Ürün Başkan Yardımcısı, “proje yöneticisi” rolünün artık bağımsız bir rol olmayacağı konusunda uyarıyor — ve proje yöneticilerinin bundan sonra ne yapması gerektiğini paylaşıyor
Yapay zekânın bir ürün liderinin rolünü nasıl genişlettiğini, pazara çıkış çalışmalarını nasıl hızlandırdığını ve geleneksel proje yönetimi süreçlerini daha hızlı, içgörülerle yönlendirilen karar alma süreçleriyle nasıl değiştirdiğini öğrenin.
Yapay Zekânın Etkisi: Yapay zekâ, Scott Jones'un rolünü ürün liderliğinden uzmanlık alanlarına daha derinlemesine dâhil olmaya doğru genişletti.
Rolün Değişimi: Proje yöneticilerinin geleneksel rolü değişecek ve bu durum bireylerin daha fazla yetkilendirilmesini sağlayacak.
Yapay Zekâ Araçları: Claude ve Cursor gibi yapay zekâ araçları teslimat hızını artırır ve proje yönetiminin karmaşıklığını azaltır.
Yaratıcı Sezgi: Yapay zekâdan ürün teslimatında etkili şekilde yararlanmak için sezgi ve yaratıcı beceriler önemini korur.
Gelecek Vizyonu: Yapay zekâ, önümüzdeki beş yıl içinde daha küçük ve verimli ekiplerin çalışmasını sağlayacak ve proje teslimatını yeniden tanımlayacak.
Scott Jones, teknik yetkinliklere sahip bir ürün lideridir. Son yirmi yılın büyük bölümünü yoktan ölçeklendirmeyi öğrenerek geçirdi ve çok çeşitli sektörlerde sıfırdan bire ürünler geliştirdi. Şu anda Realeyes'te Ürün Başkan Yardımcısı olarak görev yapıyor; ancak yapay zekâ sayesinde rolü, pazara açılma sürecinin sorumluluğunu da üstlenecek şekilde genişledi.
Scott'la, kaliteyi düşürmeden "etki alanını" nasıl genişletebildiğini anlamak için görüştük. Bunun tamamen yapay zekâ ve sezgiyle ilgili olduğunu söyledi.
Ürün ile pazar arasındaki bağlantıları kurmak
Çok çeşitli sektörlerde — reklam teknolojileri, pazarlama teknolojileri, IoT ve HPE ile Lenovo gibi şirketlerde bulut altyapısı alanlarında — sıfırdan bire ürünler geliştirerek 16 yıldan fazla zaman geçirdim. Her biri bana yoktan ölçeklendirme konusunda farklı bir şey öğretti.
Continue Reading for Free
Create a free account to finish this article, plus get ongoing access to timely insights and practical resources.
Bugün Realeyes'te ürün, pazarlama, satış, iş geliştirme ve iş ortaklıklarını yönetiyorum. Burada, insan doğrulama platformu VerifEye'ı geliştirdim ve yönetiyorum. VerifEye, kişiliği, benzersizliği ve demografik bilgileri saniyeler içinde ve birkaç sent karşılığında anonim olarak doğruluyor. Ürün, yalın bir ekiple 18 ay içinde fikir aşamasından orta seviyede yedi haneli yıllık yinelenen gelire ulaştı ve bu hızın mümkün olmasının en büyük nedenlerinden biri yapay zekâ.
Kurucu ortaklarımızla birlikte çalışıyorum ve rolüm, pazara açılmanın tüm kapsamını sahiplenmek: ürün yol haritamızın, müşterilerimizin, iş ortaklarımızın ve iç ekiplerimizin aynı hedef doğrultusunda uyum içinde ilerlemesini sağlamak. Aynı anda ilgilenmem gereken çok şey var; ancak en çok sevdiğim taraf da bu — geliştirdiğimiz şeylerle pazarda çözdüğümüz sorunlar arasındaki bağlantıları kurabiliyorum.
Yapay zekâ, bir ürün liderinin "etki alanını" nasıl genişletiyor?
Yapay zekâ, bir ürün lideri olarak çalışma biçimimi temelden değiştirdi — bunu teorik olarak söylemiyorum. Her gün bunu yaşıyorum. Yalın ve sıfırdan bire ürün geliştirilen ortamlarda, yapay zekânın sağladığı bu kaldıraç özellikle güçlü. O benim güç çarpanım.
Eskiden haftalarca masa başı araştırması gerektiren müşteri keşfi çalışmalarını — rekabet ortamını haritalandırmayı, bir potansiyel müşterinin teknoloji yığınını anlamayı ve çözümümüzün onların iş akışına nerede uyduğunu belirlemeyi — artık çok daha kısa sürede ve önemli ölçüde daha derinlemesine yapabiliyorum. Onfido veya Entain gibi şirketler hakkında rekabet istihbaratı çalışmaları yürütüyor, daha önce bir analist ekibi gerektiren ayrıntılı bir bağlamla kurumsal satış görüşmelerine hazırlanıyorum.
