Zapier’in Modern Proje Yönetimi İçin Planı

Galen Low: İş piyasasının çalkantılı olduğu bir dönemde, kuruluşların yapay zekâ destekli otomasyona odaklanması acımasızca mı, yoksa aslında iyi niyetli bir yaklaşım mı?

Wade Foster: Bana göre yapılabilecek en iyi niyetli şey bu. Yapay zekâ çok çeşitli görevlerde bana yardımcı olma konusunda oldukça başarılı. Yapay zekâ karmaşık sürecin ortasında yardımcı olabilir, ancak işi devralmaz. İş hâlâ iştir.

Galen Low: 2030’a doğru baktığımızda, Zapier gibi teknoloji şirketleri proje tesliminden sorumlu roller için ne tür beceriler ve yeterlilikler arayacak?

Wade Foster: Var olan sorunları belirleme ve olağanüstü değerli fikirler üretme becerinizin önemli olduğunu söylerim. İkinci konu, benim yargı ve zevk olarak adlandıracağım şey. Üçüncüsü ise tüm bu sistemleri nasıl koordine ettiğiniz. İşte karmaşık sürecin ortası bu.

Galen Low: Aracı yapay zekâ ve akıllı otomasyon için belki de aşmamamız gereken bir eşik olduğuna inanıyor musun?

Wade Foster: Bir üst sınır olduğundan emin değilim. İnsan yaratıcılığının kullanılmayan potansiyeli hâlâ çok büyük. Bir insanın üretebileceği yaratıcı çıktı miktarı muazzam. Dünyanın farklı olacağını düşünüyorum, ancak bu distopik bakış açısının gerçeği yansıttığını düşünmüyorum. Muhtemelen bugüne çok benzeyecek, sadece daha fazlası olacak.

Galen Low: The Digital Project Manager podcast’ine hoş geldiniz — yapay zekâ çağında teslimat liderlerinin daha akıllı çalışmasına, daha sorunsuz teslimat yapmasına ve ekiplerine güvenle liderlik etmesine yardımcı olan program. Ben Galen’ım ve her hafta gerçek dünyadan stratejileri, yükselen trendleri, kanıtlanmış çerçeveleri ve proje cephelerinden zaman zaman savaş hikâyelerini ele alıyoruz. İster büyük dönüşüm projelerini yönetiyor, ister yapay zekâ iş akışlarını düzenliyor, isterse kaosu kontrol altında tutmaya çalışıyor olun, doğru yerdesiniz. Hadi başlayalım.

Bugün, yapay zekâ destekli otomasyonun proje teslimatındaki rolünü ve bunun, yalın ekiplerin resmî proje yönetiminden veba gibi kaçmasına neden olan hantal proje yönetimi uygulamalarını azaltmanın anahtarı olup olamayacağını konuşuyoruz.

Bugünkü konuğum, muhtemelen adını duyduğunuz küçük bir şirket olan Zapier’in kurucu ortağı ve CEO’su Wade Foster. Wade, yaklaşık 20 yıl önce finansal hizmetler alanındaki stajını bıraktı, kod yazmayı öğrendi ve birkaç arkadaşıyla birlikte uygulamaların birbirleriyle iletişim kurmasını ve aralarında otomatik iş akışları oluşturulmasını kolaylaştıran bir ürün geliştirdi.

Bugün Zapier, 8.000’den fazla uygulama arasında ekipleri, araçları, yapay zekâyı ve aracıları birbirine bağlayarak kritik iş akışlarını esneklik, ölçeklenebilirlik ve kontrol ile otomatikleştiren, en kapsamlı bağlantılı yapay zekâ orkestrasyon platformudur.

Wade, bugün burada olduğun için teşekkürler.

Wade Foster: Beni davet ettiğin için teşekkürler, Galen.

Galen Low: Öncelikle Wade, burada olman gerçekten büyük bir onur. Hikâyelerini ve içgörülerini bu kadar şeffaf biçimde paylaşarak hepimizin bunlardan öğrenmesini sağladığın için sana teşekkür etmek istiyorum.

Sana sormak istediğim çok şey var ve sohbet boyunca biraz farklı yönlere sapıp tekrar geri dönmeyi umuyorum. Ancak bugün için çizdiğim yol haritası şöyle: Öncelikle topluluğumdaki insanların fikrini merak ettiği büyük ve önemli bir soruya ilişkin görüşünü alarak zemini hazırlamak istiyorum. Ardından üç konuyu açmak istiyorum.

İlk olarak, Zapier’in ilk kurulduğu döneme kıyasla günümüzün yapay zekâya takıntılı bağlamında otomasyonun nesi farklı, bunu konuşmak istiyorum. Daha sonra Zapier’de proje yönetiminin nasıl göründüğünü ve Zapier’in kendi ürünlerini kullanarak hafif proje yönetimi süreçlerine nasıl ulaştığını incelemek istiyorum.

Son olarak, bir zanaat olarak proje yönetiminin geleceğine ve yapay zekâ destekli otomasyona daha derinlemesine ilerlerken proje yöneticimizin rolünün nasıl dönüşeceğine ilişkin bakış açını almak istiyorum. Bu sana nasıl geliyor?

Wade Foster: Harika. Hadi yapalım.

Galen Low: Hadi yapalım. Büyük ve çetrefilli bir soruyla başlamak istedim.

Doğrudan konuya gireceğim. İçinde bulunduğum çevrelerde, proje yönetimi söz konusu olduğunda yapay zekâ destekli otomasyon fikriyle tuhaf bir sevgi-nefret ilişkisi var. Bir yandan akıllı otomasyon işin sıkıcı idari kısmının büyük bölümünü ortadan kaldırıyor; diğer yandan tüm işleri devralma tehdidi oluşturuyor ve proje yönetiminin tamamen otomatikleştirilebileceği algısını yaratıyor.

