Yapay Zekâyı İleri Düzeyde Kullananlar Herkesi Geride Bırakacak

David Rice: Çalışanların çoğu yapay zekâyla mümkün olan şeylerin yaklaşık %1’ini yapıyor. Bunun nedeni tembel olmaları değil. Erişimlerinin olmaması da değil. Bunun nedeni, kimsenin onlara neler yapabileceklerini ve her şeyi analiz etmek, günlerini özetlemek ve tüm mantıklarındaki açıkları bulmak için yapay zekâyı saatte 5 ila 10 kez kullanmaları gerektiğini göstermemesi.

Bugünkü konuğumuz Appvance.ai CEO’su Kevin Surace. Kendisi dünya genelinde yılda yaklaşık 40 ila 50 şirket etkinliğinde konuşuyor. İnsanların yapay zekâyı gerçekte nasıl kullandığı hakkında derin sorular sorduğunda, el kaldıranların oranı yüzde bir ya da ikiyi geçmiyor. Geri kalan herkes cümlelerini düzeltmek için küçük bir yardımcı araç kullanıyor ve yapay zekâya hayran kalıyor.

Bu sırada Silikon Vadisi’ndeki bir girişimde 23 yaşında biri, yanında 28 doktora sahibi biri varmış gibi yapay zekâyı kullanıyor; üstelik dakikası bir kuruşa. Bu 10 kişi, geri kalan yaklaşık yüz kişiye denk geliyor. Kevin’in anlamanızı istediği şey şu: Bu bir yetenek açığı değil. Bu teknolojiyi öğrenmediğiniz her yıl biraz daha geride kalıyorsunuz ve bir gün artık geçerli bir çalışan olmaktan çıkıyorsunuz.

Bu, 1980’lerde masaüstü bilgisayarlarda oldu. İnternetle oldu. Excel’le oldu. İnsanlar ya bu trene bindi ya da sistemin dışına itildi. Bu dalga hepsinden çok daha hızlı ilerliyor. Bugün; istemlerinizin neden beş kelime değil, üç paragraf olması gerektiğini, kelime kelime yazmak yerine ne söylemek istediğiniz hakkında stratejik düşünmeyi, bu teknoloji açısından bugünün neden yaşanabilecek en kötü gün olduğunu ve bunun mesleğiniz için ne anlama geldiğini, tüm sektörlerde yaşanan kimlik düzeyindeki değişimi ve direnişin neden, Star Trek’ten alıntı yaparsak, boşuna olduğunu ele alacağız.

Ben David Rice. Burası People Managing People. Geçen hafta yapay zekâyı bir kez kullandıysanız ve yanınızdaki kişi onu saatte 10 kez kullanıyorsa, bu konuşma sizin son uyarınız olacak. Başlayalım.

Kevin, hoş geldiniz. Bugün nasılsınız?

Kevin Surace: Burada olduğum için çok mutluyum.

David Rice: Bu konuya başlamak istediğim yer şu: Daha önce konuşurken birçok insanın yaşadığı açıktan bahsetmiştiniz. Çalışanların çoğu yapay zekâyla mümkün olan şeylerin belki de yalnızca %1’ini kullanıyor. Bunun neden olduğunu ve bu tempoda devam etmenin maliyetinin ne olduğunu merak ediyorum.

Kevin Surace: Bu çok ilginç bir olgu. Büyük şirket ve sektör etkinliklerinde, dünyanın farklı yerlerinde yılda 40-50 kez konuşma yapıyorum. Üretken yapay zekâyı nasıl kullandıkları hakkında derin sorular sormaya başladığınızda çok az kişinin el kaldırdığını görüyorsunuz. Belki yüzde bir ya da iki kişi, “Evet, ben bunu yapıyorum” diyor.

