Karmaşık Bir Kurumsal Yapıda Yapay Zekâ Odaklı Örgütsel Değişime Nasıl Önderlik Edilir

Galen Low: Büyük bir kuruluş içinde yapay zekâ konusundaki tutumları uyumlu hâle getirmek ve siloları ortadan kaldırmaya çalışmak için çaba göstermeye değer mi? Bu gerçekten mümkün mü?

Deborah Ketai: Bu adımı atlarlarsa, gelecekteki projeleri daha pahalı ve daha zor hâle getirecek ciddi bir borçla; teknik borçla, bilgi borcuyla karşı karşıya kalacaklar.

Galen Low: Bunun yalnızca üretken yapay zekâ olmadığını, aslında daha çok temel bir değişim olduğunu söylemiştin.

Deborah Ketai: Gerçekten üç hedefimiz vardı: yetenek, hareketlilik ve elde tutma. Bu yapay zekâ ekipleri arasındaki iş birliğini teşvik etmek istiyorduk; böylece aynı şeyleri yeniden icat etmeyeceklerdi. Üçüncü hedef ise kültürel bir değişimdi: iş dünyasındaki öncüleri, iş sorunlarına yapay zekâ çözümlerini değerlendirmeye teşvik etmek.

Galen Low: Bazı kişilerden çift rol üstlenmeleri isteniyor. Her proje değişim yönetimi gerektirir mi?

Deborah Ketai: Her proje değişim yönetimi gerektirmez. Beceri setleri farklıdır ama örtüşür. Program yöneticilerinin, stratejinin oluşturulduğu noktaya daha yakın çalışmaları ve liderliğe olası uyumsuzlukları şeffaf biçimde yansıtmaları gerekir.

Galen Low: Dijital Proje Yöneticisi podcast'ine hoş geldiniz — teslimat liderlerinin yapay zekâ çağında daha akıllıca çalışmasına, daha hızlı teslimat yapmasına ve daha iyi liderlik etmesine yardımcı olan program. Ben Galen'ım ve her hafta gerçek dünyadan stratejileri, yeni araçları, kanıtlanmış çerçeveleri ve proje cephelerinden ara sıra gelen savaş hikâyelerini ele alıyoruz. İster büyük dönüşüm projelerini yönetiyor, ister yapay zekâ iş akışlarını düzenliyor, ister yalnızca kaosu kontrol altında tutmaya çalışıyor olun, doğru yerdesiniz. Hadi başlayalım.

Bugün, bir program yöneticisi ile ekibinin büyük bir sağlık kuruluşu içinde nasıl bir uygulama topluluğu oluşturduğuna perde arkasından bakıyoruz. Bu topluluk, kurum içindeki siloların kaldırılmasına ve yapay zekâ konusundaki tutumların uyumlu hâle getirilmesine yardımcı oldu.

Bugünkü konuğum da bu program yöneticisi olan Deborah Ketai. Deborah, kısa süre önce ABD merkezli büyük bir sağlık grubu için çalışan sertifikalı bir örgütsel değişim yöneticisi ve program yöneticisi. Burada yapay zekâ, çeşitlilik-eşitlik-kapsayıcılık ve veri aktarım kontrolleri etrafında gelişen topluluklar oluşturdu. Deborah ayrıca PMI'ın bölgesel bir şubesinde yönetim kurulu üyesi ve program portföyü lideri olarak proje yönetimi topluluğunun geliştirilmesinde de aktif rol aldı.

Bu bölümde Deborah'ın yapay zekâ etrafında büyük bir örgütsel değişim girişimine liderlik eden bir program yöneticisi olarak günlük işlerinin nasıl göründüğünü, yapay zekâ ve makine öğrenimiyle ilgili örgütsel değişimin farklı ele alınıp alınmaması gerektiğini, her büyüklükteki ekiplerin büyük yapay zekâ dönüşümleri geçiren kuruluşların uygulama kılavuzlarından neler öğrenebileceğini ve proje ya da program yöneticisi rolünün değişim yönetimini kapsayacak şekilde nasıl gelişeceğini ve bunun proje yöneticisi beceri seti açısından ne anlama gelebileceğini konuşacağız.

Deborah, bugün burada olduğun için çok teşekkürler.

Deborah Ketai: Fırsat için teşekkür ederim, Galen.

Galen Low: Bu konuşma için çok heyecanlıyım; çünkü yapay zekânın sahneye çıkmaya başladığı dönemde, büyük bir sağlık kuruluşunda program lideri ve değişim yöneticisi olarak sürecin içine derinlemesine dâhil olmuş birisin.

Bu konuşmaya hazırlanırken, bölümler ve paydaş grupları arasındaki siloları kaldırmak, eğitim oturumları ve hackathonlar düzenlemek, risk ve uyum konusundaki korkuları ele almak ve yapay zekâ uygulayıcılarıyla belki de yapay zekâ uygulayıcısı olmak isteyen kişilerin aynı anlayışta buluşmasını sağlamak gibi şeylerden bahsettin.

Bu yüzden dinleyicilerimin bilmek istediğini düşündüğüm sıcak bir soruyla başlamak istiyorum. Sorum şu: Büyük bir kurumsal yapı içinde siloları ortadan kaldırmaya ve yapay zekâ konusundaki tutumları uyumlu hâle getirmeye çalışmak için harcanan çaba ve enerji buna değer mi? Bu gerçekten mümkün mü? Peki çalıştığın kuruluş gibi bir yapı bu adımı tamamen atlarsa ne olur?

Deborah Ketai: Bu gerçekten iyi bir soru, Galen; sormana sevindim. Bence uyum kritik olacak ve siloları ortadan kaldırmak bunun büyük bir parçası. Öncelikle şirketlerin veri ve yapay zekâ yönetişimi oluşturması gerekecek. Yapay zekâ araçlarını geliştirme ya da satın alma konusunda kaynaklarını ve beklentilerini uyumlu hâle getirmeleri gerekecek.

Yapay zekâ öncelikli bir kültüre sahip olmak istiyorlarsa — rakipleri bunu yapıyorsa buna mecbur da kalacaklar — bunun çalışanları açısından hem bugün hem de gelecekte ne anlama geldiğini düşünmeleri gerekecek. Bu nedenle en azından siber güvenlik olayları riskinden kaçınmak için siloları ortadan kaldırmaları gerekecek.

