Yapay Zekâ Ajanlarının Verebileceği ve Veremeyeceği Proje Yönetimi Kararları

Galen Low: Ajan tabanlı yapay zekânın devreye girmesiyle yapay zekâ teknolojisi bir araç olmaktan çıkıp bir ekip arkadaşına dönüştü. Tamam, ama en karmaşık noktalar burada değil. Karmaşık olan şu: Yapay zekâ ajanları çoğu zaman sizden daha iyi eğitilmiş, sizden farklı çalışan ve sizinle insan ekip arkadaşlarınızdan tamamen farklı şekillerde ölçülebilen ekip arkadaşlarıdır.

Muhtemelen bir kullanım kılavuzuyla gelmediler; muhtemelen sizin kendiniz vermeyi tercih edeceğiniz kararları vermek üzere yapılandırıldılar ve ekibiniz ekip çalışma anlaşmalarını oluşturduğunda muhtemelen ortada yoktular. Aslında bu, tamamen farklı bir kuruluştan gelen düzinelerce yeni ekip üyesinin bir gecede üzerinize bırakılmasına benziyor. Bir birleşme veya satın alma sürecinden geçtiyseniz bunun gerçekten, gerçekten karmaşık olabileceğini bilirsiniz.

Ancak bu, aşılabilir bir zorluk ve potansiyel faydalar da kesinlikle gerçek. Bu nedenle bu bölümde biraz farklı bir şey yapmak istedim. Tim Fisher ve Wrike ekibinin ev sahipliği yaptığı canlı etkinliklerimizden birinden, yapay zekâ ajanlarının proje tabanlı çalışmalarda nasıl gerçekten fark yarattığı ve ajan tabanlı uygulamalarınızın başarılı olması için nelerin gerekli olduğu üzerine bir sohbeti paylaşmak istedim.

Sohbetlerinde daha fazla verinin mutlaka daha iyi olmadığından, hangi kararların insanlar tarafından, hangilerinin bir ajan tarafından verilmesi gerektiğinden ve kuruluş genelinde ajan güdümlü çalışmanın başarılı şekilde uygulanması için yalnızca erişimin değil, eğitimin de kritik olduğundan bahsediyorlar. Konuya girmeden önce biraz bağlam sunayım.

Tim bu etkinliğin yalnızca sunucusu değildi. Aslında The Digital Project Manager'ın ana şirketi Black and White Zebra bünyesinde ajan tabanlı bir iş gücü oluşturuyor. Başka bir deyişle bu dönüşümü ve beraberinde getirdiği tüm zorlukları bizzat yaşıyor. Kısa süre önce konuştuğumuz konulardan biri, sıfırdan başlama, işleri her zaman yaptığımız biçimleri unutma ve tüm eski yüklerden arınmış şekilde ajan tabanlı süreçlerimizi temelden oluşturmaya başlama fikriydi.

İnsanlar için bu zor. Çoğu zaman kimliklerimiz iş unvanlarımıza ve sorumluluklarımıza bağlıdır. Kendimizi bu çerçevenin dışında düşünmemiz pek istenmez ve bunu yaptığımızda da arzularımızı işverenlerimizin bizden görmek istedikleriyle eşleştirmemiz için çoğunlukla fazla boş bir tuvalle karşı karşıya kalırız. Bu, kendimizi ve ekiplerimizi işsiz bırakabilecekmiş gibi hissettiren bir tahmin oyunudur.

Ancak eğitim boyutu da yeterince vurgulanamaz. Evet, artık hepimizin döngüdeki insan rolünü üstlenen geliştiriciler olması bekleniyor; fakat bu gerçekten ne anlama geliyor ve araçları insanların üzerine bırakıp kendilerini geliştirmelerini beklemek yerine onların bu noktaya ulaşmasına nasıl yardımcı olabiliriz? Sonuçta büyük değişim hesap verebilirlik, risk ve kuruluş bağlamı etrafında şekilleniyor gibi görünüyor.

Ajan tabanlı bir dünyada artık herkes, bazen kara kutu içinde birbiriyle iş birliği yapan otonom aktörleri yönetiyor. Bu aktörlere yapmaları için güvendiğimiz şeyler ile insan sorumluluğu olarak elimizde tuttuğumuz şeyler; riskin ciddiyeti, insandan insana empati ve bir projeye ya da iş akışına gerçekten sahip olmanın ne anlama geldiği etrafında çerçevelenmeli.

Mesele yalnızca teknolojinin yetenekleri değil. Bunu belirli bir proje senaryosuna uyarlayalım. Bir projeye personel atamanıza yardımcı olan bir yapay zekâ ajanın olduğunu düşünün. Kimin müsait olduğunu, hangi becerilere sahip olduklarını, herkesin ne üzerinde çalıştığını ve hatta hangi insan kombinasyonlarının geçmişte projeleri en başarılı şekilde teslim ettiğini biliyor olabilir.