Büyük ve çetrefilli sorum şu: Kitlesel işten çıkarmaların ve uzun, zorlu iş arama süreçlerinin normal hâle geldiği bir dönemde, kuruluşların yapay zekâ öncülüğündeki otomasyona odaklanması acımasızca mı? Yoksa aslında iyi niyetli bir yaklaşım mı?

Wade Foster: Bana göre yapılabilecek en iyi niyetli şey bu. Teknolojiyle çalışıp klavyenin başına geçtiğinizde, yapay zekâ etrafında bir mistisizm olduğunu görüyorsunuz.

Ancak onu kullanmaya başladığınızda bu mistisizm ortadan kalkıyor. Geriye, teknolojinin nerede olağanüstü, zaman kazandırıcı ve yaratıcılığı teşvik edici olduğuna dair çok daha pratik bir anlayış kalıyor. Aynı zamanda sınırlılıklarını, nerelerde iyi olmadığını ve insanın hangi rolü üstlendiğini de görüyorsunuz. Süreç içinde fark ettiğim şey şu: Yapay zekâ, bir projenin teslimat sürecinin neredeyse her aşamasında çok çeşitli görevlerde bana yardımcı olma konusunda oldukça başarılı, fakat hâlâ işimi devralmıyor.

Benim işim yapılan görevden ibaret değil. Benim işim sorunları anlamak, çözülmesi gereken doğru sorunların hangileri olduğunu belirlemek ve ardından ürettiğimiz çıktıyı değerlendirmek. Ürün iyi mi? Pazarlama iyi mi? Bu konularda doğru yargıya sahip olmak. Yapay zekâ tüm bunların karmaşık orta bölümünde yardımcı olabilir.

Hatta bu karmaşık orta bölümde büyük ölçüde yardımcı oluyor, ancak işi devralmıyor. İş hâlâ iştir. Bu sorunları çözmeniz yine gerekiyor. Yapay zekâyı gerçekten benimseyen herkesin kısa sürede daha fazla üretmeye, daha iyi işler yapmaya ve yapay zekânın nereye taşınabileceğine ilişkin daha fazla fikir geliştirmeye başladığını düşünüyorum.

İnsanlığın korku ve kıtlıkla hareket eden doğal tepkisini anlıyorum. Bunun doğal olduğunu düşünüyorum; çünkü “bu olduğunda ne olacak?” sorusunu düşünmek bizim için daha kolay. Ancak herhangi bir teknolojinin gerçeği genellikle yok ettiğinden çok daha fazlasını yaratmasıdır. Yapay zekâ için de aynı durumun geçerli olacağını düşünüyorum.

Galen Low: Geliştiriciler ve kod yazarları arasındaki bazı düşünce akımlarına yöneldim. Yarattığınız değerin ne kadar hızlı yazabildiğiniz olduğunu düşünüyorsanız, muhtemelen rolünüzün özünü kaçırıyorsunuz. Proje yönetiminde de aynı şeylerin çoğunun geçerli olduğunu düşünüyorum. Pek çok kişi, yapay zekâ not tutucunun artık toplantı notlarını aldığını görünce kaygılanıyor.

“Yaptığım tek şeyin bu olduğunu düşünenler beni kovacak.” Yalan söylemeyeceğim, bazı şeyler gerçekten böyle. Rol bazen bu şekilde görülüyor. Ancak aslında bunun daha fazlasını yaratacak genişlemeci bir bakış açısı olmasını seviyorum.

Wade Foster: İş toplantıda oturup not almak mıydı?

Bu hiçbir zaman işin kendisi değildi. Katılıyorum. İş, oturup konuşmaları yazıya geçirmek değil, sorunları çözmekti. Dolayısıyla işiniz gerçekten bu kadar dar kapsamlıysa, korkuyu biraz daha iyi anlayabilirim. Ancak kuruluşlara baktığımda çoğu insanın işinin tamamı bu değil. Bu, zaman zaman yaptıkları bir görev ve genellikle de yapmaktan özellikle hoşlanmadıkları bir görev.

Üstelik bunu özellikle iyi de yapmıyorlar. Bu görevde yapay zekâdan yardım almak harika, çünkü artık zihninizi işinizin asıl parçası olan konulara ayırabiliyorsunuz.

Galen Low: Daha önce söylediğin bir şeye dönersek, insanları gerçekten kullanmaya başlattığınızda neye yaradığının ve neye yaramadığının gerçeği ortaya çıkıyor.

Her kuruluşun her seviyesinde, “Aslında denemedik ama bunu yaptığı yazıyor, o hâlde bütün ekibi işten çıkarabiliriz” ya da “Sanırım işsiz kalacağım” gibi düşünceler var.

Ancak kullanmaya başladığınızda bunun bir ortaklık olduğunu fark ediyorsunuz. İyi olduğu bazı işleri üstleniyor, iyi olmadığı bazı işleri geride bırakıyor. İş gücünün bir anda tamamen yapay zekâya dönüşmesi ve aracılardan oluşan ekiplerin ortalıkta dolaşması gerekmiyor. Bu hâlâ bir iş birliği. Hâlâ bizi ileri taşıyor.

Wade Foster: Kesinlikle. Bir örnek vereyim. Şu anda çalışanlarımızı yılda bir kez yüz yüze bir araya getirdiğimiz Zapier Zirvesi yaklaşıyor. Genellikle dağınık bir ekibiz ve zirvenin bir parçası olarak açılış konuşması yapıyorum. Bu, tüm şirketin aynı anda aynı odada bulunduğu tek zaman.

Bu nedenle iyi bir iş çıkarmak istiyorum. Geçmişte, yapay zekâ olmadan önce, anlatacağım hikâyeyi düşünmek, anekdotlar, veriler ve örnekler toplamak için oturup çalışmam gerekiyordu. Bu görevin yaratıcı kısmı, yani hikâyeyi oluşturmak eğlenceliydi.