Konumlandırma üzerinde prototipler hazırlıyor, iş ortaklığı anlatıları oluşturuyor, pazara açılma stratejileri tasarlıyor ve tanıtım içerikleri üretiyorum — tüm bunları, ilk taslağı tamamlamak için on farklı araç ve kişi arasında bağlam değiştirdiğim zamana kıyasla daha hızlı, daha yinelemeli ve dürüst olmak gerekirse daha iyi yapıyorum.
Yapay zekâ beni yalnızca hızlandırmadı; kapsamımı genişletti. İş tanımım değişmedi, ancak işimin etki alanı — hem de dramatik biçimde — değişti. Uzmanları koordine eden bir ürün liderinden, bu uzmanlık alanlarının derinliklerine inebilen ve kurumsal görüşmelerde yeterli olan bir kalite düzeyine ulaşabilen bir ürün liderine dönüştüm.
Yapay zekâ beni yalnızca hızlandırmadı; kapsamımı genişletti. İş tanımım değişmedi, ancak işimin etki alanı — hem de dramatik biçimde — değişti.
Artık daha az zamanımı angarya işlere — ilk araştırma verilerini toplamaya, ilk taslakları hazırlamaya, farklı kaynaklardaki bilgileri sentezlemeye ve çerçeveleri sıfırdan oluşturmaya — harcıyorum. Daha fazla zamanımı ise daha üst düzey işlere ayırıyorum: pazarlar arasındaki örüntüleri tanımaya, iş ortaklığının yönü konusunda stratejik kararlar almaya, daha iyi hazırlandığım için müşterilerle daha zengin görüşmeler yapmaya ve karar döngüsünde daha hızlı ilerlemeye.
Bunu şöyle düşünüyorum: Yapay zekâ, üstlendiğim rollerin hiçbirinin yerini almadı. Hepsinde aynı anda tehlikeli derecede yetkin olmamı sağladı.
Yapay zekâ, proje yöneticilerinin rolünü neden değiştirecek?
Bağımsız bir işlev olarak "proje yöneticisi" rolünün kapsamı, önümüzdeki beş yıl içinde büyük ölçüde değişecek. Bu bir kayıp olmayacak; aksine bir özgürleşme olacak.
Demek istediğim şu: Proje yönetiminin tüm disiplini bir koordinasyon sorununu çözüyordu. Her biri bulmacanın bir parçasını elinde tutan uzmanlaşmış çalışanlarınız olduğunda — mühendislik, tasarım, pazarlama, satış, hukuk — bilgilerin akışını, zaman çizelgelerinin korunmasını, bağımlılıkların izlenmesini ve herkesin aynı yöne ilerlemesini sağlamak için ortada bir çalışana ihtiyaç duyarsınız. Bu koordinasyon katmanı; etrafında sertifikaların, metodolojilerin ve yazılım ekosistemlerinin oluşturulduğu başlı başına bir meslek haline geldi.
Proje yöneticisi” rolü, bağımsız bir işlev olarak beş yıl içinde ortadan kalkacak — bu bir kayıp değil; bir özgürleşmedir.
Yapay zekâ koordinasyon sorununu ortadan kaldırıyor. Proje yöneticisinin yerini bir yapay zekâ proje yöneticisi ile doldurmuyor — sığ yorum bu. Koordinasyon ihtiyacını doğuran uzmanlaşmayı ortadan kaldırarak sorunu çözüyor.
Bunun canlı kanıtı benim. Ürün, pazarlama, satış, iş geliştirme, ortaklıklar, rekabet istihbaratı, hukuk araştırması ve teknik prototiplemeyi yürütüyorum. İki yıl önce, proje yöneticisi bulunan bir ekip herkesin aynı hedefte kalmasını sağlıyordu. Bugün, yardımcı pilot olarak Claude ile daha önce birden fazla rol gerektiren bir seviyede çalışabiliyorum. İş kolaylaşmadı; hızlandı. Darboğaz, "Uzmanlar arasında nasıl koordinasyon sağlayacağız?" sorusundan "Yapay zekâdan yararlanan tek bir kişi nasıl daha hızlı ve daha iyi kararlar alabilir?" sorusuna dönüştü.
Yapay zekâ araçları proje teslimi teknoloji yığınını nasıl dönüştürüyor?
Teslimat yığınım son bir yıl içinde önemli ölçüde gelişti. Yapay zekâ, tercih edilen bir özellik olmaktan çıkıp çalışma sistemim haline geldi.
