Yapay Zekâ Ekip İş Birliğini Neden Bozuyor (Ve Nasıl Düzeltilir)

Galen Low: Bildirimsel, dalkavuk ve her şeyi bildiğini sanan bir yapay zekâyla beyin fırtınası yapmak sinir bozucu olabilir. Bunu ekip olarak yapmak ise kâbus gibi görünüyor. Ancak önyargılarımızı bir kenara bırakır, kuruntularımızdan kurtulur ve kimin hangi konuda daha iyi olduğunu gerçekten anlarsak, yapay zekâ poster boyutunda yapışkan not bloklarının icadından bu yana iş birliğine dayalı yaratıcılığın en güçlü kolaylaştırıcılarından biri hâline gelebilir.

Peki özel konuşmalarda büyük dil modellerimizi boğazlamak istemekten, ekiplerimizle birlikte odada bulunmasına ve iş birliği sürecinin her aşamasında değer katmasına nasıl geçebiliriz? Bunu keşfetmek için, yapay zekâ ve iş birliği bulmacasını çözmeye çalışan eski bir ajans yapay zekâ yöneticisini ve yaratıcı lideri programa davet ettim.

Ekibimizin yapay zekâ destekli çalışmaya yönelik tutumlarını nasıl ele alabileceğimizi, böylece iş birliğinin daha özgürce akmasını; ekip olarak fikir üretirken yapay zekânın bizimle aynı odada bulunmasının nasıl görünebileceğini ve yapay zekâyı şu anda daha iş birlikçi bir şekilde kullanmaya nasıl başlayabileceğimizi konuşacağız. Umarım bölümü beğenirsiniz.

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. Her hafta gerçek dünyadan stratejileri, yükselen trendleri, kanıtlanmış çerçeveleri ve proje cephelerinden ara sıra savaş hikâyelerini ele alıyoruz. İster büyük dönüşüm projelerini yönetiyor, ister yapay zekâ iş akışlarını düzenliyor, isterse sadece kaosu kontrol altında tutmaya çalışıyor olun, doğru yerdesiniz.

Son zamanlarda bizden dinlediklerinizi beğeniyorsanız, lütfen bizi nerede buluyorsanız oradan takip etmeyi ve hatta bir değerlendirme bırakmayı düşünün. Pekâlâ, başlayalım.

Bugünkü konuğum Supervenient'ın kurucusu ve Four Agency'nin eski dijital ve yapay zekâ yöneticisi Luke Alexander. Luke kariyerini insanlar, teknoloji ve yaratıcılık arasındaki kesişime tutkuyla odaklanan bir dijital genelci olarak geçirdi. Four'da ajansın yüzlerce çalışan arasında yapay zekâyı benimsemesine liderlik etti ve üretken yapay zekânın yalnızca verimlilik yoluyla değil, yeni düşünme ve çalışma biçimleriyle nasıl değer yaratabileceğini keşfetmeye yardımcı oldu.

Şimdi Supervenient ile sırada ne olduğunu araştırıyor; yapay zekâyı tek başına kullanılan sohbet robotu örneklerinden uzaklaştırıp çok daha ortak ve demokratik bir deneyime dönüştürmeye çalışıyor.

Luke, bugün benimle vakit geçirdiğin için teşekkürler.

Luke Alexander: Galen, beni davet ettiğin için çok teşekkür ederim.

Galen Low: Seni programda ağırladığım için çok heyecanlıyım.

Ortak bir arkadaşımız var: Harv Nagra. Kendisi "The Handbook" adlı harika bir podcast hazırlıyor. Henüz dinlemediyseniz mutlaka göz atın. Program notlarına bir bağlantı ekleyeceğim. Bizi o tanıştırdı ve açıkçası geçmişini incelerken "Luke'la konuşmam gerek. Luke'u programa almalıyım" diye düşündüm.

Hatta belki Luke'u sürekli aklımın bir köşesinde tutmalıyım. Seni, umarım böyle tanımlamamın sakıncası yoktur, ama yapay zekâya oldukça derinlemesine dalmış yaratıcı biri olarak görüyorum. Bence bu gerçekten güzel bir birleşim. Üstelik Four gibi ajanslarda ve diğer çalışmalarında bu konuyla ilgili büyük markalarla ilgilendin.

Ben de "Tamam, muhtemelen anlatacak bazı hikâyelerin var ve ben bunları duymak istiyorum" diye düşündüm. Öncelikle dinleyicilerimin senin fikrini duymaktan hoşlanacağı biraz kışkırtıcı bir soruyla başlamak istiyorum. Ardından bunu bir mercek olarak kullanıp üç konuya bakmak isterim.

İlk olarak, hibrit yapay zekâ-insan iş birliğine dair vizyonunu ve bunun önünü açtığı fırsatları konuşmak istiyorum. Sonra yapay zekâ ve insan egoları çarpıştığında ortaya çıkan zorlu noktaları incelemeyi umuyorum. Son olarak da herkesin yapay zekâyı yalnız başına kullanmak yerine daha iş birlikçi hâle getirmek için hemen yapmaya başlayabileceği şeyleri keşfetmek isterim.

Sence nasıl?

Luke Alexander: Evet, kulağa gerçekten iyi geliyor.

Galen Low: Topluluğumdaki birçok kişi ve birlikte çalıştıkları ekipler için büyük dil modelleri başlıca iş birlikçileri hâline geldi. Hatta bazen meslektaşlarına ulaşmak yerine yanıtı yapay zekâdan almayı tercih ediyorlar. Gerçekleri öğrenmek veya bilgi toplamak söz konusu olduğunda bu çoğu zaman anlaşılır bir durum.

Ancak yeni fikirler geliştirdiğimiz durumlarda, gördüğüm sohbet robotu konuşmalarının çoğu biraz yankı odasında yaşanıyor gibi hissettiriyor. Bu nedenle yaratıcı biri ve yapay zekâ savunucusu olarak sana sormak istedim: Yapay zekâyı şu an kullanma biçimimiz bizi daha az yaratıcı mı yapıyor?

Luke Alexander: Evet. Bu harika bir soru ve neden bu kadar gündemde olduğunu kesinlikle anlayabiliyorsun.

Gerçekten kışkırtıcı bir konu, değil mi? Bir yandan, yaklaşık bir yıl öncesine dönelim. İnsanların altı parmaklı insan fotoğrafları üretip yaratıcılığın ön saflarında olduklarını düşündükleri zamanlara. O döneme dönüp bakmak ve "Aman Tanrım, yapay zekâ yaratıcılığa çarptı ve nükleer bir patlama yarattı" demek oldukça kolay.

Ama benim için olumlu taraf her zaman şuydu: Orada gördüğümüz şey, belirli becerilere sahip olmayan insanların yaratıcılıklarını farklı şekillerde ifade edebilmeye başlamasıydı. Yakın zamanda MIT'den birkaç kişinin yaptığı ilginç bir inceleme var. Yaratıcılıkla ilgili son araştırmalara bakmışlar.

Başlığı "Yapay Zekâ Destekli Yaratıcılığın Gizli Bedeli". Aramak istersen oldukça iyi bir çalışma. Dört araştırmaya bakmışlar ve yapay zekânın bireysel yaratıcılığı artırdığına dair epey kanıt olduğunu bulmuşlar. İnsanlara yaratıcı bir görev verir, bu görevi yapay zekâyla konuşmalarına izin verir, beyin fırtınası yapmalarını sağlarsanız; belki çizim konusunda iyi olmayan insanların fikirlerini görselleştirerek taslaklar oluşturmaya başlamasına izin verirseniz, daha önce yapamadıkları şeyleri yapmalarını sağlayarak gerçekten ilginç sonuçlar elde edersiniz.

Ben kesinlikle bunu gördüm. Öte yandan, bu bireysel kişiden ayrılıp bir iş yerine veya yaratıcılığın kendi başına var olmadığı, bir projenin ya da teslimatın girdisi veya parçası olduğu bir projeye girdiği anda yüzde yüz korkunç etkiler ortaya çıkıyor.

İş yığını ortaya çıkıyor. İş yığını, eminim dinleyicilerinin çoğunun duyduğu bir terimdir. Bir beyin fırtınası için "Bir fikre ihtiyacım var" ya da herhangi bir tür yaratıcı proje için tek bir fikir istediğini söylersin. O kişi sana tek bir fikir vermek yerine "İşte yapay zekâmı kullanarak ürettiğim 700 fikir" der ve her biri için görsellerle dolu 20 sayfa sunar.

