Kyle Holm, 25 yıldır şirketlere ücretlendirme konusunda danışmanlık yapıyor ve şu anda kurumsal hiyerarşinin mantığının gerçek zamanlı olarak çöktüğünü gözlemliyor. Bunun nedeni yöneticilerin birdenbire örgüt teorisini keşfetmesi değil; yapay zekânın yetkinlik ile etki arasındaki mesafeyi daraltması. Eski model—yönetim katmanları arasında yavaş ilerleme, yetkinlik belgelerinin biriktirilmesi, dikkatle planlanmış terfiler—bunun yerine doğrudan değer yaratmayı ödüllendiren bir teknolojiyle karşı karşıya. Yöneticiler de bunu fark ediyor.
Transform Las Vegas etkinliğinden bu konuşmada Kyle ve David; yapay zekâ merkezli şirketlerin neden artık “orta düzey” yetenekleri hiç işe almamaya başladığını, unvanlar ve kıdeme dayalı ücretlendirme sistemlerinin ayak uydurmakta neden zorlandığını ve yeni nesil çalışanların geleneksel kariyer basamaklarını nasıl tamamen atlayabileceğini ele alıyor. Yüzeyde ücretlendirme hakkında bir konuşma gibi görünse de, özünde güçle ilgili: kimin sözünün dinlendiği, kimin kaldıraç yarattığı ve kuruluşlar beklenenden daha hızlı yataylaştığında kimin geride kaldığı.
Öğrenecekleriniz
- Yapay zekâ merkezli şirketlerin neden giderek kıdemli yetenekler ve son derece yetkin kıdemsiz yetenekler etrafında yapılandığı; orta katmanın ise hızla küçüldüğü
- Yapay zekânın, teknik beceriler için yalnızca “prim ödemek” anlayışının ötesinde ücretlendirme stratejisini nasıl değiştirdiği
- Şirketlerin tüm işlevlere daha az harcama yaparken en iyi performans gösterenlere neden önemli ölçüde daha fazla ödeme yapabileceği
- Role dayalı ücretlendirme sistemleri ile ortaya çıkan beceri temelli modeller arasındaki fark
- Ücretlendirme profesyonellerinin neden “sezgiye” güvenmek yerine daha fazla veriye dayalı karar alma yaklaşımını savunduğu
- Yapay zekânın, yönetimin engel koyma işlevini azaltarak kuruluşların yataylaşmasını nasıl hızlandırdığı
- Yapay zekâ çağında kariyer gelişiminin neden diplomalardan çok uyum sağlama becerisine ve risk toleransına bağlı olabileceği
Önemli Çıkarımlar
- Yapay zekâya hâkimiyet, kısa sürede bir uzmanlık olmaktan çıkıp temel bir gereklilik hâline geliyor
Çalışanların çoğu LLM'ler geliştirmiyor. Onlardan, çalışma biçimlerini iyileştirmek için yapay zekâyı kullanmaları bekleniyor. Bu ayrım önemli. Şirketler artık yapay zekâ becerisini sıra dışı bir sertifika gibi görmüyor; giderek elektronik tabloları veya interneti nasıl kullanacağını bilmeye daha yakın bir beceri olarak değerlendiriyor. Bir araç altyapı hâline geldiğinde seçenek olma niteliği hızla ortadan kalkar. - Organizasyon şemasının orta kısmı baskı altında
Kyle, yapay zekâ merkezli şirketlerde giderek büyüyen bir ayrıma işaret ediyor: kıdemli yöneticiler ve son derece yetkin kıdemsiz çalışanlar; arada ise daha az sayıda geleneksel orta düzey rol. Neden? Yapay zekâ, koordinasyon katmanlarına duyulan ihtiyacı azaltıyor ve kıdemsiz yeteneklerin anlamlı çıktılar üretme hızını artırıyor. - Ücret artışı daha az doğrusal, daha oynak hâle gelebilir
Eski ilerleme modeli, yapılandırılmış yönetim seviyeleri arasında kademeli bir hareket varsayıyordu. Ancak kuruluşlar yataylaşırsa ücret artışları çok daha düzensiz hâle gelebilir. Yapay zekâ araçlarından doğrudan yararlanabilen çalışanlar kısa sürede orantısız ölçüde yüksek değer yaratabilirken, diğerleri artık ölçeklenemeyen rollerde duraklayabilir. - Şirketler ekipleri küçültürken en önemli katkıyı sağlayanların ücretini artırabilir
