşuyoruz. Yapay zekâ destekli proje yönetimi araçları ve aracıları geliştirme sürecini inceleyeceğiz. Bu aracıların insanların yönettiği teknik proje ekipleri üzerindeki etkilerini tartışacağız ve proje yönetimi kariyer yolu ile akıl sağlığımızı nasıl koruyabileceğimiz konusunda varoluşsal sayılabilecek birkaç soruyu ele alacağız.

Bugünkü konuğum Gusto'da Baş Teknik Program Yöneticisi olan Alla Tarasenko. Alla; veri ve analitik, altyapı, makine öğrenimi, güvenlik ve uyumluluk gibi alanlarda yatay deneyime sahip, insan odaklı bir teknoloji meraklısı. Ayrıca on üç yılı aşkın süredir büyük programları yürüttü ve teslimat operasyonlarını yönetti. Smartsheet, NerdWallet ve Gusto gibi şirketlerle SaaS alanında çalışarak yepyeni ürünleri kullanıma sundu, şirket çapında platform geçişlerini yönetti, ekipleri ve iş akışlarını sıfırdan kurdu ve şimdi teknik program yöneticilerinin sevdikleri işleri kaybetmeden kapasitelerini artırmak için yapay zekâyı nasıl kullanabilecekleri konusunda yenilikler yapıyor.

İşlevler arası teknoloji ekiplerinin birlikte daha iyi çalışmasına yardımcı olmayı savunuyor ve bu bölümün başlığının da işaret ettiği gibi, istese de istemese de yapay zekâ aracıları geliştirmeye ve bunları operasyonuna yerleştirmeye başlıyor.

Alla, bugün benimle olduğun için çok teşekkürler.

Alla Tarasenko: Teşekkür ederim Galen. Davet edildiğim için çok minnettarım, çok heyecanlıyım.

Galen Low: Seni podcast'te ağırlamak çok güzel. Yaklaşık bir yıldır LinkedIn'de yollarımız kesişiyor ve sonunda bağlantı kurabildiğimize sevindim. “Aman Tanrım, yaptıklarının bazıları bu podcast'i dinleyen kişilerin duyması gereken şeyler,” diye düşündüm. Özellikle de yapay zekâdan yararlanarak, aracılar geliştirerek ve bununla birlikte ortaya çıkan felsefi sorularla proje yönetimi ekibinin kapasitesini artırmaya çalışmanın gerçekleri.

Bu konuya girmek için gerçekten çok heyecanlıyım ve açıkçası ilerledikçe birçok ilginç konuya sapabileceğimizi biliyorum. Ama olur da gerekirse, bugün için çizdiğim yol haritası şöyle. Öncelikle dinleyicilerimin senin görüşünü merak ettiği büyük ve zorlu bir soruyla ortamı hazırlamak istiyorum.

Sonra biraz geri çekilip üç şeyden söz etmek istiyorum. İlk olarak, seni yapay zekâya balıklama dalmaya yönelten zorluklardan ve çözüme neden bu şekilde yaklaştığından bahsetmek istiyorum. Ardından yalnızca teknoloji yığınını değil, süreci, aksaklıkları ve meslektaşlarının ya da kendi iç sesinin gösterdiği direnci de ele alarak bir yapay zekâ proje koordinatörü geliştirme yaklaşımının kapağını kaldırmak istiyorum.

Son olarak da ekiplerinin yakın gelecekte yapay zekâ proje koordinatörleriyle nasıl çalışacağını öngördüğünü, bunun senin gibi teknik program yöneticileri için ne anlama geldiğini ve oraya ulaşmak için neler olması gerektiğini öğrenmek istiyorum. Kulağa iddialı geliyor, ama sen ne düşünüyorsun?

Alla Tarasenko: Evet, bu çok şey demek. Hadi yapalım.

Galen Low: Pekâlâ.

Harika. Başlayalım. Büyük ve zorlu bir soruyla başlamak istedim. Mühendislik liderlerinin kendi projelerini yürütmesine ve aynı zamanda senin düzenli kalmana yardımcı olacak bir dizi yapay zekâ aracısı ve aracı üzerinde özenle çalışıyorsun. Ancak seni tanıdığım kadarıyla teknik program yönetimine büyük tutkuyla bağlısın ve işini yaparken son derece insan odaklı bir yaklaşımın var.

Büyük sorum şu: Kendimize aracılardan oluşan bir proje yöneticileri ekibi kurarak kendi işimizi elimizden almıyor muyuz?

Alla Tarasenko: Bu soruyu çok seviyorum ve... Dediğin gibi, çok büyük ve zorlu bir soru; onunla pek çok farklı yöne gidebiliriz. Cevaplamadan önce şunu kabul etmek istiyorum: Hazırlık sırasında bunu biraz konuştuğumuzu biliyorum ama “aracılar geliştirmek” dediğinde içimden “Ah, ne diyor?” diye geçiriyorum.

Bu benimle mi ilgili? Çünkü mühendis olmayan ve son bir ay, hatta bir yıl içinde bu alana giren çoğumuz kendimizi öğrenciler, öğrenenler ve her gün yeni bir keşfin olduğu, bize oldukça yeni bir alanda bulunan insanlar gibi hissediyoruz.

Bu yüzden kendinizi henüz o ışıkta görmeniz zor. Bunu dile getirmek ve kabul etmek istedim; çünkü internetteki tüm gösterişe rağmen kendini “Yapay zekânın kralıyım” diyenlerden çok, benim gibi hisseden insan var ve bu konuda yalnız değilsin. İşlerimizi elimizden almamız meselesine gelince, ne olacağını kim bilebilir, değil mi?

Pek çok tahmin ve “bunu yaparsan iyi olacaksın, şunu yaparsan güzel geleceğin tozunda kalacaksın” türü söylem var. Tahmin yürütebiliriz ama geleceği öngöremem. Yine de senin de söylediğin gibi, ister istesin ister istemesin, bu aşamada bunun birlikte çalışacağımız bir araç olduğuna inanıyorum. Artık işimin yapay zekâdan bağımsız var olduğuna inanmıyorum; en azından bulunduğum alanda.

Bununla birlikte, özel rolümün, çalıştığım yerin ve birlikte çalıştığım şirket türlerinin, alabileceğim her türlü yardımı gerçekten kullanabileceğim alanlara çok iyi örnek oluşturduğunu düşünüyorum. Ne demek istediğimi açıklayayım. Yaklaşık son on yıldır çoğunlukla orta ölçekli şirketlerde, diyelim ki 500 ila 3.000 kişi arasında, bu aralıkta büyüyen şirketlerde çalışıyorum.

Kariyerim boyunca gözlemlediğim eğilim, bu şirketlerde operasyon ve teknik program yönetimi türü çalışanların sayısını azaltmak ve onların yalnızca üst düzey operasyonel akışları, süreç mimarisini ve büyük programları yürütmesini sağlamak oldu. Mevcut işimde 130 kişilik bir ekipteki tek teknik program yöneticisiyim. Daha önce bulunduğum başka bir işte oran yaklaşık binde birdi.

Yani “Artık bize ihtiyaç yok mu? Ne yapıyoruz?” şeklindeki bu varoluşsal soruyu, yapay zekâ hakkında konuşmaya başlamamızdan çok daha uzun süredir, tahminimce pek çok başka teknik program yöneticisiyle birlikte yaşıyorum. 130 kişilik bir ekibi destekleyen teknik program yöneticisi olduğunuzda yapabilmek istediğiniz o kadar çok şey, yardımcı olmak istediğiniz o kadar çok akış ve insan oluyor ki.

Koçluk yapmak, farklı projeleri desteklemek, özellikle de hayatlarında ilk kez proje yöneten yeni liderleri desteklemek istiyorsunuz. Süreçleri iyileştirmek, operasyonlarımızı nasıl ölçtüğümüz konusunda daha iyi hale gelmek istiyorsunuz. Yapmak istediğiniz çok şey var ve neye odaklanacağınız konusunda çok seçici olmanız gerekiyor.

