Bunu Yapmış Birinden Yapay Zekâ Ajanlarından Oluşan Bir Ekip Kurma Rehberi
Tanım: Yapay zekâ ekip arkadaşları ajanlardan farklıdır; insan etkileşimi ve bağlam gerektiren özel GPT araçlarıdır.
Başlangıç: Yapay zekâ araçlarını kaynakların kısıtlı, beceri açıklarının bulunduğu alanlarda, özellikle de içerik görevlerinden başlayarak oluşturun.
Zaman: Yapay zekâ geliştirmesini kısa zaman aralıklarına entegre edin; yapay zekâ ekosistemini aşamalı olarak oluşturup geliştirin.
Veri: Yapay zekâ kişilikleri için gerçek ve araştırmaya dayalı veriler kullanın; kişisel kimlik bilgilerini dahil etmekten kaçının.
Gelecek: Mevcut iş görevlerini otomatikleştirerek stratejik çalışmalara ve yapay zekâ ortamlarında beceri geliştirmeye zaman ayırın.
Bu röportaj ilk olarak, sunucu Galen Low'un Megan Ratcliff ile bir AI ekip arkadaşları ekibi oluşturmanın ve yönetmenin gerçekte ne gerektirdiği hakkında konuştuğu The Digital Project Manager Podcast'te gerçekleştirildi — bir gün değil, bugünün teknolojisiyle hemen şimdi. Daha kolay okunabilmesi için makale formatına dönüştürülmüştür.
Clarity & Motion Collective'ta pazara açılma danışmanı ve koçu olan Megan Ratcliff, SaaS kariyer teknolojisi şirketi Dice'ta Pazarlama Müdürü olarak görev yaptığı dönemde bir AI ekip arkadaşları ekibi kurdu — bu ekosistem sonunda işini onun yeterince iyi yapmaya başladı ve Megan'ın bir sonrakini icat edecek zamanı oldu. Teknik bir geçmişi, bütçesi veya takviminde boş saatleri yoktu. Aşağıda onun yol haritasını bulabilirsiniz.
AI ekip arkadaşı nedir? (Ve ne değildir?)
Öncelikle bazı tanımsal konuları netleştirelim; çünkü terminoloji giderek bulanıklaşıyor. Ratcliff, "AI ajanı kelimesi şu anda gerçekten çok serbest biçimde kullanılıyor," diyor. "Bir ajan, kendi başına otonom olarak hareket eden bir AI aracıdır. İnsanların LinkedIn'de ajan oluşturduklarını söylediklerinde aslında yalnızca, döngünün içinde bir insan bulunan özel bir GPT olan ekip arkadaşı oluşturduklarını düşünüyorum."
Continue Reading for Free
Create a free account to finish this article, plus get ongoing access to timely insights and practical resources.
Have an account? Log In
Bu ayrım önemlidir. Ekip arkadaşı, belirli bir amaç için oluşturulmuş bir asistandır — kampanya metin yazarı, stratejist veya persona simülatörü gibi — gerçek bağlamınızla eğitilir ve kontrol sizde olacak şekilde kullanılır. Daha da önemlisi, bir tane oluşturmak mühendis olmanızı gerektirmez. Ratcliff kendi sınırları konusunda açık sözlü: "JSON, HTML veya React kullanarak bir şeyler geliştirecek biri değilim. Bunlar bana Yunanca gibi geliyor."
Herkesin aynı düzeyde beceriye sahip olması da gerekmez. "AI öğrenmek başka bir dil öğrenmek gibidir," diyor. "Nüfusun belki %10 ila %20'si AI konusunda akıcı hale gelecek ve hiç hayal etmediğiniz her türden şeyi inşa edenler onlar olacak. Dil öğrenme benzetmesini sürdürürsek, diğer herkes yalnızca bir bardak su sipariş edip tuvaletin nerede olduğunu sorabilecek." Ona göre temel seviye basit: "Bir LLM sohbet botuyla etkileşim kurabiliyor musunuz? Ve onu etkili bir şekilde kullanabiliyor musunuz?"
AI öğrenmek başka bir dil öğrenmek gibidir
1. Adım: Sorunun olduğu yerden başlayın (genellikle içerik)
Ratcliff'in ilk ekip arkadaşı büyük bir AI stratejisinden doğmadı. Kıtlıktan doğdu. "O sırada talep yaratma bölümünün başındaydım," diye hatırlıyor. "Çok fazla kaynağım yoktu. Çok fazla param yoktu. Çok fazla zamanım yoktu ve işi yapacak çok fazla ekip üyem — insan ekip üyem — yoktu."
