Yapay Zekâ Harika. Peki Proje Yöneticileri İçin Hâlâ Neden Berbat?

Transkripti okuyun:

Podcast bölümlerimizin transkripsiyonunu bir yazılım programı kullanarak deniyoruz. Bot her zaman %100 doğru çalışmadığı için lütfen olası yazım hatalarını mazur görün.

Galen Low: Merhaba arkadaşlar, yayını dinlediğiniz için teşekkürler. Ben Dijital Proje Yöneticisi'nden Galen Low. Biz, dijital dünyada proje yönetiminin değerini artırabilmek için birbirimizin becerilerini geliştirmesine, özgüven kazanmasına ve bağlantılar kurmasına yardımcı olma misyonuna sahip dijital profesyonellerden oluşan bir topluluğuz.

Bu konu hakkında daha fazlasını duymak istiyorsanız thedpm.com/membership adresine göz atın. Geleceğe dönük sohbetler ve dijital proje liderliği hakkında pratik bilgiler ilginizi çekiyorsa haftalık bölümler için programa abone olmayı düşünün.

Bugün, projelerinizi yönetmenize yardımcı olacak, açıkçası şaşırtıcı derecede çok sayıdaki yapay zekâ aracından ve proje iletişiminiz için ihtiyaç duyduğunuz sonuçları elde etmek amacıyla bu araçlar arasında kopyalayıp yapıştırmanın son derece berbat kullanıcı deneyiminden söz ediyoruz.

Bugün konuğum QTalo'nun CEO'su ve kurucu ortağı Devin Mahoney. Ama her şeyden önce, yapay zekâ kullanarak proje yönetiminin zorluklarını hafifletmeye kararlı bir proje yöneticisi.

Devin, bugün bize katıldığın için teşekkürler!

Devin Mahoney: Galen, beni davet ettiğin için teşekkürler. Burada olmaktan ve bu kitleyle konuşmaktan gerçekten çok heyecanlıyım.

Galen Low: Belki de önce biraz uzaklaşıp genel bir çerçeve çizerek başlarım diye düşündüm; çünkü seninle yaklaşık bir yıldır tanışıyoruz sanırım. QTalo'nun henüz emekleme döneminde olduğu zamanlardan beri. QTalo'da yaptığın işte sevdiğim şey, proje iletişimiyle ilgili zorluklara çok özel bir şekilde odaklanman.

İşi gerçekten yapan çok sayıda proje yöneticisiyle konuştun. Karşılaştıkları sıkıntıları ve zorlukları gördün ve ürününü bunların üzerine kurdun. İster proje iletişimini hedef kitlesine göre uyarlamak olsun, ister her yerden gelen iletişim sorununu basitleştirmek olsun, proje liderlerinin bunlarla uğraşmak zorunda kalmamasını sağlamaya çalışıyorsun.

Günlük hayatlarında normal kabul ettiğimiz o sürtünmeyi yaşamamalarını sağlamaya çalışıyorsun. Ama sen, “Dinleyin, bunun böyle olması gerekmiyor. Teknolojiyi kullanarak bu konuda kendimize yardımcı olabiliriz,” dedin. Beni gerçekten etkileyen şey, QTalo'nun DNA'sında yapay zekânın bulunması. Yapay zekânın bu sorunları çözmek için nasıl kullanılabileceğini anlamaya koyuldun.

Yapay zekâyı daha verimli, daha ilgili ve daha etkili bir proje yönetimi iş gücü oluşturma misyonun için doğru bileşen yapan şey neydi, merak ediyorum.

Devin Mahoney: Galen, bu biz proje yöneticilerine bariz görünüyor ama aynı anda tek bir şey üzerinde çalışan diğer herkes için bariz değil.

Sadece tek bir şey üzerinde çalışmak çılgınca olmaz mıydı? Bir proje yöneticisi için verileriniz onlarca farklı yerde yaşıyor. Slack'te, e-postada, Jira'da ve belgelerinizde bulunuyor. Projenizin bağlamı tüm bu farklı yerlere dağılmış durumda. Yapay zekâyı burada kullanmamızın nedeni, yapay zekânın tüm bu akışları gerçek zamanlı olarak bir araya getirip proje yöneticisi için önemli olanı görünür kılmamıza yardımcı olabilmesi.