Siloları ortadan kaldırma adımını atlarlarsa, teknik borç, bilgi borcu ve benzeri birçok borçla karşı karşıya kalacaklar. Bu da gelecekteki projeleri daha pahalı ve daha zor hâle getirecek. Siloları ortadan kaldırdığım üç alan olduğunu düşünüyorum. Aslında hepsinden bahsettin.

Yapay zekâ, sistem işletim kontrolleri ve United Health Group'taki ikinci en büyük çalışan kaynak grubunun topluluk katılımı lideri olarak yaptığım çalışmalar. Ayrıca bir ölçüde, birleşme ve satın almaların ardından mentorluk programı aracılığıyla siloları ortadan kaldırdım. Dolayısıyla siloları ortadan kaldırmak için proje yöneticilerinin ve değişim yöneticilerinin odaklanması gereken pek çok farklı adım ve beceri olduğunu düşünüyorum.

Bunlardan biri, farklı grupların birbirlerini tanımasını sağlayarak aralarında empati oluşturmaktır. Çapraz eğitim, iş gölgeleme, mentorluk ve koçluk. Liderliğin, siloları ortadan kaldırmanın nasıl görüneceğine ve faydalarının neler olacağına dair bir vizyon oluşturması ve bu vizyon için destek alması gerekir. Siloları bir araya getiren temas noktalarına, süreçlere ve iletişim kanallarına odaklanmaları gerekir.

Ayrıca insanları bir araya getirmenin önündeki engelleri ortadan kaldırmaya da odaklanmaları gerekir; farklı veri kaynakları bu engellerin en önemlilerinden biridir.

Galen Low: Cevabında gerçekten hoşuma giden şey şu: Siloları ortadan kaldırmayı, kuruluş genelindeki farklı grupların birbirini anlamasına yardımcı olmak olarak düşünüyordum.

Bunun herkesin sorunu olduğu şeklindeki çerçeveyi seviyorum. Bu bir ekip çalışması. Mesele sadece kumbaya söyleyip birbirimizi anlayıp anlaşamadığımız değil. Veri yönetişimi, uyum ve güvenlik söz konusu olduğunda herkes bir şekilde kendi parçasından sorumlu ve herkesin aynı ezgiyi söylemesi, aynı anlayıştan hareket etmesi gerekiyor.

Bu uyumun etkisinin ya da sonucunun ne olacağının liderlik düzeyinde de kararlaştırılması ve anlaşılması gerekiyor. Böylece bu yalnızca, özellikle yapay zekâ konusunda sürekli kullandığımız belirsiz bir ifade olan kültürel değişimden ibaret kalmıyor; aslında riskle ilgili oluyor. Bu birlikteliğin ve bütünlüğün sağlanmasının yatırım getirisiyle ilgili oluyor.

Bunu yanlış yapmanın, bu konuşmaları gerçekleştirmemenin ve ardından çok pahalı ve zarar verici olabilecek bir riskle karşılaşmanın maliyeti de var. İnsanlar aynı anlayışta olsaydı bu risk muhtemelen önlenebilirdi. Bunun ne kadar somut olduğunu seviyorum.

Deborah Ketai: Hem belirsiz hem de somut olabilir.

Galen Low: Belirsiz ve somut olmasını ve teknoloji bileşenini de sevdim.

Deborah Ketai: Kendisi bir tür somutluk; yani, ortada böyle bir şey var.

Galen Low: Buna bayıldım. Biraz uzaklaşıp daha geniş bir çerçeveden bakabilir miyiz? Daha önce sözünü ettiğin gibi, ABD'deki büyük bir sağlık grubundaki önceki görevinde sorumluluğun pek çok konuyla ilgili değişim yönetimi programlarına ve girişimlerine liderlik etmekti; en yakın zamanda da yapay zekâ ve makine öğrenimiyle ilgileniyordun.

Bu da beni şu meraka geri getiriyor: Bu roldeki günlük işlerin nasıldı ve senden hangi sonuçlar bekleniyordu?

Deborah Ketai: Değişim yönetiminde çoğu zaman olduğu gibi, en büyük çabam muhtemelen hedeflerin ne olduğunu, başarı ölçütlerinin neler olacağını, kimlerin dâhil olacağını ve benzeri konuları önceden tanımlamaya harcadığım çabaydı. Yapay zekâ alanında yetenek, hareketlilik ve elde tutma olmak üzere üç temel hedefimiz vardı. Bu, yapay zekânın her yerde küçük odak noktalarında geliştiği, Fortune 5 ölçeğinde devasa bir şirketti. Şunu netleştireyim: Bu bağlamda yapay zekâdan bahsettiğimde yalnızca üretken yapay zekâyı kastetmiyorum; tahmine dayalı analitiği, giyilebilir cihazları ve sensörleri, nesnelerin internetini de kastediyorum.

Programdaki ikinci hedefim, bu yapay zekâ odak noktaları arasındaki iş birliğini teşvik etmekti. Böylece aynı şeyleri yeniden icat etmeyeceklerdi. Üçüncü hedef ise kültürel bir değişimdi: iş dünyasındaki öncüleri, iş sorunlarına yapay zekâ çözümlerini değerlendirmeye teşvik etmek. Başlangıçta paydaş gruplarını belirlemeye ve segmentlere ayırmaya çok zaman harcadım.

Bunu yapmak için bir yapay zekâ raporlama ve analitik uzmanıyla birlikte çalıştım. İhtiyaçlarını belirledik ve onlara ulaşmanın en iyi yollarını bulduk. Ardından programın geri kalanı, öğrenmeleri, paylaşmaları ve topluluk oluşturmaları için fırsatlar yaratmaktan oluştu. Bunlar, belirlediğim farklı segmentlere ve gruplara göre hedeflenmişti.

Program içindeki projelerim üç ana bölümden oluşuyordu: kurum içi konferans ve hackathonlar gibi etkinlikler; podcast'ler, makaleler ve sunumlar gibi içerikler; ayrıca kurum içi sosyal medya ve bilgi paylaşımını içeren topluluk çalışmaları. Bunun yanında dördüncü bir bölüm daha vardı: risk yönetimi. Yönetişim komitesine yönetişim, uyum ve güvenlik konularında danışmanlık veriyordum.

Galen Low: Bu büyük bir program. Evet. Komik olan şu ki, topluluğumda sık sık bir direktif alıp bunu uygulamaktan bahsediyoruz. Ama sen daha geriden başlıyordun. Üstelik ilginç olan bir başka nokta da zamanlamaydı. Bunun yalnızca üretken yapay zekâ olmadığını söylemiştin.