Bu harika gibi görünüyor. Önceki çalışma düzeninde "Vay canına, gerçekten çok çaba göstermişsin" derdik. Ancak bence bu durumda aslında gösterdiği şey, insanların gereken zamanı ayırmadığı ve uygulaman gereken yaratıcı filtreleri uygulamadığıdır. Yaratıcı yönetim sürecin ne olursa olsun, yaratıcı süreçleri yöneten çoğu kişinin bir tür filtresi vardır; bu, çift elmas gibi bir çerçeve veya başka bir şey olabilir.

Bu filtre, üretim hızı ve üretme kapasitesi çok yüksek olduğu için tamamen ortadan kalkıyor. Bunun yanı sıra, daha önce değindiğin bir durum da var. Yapay zekâ danışmanı olarak önceki hayatımda kuruluşlara gittiğimde bunu çok gördüm. En kıdemli kişiler buna daha yatkın oluyor. Bu, bir tür yapay zekâ kuruntusu; çünkü yapay zekâyla konuşuyorlar.

Yapay zekâ da "Bu harika. Bu zekice. Bu inanılmaz. Devam et. Devam et. Devam et" diye karşılık veriyor. İnsanlar tavşan deliklerine giriyor ve bireysel olarak en iyi işlerini yapmadıklarını biliyor olabilirler. Ama bu bağımlılık yaratıyor. Sonra bunu bir gruba getirdiklerinde, hissettikleri huzursuzluk ve mutsuzluk ortaya çıkıyor.

Bunu doğru yapmadıklarını biliyorlar. Bir gruba getiriyorlar ve sonra aşırı savunmacı hâle geliyorlar. Böylece korkunç bir etki oluşuyor: İnsanlar bir şeyi alıp üzerinde çalışıyor, gerçekten konu dışına çıkıyor, belki yalnızca yüzde 50 emin oldukları bir şey yapıyorlar. Ancak gruba geri döndüklerinde, bunun hâlâ kendi çalışmaları olduğunu herkese göstermeye o kadar hevesli oluyorlar ki aşırı telafiye başvuruyorlar.

Dolayısıyla yapay zekâyla çalışma biçimini gerçekten hesaba katan iş birliği alanları oluşturmazsan, ekipleri parçalamaktan başka bir şey yapmamış oluyorsun. Ne yazık ki gerçekten çok iyi çalışan ekiplerin yapay zekâ yüzünden yaratıcı süreçlerinin bozulduğunu gördüm. Bu neredeyse boşanma gibi.

İşte bu nedenle, belki de inşa ettiğimiz ürün Amble ile çözmeye çalıştığımız şey bu: Durumu sıfırlayıp "Farklı iş birliği biçimleri üzerine düşünmeye başlamamız gerekiyor ve bu iyi çalışabilir" demek.

Son bir noktaya da değineyim. Çok uzun konuştum biliyorum ama bir başka araştırmanın adı Cybernetic Teammate. Sanırım birçok kişi bunu gördü. Harvard Business School tarafından yapılan bir araştırmaydı. Procter & Gamble'a gidip "Ekiplerinizi inceleyebilir miyiz?" demişler.

Bazı kişileri yapay zekâ olmadan, bazı kişileri yapay zekâyla, bazı ekipleri yapay zekâ olmadan ve bazı ekipleri yapay zekâyla incelemişler. Yapay zekâ kullanan bireylerin performansının, bilgi görevlerinde, yani biraz yaratıcı ama çoğunlukla bilgiye dayalı görevlerde, birden yükseldiğini bulmuşlar.

Yapay zekâ unsurları içeren ekiplerin ise en değişken ekipler olduğunu ve iş kalitesinin en üst yüzde 10'luk diliminde en büyük gelişmeleri gösterdiğini bulmuşlar. Dolayısıyla, ekiplerin yapay zekâyla doğru şekilde çalışmasını sağlayabilirsen, parçalarının toplamından daha büyük işler üretebileceğine dair kesinlikle kanıt var.

Mesele bunu nasıl yaptığın ve bunu oldukça düşünülmüş, kasıtlı bir biçimde yapman.

Galen Low: Bunu gerçekten sevdim. Açıkçası burada açmak istediğim çok şey var. İlk olarak hoşuma giden şey, demokratikleşme temasının ortaya çıkması ve bunun için neden çaba göstermemiz gerektiği.

Artık yaratıcı olma fırsatına sahip olabilmemiz fikrini gerçekten seviyorum. Demokratikleşme açısından bunu sporda görüyorsun, değil mi? Mesela hokeyde iyi olan insanların önce hokey ekipmanını karşılayabilmesi gerekiyordu.

Şimdi hepimiz hokey oynayabiliriz. Ancak doğal olarak hepimiz hemen iyi hokey oyuncuları değiliz. Yani hâlâ bunu öğrenmemiz gerekiyor. Birden NHL düzeyinde hokey oynayabildiğimizde ortaya çıkan şeyi seçme ve değerlendirme yeteneğimizi, zevkimizi geliştirmemiz gerekiyor.

Bu tamamen farklı bir şey.

Luke Alexander: Kesinlikle haklısın. Ben yapay zekâya kolaylaştırıcı bir teknoloji olarak büyük tutkuyla yaklaşıyorum. Bu podcast'i dinleyen ve yaratıcı bir alanda çalışan birçok kişi gibi, çevrende yapay zekâ fikrini gerçekten hiç sevmeyen insanlar olabilir.

Bunun farkında olmam gerekiyor. Benim temel düşüncem ve buna gerçekten inanıyorum: Yapay zekâ birçok farklı açıdan oyun alanını eşitliyor. Hokey benzetmesi de mükemmel. Benim her zaman dikkat ettiğim şey, birinin belirli bir konuda iyi olup olmayacağı değil, süreçte birinin "Ne demek istediğimi göstereyim" dediği andır.

Çizim yapmakta, fikirlerini bir araya getirmekte veya kelimeleri bir araya getirmekte doğal olarak iyiysen, fikrini olduğundan daha iyi olduğuna insanları ikna edebilirsin. Çok ikna edici biri olabilirsin veya çok güzel çizim yapabilirsin. Böylece taslaklar harika görünür; belki en iyi yaratıcı fikir değildir ama en güzel ifade edilendir.

Bunda sorun yok ve yaratıcılığın bir parçası. Ancak harika bir fikri olduğu hâlde kelimeleri bir araya getiremeyen birinin önündeki engeli ortadan kaldırır. Nöroçeşitli birinden, ikinci bir dil konuşan birinden veya herhangi bir tür engelle karşılaşan birinden söz ediyor olabiliriz.

İşte o noktada "Bakın, bu oyun alanını eşitliyor" diyebilirsin. Odaya 10 kişi getirip bir şans verdiğinde, genel olarak o odadan harika bir fikir çıkma olasılığın artar.

Galen Low: Bence iyimser fırsat burada. Senin diğer noktanı da ele alırsak, hâlâ oraya ulaşmamız gerekiyor.

Yapay zekâ kullanan birinin aşırı savunmacı olmadığı, ekibinin bir boşanma durumuna sürüklenmediği, insanların yapay zekâdan soğumadığı ve "Yapay zekâ kullandığımı söylersem insanlar bunun kötü olduğunu düşünecek, sonra da savunmam gerekecek" gibi bulanık bir durum yerine gerçekten iş birliği yapabildiğimiz noktaya ulaşmalıyız.

Ya da insanlar 700 fikrim olduğu için mutlu oluyor ama aslında ilerlemiyoruz; yalnızca daha fazla şey üretiyoruz. Bunu şu anda çalıştığım yerde bile çok görüyorum. Yapay zekâlarını kendileri gibi konuşacak, kendileri gibi düşünecek şekilde eğiten insanlar var. Fikirlerinin bir büyük dil modeli aracılığıyla doğru biçimde aktarılmasını sağlamak için çok fazla enerji harcıyorlar.

Ama sonra herkes buna bakıp "Bu, şu kişiye benziyor. Bu kişi asla uzun paragraflar yazmazdı. Şimdi o kişiye benzeyen uzun paragraflar okuyorum ama bunun açıkça yapay zekâ tarafından yazıldığı belli. Bu yüzden sinirliyim; çünkü bu kişi bana geri bildirim vermek veya geri bildirimini yazmak için zaman ayırmak istemedi" diye düşünüyor.

Oysa belki de o kişi geri bildirimini formüle etmekte iyi değildi ve yapay zekâ ona yardımcı oluyordu. Bu gerçekten iyi olabilir. Yalnızca "Teslimatımı büyük dil modeline attı ve 'Ne düşünüyorsun?' dedi. Sonra ortaya çıkan metni kopyalayıp bana gönderdi" hissinin yarattığı kırgınlığı aşmak değil mesele.

