Yazar ve Yapay Zekâ Uzmanı, Kuruluşları “İnsan Döngüde” Modelinden “İnsan Denetimde” Modeline Geçmeye Çağırıyor

Jurgen Appelo bir yazar, konuşmacı ve kurucudur. En son kitabı İnsan Robot Ajan, yapay zekâ çağında liderliği inceliyor. Yapay zekânın kuruluşları nasıl dönüştürdüğü ve verimlilik tiyatrosundan nasıl kaçınılacağı hakkında uluslararası konuşmalar yaptı. Ayrıca tamamen insanları ve yapay zekâ ajanlarını koordine etmeye odaklanan The Solo Chief adlı bir bülten yürütüyor.

Yapay zekânın bir moda sözcüğü olmaktan çıkıp gerçek işler yapmaya başlamasıyla neler olduğunu konuştuğumuz aydınlatıcı bir sohbet için kendisiyle bir araya geldik. İşte söyledikleri. 👇

Organizasyon şemasına dart atmak

Kariyer yolum, sanki biri bir organizasyon şemasına dart atmış gibi görünüyor. Yazılım geliştiricisi, ekip lideri, proje yöneticisi, geliştirme yöneticisi, CIO, girişimci, kurum içi girişimci olarak çalıştım ve şimdi de yapay zekâ bir PowerPoint sunumundaki konuşma başlığı olmaktan çıkıp iş yapmaya başladığında kuruluşların başına neler geldiği hakkında uluslararası konuşmalar yapan bir Substack bülteninin yaratıcısıyım.

Ayrıca yönetim ve liderlik üzerine, Management 3.0, Mutluluk İçin Yönetim ve en son olarak yapay zekâ çağında liderlik hakkında olan İnsan Robot Ajan da dâhil olmak üzere birçok kitap yazdım.

Liderlik artık odadaki en zeki kişi olmakla ilgili değil

Yapay zekâyla birlikte liderlik aynı anda hem içi boşaltılan hem de yeniden inşa edilen bir kavrama dönüşüyor.

Liderliğin odadaki en zeki kişi olmak anlamına geldiğini düşünürdüm. Ancak bugün yapay zekâ, konuların yaklaşık yüzde 90'ında odadaki en zeki varlık.

Liderlik artık hangi soruların sorulacağını, hangi kısıtların konulacağını ve ne zaman müdahale edileceğini bilmekle ilgili. Bu, cevapları bilmekten daha zor.

Yapay zekâ neden döngüdeki insandan döngünün üzerindeki insana geçmeli?

Kariyerimi ajan tabanlı kuruluşlar üzerine kuruyorum. Evet, bunu kamuya açık bir şekilde söyledim ve ciddiyim.

Yönetimin öncelikli olarak bilgi akışını kontrol etmek, onay vermek ve karar döngülerinde yer almakla ilgilenen kısımları mı? Bunlar ortadan kalkıyor. Yapay zekâ bilgiyi işleyebilir, seçenekler üretebilir ve iş akışlarını herhangi bir yöneticinin gelen kutusunu inceleyebileceğinden daha hızlı şekilde yürütebilir.

Kuruluşlar onlarca yıldır hem insan hem de yapay zekâ kaynaklı tüm zekâyı insan darboğazlarından geçirdi. Bugün bile "yapay zekâ destekli" şirketlerin çoğunda çalışanlar bütün gün ChatGPT'ye komut veriyor, Slack kanallarında zekice komutları paylaşıyor ve tüm çalışanların katıldığı toplantılarda yapay zekâ başarılarını kutluyor. Ancak her yapay zekâ etkileşimi hâlâ bir insanla başlayıp bir insanla sona eriyor. Yapay zekâlar birbirleriyle hiç konuşmuyor. Hiçbir şeyi bağımsız olarak yürütmüyorlar.

Biz buna döngüdeki insanlar diyoruz. Bu, büyük bir kısıt. Her şey en yavaş darboğazın hızına düşüyor.

Yapay zekâ temelli rakipler böyle çalışmıyor. İnsanlar stratejiye, etiğe ve istisnai durumlara odaklanırken yapay zekâ ajanları tüm değer akışlarını yönetiyor. İş hacmindeki fark şaşırtıcı.

Çıkarılacak ders şu: Yöneticiler döngünün içinde yer alarak değer yaratmaz.

