Yapay Zekâ Kullanımında İş Akışı Tasarımı Teknolojiden Neden Daha Önemlidir

Domenico, röportajımızda herhangi bir iş akışını baştan yapılandırmak için bir çerçeve sundu ve ayrıca çoğu kuruluşta yapay zekâ benimsemesinin ve okuryazarlığının neden geride kaldığını açıkladı.

Yapay zekâ öncelikli liderlik

Kortix.ai'nin kurucusuyum. Seri B ve üzeri yapay zekâ/makine öğrenimi girişimlerinde mühendislik ekiplerini ölçeklendirerek 10 yıldan fazla zaman geçirdim ve aynı sorunu tekrar tekrar gördüm: Şirketler teknolojiye sahipti, ancak hâlâ yapay zekâ öncesi liderlik modellerini kullanıyordu.

Kortix'i farklı bir yaklaşımı kanıtlamak için kurdum: yalnızca insanları yönlendirmek yerine yapay zekâ aracılarının iş birliğini koordine eden kuruluşlar. Tüm şirketi kendi platformumuz üzerinde işletiyoruz; bu da yapay zekâ öncelikli liderliği her gün üretim ortamında test ettiğim anlamına geliyor.

Domenico'nun İpucu

Daha fazla insan = daha fazla kapasite varsayımını bırakmak zorunda kaldım. Böyle değil. Artık değil. Daha iyi aracı iş akışları oluşturduğumuz için benzer girişimlere kıyasla %70 daha az kişiyle çalışıyoruz.

Liderler karar vericilikten sistem tasarımcılığına nasıl geçiyor?

Bir lider olarak rolüm karar vericilikten sistem tasarımcılığına dönüştü.

Artık insanlara görev devretmiyorum. Aracıların yürütmenin %80'ini üstlendiği ve insanların muhakemeye odaklandığı iş akışları tasarlıyorum.

Bu, daha fazla insan = daha fazla kapasite varsayımını bırakmamı gerektirdi. Böyle değil. Artık değil. Daha iyi aracı iş akışları oluşturduğumuz için benzer girişimlere kıyasla %70 daha az kişiyle çalışıyoruz.

Ayrıca her şeyden haberdar olmamaya alışmam gerekti. Aracılarımız, onayım olmadan her gün yüzlerce karar alıyor. Benim görevim eylemleri onaylamak değil, sınırlar belirlemek.

Yapay zekâ modern liderler için stratejik düşünmeyi nasıl güçlendirebilir?

İş yerinde yapay zekâ yalnızca angarya işleri otomatikleştirmez; stratejik düşünmeyi de güçlendirir.

Eskiden veri toplamak için saatler harcar ve zihinsel olarak tükenmiş bir hâlde kararlar alırdım. Şimdi yapay zekâ ilk %90'lık kısmı (araştırma, sentez, senaryo modelleme) üstleniyor ve beni karar noktasına zinde bir şekilde getiriyor; üstelik bunu daha önce incelediğimden 10 kat fazla senaryoyu değerlendirdikten sonra yapıyor.

Yapay zekânın yarattığı zihinsel alan, sahip olduğumu bilmediğim bir yaratıcılığın kilidini açtı. Eskiden değerimi ne kadar iş yapabildiğimle ölçerdim. Şimdi ise ne kadar iyi düşündüğümle ölçüyorum.

Başka bir deyişle, yapay zekâ beni daha insan yaptı; beni gereksiz hâle getirmedi.

Domenico'nun İpucu

Yapay zekâ yalnızca angarya işleri otomatikleştirmez — stratejik düşünmeyi güçlendirir.

Yapay zekâyı araç yerine çalışan olarak görmek neden her şeyi değiştiriyor?

Şu anda kuruluşların yapay zekâyı kullanma biçiminde büyük bir kopukluk var. Yapay zekâyı bir çalışan olarak değil, bir araç olarak görüyorlar.

Bu nedenle çoğu şirket ChatGPT'yi mevcut iş akışlarına ekleyip buna dönüşüm diyor, ancak işin %90'ını hâlâ insanlar yapıyor.