Aksi hâlde saatlerinizi alacak bir kaynak planını saniyeler içinde hazırlayabilir. Harika. Peki bu kaynak planı, en iyi geliştiriciniz Lucia'yı başka bir projeden çekmeyi gerektiriyorsa ve bu proje, baş tasarımcı Amireth büyükannesini yeni kaybettiği ve kızının diş teli masrafları için birikim yapmaya devam edebilmek adına normal üretkenliğinin yüzde 80'iyle yas sürecini atlatmaya çalıştığı için geride kalmaya başlayacaksa?

Ajan tabanlı iş gücünüzün bir öneri sunmak için ihtiyaç duyduğu tüm bilgiler elinde olabilir; ama bu, kararı da bir ajanın vermesi gerektiği anlamına mı gelir? Çünkü artık yalnızca bir elektronik tabloyu optimize etmekten bahsetmiyoruz. Müşteri ilişkilerinden, iş önceliklerinden, teslimat taahhütlerinden ve daha da önemlisi gerçek insanlar üzerindeki etkiden söz ediyoruz.

Bence yapay zekâ ve proje yönetiminin bir sonraki aşamasını büyüleyici kılan şey de bu. Mesele yalnızca yapay zekânın neleri yapabileceğini anlamak değil; hangi sorumlulukları yapay zekâya devretmemiz gerektiğini, hangi kararların insanlarda kalması gerektiğini ve yapay zekâ ekip arkadaşlarımız arka planda çalışırken ne tür bir denetime ihtiyaç duyduğumuzu belirlemek.

Doğru dengeyi bulmak için çözülmesi gereken karmaşık bir bulmaca bu. Belki de en önemlisi, takıp çalıştır bir süreç değil. Yargı ve takdir yetkisi hakkında konuşmamız, koşullar değişirken insanlarımızı başarıya hazırlamak için eğitip geliştirmemiz ve neyi en iyi yaptığımızı temel alarak rollerimizi yeniden şekillendirmek üzere bazı eski yükleri atmamıza izin verecek güvenli ortamı kendimize sağlamamız gereken bir alan.

Tim'in Wrike ekibiyle yaptığı sohbette ele aldığı konu da tam olarak buydu. Lafı daha fazla uzatmadan, çok saygı duyduğum yapay zekâ uzmanı Tim Fisher'ın Wrike'tan Nancy ve Andras ile bugün proje yönetiminde ajan tabanlı yapay zekânın etkileri hakkında yaptığı sohbeti sizlerle paylaşıyorum. Umarım bölümü beğenirsiniz.

Tim Fisher: Merhaba ve ekiplerin çalışmayı planlama, teslim etme ve yürütme biçimini yapay zekânın gerçekten nasıl değiştirdiğini görmek için sunumların ötesine geçtiğimiz Proje Yönetiminde Yapay Zekânın Geleceği programına hoş geldiniz. Bugün Wrike'ı konuk ediyoruz. Yapay zekânın proje liderlerinin projeye nasıl personel atanacağından teslimat risklerini çok daha büyük sorunlara dönüşmeden önce belirlemeye kadar daha erken ve daha iyi kararlar almasına nasıl yardımcı olabileceğine bakacağız. Ardından yapay zekâ, işlerin nasıl teslim edildiği konusunda daha etkin bir rol üstlenmeye başladığında neler olacağını inceleyeceğiz.

Bugün bize Wrike'ta Yapay Zekâ ve Analitik Ürün Direktörü Andras Horvath eşlik ediyor. Andras, veri, analitik ve yapay zekâya odaklanan B2B ürünleri geliştirme konusunda 15 yıldan fazla deneyime sahip. Ayrıca Wrike'ta Yapay Zekâdan Sorumlu Kıdemli Ürün Pazarlama Müdürü Nancy Boas da konuğumuz.

Nancy, yapay zekâ destekli iş yönetimi çözümleri için pazara açılma stratejisine ve mesajlarına liderlik ediyor; odağında yapay zekânın ekiplerin çalışma biçimini nasıl değiştirdiği var.

Andras, Nancy, hoş geldiniz. Geldiğiniz için teşekkür ederim.

Nancy Boas: Çok teşekkürler. Bugün burada olmaktan mutluluk duyuyoruz.

Andras Horvath: Burada olmaktan çok mutluyum Tim. Güzel tanıtımın için çok teşekkürler.

Tim Fisher: Wrike'ı yeni duyanlar için 30 saniyelik kısa bir özet verebilir misiniz? Platformunuz ne yapıyor? Kimler için geliştirildi?

Andras Horvath: Platformun kendisine gelince, Wrike insanların işlerini planlayabildiği, takip edebildiği ve teslim edebildiği bir platform; temelde tek bir merkez. Yapay zekâyı da ekipleri ve bireyleri desteklemek, tüm angarya işleri onların üzerinden almak için geliştirdik.

Ancak son altı ila dokuz ayda işin teslimat tarafına da yoğun biçimde odaklandık. Çünkü yapay zekâ bireyleri desteklemek veya içerik oluşturma ve özetleme gibi özelliklerle insanların işleri daha hızlı teslim etmesine yardımcı olmak için kullanılabilir; ayrıca işin bazı bölümlerini otomatikleştirmek için de kullanılabilir. Son dönemde odaklandığımız konu bu.