Bu nedenle en can alıcı sorun noktasından başladı: "İlk ekip arkadaşını, yani bir kampanya metin yazarını oluşturarak işe başladım. İçerik oluşturmak, AI konusunda yeni olan herkes için başlamak adına harika bir yerdir. Gerçekten kolaydır; çünkü iyi olanın nasıl göründüğünü kolayca anlayabilirsiniz."
İçerik oluşturmak, AI konusunda yeni olan herkes için başlamak adına harika bir yerdir. Gerçekten kolaydır; çünkü iyi olanın nasıl göründüğünü kolayca anlayabilirsiniz.
Buradan hareketle mantık, kendi beceri eksikliklerine kadar uzandı. Klasik talep yaratma eğitimi yerine ajans müşteri yöneticiliği geçmişinden gelen Ratcliff şöyle diyor: "Beceri setimdeki eksiklikleri gidermeye yardımcı olmaları için ekip arkadaşları oluşturuyordum." Taklit edilmesi gereken yaklaşım bu: sırf AI olsun diye AI geliştirmeyin — en çok zorlandığınız yerde geliştirin.
2. Adım: Arta kalan zamanlarda geliştirin — boş bir öğleden sonraya ihtiyacınız yok
Yeni bir şey geliştirmeye yönelik en yaygın itiraz zamandır ve Ratcliff bu itirazı çürütüyor. Yarım günlerini ayırmadı. "Toplantıların arasında yapıyordum. 15 dakikam varsa bir şeyler üzerinde çalışıyordum, ardından bir dizi talimat yazıyor, toplantıma gidiyor, geri geliyor, çıktının ne olduğunu görüyor, iyileştiriyor ve güncelliyordum."
Her şey kalıcı olmadı. "Bazı ekip arkadaşlarını tutuyor, bazılarını bırakıyor ve sonra onları birbirine bağlamaya başlıyordum" — bu eleme yığını başarısızlık değil, ilerlemedir. Birikimli fayda hızla ortaya çıktı: "Zamanla, muhtemelen dört ay içinde, işimi benim için oldukça iyi yapmaya başlayan bir ekosistem kurdum. Sonra da yenilik yapmak için daha fazla zamanım oldu."
Zaman içinde, muhtemelen dört ay içinde, işimi benim için oldukça iyi yapmaya başlayan bir ekosistem kurdum. Sonra da yenilik yapmak için daha fazla zamanım oldu.
İki hızlandırıcı yardımcı oldu. İlki mentorluktu — Dice'ta, ilk özel GPT talimatlarını inceleyen ve onu yinelemeye teşvik eden, yarı zamanlı bir CMO. Ratcliff, şimdi eğitim verdiği kişiler hakkında şöyle diyor: "Bir kez işe koyulduklarında durdurulamaz hale geliyorlar. Ama önce o küçük yardıma ihtiyaçları var." İkincisi ise mizacıydı. "Yapay zekâ fikir üreten insanları gerçekten ödüllendiriyor. Yani fikir üreten biriyseniz, şimdi tam zamanınız."
3. Adım: Ona gerçek bilgiler verin — asla çöp bilgi vermeyin ve hiçbir zaman kişisel olarak tanımlanabilir bilgiler (PII) kullanmayın
Ekip arkadaşları, girdileri kadar iyidir ve Ratcliff iki kesin sınır çiziyor. İlki personadır: "Yapay zekâ bilgilerine dayanarak bir yapay zekâ personası oluşturamazsınız. Gerçek, somut bilgilere sahip olmalısınız. Araştırmayı gerçekten yapmış olmanız gerekir." Görüşmeler, nitel veriler, nicel veriler — Ratcliff'in persona simülatörü gibi bir şeyi danışmaya değer kılan şeyler bunlardır.
İkinci sınır ise mutlaktır: "Yapay zekâya asla PII koymam; siz de koymamalısınız."
4. Adım: Tek başına kullanılan bir araçtan paylaşılan zekâya ölçeklendirin
Bireysel ekip arkadaşları çalışmaya başladığında soru, bundan sonra ne inşa edileceğine dönüşür — yanıt ise araçlarla değil, sonuçlarla başlar. Ratcliff şöyle diyor: "Yöneldiğiniz sonucu anlamak ve ekibinizde hâlihazırda bulunan beceri seti, hangi ekip arkadaşlarına gerçekten ihtiyaç duyduğunuzu belirlemenize yardımcı olur. Sırf yapay zekâ yapmak için yapay zekâ inşa etmenize gerek yok." "Boşluklar olacaktır. Peki bu boşlukları nasıl doldurursunuz? Bu boşlukları dolduracak bir ekip arkadaşı inşa edersiniz."