Claude — temel yapay zekâ yardımcı pilotum: Temel dayanak bu. Normalde üç veya dört farklı ekip rolü gerektirecek görevler için Anthropic'in Claude'unu kullanıyorum. Müşteri keşfi, rekabet istihbaratı, ortaklık stratejisi, içerik oluşturma, takip iletişimleri, sunum dosyası anlatıları, satış etkinleştirme, pazar büyüklüğü analizi ve sınırsız sabra ve geniş alan bilgisine sahip bir çalışma arkadaşıyla yüksek sesle düşünmek için kullanıyorum.
Claude Code — yapay zekâyı terminale taşıyor: Yakın zamanda Anthropic'in etmen tabanlı kodlama için komut satırı aracını Claude Code'u kurdum. Ayrı bir geliştirme ortamında çalışırken yapay zekânın bir sohbet penceresinde bulunması yerine, yapay zekâ doğrudan terminalinizde çalışıyor — dosyalarınızı okuyor, komutları yürütüyor ve gerçek çalışma dizininizde kod üzerinde yinelemeler yapıyor. Bu konuda henüz yolun başındayım, ancak teslimatı önemli ölçüde etkiliyor. Bir müşteri pilotu için API entegrasyonunun kapsamını belirlerken veya SDK'mızın bir iş ortağının ortamına nasıl uyduğunu değerlendirirken, artık bir teknik özellik belgesi yazıp bunu mühendislik ekibine devretmek yerine, konuyu gerçek zamanlı olarak teknik açıdan inceleyebiliyorum.
Cursor — yapay zekâ destekli geliştirme ortamı: Bu daha yeni bir eklenti, ancak prototipleme ve teknik çalışma hakkında düşünme biçimimi şimdiden değiştiriyor. Cursor, yapay zekâyı doğrudan kodlama ortamına getiriyor. Claude ile yapılan bir sohbet ve bir tümleşik geliştirme ortamı arasında bağlam değiştirmek yerine, teknik kavramlar üzerinde yineleme yapabiliyor, entegrasyonların prototiplerini oluşturabiliyor ve iş akışına gömülü yapay zekâ desteğiyle uygulama ayrıntıları üzerinde çalışabiliyorum. Ürün ve mühendisliğin kesişiminde yer alan biri için — API'lerin kapsamını belirlemek, SDK entegrasyon yollarını düşünmek ve müşteri pilotları için teknik uygulanabilirliği değerlendirmek — yapay zekâ öncelikli bir geliştirme ortamı, stratejik düşünme ile uygulamalı geliştirme arasındaki boşluğu kapatıyor.
Yapay zekâ destekli satış ve dışa dönük iletişim: Bu, satış hattı oluşturma açısından oyunun kurallarını değiştiriyor. Hedefleme mantığıyla yönlendirilen akıllı erişim dizilerini — erişim, kişiselleştirilmiş takipler, aşamalı kampanyalar — otomatikleştirmek için Claude dahil yapay zekâ destekli araçlar kullanıyorum.
HubSpot — CRM ve satış operasyonları: HubSpot, satış hattı yönetimi, anlaşma takibi ve müşteri iletişimleri için kayıt sistemimizdir. Nitelikli fırsatlardan teknik değerlendirme ve anlaşmanın tamamlanmasına kadar her şeyi takip ediyor, görüşme notlarını ve sonraki adımları kaydediyor ve takip dizilerini yönetiyorum. Yığındaki en gösterişli araç değil, ancak birden fazla kurumsal anlaşmayı yürütürken her şeyin düzenli kalmasını sağlayan bağ dokusu görevini görüyor.
Yapay zekâ her şeyi birbirine bağlayan katman haline geldi. Claude stratejik beyin, sosyal satış araçları dışa dönük iletişim motoru, HubSpot operasyonel omurga, Cursor teknik prototipleme arasındaki boşluğu kapatıyor ve pazar yeri platformları dağıtım katmanı görevi görüyor. Yapay zekâ hepsinin içinden geçtiği için her parça daha güçlü.
Claude bir satış iş akışının her yönünü nasıl mümkün kıldı?
Claude'un neler yapabileceğine dair bir örnek vereyim. Bunu, büyük bir iş ekonomisi platformunun taşeron çalışanları için doğrulama çözümlerini değerlendirdiği kurumsal bir satış döngüsünü yürütürken kullandım.
Buradaki karmaşıklık çok boyutlu: Potansiyel müşterinin mevcut bir doğrulama altyapısı, sürekli yeniden doğrulama için belirli teknik gereksinimleri, veri gizliliği endişeleri ve ürün, mühendislik, güven ve emniyet ile satın alma ekiplerine yayılan birden fazla paydaşı var. Normalde böyle bir anlaşmaya hazırlanmak ve anlaşmayı yürütmek için küçük bir ekip gerekirdi — rekabet araştırması yapan bir analist, teknik konumlandırmayı hazırlayan bir çözüm mühendisi, takip iletişimlerini taslak hâline getiren biri ve müşteri hesap planını geliştiren bir stratejist.