Tim Fisher: Çok ilginç. Bu alanlardaki diğer bazı ürünlerden biraz farklı görünüyor. Yani sizin felsefeniz yapay zekânın işin teslim edilmesine de yardımcı olması; yalnızca insan yönetimine yardımcı olması değil. Uygulamada bu ne anlama geliyor?

Andras Horvath: Aslında anlamı şu: Yapay zekâ, işi sizin için yalnızca hızlandırabileceğiniz bir alan veya işi sadece koordine ettiğiniz bir iş yönetimi platformu olmakla kalmayıp, işi tamamlamanıza yardımcı olan bir ekip arkadaşı gibi davranabilir.

Wrike'ta çalışma arkadaşı olarak adlandırmayı sevdiğimiz bir yapay zekâ ekip arkadaşı kurabilirsiniz. Bu ekip arkadaşının kendi kapasitesi olabilir ve iş teslim etmenize yardımcı olabilir. Örneğin yapay zekâ, geçmişte yaptığınız çalışmalara dayanarak iş kapsamı bildirimleri hazırlamanıza yardımcı olabilir ve bunları Salesforce gibi bir CRM'de bulunan müşteriye özgü bilgilere göre uyarlayabilir.

Ya da yeni bir özellik kullanıma sunulduğunda sosyal medya paylaşımlarını yapay zekânın otomatik olarak üstlenmesini sağlayabilirsiniz. Ekibinizle oturup bir şey geliştiriyor, özelliği teslim ediyor ve ardından bunu, diyelim ki sosyal medya çalışma arkadaşınıza devrediyorsunuz. O da tüm proje bilgilerini alıp blogunuz ve LinkedIn'iniz için doğru paylaşımı oluşturmanıza yardımcı oluyor.

Görselleri oluşturuyor, tüm bunları yapıyor ve sizi etiketliyor. Siz onaylıyorsunuz, o da işi tamamlıyor. Aynı şeyi manuel olarak yapmak yarım saat, bir saat hatta daha uzun sürebilir. Böylece yapay zekâ artık gerçekten ekip arkadaşınız hâline geliyor.

Tim Fisher: Proje liderleri kesinlikle geçmişte hiç sahip olmadıkları kadar çok veriye erişebiliyor. Ancak kaynak kullanımı ve proje riski gibi konulardaki kararlar hâlâ manuel güncellemelere, elektronik tablolara veya ne yazık ki bir şeyler ters gittikten sonra ulaşan bilgilere dayanıyor.

Bugün proje liderlerinin sahip olduğu bilgilerle gerçekten vermeleri gereken kararlar arasındaki en büyük boşluğu nerede görüyorsunuz?

Andras Horvath: Temel bilgilerle veya altyapıyla başlayalım. Yeni bir kurulumla uğraşırken karşılaştığımız ve üzerinde durduğumuz konu şu: Veriler, ortamın ve ekosistemin her yerine dağılmış durumda.

SharePoint'te dosyalarınız, Teams veya Slack'te mesajlarınız, toplantı kayıtlarınız ya da toplantıların kendisi var. Her şey dağınık. Her şey her yerde. Wrike ise bu bilgileri gerçekten bir araya getirmeniz için size bir alan sunuyor ve bu da karar almanız için gerekli bağlamı sağlıyor.

Ancak veriye veya bağlama sahip olmak, doğru kararları verebilmek için doğru içgörülere sahip olduğunuz anlamına gelmez. Yapay zekâ tam bu noktada, ham veriyi içgörülere dönüştürerek yardımcı olabilir. Bir proje B adımında beş kez gecikmişse bu, bir sonraki projenin de büyük olasılıkla gecikeceği anlamına gelir.

Buna öngörücü analitik denir ve ortaya çıkarılabilecek bir şeydir. Kaynak tahsisinden söz ediyorsak da birçok kişinin zihninde şu düşünce vardır: "Tim'in bunu, Nancy'nin de şunu yapabileceğini biliyorum, ama uygunlukları ne durumda? Teams veya Slack üzerinden onlara sorayım."

Bir kişi Wrike gibi bir sistemi düzenli kullandıysa, yaptığı işi, iş yükünü, uygunluğunu ve tüm bunları biliyoruz. Dolayısıyla kaynak tahsisi gibi, aslında pek de basit olmayan konularda yapay zekâ, 137 görev kadar uzun bir projeyi birkaç saniye içinde başlatabilir. Çünkü insanların sahip olduğu becerileri siz girebilirsiniz veya biz bunları otomatik olarak çıkarabiliriz.

İş yükünü ve benzeri şeyleri belirleyebiliriz. Projenin mümkün olduğunca hızlı teslim edilmesini mi istiyorsunuz? Kaynak tahsisleri burada. Hizmet teslimi yapan bir kuruluş musunuz ve projeyi elinizdeki en ucuz kaynakları kullanarak kârlılığı en üst düzeye çıkaracak şekilde mi teslim etmek istiyorsunuz?