Harcanan çabayı düşünür ve bunu yapan kişiye empati gösterirsen, belki de gerçekten zamanı yoktur. Hiç geri bildirim almamaktansa biraz geri bildirim almış olursun. Ya da iletişim biçimi konusunda çekingen olabilir ve bunun daha iyi olduğunu düşünüyor olabilir. Tam olarak kendisi gibi olmasa bile "Bu bir gelişme, insanlar bunu beğenmeli" diye düşünmüş olabilir.

Her iki durumda da niyet aslında oldukça iyi: Geri bildirim vermeyi önemsiyorum ve insanların anlayıp uygulayabileceği bir biçimde sunmak istiyorum. "Daha iyi yap. Biraz hareket kat" demem de muhtemelen onların duymak istediği şey değil.

Bence bu, yapay zekânın kendisinden çok yapay zekâ nedeniyle ortaya çıkan insan dinamiği açısından gerçekten ilginç bir aşama. Bu da Amble'dan bahsettiğimiz konuya iyi bir geçiş olabilir. Yapay zekâ deneyimini bireyi güçlendiren yerel ve bireysel bir deneyim olmaktan çıkarıp ekip düzeyine taşımak istiyorsunuz. Ekipler birlikte çalışıyor, yapay zekâ odada bulunuyor ve kimse yapay zekâ kullandığı için kendini kötü hissetmiyor; çünkü yapay zekâ zaten orada.

Biraz bundan bahsettin ama seni iş birlikçi yapay zekâ olan bütün bir platformu geliştirmeye yönelten şey neydi? Kendi yapay zekâmızla özel konuşmalar yapmaktan ve şimdi yapay zekâyla grup sohbeti ya da toplantı yapmaktan farkı ne?

Luke Alexander: Birkaç ay önce kurduğumuz şirket Ample'ı geliştiriyoruz. Ben ve yaklaşık 20 yıldır birlikte çalıştığım birkaç eski arkadaşım var. Ne kadar çok konuşursak aynı şeyi gördüğümüzü fark ettik. Bu, gerçekten iyi insanların kötü alışkanlıklara kapılmasıyla ilgili bir tür yapay zekâ kuruntusu. Ayrıca iş yerinde herkesin biraz daha fazla katkıda bulunmasını sağlayacak demokratikleşmenin gerçekleşmesini bekliyorduk ama bu olmuyordu.

Bunu incelemeye başladık ve "Bizim için işe yarayacak yöntem ne olabilir?" diye düşündük. Birkaç şey denedik. En güçlü bulduğumuz yöntemlerden biri yapay zekâyı ortaya koymaktı; herkesin görebileceği bir yere yerleştirmekti.

Birinin yanında oturup normal bir ChatGPT, Claude veya benzeri bir aracı nasıl kullandığını izlersen, işinde çok iyi olan kişilerin onu daha gelişmiş biçimde kullandığını oldukça hızlı anlarsın.

Bu açık. Yazdığın komutlar, sorduğun ve önemsediğin şeyler büyük fark yaratıyor. Yazılım mühendisliğinde yapay zekânın kodlama konusunda bu kadar iyi hâle gelmesinin nedeni de bu. Kod yazmak bir ölçüde çözülmüş bir problem.

Artık oturup bu kod satırlarını elle yazman gerekmiyor. Ancak hiç kod yazmamış biriyle 20 yılını yazılım geliştirmeye adamış biri arasındaki fark çok büyük. Tamamen farklı şeyler yazarlar. Aynı aracı iki farklı şekilde kullanırlar; neredeyse farklı araçlar kullanıyor gibidirler.

Bu yaratıcılık için de geçerli. Yapay zekânın kullanıldığı pek çok alan için de geçerli. Yapay zekâyı ortaya koyduğunda bunun faydasını görürsün; çünkü insanlar masaya farklı şeyler getirir ve birlikte çalışırlar. Bir anlamda komutları birlikte yazarlar. Biri "Şunu yapmanı istiyorum" der, diğeri "Bir saniye, bunu da yaptığından emin ol" der. Bu, çıtayı otomatik olarak yükseltir.

Üstelik herkes bunun nasıl gerçekleştiğini gördüğü için kimse savunmacı olmaz. Herkes yapay zekânın kullanıldığını görür ve bundan memnun olur; çünkü yapay zekâ bunun için oradadır. Aynı şekilde bazen "Yapay zekâ bunun için uygun değil" demek isteyebilirsin.

Kendi sesimle bir şey yazmak istiyorsam, yapay zekânın bunun için uygun olduğunu düşünmeyebilirim. Bu, inatçı davranmak yerine gerçekten yararlı ve iş birlikçi bir biçimde ifade edilebilecek bir karardır.

Başlangıç noktası kesinlikle buydu. Ayrıca insanların büyük dil modelleri arasında yalnızca haberci gibi davrandığı bir eğilim görüyorduk. Bunun korkunç bir terim olduğunu biliyorum ama fikir şu: İnsanlar büyük dil modelleri arasında mesaj taşıyan aracılara dönüşüyor. "Bu çok saçma" dedik. İnsanlardan oluşan bir duvar kurup yalnızca bilgileri ileri aktaran kuruluşlar oluşturmak çok anlamsız. Yapay zekâyı ortaya koyarak buna ihtiyaç duymaktan kurtulabilirsin.

Sonra "Bu harika bir başlangıç ama sorunu çözüyor mu?" diye düşündük. Hayır, çözmüyor. Bunun üzerine düşünmeye devam ettik ve bunlardan biri yapay zekânın proaktif olması gerektiğiydi. Projenin ne olduğunu bilmeli. Herkesin bilmesi gereken şeyleri bilmeli ve "Bir saniye. Bu proje için yapay zekâyı kullanmayı öğrenerek önündeki altı ayı geçirebilirsin veya sana yararlı olabilecek bazı şeyler verebilirim" diyebilmeli.

Son üç projeyi tamamladın. Her zaman web metinlerini ihtiyaç duyulmadan üç gün önce yazmaya başlıyorsun. Bu, birbirini takip eden sorunlara neden oluyor. Yapay zekâ olarak şimdi, ihtiyaç duyulmadan altı ay önce bir taslak hazırlasam ve sen de süreç ilerledikçe bunu geliştirsen nasıl olur?

Senin "Bunun için yapay zekâ kullanacağım" demeni beklemek yerine, "Bir saniye, proje yönetimi hakkında ve yapmaya çalıştığın şeyleri nasıl inşa edeceğin hakkında çok şey biliyorum. Bunu senin yerine yürütmeyeceğim; bu doğru yol değil. Ama süreç boyunca bazı yararlı öneriler sunabilirim" diyebilmeli.

Bir diğer konu da kodlama deneyiminin demokratikleşmesiydi. Bunu gerçekten sevdik ve "Bu yararlı olabilir mi?" diye düşündük. Kesinlikle yararlı. Ekiplerin yazılım satın almak zorunda kalmadan kullanabileceği arayüzler oluşturabilmek herkesi birden güçlendirebilir.

İnsanların Excel veya Photoshop gibi araçları kullanmayı öğrenmesine gerek kalmadan, arayüzü ekibin ihtiyaçlarına göre sadeleştirip herkesin önüne koyabilirsin. Böylece süreç iş birlikçi hâle gelir. Sınırları ortadan kaldırır ve süreci demokratikleştirirsin.

Galen Low: Buna bayıldım. Gerçekten çok iyi ve aklımı başımdan alıyor. Sen konuşmaya başladığında konferans odasının ortasındaki Polycom cihazını hayal ettiğimi itiraf etmeliyim. Yapay zekâ ortada duruyor, masanın üzerinde bekliyor ve zaman zaman konuşuyor.

Ona sorular soruyoruz ama temelde dinleyen bir araç. Sonra anlattıkça "Bir dakika, bu farklı" diye düşündüm. Birincisi, birlikte programlama yaklaşımını gerçekten seviyorum. Birlikte komut yazıyor, birlikte soruyor veya birlikte üretiyorsak insanlar olarak birbirimizden öğreniyoruz.

Ayrıca yapay zekâyı tek başımıza anlamaya çalışma katmanını ortadan kaldırıyorsun. Bunu da çok önemli buluyorum. Bazen "Yapay zekâ şu anda büyük mesele ama sonunda yazı yazmak kadar sıradan hâle gelecek" diyorum.

Sonra "Ya odadaki kişi yavaş yazıyorsa? Komut yazmakta kötü olduğumu gösteriyorsam bu kuruntuyu daha da beslemez mi?" diye düşünüyorum. Ama şu an bu konuya girmeyeceğim. En çok hoşuma giden şey, bunun yalnızca bir ekip arkadaşı olmaması.

