Bir teknoloji kurucusunun çalışan sayısı yerine yapay zekâ kullanımını artırarak işini büyütme becerisi

Steve Benson, sahadaki satış personelleri için mevcut CRM'leri haritalama, rota oluşturma ve planlama özellikleriyle geliştiren orta ölçekli bir teknoloji şirketi olan Badger Maps'in kurucusu ve CEO'sudur.

Şirketindeki hiç kimsenin yerine yapay zekâyı geçirmiyor. Ancak artık büyüme aracı olarak işe alımı da kullanmıyor.

Steve ile büyüyen bir işletmenin artan taleplerini çalışan sayısını artırmak yerine yapay zekâyı kullanarak nasıl karşıladığını anlamak için görüştük. İşte söyledikleri.

Satış Liderliğinden Teknoloji Şirketi Kuruculuğuna

Apple App Store'da saha ve dış satış personelleri için 1 numaralı uygulama olan Badger Maps'in CEO'su ve kurucusuyum.

Girişimci olmadan önce Stanford'dan MBA derecemi aldım ve Google'da çalıştım. Google'da geçirdiğim süre boyunca 2009 yılında küresel çapta Google Enterprise'ın En İyi Satış Yöneticisi seçildim.

Ardından 2012'de, saha ve dış satış personelleri için mevcut CRM'leri haritalama, rota oluşturma ve planlama özellikleriyle geliştirmek amacıyla Badger Maps'i kurdum. Ayrıca özellikle dış satış personellerine yönelik bir podcast olan Outside Sales Talk'un sunuculuğunu yapıyor ve Sales Hall of Fame'in başkanlığını yürütüyorum.

İşe bir şirket kurma hedefiyle başlamadım. Kariyerimi saha satışlarında geçirdim, dolayısıyla saha satış personellerinin karşılaştığı zorlukları ilk elden anlıyordum. Google Haritalar ekibinde çalışırken mobil haritalamanın ne kadar güçlü olduğunu fark ettim. Öğrendiklerimi kullanarak Badger Maps'i bugün bulunduğu noktaya kendi kaynaklarımla taşıdım.

Yapay Zekâ Çağında da Geçerli, Hayat Değiştiren Kariyer Tavsiyesi

Hayatımda aldığım en iyi tavsiye, kariyer günü kapsamında babamın arkadaşı Bill Moran ile yaptığım bir ‘işe eşlik etme’ sırasında verildi. Yaklaşık 13 yaşındaydım ve o, kendi çabalarıyla başarılı olmuş bir gayrimenkul geliştiricisiydi; tanıdığım en başarılı insandı. Söyledikleri hayatımı değiştirdi ve şu anda yapay zekâyla yaşanan her şey düşünüldüğünde, bu tavsiyenin her zamankinden daha geçerli olduğunu düşünüyorum.

Chicago'da arabayla dolaşıp sahip olduğu veya satın almayı düşündüğü binalara bakarken, kendi işim için çalışmamı tavsiye etti. Büyük bir şirkette kazanabileceğimden çok daha az para kazansam bile, kazandığımın bana ait olacağını söyledi. Çok para kazanırsam, o da yine benim olacaktı.

Ayrıca büyük bir şirkette asla çalışmamamı söyledi; çünkü küçük bir şirkette çalışarak çok daha fazla şey öğrenirsiniz—şirketteki daha büyük bir yüzde üzerinde sorumluluğunuz olduğu için rolünüz daha anlamlıdır.

20 yıl sonra Badger Maps'i kurduğumda bu düşünceler aklımdaydı ve tavsiyesi için ona hiçbir zaman teşekkür edememiş olsam da bu tavsiye benim için paha biçilmezdi.

Yapay zekâ çağında, daha büyük şirketlerde çalışan insanlar otomasyon baskılarıyla karşı karşıya kalacak. Maaşları da baskı altına girecek. İşleri de öyle. Kendi işiniz için veya daha küçük bir kuruluşta—özellikle de iyi büyüyen daha küçük bir kuruluşta—çalışmak sizi daha avantajlı bir konuma getirir.

Çalışan Sayısını Artırmak Yerine Büyüme İçin Yapay Zekâyı Kullanmak

Büyüyen, orta ölçekli bir şirket olarak buna iyi bir örneğiz. Mevcut işleri yapay zekâyla değiştirmiyoruz.

Mevcut işleri yapay zekâyla değiştirmiyoruz.

Bununla birlikte yapay zekâ, büyüdükçe dolduracağımız yeni rolleri fiilen ortadan kaldırıyor.

Bununla birlikte yapay zekâ, büyüdükçe dolduracağımız yeni rolleri fiilen ortadan kaldırıyor. Yapay zekâ işi bizim için yaptığı veya mevcut rollerde zaman kazandırdığı için bu yeni rolleri doldurmak zorunda kalmıyoruz.