Bunu da yapabiliriz. Dikkate alınabilecek çok fazla seçenek var. Veriye ve zekâya sahip olduğunuz sürece doğru önerileri yapmak için gerekli içgörülere sahip olabilirsiniz. Üstelik uzun süren bir çalışmayı birkaç saniyede tamamlayabilirsiniz.

Tim Fisher: Gerçekten şaşırtıcı. Yapay zekânın çok daha proaktif olduğundan ve özellikle ürününüzde bunu yaptığından bahsediyorsunuz.

Sanırım bu noktada herkesin sorduğu soruyu soracağım: Yapay zekâ nerede karar vermeli veya öneride bulunmalı? İnsan yargısı hangi noktada hâlâ devreye girmeli? Siz bunu nasıl düşünüyorsunuz?

Andras Horvath: Çok iyi bir soru Tim. Açık konuşmak gerekirse birlikte çalıştığımız müşterilerle bu soruyu çok sık alıyoruz.

Benim yaklaşımım oldukça basit. Otomatikleştirmek istediğiniz, iyi bilinen bir süreç varsa kesinlikle yapay zekâyı kullanmalısınız. Olağanüstü durumlardan söz ediyorsak yapay zekâ kullanmak belki de en iyi seçenek değildir. Yapay zekâyı düşüncelerinizi desteklemek ve pazara çıkış süresini ya da ulaşmaya çalıştığınız sonucu hızlandırmak için kullanabilirsiniz; ancak insanı sürekli döngüde tutmadan ve sisteminizi ya da çalışma alanınızı altüst etmediğinden emin olmak için kesintiler uygulamadan bilinmeyen bir şeyi çözmesi için bir ajana devretmenizi önermem.

Dikkate alınması gereken diğer etken risktir. Yüksek riskli mi yoksa düşük riskli bir görev mi? Gelen talepleri sınıflandırmak gibi düşük riskli bir şeyse, yapay zekâ bunu yapabilir. Bir talebin uygulanabilir hâle gelmesi için gerekli tüm bilgileri içerdiğinden emin olmak üzere gelen talepleri incelemek de buna örnektir.

"Bu bileti kontrol ettim. Bilgilerin çoğu burada. Ancak bir şey eksik. Müşteriye e-posta veya Slack üzerinden ulaşalım ve bu bilgiyi alalım." Bilgiyi aldığımızda teslimata hazır olur ve iş listesine eklenir. Ancak kaynak tahsisi konusuna dönersek, gecikmiş bir projeniz olduğunu düşünün.

Projeyi yeniden rayına oturtmanın yollarından biri başka bir projeden kilit bir mühendisi veya kişiyi almaktır. Ancak bunu yapmak B projesini geciktirecektir. Bu kişiyi alıp almama kararını yine bir insan vermelidir. Bu karar, eksik bir bilgiye ulaşmaktan çok daha büyük bir etkiye sahiptir.

Genel olarak şu sorulara bakmanızı öneririm: Bu bilinen bir süreç mi? Risk veya etki yüksek mi, düşük mü? Çünkü günün sonunda insan yargısının yerini hiçbir şey tutmaz.

Tim Fisher: İnsanlar ve yapay zekâ, kararlar hakkında hem tematik hem kavramsal hem de felsefi açıdan çok fazla konuşulduğunu duyuyorum. Ayrıca bazı terimlerin de ortaya atıldığını duyuyorum.

Daha önce MCP dediğinizi duymuş olabilirim. Ajan kelimesini ve benzeri ifadeleri kullanmaktan da söz ettik. Araçlarınızı kullanan her şirket yapay zekâ konusunda çok bilgili değil. İnsanların bu eşiği aşmasına nasıl yardımcı olabilirsiniz? Öğrenmelerine yardımcı olabileceğiniz yapay zekâ öğrenme yolları var mı?

İnsanlardan bunun çok fazla olduğuna dair geri bildirim alıyorum ve bu engelleri aşmalarına yardımcı olmayı nasıl düşündüğünüzü merak ediyorum.

Nancy Boas: Elbette. Bunu ben yanıtlayabilirim; çünkü insanları eğitmek için kullandığımız birkaç yol var. Yapay zekâ, ajanlar ve hatta geliştirici olma hakkında çok fazla konuşulduğunun farkına vardık; ancak işletmeler pratikte bir ajanın nasıl oluşturulacağını gerçekten bilmiyor.

Bu nedenle birkaç şey yaptık. Geleneksel özelliklerimiz, Wrike yönetimi ve yönetişimi gibi konularda her zaman eğitim veren harika bir eğitim departmanımız var. Bu departman birkaç ay önce, herkesin katılabileceği dört saatlik bir kurs olan Yapay Zekâ Uzmanlığı Eğitimi'ni başlattı. Katılımcılar kursun sonunda sertifika alıyor ve en iyi komut yazma uygulamalarından bir ajan oluşturmaya başlamaya kadar pek çok şey öğreniyor.