Ajanlar yazıyorum, bunları yapıyorum diyorlar; ama çoğu insan hiçbir şey yapmıyor. Biraz yardımcı araç kullanıyorlar. Birkaç cümleyi düzeltmelerine yardımcı oluyor ve “Vay canına, yapay zekâ” diyorlar. Oysa yapay zekâyı saatte beş veya on kez kullanmanız gerekir. Yaptığınız her şeyi analiz etmek, her şeyi özetlemek ve her şeydeki açıkları bulmak için.

Bir sunum yazıyorsam, “Bunun açıklarını bul” derim. Sonra, “Bunu nasıl daha iyi hâle getirebilirim?” diye sorarım. Ardından, “Bunu daha iyi hâle getirmeme yardım eder misin?” derim. Sonra bu çizimi oluşturmasını, bu hesap tablosunu analiz etmesini, tablonun ne anlama geldiğini ve üçüncü sekmenin ne olduğunu sorarım.

Bütün bunları günün her dakikasında yapabilirsiniz. Yanınızda 28 doktora sahibi bir doktora varmış gibidir; üstelik dakikası ya da saati bir kuruştur. Bunu neden kullanmak istemeyeyim? Her saat, saatte birkaç kez kullanırım. Bence insanlar bunu bilmiyor. Birçok kişi yalnızca yardımcı araç kullanıyor; bu, size yardımcı olan çok basit bir şey. Modellerin tamamından yararlanma biçimlerini henüz öğrenmediler.

Ben farklı modellerin hepsini kullanıyorum. Ne yapmak istediğime bağlı olarak Gemini bazı konularda GPT 5.2’den daha iyi, o da bazı konularda Anthropic’in modellerinden daha iyi olabilir. Hepsini kullanırsınız.

David Rice: Beni tamamen donanımlı bir kokpite oturtmanız gibi. Hiç uçuş eğitimi almadım. Ne demek istediğimi anlıyor musunuz?

Kevin Surace: Bu doğru. İlginç olan kısmen şu: Sahnede gösterimler yapıyorum. Bir şirket için kelimenin tam anlamıyla yaptığım bazı şeyleri gösteriyorum. “Şirketinizdeki hiçbir özel bilgiye sahip değilim ama neler yapabildiğimi göstereyim” diyorum. Yeni bir ürün öneriyorum; pazarın büyüklüğünü, toplam adreslenebilir pazarı ve bunu nasıl bildiğimi gösteriyorum.

Onlar da “Ne? Bunu anlamak için beş milyar dolar harcardık. Siz beş dakikada yaptınız” diyor. Bunu yapabileceklerini bilmiyorlar çünkü daha önce kimse onlara göstermemiş. Kimse onları nasıl yapacakları konusunda eğitmemiş. Çoğu insan beş kelimelik bir istem yazıyor. Benim istemlerim üç paragraf uzunluğunda ve kime hitap ettiğime, ne yapmaya çalıştığıma, kimi hedeflediğime, ne söylemek istediğime, bunu neden söylemek istediğime ve bu konudaki görüşlerime göre dikkatle tasarlanıyor.

Değerli bir sonuç almak için oraya koymam gereken çok şey var. “X hakkında bir paragraf yaz” demek, ne yaptığınızı bilmediğiniz anlamına gelir. Aracı yanlış kullanıyorsunuz. Bu nedenle insanların eğitime ihtiyacı var.

Rahatlamaları, yalnızca yardımcı araçtan daha fazla modele ve araca erişmeleri gerekiyor. Sonra bu bir oyun değiştirici oluyor. Ayrıca Silikon Vadisi’ndeki bir girişimdeyseniz, bütün bunları 10 kat daha fazla yapıyorsunuz. Büyük bir şirketin Ortabatı’daki merkezindeyseniz, “Burada yalnızca yardımcı araç var ve Word’de bir şey sordum, cümlemi düzeltti” diyorsunuz. Bu da sanki dil bilgisi denetleyicisinin yerini almış gibi geliyor.