Ancak bazı bölümleri oldukça sıkıcıydı. Bir konu için iyi bir örneğim, veri kaynağım ya da başka bir şeyim olmadığını fark ediyordum. Ayrıca her konuşmada, boş sayfa sorunu vardır. Ne hakkında konuşmak istediğinize dair belirsiz bir fikriniz olur, ancak henüz bunu bir taslak hâline getirmemişsinizdir.

Son iki gündür Claude ile oturup beyin fırtınası oturumları yapıyorum. Ona, “Seninle bir saatlik bir oturum yapacağım. Bana sırayla sorular sormanı istiyorum. Aklımda karmaşık bir fikir var. Sonunda bir açılış konuşmamız olacak; bu konu üzerinde düşünmeme yardımcı ol” diyorum.

Sonuç olarak bu açılış konuşmasını harika hâle getirmek için aslında daha fazla zaman ve çaba harcıyorum. Çünkü yanımda bu konularda yardımcı olan, benimle sürekli fikir alışverişi yapan harika bir asistan var. Sürecin bazı aşamalarında ona, “Slack’te araştır. Coda’da araştır. İnternette araştır; bu noktayı çok daha iyi anlatmama yardımcı olacak alıntıları, örnekleri ve verileri bul” diyebiliyorum.

Fikirler üzerine karşılıklı çalışabiliyorum. Sonuç, insanların inanmakta zorlanabileceği bir şey: Bu zirvenin açılış konuşmasını tasarlamaya geçmişte yaptığım konuşmalardan daha fazla zaman ayıracağım.

Dolayısıyla yapay zekâ burada harcanan zamanı azaltmıyor; tam tersine artırıyor. Ancak ortaya çıkan kalitenin çok daha yüksek olacağını düşünüyorum. Yazma eylemi de çok daha keyifli, çünkü geçmişte süreçte takılıp “Bu kadarı yeterli” dediğim noktalarda artık benimle fikir alışverişi yapan hevesli bir düşünce ortağım var.

Bu yalnızca bir örnek. Yapay zekâyı gerçekten kullandığınızda, onun nelerde iyi olduğunu, nelerde iyi olmadığını ve onu hangi işler için kullanacağınızı çok daha geniş bir perspektifle anlamaya başlıyorsunuz.

Bu araçlara yönelik talep çok büyük olacak, çünkü insanlığın yaratıcı potansiyeli insanların düşündüğünden çok daha geniş.

Galen Low: Bu iki açı hoşuma gidiyor: kalite ve keyif. “Bunu olabildiğince iyi hâle nasıl getirebilirim?” sorusuna odaklanabiliyorsunuz.

Bence kendini yaratıcı olarak gören pek çok kişi böyle düşünüyor. Belki de herkes için durum böyle. Bir şey aslında hiçbir zaman tamamen bitmiş olmuyor; yalnızca artık ona bakamayıp “Yeterince iyi” diyorsunuz ve uzaklaşıyorsunuz. Yapay zekâ bunun ötesine geçmenizi sağlayabilir. Daha fazla eğlenebilir ve sürecin tadını çıkarabilirsiniz.

Daha az zaman harcamadın. Daha fazla zaman harcadın.

Wade Foster: Aslında süreçte birden fazla konu üzerinde aynı anda çalıştığım bir noktaya geldim. Başlangıçta çok düzenliydim, ancak sonra karmaşık orta bölüme girdim. Claude bir görevi tamamlamıştı ve durup şöyle demem gerekti: “Tamam, bu konuşmayı araştırırken dokuz farklı şey yaptık. Kafam karıştı; merkeze dönmemiz gerekiyor.”

“Şunu yaptığımızı hatırlıyorum, bunu yaptığımızı hatırlıyorum, şu veri kaynaklarını bulduğumuzu hatırlıyorum. Bir sonraki adımın ne olduğuna dair belirsiz bir fikrimiz var. Buna yeniden alışmama yardım et. Ayrıca oturumum bitti; yarın tekrar döneceğim için bunları iyi şekilde belgelemeni istiyorum. Yarın başlamama yardımcı olacak bazı ipuçları bırak.”

Yapay zekânın yardımı olmadan bunu yapmazdınız. Oradan uzaklaşır, ertesi gün geri döner ve ilk göreviniz “Dün ne yapıyordum? Nerede kalmıştım?” sorularının yanıtını bulmaya çalışmak olurdu.

Şimdi ise kaldığım yere geri dönmemi kolaylaştıracak güzel bir ipuçları dizini ve tüm bu bilgiler elimde olacak.

Galen Low: Pek çok kişinin düşünce ortağı iş akışını küçümsediğini düşünüyorum. Ben de yolculuğumun henüz başındayım. Hâlâ klavyenin başında bir sohbet başlatıp bitiriyor, sonra da “Tamam, işim bitti” diyorum. Bir şeyler öğretiyorum ama henüz “Yarın görüşürüz” aşamasında değilim. Senin “gidip bir şeyler yapabilir misin?” yaklaşımını gerçekten beğendim.

Wade Foster: Evet. “Teşekkürler, iyi bir oturumdu. Bir dahaki sefere görüşürüz” demeye başladım. Neredeyse bir terapistle konuşuyormuşum gibi hissettiriyor.

Galen Low: Bunun herhangi bir rolü nasıl değiştirdiğine dair gerçekten iyi bir bakış açısı sunduğunu düşünüyorum. Kalite ve keyif de buna dâhil. Pek çok işletme bunu ölçmekte zorlanacak, ancak performans, değer ve benzeri alanlarda başka şekillerde ortaya çıkacaktır.

Wade Foster: Kalite.

Galen Low: İşte bu. Biraz uzaklaşıp yalnızca sohbet ortağı meselesi değil, otomasyon dünyasına girebilir miyiz? Aracılar, akıllı iş akışları, MCP ve tüm bu uygulamaları ve teknolojileri birbirine bağlamak gibi konulara değinmek istiyorum.

Bana göre hiçbir şüphe yok: Yapay zekâ çalışma biçimimizi değiştiriyor. Ancak teknik becerilerimizden beklenenleri ve stratejik iş anlayışımızı da değiştiriyor. Konuya daha geniş açıdan bakabilme ve sohbeti daha üst bir seviyeye taşıyabilme becerimizi etkiliyor.