Ürün kuruluşları buna iyi bir örnektir. Yapay zekâ destekli ürün profesyonelleri bireysel olarak daha yüksek ücret talep edebilirken, genel olarak daha az kişiye ihtiyaç duyulduğu için toplam ekip harcaması azalabilir. Şu anda ortaya çıkan daha tuhaf dinamiklerden biri bu: daha küçük çalışan sayısıyla birlikte bireysel değer yaratımının artması. - Ücretlendirme sistemleri hâlâ şaşırtıcı derecede ilkel
Onlarca yıllık İK yazılımına rağmen ücretlendirme yönetimi çoğu zaman parçalı, manuel ve büyük ölçüde kişisel değerlendirmelere bağlı kalıyor. Kyle, “ücretlendirme bilimden çok sanattır” anlayışının, zayıf veri entegrasyonu ve yavaş karar alma süreçleri için uygun bir bahaneye dönüştüğünü savunuyor. - CEO'lar giderek daha fazla filtrelenmemiş fikirlere doğrudan erişmek istiyor
Konuşmanın en çarpıcı anlarından biri, Kyle'ın CEO'sunun muhtemelen başka bir yönetim sunumundan çok, yapay zekâ merkezli üniversite çağındaki kızından daha fazla şey duymak isteyeceğini söylemesiyle yaşanıyor. Sert mi? Belki. Ancak bu, daha geniş bir değişimi yansıtıyor: yöneticiler, dört onay katmanından geçerek sterilize edilmiş özetler yerine ortaya çıkan teknolojiye en yakın kişilerden doğrudan içgörü istiyor. - Tamamen ücretlendirme etrafında oluşturulan kariyer hedefleri kırılgandır
Kyle, varış noktası hedefleri ile yolculuk hedefleri arasında bir ayrım yapıyor. Ücretlendirme; yetkinlik, ilişkiler, uyum sağlama becerisi ve risk toleransının sonucudur. Oynak ortamlarda yalnızca maaşı en üst düzeye çıkarmaya odaklanmak, becerilerinizin birikimli şekilde gelişmesi durduğunda çıkmaz bir stratejiye dönüşebilir.
Bölümler
- 00:00 — Yapay zekâ ve hiyerarşinin çöküşü
- 02:21 — Yapay zekânın ücretlendirme üzerindeki etkisi
- 03:06 — Yapay zekâ becerileri zorunlu hale geliyor
- 04:06 — Daha küçük ekipler, daha yüksek ücret
- 05:14 — İK’nın ücretlendirmedeki kör noktası
- 06:35 — Ücretlendirmenin bilimi
- 07:58 — Ortadan kaybolan orta kademe
- 09:41 — Beceriler, yeterlilik belgelerinden daha önemli
- 10:59 — Ücretlendirme hedeflerini yeniden düşünmek
- 12:14 — Risk alanlar neden artık kazanıyor?
Konuğumuzla Tanışın
Kyle Holm, Sequoia Consulting Group’da Ücretlendirme Danışmanlığı Başkan Yardımcısıdır. Burada kuruluşlara ücretlendirme stratejisi, ücret eşitliği, yönetici ücretlendirmesi ve işletmelerin büyümesini ve yetenekleri elde tutmasını destekleyen iş gücü ödüllendirme programları konusunda danışmanlık yapmaktadır. Toplam ödüllendirme, ücret kıyaslaması ve insan stratejisi alanlarındaki derin uzmanlığıyla Kyle, rekabet gücünü, adaleti ve kurumsal performansı dengeleyen, veriye dayalı ücretlendirme çerçeveleri tasarlamak için hızlı büyüyen şirketler ve kurumsal şirketlerle birlikte çalışır. Değişen ücretlendirme trendleri, iş gücü beklentileri ve çalışmanın geleceği konusunda yol gösterici arayan İK ve iş dünyası liderlerinin güvendiği bir danışmandır.
İlgili Bağlantılar:
- People Managing People topluluğuna katılın
- AI Signal bültenimize abone olun
- Kyle ile LinkedIn’de bağlantı kurun
- Sequoia Consulting Group’u ziyaret edin
İlgili makaleler ve podcast’ler:
David Rice: Kyle Holm’un patronu artık onun PowerPoint sunumlarını dinlemek istemiyor. CEO, bunun yerine Kyle’un kızından haber almak istiyor. Kızı üniversitede üçüncü sınıfta, sezgisel kodlama yapıyor ve teknolojiyi nasıl yönlendireceğini bildiği için geçmişte ulaşılması yıllar süren pozisyonlara yükselecek. Bugünkü programda, kısa süre önce Las Vegas’taki Transform etkinliğinde Sequoia Consulting Group’tan Kyle Holm ile yaptığım bir konuşmayı dinleyeceksiniz.
