Bir Platform Mühendisliği Liderine Göre Yapay Zekâyla Proje Teslimatını Geliştirmenin Pratik Yolları

You should also read

• Proje Yöneticileri: İşinizden Nefret Ettiğinizde Ne Yapmalısınız

• 7 Proje Yöneticisinin Günlük Görevi: PY’ler Her Gün Ne Yapar?

• Yapay Zekâ Bu Teslimat Yöneticisini Kurucuya Dönüştürdü

Yapay zekâ proje teslimini ve mühendislik liderliğini nasıl yeniden şekillendiriyor?

Yapay zekâ, rolümü çok gerçek ve pratik şekillerde değiştiriyor. Bir platform mühendisliği lideri olarak artık proje teslimini iki paralel hat üzerinden düşünüyorum:

• Bunlardan biri güvenilirlik, otomasyon ve geliştirici deneyimi gibi geleneksel temellerle ilgili.
• Diğeri ise yapay zekânın iş akışının kendisinin bir parçası hâline gelmesiyle ilgili.

Tekrarlanabilir işleri manuel olarak incelemeye, günlük kayıtlarını araştırmaya veya otomatikleştirilebilecek devir süreçlerini koordine etmeye çok daha az zaman ayırıyorum. Yapay zekâ destekli araçlar; dokümantasyon oluşturma, test iskeleti hazırlama, ortam kurulumu ve gürültülü operasyonel uyarılar gibi konulardaki ilk aşama çalışmaların büyük bölümünü üstleniyor. Ayrıca yapay zekâ aracıları artık kurum içi bir platformun içinde doğrudan mühendislere rehberlik sunduğu için aynı operasyonel soruları yanıtlamaya daha az zaman harcıyorum.

Artık dikkatimin çoğunu ekiplerin yapay zekâyı güvenli ve stratejik bir şekilde nasıl kullanacağını şekillendirmeye veriyorum. Buna doğru yapay zekâ araçlarını seçmek, sorumlu iş akışları tasarlamak, koruyucu sınırlar oluşturmak ve yapay zekânın mühendislik kültürünü nasıl değiştirdiğini düşünmek dâhil.

Yapay zekâ daha derin düşünmek için alan açtığından, üst düzey sistem mimarisine, ekipler arası uyuma ve teslim sürecinin insani yönüne de daha fazla zaman ayırıyorum:

• Üst düzey sistem mimarisi: Tek tek sorunlara tepki vermek yerine, teslimatı daha hızlı ve dayanıklı hâle getiren uzun vadeli kalıplar ve ortak yapı taşları açısından düşünüyorum. Bunu yapmak için hizmetlerimizin, iş akışlarımızın ve platformlarımızın işletme büyüdükçe nasıl ölçeklendiğine bütünsel olarak bakıyorum.
• Ekipler arası uyum: Bu, benim için kişisel bir şekilde ortaya çıkıyor. Yapay zekâyı kendi kullanımım şu anda daha geniş ekibin bulunduğu noktanın ilerisinde olduğundan, yapay zekâ destekli iş akışlarından öğrendiklerimi platformumuzda, dokümantasyonumuzda ve kurum içi araçlarımızda iyileştirmelere dönüştürmeye daha fazla zaman ayırıyorum. Bu, başkalarının hazır olmadan değişime zorlanmadan, aşamalı olarak fayda sağlamasına olanak tanıyor.
• Teslim sürecinin insani yönü: Yapay zekâ alan açıyor; ben de mühendisleri mentorlukla desteklemeye, karşılaştıkları zorlukları anlamaya ve tekrarlayan görevlerle uğraşmak yerine daha yüksek etkili çalışmalara odaklanabilecekleri bir ortam oluşturmaya daha fazla zaman ayırıyorum.

Genel olarak proje teslimi, görevleri tamamlanma çizgisinin ötesine taşımaktan çok, akıllı otomasyonun, güçlü platformların ve yetkin insanların çok daha az engelle birlikte çalıştığı bir ortamı koordine etmeye dönüşüyor.

Yapay zekâ otomasyonuna en hazır mühendislik iş akışları nasıl belirlenir?