Bu yalnızca proje yöneticilerini kapsamıyor; çok daha geniş bir alana yayılıyor. Zapier’in yapay zekânın her şeyi değiştirdiğini hızlı biçimde fark ettiğini görüyorum. Artık Zapier Agents ve Zapier MCP gibi ürünleriniz var. Çok sayıda aracın bulunduğu bir dünyada uygulamaları birbirine bağlama konusunda Zapier’i hâlâ ön saflarda tutuyor.

Elbette otomasyonun en saf biçimi yeni değil. Özellikle Zapier, on yılı aşkın süredir hizmet olarak kodsuz otomasyon sunuyor.

Geçmişteki yaklaşık 15 yıllık kodsuz iş akışı otomasyonu sürecinde karşılaştığın ve insanların bugün hâlâ çözmekte zorlandığı bir sorun ne? O zaman bu sorunu çözme biçimin, bugün önerdiğin yaklaşımdan farklı mı?

Wade Foster: Sürekliliğini koruyan bazı sorunlar var. Aklıma hemen ilham konusu geliyor.

Yapay zekâyı hayatının, işinin ve diğer alanların her yönünde kullanan bazı insanlar var. Onlarla konuştuğunuzda bunun devrim niteliğinde olduğunu ve işe yaklaşımlarını tamamen değiştirdiğini söylerler. Yelpazenin diğer ucunda ise “Fena değil; bu gece bir tarif bulmama yardım etti, çocuğuma komik bir hikâye anlattı ama büyük olayın ne olduğunu anlamıyorum” diyen biri olabilir.

Bu iki kişi ve aradaki insanlar arasında zaman geçirdiğimde, farkın çoğu zaman yapay zekâyı yoğun biçimde kullanan kişilerin yaratıcı çıktısının çok daha yüksek olması olduğunu görüyorum.

Bu kişiler genellikle yapay zekâyı yaratıcı bir düşünce ortağı olarak kullanmayı ve daha fazla fikir üretmesine yardımcı olmasını öğrenmiş oluyor. Yeni başlayan kişi ise takılıp kalıyor: “Bunu ne için kullanacağımı bile bilmiyorum. Günlük hayatımda hangi sorunları yaşıyorum? Nereye bakmalıyım?”

Bunun normal olduğunu düşünüyorum. Ancak büyük fırsat şu: Zapier olarak, topluluk olarak ve girişimciler olarak insanların bu yelpazede ilerlemesine nasıl yardımcı olabiliriz? Bu, yapay zekâdan önce de var olan bir sorundu.

Yapay zekâ dönüşümünden sorumlu liderlerle konuştuğunuzda bunu görüyorsunuz. Genellikle benzer bir planları olur: İş gücüne “Yapay zekâ için hangi fikirleriniz var?” diye sorarlar. Çoğu zaman fikirlerden oluşan uzun bir listeyle geri dönerler.

Komik olan şu ki, neredeyse her zaman aldıkları yanıtların onda dokuzu yapay zekâ gerektirmez. Bunlar zaten yapılabilecek geleneksel otomasyonlar, geleneksel iş akışları ve benzeri uygulamalardır. Bu da insanların burada gerçekten neyin mümkün olduğunu ve ne inşa edebileceklerini düşünürken ne kadar takılıp kaldığını gösteriyor.

Galen Low: Olasılıkların sanatı. Zapier’le ilk tanıştığımda benim de engelim buydu. Yapay zekâdan önce uygulama programlama arayüzlerini birbirine bağlamak gerekiyordu ve ben çok teknik biri değilim. Bir araçta hangi erişim noktalarına sahip olabileceğimi ve otomatikleştirmek isteyebileceğim iş akışlarını biliyorum, ancak olasılıkları anlamak zor.

İlham konusu gerçekten ilginç. Araçları çok kullanan insanların bir bakıma başarısız olmayı kabullendiğini görüyorum. Bu, fikrin çalışmaması anlamında başarısızlık değil; denemek istediğiniz fikre artık ihtiyacınız olmadığını veya tam olarak istediğiniz şey olmadığını fark edip devam etmek anlamında başarısızlık.

Diğer tarafta ise “Bununla ne yapabilirim?” felci var. Ben de buna yakınım. Telefonumda on yıl boyunca IFTTT uygulaması vardı. Yağmur yağıyorsa şemsiye almam için hatırlatıcı kurabileceğimi düşünüyordum, ama hiçbir zaman bir şey oluşturmadım. Hatta hesap açıp açmadığımı bile bilmiyorum.

Fikirlerim ya da fikirlerimi hayata geçirmek için zaman ayıracak güvenim yoktu. Bu, çok önemli bir nokta. Zapier gerçekten dönüştürücü oldu. Artık yapay zekâ platformları ve büyük dil modelleri birbirine bağlı.

Verilerinin nereye aktığı konusunda endişeli olan ve tüm bu araçları birbirine bağlamak istemeyen kişiler için iş akışlarına güvenlik sınırları ekleme konusunda ne düşünüyorsun? Zapier bu konuyu nasıl ele alıyor?

Wade Foster: Zapier gibi bir araç kullanmanın güzel tarafı, verilerinizin nereye gittiği üzerinde tam kontrole sahip olmanızdır. Araçları kimlik doğrulaması yapılmış veri kaynaklarına bağlarsınız. Örneğin bir elektronik tablodaki veriyi Salesforce’a, Salesforce’taki veriyi de e-posta bülteni aracına aktarmaya siz karar verirsiniz. Tüm bunları önceden siz tanımlarsınız.

Yapay zekânın bu iş akışlarını kontrol etmesine izin vermeye başladığınızda, deneyimli kullanıcıların uyguladığını gördüğüm akıllı bir yöntem daha var. Genellikle yapay zekâdan bir karar vermesini veya bir şey üretmesini istersiniz: e-posta yazmak, mesaj oluşturmak ve benzeri.