Kyle 25 yıldır ücretlendirme danışmanı ve çoğu insanın henüz hazır olmadığı bir değişimi gözlemliyor. Ücret artışındaki orta kademe ortadan kalkıyor. Yerleşik şirketlerde orta düzey çalışanlar yapay zekâyı kullanarak kendilerini geliştiriyor. Yapay zekâ merkezli şirketlerde ise orta kademe yok. Yalnızca kıdemli ve başlangıç seviyesindeki çalışanlar var.
Hepsi bu kadar. Ve bu yönetim hiyerarşileri, herkesin beklediğinden daha hızlı çökecek; çünkü CEO’lar fikirlerin artık birden fazla yönetim katmanından süzülmesine izin vermeyecek. Ürün ekipleri bunu şimdiden hissediyor. Yapay zekâyı nasıl kullanacağını bilen ürün profesyonelleri daha fazla para kazanıyor, ancak ürün ekipleri genel olarak küçülüyor.
Dolayısıyla, bireysel ücretler artsa bile ürün için yapılan toplam harcama muhtemelen azalıyor. Bunu çözen insanların daha fazla para kazandığı, ancak bu insanların sayısının daha az olduğu tuhaf bir dinamik söz konusu. Ayrıca herkesin prim ödemeye hazır olduğu bu yapay zekâ becerileri aslında tam olarak gerçek değil. Gerçekten büyük dil modelleri geliştiren yalnızca birkaç kişi var.
Geri kalan herkes için yapay zekâ becerilerini geliştirmek artık sahip olduğumuz bir sorumluluk. Bu bir tercih değil. Bu konuda becerili değilseniz, muhtemelen yaptığınız işi sürdürmeyeceksiniz. Rol temelli bir ekonomiden beceri temelli bir ekonomiye geçiyoruz. Mesele artık kutucukları işaretlemek ve yeterlilikleri göstermekten çok, değer katmak için bu teknolojiden yararlanıp yararlanamayacağınız.
Bugün orta yönetim katmanının yapay zekâ merkezli şirketlerde neden ortadan kalktığını ve muhtemelen diğer herkesi de nasıl etkileyeceğini; ücretlendirmenin neden bilimden çok sanat olduğunu ve bunun neden değişmesi gerektiğini; yapay zekâ çağında beceri temelli ücret ile yeterlilik temelli ücret arasındaki farkı ve ücretlendirme hedeflerinin neden bir varış noktası değil, yolculuk hedefleri olması gerektiğini ele alacağız.
Ben David Rice. Burası People Managing People. Kariyerinizi yönetim katmanları boyunca istikrarlı bir ilerleme olarak düşünüyorsanız, bu konuşma önümüzdeki birkaç yılı nasıl planladığınızı değiştirebilir.
Pekâlâ, Sequoia’dan Kyle Holm yanımda. Kyle, hoş geldin.
Kyle Holm: Teşekkürler. Beni davet ettiğiniz için sağ olun.
David Rice: Kesinlikle. Transform söz konusu olduğunda ve ücretlendirme hakkında konuştuğumuzda, bugünlerde aklında neler var?
Kyle Holm: Aklımdaki en önemli şeyin, yapay zekânın ücretlendirmeyi her türlü farklı şekilde etkiliyor olması olduğunu düşünüyorum. Yapay zekâ merkezli şirketleri ve insanlara ödedikleri miktarları düşündüğünüzde, yapay zekânın mevcut, yerleşik şirketlerdeki etkisini ve mevcut rollere ne yaptığını düşündüğünüzde, ürün ve mühendislik ekiplerini nasıl değiştirdiğine baktığınızda, ücretlendirme ve yaşananlarla ilgili yapılacak çok şey var.
David Rice: Sanırım birçok insan ücretlendirmeyi düşündüğünde yalnızca, “Yapay zekâ becerileri için prim ödüyorlar, değil mi?” diye düşünüyor. Ama senin söylediklerini merak ediyorum. Yapay zekâ alanında ücretlendirme veya maaş bordrosu çevresinde gerçekleşen daha endişe verici ya da belki de heyecan verici şeylerden bazıları neler?