O dönemde üretken yapay zekâ, günlük iş uygulamaları açısından iş dünyasında nispeten yeniydi. Ama bu, gelecekte daha büyük ve daha belirli değişikliklerin olacağını öngören daha temel bir değişimdi. İnsanları bir araya getirmekle ilgiliydi. Topluluk belirsiz bir şey olabilir; ama yatırım getirisi ve insanları bir araya getirmenin, birbirlerini anlamalarını, çapraz eğitim almalarını ve birlikte çalışmalarını sağlamanın risk yönetimi açısından değeri gerçekten büyük.

Bu, sırada ne varsa onu gerçekleştirmek için bir temel oluşturuyor. Bunun kendisi de risk yönetimi. Bu fikri gerçekten seviyorum; çünkü uygulama topluluğu ifadesinin, hatta topluluk kelimesinin bile çok fazla kullanıldığını ve topluluğun değerinin geniş ölçüde anlaşılmadığını düşünüyorum.

İş liderlerinin ve yöneticilerin istediği kadar bilimsel değil. Ama bence sen tam olarak önemli noktayı yakaladın: Bu çalışmaları yaparak, dünyayı farklı biçimlerde anlayan dağınık gruplar arasında bir bağ, birlik ve bütünlük oluşturuyor ve onları aynı anlayışta buluşturmaya çalışıyorsun.

Bunu gerçekten sevdim. Aslında iki şey düşünüyordum. Birincisi, iş liderlerinden ve bu teknolojinin iş içinde nasıl kullanılacağı konusunda onları uyumlu hâle getirmekten bahsetmen. 2025'te, herkesin her yapay zekâ aracının peşinden koştuğu bir dönemde bunu konuşmak ilginç. İnsanları yapay zekânın gerçekten yatırım yapmaya ve tartışmaya değer bir şey olduğuna ikna ediyor muydun?

Deborah Ketai: Evet. Bunun iki düzeyi olduğunu düşünüyorum. Birincisi, iş liderleri çoğu zaman yapay zekâyı sorunlara yönelik potansiyel bir çözüm olarak hiç düşünmemiş oluyordu. Bu sorunlar sağlık hizmetlerinde dolandırıcılık ya da tanısal görüntüleme olabilir. Yapay zekânın kullanılabileceği o kadar çok alan vardı ki insanlar bunları düşünmüyordu.

İkinci adım, onları bu konuda yeterli bilgiye sahip kişilerle buluşturmaktı. Bu kişiler yapay zekâ kavramlarını onlar için sadeleştirebilir ve açıklayabilirdi: Bu teknoloji hâlihazırda var mı? Yakın gelecekte var olabilir mi? Bu çözümleri kullanmanın riskleri, maliyetleri ve potansiyel getirileri neler?

Daha sonra bunu karşılaştırmak gerekiyordu; çünkü yapay zekâ hiçbir zaman her duruma uyan, bulmacanın tüm sorunlarını çözen altın anahtar olmayacak. Dolayısıyla diğer yapay zekâ dışı çözümleri de değerlendirmeleri gerekiyordu.

Galen Low: Bunun yeteneğin önemini ne kadar net ortaya koyması gerçekten ilginç. Bahsettiğin ilk şey de buydu. Kuruluş genelindeki yetenekleri ve paydaş gruplarını belirlemek için veri bilimine benzer analitik bir yaklaşım kullandın; böylece hangi gruplarla çalıştığını, onların hangi becerilere sahip olduğunu ve hangi becerilere ihtiyaç duyulduğunu anlayabildin.

Bu bilgi paylaşımını kolaylaştırmak ve herkesin seviyesini yükseltmek içindi. Özellikle eskiden mümkün olanın sanatı dediğimiz alanda bu, bütün tekneleri yükseltiyor. Bu teknolojinin neler yapabileceğini bilmemiz gerekiyor. Bunun sihirli bir çözüm olmadığını anlamalıyız.

Bunun diğer teknolojilerle ya da yöntemlerle ekosisteme nasıl uyduğunu anlamalıyız. Üstelik sağlık hizmetlerinde riskler çok yüksek. Uyum ve mevzuat açısından dikkate alınması gereken çok şey var. Sonuçta işletmenin konusu insanların yaşamları ve geçimleri.

İşte bu nedenle tüm bu grupları bir araya getirmek, doğru şeyleri bilen ve birbirlerine eğitim verebilecek kişileri belirlemek önemli. Böylece birbirini anlayan, empati kuran, birlikte çalışmış ve yapay zekâya dayalı ya da yapay zekâyı başka teknolojilerle, medikal teknolojiyle veya süreçlerle birleştiren çözümleri takip edebilen daha güçlü bir ekip oluşturuluyor.

Ne kadar büyük bir çalışma. Merak ediyorum: Bu kadar büyük bir programda değişimin işe yarayıp yaramadığını anlamak için ölçmeye nasıl başlıyorsun? Benim kuruluşum da herkesi bir araya getirmekte zorlanıyor. Hackathonlar yapmak istiyoruz. Birkaç ay önce ekipler hâlinde farklı yapay zekâ çözümlerini ve yöntemlerini, örneğin akış üzerinden kodlamayı nasıl kullanabileceğimizi keşfetmek için bir haftalık bir ara verdik.

Ama bütün süreç boyunca şunu soruyoruz: Buna değecek mi? Kapatacağız, bütün bu zamanı ve enerjiyi bir sonuç elde etmek için harcayacağız. Sonuç oldukça açıktı ama yine de bunun işe yarayıp yaramadığını nasıl bileceğiz diye zorlandık. Çapraz eğitim ve öğretim oturumlarının ya da hackathonların işe yarayıp yaramadığını anlamak için neleri ölçüyor veya ölçmeniz isteniyordu?

Deborah Ketai: Programın en zor kısmının ölçütler olduğunu kabul etmeliyim. Bunun önemli bir nedeni, takip etmek istediğimiz bazı verilerin İK ve diğer sistemlerimizde bulunmamasıydı. Örneğin, İK sistemi içinde kariyer hareketliliğini takip etmenin bir yolu yoktu. Ayrıca Fortune 5 ölçeğindeki bu şirket büyük ölçüde birleşme ve satın almalar yoluyla büyümüştü.

Eski İK sistemlerinin kalıntıları hâlâ vardı. Aynı türdeki bir rolün kuruluş genelinde 15 farklı unvanı, iş unvanı ya da iş kodu bulunabiliyordu ve bu hayatı çok zorlaştırıyordu. Bu nedenle çoğu zaman çok basit ya da dolaylı ölçütlere güvenmek zorunda kaldık. Uzun vadede kullanmak isteyeceğiniz türden ölçütler değildi.