Yaptığımız şeylerden biri bu. Ayrıca her cuma uygulamalı bir eğitim programı olarak yedi haftalık yapay zekâ yaz okulunu düzenledik. Bunun sonucunda çok daha fazla ajan oluşturulmaya başlandı ve çok daha fazla kişi elini kaldırıp bu sürecin parçası oldu. Çalışma arkadaşları konusunda bir bağlantı da paylaştım; ayrıca örnek komutları ve kullanım alanlarını paylaştığımız çevrim içi bir topluluğumuz da var. Diğer kişiler de kendi ajan kullanım alanlarını paylaşabiliyor.

Çünkü günün sonunda bu cesur yeni dünyada mesele birbirimize ve akran paylaşımına yardımcı olmak.

Tim Fisher: Bu harika. Bunu duyduğuma sevindim. Kurumsal yapay zekâ için bağlam, kontrol ve iş birliğini gereklilikler olarak ele aldığınızı gördüm. Yapay zekâ gerçek proje verileri ve gerçek iş akışları üzerinde işlem yapmaya başladığında bu unsurlar neden özellikle önemli?

Andras Horvath: Bağlamı düşündüğünüzde, bağlam olmadan yapay zekâ kendinden emin biçimde yanlış olabilir veya en iyi ihtimalle mümkün olduğunca genel kalabilir. Basit bir örnek verelim: Herhangi bir yapay zekâdan sizin için bir iş kırılım yapısı, yani bir proje oluşturmasını isterseniz, eğitildiği bilgileri kullanacak veya bir projenin en iyi nasıl kurulacağını öğrenmek için internette arama yapacak ve bunu gerçekleştirecektir.

Bu iyi mi, kötü mü? Kuruluşunuz çok fazla proje yürütmüyorsa işe yarayabilecek, projeyi kurmanın genel bir yoludur. Ancak büyük bir işletmeyseniz genellikle yıllar veya on yıllar boyunca geliştirdiğiniz bir metodolojiniz vardır ve yeni bir proje oluşturduğunuzda dikkate almanız gereken belirli unsurlar bulunur.

Klasik örneklerden biri, hangi kararların onay gerektirdiği ve bu onayları vermesi gereken kişinin, kuruluşun veya rolün kim olduğudur. Yapay zekâ asistanınızı Wrike gibi bir sisteme bağlar ve Wrike'ı düzenli olarak kullanırsanız tüm bu bilgiler zaten orada bulunur.

Yapay zekâ asistanınız, iş kırılım yapısını parçası olduğunuz kuruluşla tutarlı olacak şekilde oluşturmak için oradaki bilgileri kullanır. Bağlamın önemli olmasının nedeni budur. Öncelikle verilere erişim sağlamak, ikinci olarak da bu verileri kuruluşunuzun ihtiyaçlarına göre çıktıları uyarlamanıza olanak verecek şekilde kullanmak gerekir.

Kontrole gelince, yapay zekânızın günün sonunda kontrolden çıkmadığından emin olmak istersiniz. Örneğin yapay zekânızın net izinlere sahip olduğundan, bir kimliği bulunduğundan ve günün sonunda izlenebilir olduğundan emin olmalısınız. Bu nedenle Wrike'a bir yapay zekâ ajanı eklediğinizde her şeyi kaydediyoruz.

Yapay zekâ ajanınızla konuştuğunuzda, sizden onay veya girdi istediğinde bu işlem Wrike'ın yorum akışı üzerinden gerçekleşiyor. Böylece tüm kararlar ve gerçekleşen her şey sistemde izlenebilir oluyor. Örneğin yaklaşık bir yıl önce kullanıma sunduğumuz Wrike ajanlarının günlüklerine baktığınızda yalnızca bir kaydın silindiğini görmezsiniz; kaydın silindiğini, hangi verilere dayanarak hangi gerekçeyle silindiğini de görürsünüz.

Döngüde bir insan var mıydı? Ajan hangi talimatı aldı? Dolayısıyla bu eylem neden gerçekleşti? Çoğu işletme için bunlar son derece önemli. Ajanın neden bu şekilde davrandığını bilmek istiyorlar. İnsanlarda ise bir kaydı neden sildiğinizi genellikle sormazsınız; bu, su sebilinin başındaki bir sohbet sırasında ortaya çıkabilir.

Bu nedenle kontrol çok önemli. Yapay zekânın çalışmasına gerçekten güvenebildiğinizden emin olmanız gerekiyor. Çünkü söylediğiniz gibi bu zor; pek çok kişi yapay zekâyla nasıl çalışacağını bilmiyor ve yapay zekâya güvenmiyor. Kontrollerin ve güvenlik sınırlarının bulunması güven düzeyini artırıyor.

Son olarak iş birliği var ve buna biraz önce de değindim. Günün sonunda ortaklaşa iş yönetimi sistemi kullanıyorsanız bunun bir nedeni var: İş birliği yapıyorsunuz. Bir görev üzerinde çalışıyorsunuz, tüm ayrıntılara sahip değilsiniz ve birini etiketleyip "Hey, bunu anlamama yardım eder misin?" diyorsunuz.