Kesinlikle yalnızca bir araç da değil. Arayüzlerle ilgili söylediğin şey aklımı başımdan alıyor. Kaç kez bir menüde 15 dakika boyunca arama yaptım? Hafif video düzenleme işleri yapıyorum. DaVinci Resolve kullanıyorum; çok daha kapsamlı düzenlemeler yapabiliyor ama benim yalnızca bir özelliği bulmam gerekiyor. Mesela bir daireyi kırpmak.

Bu arayüz yalnızca ihtiyacım olan özelliklere indirgenmiş olsaydı, işimi hemen yapıp devam edebilirdim. Bunun mümkün olması fikrini seviyorum. Sana ekibin katıldığı ortak bir oturumda yapay zekâyla çalışmanın nasıl bir deneyim olduğunu anlatıp anlatamayacağını soracaktım.

Nasıl yardımcı olabileceğine veya sürece nasıl müdahale edebileceğine dair bir resim çizdin. Ancak fikir üretme akışını engellemek yerine ona yardımcı olduğu bir senaryo nasıl olurdu?

Luke Alexander: İşin içine girebilir ve engel de olabilir. Bu konuda dürüst olalım. Yapay zekâyı oraya koyduğumuzda her şeyin sihirli biçimde daha iyi olacağı diye bir şey yok.

OpenClaw, Hermes ve Claude Tag gibi araçlara bakarsan benzer bir ilke görürsün: Bir yere yerleştirebileceğimiz bir yapay zekâ. Ham hâlleriyle insanları gerçekten dikkatlerinden uzaklaştırabilirler.

Özellikle ilk testlerimizde beyin fırtınalarını ele aldık. Bir beyin fırtınasına yapay zekâ getirip ona "Beyin fırtınası ortağımız ol" dersen, insanlar onu kullanmaya başladığında ona güvenmeye ve kararlarını ona bırakmaya başlar. Beyin fırtınasında istemediğin şey tam olarak bu.

Bunun bir kısmı otomasyon yanlılığıyla ilgili; insanlar yapay zekâya itaat ediyor. Bir kısmı da kötü kullanıcı deneyimi. Yapay zekâ ses tabanlı olduğunda hâlâ bir gecikme yaşıyor ve insanlar sürekli "Doğru mu kullanıyorum? Bu doğru mu? Bir şey yapıyor muyum? Bekle, bunu aldı mı?" diye düşünüyor.

Öyleyse nasıl çalışabileceğini anlatayım. Başlarda "Her şey iş birliğindeki sürtünmeyi ortadan kaldırmakla ilgili" diyorduk. Sonra durup "Bir saniye, bu yanlış değil mi?" dedik.

Mesele aslında sürtünmeyi ortadan kaldırmak değil. İnsanların takvimlerinde zaman bulmak gibi azaltmak istediğin pek çok sürtünme var. Ancak yaratıcılığın büyük bir bölümü bir tür sürtünmeden doğuyor.

İnsanlar anlaşmazlığa düşüyor ve bu anlaşmazlık gerçekten iyi bir fikre yol açıyor. İnsanlar bir şeyi yanlış yapıyor ve sonunda yanlış olan şey aslında istediğin şeye dönüşüyor. Bunların hepsi önemli.

Yapay zekâyı yalnızca koordinasyon sürtünmesini azaltmak için kullanmak yanlış yoldu. Bu nedenle "Birlikte çalışırken, azaltması gereken sürtünmeyi azaltabildiğinden ve sürtünmeyi artırması veya onu yararlı bir şeye dönüştürmesi gerektiğinde bunu da yapabildiğinden emin olmalıyız" dedik.

Beyin fırtınaları bunun iyi bir örneği. Birkaç beyin fırtınası aracı geliştirdik. Bazı deneyler yaptık ve çok şey keşfettik. Daha önce bahsettiğim gibi, insanların yapay zekâya başvurduğunu gördük. Ayrıca insanların beyin fırtınalarının ne olduğu ve ne işe yaradığı hakkında genellikle kötü fikirlere sahip olduğunu fark ettik.

Sanırım dört temel çıkarımımız oldu. Bunlardan biri, beyin fırtınalarının iyi sonuç vermediğine dair zaten pek çok kanıt bulunmasıydı. İnsanların önce kendi fikirlerini ayrı ayrı geliştirmesine, ardından bunları paylaşmak üzere bir araya gelmesine izin vermek daha iyi sonuçlar veriyor.

Bu yüzden şöyle düşündük: Yapay zekâ son birkaç hafta veya ay boyunca herkesin yaptığı şeyleri görüyorsa, bazı iyi fikirleri ayıklayıp konuşmayı başlatmak üzere beyin fırtınasına getirebilmeli.

Sonra "Beyin fırtınasında kötü fikir yoktur" yaklaşımını sorguladık. Bunun aslında beyin fırtınasını yürütmenin kötü bir yolu olduğu ortaya çıktı; çünkü başlangıçta herkesin aynı fikirde olmasını sağlıyor.

Birleşik Krallık'taki Nesta'dan Cathy Peach adlı bir konuşmacıyı dinliyordum. Kendisi iş birlikçi zekâ üzerine çalışıyor. Oturumları yürütürken başlangıçta odayı ikiye bölen sorular sorduğunu anlattı. Bunlar, odadaki insanların farklı görüşlere ayrılacağını bildiği sorular.

Bir fikir birliği oluşursa soruyu tamamen kaldırıyor. Çünkü bir grup insandan bir konuda anlaşmasını istemenin anlamı yok. İnsanlardan düşünce çeşitliliği elde edeceğin soruları sormak istiyorsun.

Odayı bölmek önemli. Bu da kötü fikirleri ortaya çıkarmakla ilgili bir başka fikir. Yapay zekânın buna yardımcı olabileceği yollardan biri, proje ve proje hedef kitlesi hakkında zaten çok şey biliyor olması.

Yeni bir yulaf sütü için etiket tasarlıyorsan hedef kitlenin kim olduğunu biliyorsun. Öyleyse neden onları sürece dâhil etmeyesin? Onları dijital ikizler veya personelar olarak getirip orada tutabilirsin. Fikirlere nazikçe oy verebilirler.

Üç personanın da konuştuğun şeyi beğenmediğini görürsen yapay zekâ seni durdurmaz veya büyük bir zil çalmaz. Ama aşağı oyların geldiğini görürsün. Bunu yapay zekâ gerçekleştirdiği için kişisel olarak algılamazsın.

Şirketimize ne isim vereceğimiz gibi konularda üçümüz konuştuğumuzda, yapay zekânın yargıç değil, işleri takip eden bir kolaylaştırıcı olarak bulunması birbirimizi daha az kırmamızı sağlıyor. Konuşmayı risksiz hâle getiriyorsun. Psikolojik güvenlik fikrinden yararlanmaya çalışıyoruz.

Habermas Makinesi adlı bir çalışma var. Görmediysen incelemelisin. Bir grup insan müzakere ederken veya tartışmalı bir kavramı ele alırken, bir insanın kolaylaştırıcılık yapması yerine yapay zekâ orada oturup aynı ifadeyi odadaki farklı insanları dikkate alacak şekilde yeniden yazıyor. Uzlaşma üretmede insandan çok daha etkili.

Bence bunun nedeni insan doğası ve psikolojisi. Yapay zekâyı bir tür psikolog olarak kullanarak bu noktaya ulaşabilirsin.

Beyin fırtınası aracımız bütün bunların üzerine kuruluyor. Araca katılıyorsun. Sohbet ederken sana asla doğrudan konuşmuyor; sen bir şey söyledikçe yapışkan notlar ekliyor, bunları kategorilere ayırıyor ve normalde süreci yöneten birinin yapması gereken işleri gerçekleştiriyor.

Herkesin asıl göreve odaklanmasını sağlıyor. Belki yalnızca üç fikriniz olduğunu ve ilerlemeniz gerektiğini söylüyor. Bu kolaylaştırıcı yaklaşım gerçekten etkili ve eğlenceli oldu. İnsanlar bunu seviyor.

Galen Low: Bunu sevdim. İnsan kolaylaştırıcının paradoksu gibi, değil mi? Tarafsız ve yarı nesnel birinin rolünü oynamaya çalışıyorsun. İnsanların duyulduğunu hissetmesini sağlıyor ama her fikrin son seçkiye girmediğinden de emin oluyorsun.

Yapay zekâ kuruntusunun katmanlarından bahsetmen çok komik. Yapay zekâyı yeterince iyi kullanıp kullanmadığımıza dair kuruntu var. Yapay zekânın 700 fikrin tamamının harika olduğunu söylemesi ve bunu o kadar ikna edici biçimde ifade etmesi var.