En azından rutin ve tekrarlayan, günümüzün büyük bir kısmını kaplayan işleri yapay zekâya dış kaynak olarak aktarabilmek benim için gerçekten doğru. Yapay zekâ için sıkça kullanılan reklam “Yapay zekâ kullanırsanız bunun yerine anlamlı işler yapacaksınız” şeklinde olsa da, çalıştığımız orta ölçekli şirketlerdeki destek oranının oldukça sıra dışı olması nedeniyle bu benim için gerçekten doğru.

Dolayısıyla motivasyonum yalnızca içinde bulunduğumuz teknoloji alanında güncel kalmak değil, aynı zamanda sevdiğim işlere, yani süreç mimarisine, ekipleri koçluk etmeye ve keşifler yapmaya odaklanabilmek. Artık her hafta biletleri önceliklendirmek için bir Jira panosundan diğerine elle taşımak gibi işleri yapmak zorunda kalmamak istiyorum; bunu yalnızca bir ay önce yapıyordum.

Galen Low: Bunu şöyle çerçevelemeni seviyorum: Evet, kapasitemizi artırmak için yapay zekâyla geliştirme yapacağız ve bu işlerimizi değiştirecek. Bu rolde uzun vadede ne kadar ilgili ve değerli kalacağımızı kim bilebilir? Ancak bunu yapmamak, güncel kalmak, iş güvencesi ve rolün geleceği açısından kesinlikle daha büyük bir risk gibi görünüyor.

Yanıt yalnızca yapay zekâdan kaçınmak olamaz. Beni yanlış anlama, dinleyenlerin ve genel olarak insanların bunu anladığını düşünüyorum; ama gösteriş konusunda haklısın. İstesek de istemesek de bunları yapma baskısı konusunda da haklısın. Kendimizi buna zorlanıyormuş gibi hissediyoruz.

“Jira biletlerini taşımak için orada olmazsam işimi kaybederim. Ne yapacağım?” diye düşünmek mümkün. Ama bence bunun yerine ne yaptığımıza dair pek çok örnek verdin. Bir şeyden diğerine toplantı notlarını kopyalamak yerine ne yapacaksın? Yapay zekâ konusunda en sevdiğim şeylerden biri de...

Yani oranları söylediğinde çenem düştü çünkü ben ajans kökenliyim. Karmaşıklığı değişen dört ila on proje yürütüyor olabiliriz ama 100 veya daha fazla kişinin bulunduğu bir kuruluşta 12 kişiyiz. Çoğu projede bir proje yöneticisi vardı. Ancak 1.000 kişilik bir ekibin birden fazla proje yürüttüğü ve tek proje yöneticisinin siz olduğunuz ya da 130 kişilik bir ekipte birden fazla projenin yürütüldüğü ve tek kişinin siz olduğunuz ölçekte meseleye baktığınızda problem kümeniz değişiyor.

İnsan odaklı bir bakışla operasyonel verimlilik ve ölçek açısından düşünüyorsunuz. Ancak “Nasıl daha fazlasını yapabileceğiz?” sorusunun yanıtı mutlaka “Her on projeye bir proje yöneticisi ya da program yöneticisi düşmesi için daha fazla insan işe alalım” değil. “Peki süreçleri nasıl geliştirebiliriz? Nasıl tasarlayabiliriz? Eğitim gereği program yöneticisi olmayan ancak projelere liderlik edecek kişileri nasıl güçlendirebiliriz? Birlikte çalışmak için kendimizi nasıl hazırlayabiliriz?” demek.

Böylece bir düzine projenin sizin çocuğunuz olduğu anlayışından ziyade bir mentor ve operasyon sorumlusu haline geliyorsunuz.

Bu oldukça farklı. Bazı dinleyiciler “Galen, bu çok açık” diyebilir. Ancak benim geçmişimden, bir müşteri için teslim ettiğimiz her karmaşık projenin müşteriyle iletişim kurabilecek, her şeyi rayında tutabilecek ve projenin kendi sürecini yönetebilecek çok deneyimli bir proje yöneticisine sahip olması gerektiği düşüncesinden geldiğim için bu operasyonel bakış açısından çok farklı. Bence bu gerçekten ilginç.

Alla Tarasenko: Evet. Bence temel nokta şu: İşin hâlâ yapılması gerekiyor. İnsanların “Proje yönetimine artık ihtiyacımız yok” dediğini duyduğumda, farklı beceri kümeleri, ekipler ve bakış açıları arasında işi gerçekten tamamlamak için gerekli bağlantı, yapıştırıcı ya da her ne diyorsanız, hâlâ gerekli.

Soru, bunu kimin yaptığı, değil mi? Hangi insan ve araç bileşimi bunu yapıyor? Projelerin nerede olduğunu görmeniz için destek sağlayabilirsem ve bir projeyi nasıl başlatacağınızı gösterebilirsem, işte size ihtiyacınız olan çıktıları üretip takibini sürdürebileceğiniz basit bir sihirbaz sunabilirim.

En iyi uygulamaları gerçek bir akış olarak sunabilirim. Bu, insanlara bir tür destek ve güven sağlayacaktır. Bence umut şu: Gününüze baktığınızda “Büyük ve harika bir şey yapacağım, bir şey geliştireceğim ya da şu kişiyle buluşup bu stratejiyi oluşturacağım” diye düşünürsünüz.

Ama bunun yerine, gün boyu ne yaptığınızı biri sorsa anlatamayacağınız, etkisi veya sonucu açısından hiç tanımlayamayacağınız milyonlarca küçük işle gömülürsünüz. Ben zihnimi bunun etrafında toplamaya ve odaklanacağım kullanım alanlarını böyle seçmeye çalışıyorum.

Galen Low: Bunu seviyorum. Biraz uzaklaşıp baktığımızda, Gusto'da tek kişilik bir teknik program yönetimi, sanırım, departmanına liderlik ediyorsun. İnsan kaynakları yazılımları geliştiriyorsunuz ama anladığım kadarıyla yapay zekâ konusunda öncüsünüz. Veriye çok odaklısınız. Bu ürünleri geliştiren ekip oldukça teknik.

Bu durum unvanına da yansıyor, değil mi? Baş Teknik Program Yöneticisi. Unvanını yanlış söylüyorum. Çok üzgünüm. Ancak oran açısından merak ediyorum ve belki yanıt açık. Operasyonların istediğin şekilde devam etmesi için yapay zekâyla, örneğin aracılı bir proje koordinatörüyle, bir şey geliştirmen gerektiği hangi noktada netleşti?

Alla Tarasenko: Sana karşı dürüst olacağım. Bu biraz farklı bir konuya da bağlanıyor ama daha önce zihniyetin nasıl işlediğinden söz etmiştik. Sorun çözmeye insanları bir araya getirerek, net iletişim kurarak, doğru yapı ve çerçeveye sahip olduğundan emin olarak yaklaşıyorsan, zihnini “Bunu otomatikleştirebilir miyim?” veya “Bunu oluşturabilir miyim?” noktasına taşımak aslında kolay değil.

Bunu burada savunmasız biçimde söylüyorum çünkü muhtemelen itiraf etmemeliydim. Bu, “Gerçekten yardıma ihtiyacım var, belki yardım yapay zekâdan gelmeli” şeklinde büyük ve net bir farkındalık değildi.

Daha çok belirli acı noktalarıyla ilgiliydi. Benim için en büyük belirli acı noktası talep alma ve önceliklendirme konusundaydı. Ekibe katıldığımda yapılandırılmış bir talep alma ve önceliklendirme sürecimiz yoktu. Biraz gelişigüzeldi. Her ekip bunu farklı şekilde ele alıyordu. Bu nedenle kanal ve Jira üzerinden daha merkezi bir akış, haftada iki kez önceliklendirme toplantıları oluşturdum.