Büyük şirketler için asıl sorun bu bölünme. Çünkü artık girişimler, sahip oldukları insan sayısının 10 katı hızında çalışıyor. Yapay zekâ kullanan 10 kişi, yüz kişiye denk geliyor. Her çalışan pazarlama, satış, analiz, açıkları bulma ve fikir alışverişi için çeşitli üretken yapay zekâ modellerini ve araçlarını kullanıyor; üstelik saatte 10 kez. Siz ise geçen hafta bir kez kullandıysanız işiniz bitmiş demektir.

David Rice: Yetenek açıklarından çok söz ediliyor ama burada biraz da güven açığı var gibi hissediyorum. İnsanların yapay zekâdan kaçındığını sanmıyorum; potansiyeli görmüyor değiller. Sadece çoğu insan nereden başlayacağını bilmiyor. Yavaş başlamak zamanla birikerek daha büyük bir soruna dönüşür mü?

Kevin Surace: Evet. Giderek daha da geride kalırsınız. Sonra bu durum utanç verici olmaya başlar, ne yapacağınızı bilemezsiniz ve bir noktada artık geçerli değilsinizdir. Bu ne zaman olur?

Masaüstü bilgisayar kariyerlerin ortasında, 1980’lerin ortasında ve sonlarında geldi. “Masaüstümde böyle bir şey istemiyorum” diyen biriyseniz, geçen her yıl daha da geride kaldınız ve sonunda iş hayatına katılamadınız; emekli olmak zorunda kaldınız. İnternet geldiğinde de aynı şey oldu. Excel’de de aynı şey yaşandı. En yeni ve yaygın teknolojileri öğrenmediğinizde emekliliğe doğru ilerlersiniz.

Bu, yapmak istediğiniz şeyse sorun değil; ama nereye gittiğinizi bilmelisiniz. Bir ya da iki yıl içinde emekli olacaksanız umursamayabilirsiniz. Ancak sektörde önünüzde 20 yıl daha olduğunu söyleyen 45 yaşındaki biriyseniz, belki de yalnızca üç yılınız kalmıştır. Bu araçlarda ustalaşmamışsanız kimse sizinle çalışmak istemeyecektir.

David Rice: Son zamanlarda çok duyduğumuz başka bir terim de gölge yapay zekâ. Bu kullanım her yerde ve bunun iyi bir nedeni var. İnsanlar, kuruluş araçlarının genellikle sulandırılmış veya kullanıma alınmasının yavaş olduğunu düşünüyor. İhtiyaç duydukları şeyle kendilerine verilen şey arasındaki açığı nasıl kapatabiliriz?

Kevin Surace: Kuruluşlara şunu söylüyorum: Bütün büyük modelleri kullanıma sunmanız gerekir. Bunları şirketteki herkese açmak zorunda değilsiniz; kurumsal ve özelleştirilmiş sürümleriniz olabilir. İhtiyacı olan kişilere, ilgili departmanlarda erişim sağlarsınız.

Örneğin biri size gelip videoları analiz etmesi gerektiğini ve bunun nedenlerini açıkladığında, uygun modele erişim verirsiniz. Bütün araçların kullanılabilir olması gerekir. Bugün birçok şirkette çalışan, “Daha fazla yapay zekâ kullanmak istiyorum” diye bilgi teknolojileri departmanına gider. Şirket de “Size yardımcı aracı verdik” der. Çalışan daha fazlasını yapmak istediğini söyler, şirket ise başka hiçbir araca izin vermez.

Sonra insanlar eve gidip bu araçları kullanıyor ya da iş yerinde gizlice kullanıyor ve engelleniyor. Başarılı olmak istiyorsanız bütün çalışanlarınızı güçlendirmek zorundasınız. Başka seçeneğiniz yok.

Gölge yapay zekâ ve gölge bilgi teknolojileri kötüdür. Bunları izleyemezsiniz. İnsanlar hesapları olmadan araçları kullanıyor. Ücretli bir hesapları yoksa “Herhâlde sorun olmaz” diyorlar. Hayır, bunların hepsi herkese açıktır; verilerinizle eğitim yapabilirler ve içerikler yeniden karşınıza çıkabilir. Bunu yapmamalısınız.