Şu anda proje tesliminde yapay zekâ için en belirgin fırsatlar, zaman tüketen ancak gerçekten derin bir muhakeme gerektirmeyen yüksek hacimli işlerde bulunuyor. Günlük kayıtlarını okumak, kayıtları önceliklendirmek, dokümantasyonu temizlemek, bağımlılıkları kontrol etmek ve uzun teknik yazışmaları özetlemek gibi işler bunun için mükemmel adaylar. Bunlar, yapay zekânın yeniden kullanılabilir istemler, geliştirici portallarındaki otomatik aracılar veya insanın müdahale etmesine gerek kalmadan önce içgörüleri sunan ve CI içinde çalışan basit entegrasyonlar aracılığıyla doğrudan uygulanabileceği alanlar.

Yapay zekâ toplantı hazırlığına ve bilgi paylaşımına da iyi uyum sağlıyor. Gemini gibi araçlar uzun tartışmaları anlaşılır eylem maddelerine dönüştürmeme zaten yardımcı oluyor; aynı fikir sprint incelemelerine, geriye dönük değerlendirmelere ve karar kayıtlarına da uygulanabilir. Bu, ekiplerin olağan ek yük olmadan ortak anlayışını geliştiriyor.

İnsan dokunuşuna hâlâ ihtiyaç duyulan kısımlar, bağlamın, güvenin ve sezginin önem taşıdığı alanlar. Teknik yön belirlemek, insanları etkileyen ödünleşimleri değerlendirmek, belirsiz olaylar sırasında karar vermek veya mühendisleri zorluklar karşısında yönlendirmek gibi işler. Bu anlar muhakemeye ve deneyime bağlıdır; yapay zekâ bunların yerini alamaz, yalnızca destek olabilir.

Dolayısıyla ayrım basit. Teslimatı yavaşlatan tekrarlayan işleri proje yönetiminde yapay zekâya bırakın. Teslimatı ileriye taşıyan yaratıcı, stratejik ve insan odaklı kararları ise insanlara bırakın.

Adora'nın İpucu

Ayrım basit. Teslimatı yavaşlatan tekrarlayan işleri yapay zekâya bırakın. Teslimatı ileriye taşıyan yaratıcı, stratejik ve insan odaklı kararları insanlara bırakın.

Yapay zekâ düşünce yapısında nasıl bir değişim yaratır?

Proje görevlerinin otomasyonunda yapay zekânın güzel bir ek özellik gibi görünmekten çıkıp temel iş akışının bir parçası hâline gelmesi şaşırtıcı derecede hızlı oluyor. Verimlilik artışı bekliyordum, ancak bunun beni değiştirmesini beklemiyordum.

Kendime güvenle liderlik edebilmek için bağlamı toplamak ve her ayrıntıyı aklımda tutmaya çalışmak çok fazla enerjimi alırdı. Yapay zekâ bu işi desteklemeye başlayınca düşünce yapımda hızlı bir değişim olduğunu fark ettim. Her şeyi hatırlamak için çabalamadığım için işime daha sakin ve hazırlıklı bir şekilde gelmeye başladım. Bilgi toplamanın mekanikleri yerine yönlendirmeye, netliğe ve kararların kalitesine odaklanabiliyordum.

Bu gerçekten çok olumlu bir değişim oldu. İşler daha bilinçli ve daha az tepkisel hissettiriyor. Faydalarını neredeyse hemen gördüğüm için bu değişim doğal bir şekilde gerçekleşti. Bir düşünce yapısı değişikliği planlamamıştım. Yapay zekâyı gürültüyü ortadan kaldırmak ve liderlik için daha fazla alan yaratmak amacıyla kullandıkça bu değişim kendiliğinden gerçekleşti.

Hafif bir altı haftalık döngü teslimatı nasıl iyileştirir?

Sürekli durum toplantılarına, katı zaman çizelgelerine ve yoğun belgelendirmeye dayanan geleneksel proje yönetimi yaklaşımlarından uzaklaşıyorum. Bunun yerine, net döngüler ve yüksek kaliteli bağlam etrafında oluşturulmuş daha hafif bir sistem kullanıyorum. Geçiş kademeli olarak gerçekleşti — zaman içinde kontrol toplantılarının sayısını azalttım, daha kısa güncellemeler paylaştım ve tartışmaları raporlama yerine kararlara odakladım.