Sırf yapay zekâ yapmak için yapay zekâ inşa etmenize gerek yok.
Gerçek dönüşüm, ekip arkadaşları kişisel üretkenlik hileleri olmaktan çıkıp paylaşılan altyapıya dönüştüğünde gerçekleşir. Şöyle açıklıyor: "Bu paylaşılan zekâ katmanını ve ardından paylaşılan orkestrasyon katmanını, hepinizin kullandığı paylaşılan ekip arkadaşlarını oluşturmaya başladığınızda, kuruluşlar arasındaki siloları yıkarsınız ve tek bir bütün olarak hareket etmeye başlarsınız; yapay zekâ da sizin bağ dokunuz olur."
Bu, pratikte nasıl görünüyor: iki örnek
Başkan simülatörü. Ratcliff, Dice başkanına sunmak istediği bir fikre sahipti — onu iyi tanımıyordu. Soğuk bir sunum yapma riskini almak yerine, başkanın tüm ekip toplantılarının dökümlerinden, rolünün iş tanımından ve e-postalarındaki dilden bir simülatör oluşturdu. Simülatör fikrinden nefret etti. Bunun üzerine simülatörü, sunumu onun gerçekten önemsediği şeyler etrafında yeniden çerçevelemek için kullandı: "Duyguyu değiştirmedik, yalnızca çerçevelenme biçimini değiştirdik." Gerçek sunum başarılı oldu. Deneyi itiraf ettiğinde başkan buna bayıldı — simülatör de kişisel marka içeriklerini oluşturmanın temelini oluşturacak şekilde yeniden kullanıldı.
Pazara açılma stratejisti. Bir ürün lansmanının ardından tuhaf bir şey oldu: "Lansmanı yaptık ve hepimizin düşündüğünden farklı ilerledi. Bu ürünü satın alacağını düşündüğümüz kişiler ürünü satın almıyordu." ICP'nin yeniden tanımlanması gerekiyordu ve bundan kimse sorumlu değildi. "Pazara açılma sürecinin sahibi kimse yok. Ben de 'Neden ben olmayayım?' diye düşündüm." Bir stratejist ekip arkadaşı oluşturdu, ona dönüşüm oranlarını, ilk ICP'yi ve hesap düzeyindeki satın alma verilerini verdi; ardından bunu yeni bir alıcı profili oluşturmak ve doğrulama testleri tasarlamak için kullandı. Ekipler arasında paylaşılan bu ekip arkadaşı, "pazarlama, satış etkinleştirme ve gelir operasyonları arasındaki siloları yıkmaya başladı" — herkesin danışabileceği tek bir doğru kaynağı haline geldi.
Yaygın yanlış kanıların çürütülmesi
"Yapay zekâ işinizi elinizden alacak." Ratcliff'in yanıtı bilinçli bir "evet ve" yaklaşımıdır. "Yaptığınız işi uygulama açısından destekleyen bir araçlar sistemi kurabileceksiniz; ayrıca bu araçları kuruluştaki stratejik etkinizi artırmanıza yardımcı olması için de kullanabilirsiniz. Bu nedenle yapmanız gereken, yeni işinizi kurarken mevcut işinizin yerini yapay zekânın almasını sağlamak. Bu sürecin geleceği böyle görünüyor." Ancak zaman konusunda da dürüst. Tamamen tekrara dayalı, görev odaklı işler yapanlara şöyle diyor: "Muhtemelen iki yıl daha böyle devam edebilirsiniz; sonra artık bir işiniz olmayacak."
Yapmanız gereken şey, yeni işinizi kurarken mevcut işinizin yerini alması için yapay zekâyı kullanmak. Bunun gelecekte nasıl görüneceği işte bu.
"Ben bu konuyu pas geçebilirim." Bu anı, geçmişteki önemli bir dönüm noktasıyla karşılaştırıyor: "İnternete direnç gösterdiyseniz, hani, pek de başarılı olamadınız." Yapay zekâ sertifikaları bile ona geçici bir gösterge gibi geliyor — biri ekibini sertifikalandırmaktan söz ettiğinde tepkisi "harika, bu da internette sertifika almak gibi" olmuş.
