Eski Google Program Yöneticisi: Kısa Vadeli Tasarrufların Peşinden Koşmak Yerine Uzun Vadeli Büyüme İçin Yapay Zekâyı Kullanın

Bu konuşmada Jonathan, yapay zekânın liderliği ve organizasyon tasarımını nasıl yeniden şekillendirdiğini ve maliyetleri azaltmak yerine çalışanlarınızı geliştirmek için neden yapay zekâ kullanmanız gerektiğini paylaşıyor.

Büyük teknoloji şirketlerinden girişime: Jonathan Conradt yapay zekâyla liderliği nasıl yeniden düşünüyor?

İnsanların her gün kullandığı ürünler üzerinde Amazon, eBay, Google ve Microsoft için çalışma fırsatına sahip olduğum için kendimi şanslı hissediyorum.

Chromebook'lar için mühendislik program yöneticisiydim; torunlarım artık bu cihazları okulda kullanıyor. Ayrıca Chrome tarayıcısının Mac ve Linux sürümlerinde de çalıştım. eBay'de ise ürünlerin mağazacılık ve pazarlamasından sorumlu direktördüm.

Amazon'da tüm Amazon cihazlarının pazarlamasına liderlik etmekten yapay zekâ çözümleri geliştirmeye, ardından da Amazon başkan yardımcılarını ve direktörlerini yapay zekâ konusunda eğitmeye geçtim. Yapay zekâ ve liderlik alanında sıfırdan oluşturulabilecek bir fırsat gördüğüm için 2024'te Amazon'dan ayrılarak kariyer ve liderlik gelişimine, güçlü bir yapay zekâ bileşeniyle odaklanan bir girişim olan Shiftwell AI'ı kurdum.

Liderlerin ekiplerini geliştirmesine yardımcı olmak için Shiftwell AI'ı kurmak

Shiftwell AI'da edindiğimiz içgörü, yöneticilerin üzerlerinde çok fazla yük olduğuydu. Doğrudan bağlı çalışanlarının liderlik becerilerini geliştirmelerine ve kariyerlerinde ilerlemelerine yardımcı olacak zamanı çoğu zaman bulamıyor, ayrıca bunun için gereken uzmanlıktan da sıklıkla yoksun kalıyorlar.

Her gün aldıkları bilgi akışını özetlemek için araçlar devreye girdikçe, yapay zekânın şirketleri organizasyon yapılarını yalınlaştırmaya yönlendireceğini düşünüyoruz. Ofis verimliliğindeki gelişmeler, bir yöneticinin daha fazla doğrudan bağlı çalışana sahip olmasını sağlayacak; ancak bu çalışanlar gelişmek için ihtiyaç duydukları desteği yine de alamayacak.

Shiftwell AI, verimlilik ve çalışanları elde tutma konusunda sonuç vermeyen, kitlesel pazarlama amaçlı çalışan bağlılığı anketlerinin yerini alır. Bir çalışan bağlılığı anketine yapay zekâ uygulamak, kötü bir yaklaşımı daha da kötü hâle getirir. Biz ise yapay zekâ ve onlarca yıllık araştırmayla mümkün kılınan, çalışanlara ve yöneticilere başarılı olmaları için ihtiyaç duydukları içgörüleri ve araçları sunan yeni bir yaklaşım benimsiyoruz.

Her çalışanın işlerine yardımcı olan ve görevleri otomatikleştiren yapay zekâ ekip arkadaşlarına ve iş ortaklarına sahip olmasını bekliyoruz. En iyi şirketlerin, çalışanlarını geliştirmek için de yapay zekâ kullandığını görüyoruz. Çünkü en iyi yetenekleri çekebilen, geliştirebilen ve elde tutabilen şirketler başarılı olacak.

Jonathan'ın İpucu

En iyi yetenekleri çekebilen, geliştirebilen ve elde tutabilen şirketler başarılı olacak.

Yapay zekâ liderliği ve organizasyon tasarımını nasıl dönüştürüyor?

Amazon yöneticilerine öğrettiğim önemli bir ders, neyin imkânsız ya da fazla pahalı olduğuna dair yıllara dayanan deneyimlerinin ve sezgilerinin artık geçerli olmadığıydı.