Biletleri toplamak, tartışmak ve Jira'da güncellemek oldukça manueldi. Saçma derecede çok zaman alıyordu. Ancak merkezi düşünceye geçebilmek için önemli bir süreçti. Çok zahmetliydi ama bu araç setleri kullanılabilir hale gelir gelmez “Bunu yapmak zorunda kalmasam ne güzel olurdu” diye düşündüm.

Sonrasında araçları keşfetme süreci ilginç bir yolculuğa dönüştü. Öğrenirken araçlar kısa bir süre içinde, iki veya üç ay içinde, değişip olgunlaştı ve bu da hayal ettiğim şeyi mümkün kıldı. Girdisi çok hantal olan bu süreçte insanları Jira'ya yönlendirdik ve arka planda tüm bu zamanı harcadık. Şimdi ise süreç büyük ölçüde Slack ve Jira'ya bağlanan bir Gumloop aracısı tarafından yürütülüyor.

Başladığımda kulağa oldukça basit geliyor, değil mi? Ancak biletlerin nereye gönderileceği gibi bağlamı anlaması gerekiyor. Veri alanında veri bilimcileri ve veri platformu mühendisleri gibi farklı uzmanlıklarımız var ve bunlar çok farklı işler yapıyor. Aracının aciliyet duygusunu anlaması ve kaliteli biletler oluşturması gerekiyor.

Daha sonra insanlara dönüp ek sorular sormamız gereken düşük kaliteli biletler istemiyoruz. Ayrıca bunları Jira'da doğru alanda oluşturabilmesi gerekiyor. Bunların hepsi bir araya geliyor ve ben ne istediğim konusunda çok net ve spesifiktim. Başka araçları da denedim. Kimseyi zor durumda bırakmak istemediğim için hangileri olduğunu söylemeyeceğim; başka işler için harika araçlar ama istediğim özelliklere sahip değillerdi.

Sonra Gumloop'u keşfettim. Eğitim grubuna katıldım ve denedim. O dönemde çok iş akışı odaklıydılar. Yapmaya çalıştığım şeyi gerçekleştirmek için gereken iş akışının karmaşıklığı inanılmazdı ve savunulamaz durumdaydı. Farklı şeyleri denerken onlarla başka bir eğitim grubuna katıldım ve o sırada aracılara geçiş yaptılar.

Dedikleri gibi, her şey değişti. “Tamam, artık istediğimi yapabiliyor” dediğim nokta buydu. Artık bir iş akışının içine yerleştirilmiş bir aracım vardı. Bununla bile istediğimi mümkün kılacak birkaç yeni özellik ya da güncelleme için beklemem gerekti. Örneğin, insanların Slack'te aracıdan bahsetmeden soru sorabilmesi gibi basit bir şey. 90'dan fazla kişiye, 1.000'den fazla kişinin bulunduğu bir kanalda her seferinde araçtan söz etmelerini öğretemezsiniz.

Bunun gibi şeyler de vardı. Birçok kişinin “Fikirlerim vardı ama şimdi onları gerçekten gerçekleştirebilirim” farkındalığına ulaştığını gördüm. Yapay zekânın bir yıl sonra bugün olduğu gibi olmayacağı gerçeği kesinlikle ortaya çıktı; ben bu araç üzerinde çalışmaya başladığımda neyse, bitirdiğimde aynı değildi.

Hangi soruyu cevapladığımı unuttum ama...

Galen Low: Hayır, bu çok iyi çünkü üç önemli şey söyledin. Birincisi, bu önceliklendirme sürecini otomatikleştirebileceğin günü bekliyordun. Seni doğru anladıysam, bu kanalda 1.000 paydaşın talepler, gözlemler, hatalar ve ardından önceliklendirip Jira'ya girmen ve çözüm ya da teslimat planı hazırlaman gereken her türlü bilgiyi paylaşıyor; bu da açıkça çok zaman alıyordu.

Gününüzü yok eden ve pek tatmin edici olmayan şey tam olarak bu. Sen teknolojinin hazır olmasını bekliyordun. İkinci olarak, teknoloji geldi ama ilk denediğin şey işe yarayan şey değildi. Engellerle karşılaşma ve “Belki de doğru araç bu değil” deme sürecinden geçmen gerekti. Teknoloji pek çok şeyi iyi yapıyor ama her üründe olduğu gibi sana uyan bir seçenek olacak; uymayan da pek çok seçenek olabilir.

Bunu fark edip “Artık kafamı duvara vurmayacağım. Başka bir şey var mı bakalım” diyebilmek önemli. Üçüncü olarak, teknoloji çok hızlı değişiyor ve ortak hayal kırıklığımıza, “Keşke şunu da yapabilseydi” listemize tepki veriyor. Hepimizin acı noktaları var.

Birçok kişinin bunu göz ardı ettiğini görüyorum. “Hayır, üzgünüm, ChatGPT bu konuda iyi değil, nokta. O yüzden başka bir şey kullanacağız” diyorlar. Ben de “Bir hafta bekle” diyorum. O kadar hızlı değişiyor ki nabzını tutmanız gerekiyor. Ama söylediğin çok önemli: Bugün neyse, bir yıl sonra çok farklı görünecek.

Bunun bir parçası, bugün sahip olduğumuz teknolojiyle hangi sorunları çözebileceğimize bakmak ve bunun önümüzdeki on yıl boyunca sabit kalmayacağını kabul etmek. Şimdilik, önümüzdeki on ay için bunu yapabiliriz; hatta bundan daha kısa süre içinde bile farklı bir yöntem ortaya çıkabilir.

Alla Tarasenko: İnsanlar bağlantılarımızı araçlarımızdan nasıl ayıracağımızı ve kendimizi nasıl koruyacağımızı konuşuyor. Bunun bir klişe olduğunu biliyorum ama düşerken ya da uçmaya çalışırken uçak inşa etmeye benziyor. Bunu her gün düşünüyorum çünkü yaptığımız şey buna çok benziyor.

Bir şey oluşturmaya çalışıyorsun ve bunun etrafındaki değişim yönetimiyle uğraşıyorsun. Küçük bir araçla oynamadığımı hepimiz biliyoruz. Bu araç 1.000'den fazla kişiye sunuldu. İnsanların alışması ve aracın yeterince iyi çalışması gerekiyor. Aynı anda temel teknoloji, öğrenme ve yeni bilgiyi özümseme yeteneğimiz değişiyor.

Başka bir şeye geçmeniz gerekebilir. Üstünde durmanız gereken sürekli bir süreç bu. Bence hepimizin bir noktada bu döngü içinde zihnimizi bir arada tutmanın yollarını bulması gerekiyor.

Galen Low: Bence bu, zihniyet değişimi ve becerinin kendisi.

Uçarken uçak inşa etmek, bence becerinin ta kendisi. Bir cümlede çok fazla mecaz kullanmak istemem ama proje ve program yöneticileri olarak rolümüzü çoğu zaman otobüsün tekerleklerini yerinde tutmak olarak görürüz. Artık rol, bir otobüs inşa etmek. Operasyonel olarak işleri yürütmekten ve sorunsuz ilerlediğinden emin olmaktan, kullanıma sunma ve değişim yönetimiyle birlikte bir şeyler geliştirmeye geçmek senin için büyük bir sıçrama mıydı, yoksa bunlar el ele mi gitti?

Doğal ve kendiliğinden mi hissettirdi?

Alla Tarasenko: Sana karşı dürüst olacağım. Dinleyenlerden aynı şeyi hissedebilecek ve “Sadece ben değilmişim” anını yaşamak isteyen herkes için yine savunmasız davranıyorum: Zordu. Lojistik açıdan bile zordu. Gumloop'ta bu iş akışını oluşturmak ya da her şeyi koduma bağlamak için kesintisiz zamana ihtiyacım olduğunu düşünüyordum ve ihtiyacım olduğunu hissettiğim zamanı ayırmakta haftalarca zorlandım.