Bu sistemin dayanaklarından biri, altı haftalık yol haritası incelememizdir. İlerlemeyi ayrıntılı bir proje planında hafta hafta yönetmeye çalışmak yerine, altı haftada bir kapsamlı biçimde uyum sağlıyor, öncelikler üzerinde anlaşıyor ve paydaşlarla beklentileri belirliyoruz. Bu döngüler arasında odak noktamız evrak işleri değil, ivmedir.

Birçok paydaşla çalıştığımız için en büyük değişim, bilgi akışını yönetme biçimimde gerçekleşti. Uzun durum raporları hazırlamak veya birden fazla eşgüdüm toplantısına katılmak yerine, Slack ileti dizilerini, toplantı notlarını, belgeleri ve Jira güncellemelerini özetlemek için Gemini gibi yapay zekâ araçlarını kullanıyorum. Bu sayede bağlamı toplamak için saatler harcamadan nelerin ilerlediğini, nelerin engellendiğini ve hangi kararların ilgi gerektirdiğini net bir şekilde görebiliyorum.

Elbette bu, ritüellerimizin de daha hafif hâle gelmesini sağlıyor ve ekibin sürekli raporlama yerine uygulamaya odaklanmasına olanak tanıyor.

Sonuç, daha fazla netlik sağlayan daha hafif bir süreç oldu. Bilgiler kısa ve zamanında sunulduğu için paydaşlar daha iyi içgörü elde ediyor, mühendislerin daha az bölünmesi gerekiyor ve ben enerjimi idari görevler yerine yönlendirmeye ve sorun çözmeye harcayabiliyorum. Altı haftalık döngü yapı sağlıyor, yapay zekâ ise her şeyin ilerlemesini sağlayan günlük netliği sunuyor.

Yeniden kullanılabilir mühendislik istemleri tekrarlayan işleri nasıl azaltır?

Ekibim yeniden kullanılabilir mühendislik istemlerini kullanmaya başladı. Birim testleri yazmak, hata mesajlarını iyileştirmek, hizmet davranışını özetlemek veya değişiklikleri olası güvenilirlik sorunları açısından incelemek gibi yaygın mühendislik görevlerini destekleyen küçük bir istem kitaplığı oluşturduk. Bu istemler bir kez yazılıyor, test ediliyor ve ardından yeniden kullanılıyor; böylece mühendisler her yardım istediklerinde sıfırdan başlamak zorunda kalmıyor.

Örneğin, istemlerden biri çekme isteklerinden yapılandırılmış sürüm notları oluşturma işine ayrılmış durumda. Bilet numarası, kod tabanının ilgili bölümü, risk seviyesi ve müşteri etkisi gibi belirli girdileri bekliyor. Bir diğeri ise operasyonel uyarıları, önceki olaylara dayanarak en olası kök nedenlerle birlikte sade bir dile çevirmeye odaklanıyor.

Kurulum başlangıçta basitti ve paylaşılan bir belgede yer alıyordu. İstemlerin bulunmasını ve bakımını kolaylaştırmak için onları yavaş yavaş şirket içi platformumuza taşıyoruz. Her bir istemi oluşturmak ve geliştirmek için gereken çaba, sürekli olarak kazandırdığı zamana kıyasla çok küçük kalıyor; çünkü birisi kullandığında çıktı daha net, daha hızlı ve daha tutarlı oluyor.

Bu, tekrarlayan işleri büyük ölçüde azaltıyor ve insanların teslimat sürecinde daha güvenli ilerlemesine yardımcı oluyor.

Günlük mühendislik araçlarına bir yapay zekâ katmanı eklemek teslimatı nasıl hızlandırır?

Şu anda teslimat araç setim oldukça basit. Gemini, Jira, Slack, Google Workspace ve ekibimin hâlihazırda kullandığı olağan mühendislik araçlarından yararlanıyorum — örneğin sürüm kontrolü için GitHub, derlemeler ve dağıtımlar için sürekli tümleştirme hattımız ve izleme ile uyarılar için Datadog.

Geçen yıl değişen şey yapay zekâ proje yönetimi araçlarının kendisi değil; onları nasıl kullandığım.