Uzun vadede daha fazla veri toplamak için İK ile birlikte çalışırdık. Ancak içerikle etkileşim gibi basit göstergeleri kullandık. Sosyal medya, web sitesi ve mikro sitelerde çeşitli web analitiği türlerini uyguladık. Elbette konferans katılımı gibi şeyleri de kaydettik. Yapay zekâ uygulayıcıları topluluğunu geliştirirken, bunun çeşitli ve kapsayıcı olmasını sağlamaya özellikle önem verdik.

Bu da, üç günlük ve dört oturumlu konferansa konuşmacılar davet ederken her türlü veriyi toplamamızı gerektirdi. Sunucuların farklı cinsiyetlerden ve dünyanın farklı coğrafi bölgelerinden gelmesini sağladık; farklı yaşlar dâhil olmak üzere çeşitli çeşitlilik ölçütlerini de dikkate aldık. Yine de bu verilerin çoğu eksik ya da düzensizdi.

Verilerin önemli bir kısmı tamamen yoktu ve bir kısmı yanıltıcıydı. Program daha uzun sürseydi — ne yazık ki programın kendisiyle ilgisi olmayan çeşitli nedenlerle erken sona erdi — uygun verileri belirleme ve takip etme yöntemleri geliştirebileceğimizi düşünüyorum.

Galen Low: Elimizde ne var ve bunu ilerlemeyi ölçmek için nasıl kullanabiliriz yaklaşımını seviyorum. Şu anda çalıştığım kuruluşta çalışanlarımızı hâlâ genel olarak tanıyabiliyoruz. Fiziksel anlamda değil; ama bu kişinin şu ve bu konuda iyi olduğunu biliyoruz.

Derin bir İK bilgi sistemimiz yok. Beceri matrisi de tamamen resmîleştirilmiş değil. Sadece şunu biliyoruz: Bu kişi iyi olabilir, işini biliyor, belki bir öğle öğrenme oturumu düzenleyebilir.

Kurumsal ölçekte düşündüğümüzde, danışmanlıkta çalıştığım dönemi hatırlıyorum: 500.000 çalışan. Sosyal medya ve etkinlikler, konferanslar söz konusu olduğunda bu neredeyse kitlesel bir iş modeline benziyor. Dışarıya açık bir konferans planlar ya da bir sosyal medya platformu kurarsan etkileşim ararsın; bilet satışlarına ve katılıma bakarsın.

Bu verilere toplu hâlde bakman gerekir. Ardından insanların girişte ya da çıkışta kim olduklarını, neleri sevdiklerini belirten anketi doldurmasını umarsın. Elindeki veri budur. Program devam etseydi elbette daha fazlası yapılabilirdi. İnsanlar ve güçlü oldukları alanlar hakkında daha yapılandırılmış ve temiz veriye sahip bir İK sistemi oluşturmak, topluluklar ve etkinlikler hakkında karar vermenin yanı sıra personel planlaması için de doğru fikir.

Böyle bir ölçekte yeni nesil paydaş belirleme sistemini kurmak için neredeyse yapay zekâya ihtiyaç var. Ancak yaklaşımın sinyallere dayalı olmasını seviyorum. Elinde olmayan verileri derinlemesine incelemeye çalışıp bunlara sahip olmayı dilemek ve bunun yüzünden hareketsiz kalmak yerine, elindekiyle yaratıcı biçimde çalışıyorsun.

İş unvanları ve iş kodlarıyla ilgili söylediklerin gerçekten karmaşık. Birleşme ve satın almaların haftalık bir ritüel olduğu kuruluşlarda çalıştım. Her şey o kadar dağınık ki, şu anda kimlere sahip olduğumuzu nasıl bileceğimizi soruyorsun. Kimin ne yaptığını, masada kimin olması gerektiğini, bu etkinlikte kimin konuşabileceğini anlamaya ve kimseyi dışarıda bırakmamaya çalışmanın zorluğunu anlayabiliyorum.

Deborah Ketai: Evet. Öte yandan teknolojiyle ilişkili bir değişim üzerinde çalışırken, çeşitli kullanıcı istatistiklerinden ve analitik verilerden yararlanma avantajına sahipsin. En azından Hugging Face'i ya da benzeri bir aracı kimin kullandığını öğrenebilirsin.

Galen Low: Hugging Face bir araç mı?

Deborah Ketai: Hugging Face, kendi üretken yapay zekâ modellerini oluşturman için küçük alanlar sağlıyor.

Galen Low: Tamam. Aklım doğrudan Ridley Scott'ın Uzaylı serisine gitti. Yüzüne atlayıp yapışan uzaylıları düşündüm. Deborah'ın kastettiği şey muhtemelen bu değildir diye düşündüm.

Deborah Ketai: Muhtemelen kurucuların hayal ettiği şey buydu.

Galen Low: Evet, aynen. Ekrandan fırlayıp insanların beyninden veri emen bir şeyimiz olabilir mi? Değişim yönetimine çok önem verdiğin görülüyor ve bu yalnızca yapay zekâ değişim yönetimiyle sınırlı değil. Çeşitlilik, eşitlik ve kapsayıcılık girişimleri üzerinde, başka veri girişimleri üzerinde de çalıştın.

Deneyimlerine dayanarak merak ediyorum: Yapay zekâ söz konusu olduğunda değişim yönetiminin farklı ele alınması gerekir mi, yoksa diğer örgütsel değişim türlerinde kullanılan uygulama kılavuzunun aynısı mı geçerlidir?

Deborah Ketai: Bazı farklılıklar var. Öncelikle yapay zekâ ve makine öğrenimiyle ilgili her şey zaman geçtikçe daha da hızlı ilerleyecek.

Öğrenme eğrisi üstel biçimde artıyor. Yapay zekâ alanındaki değişim girişimlerini, projelerini ya da programlarını yönetecek kişilerin veri, süreç, altyapı ve stratejik hedeflerle uyumun temellerini anlaması gerekiyor. Değişim yönetiminde her zaman üst yönetimin desteğine ihtiyaç vardır.

Orta kademe yönetimin desteğine de ihtiyaç vardır; çünkü çalışanlara bunun kendileri için ne ifade ettiğini açıklayacak olanlar onlardır. Ayrıca saha çalışanlarının fikirlerini ve tutumlarını üst yönetime aktarabilmesi için mekanizmalara ihtiyacınız vardır.