Geriye dönüp baktığımda bunun zamanla değil, kaygı nedeniyle ertelemeyle ilgili olduğunu fark ettim. Bu alana girip “Artık yaptığım şey bu, belki bunda kötü olacağım, ne bekleyeceğimi bilmiyorum, neyin neye bağlandığını ve hangi ortamda olmam gerektiğini bilmiyorum” demek bile zordu.

Kendimi neyle kıyaslayacağımı bilmiyordum. Daha önce söylediğin gibi “Şu anda kendimi işimden mi çıkarıyorum?” sorusunun yanıtını bilmiyordum. Bütün bu sorular insanın üzerine yük oluyor ve ilk adımları zorlaştırabiliyor. Bir kez adım attığınızda ve bir şey teslim ettiğinizde ivme kazanıyorsunuz, sonra kolaylaşıyor.

Ama insanlarla, akışla veya iletişimle çözmek yerine bir şey geliştirerek çözmeye geçmek, özellikle uzun süredir kod yazmadıysanız, yeni bir şey olabilir.

Bazı genel program yöneticileri zaten otomasyonla yoğun biçimde çalışıyor; onlar için bu geçiş muhtemelen daha kolay olacaktır. Ancak geçen gün, bir bilgi tabanı geçişinin kullanıcı kabul testleri sırasında ekipten örnek kontroller yapmasını istediğimde yaşadığım küçük bir örnek var. İnsanların aşina olduğu materyallere bakıp doğru görünüp görünmediğini değerlendirmeleri için konu uzmanlarına ihtiyacım olduğunu düşünüyordum.

Mühendislik yöneticisinin ilk sorusu “Neden buna karşı bir kod çalıştırmıyoruz?” oldu. Ben de...

Galen Low: Otomatikleştirmeyi bekledikleri diğer görev artık otomatikleştirilebilir. Evet, “Merhaba, kullanıcı kabul testinizi yapmak istemiyoruz. Hadi sadece...” Ama bunun ilginç bir zihniyet değişimi olduğunu düşünüyorum. Yapay zekâya öncelik veren bir kuruluşta çalışmanın faydalarından biri de bu. Programcı, mühendis ve veri bilimcilerden oluşan ekibinizin de yapay zekâ tarafından desteklendiği ve bunu kullanmaya teşvik edildiği anlaşılıyor; hâlâ değer katma fırsatına sahip olmaktan keyif alıyorlar.

“Önce bunu yapalım, süreçte de kullanalım” diyorlar. Bununla çevrili olmak, en azından hepimiz şelaleye doğru aynı teknede giderken bile aidiyet duygusu yaratıyor olmalı. En azından hepimiz birlikteyiz ve aynı şekilde düşünüyoruz.

Alla Tarasenko: Bu soruyu çok sevdim. Bunu daha önce düşünmemiştim ama öyle olduğunu düşünüyorum; çünkü ortak bir hedef bu. Gusto'nun yapay zekâ konusunda öncü olduğunu da düşünüyorum. Yapay zekâ kullanımı için çok fazla teşvik ve kaynak var. Kullandığınız araçlar konusunda büyük bir özgürlüğünüz, eğitim ve desteğe erişiminiz var.

Bunun iyi bir nedeni var. Küçük işletme müşterilerimize, ellerindeki imkânlar sınırlıyken çok şey yapmaya çalıştıkları için her türlü yardımdan faydalanabilecek işletmelere, yapay zekânın tüm gücünü sunmak istiyorsak bunu kendimiz de yaşamalıyız. Bunu kurum içinde gerçekleştirmeden yapamayız.

Ekibe yaklaştırması konusunda sevdiğim şey şu: Ekip üyeleri de mühendis değilse, aynı şüpheleri, zorlukları, öğrenme deneyimlerini ve heyecanı paylaşıyorsunuz. Oluşturduğum aracı paylaşmak ve diğer insanların geliştirdiklerine bakmak için birçok toplantı ve görüşme yaptım.

Demolar yaptık, hepsi çok eğlenceliydi. İnsanları yalnızca konuştuğunuz şeyin ötesinde tanıyorsunuz; bundan her zaman keyif alırım. Ama yaptıklarımızın birbirini beslemesi de söz konusu. Örneğin veri bilimi ekibi veriyle ilgili bazı soru yanıtlarını otomatikleştirecek araçlar üzerinde çalışıyorsa, bunu bir noktada talep alma sürecimize getirebilir miyiz?

Ya da talep alma ve önceliklendirmeyi ele alalım: Yapay zekâ araçlarını kabul kriterlerini otomatikleştirmek ve kodlama çalışmalarını hazırlamak için kullanan mühendislerle birlikte çalışarak bunu tüm bilet oluşturma akışının bir parçası haline getirebilir miyiz?

Muhtemelen daha önce mümkün olmayan biçimde farklı şeyler üzerinde birlikte çalışabilmemizi seviyorum.

Galen Low: Bunu seviyorum. Daha iş birlikçi. “Senin sorununu çözmene yardım ediyorum” ya da “Sen başka birinin sorununu çözmesine yardım ediyorsun” değil. Bu bizim sorunumuz ve birlikte çalışabiliriz. Sanırım ortak bir anlayışımız var.

Yalnızca süreç ya da zihniyet değil; “Küçük bir makine geliştirelim” anlayışı. Artık herkesin bunu duyması, anlaması, başını sallayıp “Hadi başlayalım” demesi ve heyecanlanması normal çünkü bize farklı şekilde birlikte çalışma fırsatı veriyor. Bence bu gerçekten ilginç.

Alla Tarasenko: Her birimizin getirdiği özel açı, bakış açısı ve beceri seti nedir; birlikte bir şey oluştururken bunu nasıl daha iyi hale getiririz, bunu merak ediyorum. Varoluşsal soruların tümünü düşündüğümüzde aklıma sıkça gelen şey şu: Meslekte geçirdiğimiz onca yıldan sonra bu konuşmalara ne katıyoruz?

Bir mühendisin ya da proje yöneticisinin yapamayacağı neyi bu araca katıyorum? Hangi vizyonu ya da boşlukları, onların fark edemeyebileceği halde ben belirleyebilirim?

Galen Low: Bunu çok seviyorum çünkü LinkedIn'de sıkça görüyorum ve insanların ne demek istediğini biliyorum; bu nedenle tartışma yaratmaya çalışmıyorum. “Program yöneticisi olarak hiçbir zaman uzman değilim” türü gönderiler görüyorum.

Ne demek istediklerini biliyorum. Kodlama ya da tasarım konusunda konu uzmanı olmayabilirim demek istiyorlar. Ancak senin çerçevelemeni seviyorum: Ben de masaya bir şey getiriyorum. Benim her zaman söylediğim şu: Aslında teslimat konusunda uzmanız, değil mi? Ekip çalışmasını düzenleme, sonuçları yönlendirme konusunda uzmanız.

Bu konuda da bir şey var. Önceliklendirme iş akışı, herkesin bakış açısından içini dışını bildiğin bir şey; çünkü bunu bilmek zorundaydın. Nelerin dahil olduğunu, kriterleri ve birinin zamanını boşa harcamamak için bilette hangi bilgilerin bulunması gerektiğini biliyorsun. Bence konuşmaya kattığımız şey tam olarak bu.

Bunu öne çıkarabilmemiz harika. Umarım insanlar da bunu böyle görür.

Alla Tarasenko: Evet. Kesinlikle geçmişinizi, yaptıklarınızı ve masaya getirdiklerinizi öncekinden farklı bir biçimde yeniden değerlendirmeniz gerekiyor. Hepimiz iş görüşmelerinde “O projeyi teslim ettim, şunu yaptım” diye konuşmuşuzdur ve bu yeterli gelirdi.

Büyük bir şeyi teslim ettim, başarılıydı ve zamanında tamamlandı. Bir program yöneticisinin yapması gerekeni yaptım. Ancak şu anda ne teslim ettiğimiz, neyin yeterli olduğu ve katkımızın nasıl ölçüldüğü tanımı aktif biçimde değişiyor. En azından bu konuşmanın bir parçası olmayı seviyorum.