Bunların hepsini Claude'u yardımcı pilotum olarak kullanarak yaptım. Şöyle:
İlk toplantıdan önce, müşterinin mevcut sağlayıcısı hakkında derinlemesine rekabet istihbaratı topladım — bu sağlayıcı, pazardaki en büyük kimlik doğrulama platformlarından biri. Claude, tüm fiyatlandırma modelini benim için araştırdı: oturum başına maliyet, başarısız doğrulamalar için ücret alıp almadıkları, canlılık ve belge kontrollerini nasıl paketledikleri, sözleşme yapıları ve ek özellik fiyatlandırması. 20 dakika içinde, bir analistin günlerce çalışmasını gerektirecek bir rekabet incelemesine sahip oldum — ayrıca bunu mühendislik liderlerimle paylaşmak üzere bir Slack mesajı formatında düzenledim; böylece görüşmeden önce gerekli istihbarata sahip oldular.
Toplantının kendisi için keşif sürecime yön vermek ve yetkinliklerimi öne çıkarmak üzere anlatı akışları geliştirmek için Claude'u kullandım.
Toplantıdan sonra dört paydaşa gönderilecek bir takip e-postası taslağı hazırladım. Genel bir teşekkür mesajı yerine, üç özel görüşme başlığı için mesajı iyileştirmek üzere Claude'u kullandım. Claude, teknik derinliği ayarlamama yardımcı oldu — teknik olmayan bir alıcı için doğru pozitif ve yanlış pozitif oranları hakkındaki bir ifadeyi basitleştirmemi önerdi. Sanki dikkatli ve düşünceli bir iş arkadaşım çalışmamı inceliyormuş gibiydi.
Claude ile çalışmak, dikkatli ve düşünceli bir iş arkadaşınızın çalışmanızı incelemesine benziyor.
Yine de belirtmek gerekir ki yapay zekâ çıktılarını ilk taslak çerçevesi olarak ele alıyorum — körü körüne güvenilecek değil, iyileştirilip doğrulanacak bir şey olarak.
Aynı yapay zekâ destekli yaklaşımı, hukuki karmaşıklığın ortaya çıktığı bir veri toplama ortaklığına da eş zamanlı olarak uyguladım. Karşı tarafın 1:N yüz tanıma kullanım alanı, Illinois Biyometrik Gizlilik Yasası ile karşılaştı. Claude, içtihatları araştırmama, veri toplama ile depolama sırasında sorumluluğun nasıl doğduğunu anlamama, benzer taleplerin reddedilmesine ilişkin hukuki emsalleri haritalandırmama ve tamamen eyalet düzeyinde kapsam dışı bırakmadan geliştirilmiş rıza akışlarına kadar uzanan üç farklı uyumluluk yaklaşımı tasarlamama yardımcı oldu. Normalde dış hukuk danışmanlarına faturalandırılacak saatler gerektirecek bir hukuk stratejisiyle bu görüşmeye katıldım.
Ürün yöneticileri aracılı deneylerini nereye odaklamalı?
Aracılara gelince, aracılı deneylerimi yalnızca bunun uğruna karmaşık orkestrasyonlar oluşturmak yerine, mevcut teslimat darboğazlarımı hızlandıran alanlara bilinçli olarak odaklıyorum. Darboğazlarım şunlar:
Müşteri entegrasyonlarının kapsamını belirlerken teknik doğrulama hızı
Ürün stratejisi ile mühendislik uygulaması arasındaki devir teslim sürtüşmesi
Ekip kaynaklarını ayırmadan önce fikirleri prototiplemek için kişisel kapasitem.
Claude Code ve Cursor bu üç sorunun tamamını doğrudan ele alıyor. Bu nedenle çoklu aracı orkestrasyon işlem hatları yürütmüyor veya özerk iş akışı zincirleri oluşturmuyorum. Bunların bir kısmı gelecek ve yakından takip ediyorum. Ancak şu anda, bizimki gibi yalın bir ekip için en yüksek yatırım getirisine sahip aracılı yatırım, ekipteki her insanı önemli ölçüde daha yetkin hâle getiriyor — insanların yerine aracı sürüleri koymuyor.
Bu süreç erken aşamada ve dağınık; deneylerin tam da böyle hissettirmesi gerekir.
Yapay zekâ küçük ekipler için hafif sistemleri nasıl mümkün kılıyor?
Geleneksel proje yönetimi yöntemlerinden neredeyse tamamen uzaklaştım. Bu, kademeli bir felsefi değişim değildi; yalın bir ekiple başlangıç hızında ürün geliştirmenin gerçekliğiyle yönlenen pratik bir değişimdi.