Yapay zekâ kavramına karşı direnç de var. İnsanların ilk tepkisi, “İşim güvende mi?” oluyor. Bunun cevabı belki evet, belki hayır. Günümüzde kimin işi gerçekten güvende?

Anlayış eksikliği var. Bir şirket içinde yapay zekânın kullanımı konusunda ve araçların kendilerinin kararları nasıl aldığı ya da karar almalarına izin verilecekse çıktıları nasıl ürettiği konusunda çoğu zaman şeffaflık eksikliği bulunuyor.

Ortada pek çok korku ve risk var. Bu nedenle yapay zekâya ilişkin değişim girişimleri üzerinde çalışan kişiler için değişim yönetimi içinde ayrı bir alan olduğunu düşünüyorum. Ancak değişim yönetiminin temel ilkeleri aynıdır.

Galen Low: Bu, destek ve şeffaflık açısından mantıklı. Beni en çok etkileyen şey değişimin hızıydı. Geçmişte çalıştığım kuruluşlarda genellikle bir değişim yönetimi ekibi olurdu. Bir değişimi yönetir, sonra uzaklaşır ve bir sonraki büyük değişiklikte geri gelirdi.

Burada bahsettiğimiz şey ise sürekli değişim. İş güvenliği, teknoloji korkusu ve teknolojinin kara kutu biçimindeki karar alma süreci, insanların değişimi deneyimleme biçimini güçlendiriyor.

Üstelik değişim sona ermiyor. Metaforu biraz fazla ileri götüreceğim ama Açlık Oyunları'nı düşünüyorum. Bir tur olduğunu ve bunu atlattığında sonsuza kadar güvende olacağını düşünüyorsun. Oysa durum böyle değil. Bu sürekli bir değişim.

Bir keresinde sürekli değişim dediğim için eleştirilmiştim; çünkü “sürekli” kelimesi tartışmalıydı. Ama devam eden değişim boyutu durumu karmaşıklaştırıyor. Artık doğrusal bir değişim yönetimi değil; döngüsel, sürekli yönetilmesi gereken bir değişim döngüsü söz konusu.

Deborah Ketai: Evet. Yapay zekâ içindeki münferit çalışmaların kendisinde bile sürekli değişim var. Zaman geçtikçe verilerin dağılımı değişiyor. Bu nedenle proje yöneticisinin, değişim yöneticisinin ya da her ikisinin, işin içindeki bilime bağlı olarak farklı olan pek çok şeyi dikkate alması gerekiyor.

Ama söylediğim gibi, bu alan proje yönetiminin ve değişim yönetiminin temellerine göre daha küçük bir alan. Temeller aynı.

Galen Low: Evet, çerçeveler aynı. İçine koyduğun şeyler her zaman aynı olmayacak. Kendimizi fazla kolay bir duruma sokamayız. Değişimin türüne göre incelikler ve karmaşıklıklar olacak.

Deborah Ketai: İnsanların yeni yeni fark etmeye başladığını düşündüğüm karmaşıklıklardan biri şu: Özellikle üretken yapay zekâ söz konusu olduğunda, yapay zekânın kendisi giderek daha fazla bir paydaş hâline geliyor. Kendi hedefleri ve tutumları olduğunu, bu iç gerçekliklere dayanarak bazen istediğimizin aksine davranabildiğini görüyoruz.

Galen Low: Bu ilginç. Toplulukta yapay zekâ araçlarını proje iletişim planına dâhil etmekten bahsediyoruz; çünkü bunlar bir doğruluk ya da bilgi kaynağı hâline geliyor. Bu nedenle toplantı tutanaklarını kullandığımız araçlara yüklemek ve onları güncel tutmak gibi güncellemeleri onlarla paylaşmamız gerekiyor.

Kendi tutumları ve bakış açıları olduğu fikrini seviyorum. Bundan iki yıl önce bu bilim kurgu gibi gelirdi. Şimdi ise aracılı iş akışlarından ve genel yapay zekâya ulaşma çabalarından bahsediyoruz.

Henüz orada değiliz ama bunu dikkate almamız gerekiyor; çünkü sistemler böyle tasarlanıyor. Özellikle üretken yapay zekâda bireysel kullanıcının tercihlerine göre davranabiliyor ve başka bir kullanıcının karşısında farklı hareket edebiliyor. İnsanlarda da durum biraz böyle olabilir.

Yapay zekânın bir paydaş olduğunu, kendisinin değiştiğini ve çevresinde gerçekleşen değişimi anlamak için bir tür değişim yönetimine ihtiyaç duyduğunu hesaba katma fikrini seviyorum.

Deborah Ketai: Benim zihnimde bu biraz Tanrı'ya inanmak gibi. Tanrı'ya inanmak zorunda olduğunu düşünmüyorum.

Genel yapay zekâya inanmak zorunda da değilsin. Ancak dünyanın ya da yapay zekânın, bir kişiliği varmış veya ilahi bir tasarım söz konusuymuş gibi davrandığı yolları fark edebilirsin. Bu nedenle bunları dikkate almalı ve nasıl sınırlayabileceğini, yönlendirebileceğini ve benzeri şeyleri görmelisin. Aksi hâlde kontrol edemediğin olaylar ve durumlar tarafından ele geçirilme riskiyle karşılaşırsın.

Galen Low: “Yapay zekâ gizemli yollarla çalışır” yazılı tişörtler hazırlamamız gerektiğini düşünüyorum. Bu yanlış değil. Senin geçmişini ve program yöneticisi ve değişim yöneticisi olarak rolünü düşünüyordum.

Proje yönetimi topluluğuyla yakından ilgileniyorsun ve benim topluluğumda bazı kişilerden çift rol üstlenmeleri isteniyor. Hem proje yöneticisi hem de değişim yöneticisi olmaları bekleniyor. Başka bir deyişle proje yöneticisi ve değişim yöneticisi rolleri birleşiyor ve bizim açımızdan bu daha yaygın hâle geliyor.

Senin görüşünü almak istiyorum. Öncelikle tüm projeler değişim yönetimine ihtiyaç duyar mı? Ayrıca tüm proje yöneticilerinin değişim yönetimini anlaması gerekir mi?

Deborah Ketai: Hayır, tüm projeler değişim yönetimi gerektirmez. Geleneksel görüş şu: Karmaşık olan ve uygulamaya alındıktan sonra insanların benimsememesi durumunda faydalarının gerçekleşmeme riski bulunan projeler değişim yönetimine ihtiyaç duyar. Yalnızca teknoloji projelerinden bahsetmiyorum.

