30+ Yıllık Deneyime Sahip Proje Yöneticisi, Microsoft’un Yapay Zekâ Copilot’unu Kuruluşunda Nasıl Yaygınlaştırdığını Anlatıyor

Proje Yönetiminde 30+ Yıllık Deneyim

FinTech, Sağlık Hizmetleri, BT, telekomünikasyon ve hatta Açık Hava Maceraları gibi alanlarda 30 yılı aşkın süredir proje yöneticiliği yapıyorum. Ayrıca PMI için yetkili bir eğitim ortağıydım.

Şu anda Frederick County Maryland Hükûmeti için Geniş Bant ve Kurumsal Projeler Müdürü olarak görev yapıyorum. BT departmanımızdaki proje yöneticilerinden oluşan bir ekibi yönetiyor ve birçok bölüm genelinde teslimatı nasıl yönettiğimizi denetliyorum. 

Strateji ve yönetişimden sorumluyum — ancak hâlâ kendim de projeler yönetiyorum.

You should also read

• Bir Asana Uygulama Ajansında Teslimat Başkanının Kullandığı Gerçek Dünya Yapay Zekâ İş Akışları

Bir Proje Yöneticisinin Yapay Zekâyı Günlük Kullanımı

Öncelikle bir açıklama yapalım. İnternet olan “iyi” veri kolektifinin hâkimiyetinde ustalaştığımızdan beri aslında yapay zekâ çağındayız. 

Üstelik yapay zekâ kesinlikle daha gelişmiş hâle gelmiş olsa da ne “yapay” ne de “zeki”. Yalnızca daha doğal bir dil sorgu arayüzüne sahip gelişmiş bir veri modeli.

Jeff'in İpucu

Yapay zekâ kesinlikle daha gelişmiş hâle gelmiş olsa da ne “yapay” ne de “zeki”.

Tüm bunlar bir süredir var. Şimdiki fark, teknolojiyi nihayet teknik olmayan kullanıcıya daha yakın hâle getiriyor ve erişilebilir kılıyoruz.

Bununla birlikte, özellikle daha zorlu görevlerimin bazılarında onu çok kullanıyorum:

• Proje planları yazmak
• hukuki proje yönetimi belgelerini incelemek (sözleşmeler, SOW'lar)
• Gelen kutumu yönetmek
• Tekrarlanan talepler için komut dosyalı yanıtlar hazırlamak
• Gereksinimleri ayrıntılandırmak
• Kendi belge setimi son hâline getirmek

Güçlü bir araç. Ancak kural olarak yine de insan incelemesinde ısrar ediyorum.

Yapay Zekâ ile Belediye PMO'larında Proje Yönetimi Süreçlerini Otomatikleştirme

Kuruluşum açısından, yapay zekâyı süper bir arama aracı olarak kullanmayı tercih etmesek de gerçek şu ki belediye PMO'ları, çeşitli nedenlerle özel sektör emsallerimize yetişmek için çoğu zaman biraz “telafi” yapmak zorunda kalıyor.

Ancak sürecimizde birkaç unsuru otomatikleştiriyoruz — örneğin:

• İşe alıştırma
• Proje onayı
• Proje başlatma
• Bildirimler

Bu tekrarlanan görevleri otomatikleştirmenin büyük bir hayranıyım, ancak inceleme veya gözetim gerektiren her şeyde bizim de gözümüz olmalı. Bu, “güven ama doğrula” sürecidir.

Yapay zekâ konusunda güven ama doğrula. Süreç bu.

Proje Yönetimi için Microsoft 365 Yapay Zekâ Yığınını Kullanma

Şu anda büyük ölçüde Microsoft 365 ürün yığınına güveniyoruz.

Son iki yılda, ilçe genelindeki SmartSheet kullanım alanımızı yavaş yavaş genişletiyor ve esas olarak formül ve sayfa geliştirmeye odaklanan bazı yapay zekâ araçlarını kullanıyoruz.

Ayrıca burada temellere dönerek açıkça söyleyeyim: Açık ara en sevdiğim yapay zekâ aracı Outlook. Daha fazla aracın entegre edilmesini takdir ediyorum, ancak iletişim, anımsatıcı ayarlama, kategoriler, bayraklar, koşullu biçimlendirme ve daha pek çok özellik açısından Outlook'u geçemezsiniz.

Hatta “yönetici kuralı” adını verdiğim bir uygulamam var. Yöneticimden gelen bir e-postayı alan tek kişi ben olduğumda, koşullu biçimlendirme kullanarak e-postalarımı vurguluyor. Dikkatimi çekiyor. 