HPE, Lenovo ve Digital Turbine gibi şirketlerdeki kariyerimin önceki dönemlerinde geleneksel teknoloji yığınını kullandım. Birikmiş iş listesi yönetimi ve sprint planlaması için Jira. PRD'ler ve BRD'ler resmî çıktılar olarak kullanılıyordu. Sprint törenleri — günlük toplantılar, geriye dönük değerlendirmeler ve planlama oturumları. Ekipler herhangi bir şey oluşturmaya başlamadan önce yol haritası belgelerini haftalarca tartışıyordu. Büyük, işlevler arası ekiplerle belirli bir ölçeğe ulaşıldığında bu yapı bir amaca hizmet eder. Ortak bir dil ve öngörülebilir bir tempo oluşturur.
Ancak kurucunun yön verdiği, sıfırdan bire ürün geliştirilen ortamlara geçtiğimde, bu yükün çoğu bizi güçlendirmek yerine yavaşlattı. Küçük bir ekiple ürün geliştirirken, geleneksel ürün yönetimi çerçevelerinde seremoni-çıktı oranı tersine dönüyor.
Peki onun yerini ne aldı?
Küçük bir ekiple ürün geliştirirken, geleneksel ürün yönetimi çerçevelerinde seremoni-çıktı oranı tersine dönüyor.
Belge fabrikasının yerini Claude aldı. Geleneksel ürün yönetimi, çok büyük miktarlarda belge üretir — PRD'ler, rakip analizleri, pazar gereksinimleri, paydaş güncellemeleri, pazara çıkış brifleri. Ben hâlâ tüm bu çalışmaları yapıyorum, ancak artık bunlar günler süren taslak hazırlama, dolaşıma sokma ve revizyon gerektiren şablon belgeler yerine, yapay zekâyla gerçek zamanlı sohbet içinde gerçekleşiyor. Bir satış görüşmesinden önce rekabet istihbaratına ihtiyaç duyduğumda, bir Confluence sayfası açıp araştırma projesi başlatmıyorum — Claude'la sohbet ediyor ve bir saat içinde eyleme dönüştürülebilir istihbarat elde ediyorum.
Slack, kenar çubuğu değil, işletim sistemi hâline geldi. Geleneksel ürün yönetiminde Slack, ekiplerin başka yerlerde — Jira'da, Confluence'ta, Google Dokümanlar'da — bulunan işler hakkında konuştuğu yerdir. Mevcut iş akışımda kararları Slack yönlendiriyor. Claude'la bir rekabet araştırması oturumu yürütüyor, çıktıyı Slack için biçimlendiriyor ve doğrudan mühendislik liderlerimin bulunduğu bir kanala bırakıyorum. Strateji, istihbarat ve kararların tümü, resmî belgeler ile iş takip sistemlerinin soyutlama katmanı olmadan aynı kanaldan akıyor.
Yapay zekâ ekip uyumunu ve yürütme yönetimini nasıl hızlandırıyor
Temel teslimat ritüellerim köklü bir değişime uğramadı. Kapsamı tanımlamak, ekipleri uyumlandırmak, çalışmayı doğrulamak ve yürütmeyi yönetmek — bunlar hâlâ işin kendisi. Ancak yapay zekâ artık her ekip üyesi için bir güç çarpanı görevi gördüğünden, bu görevlerin gerçekleştirilebildiği hız değişti.
Kapsamı tanımlamak: Ritüel aynı kalıyor. Ödevinizi yapın. Sorunu, alıcıyı, rekabet ortamını ve teknik kısıtları anlayın. Ve neyi çözdüğümüzü tanımlayın. Sadece bu hazırlık 10 kat daha hızlı gerçekleşiyor.
Ekipleri uyumlandırmak: Bu hâlâ ürün, mühendislik ve ticari ekipleri uyumlandırmak anlamına geliyor. Rekabet istihbaratını hâlâ Slack'te mühendislik liderlerimle paylaşıyorum. Pazara çıkmadan önce konumlandırmayı hâlâ sınamaya tabi tutuyorum. Geliştirdiğimiz şeyle müşterilerin neden önemsemesi gerektiğini birbirine bağlayan anlatıyı hâlâ yazıyorum. Ancak artık bu anlatıyı ekibe daha keskin bir öneriyle gitmeden önce Claude'la tek bir oturumda oluşturuyorum. Bu, uyumlandırma görüşmesinin niteliğini değiştiriyor. Kelimeleri özenle seçmeye daha az, stratejik kararlar almaya daha çok zaman harcıyoruz.