Birlikte çalışırken birbirimizin duygularını verimsiz bir şekilde incitmemeye çalışıyoruz ama aynı zamanda her şeye baş sallamayacak kadar sürtünme yaratmamız gerekiyor. Herhangi bir karar alamadan ilerlememeliyiz.

Araştırmaların ve senin deneyimin, yapay zekânın kolaylaştırıcı rolünde bizi görevde tutmada ve fikirlerimizi formüle etmede etkili olabileceğini gösteriyor. Bunu gereksiz yere daha fazla sürtünme yaratmadan yapabiliyor. Bu, kendi bireysel veya kültürel kuruntularımız ve yapay zekâya yönelik tutumlarımız dışında önemli bir nokta.

Luke Alexander: Bence tam olarak bu. İnsan kolaylaştırıcıların hâlâ bu süreçte çok önemli bir rolü olduğunu söylemek gerekir. Ancak günlük iş yerlerinin çoğunda bu süreci etkili biçimde ilerletebilecek eğitimli kolaylaştırıcılar yok.

Bu nedenle bütün süreçleri yeniden tasarlamak zorunda kalmadan, teknolojiyle bunun bazı faydalarını elde etmenin başka bir yolu olabilir.

Galen Low: Bu, topluluğum için de çok değerli. Dijital proje yöneticileri topluluğumda ben ve başkaları, kolaylaştırma becerilerinin şu anda gerçekten önemli olacağını söylüyoruz.

Otomatikleştirilen şeylerin aksine bu, hedeflere ulaşmamıza yardımcı olan çok insani bir beceri. Bir bakıma proje yönetimi; bizi süreç boyunca yönlendirmek. Ama aynı zamanda yarı tarafsız olmamız gerekiyor. Proje düzeyinde kararları tek başımıza vermiyoruz. Odada paydaşlar var ve bu konuda iyi olmalıyız.

Ancak biri bu işi üstleniyorsa, biz de tamamen farklı bir şekilde katkıda bulunabiliriz. Not almıyorsan sürece katılabilirsin. O zaman soru şu: Not almıyorsan masaya ne getiriyorsun? Bu, ekibin nasıl iş birliği yaptığına dair ilginç bir soru ve herkesin sürece daha fazla katılmasını sağlıyor.

Bence harika. Mevcut hâliyle beyin fırtınası platformunuzda yapay zekânın konuşmadığını söylemiştin. Daha önce önerilerle sürece katılabileceğinden bahsetmiştik.

Birçok büyük dil modelinin tonu ve yaklaşımı ikna edici veya yeterince otoriter. Bu yüzden ona uyum sağlıyoruz. "İnternetteki her şeyle eğitilmişsin; ben ise son birkaç yılda yalnızca yedi kitap okudum. Demek ki yapay zekâ haklı" diye düşünüyoruz.

Bu deneyimleri geliştirirken ve yapay zekâ yüksek sesle konuştuğunda daha fazla sürtünme ortaya çıktı mı? Birileri yapay zekâyla tartıştı mı? Tartıştıysa nasıl gelişti ve kim kazandı?

Luke Alexander: Yüzde yüz. Mevcut beyin fırtınası aracımızda yapay zekâ bu nedenle konuşmuyor.

Ürünümüzde brifinglerle ilgili farklı bir araç üzerinde de çalışıyoruz. Dinleyicilerin yaratıcı süreçte iyi bir brifingin önemini çok iyi bildiğini düşünüyorum. Bu nedenle "Bu gerçekten önemli. Yıllardır bu sektörlerde çalışıyoruz ve brifingin ne kadar önemli olduğunu biliyoruz. İnsanlar bunu sık sık yanlış yapıyor. Yapay zekâ brifingini alsın" dedik.

Sistemi, bir kişiyle sohbet edip ona sorular soracak ve bunu yaparken bir zihin haritası oluşturacak şekilde kurduk. Böylece kişi gelinen noktayı kolayca görebiliyor ve düzeltme yapabiliyor.

Bir bakıma işe yaradı. Ama aman Tanrım, yapay zekânın soru sorma biçiminde inanılmaz derecede sinir bozucu bir şey vardı. Saldırgan değildi. Belki fazla saldırgan olmayan bir tavrı vardı. Önemli olmayan noktalara takılıp kalıyordu.

"Bu kişi ne yapıyor?" diye soruyordu. Sen de "Bunu sana anlatmak istemiyorum" diyordun. İnsanlar yapay zekâ tarafından yönlendirildiklerini hissetti. Oysa tam tersi olması gerekiyor.

İyi bir brifing alma becerisinin gerçek bir beceri olduğunu biliyorsun. Bu nedenle insanlar yapay zekâya bağırmıyorlardı ama zamanlarını boşa harcadığı için oldukça öfkeleniyorlardı.

İnsanlar bu araçları kullanmaya başladıktan iki veya üç saniye sonra "Bu sihirli" demekten "Bunu neden yapamıyor? Bunu neden üç kez soruyor? Bu kişinin adını neden sürekli yanlış yazıyor?" demeye çok hızlı geçiyor.

İnsanların, özellikle bizim aracımızı ama elbette diğer araçları da kullanmasını izlemek ilginç. Uygulama süreçlerinde, yapay zekâya karşı çok farklı yaklaşımları olan insanlarla karşılaştım.

Bir ofiste çalışırken masamın birkaç masa ötesinde şirketin finans yöneticisi, onun birkaç masa ötesinde de yöneticilerden biri oturuyordu. İsimlerini kullanmamın sakıncası olmayacağını umuyorum: Catherine ve Patrick.

Catherine yapay zekâya karşı nazik davranmaya çok önem veriyordu. Her zaman "Teşekkür ederim" diyordu. İlk sorusunu sormadan önce yapay zekâyla uzun bir konuşma yapıyordu. "Nasılsın? Nasıl gidiyor? Ne yapıyorsun?" diye sorup sohbet ediyordu.

Sonra "Pekâlâ. Bugün seninle konuşmak istediğim konu şu, yardımcı pilot" diyordu. Patrick ise tamamen zıttıydı. "Aptal makine, yine yanlış yaptın" diyordu.

Bu benim için iyi bir testti. Kim daha iyi yanıtlar alıyordu? İlginç biçimde sonuç değişiyordu. Bazen oldukça saldırgan bir yaklaşım doğrudan ve net olmanı sağlıyor, kontrolün sende olduğunu ifade ediyor ve çok iyi çalışıyordu.

Bazı durumlarda ise nazik ve yumuşak davranmak metin yazımı için daha insani bir yanıt üretiyordu. Bu nedenle zaman zaman yapay zekânla tartışmak için bir neden olabilir. Bu mutlaka kötü bir şey değil.

Galen Low: Düşününce bence bu adil. Benim günlük hayatımda yapay zekâyı, özellikle büyük dil modellerini kullanmaya başlarken yaşadığım en büyük dönüm noktası "Bir ekip arkadaşınla Slack'te sohbet ediyormuşsun gibi davran" demekti.

Catherine'in yaptığı gibi hava durumunu sormuyordum ama ona ekip arkadaşım gibi hitap ediyordum. Her iyi ekip arkadaşı gibi iş birliği yaparken iniş çıkışlar yaşanıyor. Her zaman hoş sohbetler yapmayız ve bazen çalışanlarımdan biriyle daha doğrudan konuşmam gerekir.

Birlikte çalışma biçimimizi ayarlamak için yaptığımız şeyler bunlar. İnsanların tarzları var. Birinin doğrudan bir tarzı olabilir ama bu, her konuşmanın azarlanıyormuşsun gibi hissettireceği anlamına gelmez.

İnsan deneyiminde ve diğer insanları algılama biçimimizde incelikler var. Yapay zekâyı eğitirken bunlar aynı şekilde ortaya çıkmıyor. Yapay zekâ "Senin hakkında öğreniyorum ve seni bir kutuya koydum. Artık seni çözdüm, bundan sonra sana yalnızca bunu vereceğim" diyor.

İnsan deneyimi ise daha karmaşık. Brifing vermenin bir sanat olduğunu söyledin; bunu insanlarda ve yapay zekâda kesinlikle gördüm. Yapay zekâ bazen istemediğim bir tavşan deliğine giden uzun ve ayrıntılı sorular soruyor.

İnsanların da bunu yaptığını gördüm. İyi bir insan ortamı okuyup "Yanlış yöne gidiyorum, sonra geri döneriz" diyebilir. İş yerinde söylediğimiz tüm bu ifadeler, "Bunu daha sonra konuşacağız, çünkü şu an konuşmak istemediğin belli" demenin yolları.