Badger Maps'te yapay zekâ ve onu destekleyen yazılımlar bugün pek çok angarya işi yapıyor. İnsanlar daha hızlı hareket edip daha fazlasını yapabiliyor; özellikle Pazarlama ve Mühendislik alanlarında. Yapay zekâdan en büyük değişimi bu roller gördü.

Özellikle pazarlama işlerinin büyük bir kısmı içerik oluşturmak veya farklı şeylerin nasıl yapılacağı üzerine araştırma yürütmekti. Artık bunların hepsini yapay zekâ gerçekleştiriyor. Ancak pazarlama yöneticilerimizin zaman zaman ekiplerini hâlâ çok fazla işi manuel olarak yaparken yakaladığını itiraf etmeliyim.

Bu olduğunda görevleri, belirli bir yapay zekâ aracının bu işi çok daha hızlı nasıl gerçekleştirebileceği konusunda ekibe koçluk yapmaktır. Bu, yöneticiler için büyük bir değişim.

Yapay Zekâ Organizasyon Yapısını Nasıl Yeniden Şekillendiriyor?

İnsanları işten çıkarmama kuralının bir istisnası stajlardır. Eskiden aynı anda yaklaşık 25 stajyerin yer aldığı, iyi geliştirilmiş bir stajyer programımız vardı. Yapay zekâ çağında bu program neredeyse tamamen ortadan kalktı.

Stajyer programını sonlandırmadık; insanlar stajyer istemeyi bıraktı, bu yüzden işe alım ekibi de stajyer almayı bıraktı. Küçük çalışanlarda da benzer bir durum yaşandı. Şimdi yöneticiler, küçük çalışanlar yerine daha fazla orta ve üst düzey çalışan talep ediyor.

Orta ve üst düzey çalışanların, işlerin tamamlanması için küçük çalışanları ve stajyerleri eğitmeye ve onlarla çalışmaya zaman ayırması eskiden mantıklıydı — birini eğitmek için 2 saat harcarsınız ve o kişi, bundan sonra sizin haftada bir saatinizi ayırdığınız bir işi yapabilir. Ancak bu orta ve üst düzey çalışanlar artık bu görevler için AI'a yöneliyor.

AI'ın organizasyon yapısına bakışımı tamamen değiştirdiğini söylemesem de yapılanma biçimimiz üzerinde önemli etkileri oldu.

Dolayısıyla AI'ın organizasyon yapısına bakışımı tamamen değiştirdiğini söylemesem de yapılanma biçimimiz üzerinde önemli etkileri oldu.

AI'ın Yöneticiler ve Karar Vericiler İçin Gerçekte Anlamı

Yöneticiler ve karar vericiler açısından, pek popüler olmayan bir görüşüm var: AI aslında devrim niteliğinde olmadı. Sadece işleri bizim için hızlandırdı.

Bana göre en büyük faydası, birkaç yıl önce interneti kullanarak bulmanın zor olduğu yanıtları artık parmaklarımızın ucuna getirmesi.

Örneğin, üç yıl önce bir konuda araştırma yapması ve konuyu bana açıklaması için finanstan birine görev verebilir, böylece yanıtı birlikte değerlendirebilirdik. Bugün ise AI'ın desteğiyle, konu hakkında kendi başıma düşünmek için yalnızca bir saat ayırıyorum.

Mevcut Yazılımlara Zaten Entegre Edilmiş AI'ın Kilidini Açmak

Değişim zamanlarında yapabileceğiniz en iyi şey, karşınıza çıkan yeni fırsatlara açık olmaktır. Şu anda bu, AI yazılımlarını kullanmak anlamına geliyor.

İşe bakılacak ilk yerlerden biri de hâlihazırda kullandığınız araçlardır.

Bizim için buna AWS, GitHub ve Close gibi araçlar örnek verilebilir. Bunların hepsinde harika AI özellikleri var. Örneğin Github, mühendislerimizin AI ile çok daha hızlı kod yazmasına yardımcı oluyor.

CRM'inizi GTM Stratejinizle Eşleştirin

Satış ve pazarlama tarafında CRM sistemimiz Close'a özellikle yoğun şekilde güveniyoruz. Şirketiniz ve pazara giriş stratejiniz için en iyi CRM sistemi gerçek bir dönüştürücü olabilir.

Günümüzde CRM sistemlerinin çoğu benzer işlevlere sahip, ancak insanlar bunları kendi özel ihtiyaçlarına göre özelleştirmeye yeterince yatırım yapmıyor. Bu yalnızca kurulumla özelleştirmeyi değil, aynı zamanda kendi pazara giriş stratejilerini destekleyen bağlı uygulamaları da kapsıyor. Özel durumunuz ne olursa olsun, CRM deneyiminizi büyük ölçüde geliştirecek uygulamalar bulunuyor.