Çoğu zaman süreçte insanın bulunduğu bir adım eklerler. “Bu zincirin bu noktaya kadarki tamamını otomatikleştirebilirsin. Ancak burada devreye girmek, işi incelemek ve ‘Tamam, yeterince iyi; gönder’ kararını vermek istiyorum” derler.

Bence gelecekte, bu sistemleri doğru şekilde kurarsanız zaman içinde insanı süreçten giderek daha fazla çıkarabileceğiniz bir dünyaya ilerleyeceğiz. Ancak insanı yüzde yüz devreden çıkaracağımızı düşünmüyorum. Bunun yerine, üretim tesislerinin çalışma biçimine benzeyen bir yapı oluşacağını düşünüyorum.

Üretim tesislerinde kalite kontrol aralıkları vardır ve kalite standardını karşılayıp karşılamadıklarını anlamak için istatistikleri kullanırlar. Genellikle üretim hattından rastgele ürünler seçip incelerler. Bir veya iki ürün iyi görünüyorsa, sonraki yüz ürünün kabul edilebilir kalite aralığında olacağını istatistiksel olarak kanıtlayabilirler.

Üretim ölçeğindeki yapay zekâ hatlarında da giderek daha fazla bunun ortaya çıktığını göreceğiz. İnsanları süreçten çıkarıp, belirlediğimiz istatistiksel kalite standardı içinde kaldığımızdan emin olmak için insan denetiminin ne sıklıkta gerektiğini istatistiklerle belirleyebileceğiz.

Galen Low: Konuyu buraya taşımandan memnun oldum. Otomasyon yeni değil; RPA ve üretimde yaptığımız bazı şeyler onlarca yıldır var. İnsanların her şeyin sürekli çalışan aracılardan oluşacağından ve insanların süreçten silineceğinden korktuğunu görüyorum.

Belki bu gerçekleşir, ancak yakın vadede bunun daha ihtiyatlı bir yaklaşım olduğunu düşünüyorum. Bu bir iş birliği ve sonraki aşamada yine gözetim gerektiren bir duruma dönüşecek. Sistem serbest kalıp dünyayı ele geçirmiyor. Nasıl çalıştığını izleyebiliriz; hatta bu en iyisi olabilir, çünkü çok hızlı çalışıyor.

Wade Foster: Evet, aksi hâlde verimlilik kazanımlarını elde edemezsiniz. Ayrıca bu kadar eğlenceli de olmaz.

Galen Low: Buradaki keyif ve işin neşesi temasını seviyorum. Pek çok insan otomasyonun işlerinin keyfini ve sonunda işlerini ellerinden almasından korkuyor. Oysa tam tersi olabilir.

Sıkıcı işleri otomatikleştirebilir, size gerçekten keyif veren bir şeyi otomatikleştirmemeyi seçebilirsiniz. Açılış konuşması örneğinde olduğu gibi, sizi tatmin eden bir işi yapmak aynı süreyi, hatta daha uzun bir süreyi alabilir. Bu da çalışma dünyasında, teknoloji dünyasında ve ekip ilişkilerinde değerli olabilir.

Zapier’in proje yönetimi sürecinin bazı bölümlerini otomatikleştirmek ve sadeleştirmek için yapay zekâyı nasıl kullandığı konusunda ekibimle yakın zamanda bir röportaj yaptın. Ekipleriniz kendi ürünlerini kullanarak hafif proje yönetimine ulaşmak için neler yapıyor? Neler otomatikleştirildi ve proje teslimatının hangi bölümleri özellikle otomatikleştirilmedi?

Wade Foster: Bunu yapalı yaklaşık altı ay oldu.

Galen Low: Evet, sanırım öyle.

Wade Foster: Dolayısıyla artık tamamen güncel olmayabilir. Bu alan hızlı ilerliyor. Şu anda bizim için önemli olan birkaç ilke var. Öncelikle Zapier’i bir kaideye koyup “Biz proje yönetiminin ustalarıyız, bizi takip edin; zirveyi fethettik” demem.

Ancak bazı şeyleri doğru yaptığımızı düşünüyorum. Projelerin, daha küçük tutulduklarında ve sürecin başından sonuna kadar daha az kişi tarafından sahiplenildiğinde daha iyi ilerlediğine inanıyorum. Projeyi yönetmek için büyük bir ek yüke ihtiyaç duyma olasılığınız azalıyor.

Küçük bir ekip özgürce çalışıp işi tamamlayabilir; koordinasyon azalır. Bu nedenle bir şirkette yapmaya çalıştığınız işi, mümkün olduğunca küçük ekiplerin özgürce çalışmasına izin verecek şekilde parçalara ayırmak istersiniz.

Her proje için bunu yapmak mümkün değil. Bazıları büyük ve işlevler arası görevlerdir. Bu durumda yapay zekâyı en fazla kullandığımız alanlardan biri ekipler arasındaki devirlerdir. Bir ekipten diğerine bağlam aktarmak istiyoruz.

Bir sistemin çıktısını özetleyebilir ve bunu başka bir ekibin kullandığı sisteme aktarabiliriz. Örneğin ürün geliştirme ekibi Jira’da, pazarlama ekibi ise Asana’da çalışıyorsa, bir iş kapatıldığında veya durumu değiştiğinde önemli olayları özetleyip ilgili bilgiyi diğer sisteme aktarabiliriz.

Bu, koordinasyon, devir ve ek yük sorunlarına yardımcı oluyor. Büyük ve işlevler arası projelerde çok zaman harcadığımız ikinci konu ise, projeye yalnızca dolaylı biçimde dâhil olan büyük gruplardan görevler istenmesi.

Şirketin her çalışanının küçük bir görevi tamamlaması gerektiğinde proje yöneticisinin işi çoğu zaman insanları sürekli uyarmaya dönüşüyor. Kimse bu rolü oynamaktan hoşlanmıyor. Ancak bu, uyarılar ve sistemler kurularak kolayca otomatikleştirilebilecek bir iş.