Ajanlarla da aynı şekilde konuşuyorsunuz. Onlara tıpkı iş arkadaşlarınıza iş verdiğiniz gibi iş atıyorsunuz. Onlardan bahsediyor, soru soruyor, girdi alıyor ve talimat veriyorsunuz. İnsan ile yapay zekâ arasındaki iş birliği, yapay zekânın amaçlanan şekilde davranmasını sağlıyor.

Bu nedenle bağlam, kontrol ve iş birliğinin yapay zekânın en iyi şekilde çalışmasını sağlayan üç temel sütun olduğunu düşünüyoruz ve yatırım yapmaya devam ettiğimiz üç temel sütun da bunlar.

Tim Fisher: Tüm bunları düşünme biçiminizi, özellikle de kontrol ve şeffaflık bölümünü çok beğeniyorum. Bu konuya gerçekten derinlemesine girdiğinizi biliyorum ama bizi dinleyen herkes için bunun ne kadar önemli olduğunu yeterince vurgulayamam. İnsanların bir şeyleri yapacağına güvenmekten, bazı şeylerin bununla birlikte doğal olarak gelmesinden bahsediyoruz.

Dediğiniz gibi, su sebili başındaki sohbetleri ve benzerlerini, arka planda görünmez ve otonom bir şeyin iş yaptığı bir dünyaya taşıdığınızda, tüm bu kararların neden alındığını bilmek son derece önemli. İnsanların bunun hakkında yeterince konuştuğunu düşünmüyorum; bu nedenle sizi kutluyorum.

Bu da bizi belki çok uzak olmayan geleceğe dair bir soruya veya düşünceye getiriyor: Yapay zekâ ve yapay zekâ destekli ajanlar tüm bu işlerin daha büyük bir bölümünü üstlendiğinde proje yöneticisi zamanının daha fazlasını tam olarak ne yaparak geçiriyor? Bu konu genel olarak otomasyon ve ekonomi hakkında çok sık gündeme geliyor. Tüm o tekrara dayalı işleri ortadan kaldırıyoruz veya ajanların ve yapay zekânın ölçekli biçimde daha etkili yapabildiği işleri onlara bırakıyoruz.

Bize ne kalıyor? Bu dünyadaki düşüncelerinizi duymak isterim.

Nancy Boas: Açıkçası bence insanlar daha keyifli işler yapıyor. Günün yarısını formları incelemek ve sınıflandırmakla geçirmek kim ister? Örneğin müşterilerimizden biri olan Jellyfish bir reklam ajansı. Sanal konferansımızdaki bir oturumda onlarla ilgili bir sunum yaptım.

Müşterilerle çok daha fazla zaman geçiriyorlar. Angarya işleri daha az yapıyor, ancak daha akıllı konuşmalar gerçekleştiriyorlar. Projelerde eskiden yaşanan engelleri ortadan kaldırıyorlar. Proje yöneticileri için de ajanları ve yapay zekâyı günlük asistanınız olarak düşünmeye başlamanız gerektiğini düşünüyorum.

Hepimiz bir bakıma insanları yönetiyoruz, ayrıca yapay zekâyı ve ajanları da yönetiyoruz. Bunlar sıradan işleri ortadan kaldırıyor; ancak hâlâ yapmanız gereken bir iş var ve umarım bu iş strateji, sorun çözme ve üst düzey hedeflere ulaşma gibi daha keyifli şeylerden oluşuyor.

Andras Horvath: Örneğin ürün yöneticilerinden oluşan ekibimde, Nancy'nin söylediği gibi, bir teknik doküman yazmaya çok daha az zaman harcanıyor. Bunu yapay zekânın yardımıyla gerçekleştiriyorsunuz. İncelemeleri yapay zekânın yardımıyla gerçekleştiriyorsunuz. Bu teknik dokümanı bir iş kırılım yapısına dönüştürüyorsunuz ve ardından bu iş kırılım yapısına personel atıyorsunuz.

Tüm bunlar anında gerçekleşmiyor olabilir ama insanların döngüde olmasına rağmen eskisinden çok daha hızlı gerçekleşiyor. Ortalama ürün yöneticiniz artık müşterilerimizle görüşmeye, sorun alanını daha iyi anlamaya ve hangi konuların peşinden gitmemiz gerektiğini anlamaya daha fazla zaman ayırıyor.

Ortalama ürün yöneticiniz artık doğrulama ve ince ayar yapmaya, paydaş yönetimine ve kuruluş tasarımına daha fazla zaman ayırıyor. Çünkü Wrike içinde çalışma ve birbirimizle etkileşim kurma biçimimizi sürekli olarak değişen ihtiyaçlara uyarlamak için sürekli değiştirmemiz gerekiyor. Ancak Nancy'nin de çok iyi ifade ettiği gibi zamana ihtiyacınız var.

Her cuma takvimimde iki saat bloke edilmiş durumda. Bu sürede Claude ve ChatGPT'deki tüm ajanlarımın ve asistanlarımın, Wrike'taki becerili ve zamanlanmış görevlerimin bakımlarını yapıyorum. Çünkü gerçek şu ki iş değişiyor. Her şey sürekli hareket ve değişim hâlinde.