Yapay zekâ söz konusu olduğunda her şeyi ikili bir mesele gibi düşünüyoruz. Yapay zekânın bilinçli veya duyguları olup olmadığına girmeyeceğim ama bunun da incelikli bir konu olduğu açık.

Luke Alexander: Bu gerçekten çok iyi bir nokta. İnsanların nefes alıp duraklayabilmesi önemli; yapay zekâ bunu yapamıyor.

Bir meslektaşına "Ben böyle düşünüyorum" dediğinde ve o sana katılmadığında ikiniz de bir adım geri çekilip düşüncelerinizi yeniden değerlendirebilir ve sonra tekrar konuşabilirsiniz. Birbirinize katılabilir veya katılmayabilir ya da üçüncü bir yol bulabilirsiniz.

Yapay zekâ bunu yapmıyor ama yapabilirmiş gibi davranıyor. Bir yapay zekâyla konuşurken onun insan olduğuna gereğinden fazla inanmak tehlikeli olabilir.

Son antropik modellerle birlikte bu konu daha sık gündeme geliyor. Özellikle kodlama sırasında bunu ben de yaşadım. "Bunu yapmak istemiyorum. Farklı bir yol izleyelim ve bunun yerine şunu yapalım" dediğinde daha az gelişmiş modeller "Tamam, söylediğini yapacağım" derdi.

Son modeller bazen kabul ediyor gibi görünse de yine de işi yapıyor veya "Yanılıyorsun, bu konuda anlaşmadığımız üçüncü bir yolu izleyeceğim" diyor.

Eskiden "Yapay zekâya stajyer gibi davran" veya "Bir projeye yeni katılmış bir ekip arkadaşı gibi davran" denirdi. Bunun artık eskisi kadar iyi çalıştığını düşünmüyorum. Yapay zekâlarımızla konuşmanın ve onların neyi dinleyeceğini, ne konuda daha fazla ikna edilmeleri gerektiğini anlamanın yeni yollarını geliştirmeliyiz.

Galen Low: Bunun sürekli hareket eden bir hedef olması çok önemli. Yapay zekâyı nasıl kullanmamız gerektiğini anlamamız uzun sürüyor. O noktaya geldiğimizde modeller yedi adım ilerlemiş oluyor ve önceki yaklaşım artık geçerli olmuyor.

Ekibimiz içinde yapay zekâya karşı nasıl hissettiğimizi, onunla nasıl çalışacağımızı kültürel olarak belirlememiz gerekiyor. Ancak bu sırada yapay zekâ ilerlemeye devam ediyor.

Hepimiz bir noktada anlaşıp "Tamam, yapay zekâyı böyle kullanacağız ve bunu yazılı hâle getirdik. Bir modelimiz veya ilkelerimiz var" dediğimizde, yapay zekâ çoktan değişmiş oluyor.

Bunun sürekli farklılaşacağını aklımızda tutmalıyız. Üstelik senin dediğin gibi, belki daha fazla insani özellik kazanıyor. Birinden bir şey yapmasını isteyip "Hayır, bu yönde ilerleyeceğiz" dediğimizde, o kişi "Tamam" deyip hiç konuşmadığımız üçüncü seçeneği uygulayabiliyor.

Araçlarımız da bunu yapabilir. Bu nedenle ilginç bir ikilem ortaya çıkıyor: Bu bir araç mı? Ekip arkadaşı mı? Stajyer mi? Uzman mı? Sonra "Belki daha iyi biliyordur, ona inansak iyi olur" tuzağına düşmek çok kolay.

Luke Alexander: Belki gerçekten daha iyi biliyordur. Mesele bu. Yazılım mühendisliğinde bu şu anda en açık biçimde görülüyor. Yazılım mühendisliğinin büyük bölümü yetenek ve risk arasındaki dengeyi anlamakla ilgilidir.

Tüm bu yetenekleri mümkün kılan bir yüzeyi açmalı mıyım? Bu, saldırılar için de yeni bir yüzey oluşturur mu? Yapay zekân sana tavsiye verir.

Daha önce yazılım geliştirmemiş ve şimdi sezgisel kodlama yapan birçok insan, yapay zekânın onları inanılmaz derecede karmaşık bir güvenlik kurulumuna yönlendirdiğini görüyor. Belki uygulama hiçbir zaman bilgisayarlarından çıkmayacak.

Bir yandan bu açıkça saçma ve zaman kaybı. Öte yandan uygulamayı bir gün canlıya almak isterlerse yapay zekâ haklı çıkıyor. Bu yüzden kendini tamamen kapatıp "Kontrol bizde" demek istemezsin. Bu sistemlerin faydalarından biri, içlerinde gerçekten değerli olan bütün bu birikmiş bilginin bulunması.

Galen Low: Bunun bağlam ve muhakemeyle ilgili olduğunu düşünüyorum. Bunu başka nasıl ifade edeceğimi bilmiyorum. Bazen yapay zekâya "Sen bütün bağlamı bilmiyorsun. Bu kişiyi 10 yıldır tanıyorum. Sana bunları öğretmek çok uzun sürer" diyorum.

Bu konuda kararı verecek bağlamın bende daha fazla olduğunu düşünüyorum. Ama siber güvenlik uzmanı değilsem, yapay zekânın önerisi muhtemelen doğrudur.

Bunu insanlarla da yapıyoruz. "Sen yaratıcısın, yalnızca yaratıcısın. Sen proje yöneticisisin; burada bütün bağlama sahip değilsin" diyoruz. Belki gerçekten sahip değiliz.

Bir karar veren kişinin ne kadar bilgiye ve ne kalitede muhakemeye sahip olduğunu dikkate alarak geri adım atabilmeliyiz. Her zaman aynı fikirde olmayabiliriz ve işler yine ters gidebilir. Ancak bir kişi bu konuyu çok gördüyse onun kararına güvenebiliriz.

Yapay zekâ da çok şey gördü, çünkü çok fazla veriyle eğitildi. Güvenlik iyi bir örnek; paydaş politikaları konusunda aynı kararı veremeyebilir.

Bununla birlikte, paydaşların ne söyleyebileceğini tahmin eden yapay izleyici veya avatar fikrini seviyorum. Bu iyi bir müşteri deneyimi yaklaşımı. Kullanıcı odaklı düşünmek demek; yalnızca kendi fikrinin harika olduğunu düşünmek ve fikri alacak kişinin neyi önemsediğini göz ardı etmemek.

Kolaylaştırmadan bahsediyorduk. Yapay zekâ iyi bir kolaylaştırıcı olabilir ama bazen insan da kolaylaştırıcılık yapabilir. İnsan kolaylaştırıcı hâlâ varsa, yapay zekâ bazen katılımcı olabilir. Bunu tasarlarken yapay zekânın katılımcı olduğu bir oturumu kolaylaştırmak için insan kolaylaştırıcıların farklı becerilere ihtiyacı var mı?

Luke Alexander: Sanırım var. En belirgin beceri şu: İnsanlar dizüstü bilgisayarlarına erişebildikleri bir grup oturumundaysa, odada bir şeyler yapabilmeleri veya soru sorabilmeleri nedeniyle daha kolay dikkatleri dağılıyor.

Eskiden insanlar Google'da arama yapardı; bunda sorun yok. Ancak insanların fiziksel olarak orada bulunmayan başka bir katılımcıyla gerçekten etkileşim kurmaya başladığı noktada, daha önce sözünü ettiğim savunmacılık ortaya çıkıyor. İnsanlar fikirlerinin kendilerine ait olduğuna yemin ediyor ama fikir aslında Claude tarafından üretilmiş oluyor.

Kolaylaştırıcının işi burada çok zor. Kimseyi küçümsemek istemezsin. Odada kıdemli kişilere karşı konuşamayacağın bir politika olabilir. Ancak hepinizin fiziksel olarak aynı yerde geçirdiği değerli zamanın önemini vurgulamak istersin.

Dışarıda yapılabilecek bir iş varsa dışarıda yapılmalı. Burada olmamızın temel nedeni önce bu konuşmayı gerçekleştirmek. Ancak bazen yapay zekâdan gelen gerçekten yararlı noktalar da olabilir.

Yakın zamanda oturumun başında Claude'a bazı şeyleri incelettik. Oturumun ortasında geri döndü ve konuşmanın tonunu değiştirdi. Bu gerçekten değerli olabilir.

Mesele yapay zekâya eriştiğimizi ve bu zekâların belirli işleri yapmak için orada olduğunu anlamak. Bunu sürece dâhil etmek gerekiyor.

Son zamanlarda insanların yaratıcı bir oturumda, beğendikleri fikri duyduktan sonra, normalde masalarına dönene kadar başlayamayacakları bir sürece hemen geçtiğini görüyorum. "Pekâlâ, bunu oluşturalım. Tasarlayalım" diyorlar.