Sistemi, çalışanlara son tarihin yaklaştığını ve listede hâlâ eksik göründüklerini bildirecek şekilde kurabilirsiniz. Aynı uyarıları yöneticilerine de gönderebilirsiniz. Böylece yöneticiler kontrol listesine sahip olur ve otomatik sistemin işi tamamlamadığı noktada devreye girebilir.

Galen Low: Bir ajansda zaman çizelgeleri için bir uyarı botumuz vardı. İlk dönemlerdi; aslında bir iş akışı bile değildi. Teams’e otomatik bir hatırlatma gönderip “Zaman çizelgeleri, doldurun” diyordu.

Bu, proje yöneticilerinin çocuk bakıcısı ya da kedi çobanı gibi görülmesine yol açan, rolü değersizleştiren varsayımları güçlendiriyor. Oysa iş not almak ve insanları uyarmak değil; sorun çözmek.

Wade Foster: Akıllı ve yaratıcı bir proje yöneticisi şöyle düşünebilir: “Yapay zekâyla bu uyarıları eğlenceli hâle getirebilirim.” Sadece “Bu hafta zaman çizelgenizi doldurmanız gerekiyor. Sürecimizin verimli işlemesine katkınız için teşekkürler” demek yerine, bunu bir limerik tarzında yazmasını veya komik bir görsel eklemesini isteyebilirsiniz.

Geçmişte birlikte çalıştığınız ve bunu kişiliğinin gücüyle doğal olarak yapan bir proje yöneticisi mutlaka vardır. Ben o kişi değilim, ancak öyle olmak isterdim. Yapay zekânın yardımıyla bunu taklit edebilir ve makul bir iş çıkarabilirim.

Yapay zekânın eğlenceli tarafı yalnızca verimlilik değildir; bu işlere katabileceğiniz kalitedir. Küçük bir ekipte ve küçük bir projede bunu yapmak mümkün olabilir. Ancak 120 kişiye özel hazırlanmış, limerik biçiminde not göndermeniz gerekiyorsa bunu elle yapamazsınız.

Galen Low: Bunu seviyorum, çünkü bazı insanlar bunu doğal olarak yapıyor. Mesajı, karşı tarafın gülümseyeceği veya keyif alacağı şekilde yazıyorlar. Ancak bu, “Bunu otomatikleştirmek istemiyorum; ilişkileri böyle kuruyorum” düşüncesine de yol açabilir.

Yapay zekâ burada küçük bir düşünce ortağı olabilir: “Bu limerik tarzını kullan. İç iletişimde bazen alaycı bir İngiliz stand-up komedyeni kişiliği kullanıyoruz; bu kişiliği benimse ve mesajı ekibin tercihlerine göre değiştir.” Böylece zaman çizelgesini doldurma hatırlatması ilişki kurmayı yok etmek yerine yeniden keyifli hâle gelebilir.

Wade Foster: Küçük ekiplerden bahsetmişken, ekiplerinizin çoğunun dağınık olduğunu söylemiştik. Bilgi aktarımı ve ekipler arasında bilgi paylaşımı önemli. Dağınık olmayan ekipler dezavantajlı mı? İletişimlerini dijitalleştirmedikleri için geride mi kalıyorlar?

Wade Foster: Yapay zekâdan gerçekten yararlanmak istiyorsanız, bilgiyi bir yerde metne dönüştürmeniz gerekiyor. Ses de kullanabilirsiniz, ancak sonunda onu yazıya dökmeniz gerekir. Büyük dil modelleri metinle çok iyi çalışır.

Bir ekip olarak işinizi belgelemek ve bilgileri herkese açık hâle getirmek, bu araçların bilgileri alıp işlemesine yardımcı olur. Bu, yapay zekâdan önce de içeride şeffaflığı varsayılan değer olarak benimsememizin nedenlerinden biriydi.

Yeni bir çalışan altı ay sonra ekibe katıldığında bir projenin ne olduğunu ve neden önemli olduğunu anlamaya çalışabilir. Dijital izleri takip ederek geçmiş bilgileri bulabilir.

Büyük dil modelini bu bilgilerin üzerine eklediğinizde bu, jet yakıtı gibi çalışıyor. Bir aracı tüm içerikleri taraması ve Zapier’de belirli bir sorunla karşılaşmış tüm müşterilerin bağlamını belirli bir formatta geri getirmesi için görevlendirebilirsiniz.

Bunun için kusursuz belgeler yazmanız gerekmez. Toplantılarınızı kaydetmeniz ve toplantı dökümlerini saklamanız yeterli olabilir. Önemli olan bilgilerin bir biçimde var olmasıdır; böylece sistem sizin için çalışabilir.

Galen Low: Belgeleme kelimesi insanları korkutuyor; kendi başına bile sıkıcı görünüyor. Aslında söylediğimiz şey, birinin veya büyük dil modeli gibi bir sistemin üzerinde çalışabilmesi için konuşmaların metne dökülmesi.

Ancak insanların bunu yapmakta kendilerini güvende hissetmediğini görüyorum. Zapier’de insanları bilgileri açıkça paylaşmaya, toplantıları kaydetmeye ve bunları herkese açık kanallara koymaya nasıl alıştırdınız?

Wade Foster: Bunu kültürel alışkanlıklar, standartlar ve benzeri uygulamalarla yapıyoruz. Uzun süredir varsayılan olarak şeffaflık değerini benimsiyoruz. Birisi bana özel mesaj gönderdiğinde “Bunu şu kanala taşıyabilir miyiz?” diye soruyorum.

Bu küçük yönlendirmeler zamanla çalışma biçimimizi güçlendiriyor. Asistanım Courtney, geçen yıl Slack’in mesajların ne kadarının özel mesajlara, ne kadarının kanallara gittiğine ilişkin analiz sunduğunu fark etti.