Anlık mesajlaşma, kısa mesajlar ve sohbetlerin olduğu bir dönemde Outlook son derece hafife alınan bir araç. Copilot aracılığıyla sunduğu yapay zekâ da inanılmaz derecede faydalı.

Vaka Çalışması: Proje Planlama ve Eğitim için Microsoft Copilot'u Pilot Olarak Kullanma

Kuruluşumda biraz hibrit bir yönetim yapımız var. PM ekibinden sorumlu bir proje yöneticisi olabilirim; ancak aynı zamanda bir bölüm yöneticisiyim, bu nedenle biraz benzersiz bir rolüm var.

Copilot'u (Microsoft'un yapay zekâ aracı) bir pilot kullanıcı grubuna dağıtmayı içeren, oldukça görünür bir projeyi yürütme fırsatım oldu — tabiri caizse bir Copilot pilotu. Aracı proje planlamasının çeşitli aşamalarında kullandık.

Bu fırsatı, çok yetenekli bir proje ekibinin bazı proje temelleri konusunda eğitim almasına yardımcı olmak için kullandım. Daha sonra Copilot'u, risklerin ve sorunların uygun biçimde biçimlendirilmesi ve yönetici özetlerimiz de dâhil olmak üzere proje planını yazmaya yardımcı olması için kullandık. Hatta ilk taslağı o oluşturdu.

Ardından, KOBİ'lerimizden biri sunduğumuz eğitimin senaryosunu hazırlamak ve düzenlemek için bu aracı kullandı. Bu eğitim, birkaç üst düzey ilçe yöneticisinin de yer aldığı pilot grubumuza verildi.

Proje boyunca, istem mühendisliğini öğrettiğimiz ve pilot uygulama sırasında ortaya çıkan çeşitli sorunları giderdiğimiz çalışma saatleri düzenledik. Pek çok benzersiz kullanım alanı keşfettik. Bu kullanım alanlarının önemli bir kaynağının ben olmasıyla büyük gurur duydum.

Son olarak, projenin sonunda — pilot uygulama boyunca toplanan topluluk geri bildirimlerini de dâhil ederek — departman yöneticilerinden biri, araçla elde ettiğimiz bulgular hakkında oldukça ayrıntılı bir proje raporu hazırladı. Etkileyici bir çalışma.

Genel olarak, proje önemli ölçüde başarılı oldu ve önümüzdeki yıllarda bundan söz etmeye devam edeceğim.

Microsoft Copilot ile Bir Puanlama Sistemi Oluşturma

Copilot'u ayrıca, bir projeyi giderek artan karmaşıklık düzeylerine sahip dört kategoriden birine puanlamak için bağımsız değerler kullanan bir sistem oluşturmaya yardımcı olması amacıyla kullandım.

Bu gerekli çünkü çok sayıda talep alıyoruz; dolayısıyla puanlama ve sıralama son derece önemli.

Bu yaklaşımın, sıralamaya yönelik benzer bir yöntem ve insan unsurunun dâhil edilmesiyle birleştirilmesi, en azından kaynaklarımızın nerelere yönlendirildiğini belirlememizi sağladı.

Daha İyi Yapay Zekâ İstemleri Yazmak Çevik Kullanıcı Hikâyelerini Nasıl Yansıtıyor?

Öğrendiğim en yararlı şeylerden biri, iyi tasarlanmış bir istemin değeriydi.

Örneğin, belirlenmiş bir riski ele alabilir ve ardından uzman görüşü istemek için bir istem kullanabilirsiniz:

“Çok faktörlü kimlik doğrulamanın bulunmaması nedeniyle yetkisiz erişime karşı savunmasızlığımızın arttığını belirledik. Tanınmış bir bilgisayar korsanıyken sektör uzmanına dönüşen Kevin Mitnick, bu riski azaltmak için ne yapmamızı önerirdi? Lütfen yalnızca etki örnekleri sunmakla kalmayın, aynı zamanda en az üç risk azaltma stratejisi de sağlayın.”

Bu tür bir istem yapısı — belirli, bağlamsal ve eylem odaklı — iyi bir kullanıcı hikâyesi yazmaya oldukça benziyor.

Jeff'in İpucu

İyi bir istem, iyi bir kullanıcı hikâyesi yazmaya oldukça benzer.