Çalışmayı doğrulamak: Yapay zekânın belki de en ilginç etkisi burada görülüyor. Geleneksel olarak doğrulama beklemek anlamına gelirdi — kullanıcı araştırmasının sonuçlarını, bir pilot uygulamanın yürütülmesini veya pazarın konumlandırmayı doğrulamasını. Bu adımların tümünü hâlâ gerçekleştiriyorum. Ancak artık daha önce pratik olmayan bir düzeyde ön doğrulama yapabiliyorum. Biyometrik gizlilik yasası kaynaklı sorunlarla karşılaşan bir veri toplama ortaklığını araştırırken, dış hukuk danışmanının notunu beklemedim. İçtihatları araştırdım, sorumluluk tetikleyicilerini haritaladım, ilgili hukuki emsalleri buldum ve üç uyumluluk yaklaşımı tasarladım — bunların tümünü ortakla yapılacak bir sonraki görüşmeden önce tamamladım. Doğrulama döngüsü haftalardan saatlere indi. Gerçek hukuk danışmanlarıyla yine doğrulama yaptık, ancak görüşmeye boş bir beyaz tahtayla değil, bilgiye dayalı bir çerçeveyle girdik.
Yürütmeyi yönetmek: Bu hâlâ hareket hâlindeki parçaları koordine etmeyi içeriyor, ancak yapay zekâ paralel iş akışlarında yürütmeyi yönetme konusundaki kişisel kapasitemi değiştirdi.
Felsefi açıdan mesele şu: Yapay zekâ bize yeni ritüeller kazandırmadı. Mevcut ritüellerimizdeki sürtünmeyi ortadan kaldırdı. Bir sistemdeki sürtünmeyi kaldırdığınızda, aynı girdiler çok daha fazla çıktı üretir.
Felsefi açıdan mesele şu: Yapay zekâ bize yeni ritüeller kazandırmadı. Mevcut ritüellerimizdeki sürtünmeyi ortadan kaldırdı. Bir sistemdeki sürtünmeyi kaldırdığınızda, aynı girdiler çok daha fazla çıktı üretir.
Yaratıcı sezgi, yapay zekâ odaklı proje başarısını nasıl artırıyor
Değer, araçtan değil insandan kaynaklanır. Herkes aynı yapay zekâya erişebiliyor. Bu nedenle bir müzisyen ve görsel sanatçı olarak yaratıcı hayatım, çalışırken yapay zekâyı nasıl kullandığımı şekillendiriyor.
En iyi yapay zekâ çalışmaları mekanik değildir. Doğaçlamaya dayanır. Çıktıda bir şeyler ters gittiğinde Claude'u farklı bir yöne ne zaman yönlendirmeniz gerektiğini bilmektir. İçgörü henüz yeterince keskin olmadığı için rekabet analizinin bir katman daha derinleştirilmesi gerektiğini sezebilmektir. Kurumsal bir satış görüşmesinin ritmini hissetmek ve hangi konuşma noktasını öne çıkaracağınızı, hangisini geride tutacağınızı bilmektir. Bunların hiçbiri bir istem şablonundan gelmez. Tıpkı müzisyenlik becerim gibi, bunlar da anda kalma, planladığınız şeye değil olup bitene yanıt verme ve fazla düşünmeden harekete geçebilecek kadar içgüdülerinize güvenme isteğinden kaynaklanır.
Ayrıca Kriya Yoga uygulayıcısıyım ve bu uygulamanın temel ilkelerinden biri, düşündüklerinizi değil hissettiklerinizi yönlendirmektir. Bu felsefe yaptığım her şeyin içinden geçer. Claude ile konumlandırma üzerinde yineleme yaparken bir formülü takip etmem; yankı uyandıran versiyona doğru ilerlerken hislerimi izlerim. Bir müşteri görüşmesindeyken bir metni takip etmem; ortamı okur ve enerjisine yanıt veririm. Yapay zekâ, ham malzemeyi her zamankinden daha hızlı sunuyor. Ancak insani ustalık — zevk, zamanlama ve sezgi — ham malzemeyi insanları harekete geçiren bir şeye dönüştürüyor.
Yapay zekâ, ham malzemeyi her zamankinden daha hızlı sunuyor. Ancak insani ustalık — zevk, zamanlama ve sezgi — ham malzemeyi insanları harekete geçiren bir şeye dönüştürüyor.
Bu yeni dönemde başarılı olacak teslimat liderleri, en gelişmiş yapay zekâ orkestrasyon platformunda ustalaşanlar olmayacak. Onlar, çalışmalarına yaratıcı bir duyarlılık getiren; her müşteri etkileşimini, her strateji oturumunu ve her ürün kararını süreçlere uyum egzersizi yerine bir doğaçlama eylemi olarak ele alan kişiler olacak.
Araçlar gelişmeye devam edecek. Onlarla birlikte doğaçlama yapmayı bilen, verilerin altında akan müziği hissedebilen insanlar önem taşıyan şeyler inşa edecek.