Proje yöneticilerinin değişim yöneticisi olmasını beklemenin makul olduğunu düşünmüyorum; ancak birçok kuruluşta bu norm hâline geliyor.

Beceri setleri farklı ama örtüşüyor. Ayrı rollere sahip olmanız gerektiğini düşünmemin nedeni zaman çizelgeleri. Geleneksel olarak proje yöneticilerine bir değişimin sürdürülebilir hâle gelmesini takip etme ve gerçekten güvence altına alma fırsatı verilmiyor.

Galen Low: İlginç.

Deborah Ketai: Bu gerçekten çok önemli.

Dolayısıyla PMO'nuz, operasyonlarınız ya da proje yönetimi sürecinizi yöneten kişi, proje yöneticilerinin değişimin sürdürülebilirliğini güvence altına almasını sağlayacak yetkiyi ve finansmanı tanımaya istekli değilse, proje yöneticilerinin değişim yönetimi yapmasının anlamlı olduğunu düşünmüyorum. Ancak birbirlerini anlamaları gerekiyor.

Entegre proje ve değişim yönetimi planlarına sahip olmanın ve değişim yönetimi yapmak zorunda kalan ya da bunu yapmak isteyen proje yöneticilerinin bazı temel kavramları öğrenmesinin giderek daha yaygın ve yararlı hâle geleceğini düşünüyorum.

Başarılı değişimin kurumsal hiyerarşinin üstünden, altından ve ortasından gelmesi gerektiğini anlamaları gerekir. Kuruluşunuza bağlı olarak iletişim lideri rolüne adım atmanız gerekebileceğini anlamalısınız. Şirketinizin öğrenme ve gelişim birimiyle çalışmanız, hatta bu görevi kendiniz üstlenmeniz gerekebilir.

Şirketinizde böyle bir birim yoksa süreçleri oluşturmanız ya da yeniden tasarlamanız gerekebilir. Bunlar çoğu proje yöneticisinin güçlü biçimde odaklandığı konular değildir. Proje yönetiminde yer alırlar ama değişim yöneticileri için olduğu kadar merkezî değildirler.

Bir diğer konu da hem bireysel proje yöneticilerinin hem de proje yönetimi kuruluşlarının çeşitli değerlendirmelere başlangıçta ciddi miktarda zaman ve emek ayırmaya istekli olması ve buna bağlı kalmasıdır. Paydaş değerlendirmeleri, etki değerlendirmeleri ve hazır olma değerlendirmeleri bunlara örnektir. Bunlar olmadan değişim başarılı olmayacaktır.

Benimseme başarılı olmayacak ya da başlangıçta başarılı olup daha sonra geriye dönecektir.

Galen Low: Zaman boyutunu seviyorum. Başta misyonundan ve günlük işlerinden bahsederken de her şey çok geniş, temel ve neredeyse bir girişimin kendisi gibiydi. Bu, aslında bir proje sayılabilir; ama aynı zamanda başka projelerin ortaya çıkması için temel oluşturmuş olmalı. Örneğin hackathonu koordine etmek bir proje olurdu ve ideal olarak biri bu projeye liderlik edip teslimatı gerçekleştirirdi.

Sen değişimi oluşturmak için bütün bu ön çalışmayı yaptın; sonrasında da değişimin ölçüldüğü, bir projeden daha uzun bir dönem var. Proje Yönetim Enstitüsü'ndeki kişilerle konuştuğumuzda büyük odaklardan biri sonuçları yönlendirmek ve yalnızca kısıtlar üçgenini yönetmekten daha fazlasını yapmak.

Sunduğumuz değerden daha fazla sorumlu olmak. Ancak proje yöneticilerinin bu değişimin ortaya çıktığını görmek için her zaman orada olamaması da bir sorun. Bir sonraki projeye geçtiğimizde etkinin zaman içinde nasıl ölçüldüğüyle hiçbir ilgimiz kalmıyorsa kendimizi başarıya hazırlıyor muyuz?

Bunlar birbiriyle uyumlu mu, bilmiyorum.

Deborah Ketai: Bununla ilgili aklıma gelen birkaç düşünce var. Birincisi, Çevik yaklaşımın ilk dönemlerinde temel ilkelerden biri adanmış ekiplerdi. Ancak büyük kuruluşların çoğunda uygulama başladığında ilk kenara bırakılan şeylerden biri bu oldu. Gerçek şu ki, birilerinin tüm bunların takibini yapmaya adanması gerekiyor.

Onları ekibin bir parçası olarak adlandırabilirsin. Ortamın biraz üzerinde duran ve gelip giden ekiplerle iletişim kuran bir ekip olduğunu söyleyebilirsin. Ancak birilerinin bunu yapması gerekiyor.

Galen Low: Bunu daha önce bir yatırım olarak çerçevelemeni sevdim.

Başka bir deyişle, liderlik ekibinin bunu denetleyen adanmış bir kişi ya da ekibe yatırım yapmaya istekli olması gerekiyor. Danışmanlıkta çalıştığım dönemi düşünüyorum; değişim yönetimini ayrı bir katman olarak yürüten tamamen ayrı bir bölümümüz vardı.

Şimdi bunun nedenini anlıyorum. Çünkü onların bakış açısı farklıydı. Değişimi yönetme ve değişimin etkisini ölçme açısından daha erken başlıyor ve daha geç bitiyordu.

Proje tamamlanıp teslim edildikten sonra proje ekibini 18 ay boyunca sonuçları ölçmek için tutmak bir işletme açısından muhtemelen uygulanabilir bir yatırım olmazdı. Ekiplerin başka projelere geçmesi gerekir.

Bu nedenle yatırımın, değişimi denetleyen adanmış bir kişi ya da gruba yapılması fikrini seviyorum. Belki önerilen yön, proje yöneticilerinin aynı zamanda değişim yöneticisi olması değildir. Ancak biri belirli bir girişimde değişim yöneticisi, başka bir girişimde proje yöneticisi olabilir. Aynı anda ikisi birden değil; çünkü bir proje canlıya alındıktan sonra başka bir projeye geçtiğinde etkiyi ölçmekten sorumlu olmak zor.

Bu beni biraz daha dışarıdan bakmaya yöneltiyor. Proje ya da program yöneticisinin rolünü düşünüyorum. Sence program yöneticisinin rolü önümüzdeki üç ila beş yılda nasıl gelişecek? Proje yöneticileri bugün hangi becerilere odaklanmalı ki zamanı geldiğinde hazır olsunlar?