Örneğin Amazon, Perl ve C'den büyük ölçüde Java tabanlı bir kod altyapısına sancılı bir geçiş yaptı. Bu geçiş çok pahalıydı ve uzun sürdü. Ancak yapay zekâ sayesinde eski bir Java sürümünden Java'nın en güncel sürümüne geçişleri neredeyse tamamen otomatikleştirildi. Verimlilikteki bu niceliksel sıçramanın, iş gücünün bileşimi ve ölçeği hakkındaki düşüncelerimiz üzerinde gerçek etkileri var.

Bana göre yapay zekâ ekonomisine yanıt vermenin üç yolu var:

1. Yapay zekâyı görmezden gelmek ve ortadan kalkmasını ummak; Sears'ın İnternet karşısında benimsediği görünen strateji buydu.
2. Yapay zekâya düşünmeden atılmak ve iş gücünüzü hızla azaltmak; yapay zekânın verimlilik artışlarının, daha yüksek bir kâr marjıyla aynı düzeyde teslimat yapmanızı sağlayacağı beklentisiyle. Bunun hisse senedi fiyatı açısından kısa vadeli bir faydası vardır ve nihayetinde şirketi eskisiyle aynı kapasiteye, ancak daha düşük maliyetle bırakır.
3. En iyi yetenekleri elde tutmak ve yapay zekâyla güçlendirmek; böylece daha fazlasını, daha hızlı yapabilmelerini sağlamak.

Ben her zaman üçüncü yolu savundum.

Şimdiye kadar üzerinde çalıştığım her mühendislik projesinde, müşterilerin taleplerine öncelik vermemiz ve ardından teslim kapasitemiz konusunda bir sınır çizmemiz gerekti. Kaynaklarımız sınırlı olduğu için bazı müşteri taleplerini her zaman karşılayamadık.

Yetenekli ve deneyimli çalışanlarını elde tutan ve yapay zekâ aracılığıyla verimliliklerini artıran şirketler, kısa vadeli hisse senedi artışını tercih edenlerden daha fazla müşteri faydası sunacaktır.

Bu yaklaşım maliyetleri hemen azaltmaz; ancak bir şirket rakiplerini geride bırakırken geliri hızla artırır. Deneyimlerime göre geliri artırmak için büyük bir potansiyel var — ancak maliyet tasarruflarının her zaman bir üst sınırı bulunur.

Jonathan'ın İpucu

Amazon liderlerine öğrettiğim önemli bir ders, yıllara dayanan deneyimlerinin ve neyin imkânsız ya da fazla pahalı olduğuna dair sezgilerinin artık geçerli olmadığıydı.

Yapay zekâ Amazon'un e-posta pazarlamasını nasıl dönüştürdü — ve benimsenmeyi nasıl hızlandırdılar

İşte bir başka örnek. Amazon, pazarlama kampanyaları için hedefleme parametrelerini manuel olarak yapılandırmaları amacıyla yüzlerce pazarlama yöneticisine güveniyordu. Emek yoğun bu süreçte hangi ölçütlerin ve davranışların önemli olduğuna dair beyin fırtınası yapılmasının yanı sıra raporların oluşturulması ve analiz edilmesi için yüzlerce saat harcanıyordu. Yatırım çok yüksek olduğu için ekipler yeni şeyler denemeye veya birden fazla deney yürütmeye isteksizdi.

Bir kategoride önümüzdeki iki hafta içinde kimin satın alma yapacağını, ardından da kimin bir e-postaya olumlu yanıt verme olasılığının en yüksek olduğunu tahmin etmek üzere yüzlerce ölçümü birleştirmek için yapay zekâ kullanma fikrine sahip bir yapay zekâ bilimcisiyle tanıştığım için şanslıydım.

Bu fikre odaklandım ve modeli doğrulamak ve geliştirmek için Amazon'un cihaz kampanyalarıyla deneyler oluşturdum.

Başlangıçta pazarlama yöneticileri, müşterilerini kendilerinden daha iyi tanıdığını iddia eden bir çözüme şüpheyle yaklaşıyordu. O dönemde yapay zekâ yaygın bir araç değildi ve genel olarak yanlış anlaşılıyordu. Bu nedenle pazarlama yöneticilerine modelin temellerini açıklamak için bir ders oluşturdum ve şirket içi konferanslarda konuştuk.

Sonuç olarak, modeli mevcut araçlarında kullanıma sunarak ve başarı öykülerini geniş çapta yayımlayarak ivme kazanmayı başardık. Ekipler başarılarını paylaştıkça ve çalışanlar şirket içinde farklı rollere geçtikçe benimseme oranı arttı. 18 ay içinde her ekip modeli kullanıyordu ve yeni ülke lansmanlarının tümüne, müşteri verileri kullanılabilir olur olmaz modelin devreye alınması şartı dâhil edildi.