Yakın zamanda yazdığım bir isteme örnek:

“Paydaşları [proje gecikmesi/kapsam değişikliği/bütçe artışı] hakkında bilgilendirmek için bir e-posta taslağı hazırlayın. E-posta şunları yapmalıdır:
→ Sorunu dürüstçe kabul etmelidir.
→ Nedeni kısa ve öz biçimde açıklamalıdır.
→ Bir çözüm veya risk azaltma planı önermelidir.
→ Uygunsa güncellenmiş bir zaman çizelgesi sunmalıdır.
→ Gerekirse konuyu daha ayrıntılı görüşmeyi teklif etmelidir.”

Yararlı oldu. Ancak muhakeme veya denetim gerektiren her şey hâlâ bizim sorumluluğumuzda.

Çevik ve Geleneksel Proje Yönetimi Yöntemlerini Birleştirmek

Kullanıcı hikâyelerinden söz etmişken, tamamen Çevik değiliz.

Şu anda proje dünyamda biraz istikrar sağlamaya çalışıyorum. Çok sayıdaki Çevik metodoloji seçeneğinden birini kullanan oldukça başarılı projeler gördüm; ancak uygulama ve "tamamlandı" tanımının yapılması konusunda bir endişe var.

Gereksinimlerin kullanıcı hikâyesi yönünü seviyorum ve bunları hızlı bir değişiklik onay süreciyle birlikte uygulamaya çalışıyorum. Ayrıca geriye dönük değerlendirmenin büyük bir hayranıyım. 

Tam anlamıyla Çevik olmasa da kesinlikle “hibrit” olarak tanımlanabilir.

Yapay Zekâ Proje Yönetimi Rollerini ve Ekiplerini Nasıl Yeniden Şekillendiriyor?

Bunu genç proje yöneticilerinden sıkça duyuyorum — "Yapay zekâ işimi elimden alacak mı?" Üç yıldan kısa bir süre önce üst düzey laboratuvarların dışında niş bir teknoloji olan bir şeyin artık telefonunuzda bulunması korkutucu olabilir.

Yanıtım her zaman şu oluyor: "Bir şeyi anlamıyorsanız muhtemelen o alanda çalışmamalısınız."

İleriye baktığımda birkaç öngörüm var:

• Proje yöneticisinin rolü, daha fazla insan odaklı bir role dönüşecek. Başka bir deyişle, artık görevleri yönetmiyoruz; bir projedeki ilişkileri yönetiyoruz. Ayrıca yapay zekâ dil modeli çıktısını da denetliyoruz.
• Proje yöneticileri olarak ekiplerimize yalnızca birbirleriyle değil, yapay zekâyla da çalışmaları konusunda koçluk yapmamız gerekecek.
• Proje ekipleri farklı görünecek. Belki de en iyi uygulamalar hakkında birden fazla görüşe sahip olmamızı ve odaklanmış kararlar almamızı sağlayan yapay zekâ araçlarıyla desteklenmiş uzmanlık “gruplarını” göreceğiz.
• Çevik kullanıcı hikâyesinin rolü daha da önemli hâle gelecek; çünkü bunu parçalara ayırdığınızda, iyi tasarlanmış bir yapay zekâ istemi biçim olarak bir kullanıcı hikâyesiyle neredeyse aynıdır.

 

Proje yöneticisinin rolü, daha fazla insan odaklı bir role dönüşecek. Başka bir deyişle, artık görevleri yönetmiyoruz; bir projedeki ilişkileri yönetiyoruz. Ayrıca yapay zekâ dil modeli çıktısını da denetliyoruz

 

Share This Quote on:

• Share on Twitter
• Share on LinkedIn
• Share on Facebook

Jeff Chamberlain

Maryland, Frederick County Hükûmeti'nde Kıdemli Proje YöneticisiOpens new window

Proje Yönetiminde Yapay Zekâyı Benimseyen Teslimat Liderleri İçin Öneriler

Yokuş aşağı koşmayın. Teknoloji hâlâ geliştiriliyor. Kuruluşunuzdaki sorunlu noktaları belirleyin ve işe oradan başlayın.

Kendinize şunları sormaya devam edin:

• “Bunun otomasyona/yapay zekâya ihtiyacı var mı?”
• “Bu gerçekten ölçeklendirmemiz gereken bir şey mi?”

Tek seferlik araçlara, operasyonlara veya projelere bakıyorsanız otomasyon ya da yapay zekâ doğru seçenek olmayabilir.

Takipte Kalın

Jeff'in çalışmalarını, Frederick County Hükûmeti bünyesinde yapay zekâ destekli sistemleri keşfetmeye ve uygulamaya devam ederken LinkedIn üzerinden takip edebilirsiniz.

Yakında Dijital Proje Yöneticisi sitesinde daha fazla uzman röportajı yayımlanacak.