Samanlıkta iğne bulma işini otomatikleştirmeye çalışıyoruz. Böylece proje yöneticileri planlamaya, risklere ve paydaşlarına odaklanabilir; yalnızca adımların peşinden koşmak zorunda kalmazlar. Bunun sonucu daha az bağlam değiştirme, daha hızlı kararlar ve tonlarca yeni manuel adım eklemeden sürekli bilgilenmiş bir ekip.

Galen Low: Buna bayıldım. Bunu söylerken kafamda çok fazla travma kabarıyor gibi hissediyorum; çünkü bunu çok sık yapıyorum. Uygulamalar arasında geçiş yapıyor, o şeyi arıyor ve “Acaba hayatımın ne kadarı gitmeye çalıştığım sekmeyi hatırlamaya ya da dikkatim dağıldığı için harcandı?” diye düşünüyorum.

Slack açılıyor ve “Aa, evet. Bunu hızlıca çözebilirim,” diyorum. Bu sırada yapmam gereken gerçekten önemli şey geleceğe biraz daha itiliyor. Bu tam anlamıyla bir gerçeklik. Üstelik o kadar çok araç var ki. Bu bölüme hazırlanırken konuştuğumuz ve bahsetmem gerektiğini düşündüğüm şeylerden biri, bölümün çalışma başlığının “Yapay Zekâ Harika, Peki Kullanması Neden Bu Kadar Berbat?” olmasıydı. Bu, teknolojinin şu anki kullanılabilirliğiyle biraz dalga geçme yöntemimiz. Yapay zekâyı kullanmanın berbat olduğunu söylerken ne demek istediğini biraz anlatabilir misin?

Devin Mahoney: Evet. Galen, yapay zekâyı seviyorum. Her gün kullanıyorum. Her konuda bana yardımcı oluyor. Kullanmayı gerçekten seviyorum; proje yöneticisi için sihirli bir şey gibi.

İki yerde karşımıza çıkıyor. Uygulamalarınıza eklenti olarak gelebiliyor. Trello veya ClickUp kullanıyorsanız, “İşte küçük yapay zekâ perimiz, sizin için bir şeyler yapacak,” deniyor. Ya da bağımsız bir ChatGPT tarzı araç oluyor; “Yapay zekâ arkadaşım ile sohbet edeceğim, bana bir konuda yardımcı olacak,” diyorsunuz.

Yani iki türü var, değil mi? Hayır. Yapay zekâ tek bir uygulamanın içinde bir özellik olduğunda sorun ve hayal kırıklığı şu: Projenin yalnızca küçük bir bölümünü görebiliyor. Tüm bu konular hakkında Slack mesajları alıyorsunuz. Müşterinizden e-postalar geliyor. Bunlar özel uygulamaların içinde değil. Bu yüzden modelin neler olup bittiğine dair tam bağlama sahip olması için hâlâ bazı şeyleri kopyalayıp bu araçlara yapıştırmanız gerekiyor.

Yapay zekâ merkezi bir sohbetin içindeyse daha da kötü. ChatGPT kullanmayı seviyorum; komut yazmak gerçekten hoşuma gidiyor. Mükemmel komutu oluşturmak çok eğlenceli. Ama bunu sizin yapmanız gerekiyor. Komutu doğru yazmanız, takip sorusunu doğru sormanız ve manuel temizliği yapmanız gerekiyor. Sonra da 72 tarayıcı pencerenize ek olarak 50 sohbet diziniz oluyor ve bir kez daha proje yöneticisini kopyala-yapıştır maymununa dönüştürüyorsunuz.

Oysa bizim olmamız gereken kişi, stratejik lider. Gerçekten 50 farklı ChatGPT konuşmam var ve hangisi üzerinde çalışmam gerektiğini bilmiyorum. Sonuç da oldukça iyi. Benden daha iyi. Ama %90'ı doğru, %10'u yanlış.

Son %10'u düzeltmek için bütün bu zamanı harcamanız gerekiyor. Peki size zaman kazandırıyor mu? Evet, kazandırıyor ama yine de çabayı sizin göstermeniz gerekiyor. Dolayısıyla bu, en sihirli teknoloji. Bir kez kullanıyorsunuz, ara sıra kullanıyorsunuz ama günlük iş akışınıza kattığınızda birdenbire sürekli yaptığınız şey hantal hale geliyor ve her seferinde aynı deneyimi yaşamıyorsunuz. İhtiyaç duyduğu verilerin, araçlar arası birleşik bağlamdan kendisine aktarılması gerekiyor. Yapay zekâyı seviyorum ama bugün gerçekten berbat. Bunu daha iyi hale getireceğiz.

