Proje Yönetimi Görevleri İçin En İyi Yapay Zekâ Modelleri
Model Manzarası: Proje yönetiminde yapay zekâ modeli kullanımı hızla arttı ve belirli görevler için farklı modeller öne çıktı.
Toplantı Özetleme: Farklı yapay zekâ modelleri toplantıları özetleme konusunda başarılıdır; model seçimi doğruluğu ve ayrıntı düzeyini etkiler.
Paydaş İletişimi: Yapay zekâ, paydaş güncellemeleri için içeriğin yapılandırılmasına yardımcı olur; ancak modellerin kesinlik düzeyi değişiklik gösterir.
Kapsam Dokümantasyonu: Claude, özellikle modelin bağımlılıkları işleme biçiminin önemli olduğu ayrıntı odaklı kapsam görevlerinde tercih edilir.
Süreç Dokümantasyonu: ChatGPT, dağınık bilgileri tutarlı süreç belgeleri hâlinde düzenleme konusunda çoğu zaman daha başarılıdır.
DPM'de AI proje yönetimi araçları hakkında çok konuşuyoruz — ancak şimdiye kadar odağı AI modellerinin kendisine ve PM çalışmalarını nasıl şekillendirdiklerine çevirmemiştik. Ta ki şimdiye kadar.
Model ortamı hızla kalabalıklaştı. Artificial Analysis'ın AI Kullanım Anketi'ne göre kullanılan veya değerlendirilen ortalama LLM ailesi sayısı 2024'te yaklaşık 2,8 iken 2025'te 4,7'ye yükseldi. Ayrıca T4 Atlas'ın 'En Çok Kullanılan AI Modelleri' sıralaması, pazarda sürekli karşımıza çıkan modelleri gösteriyor: GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, DeepSeek R1, Gemini 1.5 Pro, Llama 3, Copilot Model Stack, Grok ve Codestral.
Birden fazla modelle denemeler yaptıysanız, bunların birbirinin yerine kullanılamayacağını zaten biliyorsunuzdur — öyleymiş gibi davranmak, gerçek performans kazanımlarını gözden kaçırmanıza neden olabilir. Bu modellerin en yaygın PM görevlerinde nasıl bir performans gösterdiğini öğrenmek için doğrudan uygulayıcılara başvurduk. Bize şunları anlattılar.
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
Toplantı özeti ve yapılacaklar
Claude, Gemini, Read AI
Toplantı özeti, proje yönetimindeki en yaygın AI kullanım alanlarından biri ve aynı zamanda model performansındaki düşüşe en duyarlı alanlardan biri. Great Lakes Tiny Homes'un Pazarlama Direktörü Joe Troyer doğrudan bir karşılaştırma yapıyor: "Claude, GPT'nin ilk otuz dakikadan sonra isimleri ve son tarihleri atlamaya başladığı bir saatlik kayıt dökümlerinde yapılacaklar listesini doğru tutuyor." Toplantı ne kadar uzunsa model seçimi de o kadar önem kazanıyor.
Claude, GPT’nin ilk otuz dakikadan sonra isimleri ve son tarihleri atlamaya başladığı bir saatlik dökümlerde eylem maddelerini doğru tutuyor.
Ancak doğru modeli belirlemek denklemin yalnızca yarısıdır — iyi bir çıktının nasıl göründüğünü bilmek de diğer yarısıdır. Troyer bunu açıkça ifade ediyor: "İyi bir çıktı, her maddeyi konuşmacının adıyla ve taahhüde ilişkin tek bir cümleyle listeler. Kötü bir çıktı, hiç gündeme gelmemiş ek görevler ekler veya iki kişiyi tek bir sorumlu altında birleştirir."
Herkes aynı sonuca ulaşmıyor. Birden fazla müşteri arasındaki projeleri yöneten Michael Gold, tek bir modele bağlı kalmak yerine modelleri bilinçli olarak çapraz karşılaştırıyor: "Sonunda Gemini, Claude, Chatty ve benzeri her şeyi kullanıyorum; Firefly'ım olsa bile. Firefly'ın dökümünü başka bir şeye aktarıyorum, çünkü Firefly'a güvenmiyorum." Bu yaklaşımında model karşılaştırması, bir kez yapılan bir hazırlık adımı değil, doğrudan iş akışının bir parçası olarak ele alınıyor.