Bunun üzerine bunu hem hesap verebilirlik sağlayacak hem de eğlenceli hâle getirecek bir yöntem buldu: Bir liderlik tablosu oluşturdu. Yönetici ekibi için ayda bir, herkesin o ayki durumunu gösteren tabloyu yayımlıyor.

Yönetici ekibimizde ilk üç kişi yüzde 60’ın üzerindeydi ve herkes yüzde 50’nin üzerinde, yani iletişimin yarısından fazlası herkese açık kanallarda gerçekleşiyordu. Bazı aylarda en yüksek oranların yüzde 80’e yaklaştığı da oldu.

Çoğu şeyi herkese açık biçimde yürütmek gerçekten mümkün. Normal bir şeffaflık düzeyine sahip bir ekipseniz, mesajlarınızın yüzde 50’sinden fazlasını herkese açık kanallara taşımayı denemelisiniz.

Galen Low: İnsanların sosyal canlılar olduğunu söylüyoruz, ancak o kadar da sosyal değiliz. Bazen herkese açık olmayan bir mesaj göndermeniz gerekir. Yüzde 100 şeffaflık gerçekçi değil.

Wade Foster: Bu nedenle buna “varsayılan olarak şeffaflık” diyoruz. Her zaman gizli kalması gereken konular olacaktır. Performans sorunları gibi çalışan ilişkileri meselelerini herkese açık bir kanala taşımazsınız. Şirketiniz gizli bir satın alma üzerinde çalışıyor olabilir.

Ancak çoğu şeyin insanların düşündüğünden daha fazla şekilde herkese açık olmaktan yararlanabileceğini görüyorum. Bir kez bu alışkanlığı oluşturduğunuzda korku ortadan kalkıyor. Kötü şeyler hakkında da herkese açık konuşabiliyorum. Herkes bunun hakkında konuştuğunda bu normalleşiyor; sorunları çözme biçiminiz hâline geliyor.

Galen Low: Zapier’de insanlar şeffaf olmanın güvenli olduğunu deneyimlemiş gibi görünüyor.

Wade Foster: Herkese açık ortamlarda zor konuşmalar yapıyoruz. Geri bildirim ve eleştiri veriyorum. Ancak mesajların büyük çoğunluğu böyle bir deneyim yaşamıyor; çünkü her yerde olamam.

Bence mesele biraz da insanların sizin hakkınızda sandığınız kadar düşünmemesiyle ilgili. Bir etkinliğe giderken ne giyeceğinizi, fazla şık görünüp görünmediğinizi veya bir şakanın karşılık bulup bulmadığını düşünürsünüz. Oysa terapistiniz muhtemelen insanların sizin hakkınızda o kadar da düşünmediğini söyler.

İnsanlar kendi dünyalarını düşünmekle o kadar meşgul ki, bu durum daha fazla bilgiyi herkese açık şekilde paylaşmamızı engelliyor. Küçük bir şeyin kusursuz olmayacağından korktuğunuz için paylaşabileceğiniz pek çok faydayı geri tutuyorsunuz.

Galen Low: Bu, konuyu görmenin harika bir yolu. Küçük korkunun üstesinden gelerek işleri daha iyi hâle getirebilirsiniz. Muhtemelen içsel kaygınızın düşündüğü kadar yoğun biçimde incelenmeyecek ve birilerine fayda sağlayacaktır.

2030’a baktığımızda, proje teslimatından sorumlu roller için Zapier gibi teknoloji şirketleri ne tür beceriler ve yeterlilikler arayacak? Bu rol hâlâ proje yöneticisi unvanını taşıyacak mı?

Wade Foster: Şu anda değer kazanan iki, belki üç beceri olduğunu düşünüyorum. Birincisi, var olan sorunları veya çözebileceğiniz fırsatları belirleme ve fikir üretme becerisi. Bu olağanüstü değerli, çünkü yapay zekâ sistemleri pasif durumdadır; yönlendirmeye ihtiyaç duyarlar.

Bir şeyi başlatmanız gerekir. “Üzerinde çalışmamız gereken bir konu var”, “Bunun bir sorun olduğunu fark ettim” veya “Bunu neden hiç çözemiyoruz?” diyen ve ardından bu konuda bir şey yapmaya karar veren kişiler değer kazanıyor. Bu, kıvılcımı çakan ve ateşi başlatan roldür.

İkinci önemli konu yargı ve zevktir. Yapay zekâ araçları artık çok fazla çıktı üretebiliyor. Hepimiz yapay zekâ çöplüğü kavramını duyduk. Çok fazla şeyi, fazla düşünmeden ve yeterli özen göstermeden üretmekten söz ediyoruz.

Gerçekten neyin harika olduğunu bilen kişinin değeri artıyor. Harika bir filmin, yazılım ürününün, müziğin, sanat eserinin veya görselin nasıl oluşturulacağını bilmek; iyi bir zevke ve yargıya sahip olmak hâlâ çok önemli.

Üçüncü konu ise en fazla değişim geçiren alan: Tüm bu sistemleri nasıl koordine ediyorsunuz? İstemleri birbirine bağlamak ve araçları kullanmak karmaşık sürecin ortasında yer alıyor.

Bu alan çok hızlı ilerliyor. İyi sistem düşünürleri, sorunları parçalara ayırabilen ve trendleri takip ederek sınırları zorlayabilen kişilere ihtiyaç var. İlk iki beceri daha temel nitelikte. Steven Spielberg’in her zaman iyi bir yönetmen olacağını düşünüyorum, çünkü güçlü bir zevke sahip. Onu Taş Devri’ne veya bin yıl sonrasına götürseniz bile yine harika işler yapar.

Galen Low: Buna katılıyorum. Özgeçmişinize “fikirleri fark etme ve iyi zevk sahibi olma konusunda iyiyim” yazmak kolay değil. Ancak bence denge önemli.

Bugün pek çok proje yöneticisi sistem mimarı, sistem mühendisi veya uygulama geliştiricisi olmak zorunda olduğunu düşünüyor. Diğerleri ise insan becerilerine odaklanmaları ve değerlerini bu şekilde göstermeleri gerektiğine inanıyor.