Sonunda dünya genelindeki tüm Amazon e-posta kampanyalarının hedefleme işlemlerinde bu modeli kullanması zorunlu hâle geldi. Bu, yeni kampanyaları devreye alma çabasını önemli ölçüde azalttı; bu da ekipleri birden fazla kampanyayla denemeler yapmaya teşvik ederek müşteri ihtiyaçları hakkında yeni içgörüler elde edilmesini ve satışların iyileşmesini sağladı.

Bizim için en önemli içgörü, insanların yüzlerce (daha sonra binlerce) değişkeni içeren incelikli yaklaşımları asla değerlendirmeyecek olmasıydı. Ancak soruna yapay zekâyı uygulayarak, ekiplerimiz bunu benimsediği sürece müşteriler için aynı veya daha az çabayla daha fazlasını yapabiliyorduk — .

Yazılım ekipleri yapay zekâ kullandığında neden koruyucu sınırlara ihtiyaç duyulur

Bir girişimin CTO'su olarak kodu yazmak benim sorumluluğumda.

VS Code'daki GitHub Copilot gibi yapay zekâ kod araçları ve Open Web UI ile yerel olarak çalışan Ollama, aklımı okuyor gibi görünme ve tam yazmak üzere olduğum büyük kod bloklarını önerme becerileriyle beni sık sık şaşırtıyor.

Aynı zamanda yapay zekâ, korkunç bir yolda ilerlemeye devam etmekten ve mimari ya da tasarım hatalarını büyütmekten memnuniyet duyuyor.

İşte bu nedenle, doğru sonuçları üretmek için iyi eğitimli ve deneyimli yazılım mühendislerine sahip olmak hayati önem taşıyor. Yapay zekâ, iyi ya da kötü tasarımları hızlandırabilir ve bunların üzerine inşa edebilir. Bir lunaparktaki eğlence aynası gibi kuruluşunuzdaki yetenek düzeyini büyütür.

Üst düzey yeteneklere yatırım yaparsanız yapay zekâ araçlarınız onların yeteneklerini güçlendirir ve harika işleri daha hızlı üretmelerini sağlar. Çalışanlarınızı geliştirmeyi başaramadıysanız veya yanlış işe alımlar yaptıysanız yapay zekâ, iş gücünüzün kötü çözümleri hızla üretmesine yardımcı olur.

Yapay zekâ tarafından üretilen kod çağında okunabilirlik neden her zamankinden daha önemli

Shiftwell AI olarak tercih ettiğimiz programlama dili Go'yu seçtik. Go, tüm yapay zekâ araçları tarafından iyi şekilde destekleniyor. Ayrıca oldukça okunabilir.

Google Chrome ekibinin mühendislerini mühendislik ürün yöneticisi olarak gözlemleme fırsatına sahip olduğum için kendimi şanslı hissediyorum. Chromium projesi aracılığıyla hâlâ herkes tarafından görülebilen kod inceleme süreci, kod öğrenmek, eğitim almak ve kodu geliştirmek için mükemmel bir ortamdı. İncelemedeki temel adımlardan biri kodun okunabilirliğini artırmaktı. Bir mühendis, çözümü makul bir süre içinde okuyup anlayabilir miydi?

Google'daki Go dili ekibi bu yaklaşımı ciddiye aldı ve bazı okunabilirlik yönergelerini dile yerleştirdi. Rust veya C++ gibi diller daha hızlı ya da daha küçük çözümler üretebilse de Go çözümü genellikle en okunabilir olanıdır.

On yıl önce sahip olacağımızdan daha az mühendise sahip olmayı, buna karşın benzer büyüklükteki bir girişimin sahip olacağından daha fazla ya da en az o kadar kod üretmeyi bekliyoruz. Hem yapay zekâ araçları hem de bu son derece okunabilir dil bu konuda yardımcı oluyor. Çünkü bir yapay zekâ kod önerdiğinde, mühendisin kodu okuyup anlaması gerekiyor.

Yapay zekâ araçlarının hatalarından kaçınmak için şirketlerin kısa süre içinde okunması ve anlaşılması daha kolay dillere yönelmeye başlayacağından şüpheleniyorum.

Shiftwell AI geliştirme, pazarlama ve destek süreçlerinde yapay zekâ araçlarını nasıl kullanıyor?