Galen Low: Evet. Bence mesele, konuşmanın içinde kalarak güncel ve değerli kalmak.

Alla Tarasenko: Çünkü sonunda hepimiz birlikte öğreniyor ve bir şeyleri birlikte çözüyoruz. Büyük açıklamalardan kaçınmaya ya da ne olacağını biliyormuş gibi davranmaya çalışıyoruz; bu da çok geçerli.

Ancak özellikle yeni başlayan bir proje yöneticisi ya da mühendis olmayan biriyseniz, minimalist ve odaklı olmanızı öneririm. “Bunu denemek istiyorum ama henüz başlamadım; şu on kursu almam ve şu on aracı öğrenmem gerekiyor” diyen insanlarla tanışıyorum. Hiçbir şey yapmadıkları için kendilerini bunaltıyorlar.

Elinizdeki herhangi bir araçla oturup yapmak istediğiniz şey hakkında konuşmaya başlamanın yerini hiçbir şey tutamaz.

Galen Low: Haklısın.

Alla Tarasenko: Elinizde ne varsa onunla başlayın. Öğrendiğiniz her şey başka yerlerde en azından kısmen uygulanabilir.

İş yerinde bir şey geliştirmeye çalışıyorsanız kendinize anlayış gösterin ve zamana karşı cömert olun. Bir şeyi bir günde geliştireceğinizi varsaymayın. Uzun süreceğini düşündüğünüz parçalar inanılmaz derecede hızlı olabilir. Aracının kendisini oluşturma süreci, elbette aylar süren büyük bir bağlam oluşturma işinden sonra, dakikalar sürdü.

Ancak tüm sorunlarla ilgilenmek, onları düzeltmek ve özellikle altyapı kısmı haftalar sürdü. Jira'da bilet oluşturmak için hizmet hesabına ihtiyacımız vardı; ardından yönetişim ve güvenlik ekipleri bunun yapılıp yapılamayacağını değerlendirdi.

Özellikle yeni bir şey yapıyorsanız bu süreç tekrarla kolaylaşacaktır. Altyapıyı ve ortamı anlamak, yapay zekâyla gerçek geliştirme ve karşılıklı iletişimden daha uzun sürebilir. Herkes yapay zekânın belirlenimci olmadığından söz ediyor.

Bunu biliyoruz. Bazen beklemediğiniz can sıkıcı biçimlerde ortaya çıkıyor. Diyelim ki belirli şekilde yanıt vermesi gerekiyor, test ettiniz ve her seferinde çalıştı. Yanıtlarında değişkenlik var ama görevini yerine getiriyor.

Sonra bir hafta sonra tekrar giriyorsunuz ve tamamen farklı bir şey yapıyor. “Bu nereden çıktı?” diyorsunuz. Buna karşı belli bir dinginlik geliştirmek istiyorum. “Tamam, şimdi bu oluyor; bunu nasıl çözeceğiz?” demek gerekiyor. Kendinize öğrenme izni verin ve bunalmayın.

Her zaman bir şeyleri kaçırma korkunuz olacak. Çevrenizdeki herkesin çoktan aracı orduları kurduğunu ve her şeyi bildiğini düşüneceksiniz. Elinizdeki, sizi motive edecek kullanım alanlarından birini çözmeye çalışın; işe yarayıp yaramadığını hızla görecek ve bundan öğreneceksiniz.

Genel olarak herhangi bir ürün üzerinde çalışan herkes için iyi bir tavsiye olduğunu düşünüyorum: Kapsamınız konusunda katı olun. Özellikle üzerinde çalıştığınız araç yeniyse hemen çok fazla şey yapmaya çalışmayın.

Galen Low: Komik çünkü eminim birçok geliştirici “Gördünüz mü? Uzun sürmeyeceğini düşündüğünüz şeyler uzun sürüyor. Tahminimizin neden şaştığını artık anlıyorsunuz” diyordur. Ben de “Evet, aslında” diyorum. Bu yaklaşım mantıklı.

Başlama deneyimi neredeyse en baştan tatmin edici olacak şekilde tasarlanmış gibi. “Bir şey oluşturmak istiyorum.” Yazışıyorsunuz ve bir şeyiniz oluyor. Çalışan bir web siteniz, belgeniz ya da başka bir çıktınız oluyor. “Vay, harika” diyorsunuz.

Ancak altyapıya, yönetişime ve uyumluluğa girdiğinizde, bir anlamda çok dar kapsamlı bir önceliklendirme aracı geliştirmiş ve bunu 1.000 kişiye sunmuş oluyorsunuz. Bu noktada kullanıcıları olan bir yazılım geliştiriyorsunuz; çözmeniz gereken hatalar ve sürdürmeniz gereken bağlantılar var.

Bu yalnızca “komut ver, komut ver, tamamlandı” değil. Zamanla büyüyecek, olasılıksal, bakım gerektiren organik bir şey oluşturdunuz. Asla bitmiş olmuyorsunuz. Bu, ebeveynlik tuzağı gibi: “Harika, bitti. Bir dakika, hayır, bitmedi.” Bu yalnızca küçük çocukluk yıllarıydı ve önünüzde hâlâ uzun bir yol var.

Alla Tarasenko: Bu iyi bir karşılaştırma. Evet, tam olarak öyle. Biraz hız treni gibi.

Galen Low: Teknoloji yığınını biraz inceleyebilir miyiz?

Özellikle teknoloji ve teknik ekiplerle çalışmaya alışkın dijital proje yöneticileri topluluğumda insanların temel sorusu “Yapay zekâ not alma araçlarından artık bıktım” oluyor. Peki bu araçları nasıl birbirine bağlayacağım? Daha önce söylediğin şey dikkatimi çekti: Bir yere takıp çalıştırdığın tek bir cihaz yok.

Her şey tek bir yerde yaşamıyor. Gumloop, Slack, Jira ve muhtemelen aradaki pek çok platformu birbirine bağlamışsın. Paylaşabileceğin ölçüde teknoloji yığınını, akışı ve talep alma ile doğrulama akışının çalışması için neyin neye bağlandığını anlatabilir misin?

Alla Tarasenko: Evet. Bu, iş yerimde hâlâ yaşayan bir şey; bu nedenle çok derine inmeyeceğim. Ancak birçok şirketin yaptığı şeyle oldukça tutarlı. Claude, OpenAI veya Gumloop gibi daha özel ve niş araçlar da dâhil olmak üzere çeşitli kurumsal araçlara erişimimiz var. RunLayer ile MCP kullanıyoruz; bunu Google Drive, Jira ve Slack gibi alanımızdaki diğer araçlara bağlanmak için kullanıyoruz.

Bu açıdan oldukça basit. Daha önce yapılandırma biçimimiz biraz daha karmaşıktı; Bedrock, AWS ve benzeri katmanlardan geçmemiz gerekiyordu. Ancak son dönemde daha basit hale geldi ve sanırım tüm mühendis olmayanlar bunun için minnettar. Gumloop gibi bir şey için arka plandaki yapı neredeyse gülünç derecede basit: Jira'yı ve Slack'i alanlarınıza ekliyorsunuz ve sistem bunların içinde çalışıyor.

Kodumun içinde çoğunlukla MCP'leri kullanıyorum; Gumloop dışında temel olarak kullandığım şey bu. Zamanlanarak çalışması gereken işler için de web kancaları gibi şeyleri kullanıyorum.

Galen Low: İş akışını anlatabilir misin? Slack'te bir şey “Bu bir talep” diye dinleniyor.

Alla Tarasenko: Evet.

Galen Low: Yeterince açık değilse ve kuyruğa yönlendirilemiyorsa ne oluyor? Neyi kim yönetiyor?

Alla Tarasenko: Tamam. Talep botunu örnek alırsak, Slack'te bir soru sorulduğunda Gumloop'u çalıştırmanın iki yolu var. Biri aracı bir mesaja gömüp ondan bahsetmek; bu daha hızlı. Diğeri, daha yavaş ama davranış açısından daha doğal olan, aracının yanında oluşturulan tetikleyiciyle çalıştırmak.