Ryan Gilbreath, test ettiği seçenekleri sıralayarak daha yapılandırılmış bir yaklaşım benimsiyor: "Yapay zekâ not alma araçları açısından araç listemi değerlendirmem gerekirse, Read AI şu anda benim için en üst sıralarda yer alıyor. İkinci sırada Gemini olurdu; bunun nedeni bir Google çalışma alanında çalışmam ve tüm notlarımı tek bir yerde senkronize edip toplamamın kolay olması. Ardından da Otter AI derdim."
Paydaş iletişimi ve durum raporlaması
Claude Opus, ChatGPT-4
İyi hazırlanmış bir durum güncellemesi belirli işleri iyi yapar. Brinc'te APAC Yönetici Ortağı olan Guillermo Ginesta'nın ifadesiyle: "Yararlı bir çıktı; gerçekleri, engelleri, sorumluya özel eylemleri ve siyasi riski kesinlik uydurmadan birbirinden ayırmalıdır." VCONify'ın kurucu ortağı Ken Herron da bunu benzer bir açıklıkla ifade ediyor: "İyi bir çıktı neyin değiştiğini, bunun neden önemli olduğunu, bir sonraki eylemden kimin sorumlu olduğunu ve nerede karar alınması gerektiğini özetler. Kötü bir çıktı, genel bir toplantı özeti gibi okunur, her sorunu eşit derecede önemli görür ve yönetici bağlamını kaybeder."
Bunu göz önünde bulunduran profesyoneller, neyi optimize ettiklerine göre ayrışma eğilimindedir. VCONify'ın Kurucu Ortağı Ken Herron, iletişim kalitesi öncelik olduğunda Claude'a yöneliyor: "Toplantı notlarını, e-posta yazışmalarını ve yönetici geri bildirimlerini kısa ve öz bir paydaş güncellemesine dönüştürmem gerektiğinde Claude [Opus], test ettiğim diğer modellerden sürekli olarak daha net ve daha incelikli iletişimler üretiyor."
Diğerleri ChatGPT-4'ü tercih ediyor. Brizy'nin kurucu ortağı ve CPO'su Bogdan Condurache, paydaş iletişimi için GPT-4'ü, kapsam belirleme için ise Claude'u kullanıyor. GPT-4'ün iletişimi farklı kitlelere göre uyarlama becerisine dikkat çekiyor: "Liderliğe bir gecikmeyi açıklamam, müşteriler için bir ürün güncellemesini basitleştirmem veya teknik borcu teknik olmayan ekiplere özetlemem gerekirse, tonu ve ayrıntı düzeyini iyi ayarlıyor."
Kapsam dokümantasyonu ve gereksinimler
Claude Opus, ChatGPT-4
Kapsamı tanımlama söz konusu olduğunda, uygulayıcıların ortak görüşü Claude'dan yana — özellikle de gözden kaçırılan bir varsayımın maliyetinin yüksek olduğu karmaşık ve çok sayıda bağımlılık içeren işlerde. SunTec'te Başkan Yardımcısı olan Murli Pawar, ekibinin Claude Opus'u tam olarak bu amaçla nasıl kullandığını açıklıyor: "Claude Opus'u bir müşterinin kapsam dokümanını görevlere bölerek, bunları sıralayarak ve bağımlılıkları eşleştirerek gerçek bir proje planına dönüştürmek için kullanıyoruz. Projelerimizde genellikle birbirine bağımlı birçok adım bulunuyor; bir aşama, başka bir aşama tamamlanıp sorunsuz hâle gelene kadar başlayamıyor. Bu nedenle planlamanın yalnızca listelenmek yerine gerçekten akıl yürütülerek yapılması gereken görev bu."
Pawar'ın görüşüne göre Claude'u bu bağlamda farklı kılan, belirsizlikleri ele alış biçimi: "Ona belirsiz bir iş özeti verdiğimde Claude, C adımının aslında gizlice A adımına bağlı olduğunu fark etme ve iş özetinin nerelerde eksik olduğunu belirtme konusunda en tutarlı olanı; boşlukları doldurmak için sessizce varsayımlar uydurmuyor. Diğerleri ise bana daha sık, tamamlanmış gibi görünen ancak kontrol ettiğiniz anda sıralaması çöken planlar sunuyor."
Pawar'ın burada iyi ve kötü çıktı tanımı üzerinde durmaya değer: "İyi bir çıktı, sorgulayabileceğim bir plandır. Kendi varsayımlarını ortaya koyar. Ayrıca görevleri mantıksal aşamalar hâlinde gruplandırabilir ve üzerini örtmek yerine iş özetinin nerelerde belirsiz olduğunu bana söyleyebilir. Onu yeniden oluşturmak yerine düzenliyor olmalıyım. Kötü bir çıktı ise temelde yanlış olan, aşırı özgüvenli bir plandır."