Yapay zekâ önümüzdeki beş yılda proje teslimatını nasıl değiştirecek?
Önümüzdeki beş yıl içinde işlerin nereye gideceğini şöyle görüyorum.
İlk olarak, bireysel katkı sağlayan çalışan çok daha güçlü hâle geliyor. Bir ekipteki herkesin iş akışlarına gömülü küçük bir destek ekibine eşdeğer bir yardımcısı olacak. Bir mühendis yalnızca kod yazmayacak; kendi test planlarını oluşturacak, kendi belgelerini hazırlayacak ve kendi rekabet ortamını araştıracak. Bir satış temsilcisi yalnızca satış yapmayacak; kendi pazar analizini yürütecek, kendi sunum materyallerini hazırlayacak ve potansiyel müşterilerinin hukuki ve düzenleyici ortamını araştıracak. Her birey üç kişinin işini yapabildiğinde, odada o kadar çok kişiye ihtiyacınız kalmaz ve odadaki iletişimin sağlanmasını birincil görevi olarak üstlenen birine kesinlikle ihtiyaç duymazsınız.
İkinci olarak, çıktı aynı kalırken veya artarken ekipler çok daha küçülüyor. 2030'un orta ölçekli şirketi, çalışan sayısı bakımından 2020'nin girişim şirketine benzeyecek; ancak geçmişte yüzlerce kişi gerektiren ölçekte teslimat yapacak. Bunu ilk çözen şirketler kazanacak. Yapay zekâyı mevcut 50 kişilik departman yapılarına sonradan eklemeye çalışan şirketler, yapay zekâyı işleyişlerinin merkezine tamamen yerleştirmiş beş kişilik ekipler tarafından geride bırakılacak.
Üçüncü olarak — insanların hoşlanmayabileceği öngörü de bu — planlama ritüeli ortadan kalkıyor. Üç aylık yol haritası incelemeleri, sprint planlama törenleri, ayrıntılı Gantt çizelgeleri ve haftalar süren önceliklendirme çalışmaları. Bunların tümü, büyük bir uzman grubunu yeniden koordine etmek gerektiği için yön değiştirmenin maliyetli olduğu bir dünya için tasarlanmıştı. Ekibiniz yalın ve yapay zekâ ile güçlendirilmiş olduğunda yön değiştirmenin maliyeti neredeyse sıfıra iner. Bir çeyrek için plan yapmazsınız; çünkü bir hafta içinde yeniden değerlendirme yapıp yön değiştirebilirsiniz. Teslimat, planlanmış ve aşamalı olmaktan çıkar; sürekli ve uyarlanabilir hâle gelir.
Dördüncü olarak, kıt olan tek kaynak muhakeme hâline geliyor. Yapay zekâ araştırma, analiz, taslak hazırlama, prototip oluşturma, test ve belgeleme gibi temelde bilgi işleme ve çıktı üretmeyle ilgili her işi üstlenecek. Teknik açıdan ikna edici ancak itibar riski taşıyan bir ortaklığın peşinden gidip gitmemeye karar veremeyecek. Bir müşterinin mühendislik başkan yardımcısı iç siyasete işaret eden bir şey söylediğinde ortamı okuyamayacak. Stratejik bir hamle üzerinde ne zaman ısrarcı olması, ne zaman bir fikrin gelişmesine izin vermesi gerektiğini bilemeyecek. Başarılı olacak insanlar; Jira panosunu sürdürmekte gerçekten iyi olanlar değil, zevke, muhakemeye ve belirsizlik içinde hareket etme becerisine sahip olanlar olacak.
Gelişecek olan insanlar; Jira panosunu gerçekten iyi yönetebilenler değil, zevk sahibi, muhakeme yeteneği güçlü ve belirsizlik içinde hareket edebilenler olacak.
Ve beşinci olarak — en güçlü hislere sahip olduğum konu bu — "teslimat" kelimesinin kendisi evriliyor. Şu anda bu, "şeyi geliştirdik ve kullanıma sunduk" anlamına geliyor. Beş yıl sonra teslimat; "fırsatı belirledik, doğruladık, geliştirdik, kullanıma sunduk, ölçtük ve yineledik" anlamına gelecek — üstelik bunların tamamını, daha önce gereksinim dokümanını yazmanın aldığı sürede tek bir kişi veya çok küçük bir ekip yapmış olacak. Tüm döngü o kadar dramatik biçimde kısalıyor ki strateji ile uygulama, planlama ile teslimat ve düşünme ile geliştirme arasındaki ayrım — tamamen ortadan kalkıyor.
Bu model, yalın ve sıfırdan bire giden ortamlarda en iyi şekilde çalışır. Ölçek büyüdüğünde koordinasyon ortadan kalkmaz — biçim değiştirir.