Galen Low: Çok tanıdık geliyor. Benim ChatGPT'im de darmadağın. Çok düzensiz. Hatta yakın zamanda PMI'ın komut mühendisliği kursunu alıyordum. Harika bir kurstu. “Tüm komutlarınızın ve sizin için nasıl çalıştıklarının bir elektronik tablosunu oluşturun,” diyorlardı. “Bu iyi bir fikir,” dedim. Ayrıca kopyala-yapıştır maymunu olmak, test etmek istediğim tüm komutlar ve tüm veriler içinde kaybolmakla ilgili söylediğin şey de doğru. Bunları merkezi bir yerde tutmam gerekiyor çünkü test ettiğim için farklı büyük dil modellerini kullanıyorum.

Aslında bu durum, yazılım kullanmaktan çok, yeni bir ekip üyesini işe alıp oryantasyonunu yapmakla ortak noktaya sahip. Herhangi bir nedenle gözleri kapalı biri gibi. “Tamam, sana bağlamı vereyim. Yapmaya çalıştığım şeyi açıklayayım.” Sonra “Tamam.” Ama daha fazla geliştirmemiz gerektiğini söylemiyorum.

Bu tam olarak bir araç iş akışı değil; bir etkileşim. Sonuçları elde etmek için iş arkadaşı tarzında bir etkileşim kurmanız gerekiyor, değil mi? Açıkçası çoğumuz bu konuda çok iyi değiliz veya bu konuda eğitim almadık. Bu biraz farklı bir şey. Diğer mesele ise teknoloji dünyasındaki tüm araçları hâlâ anlamaya çalışıyor olmamız. Şu anda sayısız araç var. Güncel tavsiye, hepsini deneyip sizin için en iyi olanı bulmanız ve sonra geliştirmeye devam etmeniz.

Tüm bunları anlamak için zaten zaman harcarken yapmak istediğim son şey, “Bu bilgiyi yapay zekâ özellikleri olan bazı araçlar arasında nasıl gidip getireceğim?” diye düşünmek. Bazı modeller ChatGPT ile yaptığım konuşmaları bilmiyor.

Söylediğin gibi, bu iş hantal. Hem harika hem de hantal, değil mi? Aynı anda iki şey olabilir. Bence bu önemli; çünkü sonuçlardan çok etkileniyoruz. Etkilenmemiz anlaşılır. Ama bu son nokta değil. Henüz proje yönetiminde yapay zekânın nasıl görünmesi gerektiğine dair nihai standarda ulaşmadık.

Ayrıca bugün onu kullanma şeklimiz gelecekte kullanacağımız şekil olmayabilir. Sadece kullanılabilirlik açısından bile böyle.

Devin Mahoney: Kesinlikle katılıyorum ve o geleceği görmek için sabırsızlanıyorum. Ama şu anda elinizdeki araç bu ve evet, onu nasıl kullanacağınızı anlamanız gerekiyor.

Galen Low: Ayrıca bunu bizim de geliştirmemiz gerekiyor; senin yaptığın da bu ve bunu çok seviyorum. Dinleyenler için bunu tekrar konuya bağlayacağım ama küçük bir yan yola sapabilir miyim?

Devin, QTalo hakkında fark ettiğim şeylerden biri, gizliliğe gerçekten güçlü bir şekilde odaklanmanız. Bu konuda biraz alışılmadık bir yaklaşımınız var. Gizliliğin senin için neden önemli olduğunu ve yalnızca hassas veriler açısından değil, çalışma biçimimiz açısından da proje yöneticileri için neden önemli olması gerektiğini anlatabilir misin?

Devin Mahoney: Güzel soru. Galen, ben siber güvenlikçiyim. Bu yüzden gizlilik DNA'mda var. SOC 2 hakkında saatlerce konuşabilirim ama bu podcast o kadar uzun değil, o yüzden bunu yapmayacağım. Bunun yerine bir proje yöneticisi için gizlilikten söz edeyim. Proje yöneticisinin işini yapabilmesi için özel bir çalışma belleği tutarız ve bazılarımız not uygulamasını kullanır.