SOP ve süreç dokümantasyonu için ChatGPT
Süreç dokümantasyonu, yapay zekâdan gerçek zamanlı toplantı kaydından farklı taleplerde bulunur — ayrıca özenle hazırlanmış görünen bir çıktı ile kullanılabilir bir çıktı arasındaki fark burada özellikle maliyetli olabilir. Bu işi düzenli olarak yapan uygulayıcılar, çoğu zaman dağınık bilgileri mantıksal dizilere dönüştürme konusundaki gücü nedeniyle ChatGPT'ye yöneliyor.
Happy Way'de Kurucu Ortak ve Direktör olan Hien Nguyen, "çeşitli yerlere — toplantılara, Slack'teki mesajlara, e-postalara ve Operasyon ekibinin bireysel üyelerinden gelen bilgilere — dağılmış" operasyonel bilgileri bir araya getirmek için ChatGPT'yi kullanıyor. Modelin onun deneyimindeki değeri, düzensiz girdileri alıp bunlara yapı kazandırabilmesinde yatıyor: "İyi bir çıktı, adım adım süreci tanımlayacak ve karar noktalarını, yeni bir çalışanın sürekli açıklama istemeden süreci yürütmek için bu belgeyi kullanabileceği kadar ayrıntılı biçimde içerecektir."
Temel başarısızlık örüntüsünü açıkça şöyle tanımlıyor: "Kötü bir çıktı cilalı görünecek, ancak pratik ayrıntıları içermeyecektir. Yapay zekâ yeni adımlar oluşturur, bir süreçle ilgili hayati bilgileri atlar ve işin nasıl tamamlandığını açıklamadan işletmeleri tanımlamak için genel terimler kullanırsa belge neredeyse kullanılamaz hâle gelir." SOP'ler için yüzeysel tutarlılık yeterli değildir — ayrıntıların bulunması gerekir; aksi hâlde belge uygulamada başarısız olur.
Metin yazarlığı ve yazılı işler
Claude, Gemini
Yazma görevlerinde — ister proje iletişimleri, içerik veya metin taslakları hazırlamak olsun — uygulayıcılar belirgin bir ayrım olduğunu bildiriyor. Claude ve Gemini tercih edilen seçenekler olarak öne çıkarken, doğrudan karşılaştırmalarda ChatGPT geride kalıyor.
Baker Marketing Laboratory'de Proje Koordinatörü olan Jennifer Goebel, ses tonu açısından Claude'un en iyi yazma aracı olduğunu düşünüyor: "Claude, iletişim için en iyi çalışan araç gibi görünüyor; ChatGPT'ye kıyasla daha az gidip gelme gerektiriyor ve yazımında daha doğal bir ses tonu var."
Birden fazla araçtaki proje iş akışlarını yöneten Yonelly Gutierrez, performansta bir düşüş fark ettikten sonra daha kesin bir değişiklik yaptı: ChatGPT profesyonel aboneliğini tamamen bıraktı. "GPT modelleri arasında bile büyük bir fark olduğunu fark ettim. ChatGPT'yi sürekli kullanırdım, ancak artık çok fazla halüsinasyon ürettiğini fark ettim." Artık yazma işleri için Gemini'ye güveniyor: "Asıl yazma söz konusu olduğunda Gemini'yi tercih ediyorum." İkincil aracı ise yazma kalitesi için değil, ilgili dahili proje bağlamını bulup getirebilmesi nedeniyle Glean.
Modeli doğru ana uyarlamak
Toplantı özetleri, durum güncellemeleri, süreç belgeleri ve kapsam belirleme çalışmaları genelinde tutarlı bir tema ortaya çıkıyor: Yapay zekâ çıktıları teknolojinin yanlış olmasından değil, göreve yanlış beklentilerin — veya yanlış modelin — uygulanmasından başarısız oluyor. Yapay zekâdan en fazla değeri elde eden proje yöneticileri her iş için tek bir araç kullanmıyor. Model seçimini iş akışlarının bilinçli bir parçası olarak ele alıyor ve çıktıları, gerçekten iyi bir sonucun nasıl görünmesi gerektiğine ilişkin net bir standarda göre değerlendiriyorlar.
Bunun gibi daha fazla içgörü mü istiyorsunuz? Ücretsiz bir DPM hesabına kaydolun ve bunun gibi daha fazla uzmanın görüşlerini öğrenin.