Deborah Ketai: Program yöneticileri için, bu sorunun amacı doğrultusunda program yöneticisini şöyle tanımlayacağım: Birbiriyle ilişkili bir dizi projeyi yöneten kişi. Bir bütün olarak programın belirlenmiş bir başlangıç ve bitiş tarihi olabilir ya da olmayabilir. Sürekli devam eden bir çalışma da olabilir.

Program yöneticilerinin stratejinin oluşturulduğu noktaya daha yakın çalışması ve stratejiyi etkileyebilmesi gerektiğini düşünüyorum. Üst düzey liderlikten öncelikleri ve hedefleri netleştirmesini istemeli ve olası uyumsuzlukları, yatırımların uygun bir getiri sağlamasının mümkün görünmediği durumları liderliğe şeffaf biçimde yansıtabilmeliler.

Bu getirinin uzun vadede önemli olabileceğini, ancak “gelecek mali yılda 10 kat getiri sağlamayacağını” açıklayabilmeliler. Yine de bunun önemli olduğunu söyleyebilmeliler. Ayrıca program yöneticilerinin kurumsal riske daha fazla odaklanması gerektiğini düşünüyorum. Risk derken hem klasik olumsuz riskleri hem de fırsatları kastediyorum.

Galen Low: Bunu belirtmeni çok sevdim; çünkü pek çok kişi bunu yapmıyor. Fırsatları, yani olumlu riskleri kastetmen önemli. Bu tanımla özellikle anlamlı oluyor. Program sahibinin olduğu ve programın belirli bir tarihte başlayıp bitmediği bir rolden söz ediyoruz.

Sadece belirli bir tarihte sona erecek projeler topluluğu değil; programın sahibisin ve belirli bir tarihin ötesine bakabiliyorsun. İş stratejisini düşünüyorsun. Sorum şu: Liderlik ekiplerinin program yöneticilerini stratejik masada istediğini gördün mü? Yoksa daha stratejik olmaya çalışan program yöneticileri davet edilmek için büyük mücadele mi veriyor? Öyleyse bu yolculuk nasıl görünüyor?

Deborah Ketai: Klasik proje yöneticisi cevabını kullanacağım: Duruma bağlı. Lidere bağlı, örgüt kültürüne bağlı.

Ayrıca çoğu zaman proaktif olmamız gerektiğini düşünüyorum. Erken davet edilmediysek bunun bizi orada istemedikleri anlamına geldiğini varsayamayız. Bazen hiç kimse bunu düşünmemiştir.

Önümüzdeki 3, 5 ve 10 yıl içinde ilişki kurmak, proje ve program yöneticileri için giderek daha önemli bir işlev hâline gelecek. Bunun bir nedeni yapay zekânın genel olarak işler üzerindeki etkisi. Diğer nedeni ise güç ve vizyon kaynağına giderek daha fazla yaklaşmaları gerekecek olması.

Önümüzdeki üç ila beş yılda gerçekleşeceğini düşündüğüm bir diğer şey de en başarılı proje ve program yöneticilerinin iş dünyası ile teknoloji arasındaki çizgileri bulanıklaştıran kişiler olacak olması. Bilgi teknolojisi geçmişinden gelenlerin işlerini ve sektörlerini neyin harekete geçirdiğini öğrenmeleri gerekecek. İş geçmişinden gelenlerin ise işlerinin farklı yönlerinin veri ve bilgiyi paylaşmasını sağlayan şeyler hakkında bilgi edinmesi gerekecek.

Sağlık hizmetlerinde talepleri işlemek ve para toplamak gibi süreçlerin temelini anlamaları gerekecek. Zaman geçtikçe bu çizgi bulanıklaşacak.

Galen Low: Bunun ne kadar pragmatik olduğunu seviyorum. LinkedIn'de ve diğer mecralarda, sanki yarın düğmeye basıp stratejik bir lidere dönüşmen ve masada yer alman gerekiyormuş gibi paylaşımlar var.

Senin yaklaşımının zaman alacağını söylemesini takdir ediyorum. Riskleri işaret eden, işi anladığını ya da teknolojiyi anladığını mevcut rolünde gösteren, ardından bir sonraki role doğru genişleyen kişi olman gerekiyor.

Bu değişimin gerçekte nasıl gerçekleştiğine dair oldukça gerçekçi bir bakış. Herkes yapay zekânın herkesi bir üst seviyeye taşıyacağını söylüyor ama bunun ne anlama geldiğini gerçekten bilmiyoruz. Aslında anlamı şu: Bu becerileri ve ilişkileri bugünden geliştirmeye başla.

Masada istenmiyor değilsin; yalnızca insanların henüz masada olman gerektiğini bilmemesi mümkün. Bu zaman alacak. Ardından ideal olarak iş stratejisi ve teknoloji stratejisi açısından bakabilecek, yalnızca proje kapsamı ve bütçesi açısından değil, bu bakış açısına sahip olacak bant genişliğine ulaşacaksın.

Deborah Ketai: Bunu bir proje yöneticisi olarak kendi hayatın açısından düşün. Test ekibi, uyum ve güvenlik çalışanları gibi başka kişilerin de konuşmaya yeterince erken davet edilmediğini zaten biliyorsun. Hepimiz konuşmaya yeterince erken dâhil olmama sorununu yaşıyoruz.

Bu dünyaya girmek için bir aralık bulman gerekiyorsa, bazen toplantılara davet edilmeyi istemek faydalı olur. Yalnızca gözlemci olacağını, katılım göstermeyeceğini söyleyebilirsin. Ama en azından orada ol ve yöneticilerinle bir üst düzey toplantılar yap. Böylece fikirlerini ya da endişelerini yukarıya taşımaya başlayabilirsin.

Galen Low: Bu, konuşmanın başındaki konuya geri dönüyor: Doğru bakış açılarını ve yetenekleri bir odada bir araya getirmek, bilgi alışverişi ve çapraz eğitim sağlamak, topluluk oluşturmak.

Hepimiz birbirimizin bakış açısıyla görebilirsek ya da en azından olayları biraz aynı açıdan görmeye başlarsak, bu bütün tekneleri yükseltir. Bizi bir arada tutan ve bütünlük oluşturan şey bu. Önümüzdeki değişimleri ve zorlukları hızla ve ölçekte ele almak için birlikte uyumlu biçimde çalışabilmemizi sağlayan şey bu.

Deborah Ketai: Katılıyorum.

Galen Low: Güzel bir kapanış oldu. Deborah, bunun için çok teşekkürler. Sadece eğlence olsun diye soruyorum: Bana sormak istediğin bir soru var mı?