Bazılarımız elektronik tablolar kullanır, bazılarımız gerçek kâğıt kullanır. Bunlar bir proje yöneticisi olarak benim notlarım. Yarım yamalak fikirleriniz buraya gider. Bir e-posta yazmadan veya Jira ya da Salesforce gibi kayıt sisteminize bir şey girmeden önce notlarınızı karaladığınız yer burasıdır.

Bunu kullanmanın bir maliyeti yoktur çünkü yalnızca size aittir. Etiketlenip etiketlenmediği konusunda endişelenmeniz gerekmez. Hatta doğru olup olmadığı konusunda bile endişelenmeniz gerekmez. Burası eşiksel bir çalışma alanıdır. Gizli kalması gerekir. Eleştirel düşüncenizin gerçekleştiği yer burasıdır. İlk taslaklarınızı burada oluşturursunuz. Gerçek risk planlaması burada başlar.

QTalo'daki amacımız bu eşiksel bölgeye saygı göstermek. Bu taslaklardan içgörü elde etmenize yardımcı oluruz ama onları vaktinden önce yayımlamayız. Böylece yüksek sesle güvenli bir şekilde düşünme ve sisteminizde veya kayıtlarınızda olup bitenlerin ortak bağlamından yararlanma fırsatınız olur. Bu yaratıcı tamponu oluşturuyoruz.

Bu boşluğu kapatmaya yardımcı oluyoruz. Amacımız ekipleriniz, liderleriniz, müşterileriniz ve tüm paydaşlarınız için daha temiz ve doğru güncellemeler sunmak.

Galen Low: Bunu çok sevdim; çünkü evet, defterlerimde başkalarının asla görmesini istemediğim şeyler var. Gizlilik deyince her zaman hassas müşteri bilgilerini, hassas finansal verileri veya sağlık hizmetlerindeki kişisel tanımlanabilir bilgileri düşünüyoruz.

Ama kullanıcı olarak benim açımdan bu fikri gerçekten seviyorum. Yararlanmak istiyorum. Bir büyük dil modeli olan defterimin, bir şeyler yazdığım ve “Tamam, bunu senin için ilişkilendirmemi ister misin? Şuna ne dersin?” diye sorular sorduğu bir yer olmasını istiyorum. Bu benim çalışma bağlamım.

Sunum bağlamım değil. Aracımda bulunan daha geniş modelin tüm taslak notlarım üzerinden eğitim almadığını bilmek isterim. Sonra biri “Galen nasıl bir proje yöneticisi?” diye soruyor ve “Gerçekten dağınık mı? Kontrolsüz biri mi? Cümlelere başlıyor ama bitirmiyor,” diyorlar.

Bunun aracımın eterine karışmasını ve bu konuşmada sıradan bir kullanıcı olarak karşıma çıkmasını istemiyorum. Tüm bu modellerin neredeyse her şey üzerinden eğitim aldığını düşünüyorum. Uyumluluk konularına girmeden, nelerin nerede paylaşıldığını çok iyi göremiyorum.

Açıkçası kayıt olduğum tüm araçların hüküm ve koşullarını ezberlemiyorum. Muhtemelen ezberlemeliyim ama buna dikkatle yaklaşmam gerektiğini, yine de bunun daha büyük bir iyilik için olduğunu varsayıyorum.

Oysa senin yaklaşımında sevdiğim şey şu: Aracın içinde kişisel modelini eğiterek yine de bundan yararlanabileceğin bir katman olmalı. İdeal olarak tüm bu farklı yerlere sıçramadan. Bunun bilinen bir şey olması gerekiyor.

“Merak etme, meslektaşlarınla paylaşılmayacak bir bölgedesin,” denmeli ve sen de “Harika,” demelisin. Sonra “Bunu meslektaşlarına göndermemi ister misin?” diye sormalı. “Evet, şimdi. Artık tamamen hazır, gönderelim,” diyebilmelisin. Bu düzeyde bir açıklık, proje yöneticilerinin çalışma biçimini anladığını gösteriyor. Sadece yazılım geliştirmiyorsun. Bence yaptığın işte beni heyecanlandıran asıl şey bu.

Devin Mahoney: Teşekkürler Galen. Bunu gerçekten takdir ediyorum.

Galen Low: Sana bir iltifat edeceğim, sonra da şeytanın avukatlığını yaparak seni biraz zorlayacağım. Verimlilik araçlarının ve yapay zekâ araçlarının ne kadar çok olduğundan söz ediyoruz.