Bahsettiğim gibi, VS Code'da GitHub CoPilot'u kapsamlı şekilde kullanıyorum. Bu araç, kodum için iyi bir test seti oluşturma sürecini çok daha hızlı hâle getirdi. Kapsanmasını istediğim senaryolarla genişletmemin kolay olduğu akıllı testler üretme sıklığı gerçekten etkileyici.

Bir kuruluş olarak bunu pazarlama mesajları ve asansör konuşması türündeki kısa tanıtımlar için fikir üretmek amacıyla da kullanıyoruz. Bir şeyi nasıl ifade etmek istediğimiz konusunda tıkandığımızda, ek fikirler üretmesi için yapay zekâya başvuruyoruz.

Yapay zekânın müşteri destek akışımızın ayrılmaz bir parçası olmasını bekliyoruz. İngilizceyi önceleyen bir destek ekibiyle 35'ten fazla dili desteklemeyi planlıyoruz. Ana dili seviyesinde müşteri hizmeti sunmak ancak yapay zekâ ile mümkün olacak.

Yapay zekâ konsolidasyonunun gizli riskleri ve küçük şirketlerin nasıl başarılı olabileceği

Yapay zekâ konsolidasyonu teşvik ediyor gibi görünüyor; çünkü yüksek kaliteli eğitim verilerine sahip daha büyük şirketler, yapay zekâyı eğitme ve işlerine uygulama konusunda avantajlı. Küçük aile işletmelerinin başına ne gelecek?

Tarihsel olarak fotoğrafçılık da sanat dünyası üzerinde benzer bir etki yarattı. Az sayıda kamera, film ve banyo şirketi, inanılmaz bir aslına uygunlukla yüksek kaliteli ürünler üreterek dünyadaki tüm sanatçıları geride bırakabiliyordu. Bu durum, her kamera sahibini, genellikle vasat olsa da bir sanatçı hâline getirdi.

O dönemde pek çok kişi resimlerin değerinin çökeceğini ve sanatçıların ortadan kalkacağını düşünmeye başladı. Ancak böyle olmadı.

Yapay zekâ konsolidasyona yol açıp çeşitliliği ortadan kaldırdıkça ürünler standartlaşacak ve daha genel hâle gelecek. Benzersiz ve kişiye özel çözümler sunabilen küçük ve orta ölçekli işletmeler için pazar fırsatı işte burada ortaya çıkıyor. Müşterilerine odaklanan ve onların ihtiyaçlarını derinlemesine anlamaya zaman ayıran küçük şirketler, yapay zekâ ekonomisinde hâlâ başarılı olabilir.

Yapay zekâ ekonomisinde yol alan liderler için en önemli tavsiye

İçinde bulunduğumuz dönem için tavsiyem, kârı artırmak amacıyla maliyet tasarrufuna odaklanmak yerine müşterilere daha fazlasını sunmak için yapay zekânın üretkenlik artışlarından yararlanmaktır.

Bu, kısa vadeli kazançlar uğruna yeteneği ve deneyimi şirketlerinden çıkarma hatasına düşen rakiplerinizi geride bırakmanız için bir fırsat. Bir zamanlar maaşının 7 katı gelir getiren bir çalışan, maaşının 20 katı gelir sağlayabiliyorsa, hangi akılsız bu geliri maaşından tasarruf etmek için feda eder?

Bununla birlikte, yapay zekânın liderliğin bilişsel yükünü azaltarak daha az kişinin işi yapabilmesini sağlaması nedeniyle Direktör ve Başkan Yardımcısı düzeyindeki görevler üzerinde şaşırtıcı bir etkisi olacağını düşünüyorum.

En iyi şirketler idari giderleri azaltacak ve bu tasarrufları doğrudan müşteri değerini artıracak şekilde çalışanlara yönelik yatırımlara yeniden tahsis edecek.

Yapay zekâ, liderliğin bilişsel yükünü azalttığı için Direktör ve Başkan Yardımcısı düzeyindeki görevler üzerinde şaşırtıcı bir etkiye sahip olacak.

Takip edin

Jonathan'ın çalışmalarını LinkedIn üzerinden takip edebilir ve yapay zekâyı merkezine alarak liderlik gelişiminin geleceğini inşa ettikleri şirketi Shiftwell AI'ı keşfedebilirsiniz.

People Managing People'da daha fazla uzman röportajı sizlerle olacak!