Kyle Holm: Evet. Yapay zekâ becerileri için prim ödediklerini söyledin. Gerçek şu ki, büyük dil modellerini oluşturan gerçek yapay zekâ geliştiricileri yalnızca birkaç kişi. Bunlar… Değil mi? Yani, bu… Yapay zekâ becerilerini geliştirmek, bence hepimizin sahip olduğu bir sorumluluk gibi. Evet …
Dolayısıyla bu aslında bir tercih değil. Evet. Bunu yapmak zorundasın. Evet … Aksi hâlde muhtemelen bir işin olmayacak. Bunda becerili değilsen, kendini onunla geliştirmeyi bilmiyorsan, yaptığın işi sürdürmen muhtemelen mümkün olmayacak. Biliyorsun, ben ücret araştırmalarının klasörlerde tutulduğu dönemi hatırlayacak kadar yaşlıyım.
Klasörlerden internete ve bilgisayara taşındılar. Ama “Ben yalnızca klasörlerle çalışırım” deseydim, artık bunu yapıyor olmazdım.
David Rice: Evet. Biraz anlatır mısın; çünkü biliyorsun, bu durum işleri operasyonel olarak modelleme biçimimizi değiştiriyor. İnsan kaynaklarına ve operasyonlara yaklaşımımızı değiştiriyor.
Peki … ücretlendirme modellemesinin kendisiyle ilgili neler oluyor?
Kyle Holm: Ücretlendirme modellemesinin birkaç farklı boyutu var. Başarı artışınız var; ne kadar artış yapacağınız ve hangi düzenlemeleri beklediğiniz gibi oldukça temel konular.
Sonra, ücretlendirme modellemesini dikkate alan işe alım planı var; çünkü işe aldığınız her kişi için beklenen bir nakit ve hisse aralığı bulunuyor. Yapay zekânın en büyük etkiyi yarattığı alanın burası olduğunu düşünüyorum. Çünkü şirketler bir bakıma iki yöne gidiyor.
Birincisi, söylediğin gibi yapay zekâ konusunda yetkin kişiler için bir prim var; dolayısıyla düşündüğümüzden daha fazla ödeme yapmak zorundayız. Ama diğer yandan, bir dakika, şirket içinde yapay zekâyı öyle bir şekilde kullanan insanlar var ki, o rol için işe alım yapmamıza gerek kalmıyor. Evet. Böylece tuhaf bir durum ortaya çıkıyor. Örneğin ürünü ele alırsam, yapay zekâyı işi daha iyi hâle getirmek için nasıl kullanacağını bilen ürün profesyonellerine daha fazla ödeme yapılacak, ancak ürün ekipleri toplamda muhtemelen daha küçük olacak.
Dolayısıyla ürüne genel olarak ne kadar harcadığımız muhtemelen azalacak, ancak bunu çözen insanlar daha fazla para kazanacak.
David Rice: Evet. İlginç; çünkü bir İK konferansındayız ve İK’da yapay zekâ hakkında konuştuğumuzda birçok insanın performans yönetimi, işe alım, hatta çalışanların el kitabıyla ilgili sorularını otomatikleştirmek gibi şeyleri düşündüğünü görüyorum.
Birçok insan ücretlendirmeye yaklaşımlarını gerçekten düşünmüyor. Benim izlenimim en azından bu yönde. Bu doğru mu? Ve …
Kyle Holm: Bizim için değil. Bizim yaptığımız şey bu. Şirketlerin çalışan yatırımlarını operasyonel hâle getirmelerine ve bundan en iyi şekilde yararlanmalarına yardımcı oluyoruz. Bunun önemli bir kısmı, yapay zekânın verimlilikleri nerede ortaya çıkarabileceğiyle ilgili; çünkü günün sonunda çalışan ve finans ekipleri yalnızca daha stratejik olmak istiyor.
Doğru. Ücretlendirmenin sunumu, tasarımı ve kıyaslanması açısından yapay zekânın gerçekten yardımcı olabileceği ve işleri kolaylaştırabileceği birçok alan var. Ücretlendirmeyle ilgili biraz çılgınca olan şey şu: Son 20 yıldır kullandığımız yazılımların ilk dalgası bile ücretlendirmeyi anlamlı bir şekilde etkilemedi.
Elbette, burada ve orada bazı iş akışı yazılımları ortaya çıktı, ancak bunlar hâlâ aynı insanlar tarafından yürütülüyor ve genel harcamalara gerçekten entegre edilmiş değiller. Dolayısıyla yapay zekâ için asıl fırsat, her şeyi anlamlı bir şekilde bir araya getirmek ve ücret harcamalarından elde ettiğiniz yatırım getirisini çok daha stratejik biçimde değerlendirmeye başlamak.