David Rice: Ajanlar söz konusu olduğunda şirketlerin güvenlik ve kontrol sorunlarını çözmeden ilerleyemeyeceğini oldukça kesin söylüyorsunuz. Ancak çok uzun süre beklersek ne kaybederiz? Sırf karmaşık olduğu için bir sonraki büyük sıçramayı mı erteliyoruz?

Kevin Surace: Şirketler bazı uygunsuz yerlerde ajanlarla çalışmalar yapıyor. Şirketleri geride tutan şeylerden biri, son 10 yılını robotik süreç otomasyonunu kullanıma sunarak geçirmiş olmaları. Robotik süreç otomasyonu kurallarla düzenlenen bir tür ajandır. Yapay zekâ tabanlı değildir; kurallara dayanır. Kararlar bir karar ağacına gider ve kurallar uygulanır.

Bu sistemler öngörülebilir alanlarda çok iyi çalışır. Güvenlik sorununu ve sistemin nasıl çalıştığını anlarsınız. İş akışlarınızın çoğunu robotik süreç otomasyonuyla zaten otomatikleştirdiyseniz, ajanlar bir mucize değildir. Bir iş akışını biraz daha akıllı hâle getirebilirsiniz; ancak bunun güvenlik riskleri nelerdir ve hataları gidermek ne kadar sürer?

Robotik süreç otomasyonunun gelişmesi uzun zaman aldı. Şirketlerin bunu daha önce kullanıma sunmuş olması önemli bir engel. “Bunu yapması için bir ajana ihtiyacım var” diyorsunuz ama bunu zaten yapan bir robotik süreç otomasyonu ajanınız var ve çalışıyor.

Örneğin sigortacılıkta bir işlemin 11 farklı sistem arasında yürütülmesi gerekiyorsa robotik süreç otomasyonu bunu bugün yapabiliyor. Veriyi alıyor, sistemler arasında taşıyor, dosyalıyor, kuralları kontrol ediyor ve sonunda bir çek düzenlenmesini öneriyor. Aynı işi bir ajanla da yapabilirsiniz ama para tasarrufu sağlamayabilirsiniz. Daha iyi kararlar alabilir, daha az insan müdahalesine ihtiyaç duyabilirsiniz; ancak kötü bir karar da verebilirsiniz.

Gelecekte ajanlar her yerde kullanılacak. Güvenli hâle gelecekler ve bütün bu sorunları çözeceğiz. Robotik süreç otomasyonunun yerini alacaklar. Ancak büyük kuruluşlardan söz ediyoruz. Bir girişim, insanlardan daha ucuz oldukları ve eski otomasyon teknolojilerine sahip olmadığı için ajanları her işte kullanacaktır.

David Rice: Asıl süper gücün model değil, doğru iş için doğru modeli nasıl kullanacağını bilen kişi olduğunu söylediniz. Her modelin farklı bir amacı var. Peki beceri seti nedir?

Kevin Surace: Yeni bir aracı öğrenmenin yolu onu kullanmaktır. Bir ya da iki saat harcayıp hangi işte hangi aracın daha iyi olduğunu öğrenirsiniz. Araştırma yapıyorsanız kaynakları ve referansları nedeniyle bir aracı, video analizi yapıyorsanız başka bir modeli, müzik üretiyorsanız farklı bir aracı kullanabilirsiniz.

Bütün bu araçlara abone olup onları öğrenmeye zaman ayırmadıysanız sorun yaşarsınız. Bilgi grafiklerini görmek tek başına yeterli değildir. Kullanmadığınız sürece ne yapabileceğinizi bilemezsiniz.