Yapay zekânın asıl vaadi özerkliktir: insan müdahalesi olmadan uçtan uca iş akışlarını yürüten aracılar. Bu nedenle aşağıdaki çerçeveyi kullanıyoruz:

1. Önce iş akışlarının haritasını çıkarın.
2. İnsan muhakemesinin nerede benzersiz değer kattığını sorun.
3. Geri kalan her şeyi otomatikleştirin.
4. Her yapay zekâ kararının kaydedildiğinden ve açıklanabilir olduğundan emin olun.
5. Güven oluşturmak için haftalık aracı denetimleri gerçekleştirin.

Gelecekte kazanan şirketler en iyi araçlara değil, en iyi aracılara sahip olacak.

Yapay zekâ aracıları temel iş akışlarını nasıl baştan yapılandırabilir?

Aşağıda, iş stratejisinde yapay zekâ kullanarak başarıyla baştan yapılandırdığımız iş akışlarına ilişkin bazı örnekler yer alıyor:

• İşe alım: Ajan özgeçmişleri inceler, adayları puanlar, e-postaları taslak hâline getirir ve mülakatları planlar.
  • Sonuç: Rol başına 3 saat → 15 dakika.
• Strateji: Bir soru çerçevelerim. Ajan veri toplar, artıları ve eksileriyle birlikte 3-5 seçenek oluşturur ve senaryoları modeller.
  • Sonuç: Kararları 1/10 sürede, 10 kat daha fazla bağlamla alıyorum.
• Organizasyon tasarımı: Önce iş akışlarını haritalandırıyor, ardından rolleri insanların benzersiz katkılarına göre tasarlıyoruz.
• Müşteri erişimi: Ajan, hedef profilleri bulmak için her gün LinkedIn'de arama yapar, şirket verileriyle zenginleştirir, potansiyel müşterileri 0-10 arasında puanlar ve kişiselleştirilmiş mesajlar taslak hâline getirir.
  • Sonuç: Günde 2-3 saat → 20 dakika. Yanıt oranı 4 kat arttı.
• İçerik: Ajan trendleri izler, benim üslubumda içerik taslakları oluşturur, platforma özel versiyonlar hazırlar ve dağıtımı planlar.
  • Sonuç: Haftada 2 kez → haftada 5 kez yayınlama, etkileşimde 3 kat artış.

Kalıcı bellek neden kritik ve sorunlu?

Kalıcı belleğe sahip ajan iş akışları oluşturmaktan özellikle heyecan duyuyorum.

Örneğin oluşturduğum Reddit ajanı, her gün sabah 6'da çalışır; anahtar kelimeler (AI ajanları, otomasyon ihtiyaçları, rakiplerden bahsetmeler) için 15'ten fazla subreddit'te arama yapar, gönderileri alaka düzeyi/niyet açısından 0-10 arasında puanlar, doğal yanıtlar taslak hâline getirir ve bana bir özet gönderir. Hangi gönderilerle etkileşime geçeceğimi ben seçerim ve o da hangilerini seçtiğimi hatırlar. Ayrıca üslup tercihlerimi öğrenir ve hangi yanıtların etkileşim aldığını takip eder.

İlk ay yanıtların %80'ini düzenledim. Ancak şimdi, altı ay sonra, yalnızca %5'ini ve çoğunlukla stratejik nedenlerle düzenliyorum. Kapsama alanı günde 20-30 gönderiden 200'ün üzerine çıktı. Yanıt etkileşimi 3 kat arttı.

Ajan artık benden daha iyi yazıyor; çünkü binlerce etkileşimi analiz etti. Bu otomasyon değil, bileşik zekâdır. Her görev, bir sonrakinde onu daha iyi hâle getiriyor. Öğrenen yapay zekâyı deneyimledikten sonra unutan yapay zekâya geri dönemezsiniz.

Ancak bu özel başarıya rağmen kalıcı bellek hâlâ geliştirme aşamasında. Anıları ve bağlamı anlama, günümüzde öğrenme ve gelişimde yapay zekânın temel zorluklarıdır.

Liderlerin yapay zekânın benimsenmesi konusunda yaptığı hata

Liderlerin yapay zekânın benimsenmesi konusunda yaptığı en büyük hata şu: Bunu bir liderlik sorunu yerine teknoloji sorunu olarak ele alıyorlar.