Doğru anladıysam, modern verimlilik eleştirinin bir parçası, birbirinden kopuk çok fazla araç kullanıyor olmamız. Şeytanın avukatı olarak sorum şu: Dünya neden QTalo adında bir araca daha ihtiyaç duydu?

Devin Mahoney: Harika bir soru ve herkes her araç için bunu soruyor.

Bu üretkenlik araçları ve iletişim araçları, herhangi birinin onları entegre edebileceğinden daha hızlı çoğalıyor. Bir şirketin bu yeni araçlar için ayırdığı bütçe, araç edinme hızına yetişemedi. Yani tüm bu bilgilere her yere dağılmış araçlarda sahibiz ama birleştirme için bütçe yok. Peki bunun nerede gerçekleşmesi gerekiyor?

Proje yöneticisinin üzerinde. Şimdi bu birleştirmeyi elle yapmak zorundayız. Yapay zekâ sayesinde uygulamak neyse ki çok daha kolay. Bunu elle yapmak çok daha kolay. Hatta neredeyse daha kötü; çünkü her şeyi ChatGPT'ye kopyalayıp yapıştırmak artık mümkün. Tüm verilerin nerede olduğunu düşünmek yerine bunu yapmak bizim işimiz haline geliyor.

QTalo yalnızca bir görev uygulaması daha değil. Aslında amacımız sizi mümkün olduğunca çabuk QTalo'ya sokup QTalo'dan çıkarmak. Mevcut araç yığınınızın tek bir sistem gibi çalışabilmesi için bağ dokusu oluşturuyoruz. Bence QTalo dışında da başka birleştirme araçları için yeterince alan var.

Daha fazlasına ihtiyacımız var çünkü verimlilik, her şeyin birlikte çalışmasıyla ilgilidir. Diğer tüm araçların yanında konumlanarak bu sürekli ekranlar arasında gidip gelme işini ortadan kaldırıyor. Her yerdeki lisans dağınıklığını azaltıyor çünkü buna gerçekten yalnızca proje yöneticilerinin ihtiyacı var ve zaman tasarrufuyla kendi maliyetini karşılıyor.

Mühendislerle çalışanların çoğunun bildiği bir şey var: Mühendislik sürecinde biriken teknik borç kavramı. Operasyonel borç da var. Her araç eklediğimizde, başka bir ekip yeni bir araç kullandığında operasyonel borca katkıda bulunuyoruz. Bu birleştirme çalışması, iletişim kanallarımızı odaklayabilmemiz için operasyonel borcu azaltmamıza yardımcı oluyor.

Amaç bu. Dünyanın QTalo'ya ve birleştirme yapan diğer araçlara ihtiyaç duymasının nedeni bu.

Galen Low: Operasyonel borç fikrini çok sevdim; gerçekten doğru. Ama tüm araçlarımızın her şeyi bitirecek tek bir büyük beyin aracında birleşmesi gerekmediğini kabul etmenizdeki açıklığı da seviyorum.

Her şeyi birbirine bağlamak gibi düşün. Bu bir ağ. Birbiriyle ilişkili önemli araçlarınızın aynı düğüme bağlandığından emin olmanız gerekiyor. Bu düğüm QTalo olabilir. Bu, her gün açtığınız tek yazılımın QTalo olduğu anlamına gelmez. Yalnızca kullandığınız yazılımlardan bazılarını stratejik olarak birbirine bağlayan bir düğüm olduğu anlamına gelir.

Çünkü söylediğin gibi, her yeni araç çıktığında onunla entegre olamayız. Belki Zapier ve Make bunu yapabilir ama o zaman bile her API'ye ayak uydurmaya çalışmak son derece yoğun bir süreç olmalı. Bunun yerine “Tamam, burada bu araçlar hakkında bir karar verdik,” diyorsunuz.

Çok fazla operasyonel borç edinmek istemiyoruz ama işimizi daha iyi yapabilmek için bu araçların birbirleriyle daha iyi konuşmasına ihtiyacımız var. Aksi hâlde, yapay zekânın gelip tüm idari işleri üstleneceği ve senin stratejik olacağın fikrinin genel avantajını köreltiyoruz. Şaka yapıyorum.

Kopyalayıp yapıştırıyorsun. Şu anda işleyişi biraz yem ve değiştirme taktiğine benziyor. QTalo için sırada ne olduğunu anlatabilir misin? Bu sorunu hangi yollarla çözmeye çalışıyorsunuz ve seni heyecanlandıran şeyler neler?