Oysa çizdiğin tablo ikisini de kapsıyor: Sorunları görebilmek, yaratıcı olmak ve bunları çözmeye ilişkin fikirler üretebilmek. Daha önce konuştuğumuz ilham meselesi burada da var. Ardından kalite ve kaliteye nasıl ulaşılacağı geliyor.

Açılış konuşmanı düşününce, daha az zaman harcayıp yapay zekâ çöplüğü üretebilirdin. Ancak amacın bu değildi. Bazen bir işi yapmak daha uzun sürebilir, daha keyifli olabilir ve kalite daha yüksek olabilir. İş dünyasında ve teknoloji dünyasında bunun bir değeri var.

Teknik bir bileşen olarak gelişmeleri takip etmek de önemli, çünkü dünya çok hızlı değişiyor. Yapay zekâ her yere yerleşiyor. Otomasyonu görmezden gelemezsiniz; bu konuda yeterince bilgili olmanız gerekiyor. Sorunları kendiniz çözmekten de keyif alabilirsiniz. Sorunları belirleyebilir, çözebilir ve kaliteli bir çözümün ne olduğunu anlayacak zevke sahip olabilirsiniz.

Biraz felsefi bir noktaya gelerek bitirmek istiyorum. Otomasyondan, yapay zekâdan ve aracı yapay zekâdan bahsettik. Bir üst sınırı da ele aldık. Zapier’in bir şirket olarak ve senin kurucu ortaklardan biri olarak, aracı yapay zekâ ve akıllı otomasyon için aşmamamız gereken bir eşik olduğuna inanıyor musun? Ne kadar otomasyon fazladır ve oraya ulaştığımızı nasıl anlayacağız?

Wade Foster: Bu oldukça teorik bir soru. Bir üst sınır olduğundan emin değilim. İnsan yaratıcılığının kullanılmayan potansiyeli çok büyük. Hepimiz kendimizi sandığımızdan çok daha fazlasını yapabilecek durumdayız.

Bireysel ve kolektif araçlarımız çoğu zaman bizi geride tutuyor. Yapay zekânın ilk döneminde, bir insanın üretebildiği yaratıcı çıktının ne kadar büyük olduğunu görmeye başlıyoruz.

Bu teknolojiyi olağanüstü hızlarda benimseyen insanların üretkenliğine baktığınızda, bunun neden hepimiz için mümkün olmadığını soruyorsunuz. Bunu yalnızca ekonomik çıktıyı artırmak anlamında söylemiyorum. Oyunlar, sanat eserleri, eğlence ve insanların sevdiği şeyleri daha fazla ve daha benzersiz biçimlerde üretmek de buna dâhil.

İnsanların yaratıcı çıktılarını ortaya koymasını ne kadar çok sağlayabilirsek hepimiz için o kadar iyi olur. Bunun üst sınırını bilmiyorum. İnsanların tüm görevlerini makinelerin devralacağından endişe edenlerin kaygılarını paylaşmıyorum.

Satrançta insanlar açıkça makinelerden daha kötü. Uzun zamandır böyle. Yine de satranç her zamankinden daha popüler. Makinelerin insanlardan çok daha iyi olmasına rağmen insanların satranç oynamasını izlemeyi seviyoruz.

Dünyanın kesinlikle farklı olacağını düşünüyorum. Ancak bunun distopik bir dünya olacağını sanmıyorum. Ütopya da olmayacak. Muhtemelen bugüne çok benzeyecek, sadece daha fazlası olacak.

Galen Low: Genellikle uç noktaları düşünüyoruz, ancak insan yaratıcılığının da üst sınırı olmadığı için otomasyon ve yapay zekâ için bir üst sınır olmayabileceği fikrini seviyorum. Düşünecek veya yapacak şeylerimiz hiç tükenmeyecek.

Wade, bence bitirmek için iyi bir noktadayız. Bugün benimle zaman geçirdiğin için çok teşekkürler. Günlerce fikirlerini dinleyebilirim, ancak zamanına saygı göstermek ve seni burada rehin tutmamak istiyorum. Programa katıldığın, bakış açılarını, deneyimlerini ve hikâyelerini paylaştığın için tekrar teşekkürler.

Zapier’de yaptıklarını gerçekten beğeniyorum. Zapier’de yakında çıkacak ve insanların dikkat etmesi gereken yeni bir şey var mı?

Wade Foster: İnsanlar Agents’a göz atmalı. Bu, otomasyon oluşturmanın yeni bir yolu. İnsan dilinde ne istediğinizi açıklayabilir ve bu aracı sistemleri tamamen otomatik bir biçimde çalıştırabilirsiniz.

Claude, Cursor, Claude Code veya ChatGPT gibi araçları kullanıyorsanız MCP’ye de göz atmalısınız. E-posta, takvim, Slack ve toplantı kayıtlarınızdan bağlam sağlayabildiğinizde bu yapay zekâ sistemleri çok daha değerli hâle geliyor.

MCP kullanmaya başlayan kişilerin, temel yapay zekâ kullanımından dönüştürücü yapay zekâ kullanımına geçişte ilk büyük sıçramayı yaşadığını görüyorum.

Galen Low: Wade, Zapier MCP ve Zapier Agents bağlantılarını paylaşacağım. Profiline de bağlantı vereceğim. Umarım insanlar seni fazla meşgul etmez. Programa katıldığın için tekrar teşekkürler.

Wade Foster: Beni davet ettiğin için teşekkürler.

Galen Low: Millet, The Digital Project Manager Podcast’in bugünkü bölümü burada sona eriyor. Bu sohbeti beğendiyseniz, dinlediğiniz platformdan abone olmayı unutmayın. Daha fazla pratik içgörü, vaka çalışması ve uygulama rehberi istiyorsanız thedigitalprojectmanager.com adresini ziyaret edin.

Bir sonraki bölüme kadar dinlediğiniz için teşekkürler.