Pazarlama yığını ile satış yığınının birlikte çalışması kritik önem taşıyor — ancak araçların eskiden olduğu gibi aynı tedarikçiden gelmesi gerekmiyor. Modern yazılımlar, benzersiz pazar stratejiniz ve ürününüz için en iyi çözümleri bir araya getirirken bile bu iş akışlarını çok daha düzenli hâle getiriyor.

AI da bu iş akışlarının içine, doğrudan yazılıma entegre ediliyor.

İş Akışlarını Dönüştüren Bir AI Aracı

Şu anda açık ara en sevdiğim AI aracı Grid Squid.

Müşterilerimizin verileri CRM sistemlerinde bulunduğu için yazılımımızı birçok CRM sistemiyle entegre etmemiz gerekiyor. Grid Squid, ürünümüzü müşterilerimizin CRM sistemleriyle artık çok hızlı şekilde entegre edebildiğimiz için bizim açımızdan maliyetli ve zor bir sorunu çözdü.

Bağlantıları daha hızlı kurmak için AI'dan yararlanıyor ve müşterinin CRM verileriyle ürünümüzdeki verileri gerçek zamanlı olarak senkronize ediyor. Böylece birçok CRM için bağlayıcıları sürdürmek yerine yalnızca Grid Squid ile olan bağlantımızı sürdürüyoruz; geri kalanını o hallediyor.

Bu, zaman ve emek açısından bizim için eskiden büyük bir maliyetti. Grid Squid'in AI'ını entegre ettiğimizden beri entegrasyonlarımızı yürüten ekip çok daha hızlı çalışıyor.

Ekipler Genelinde Yapay Zekâ Okuryazarlığı Oluşturmak

Yapay zekânın varlığından sonra kurulan şirketlerin, zaten var olan şirketlere kıyasla mutlaka bir avantaja sahip olduğuna inanmıyorum. Mevcut şirketler de yeni şirketlerle aynı araçlara erişebiliyor. Ayrıca her ikisinin de sürekli değişen araç setlerine uyum sağlaması gerekiyor.

Bu nedenle yapay zekâ okuryazarlığını sürekli değişen bir hedef olarak görüyorum. Giderek daha fazla kurumsal yapay zekâ aracı piyasaya çıktıkça, yapay zekâyı daha fazla alanda benimsemeye devam ediyoruz. Ayak uydurmak zor!

Bir lider olarak ekibin kullandığı araçları düzenli olarak değerlendirmek ve bu araçlardan değer elde ettiklerinden emin olmak kritik önem taşır. Bir aracın sadece "eh işte" olduğunu söylerlerse, onları aktif olarak alternatifler aramaya teşvik etmelisiniz.

Ekiplerimizi kendileri için doğru çözümleri bulma konusunda güçlendirmek çok önemli. Neye ihtiyaç duyduklarını en iyi onlar bilir. Yöneticiler çözüm önerebilir ve mevcut yazılımlarının nasıl daha iyi kullanılabileceğini gösterebilir. Ancak yazılımı gerçekten kullanan kişilerin de söz hakkı olmalıdır.

Küçük İşletmelerin ve Yapay Zekânın Çağı

Şunu söyleyerek bitireyim: Küçük bir şirket kurmak veya küçük bir şirkette çalışmak için iyi bir dönem.

Küçük kuruluşlar, yapay zekâ sayesinde geçmişte yapabileceklerinden daha fazlasını başarabiliyor. Yapay zekâ, ekipteki her bireye süper güçler kazandırıyor.

Steve'in İpucu

Küçük bir şirket kurmak veya küçük bir şirkette çalışmak için iyi bir dönem.

Küçük kuruluşlar, yapay zekâ sayesinde geçmişte yapabileceklerinden daha fazlasını başarabiliyor. Yapay zekâ, ekipteki her bireye süper güçler kazandırıyor.

Bunun daha fazla fırsat mı yaratacağından yoksa daha az ama daha nitelikli fırsat mı sunacağından emin değilim. Umarım ilki gerçekleşir; çünkü ikincisi servetin belirli ellerde toplanmasına yol açabilir.

Takipte Kalın

Steve'in, çalışan sayısını artırmak yerine yapay zekâ kullanımını artırarak işini büyütmeye devam ederken yaptığı çalışmaları LinkedIn, Instagram, X, Facebook ve Quora üzerinden takip edebilirsiniz. Satışla ilgileniyorsanız Outside Sales Talk Podcast adlı podcast'ini kaçırmayın. Ayrıca Badger Maps adlı işletmesine ve Satış Onur Listesi'ne de göz atın.

People Managing People'da daha fazla uzman röportajı sizleri bekliyor!