David Rice: Fark ettiğim şeylerden biri, özellikle İK çalışanlarında, çıktılara güvenmeme veya kullandıkları tüm verileri sorgulama eğiliminin olması. Evet. Yazılımla yaptıkları konusunda müşterilere nasıl danışmanlık veriyorsunuz?
Kyle Holm: Ücretlendirme danışmanları ve profesyonelleri olarak insanlar her zaman bunun bir sanat ve bilim olduğunu söyler.
Öyle, değil mi? Çünkü bu bir hisse senedi fiyatı gibi değil. Bir insanın bir rol için ne kadar ücret aldığına her türlü faktör etki ediyor. Ne yazık ki veriye ulaşmanın daha zor olduğu bir dönemdeyiz; çünkü bunun için ödeme yapmanız gerekiyor veya veriler doğru şekilde bir araya getirilmemiş oluyor.
Bu yüzden birçok ücretlendirme profesyoneli ve danışmanının “Bu bilimden çok bir sanat” diyerek fazla ileri gittiğini düşünüyorum. Oysa “Hayır, koşullar değişti. Verilerin nerede olduğunu bulalım ve onları çıkaralım ki daha fazla bilim, daha az sanat kullanabilelim” demeleri gerekiyor.
Bizim tutkulu olduğumuz konu bu. Veriye karşı tarafsızız, ancak müşterilerimize bunun aslında daha fazla sanat olduğunu söylemek istemiyoruz. “Bu daha zor, ancak bilimi bulacağız” demek istiyoruz. Çünkü günün sonunda, söylediğin gibi, bir sayıya inanmamak veya sürekli fikir değiştirip durmak için çok fazla zaman harcadıklarında aslında vermeleri gereken kararları vermekten kaçınıyorlar.
Evet. Ve her şey çok yavaş ilerliyor.
David Rice: Sanırım her konuğuma, içinde bulundukları alanla ilgili bunu soruyorum. Önümüzdeki altı ay ila bir yıl içinde gerçekleşeceğini gördüğün ve birçok insanın henüz düşünmediği, onları uyarmak isteyeceğin bir şey nedir?
Evet. Dikkate almak isteyeceğiniz bir şey var mı?
Kyle Holm: Büyük, yerleşik şirketlerde çalışan tabanının orta katmanı kendini geliştirmek için yapay zekâyı kullanıyor. Yapay zekâ merkezli şirketlerde ise kıdemli ve başlangıç seviyesindeki insanlar var. Orta düzey deneyim yok. Kızım üniversitede üçüncü sınıfta ve burada, Transform’da.
Patronumun ne hakkında bilgi almak istediğini düşündüğümde, muhtemelen benim yaptıklarımla değil, kızımın yapay zekâyla yaptıklarıyla daha çok ilgileniyor. Sezgisel kodlama yapıyor ve tüm bunları gerçekleştiriyor. Bence er ya da geç gerçekleşecek şey, bu yönetimsel ve örgütsel hiyerarşilerin insanların hazır olduğunu düşündüğümden çok daha farklı bir şekilde ortadan kalkması.
Ama bir şirketin CEO’suysam, patronum gibi, Kyle’un PowerPoint’leri yerine Tessa’nın ne söylediğini bilmek isterim. Onun bana ulaşmak için birden fazla yönetim katmanından geçmesine izin vermeyeceğim. Fikirleri ona ulaştırmak için bu böyle olacak. İnsanların endişelendiği hesaplaşma bu gibi geliyor ve bunun kötü bir şey olacağını düşünmüyorum.
Bence yalnızca çok daha hızlı gerçekleşecek; çünkü bu teknolojiyi değer bulmak için kullanan insanlar ve muhtemelen kariyerlerinin ilerleyen dönemlerindeki insanlardan çok gençler, teknoloji ile yeteneklerini yönlendirirken yıllar içinde ulaşmaları gereken pozisyonlara yükselecek ve kendilerini o pozisyonlarda bulacaklar.
David Rice: Az önce iki katmandan bahsettin. Ücretlendirmeyi düşündüğümde, normalde bu orta katman olur ve ücretinizde bu yolculuk boyunca istikrarlı bir artış gerçekleşirdi. Evet, aynen … Yalnızca … Böyle bir durumda neye benzeyecek? 80.000 kazanmaktan 200.000 kazanmaya mı geçeceksiniz, yoksa nasıl olacak?