ChatGPT lisansları satın alıyor, eğitim çalıştayları düzenliyor, yapay zekâ özellikleri ekliyor ve benimsenme oranlarını ölçüyorlar — sonra da neden hiçbir şeyin değişmediğini merak ediyorlar.

Yapay zekânın benimsenmesi araçlarla ilgili değildir. İşlerin nasıl yapıldığını yeniden düşünmekle ilgilidir. Asıl sorular şunlardır:

• Hangi işleri insanlar, hangilerini ajanlar yapmalı?
• İş akışlarını sıfırdan nasıl yeniden tasarlarız?
• Ajanlar uygulamanın %80'ini üstlendiğinde organizasyonumuz nasıl görünür?

Araçlarla değil, iş akışlarıyla başlayın. Optimize etmeyin, yeniden tasarlayın. Ve örnek olarak liderlik edin. Yapay zekâ dönüşümü bir teknoloji projesi değil, liderlik değişimidir.

Gerçek yapay zekâ okuryazarlığı nasıl oluşturulur: araçları değil, orkestrasyonu öğretin

Çalışanlara yalnızca araçları kullanmayı değil, yapay zekâ sistemlerini orkestre etmeyi öğretiyoruz.

İlk hafta herkes işini iş akışları (girdiler, karar noktaları, çıktılar) olarak haritalandırır ve ilk ajanını oluşturur. Ardından haftalık ajan denetimleri yaparız: Ne işe yaradı, ne başarısız oldu ve nasıl geliştirilebilir?

İnsan yargısının vazgeçilmez olduğu alanları belirlemeleri için insanları eğitiyoruz. Ardından geri kalan her şey otomatikleştiriliyor. Ekipler de ajanlarını farklı işlevler arasında paylaşıyor.

Çoğu kuruluşta yapay zekâ benimsenmesini engelleyen üç sorun

Tüm bunlara rağmen yapay zekâ benimsenmesinde üç yaygın sorun görüyorum:

1. “Yapay zekâ benim yerimi alacak” korkusu. Bu, en iyi aracıları oluşturan çalışanların terfi ettirildiğini göstererek çözülüyor.
2. Yapay zekâya inceleme yapmadan aşırı güvenmek. Bu, zorunlu denetimlerle çözülüyor.
3. İş akışına körlük: Bu, çalışanlara iş akışının belirli noktalarında neden yer almaları gerektiği ve bunu nasıl yapacakları konusunda koçluk yapılarak çözülüyor.

Yapay zekâya hazır olmak; sistemler üzerinden düşünmek, güvenmek ama doğrulamak ve ne zaman müdahale etmek gerektiğini bilmektir.

Araç satın almaktan yapay zekâ öncelikli iş akışları tasarlamaya nasıl geçilir?

Temel teknoloji yığınımız şöyle:

• Kortix: Her iş akışını platformumuz çalıştırıyor
• Claude/GPT-4: Görevin karmaşıklığına göre yönlendirme yapıyoruz
• Linear: Hataları otomatik olarak önceliklendiren aracılarla entegre proje yönetimi
• Slack: İnsan-yapay zekâ iş birliği merkezi
• Cursor: Geliştirme — Slack'te Cursor'u etiketleyebilir ve klavyeye dokunmadan deponuzda düzenlemeler yapabilirsiniz
• GitHub: Standart geliştirme iş akışı
• Supabase: Arka uç
• Vercel: Dağıtım
• Resend: E-posta
• PostHog: Aracılar tarafından sunulan içgörülerle analiz

Bu yapı, başladığımız noktaya kıyasla büyük ölçüde sadeleştirildi. Zapier, Make, Hubspot ve Calendly'yi kaldırıp bunların yerine kendi geliştirdiğimiz aracıları koyduk.

Bu bir felsefe değişimi: “Araç satın al” yaklaşımından “iş akışları oluştur” yaklaşımına geçtik. Aracı ekosistemimizle entegre olmayan her şeyi değiştiriyoruz.

Aracı tabanlı iş akışları stratejik yön değişikliklerini nasıl zorunlu kılıyor?

Aracı tabanlı iş akışlarının yükselişiyle birlikte Hizmet Olarak Yazılım modelinden Hizmet Olarak Aracı modeline geçiyoruz. Pratik açıdan bu, iş modelimizin kullanıcı başına fiyatlandırmadan, kullanıcı başına değil otomatikleştirilen görev başına ödeme yapılan sonuç odaklı fiyatlandırmaya kaydığı anlamına geliyor.