Kanalınıza bağlantı veriyorsunuz ve orada bir şey sorulduğunda, botlara tepki vermemek gibi bazı sınırlamalarla birlikte etkileşimi başlatmasını söylüyorsunuz. Kişi soruyu soruyor ve bot yanıt veriyor. Bizim durumumuzda bot, önce bazı bilgileri çıkarmak ya da kişi sorunun bize yönelik olduğunu düşünüyorsa onu bilişim teknolojileri ekibine veya başka birine yönlendirmek için kişiyle karşılıklı konuşacak şekilde tasarlandı.

Yönlendirilmezse ek sorular soruyor. Kişi her yanıt verdiğinde konu içinde aracıya geri dönen bir tetikleyici çalışıyor. Konu kaydediliyor; böylece aracı bunun hâlâ aynı konu olduğunu anlıyor ve süreç iş akışından geçiyor. Sonunda onay istiyor.

Talebin hangi ekibe yönlendirileceğini söylüyor. Onaydan sonra Jira MCP'sini ve bir hizmet hesabını kullanarak Jira'da bilet oluşturuyor. Biletleri oluşturan her zaman tek bir genel hesap ama Jira araçlarını kullanarak hizmet hesabı yerine kişinin adını yazabiliyor; bu da güvenlik ve diğer nedenler açısından iyi.

Bu açıdan hem inanılmaz basit hem de yaptığı iş gerçekten etkileyici. Bazen sinir bozucu sorunlar yaşanıyor. Örneğin bir kişi art arda iki soru sorarsa bazen iki kez yanıt verebiliyor.

Galen Low: Evet.

Alla Tarasenko: Bunu iş akışlarıyla çözmek için on farklı yol denedik ama hâlâ oluyor. Şu anda aktif olarak üzerinde çalışıyoruz. Öte yandan bazen birden fazla kişi konuya girip konuşma yürütüyor ve araç bunu öylesine zarif biçimde yönetiyor ki “Seninle gurur duyuyorum” diyorum.

Galen Low: Gururlu bir ebeveyn gibi: “Şuna bak, tüm bu karmaşık dili ve iş politikalarını nasıl yönetiyor.” Tüm bunlar sorunun sorulduğu Slack başlığında gerçekleşiyor. Bunu seviyorum çünkü işin gerçekleştiği yer burası. Peki bundan sonra bir insanı ne zaman görüyor?

Başka bir ifadeyle, Jira biletini oluşturdu, hizmet hesabı var, gönderen kişinin adını taşıyor. Bağlamı biliyor, konuşmayı hatırlıyor ve daha fazla bilgi toplamış. Önceliklendirmeyi de yapıyor mu? Aciliyetin ne olduğuna karar veriyor mu, yoksa bu sana mı geliyor? “Bu birinci seviye mi, ikinci mi, üçüncü mü? Bence üçüncü seviye, sence?” gibi bir şey mi oluyor? Yoksa süreç doğrudan devam mı ediyor?

Alla Tarasenko: Harika bir soru. Konuşmaya dayanarak aciliyet öneriyor. İş koşullarının ne olduğunu anlamaya çalıştığımız şeylerden biri bu. Ancak bu sürüm özellikle bireysel düzeyde önceliklendirme ve atama yapmayacak şekilde tasarlandı; yalnızca ekip düzeyinde çalışıyor.

Veri alanında farklı uzmanlıklarımız var. Buradaki karar, talebin hangi uzmanlığa gönderileceği. Ardından ilgili uzmanlık içindeki ekip, birikmiş işlerini gözden geçirme ya da benzer bir süreçle atamayı yapıp ilerletiyor. Şu anda baktığım şey bunun etkili şekilde gerçekleşip gerçekleşmediği ve ekiplere bir sonraki adımda nasıl yardımcı olabileceğim: Bu biletleri zamanında ele alıyor muyuz? Bekleyen bir şey var mı?

Bunun için şimdilik Claude Code üzerinden haftada bir çalıştırılan ve yaklaşan teslim tarihleri olan biletleri, kaç bilet açıldığını ve bir haftadan uzun süredir bekleyen kaç bilet olduğunu özetleyen bir betik başlattım. Şimdi bunu biraz daha yönlendirici bir şeye dönüştürmeyi deniyorum.

Yalnızca biletlerle ilgili istatistik ve ölçümler listesi vermek yerine, belirli ekiplerin liderlerine doğrudan iletişim gönderip “Şunu bununla, bunu da şununla yapmaya ne dersiniz?” diyebilmesini nasıl sağlayabiliriz?

Galen Low: Evet. Bugün için genel olarak yapmanızı önerdiğim şey şu. Hatırlatıcı.

Alla Tarasenko: Evet. Ancak bu araçla yapılabilecek çok şey var. Gelecek sürümler için ve daha yararlı olması adına nelerin yapılabileceği konusunda bir yol haritam var. Bilet oluşturmaya hiç gerek kalmadan daha fazla soruyu doğrudan ele alabilir, yönlendirmeyi yalnızca ekip düzeyinde değil alt ekip ve alt-alt ekip düzeyinde daha hassas hale getirebiliriz.

Denenecek çok şey var. Ama tekrar söylüyorum: Kapsamınız konusunda katı olun. Böylece daha fazla fayda elde etmeden önce bir fayda sağlayabilirsiniz.

Galen Low: Faydalarından söz edelim. Bunun doğru ölçüm olup olmadığını bilmiyorum ama bu araçla ne kadar zaman kazandığınızı düşünüyorsun? Ya da aslında şu anda faydayı nasıl ölçüyorsun?

Üretkenlik, verimlilik ve insanların sevdiği işleri yapabilmesi açısından bu yol ne kadar derine gidiyor? Faydalarından söz eder misin?

Alla Tarasenko: Bu çok güzel bir soru. Açıkçası çoğumuzun bu konuda çok daha iyi hale gelmesi gerekiyor: Bunu nasıl ölçeriz?

Bu özel durumda, önceliklendirme toplantılarında ve manuel işlerde yaklaşık ne kadar zaman harcadığımızı ölçtüm. Ayda yaklaşık 15-17 saat çıktı. Hedef bunu sıfıra yaklaştırmak. Henüz orada değiliz çünkü akışı hâlâ denetliyor, hataları düzeltiyor ve benzeri işleri yapıyorum ama kesinlikle çok daha hafif.

Başarıyı ölçmenin diğer yolu, yılda birkaç kez ortak paydaşlarımızın, yani sistemimizi oldukça yoğun kullanan kişilerin Dataworks ile etkileşimi hakkında duygu anketleri yapmak. Ayrıca önceliklendirme grubu için geriye dönük değerlendirme türünde iç anketler yürütüyorum.

Galen Low: Komik çünkü kapsamın dar olması konusunda konuşuyorduk ve ben “Çok dar bir kapsam seçmişsin” diyordum. Oysa senin aslında küçük bir ürün işletmesi gibi çalıştığın anlaşılıyor, değil mi? Müşterilerine memnuniyet anketleri gönderiyorsun. Bir yol haritan var. Senin ve ekibinin yaptığı işin yalnızca bir parçası olsa da bu, çok derin bir parça ve kaydedilen zaman da hiç azımsanacak gibi değil.

Bu 15-17 saat, ay boyunca sürece dâhil olan kişi başına mı düşüyor?

Alla Tarasenko: Hayır, toplam.

Galen Low: Anladım. “Bu çok büyük” diyecektim. Yine de çok büyük bir iyileştirme.

Alla Tarasenko: Duygu da önemli. Yararlı bir botun sizi süreç boyunca yönlendirmesiyle yalnızca bir forma yönlendirilmek arasında fark var.

İnsanların “O formun nereye gittiğini ya da ne olduğunu asla bilmiyoruz” gibi sorunları olabiliyor. Burada ise “Biletiniz burada, bunu takip edelim” diyorsunuz. Kullanıcı memnuniyeti de önemli; bu bizi genel olarak bunu nasıl ölçeceğimiz sorusuna getiriyor.