Bir müzisyen dijital ses iş istasyonuna alışkınsa örnek ayırma ve MIDI dışa aktarma gibi kavramları anlayabilir. Ancak bu araçları hiç kullanmadıysanız ne yaptığınızı bilemezsiniz. Video düzenleme konusunda hiç deneyiminiz yoksa herhangi bir araçla film oluşturamazsınız. Ama bu araçları günlerce veya haftalarca kullanırsanız, sahneyi nasıl uzatacağınızı, altyazı ekleyeceğinizi ve farklı parçaları nasıl birleştireceğinizi öğrenirsiniz.

Kariyerinizde veya evde neyi başarmaya çalıştığınızı, hangi araçların kullanılabilir olduğunu ve bunları nasıl öğreneceğinizi düşünmelisiniz. Pazarlamada artık hedefli e-postalar, LinkedIn kampanyaları ve kişiselleştirilmiş içerikler için çok sayıda yapay zekâ aracı var. Bunlar son derece güçlü ve etkileyici.

Her gün öğrenilecek yeni şeyler var. Merakınızı koruyun.

David Rice: Küresel bir ekip kurmak, insan kaynakları, bordro ve bilgi teknolojileri için beş farklı sistemi aynı anda yönetmek anlamına gelmemeli. Deel her şeyi bir araya getiriyor; böylece olağan karmaşa olmadan dünyanın her yerinden çalışanları işe alabilir, işe başlatabilir, ödeyebilir ve donatabilirsiniz. İster 10 ülkede çalışan alıyor ister farklı saat dilimlerindeki yüklenicileri yönetiyor olun, Deel uyumluluk, yan haklar ve bordroyu tek bir yerde yönetir. Bu da daha az araç karmaşası, daha az baş ağrısı ve çalışanlarınıza odaklanmak için daha fazla zaman demektir.

Sınırların olmadığı işe alımın gerçekte nasıl göründüğünü görmek ister misiniz? deel.com/pmp adresini ziyaret ederek demo randevusu alın. Deel; her yerdeki herkesi işe alın, yönetin ve ödeyin.

David Rice: Bir araç ekosistemi kurmanın teknik bir sihirbazlıktan çok sistem düşüncesi ve doğru kararı verme becerisiyle ilgili olduğunu düşünüyorum. Geleneksel olarak insanları iyi tanımlanmış sorunları çözmeleri için eğittik. Şimdi değer, hangi soruları sorduğunuza kayıyor.

Kevin Surace: Kesinlikle. Bu araçlar kümesini düzenlemenize yardımcı olacak ajanlar yazabilirsiniz. İş akışınızı tanımlar, bir araçtan diğerine geçer, dosyaları taşır ve bütün süreci otomatik olarak yürütecek bir iş akışı oluşturursunuz.

Bunu daha önce de komut dosyalarıyla yapıyorduk ama şimdi sistem çok daha akıllı. Örneğin bir buçuk saatlik videoyu analiz edebilir ve söylenenlere dayanarak otomatik biçimde 20 farklı sosyal medya gönderisine ayırabilir. Bunu sizin için yapar.

David Rice: Daha önce McKinsey’nin altı ayda ve milyonlarca dolarla yaptığı bir işi artık yapay zekâyla bir saatte yapabildiğinizi söylemiştiniz. Ancak mesele yalnızca araçlar değil; önemli olan yapay zekâyı nasıl yönlendirdiğiniz. Yapay zekânın sizin için değil, sizinle birlikte düşünmesini nasıl sağlıyorsunuz?

Kevin Surace: İlk iş her zaman uzun, ayrıntılı, düşünülmüş ve görüş içeren istemler yazmaktır. Kitlem kim? Bu konu hakkında ne düşünüyorum? Hangi kaynakları kullanmak istiyorum? Konudaki görüşüm ve sesim nedir? Bunların hepsini düşünürüm. Birkaç paragraf yazmak için 10 dakika harcayabilirim.

Sonuç, girdinin kalitesini yansıtır. Büyük miktarda veriyi alıp analiz edebilir ve üretimde ertesi gün uygulayabileceğimiz öneriler sunabilir. Bir şirkette on binlerce garanti talebini analiz ettim. İnsanlar bunları geleneksel veri tabanı analizleriyle kolayca sınıflandıramıyordu; ancak üretken yapay zekâ bütün hesap tablosunu okuyup üretimde yapılabilecek beş değişiklik önerdi.