• Gemini en büyük etkiyi yarattı. Toplantılara hazırlanmak, uzun belgeleri özetlemek, günlük kayıtlardan hızlı içgörüler elde etmek ve notları net eylem maddelerine dönüştürmek için kullanıyorum. Manuel bağlam toplama işlerinin büyük bir kısmının yerini aldı ve çok daha hızlı karar vermeme yardımcı oluyor.
• Jira, iş takibinin merkezinde kalmaya devam ediyor. Onun yerini almadım. Değişen şey, Gemini'yi büyük epikleri anlamak, ilerlemeyi hızlıca kavramak ve her şeyi okumak için saatler harcamadan planlama oturumlarına hazırlanmak amacıyla kullanabildiğim için kendi iş akışımı onun etrafında daha verimli yönetmem.
• Slack iletişimin hâlâ merkezinde. Ancak her ileti dizisini takip etmeye çalışmak yerine, önemli noktaları çıkarmak için Slack'in yapay zekâ özetlerinden yararlanıyorum; böylece mesajların içinde kaybolmuyorum. Slack'in yapay zekâsı ayrıca platform içinde soruları yanıtlıyor ve görevleri otomatikleştiriyor.

Yani araçların kendisi büyük ölçüde aynı, ancak iş akışım gelişti. En büyük değişim, günlük araçların üzerine bir yapay zekâ katmanı eklemek oldu. Başka bir deyişle, bu, bu araçların barındırdığı bilgileri yorumlamak için Gemini'yi her gün zaten kullandığım araçlarla eşleştirme biçimim.

En büyük değişim, günlük araçların üzerine bir yapay zekâ katmanı eklemek oldu. Başka bir deyişle, bu, bu araçların barındırdığı bilgileri yorumlamak için Gemini’yi her gün zaten kullandığım araçlarla eşleştirme biçimim.

Share This Quote on:

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

Adora Nwodo

Nexascale'in Kurucusu

Gemini toplantıları, hatırlamayı ve karar alma süreçlerini nasıl iyileştiriyor?

Gemini'yi daha yakından inceleyelim.

Şu anda en az takdir edilen yeteneklerden biri, toplantıları, uzun Slack ileti dizilerini, belgeleri ve hatta hafta boyunca yaşananları özetlemek için yapay zekâyı kullanabilme becerisi. Kulağa küçük bir özellik gibi geliyor, ancak yöneticiler için büyük bir zaman tasarrufu sağladı.

Gösterişli bir özellik değil, ancak etkisi gerçek. Zaman kazandırıyor, stresi azaltıyor ve bilgi fazlalığının neden olduğu gecikmeler olmadan işlerin ilerlemesini sağlıyor. Yöneticiler için bu, en büyük kazanımlardan biri oldu.

Uygulamada Gemini'yi toplantılarımda yoğun biçimde kullanıyorum — esas olarak benim yerime düşünen bir sistemden ziyade toplantıları hatırlamaya yardımcı olan bir araç olarak. Gündem hazırlamak, görüşmeleri özetlemek, kararları takip etmek ve uzun ileti dizilerinden ya da belgelerden içgörüler çıkarmak için kullanıyorum.

Toplantılarımın çoğu kaydediliyor ve Gemini otomatik olarak özetler oluşturuyor; böylece önemli noktaları toplamak için uzun videoları yeniden izlemem gerekmiyor. Bir özeti incelerken onu geliştiriyor, yanlış anlaşılan noktaları netleştiriyor ve gerçekten önemli olan kararları ve eylemleri çıkarıyorum.

Ayrıca daha önceki bağlamı doğrulamam, bir kararın ilk gerekçesini bulmam veya haftalar önce gerçekleşen bir görüşmeden ayrıntılar çıkarmam gerektiğinde birden fazla kayıt içinde hızlıca arama yapmak için de kullanıyorum. Saatlerce içeriği incelemekten kurtarıyor, ancak bilgiyi yorumlayan ve sonraki adımları yönlendiren kişi hâlâ benim.

Tüm bunlar toplantılara eksiksiz bir bağlamla girmeme ve kısa eylem maddeleriyle ayrılmama yardımcı oluyor. Daha hızlı netlik kazandığım için daha hızlı karar veriyorum.