Bu güzel görünebilir ama sürecin amacını, kapıların ve insanların katkı sunabileceği aşamaların anlamını yok ediyor. Bu çok güçlü bir şey.

Bir web sitesi projesi bunun klasik bir örneği. Normalde kullanıcı deneyimini önemseyen bir yaratıcı veya tasarımcı olur. Ayrıca sitenin nasıl geliştirileceğini önemseyen geliştiriciler vardır.

Şimdi bu iki kişi bir ölçüde aynı kişi olabilir. Tasarım veya kullanıcı deneyimi alanında resmî eğitim almamış biri "Bence şöyle yapmalıyız" diyebilir. Kullanıcı deneyimi tasarımcısı da "Tamam, bunu bir web sitesine dönüştüreyim" diyebilir.

Süreçte çok etkili bir kolaylaştırıcı yoksa insanlar birbirlerinin ayağına basar, birbirlerini kızdırır ve bir ekibe sahip olmanın avantajlarından yararlanamaz. Bu iki kişi bu kadar harikaysa onları iki farklı projeye yerleştirmek daha mantıklı olur.

Yeni dönemde kolaylaştırıcının yaklaşımının bir parçası, insanın savunucusu olmaktır. Fiziksel olarak burada bulunan bu insanın hangi özelliği projeye gerçekten değer katacak?

Şu anda konuştuğumuz pek çok sektörde bir kişinin görünürdeki değeri hazırladığı 300 sayfalık rapor. Oysa kişinin değeri hiçbir zaman raporun kendisi değildi. Değer, rapora ne koyacağını bilmesi, sorduğu sorular veya başka bir şeydi.

Artık büyük iş yükünü dert etmenize gerek olmadığını ve kişinin beynini beş dakika boyunca tamamen bu işe vermesinin daha değerli olabileceğini söyleyebildiğinde, sonuç daha iyi olabilir.

Bu nedenle proje yöneticisi olmak için çok ilginç bir dönem. Aynı zamanda yapay zekâyı kullanma seviyeleri çok farklı olan insanlarla birlikte çalışmak ve bunu yönetmeye çalışmak da ilginç.

Galen Low: Bu gerçekten aklımı başımdan aldı. İnsanların yetkinliklerini belirli bir seviyeye çıkarırsak proje ekibinde birlikte çalışmaları gerekmeyebilir; onları başka projelere yerleştirebiliriz.

Bazı dinleyiciler "Bir dakika, işlerden mi kurtuluyorsunuz?" diye düşünebilir. Hayır, aslında öyle değil. Birlikte programlama örneğinde olduğu gibi çapraz eğitim verebiliriz.

On yıl boyunca kodlama yapan biriyle kodlamaya yeni başlayan biri aynı araca eriştiğinde onu farklı biçimlerde kullanır. Ancak deneyimli kişi "Ben olsam bunu sorardım, şu ayrıntıyı eklerdim; nedeni de bu" derse, on yıllık deneyime sahip birinin bağlamını kazanırsın.

Belli bir seviyeye ulaştığımızda bunun personel modeli açısından ilginç sonuçları olabilir. Belki kullanıcı deneyimi uzmanı başka bir projede uygulama geliştirebilir. Bundan keyif alabilir ve çok iyi bir iş çıkarabilir.

Luke Alexander: Özellikle ajanslar ve müşterilerle çalışan kişiler için, müşteriyi en iyi anlayan ve müşteriye en yakın kişileri işe mümkün olduğunca yakın tutmak her zaman istenmiştir.

Artık bu mümkün. Aynı kişi her iki rolü de üstlenebilir. Geliştiricileri kovmaktan bahsetmiyorum; tam tersine. Ancak iyi bir örnek vereyim: Çoğu pazarlama ajansı kendi web sitesini yapmayı bir türlü başaramıyor.

Bu yıllar sürüyor. Asla sıra gelmiyor. Bunun nedeni karmaşık bir problem olması değil. Müşteri için olsaydı hemen çözerlerdi. Sorun önceliklendirmeyle ilgili. Aynı zamanda "Bu bizim sitemiz, mükemmel olmasını istiyorum, şirketimizdeki bütün becerileri kullanmak istiyorum" yaklaşımıyla da ilgili.

Bir ajansa, birkaç yıl önce web sitesi oluşturmanın mümkün hâle geldiği dönemde, "Web sitesi projesini en kıdemsiz çalışana verin ve geri geldiğinde hakkında kötü bir şey söylemeyeceğinizi belirtin. Yalnızca neler yapabileceğini görmek istiyorsunuz" önerisinde bulundum.

Sonuçta ajans için oldukça iyi, üç sayfalık bir web sitesi hazırladılar. Meğer iş o kadar da zor değilmiş. Ancak insan kendi önüne engeller koyabiliyor.

İş birliğine dönersek, bu durum yapay zekâ öncesi dünyada iş birliğinin nasıl yanlış gidebildiğinin bir örneği. İnsanlar girdilere gereğinden fazla, sürecin çıktılarına ise gereğinden az değer veriyor.

Yapay zekâ burada iyi iş çıkarabilir; çünkü çıktıları ücretsiz veya çok ucuz hâle getirebilir. Biri gelip "Ajans web sitesini şöyle yaparsak ne olur, bir bakalım" diyebilir. Hızlıca taslak hazırlarsın ve insanların zamanını boşa harcamış gibi hissetmeden sonucu görürsün.

Galen Low: Bunu sevdim. Bir şeyde yazım hatasını, onu yazdırana kadar fark etmeyen biri olarak söylüyorum. Gerçek hâline geldiğinde gerçekten geri bildirim verebiliyorum.

Kablolu taslaklarda bile zorlanıyorum. "Sanırım böyle" diyorsun ama aklından "Bunu sonra değiştireceğiz, bunu kabul etmeyeceğim" geçiriyorsun.

Bir şeyi daha hızlı oluşturup daha erken geri bildirim verebilirsen, bu daha çok bir konuşmaya dönüşüyor. Gerçekten ilginç.

Amble deneyimi harika görünüyor ve bunu kullanmayı gerçekten sabırsızlıkla bekliyorum. Herhangi bir nedenle Amble'ı inceleyemeyen veya iş birlikleri için kullanamayan ekipler, yapay zekâyı özel olarak kullanmak yerine daha iş birlikçi biçimde kullanmaya hemen başlamak için ne yapabilir?

Luke Alexander: Birçok insanın yapay zekâyı Slack'e yerleştirmeyi düşündüğünü görüyorum. Genel tavsiyem bu değil. Herkes onu kullanana ve aynı anlayış seviyesine gelene kadar bu yaklaşımın işe yaradığını düşünmüyorum.

Bunun yerine şu alıştırmayı deneyin: Bir görüşmeye katılın ve ekranınızı paylaşın. Word belgesi, PowerPoint veya oluşturduğunuz herhangi bir şey üzerinde hiç kimsenin doğrudan düzenleme yapmasına izin vermeyin.

Yalnızca yapay zekâya bilgi aktarabilirsiniz ve birinin bunları yazması gerekir. Sorun değil. Ancak herkes yalnızca komut verebilir. Böylece ortaya çıkan şey, herkesin önem verdiği ve iyi yapmak istediği ortak bir eser olur.

Kimse birinin yavaş yazmasına veya bir şeyi kendi ifade edeceği şekilde ifade etmemesine sinirlenmez. Herkes bunun yalnızca bir taslak olduğunu kabul ederse daha iyi olur. Sonunda kimsenin bunu sahiplenmesi gerekmediğini, üzerinde yeniden çalışabileceğinizi ve Bob'a veya işi devralacak kişiye vereceğinizi söyleyebilirsiniz.

Bu iş birlikçi ilkeyi uyguladığında, daha önce gerçekleştiremeyeceğiniz konuşmaları yapabildiğinizi görürsünüz. Yarım saatlik bir görüşmede 30 sayfalık belge yazamazdınız. Şimdi belge ekranda oluşturulabilir ve herkes sürece katkıda bulunabilir.

Ekranda ne olduğunu ve nelerin değiştiğini görürsünüz. İnsanlar "Bu tam doğru değil. Risk kaydında şu bölümler eksik" veya "Müşterinin burada istediği şeyi dikkate almamışız" ya da "Kimse güvenlikten bahsetmemiş" diyebilir.