Yapay zekânın teslimat liderinin işini geçersiz kılmasının iyi bir şey olmasının nedeni
Bu değişim döneminde zor yoldan üç çok önemli şey öğrendim:
Deney yapmak için izin beklemeyi bırakın. Size zamanın geldiğini söyleyecek bir yapay zekâ hazırlık programı, sertifika veya onaylı tedarikçi listesi yok. Şu anda öne geçen liderler yapay zekâyı gerçek işlerinde kullanmaya başladılar — bir deneme ortamında, bir inovasyon laboratuvarında veya bir "pilot programda" değil. Gerçek iş akışlarında, gerçek müşterilerle ve gerçek teslim tarihlerinde. Kurumsal satış görüşmelerinden önce rekabet istihbaratı için Claude'u kullanmak üzere yöneticilerden onay almadım. Sadece yaptım; hazırlığımın kalitesi kendini gösterdi. Sonuçlar izin kazandırır. Kuruluşunuzun size yapay zekâ stratejisini gümüş tepside sunmasını beklerseniz, yalnızca merak ve bir sohbet penceresiyle altı ay önce başlamış birinin zaten gerisinde kalmış olursunuz.
Sürecinize değil, muhakeme yeteneğinize yatırım yapın. Birçok teslimat lideri bu ana, metodolojiye daha fazla sarılarak; "yapay zekâ-yerel proje yönetimi çerçevesini" veya "etmen tabanlı teslimat uygulama rehberini" anlamaya çalışarak karşılık veriyor. Bu yanlış bir içgüdü. Çerçeveler değişmeye devam edecek. Araçlar gelişmeye devam edecek. Bir odaya — veya bir Slack kanalına — girip eksik bilgilerle doğru kararı verebilen bir insanın değeri değişmeyecek. Müşterilerinizi derinlemesine tanıyın. Yalnızca iş listesini değil, işi de anlayın. Köşenin ardını görebilmek için örüntü tanıma becerinizi geliştirin. Yapay zekâ, teslimatın her mekanik yönünü daha ucuz ve daha hızlı hâle getirecek. Hangi dağa tırmanılacağını bilen liderin yerini almayacak. Böyle biri olmaya daha fazla odaklanın.
Kariyerimi değiştiren şey şu oldu: İşinizi yeniden tanımlayın. Yıllarca işimin taktiksel ürün yönetimi çalışmaları olduğunu düşündüm: iş listelerini yönetmek, PRD'ler yazmak, sprint törenlerini yürütmek ve yol haritalarını uyumlu hâle getirmek. Sonra yapay zekâ bu işlerin çoğunu önemsiz hâle getirdi — veya en azından onları dramatik biçimde hızlandırdı. Törenleri bıraktığımda ve muhakeme yeteneğime odaklandığımda her şey hızlandı. Ürün yöneticisinden, ürün becerilerini kullanan bir iş kurucusuna dönüştüm. Süreç koruyucusundan stratejik uygulayıcıya geçiş, artık her teslimat liderinin yapabileceği bir değişim. Yapay zekâ rolünüzü küçültmüyor. Fazlalıkları ortadan kaldırıyor ve rolünüzün aslında her zaman ne olduğunu ortaya çıkarıyor.
Kuruluşunuzun size yapay zekâ stratejisini gümüş tepside sunmasını beklerseniz, yalnızca merak ve bir sohbet penceresiyle altı ay önce başlamış birinin zaten gerisinde kalmış olursunuz.
Bu dönem, rahatsızlık hissetmek konusunda rahat olanları ödüllendiriyor. Daha önce hiç kullanmadığım geliştirici araçlarını kuruyorum. Resmî bir eğitim almadan içtihat araştırıyorum. Sosyal satış kampanyaları yürütüyor, SDK entegrasyonlarının prototiplerini hazırlıyor ve Fortune düzeyindeki şirketlerle kurumsal satış görüşmelerine hazırlanıyorum — hepsi aynı hafta içinde. Bunların hiçbiri beş yıl önce iş tanımımda yoktu. Bunların tamamı, yetkinlik sınırlarımın duvar değil, öneri olduğuna karar vermem sayesinde mümkün — ve yapay zekâ onların üzerinden tırmanmamı sağlıyor.
Tavsiyem basit: Şimdi başlayın, muhakeme yeteneğinize güvenin ve yapay zekânın az önce geçersiz kıldığı işinizin eski hâlini geride bırakın. Diğer tarafta daha iyi bir şey var.
Takip edin
Scott Jones'ı, nelerin mümkün olduğunu test etmeye ve proje yöneticilerinin rolünü genişletmeye devam ederken LinkedIn ve Instagram üzerinden takip edebilirsiniz.
The Digital Project Manager'da daha fazla uzman röportajı yakında!