Ya teknoloji değişiyor ya da iş değişiyor ve biraz zaman ayırmanız gerekiyor. Ben bu iki saati ayırıyorum, ancak bu çalışma daha sonra 15-20 saatlik zaman tasarrufuna dönüşüyor.

Tim Fisher: Bunu ifade etme biçiminizi beğendim. Bu benzetme kusursuz olmasa da ekiplerinizle bire bir görüşmeler yapmaya biraz benziyor. Çünkü işi devrettiğiniz tüm insanlarla sürdürülmesi gereken bir bakım, eğitim ve işin gelişimi söz konusu.

Artık buna ajanlar da dâhil. Bunu düşünme biçiminizi gerçekten beğendim.

Andras Horvath: Evet, kesinlikle. Günümüzde herkes yönetici oluyor. İsteseler de istemeseler de. Bu ifadeyi seviyorum: Ajan filonuzu yönetmeniz gerekiyor.

Tim Fisher: Bir iki soru daha için gelecekte kalalım. Diyelim ki bundan beş yıl sonrasındayız.

Proje yönetiminde yeni olan biri, o zamanki sistemlerde, yani bugünden beş yıl sonraki Wrike sürümünde çalışıyor. Geçmişe baktığında veya kendisinden kıdemli çalışma arkadaşlarından, insanların bir zamanlar bazı işleri kendilerinin yaptığını duyduğunda gerçekten şaşıracağı şey ne olurdu? Ortadan kalkacak ve bir daha adını duymayacağımız şey nedir?

Andras Horvath: Örneğin Wrike'ta durumları güncellemek. Üzerinde çalıştığımız şeylerden biri, toplantılara sizinle birlikte katılacak, Teams kanallarına ve Slack kanallarına katılacak ajanlara sahip olmak. Konuşmalar gerçekleştiğinde Wrike'taki çalışmaları güncel tutacaklar. Son olarak istediğimiz şey, tüm bu güncellemelerin gerçekleşmesini sağlayacak ve zaman içinde hangi güncellemeleri otomatik olarak yapması, hangilerini sizinle kontrol etmesi gerektiğini sizden öğrenebilecek ortamda çalışan ajanlara sahip olmak.

Zamanla bu geliştirilecek. Böylece hiç kimse "Wrike'ı açıp bu görevin tamamlandı olarak işaretlendiğinden emin olayım" demeyecek. Günümüzde müşterilerimizin çoğu bunu zaten tercih ettikleri asistan üzerinden yapıyor. Zamanla bu işlem siz bir komut vermeden veya herhangi bir şey yapmadan otomatik olarak gerçekleşecek. Aynı durum insanları güncel tutmak, durum güncellemeleri, kapasite raporları ve risk raporları için de geçerli.

Tüm bunlar aslında binlerce müşteri hesabımızda zaten otomatikleştirildi. Ayrıca bahsettiğim gibi sıfırdan proje oluşturmak veya iş oluşturmak, personel atamak ve benzeri işlemler için de hâlihazırda çok fazla bilgi var. Wrike içindeki bilgileri çıkarmak ve bunu kurumsal bilgiye dönüştürmek için yoğun biçimde çalışıyoruz; böylece bu işlerin mümkün olduğunca çoğunu otomatikleştirebiliriz.

Umarım bundan beş yıl sonra ortalama proje yöneticiniz, ürün yöneticiniz veya bir şeyleri yöneten herhangi biri çoğunlukla uyum sağlamaya, geri bildirim almaya ve insan kısmına odaklanır; bilgisayarın karşısında veri girişi yapmak veya durumları ve raporları özetlemekle oturup zaman geçirmez.

Veri girişinin iletişimin gerçekleştiği yerde yapılmasını sağlamamız gerekiyor. Birisi nerede olduğunu öğrenmek istiyorsa proje yöneticisine veya ekip yöneticisine gidip sormamalı. Tek bir soru uzağında olmalı; ancak bu soru birden fazla kaynağa bakmalı, verileri almalı ve kişiye geri sunmalı.

Bu yalnızca tek taraflı bir durum güncellemesi değil. Bu bir durum görüşmesi. Çünkü yıllar boyunca bir durum raporu gönderirsiniz ve ardından 22 soru ortaya çıkar. Ajanlarınızın bu takip sorularını da gerçekten yanıtlayabilmeleri için gerekli bağlama sahip olması gerekir.

Tim Fisher: Yol haritanızda sizi en çok heyecanlandıran şeyi merak ediyorum.

Wrike'ta neler olduğuna dair henüz kimsenin duymadığı bir şeyi açıklamanızı çok isterim; elbette bu konuda üzerinizde baskı yok. Ancak işe gittiğinizde, ufukta inşa ettiğiniz veya düşündüğünüz bir şeyi gördüğünüzde sizi en çok heyecanlandıran şeyin ne olduğunu merak ediyorum.