15 saatlik işi azaltan küçük bir aracı bile küçük bir ürün olarak görme fikrini çok sevdim. Kullanıma sunma ve iletişimi, değişim yönetimini, bundan sonra ne olacağını nasıl yöneteceksiniz? Bakım gerekiyor mu? Daha fazla katkı sağlayacak mısınız? Sahibi kim olacak? Daha da önemlisi, bununla birlikte ürün bakış açısını nasıl daha fazla benimseyeceksiniz?

Program yönetimi ve operasyon alanında, özellikle çalıştığım şirket türlerinde bu ikisi çoğu zaman birbirinin yerine kullanılabiliyor ya da ikisini birden yapabiliyorsunuz. İnsanlar için süreç oluşturduğunuzda, bunu neredeyse ürün yöneticisi gibi ele almak istersiniz. Bir şeyin nasıl olması gerektiğine dair fikrinizden çözüm üretmek yerine boşlukların nerede olduğunu ve bunları nasıl çözeceğinizi anlamak istersiniz.

Yapay zekâ odaklı çözümlere giderek daha fazla yöneldikçe bu daha da belirginleşiyor. Daha önce böyle düşünmüyor olsanız bile artık düşünürsünüz. Çünkü program yönetimi desteği için sözünü ettiğimiz bazı parçaları oluşturmaya başladım: başlangıç toplantısı, çıktılar, rapor gönderme araçları ve iş yönetimi aracından bilgi toplama gibi.

Bunları kurcalarken ekibe, özellikle de bir projeye liderlik etmeye yeni başlayan kişilere gidip bunun yararlı olup olmadığını ve daha da önemlisi en büyük sorunlarının ne olduğunu sormak istediğimi fark ettim. İlk kez tek başınıza bir girişimin sorumlu kişisi ya da lideri olmanız istendi. Bu girişim için aynı anda mühendis, ürün yöneticisi ve proje yöneticisisiniz.

Sizi en çok zorlayan şey ne? Geceleri sizi uyanık tutan ne? Bu konuda yardımcı olabilir miyim? Araçlar yardımcı olabilir mi? Gelecek hafta bu öğrenme turuna başlıyorum ve bu, geri kalan aracıların nereye gideceğini büyük ölçüde belirleyecek.

Galen Low: Benim yapay zekâ aracılığı tanımımla, insanların aracı diye adlandırdığı şeyleri karşılaştırdığımda yaptığın şey aracılı, proaktif yapay zekâ. Oraya giriyor, karar veriyor, bir komut beklemiyor. Bu nedenle çok etkili ve aynı zamanda bir deneyim, bir ürün. Yalnızca konuşmadan ibaret değil; içinde mekanikler, kriterler ve senin algoritmaların var.

Başta sorduğun “Bir program yöneticisi, operasyon sorumlusu ya da ürün sorumlusu olarak masaya ne getiriyorum?” sorusuna dönersek, bunun bir parçası da şu: “Kullanıcı araştırması yapalım, gereksinimleri anlayalım, önceliklendirelim, bir yol haritası oluşturalım, zaman zaman duygu anketleri gönderelim.”

Bir şeyi kullanıma sunma ve değişim yönetimini anlama becerimizin, geliştirdiğimiz şeylerin başarısını derinleştiren bir katkı olduğunu düşünüyorum.

Alla Tarasenko: Değişim yönetiminden söz etmene sevindim çünkü bunun bizim için en önemli beceri ve rollerden biri haline geldiğini giderek daha fazla düşünüyorum.

Yapay zekâ ile hızlı ilerleme, deneme ve işleri olduğu haliyle kullanıma sunma beklentisi var. Bu insanların gözünde şimdiden oldukça bunaltıcı hale geliyor. Teslim edilen şeyin belirlenimci olmayan doğası da başka bir kaos katmanı oluşturuyor.

Ortaya çıkan şey pek çok faydanın yanı sıra kaos ve kafa karışıklığı da getiriyor. Değişim yönetimini önemini kavrayarak uygulamaya devam etmelisiniz, ancak yaptığınız şeylerin değişmesi gerekebilir. Daha fazla iletişimden ziyade, daha empatik bir iletişime ihtiyaç olduğunu düşünüyorum.

Hız, bilgi, botlar ve sohbetler arttıkça tüm bunların ortasında biraz insan sıcaklığına daha fazla ihtiyaç duyuyoruz. “Bunun biraz çılgınca olduğunu biliyorum. Pek çok iyi şey yapıyor. Bir süre bununla başa çıkmamız ve üzerinde çalışmamız gerekecek. Bu konularda sizi desteklemek için buradayım; başka neye ihtiyacınız olduğunu söyleyin” diyen birine ihtiyaç var.

Bu çok önemli olacak.

Galen Low: Tanıdığım yapay zekâ başkanlarının ve yapay zekâ yöneticilerinin çoğunun pazarlama geçmişi olması gözümden kaçmadı. Yani yalnızca bir şeyi satmak değil, ihtiyaçları anlamak ve insanlara faydaları odak alan, empatik bir biçimde sunmak ve paketlemek. Bence haklısın.

Hız da önemli. Çok fazla şey geliştirebiliyoruz ama en iyi fikirlerin mutlaka hayata geçeceği anlamına gelmiyor. İnsanların gerçekten kullandığı şeyler geçecek. Değişim yönetiminin empatik ve insani olmasının yanı sıra hızlı olması gerekiyor. Aksi halde bir şeyi geliştirmek bir hafta sürer, birinin benimsemesi ise 17 hafta sürer. Çoğu kuruluşun ya da geliştiricinin umduğu şey muhtemelen bu değil.

Alla Tarasenko: Eminim sen de görmüşsündür: “Birkaç ay içinde yapay zekâ insanların yaptığı her şeyi yapabilecek ve artık kimsenin işini yapmasına gerek kalmayacak” türü gönderiler var.

Bu ifadenin doğru olup olmadığından bağımsız olarak, oradaki konuşmada eksik olan büyük parça benimseme. Benimseme hiçbir zaman teknoloji kadar hızlı olmaz. Bu hem makro düzeyde hem de şirket içinde, ister küçük aracınız olsun ister başka bir şey, geçerli.

Onu benimsemeyi nasıl kolaylaştırırsınız? Değişim yönetimini en aza indirecek şekilde nasıl tasarlarsınız? İnsanlara çok sayıda araç ve iletişim bombardımanı yaparsanız bu, yardımcı olmak yerine ters etki yaratabilir. Hepimizin çözmesi gereken ama üzerinde düşünmesi büyüleyici bir konu.

Galen Low: Kolay çözüm: İnsanlardan kurtulun. Şaka yapıyorum. Bugünkü konuşmayı tamamlamak için iyi bir yer olabilir. Öncelikle önceliklendirme iş akışına bu kadar derinlemesine girdiğin için teşekkürler. Ayrıca ekibindeki proje yöneticisi olmayan kişileri, yani bir role atanan sorumluları, destekleme fikrini araştırdığını biliyorum.

Ekibinin geleceği için vizyonun ne? Ekibindeki insanlar yapay zekâyla ve belki de yapay zekâ ekip arkadaşlarıyla nasıl çalışacak? Yapay zekâ yeterliliği, henüz değilse bile, hangi noktada belirleyici olacak?

Alla Tarasenko: Harika bir soru ve bunu çok düşünüyorum.

Bence hepimiz düşünüyoruz. Yapay zekâ yeterliliği rollerimizin zaten büyük bir parçası. Konuşmaya başladığımızda kararların alındığından söz etmiştin. Geçen gün bunu LinkedIn'de yazdım: Bana göre seçim “Bu işi yapay zekâyla mı yoksa yapay zekâ olmadan mı yapacağım?” değil; “İşi mi yapacağım yoksa bir ormanda otobüste mi yaşayacağım?”