"Yapay zekâ ekip arkadaşlarını yönetmek, insanları yönetmekle tamamen aynı." "Yanlış. Asılsız. Yapay zekâ ekip arkadaşlarının duyguları yok," diyor — ancak yine de "muhtemelen düzenli aralıklarla, üç ayda bir; bazı durumlarda da muhtemelen yılda iki kez" tanılayıcı bir incelemeyi hak ediyorlar.
"Bu araç, tüm pazarlama ekibinizin yerini alabilir." Ratcliff, "Pazarlama ekibinizin yerini alacağını iddia eden her araç pazarlamadır. En azından kötü pazarlamadır," diyor. Zevk, muhakeme ve nüans hâlâ insanların elinde. "Pazarlama ekibinizin yerini almayacak. Onları daha iyi hâle getirecek."
"Yapay zekâ aracılarınızı özgeçmişinize yazmak bir gösteriştir." Ajan ekipleriyle birlikte mülakata giren adaylar hakkında "Geçerli. Bunu daha önce gördüm," diyor — bunun, işe alacağı kişide aradığı tam da o yetkinlik sinyalini verdiğini belirtiyor. Hatta klasik mülakat sorusunu bile tersine çevirebilir: "Belki de artık soru 'Zayıf yönünüz nedir?' değil, becerilerinizi geliştirmek için hangi ekip arkadaşlarını oluşturdunuz?" olmalı.
Uyarı: insan neden döngünün içinde kalıyor?
Tüm bu heyecana rağmen Ratcliff'in yol haritasının kesin bir sınırı var. "Zevke yalnızca insanlar sahiptir ve yalnızca insanlar, yapay zekânın kavrayamayacağı nüansı, tarihsel referansları ve bilgileri anlayabilir," diyor. Otomasyonun konumlandırılması konusundaki kuralı şu: "Bu iş akışlarının merkezini değil, kıyılarını otomatikleştiriyorum." Verileri otomatik olarak temizleyin, raporun taslağını otomatik olarak hazırlayın — ancak ortadaki muhakeme kararı insanda kalır.
Bu sınırı atlarsanız ortaya baştan savma işler çıkar. Avrupa'da üretilen bir McDonald's yapay zekâ reklamına işaret ediyor: "Kötüydü ve insanlar gerçekten tepki gösterdi; iyi olmadığı için de reklamı kaldırdılar. İşte insan unsurunun kritik önem taşıdığı nokta bu."
En sevdiği benzetme çamaşır yıkamak. Çamaşır makineleri ve kurutucular iki aşamayı otomatikleştirir; ancak neyin makineye konulacağına insan karar verir, ayarları yapar ve taytlar küçülmeden önce onları çıkarır. "Şu anda elle yaptığımız ve elle yapmaya devam etmenin artık anlamlı olmadığı süreçler olacak," diyor — ancak "muhakemeyle ve etikle ilgili olduğu" için insanların sürdürmesinin kritik önem taşıdığı süreçler de var.
İnsan merkezli bu sınır, ekiplerin kaygısının da yanıtı; bu nedenle değişim yönetimi çalışması her zaman aynı şekilde başlıyor: "İlk adım korkuyu gidermek." Bundan sonraki asıl iş, insanların rollerini gerçekten sürdürmek istedikleri şeyler etrafında yeniden tasarlamalarına yardımcı olmak. "Zihniyet değişimi çok önemli; çünkü bu değişim olmadan, işi yeniden hayal etmeden hiçbir şey temelden değişmez. Sadece aynı işi, belki biraz daha hızlı yaparsınız."
Zihniyet değişimi çok önemli; çünkü bu değişim olmadan, işi yeniden hayal etmeden hiçbir şey temelden değişmez.
Yol haritasının paradoksu
Ratcliff'in tavsiyesinin rahatsız edici özü şu: Şu anda mevcut olan en güvenli kariyer hamlesi, mevcut işinizde kendinizi bilerek otomasyonla saf dışı bırakmak — çünkü bunun alternatifi, bunu sizin yerinize birinin ya da bir şeyin yapmasını beklemek. Ödül işsizlik değil; Ratcliff'in başka hiç kimse sahiplenmezken pazara açılma işini üstlenmesi gibi, henüz kimsenin sahiplenmediği işler için el kaldırmanızı sağlayacak zaman ve konumdur. Ve onun tarif ettiği gelecekte, organizasyon şemalarının yerini iş şemalarının aldığı, ekiplerin unvanlar yerine sonuçlar etrafında bir araya geldiği bir dünyada, kalıcı konum budur. Onun ifadesiyle: "Unvandan kurtulun, becerileri koruyun ve iyi olduğunuz ve ilgi duyduğunuz şeylerle en uyumlu işi yapın."