İnsanlar yıllardır bu verinin üzerinde oturuyordu ve ne yapacaklarını bilmiyordu. Yapay zekâ bunu birkaç dakikada yaptı. Fabrikadaki yaralanma kayıtlarında da aynı şeyi yaptım. Binlerce kaydı analiz etti ve yaralanmaları azaltmak için öneriler sundu. Önerilerin uygulanmasıyla yaralanmaların %80 oranında azalabileceğini gösterdi.

Bunlar emrinizdeki çok güçlü araçlar. Önemli olan onları doğru kullanmayı bilmektir.

David Rice: Bu örnek, yapay zekâyı mümkün olan şeylerin yalnızca küçük bir bölümü için kullandığımızı gösteriyor. Hızlı olması sihirli olduğu anlamına gelmiyor. Çıktı, girdinin kalitesini yansıtıyor. Siz aslında yapay zekâyla birlikte düşünüyorsunuz; yalnızca işi ona devretmiyorsunuz.

Kevin Surace: Sizden daha akıllı bir fikir ortağı gibi davranıyor ama yine de bir fikir ortağı. Ona meydan okumalı ve “Neden?” diye sormalısınız. Bazen ona yanıldığını söylerim. İyi modeller geri dönüp “Haklısınız, bunu hesaba katmamıştım” diyebilir.

Önerilerimi ve görüşlerimi onunla tartışırım. Bir görüş geçerli mi? Bir konuda haklı mıyım? Yapay zekânın ahlaki yargıda bulunup bulunamayacağını tartıştım. Ona bir makale verdim ve yazarın neden yapay zekânın ahlaki yargıda bulunamayacağını düşündüğünü açıklamasını istedim. Ayrıca kendi görüşünü savunmasını istedim.

İnsanların ahlaki kabul ettiği şeyleri öğrendiyse, bu konularda insanların nasıl düşüneceğini tahmin edebilir. Elbette benim adıma karar veremez; sonuçları benim yaşamam gerekir. Ancak farklı sonuçların ahlaki açıdan nasıl değerlendirilebileceğini açıklayabilir.

Bu nedenle yapay zekâyı sorgulamalı, onunla ileri geri konuşmalı ve cevaplarını test etmelisiniz.

David Rice: Birkaç baskın modelin kalacağı bir noktaya doğru ilerliyoruz gibi görünüyor. Doğruluk belli bir eşiğe ulaştığında aradaki fark çoğu kişi için görünmez hâle geliyor.

Kevin Surace: Bu fark neredeyse şimdiden görünmez. Belirli bir görevde bir modelin daha iyi olduğunu bilmiyorsanız, genel amaçlı bir model kullanırsınız. Modeller artık çoğu soruda birbirine birkaç puan mesafede ve hepsi oldukça iyi.

Giderek daha az farklılaşacaklar. Bir dönüştürücü modelin, kendisine verilen insan bilgisinden daha iyi olması mümkün değil. Maliyetler de düşecek. Bu araçlar rekabetçi hâle geldikçe çıkarım maliyetleri azalacak ve belki de insanlar ayda yalnızca bir dolar ödeyecek.

David Rice: Şirketlerin 2026’da ve uzun vadede yapay zekâyı nasıl satın alacağı ve kullanacağı açısından bunun anlamı nedir?

Kevin Surace: Umarım şirketler kendi üretken yapay zekâ modellerini kurmaya çalışmıyordur. Dışarıdaki modellerden yararlanmalılar. Maliyetler düşmeye devam edecek; bu nedenle sözleşmelerinizi akıllıca müzakere edin. On yıl içinde maliyetlerin bugünkünün %5’i seviyesine inmesi gerekir. Hesaplama maliyetleri %90 ila %95 oranında düşecek.