Deborah Ketai: Var. Cevaplamak isteyip istemeyeceğini bilmiyorum ama yapay zekâyla yapmak isteyip de ya yapmaya korktuğun ya da nasıl yapacağını bilmediğin bir şey nedir?

Galen Low: Aman Tanrım. Liste uzun. Üretken yapay zekâ araçlarımın çoğunun bir düşünce ortağı olarak çalışma biçiminden çok memnunum. Ancak henüz onu tamamen özerk hâle getirmedim.

Yalnızca aracılı iş akışlarını değil, yanımda bir proje koordinatörü ya da insan bir asistan olsaydı, sınırlı yönlendirmeyle bir işi alıp sonuna kadar götürmesini nasıl isterdim diye düşünüyorum.

İnsanların kurmaya çalıştığı şeyin bu olduğunu biliyorum. Ancak şu anda gördüğüm aracılı iş akışlarının çoğu, eyleme geçmekten çok akıllı otomasyonla ilgili. Farklı araçlarda birkaç işi yapması için asistanıma bir tür komut verebilmek isterdim.

ChatGPT'deki ajan modunu düşünüyorum; belki onunla daha fazla deneme yapmam gerekiyor. Ancak bu, arka planda işini yapan bir yapay zekâ ajanından çok, talep üzerine gerçekleşen araçlar arası bir yönetim gibi.

Biraz özerk, biraz da komutla çalışan, farklı amaçlara hizmet eden bir asistan istiyorum. Benim için zamanın bir kısmını azaltmak üzere gidip işleri yapabilsin.

Bunun çok belirsiz bir cevap olup olmadığını bilmiyorum. Kendimi uygulamalar geliştiren, akış üzerinden kodlama yapan, arka planda çalışan ve kendi başına karar veren ajanlar oluşturan kişilerle komut veren kişiler arasında bir yerde buluyorum.

Bir görevi benim için üstlenecek insan bir asistanım olsaydı harika olurdu. Ona komut verirdim, bazı kararları kendisi alır ve geri dönerdi. Belki insanlar şu anda ajanları böyle oluşturuyor ama ben henüz bunu görmedim.

Deborah Ketai: Açıkçası beni bunu yapmaktan alıkoyan şey verilerimin nereye gideceğine güvenememem.

Galen Low: Yine o kara kutu. Belki bu başka bir bölümün konusu olur. Bence herkesi duraksatan şeylerden biri bu. Bir makale okuyordum ama nerede olduğunu gerçekten hatırlamıyorum. Hatırlarsam program notlarına eklerim.

Benimseme gerilemesi gibi bir kavramdan bahsediliyordu. Kelimeyi hatırlayamıyorum ama insanlar bir yerde duvara çarpıyor gibiydi. Yapay zekâyı kullanmaya başlıyorlar, ardından belirli bir noktada yalnızca belirli bir yüzde bu tür işler için ya da belirli bir sıklıkta kullanmaya devam ediyor.

Bence mesele yalnızca teknoloji ya da onu anlamak değil. Veri yönetişimi ve uyumla ilgili güven ve şeffaflık da önemli. Veri nereye gidiyor, ne yapmama izin var, bunları birbirine bağlayabilir miyim ve güvenli olacak mı?

Sadece bu düşünce bile, sürece başlamadan önce tereddüt yaratıyor. Ben de aynı şekilde düşünüyorum. Ya yanlış yaparsa? Ya verileri her yere gönderirse? Bütün bunlar bir kara kutuda gerçekleşiyor. Fayda oluşturmadan önce işler ters gidebilir.

Deborah Ketai: Yakın zamanda bir PMI Bölgesel Liderlik Konferansı'ndaydım. Oturumlardan biri yapay zekâ ve proje yönetimi hakkındaydı. Gündeme gelen sorulardan biri, şubelerin e-posta duyurularının yapay zekâ tarafından hazırlanmasının etik olup olmadığıydı.

Galen Low: İlginç.

Deborah Ketai: Tartışmanın sonucu şuydu: Üyelerinizin verilerini paylaşmak anlamına geliyorsa bu etik değildi.

Galen Low: Evet.

Deborah Ketai: Verileri bilinmeyen bir boşluğa bırakmak gibi. Tamamen kurum içi bir araç kullanmıyorsanız cevap hayırdı.

Galen Low: İnsanlar olarak bizim de tam olarak anlamadığımız sınırlandırmalara geri dönmemiz ilginç değil mi? Genellikle bunlar takdire dayalı kararlar. Ardından politika ve yönetişim boyutu geliyor. Ancak güveni sağlayacak sınırlandırmaları oluşturma ve uygulamaya koyma konusunda henüz kendimize ve teknolojimize güvenmiyoruz.

Bu çok ilginç. Bunu yeniden ele almak isterim. Yapay zekânın proje yönetiminde ve başka alanlarda nasıl kullanıldığına ilişkin fikirler ve örneklerle, ayrıca bizi duraksatan şeylerle ve karşılaştığımız engellerle ilgileniyorum. Çoğu zaman sorun teknoloji değil, etik oluyor.

Deborah Ketai: Evet.

Galen Low: Ve güven.

Bu gerçekten çok ilginç.

Deborah, bugün benimle zaman geçirdiğin için çok teşekkürler. Gerçekten keyif aldım. Dinleyenler seni nereden daha fazla tanıyabilir?

Deborah Ketai: Kesinlikle LinkedIn üzerinden benimle bağlantı kurabilirler. LinkedIn'de Deborah Ketai adını taşıyan tek kişi benim. Bağlantı isteğine bir not ekleme fırsatın olursa DPM podcast'inden bahset.

Galen Low: Harika. LinkedIn bağlantını ekleyeceğim.

LinkedIn'de tek Deborah Ketai olman güzel. Ben LinkedIn'de iki Galen Low'dan biriyim, şu anda biraz kıskandım. Ama dinleyenlerin Deborah ile bağlantı kurabilmesi için bu bağlantıyı program notlarına ekleyeceğim.

Deborah, tekrar teşekkürler.

Deborah Ketai: Çok teşekkürler, Galen.

Galen Low: Dijital Proje Yöneticisi Podcast'inin bugünkü bölümü bu kadar. Bu konuşmadan hoşlandıysanız dinlediğiniz platformda abone olmayı unutmayın. Daha fazla pratik içgörü, vaka çalışması ve uygulama kılavuzu istiyorsanız thedigitalprojectmanager.com adresini ziyaret edin. Bir sonraki bölüme kadar, dinlediğiniz için teşekkürler.