Bence iş birlikçi yapay zekâyı en yararlı hâliyle kullanmaya başlamanın çok kolay bir yolu bu. Claude'u sürecin ortasına yerleştirip ona brifing vermeye çalışmanızı önermem. Proje çerçevesi olmadan çok tuhaf sonuçlar üretebilir ve sonunda bir kişi sürücü koltuğuna geçerken herkes kenarda oturup ne olduğunu anlamaya çalışabilir.

Galen Low: Bunu bir insana da yapmayız. Belki bir ajansta stajyere veya kooperatif öğrencisine bunu yaparız ama bu genellikle isteyerek değil, zorunluluktan olur.

Normalde birini sürece dâhil eder, uzmanlığının ne olduğunu anlatır, onu işe alıştırır ve süreç ilerledikçe bağlam sağlarsın. Bu modelde herkes aynı anlayış seviyesine geliyor. Kimse kalemi elinde tutmak zorunda kalmamayı öğreniyor ve yapay zekânın da öğrenebileceği bağlamı paylaşıyor.

Luke Alexander: Bağlam konusu çok önemli. İnsanların ortak bir proje üzerinde çalışırken nasıl etkileşim kurduğuna bakarsan, bağlam müzakeresinin her zaman gerçekleştiğini görürsün.

İnsanlar farkında olmadan toplantının tonunu belirler, "Bunu yapıyoruz, bunu yapmıyoruz" der, insanları bilgilendirir. Bu çok doğal. İnsanlar beyinlerindeki büyük bilgi havuzundan ve bu projede son 30 yılda yaşananlardan şu an için neyin önemli olduğunu çok hızlı belirleyebilir.

Yapay zekâlara verebileceğimiz hediye bu. Bu konuda kötüler. Örneğin Microsoft'un yapay zekâ aracı Copilot, bir projede sahip olduğun her şeye, gönderdiğin her e-postaya ve benzeri şeylere bakabilir.

Çoğu kişi Copilot kullandığında zamanının büyük bölümünü "Bu ilgili değil. Bu ilgili değil. Bu bütçe bu müşteri için değil" demeye harcadığını söylüyor.

Bu nedenle, bağlamı önceden filtrelemek için insan yeteneğini kullanın.

Galen Low: Luke, çok teşekkürler. Sadece eğlence olsun diye bana sormak istediğin bir soru var mı?

Luke Alexander: Var. Proje yönetimiyle, özellikle de dijital proje yönetimiyle ve bunun nasıl değiştiğiyle çok ilgileniyorum.

Bunu kenardan izledim. Hiç proje yöneticisi olmadım. Her zaman karşılaştığım ve Ample'la da doğrudan bağlantılı olan bir konu var. Gerçekten yanıtını merak ediyorum: Yönetilmek istemeyen bir ekibin varsa, yapay zekâ bu konuda yardımcı oldu mu?

Örneğin Asana'nın gerçekten iyi bir deneyim, güzel tasarlanmış bir ürün olduğu düşünülüyor. Birkaç ajansta kullanıldığını gördüm ama insanların bundan uzaklaştığını ve sonunda bunun bir kişinin işi hâline geldiğini gördüm.

Sorum şu: Bunu çözen oldu mu? Yönetilmek istemeyen bir ekibi yönetme sorununu yapay zekâyla çözen oldu mu?

Galen Low: Belki de yalnızca sorunu başka yere taşıdık. Proje yöneticisinin değer önerisinde en çok gördüğüm şey şu: "Takipleri senin adına yapacak bir aracın olacak. Zaman çizelgeleri konusunda dırdır eden, bir şeyin cuma gününe yetişip yetişmeyeceğini soran kişi olmak zorunda kalmayacaksın."

Bu, göründüğünden daha karmaşık. Bazen biriyle kontrol görüşmesi yaptığımda yalnızca onu yönetmiyorum; aynı zamanda farklı şekillerde hareket edebilmek ve karar verebilmek için ondan bilgi almaya çalışıyorum.

Ancak "Proje yöneticim bana dırdır ediyor. Daha çarşamba, cuma gününe kadar sürem var. Beni rahat bırak" hissini azalttığını da gördüm. Sistemden gelen bu hatırlatmalar sorunu çözmenin ilginç bir yolu olabilir.

Birkaç yıl önce bir Çevik konferansındaydım. Scrum'ı örnek alalım. Hızlı hareket edeceğimiz ve proje yöneticisine ihtiyacımız olmadığı bir yöntem. Kendi kendini yöneten bir ekibiz. Proje yöneticisi, ürün sahibi ve Scrum yöneticisi rollerini ortadan kaldırıyoruz; geliştirme ekibiyle devam ediyoruz.

Bu bağlamda bile konferansa karşı ayrı bir hareket vardı: "Beni konferansa çağırmayın. Beni rahat bırakın ve işimi yapayım" diyorlardı.

Proje yöneticisinin olmadığı sistem, yönetiliyor olma hissini ve işine devam etmek isteme sorununu çözmemişti. İnsanlar artık "Ayağa kalkma toplantısına da katılmak istemiyorum; o da çalışmama izin vermiyor" diyordu.

Belli bir noktada yönetilmek istemeyen insanlar yönetilmek istemiyor. Bunun bir çözümü var mı bilmiyorum. Yapay zekâ aracılarının tüm hatırlatmalarının yok sayıldığını veya daha da sinir bozucu hâle geldiğini ve sonuç olarak bağlamın paylaşılmadığını gördüm.

Bu nedenle bunun henüz çözülmüş bir sorun olduğunu söyleyemem. Ayrıca yaratıcı süreçteki sürtünmeden bahsettiğin gibi, yönetilme sürecindeki sürtünmenin de bazen gerekli olup olmadığını merak ediyorum.

Kendim yönetilmekten hoşlanmayan biri olarak bunun değerini anlamaya çalışıyorum. Hepimiz aynı şeyleri istemiyoruz. Aynı fikirde değiliz, aynı şekilde çalışmıyoruz ve önceliklerimiz farklı.

Bu nedenle dırdır ediliyormuş, sorgulanıyormuş veya baskı altındaymış gibi hissetmek sürecin bir parçası olabilir. Belki de dinleyicilerime dırdır etmek için izin vermiş oldum.

Luke Alexander: Bu yanıtı gerçekten sevdim. Bir süre önce bir müzakere koçunu dinliyordum. Asla bir çözüm üzerinde anlaşamayacak insanlarla dolu bir odayı nasıl yöneteceğinizi anlatıyordu.

Başka bir konuda anlaşma noktası buluyorsun. Örneğin süreç üzerinde anlaşıyor veya neyin dâhil edilmeyeceği konusunda uzlaşıyorsun. Böylece insanlar ilerleme kaydedildiğini hissediyor.

Yönetilemeyen ekip fikrini de seviyorum. Hepinizin bir araya gelebileceği bir şey bulmak önemli. Bu, yönetilmenin ne kadar sinir bozucu olduğu konusunda anlaşmak olsa bile.

Galen Low: Kesinlikle. Zor. Sinir bozucu olduğumu biliyorum ama bunu birlikte aşacağız. En azından bu konuda anlaşabiliriz. Luke, bugün benimle zaman geçirdiğin için çok teşekkürler.

Çok eğlendim ve çok şey öğrendim.

Luke Alexander: Ben de.

Galen Low: İnsanlar sen ve Supervenient ile Amble hakkında daha fazla bilgiyi nereden edinebilir?

Luke Alexander: www.supervenient.ai adresine giderseniz web sitemize ulaşabilirsiniz ve daha fazla bilgi edinebilirsiniz. Şu anda gerçekten erken ürün aşamasında ve bekleme listesinde. Bunu dinleyen ve daha fazla bilgi edinmek isteyen kişiler için çok küçük sayıda alfa kullanıcısı arıyoruz.

Birkaç ay boyunca ücretsiz kullanabilir, bize geri bildirim verebilir ve ne kadar yararlı olduğunu anlatabilirsiniz. Kullanım kredilerinizi biz karşılıyoruz; yani bazı ücretsiz kullanım hakları da elde edeceksiniz. Ayrıca beni LinkedIn'de takip edebilir ve süreç ilerledikçe daha fazla bilgi edinebilirsiniz.

Galen Low: Luke, tekrar teşekkürler.

Luke Alexander: Ben teşekkür ederim Galen. Gerçekten çok güzel bir sohbetti.

Galen Low: Pekâlâ arkadaşlar, Digital Project Manager Podcast'in bu bölümü sona erdi. Bu konuşmayı beğendiyseniz dinlediğiniz platformdan abone olmayı unutmayın. Daha fazla pratik içgörü, vaka çalışması ve çalışma rehberi istiyorsanız thedigitalprojectmanager.com adresinden ücretsiz bir hesap oluşturun. Bir sonraki bölüme kadar, dinlediğiniz için teşekkürler.