Kyle Holm: Evet. Sanırım böyle bir şey göreceğiz. Çünkü şu anda olan şey bir rolden veya eğitimden çok becerilerle ilgili; üniversitede öğrendiğiniz şey, oraya vardığınızda büyük ölçüde anlamsızlaşıyor. Evet, güncelliğini yitirmiş oluyor. Evet, aynen. Çok çalışmayı öğreniyorsunuz.
Evet. Öğrendiğiniz şeylerde büyük bir değer var, ancak artık daha çok beceri temelli bir ekonomiye giriyoruz. Senin tanımladığın gibi, kutucukları işaretlediğim ve yeteneklerimi gösterdiğim bir hiyerarşi değil. “Yeterlilik kazanıyorum” diyorum.
Ancak yeterliliğim ve değer katma becerim, bu teknolojiyi kullanabilme biçimimde ortaya çıkabiliyorsa, o zaman aldığım ücret getirdiğim değere göre belirlenecek; belki bir süre kötü bir yöneticim olduğu için veya bunun gibi başka şeyler nedeniyle bir tür başarı temelli sisteme göre değil. İnsanlar bunu yapabilecek kapasitede ya da değil.
David Rice: Sanırım son sorum bu olacak, sonra seni bırakacağım. Önümüzdeki iki veya üç yıl için kariyerinde ücretlendirme hedefleri olan ve bu ölçütlere ulaşmak isteyen birine, bunu nasıl düşünmesini önerirsin? Çünkü senin de söylediğin gibi her şey değişiyor ve belki beklentilerin de buna göre değişmesi gerekiyor.
Kyle Holm: 25 yıldır ücretlendirme danışmanlığı yapıyorum. İnsanların ücretlendirme hedefleri belirlemesinin aslında iyi bir yaklaşım olmadığını düşünüyorum. Bir yolculuk hedefi yerine bir varış noktası hedefi belirliyorsunuz. Ve yeteneklerinize ve risk toleransınıza göre ücret alacaksınız.
Yeni beceriler öğrenmeye istekli misiniz ve risk almaya hazır mısınız? Birinin ücretlendirme hedefi varsa, bunu şöyle açardım: “Gerçekten büyük bir hedefiniz varsa daha fazla risk almanız gerekecek ve muhtemelen … Daha küçük bir hedefiniz varsa, oraya adım adım ulaşabilirsiniz.”
Ancak bence asıl mesele edinebileceğiniz beceriler, kurabileceğiniz ilişkiler ve bunların size sağlayacağı fırsatlar. Bunlar sizi ücretlendirme hedefinize ulaştıracak.
David Rice: Evet, katılıyorum. Geçen gün bunu düşünüyordum. Oturumlar devam ederken, kesinlikle risk alanlar için tasarlanmış bir döneme girdiğimizi düşünüyordum.
Evet. Biliyorsun, bir ölçüde her zaman böyleydi, ama …
Kyle Holm: Evet, aynen. Her zaman böyleydi. Bence harika olan şey şu: Önceki dönemlerde, dot-com patlamasını ve bunun gibi her şeyi yaşamış biri olacak kadar yaşlıyım, risk alanlar vardı ama risk alan biri olmak için o pozisyona gelmek gerçekten zordu. Evet, risk alan biri olabilmek için o pozisyona ulaşmak zordu.
David Rice: Evet, aynen.
Kyle Holm: Değil mi? Önünüzde o pozisyona ulaşmak için birçok engel ve kapı bekçisi vardı. Şimdi çok daha açık. Gerçekten herkes bunu yapabilir. Artık çok daha açık. Evet, evet. Kesinlikle. Bu nedenle, 20 yaşındaki gençlerin ofislerinde uyuduğu bu yapay zekâ merkezli şirketlerin olması çok heyecan verici. Harika.
David Rice: İlginç bir dönem. Genç olmak ve denemeler yapmak için ilginç bir zaman. Evet. Biliyorsun.
Kyle Holm: Gerçekten harika. Evet. Evet.
David Rice: Bazı açılardan biraz kıskanıyorum. Evet.
Kyle Holm: Ben de çok kıskanıyorum.
David Rice: Belki sadece gençlik, belki de risk. Bilmiyorum. Evet. Çok kıskanıyorum. Kyle, seni ağırlamak güzeldi. Sohbetimizden gerçekten keyif aldım.
Kyle Holm: Zaman ayırdığın için teşekkürler.
David Rice: Dinleyiciler, bu riskleri alın. Karşılığını alacaksınız.
Kyle Holm: Evet.