Adora'nın İpucu

İnsanların rolü ortadan kalkmayacak, ancak yönetimden ziyade liderlik, netlik ve karar alma yönünde değişecek.

Ajan tabanlı iş akışlarıyla pratik deneyler

Ajan tabanlı iş akışlarını deniyoruz, ancak bunu oldukça pratik bir şekilde yapıyoruz. Şu anda ana odağımız, resmî bir platform çalışmasından çok bir uygulama geliştirerek öğrenme girişimi olan şirket genelindeki yapay zekâ mücadelesi. Tüm şirket, uygulamalı deneyim kazanmak ve ajan tabanlı iş akışlarının kendi bağlamımızda nasıl görünebileceğini anlamak için küçük yapay zekâ projeleri geliştiriyor.

Kişisel olarak teslimat çalışmaları açısından; bağlamı özetlemeye, tekrarlayan görevleri azaltmaya veya karar alma süreçlerini iyileştirmeye yardımcı olan ajanlarla ilgili fikirlere odaklanıyorum.

Henüz erken aşamadayız, ancak işler iyi gidiyor. İnsanlar hızlı öğreniyor ve ileride daha yapılandırılmış ajan tabanlı iş akışlarına ölçeklenebilecek kalıpları şimdiden görmeye başlıyoruz.

Yapay zekâ proje yönetimini yönetimden liderliğe neden taşıyacak?

Yakın gelecekte proje teslimi, yönetici odaklı olmaktan çıkıp bağlam odaklı hâle gelecek. Proje durum raporlamasında AI, izleme, özetleme ve koordinasyon çalışmalarının çoğunu üstlenecek; bu da ekiplerin planlanmış durum kontrolleri yerine gerçek zamanlı içgörülere dayanarak hareket edeceği anlamına geliyor. Yöneticiler süreçleri yürütmeye çok daha az, stratejiye yön vermeye, çalışanlara koçluk yapmaya ve karar vermeye ise çok daha fazla zaman ayıracak.

Proje yöneticisinin güncellemelerin birincil kaynağı olması fikri de zamanla ortadan kalkacak. AI; ilerlemeyi, riskleri ve bağımlılıkları otomatik olarak görünür hâle getirecek. Ekipler, bugün araçlarla iş birliği yaptıkları şekilde AI aracılarıyla da iş birliği yapacak. Bunun sonucunda kararlar daha hızlı alınacak, rutin toplantılar azalacak ve teslimat sistemleri yapılandırılmış olmaktan çok daha uyarlanabilir bir yapıya bürünecek.

İnsanların rolü ortadan kalkmayacak; ancak yönetim işlerinden ziyade liderlik, netlik ve karar alma yönünde değişecek.

Adora'nın İpucu

AI ile daha hızlı netlik kazandığım için daha hızlı karar alıyorum.

AI neden çalışma şeklimizi bir gecede değiştirmeyecek

Tavsiyem küçük adımlarla başlamanız, merakınızı korumanız ve kontrolden çok netliğe odaklanmanız.

Bu dönem, çalışma şeklimizi bir gecede değiştirmekle ilgili değil. AI'ın teslimatın tekrarlayan kısımlarını üstlenmesine izin vererek liderlerin insanlara, yönlendirmeye ve karar almaya odaklanmasını sağlamakla ilgili.

En büyük ilerleme; özetler, toplantı hazırlığı veya bağlam toplama gibi basit kullanım alanlarını denemekten geliyor. Bu küçük kazanımlar güven oluşturuyor ve daha kapsamlı değişiklikler için alan yaratıyor.

Ve en önemlisi, ekiplerinizi sürece dâhil etmeye ve süreci yalın tutmaya devam edin. AI, başka bir karmaşıklık katmanına dönüştüğünde değil, sahip olduğunuz kültürü desteklediğinde en iyi şekilde çalışır.

Takip edin

Adora Nwodo'yu LinkedIn, X veya kişisel web sitesi üzerinden takip edebilirsiniz. Ayrıca NexaScale'e de göz atın.

Dijital Proje Yöneticisi'nde yakında daha fazla uzman röportajı!