Devin Mahoney: Aslında inşa ettiğimiz komuta merkezi beni oldukça heyecanlandırıyor. Podcast'in başında da söyledin Galen; biz proje yöneticileriyiz ve proje yöneticileri için geliştiriyoruz. Bu da yalnızca proje yöneticilerinin ihtiyaç duyduğu şeylere odaklanmamızı sağlıyor.

Örneğin yapay zekâ destekli önceliklendirmemiz var. Bir proje yöneticisi olarak güne yeni başladın. Başka insanlar başka saat dilimlerinde çalıştı. Bugün neyin acil olduğunu bilmek istiyorsun. E-posta, sohbet ve destek talepleri arasında şu anda ilgilenmem gereken hangi sinyallere dikkat etmeliyim? Günüm bu. Özetlere ihtiyacım var çünkü çok şey oluyor ve her zaman her şeyden haberdar olamıyorum.

Tüm önemli gerçeklerin, sonraki adımların ve doğrudan kaynağa götürecek bağlantıların otomatik özetlerine ihtiyacım var. Birleşik aramaya ihtiyacım var. Galen, bu sabah tam anlamıyla başıma gelen bir şeyin ne sıklıkla olduğunu anlatamam: Biri bana bir şey gönderdi, onu bulmaya çalışıyordum ama bunun bir e-posta mı yoksa rastgele bir Slack kanalı mı olduğunu bilmiyordum.

Birleşik arama beni kurtardı çünkü tüm bilgilerim her yere dağılmış durumda. İş akışı kontrol listelerine ihtiyacım var. Proje yöneticileri, bir bildirim aldığımızda bunun çok fazla iş anlamına geldiğini bilir. Normal bir insan e-posta alır, “Tamam, yanıt vereceğim,” der ve işini bitirir. Bir proje yöneticisi e-posta aldığında beş ila yedi farklı şey yapması gerekir.

Bu gerçekten çok fazla iş ve hiç kimse bunun değerini bilmiyor. İş akışı kontrol listeleri, görevlerden oluşan bir liste hazırlamanıza olanak tanıyor. Hayatınız biraz zor çünkü yedi şeyi yapmak zorundasınız; ama en azından bu yedi şeyi sıralayabilir ve listenizde işaretleyebilirsiniz. Böylece o e-postadan sonunda kurtulabilirsiniz.

Onu dünyanızdan çıkarabilirsiniz. Biz de tüm zaman çizelgesini, dosyaları ve kararları içeren bağlamı sağlıyoruz. Böylece proje yöneticileri hızla konuya hâkim olabilir. Bağlama geçmek için bütün bu uygulamalarda kaydırma yapmanız gerekmiyor. Komuta merkezimizin yaptığı tam olarak bu.

Proje yöneticisine odaklanıyor; sizi içeri alıyor, bundan sonra yapmanız gereken şeyleri söylüyor ve sizi diğer uygulamalarda yaptığınız işe geri gönderiyor.

Galen Low: Buna bayıldım. Evet, çok tanıdık. Araçlardaki arama geçmişime bakarsanız aynı aramanın tekrarlandığını görürsünüz. “Bu neredeydi? Nerede söylenmişti?” diye soruyorum ve bulmak için aynı anahtar kelimeyi birden fazla araçta arıyorum. Bu gerçekten heyecan verici görünüyor. Yaptığın işi çok seviyorum.

Devin, bu sohbet için çok teşekkürler. Yapay zekâ, yapay zekâ karmaşamız, yapay zekânın kullanılabilirliği ve geleceği hakkındaki bakış açını dinlemek çok eğlenceliydi.

Devin Mahoney: Teşekkürler Galen. Seninle konuşmak bir zevkti.

Galen Low: Pekâlâ arkadaşlar, işte böyle. Her zaman olduğu gibi, binden fazla benzer düşüncedeki proje yönetimi savunucusuyla sohbete katılmak isterseniz topluluğumuza katılın! Daha fazla bilgi edinmek için thedpm.com/membership adresine gidin. Bugün duyduklarınızı beğendiyseniz lütfen abone olun ve thedigitalprojectmanager.com. üzerinden iletişimde kalın.

Bir sonraki bölüme kadar, dinlediğiniz için teşekkürler!