Pazara giriş stratejimiz, orta düzey yöneticilere satış yapmaktan CEO'lara/CFO'lara satış yapmaya dönüştü. Çünkü diğer araçlarla değil, işe alımla rekabet ediyoruz.

Ürün stratejimiz de özellikler geliştirmekten, yaygın iş akışları için önceden yapılandırılmış aracılar oluşturmaya dönüştü.

Değer önerimiz ise “zamandan tasarruf edin” yaklaşımından “işe alım yapmadan ölçeklenin” yaklaşımına dönüştü. Eski yazılımlara sonradan eklenmiş yapay zekâ değil, yapay zekâya özgü altyapı satıyoruz.

Yapay zekâ geleneksel rolleri 2030'a kadar nasıl değiştirecek?

Geleneksel kurucu rolü önümüzdeki birkaç yıl içinde ortadan kalkacak.

2030'a gelindiğinde “orkestratör kurucular”, her şeyi kendileri yapmak yerine yapay zekâ aracı filoları tasarlayacak. 100'den fazla aracıya sahip tek bir kurucu, 100 milyon doların üzerinde yıllık yinelenen gelire ulaşacak.

Uygulama için işe almayı bırakacağız — iş unvanları “Aracı Orkestratörü” ve “İş Akışı Mimarı” olacak. Aracılar; uzmanlaşmış becerilere sahip, akıl yürüten, öğrenen ve kendini geliştiren ortak kurucular olacak.

Geleneksel SaaS çökecek. Şirketler araçlar değil, otonom aracılar satacak.

Organizasyon şemaları, raporlama hatlarını değil, aracılar ve insanlar arasındaki iş akışı devirlerini gösterecek.

Ekonomik sonuç kaçınılmaz: Bir çalışanı işe almak yılda 100 bin doların üzerinde maliyet yaratırken, bir aracı devreye almak yılda 1.000-10.000 dolara mal oluyor.

Uyum sağlamayan şirketler 2010'daki Blockbuster gibi olacak.

Domenico'nun İpucu

Uygulama becerisi için değil, muhakeme ve sistem düşüncesi için işe alım yapın.

Yapay zekâ öncelikli kuruluşlar tasarlamak için liderler şimdi ne yapmalı?

İşte tavsiyem:

• Eski iş akışlarını optimize etmeyi bırakın — onları yapay zekâ öncelikli bir yaklaşımla sıfırdan yeniden tasarlayın.
• Tek tek yapay zekâ görevlerine değil, tasarladığınız sisteme güvenin.
• Uygulama becerisine değil, muhakeme yeteneğine ve sistem düşüncesine sahip kişileri işe alın.
• Ekiplerin kullanımına sunmadan önce kendi ürününüzü kendiniz kullanın.
• Verimliliği (kişi başına çıktı) değil, kaldıraç etkisini (sistem başına çıktı) ölçün.
• "Yeterince iş yapmama" rahatsızlığını kabullenin — artık değeriniz muhakemenizde, yaratıcılığınızda ve vizyonunuzda.
• Hızlı hareket edin, ancak şeffaflık ve yineleme yoluyla güven oluşturun.
• On yıllar üzerinden düşünün, günler içinde harekete geçin.
• Ve izin beklemeyin — kendi iş akışlarınızla başlayın, değeri kanıtlayın, ardından ölçeklendirin.

Şunu da söyleyeyim: Yapay zekâ liderliğin yerini almaz — onu güçlendirir.

Takip edin

Domenico Gagliardi, liderlik anlayışını dönüştürmeye devam ederken onu LinkedIn ve X üzerinden takip edebilirsiniz. Ayrıca Kortix.ai'ye göz atın.

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

Yapay zekâ çağını yeniden düşünmeye hazır mısınız?

People Managing People topluluğuna katılın. Ücretsiz hesaplar, daha akıllıca ve daha az zahmetle liderlik etmenize yardımcı olacak haftalık içgörüler, pratik çerçeveler ve meslektaş stratejileri sunar.

Ücretsiz hesabınızı bugün oluşturun.