Andras Horvath: Kişisel olarak beni en çok heyecanlandıran şey kurumsal bilgi ve hafıza. Üzerinde çalıştığımız konulardan biri bu. Süreç madenciliğinin en iyi hâli ve ardından bu bilgiyi doğru yerlerde depolamak.

Örneğin bugün internette çokça gördüğüm şey şu: Ajanlarınız var ve bu ajanların kendi hafızaları bulunuyor. Bu harika.

Ancak kurumsal uygulamalara geçtiğiniz anda orada çalışan 55.000 ajana sahip olacaksınız. Diyelim ki 60 proje yöneticiniz ve farklı hafızalara sahip ajanlarınız var. Bir ajanı ortadan kaldırdığınız anda o hafıza da ortadan kalkıyor. Bizim araştırdığımız şey, hafızayı ajana değil çalıştığınız yere depolamak ve o yere bağlamak.

Böylece başka bir ajanı devreye aldığınız anda aynı bilgiye sahip oluyor. Ancak burada sorun, bağlamı aşırı yüklemediğinizden emin olmak. Hafızanın oluşturulduğundan, depolandığından ve mümkün olan en verimli şekilde geri getirildiğinden emin olmanız gerekiyor. Bunu başardığınızda sistemi ister siz ister yönettiğiniz ajanlar kullanmaya devam ettikçe daha akıllı hâle gelecekler ve üzerinizden giderek daha fazla iş alacaklar.

Bu, tıpkı insanların öğrenmesi gibi, ilerledikçe öğrenmek. Bence bunun henüz yüzeyini kazımaya başladık. Ajanlar, modellerin geliştirilmesiyle değil, giderek daha iyi hâle gelecek. Modeller zaten harika. Gelişip gelişmemeleri önemli değil. Önemli olan tek şey daha ucuz hâle gelmeleri. Böylece ajanları çeşitli tetikleyicilerle çalıştırmak yerine sürekli açık tutabilirsiniz; bir ajana görev atamanız, ondan bahsetmeniz veya onu bir programa göre çalıştırmanız gibi.

Ancak bir ajanı sürekli açık tutmak milyonlarca dolara mal olacak. Gerçekçi olalım. Bu nedenle modellerin ucuzlamasının iyi bir şey olduğunu ve oraya ulaşacağımızı düşünüyorum. Bu, sürekli çalışan bu ajanlara sahip olmamızı sağlayacak. Ancak hafıza ve süreç madenciliği de onları bugünkü konumumuza kıyasla gerçekten, gerçekten güçlü kılacak şeyler.

Nancy Boas: Bunu çok iyi ifade ettin. Bir noktayı eklemek istiyorum. 20. yıl dönümümüzü kutladığımızdan ve altı, yedi departmana ve binlerce kullanıcıya sahip kuruluşlar tarafından kullanıldığımızdan bahsetmiştim. Eğer tüm bu bilgiler orada duruyor ve gerçekten kullanılmıyorsa insanlara kötülük etmiş oluruz.

Bu nedenle onların daha iyi çalışmasına yardımcı olabilir, bu içgörüleri ortaya çıkarabilir, çıkarımsal beceriler gibi şeyleri keşfedebilir ve tüm proje yönetimi sürecine gerçekten ince ayar yapabilirsek bu çok anlamlı olur.

Andras Horvath: Nancy çıkarımsal becerilerden bahsettiği için ekleyebilir miyim Tim? Günün sonunda işin veri girişi bölümünü basitleştirmiyorsunuz.

Yine söylüyorum, bulunduğunuz tüm konuşmalara katılan ve her şeyi güncel tutan ajanlara sahip olabilirseniz, iş çok daha kolay ve keyifli hâle gelir. Böylece sizin "Üzgünüm, biraz zamana ihtiyacım var çünkü Wrike'taki veya kullandığınız diğer sistemlerdeki her şeyi güncellemem gerekiyor" demenize gerek kalmaz.

Tim Fisher: Gelecek için çok ilginç bir vizyon. Geleceğe bakarken yeterince duymadığım bir şeyden söz ediyorsunuz: Modellerin giderek daha akıllı hâle gelmesine yönelik bir saplantı var ve bunun artık darboğaz olmadığını söylüyorsunuz. Mesele maliyet ve sürekli açık olma. Bu harika.

Bu nedenle düşündüklerinizi çok beğeniyorum. Dinleyenler için, Wrike'taki bu özellikleri yeni keşfediyorlarsa veya Wrike'ı yeni kullanmaya başlıyorlarsa daha fazla bilgi edinmek için nereye gitmeliler?

Nancy Boas: wrike.com/ai adresine gidebilirler. Bir demo almak veya daha fazla bilgi talep etmek istiyorsanız burası harika bir başlangıç noktası.

Tim Fisher: Andras ve Nancy, bize katıldığınız için çok teşekkür ederim. Bir sonraki Proje Yönetiminde Yapay Zekânın Geleceği oturumunda görüşmek üzere.

Nancy Boas: Çok teşekkürler.

Andras Horvath: Çok teşekkür ederim.