Çalıştığım alanda ve desteklediğim şirket türlerinde iş artık yapay zekâ olmadan var olmuyor.

Yapay zekânın kullanılmadığı bir şirket bulsam bile, beni işten çıkardıktan sonra pazarlanabilirliğim oldukça düşük olurdu.

Galen Low: Evet.

Alla Tarasenko: Bu, yapay zekâyı zorla dayattığımız anlamına gelmiyor; yalnızca gerçek şu: Herkes yapay zekâyı farklı derecelerde kullanıyor ama kullanım neredeyse evrensel ve böyle devam edecek.

Geleceğin nasıl olacağı düşüncesinde zorlandığım nokta şu: Her şey o kadar hızlı değişiyor ki yıllardan değil, aylar ve haftalardan söz ediyoruz. Birkaç ay önce mümkün olmayan şeyler bugün mümkün. Bir yıl sonra her şeyin nasıl görüneceğini hayal etmekte gerçekten zorlanıyorum.

Hep birlikte çalıştığımızı varsayarsak daha fazla çapraz beslenme olacağını düşünüyorum. Hayal etmeye çalıştığım olumlu görüş şu: Çok sayıda gerçekten yararlı aracımız olacak, bunlar can sıkıcı işlerin çoğunu üstlenecek ve biz de daha anlamlı strateji geliştirmeye, konuşmalara, ekipler, beceri kümeleri ve alanlar arasında uyum sağlamaya zaman ayırabileceğiz.

Farklı bakış açılarına sahip insanların, yaptıkları işler nedeniyle ya da başka bir sebeple, bir araya gelmesi ve normalde bağlantılı olmayan noktaları birleştirmesi her zaman ilginçtir. Birlikte çalışan insanlar olarak bunu yapmak için çoğu zaman yeterli alana sahip değiliz. Yaratıcılık için alan yaratabilir ve rollerimizden bağımsız biçimde konuları çözüm olarak birlikte tartışma alışkanlığı geliştirebilirsek bu harika olur.

Ama göreceğiz. Temkinli bir iyimser olmayı seviyorum; yine de şu anda günü gününe yaşamaya, öğrenmeye ve çevremdeki insanlarla bağlantı kurmaya çalışıyorum.

Galen Low: Açıkçası bu, hem ferahlatıcı hem de mantıklı biçimde iyimser bir görüş. Gereklilik nedeniyle uzmanlaşıyoruz çünkü her şeyi bilemeyiz. Ancak bu, işimizde pek çok silonun oluşmasına yol açtı. Silo dışına çıktığınızda “Bu benim sorunum değil” diyorsunuz.

Bir şeyi teslim etmek Al'ın sorunu ya da verileri test etmek başkasının sorunu oluyor. Şimdi senin dediğin gibi siloları kaldırmak, daha fazla iş birliği yapmak ve birlikte konuşmak için bir fırsatımız var. Biletleri bir yerden diğerine gönderip tamamlanıp tamamlanmadığını sormak yerine birlikte çalışabiliriz.

İdeal olarak ortadan kalkacak şey bu. Daha fazla etkileşime gireceğiz, ortak bir kelime dağarcığımız ve anlayışımız olacak. Her şeyi bilmek neredeyse imkânsız ama daha fazlasını öğrenmek ve biraz daha ilerlemek için yapay zekânın yardımından yararlanmak mümkün.

Bizi birbirimize yaklaştırması, daha fazla konuşmamızı sağlaması fikrini seviyorum. “Daha stratejik olmak” ifadesini çok kullandığımızı biliyorum ama bence doğru olan bu: Birbirimizin ne yaptığını daha iyi bilerek birlikte plan yapabilir, karar verebilir ve en iyi fikirlerle ilerleyebiliriz. Yapay zekâ orada olacak ve birlikte çalışma konusunda daha iyi hale gelmemize yardımcı olabilir.

Bunu burada bırakmak istiyor muyum bilmiyorum.

Alla Tarasenko: Ben de bilmiyorum. Sosyal medyanın bizi bir araya getireceğini düşünmüştük. Bunun nereye vardığını biliyoruz.

Galen Low: İnsanların iyi bir şeyi mahvetmesini bekleyin.

Alla Tarasenko: Temkinli ve iyimser bir vizyona sahip olmayı seviyorum. Elbette aklımda pek çok başka görüş de var; sanırım çoğumuzda olduğu gibi. Sektörle, meslektaşlarla ve insanlarla yaptığımız konuşmalarda pek çok endişe ve korku ortaya çıkıyor.

Ama yolumuza devam edeceğiz. Daha önce de söylediğim gibi öğrenecek, birbirimizi desteklemeye çalışacağız. Belirsizlik ve değişim zamanlarında, ki bunu daha önce yaşadım, genellikle topluluk ve aynı gemide olduğunuz insanlara yaklaşmak yardımcı olur.

Sovyetler Birliği dağıldığında çocuktum. Ayaklarınızın altında her şeyin dağıldığını görmek ilginç bir dersti. Aynı şey değil ama son günlerde bunu tuhaf biçimde sık düşünüyorum.

Bence başa çıkma mekanizmamız her zaman topluluktu. Aynı durumda olan insanlarla yakınlaşmak. Şimdi de buna yöneldiğimi düşünüyorum.

Galen Low: Bunu seviyorum. Doğrudan benzetme yapmaktan kaçındığını biliyorum ama geriye dönüp baktığımızda, insanlar genel olarak üzerimizde çöken şeyler karşısında dayanıklılık göstermiştir. Bu fikri seviyorum.

Bizi bir arada tutan ve hepimizin düşmesini engelleyen şey topluluk. Harika. Alla, bunun için çok teşekkürler. Çok eğlenceliydi. LinkedIn'de her gün gönderi paylaşmaya başladığın birkaç dönem oldu; bunu takdir ediyor ve hayranlıkla izliyorum. İnsanlar senin hakkında daha fazla bilgi edinmek isterse nereye gidebilir?

Alla Tarasenko: LinkedIn'e gitmeliler. Benim bulunduğum yer orası. Zihinsel sağlığımı korumaya çalışırken diğer tüm sosyal medya hesaplarımı kapattım ama bununla çelişir biçimde hâlâ LinkedIn'deyim. LinkedIn'deki adım Alla Tara ve parantez içinde Senko. Mayıs ayı boyunca her gün gönderi paylaşma meydan okuması yapıyorum. Biraz zor çünkü dün paylaşım yapmayı unuttum. Bundan söz etmek zorunda değiliz.

Galen Low: Şimdi Slack'te binlerce paydaşa sahip 130 kişilik bir ekipte tek teknik program yöneticisi olduğunu bildiğimize göre her şey affedildi.

Alla Tarasenko: Operasyon ve program yöneticisi meslektaşlarımla bağlantı kurmayı seviyorum. Yeni insanlarla tanışmayı, kahve içip sohbet etmeyi ve bu çılgın zamanlarda herkesin nerede olduğunu görmeyi gerçekten seviyorum.

Galen Low: Harika. Bunu sevdim. Profiline bir bağlantıyı program notlarına da ekleyeceğim. Tekrar teşekkürler. Bildiklerini paylaştığın, bu kadar alçakgönüllü ve insani olduğun için teşekkür ederim. Açıkçası çok şey öğrendim; umarım dinleyicilerim de öğrenir.

Alla Tarasenko: Çok teşekkürler Galen. Beni davet ettiğin için teşekkürler. Bu gerçekten çok eğlenceli bir deneyimdi.

Galen Low: Pekâlâ millet. Digital Project Manager Podcast'in bugünkü bölümü bu kadar. Bu konuşmayı beğendiyseniz dinlediğiniz platformda abone olmayı unutmayın. Daha fazla pratik içgörü, vaka çalışması ve çalışma planı istiyorsanız thedigitalprojectmanager.com adresinden ücretsiz bir hesap oluşturun.

Bir sonraki bölüme kadar dinlediğiniz için teşekkürler.