Bu teknoloji zaten neredeyse herkes için erişilebilir. Gelecekte çok daha erişilebilir olacak.

David Rice: İnsanların bu dönemde kenarda oturamayacağını gösteren bir işaret görüyor musunuz?

Kevin Surace: Masaüstü bilgisayar, Excel ve kelime işlemciler geldiğinde de aynı şey oldu. Kenarda oturamazdınız; aksi hâlde emekli olmak zorunda kalırdınız. Bu dalga, önceki bütün teknolojilerin üzerine kurulduğu için daha büyük. İnternet, akıllı telefonlar ve masaüstü bilgisayarlar sayesinde milyarlarca insana ulaştı.

Yanınızdaki kişi bunu saatte beş kez kullanıyorsa, sizden 10 kat daha üretken hâle gelir. Müzik dünyasında da aynı tartışma var. Bazıları yapay zekâyı kullanmayacağını söylüyor, bazıları ise daha fazla müzik üretebildiği için onu yaratıcı buluyor. Tarih bize her zaman en yeni teknolojiyi kullananların kazandığını gösteriyor.

Dijital ses iş istasyonlarını ve örnekleri kullanmayı reddeden müzisyenler geride kaldı. Bugün film ve televizyon müziklerinin çoğu dijital olarak üretiliyor. Teknoloji her zaman bazı insanları geride bırakır.

Pazarlamada blog yazarıysanız ve üç günde bir yazı yazıyorsanız, yapay zekâyla günde bir yıllık içerik üreten biri sizi geride bırakacaktır. Artık kimse size kelimeleri tek tek yazmanız için ödeme yapmayacak. Stratejik olarak ne söylemek istediğinizi düşünmeniz, bunu ürettirmeniz, düzenlemeniz ve yayımlamanız için ödeme yapacak. Bu 15 gün değil, 15 dakika sürecek.

David Rice: Müzisyen örneğinde söylediğiniz gibi, bu yalnızca bir iş girişimi değil. İnsanların kimlik düzeyinde yaşadığı bir değişim. Bu nedenle doğal bir tepki oluşması anlaşılır.

Kevin Surace: Teknoloji önceki teknolojilerin üzerine kurulduğu için çok hızlı ilerliyor. İnternet ve kablosuz bağlantı sayesinde herkes her şeye anında erişebiliyor. Üç yıl içinde inanılmaz ilerleme kaydedildi.

Bugün üretilen bir video neredeyse gerçek çekimden ayırt edilemiyor. İnsanlar “Bugün bunun ulaşacağı en kötü nokta bu” cümlesini duyduğunda durumun ciddiyetini anlıyor. Yarınki sürüm bugünkünden biraz daha iyi olacak.

Bu, deneyiminizin değersiz olduğu anlamına gelmez. Araçları öğrenin ve deneyiminizi, deneyimsiz birinin üretemeyeceği kadar iyi sonuçlar oluşturmak için kullanın. Hollywood’da da hikâyeler anlatılmaya devam edecek; bazıları dijital insanlarla, bazıları gerçek insanlarla, bazıları kameralarla, bazıları kamerasız üretilecek.

Bugün Hollywood’da dakikası yaklaşık bir milyon dolara mal olan filmler, gelecekte dakikası bir dolara üretilebilir ve yine de başarılı olabilir. Üç yıl içinde Hollywood kalitesinde görünebilirler.

David Rice: Kevin, bugün programa katıldığınız için teşekkürler. Sohbeti çok beğendim.

Kevin Surace: Ben de çok keyif aldım. Eğlenceli bir konu.

David Rice: Dinleyiciler, henüz yapmadıysanız peoplemanagingpeople.com/subscribe adresine gidip bültene abone olun. Yaklaşan etkinliklerimiz, sesli yayınlarımız ve burada yaptığımız her şey hakkında güncellemeler alın. Bir sonraki bölüme kadar yaptığınız işi daha iyi yapmanın yollarını öğrenmeye devam edin.