Önerdiğim değişim, döngünün üzerindeki insanlardır. Yapay zekâ ajanlarının iş akışlarını özerk bir şekilde yönetmesine izin verin; insanlar ise stratejik yönlendirmeye, etiğe ve makinelerin veremeyeceği karmaşık muhakeme gerektiren kararlara odaklansın. Farklı zekâlar, farklı hızlar, farklı altyapılar.

Örüntüler ve uygulamalar sizin yerinize yapay zekânın içinde nasıl yaşayabilir?

Size "AlphaZero" anımdan bahsedeyim.

Geçen ay Substack okuyucularımla sekiz görüşme yaptım. Kitlenin uğraştığı gerçek sorunlar olan Yapılması Gereken İşimi (JTBD) geliştirdim. Tüm görüşme dökümlerini indirdim, Google Drive'a kaydettim, herkese açık bir beceri pazarından bir JTBD becerisi aldım ve Claude'dan her şeyi analiz etmesini istedim.

Claude tüm süreci gerçekleştirdi: işlevsel ihtiyaçlar, duygusal ihtiyaçlar, sosyal ihtiyaçlar ve Christensen çerçevesinin tamamı. Ardından bir rapor oluşturdu. Bu raporu Substack'im için optimize edilmiş yeni bir özel beceriye, gelecekteki makale taslaklarını analiz edebilen ve bunların okuyucularımın sorunları ve kazanımlarıyla ne ölçüde örtüştüğünü söyleyebilen bir JTBD değerlendiricisine dönüştürmesini istedim.

Yirmi dakikalık bir çalışma. Belki daha az. Bunu ekibinizle veya müşterilerinizle de yapabilirsiniz.

Orada oturup şunu fark ettim: Clayton Christensen'ın çerçevesi artık kafamda yaşamıyor, şimdi Claude'un içinde yaşıyor. Nasıl çalıştığını bilmem gerekmiyor. Claude, analizi insan yöntemiyle, insan dilini kullanarak ve insanlar tarafından tasarlanmış kalıpları izleyerek gerçekleştirdi. Ben sadece bir ajana görev veren orkestra şefiydim.

Kalıplar ve uygulamalar sizin yerinize ajanın içinde yaşadığında temel bir şey değişir. Beceriler, yeni kalıplar ve uygulamalardır. Soru şu hale gelir: "Ajan hata yaptığında bunu anlayabilir miyim?"

Verimlilik tiyatrosu yapay zekânın potansiyelini neden engelliyor?

Yapay zekânın vaadi ile gerçek sonuçlar arasındaki en büyük engel ne? Verimlilik tiyatrosu. Nokta.

Kalıp her yerde aynı: Yöneticiler bir konferansa gider, bir açılış konuşmasını başlarıyla onaylar ve birden "yapay zekâ konusunda sonuna kadar kararlı" hale gelirler. Microsoft Copilot'ı veya kahramansı bir adı olan ve kimsenin istemediği bir gösterge paneline sahip şirket içi bir sohbet robotunu kullanıma sunarlar. Ekiplere bunun verimlilikte altın bir çağ başlatacağını söylerler.

Ne olur? Çalışma arkadaşları, katılmadıkları toplantılara not tutan yapay zekâ araçlarını gönderir. Botlar kimsenin okumadığı özetler oluşturur. İnsanlar hiçbir şey söylemeyen, içi boş paragraflarla otomatik yanıt verir. Yapay zekâ tarafından oluşturulan araştırma raporları TikTok videoları gibi çoğalır. Slayt sunumları ortak sürücülerde filizlenir ve ölür. Kimse hiçbir şey okumaz. Herkes sadece çevirileri özetler ve özetleri çevirir.

Medya bunu fark etti. "Yapay Zekâ Mali Getiri Sağlamayınca CEO'ların Çoğunluğu Endişeli" ve "Yapay Zekâ Tarafından Üretilen İş Çöplüğü Verimliliği Yok Ediyor" gibi manşetler bütün yıl boyunca üst üste geldi.

Şirketler, bozuk iş akışlarının üzerine yapay zekâ serpiyor ve bunun sonuçları açıkça görülüyor.

Gerçek hızlanmanın yaşandığı yerlerde — Novartis'in klinik araştırma merkezi seçimini haftalardan saatlere indirmesi, sigorta şirketlerinin 400.000 hasar talebini üç haftalık süreçlerden dakikalara indirmesi, tek başına çalışan geliştiricilerin bir hafta sonunda tam yığın uygulamalar yayımlaması — kalıp açıkça görülüyor. Bu iş akışları %10 hızlanmadı. Tamamen çöktü. Yıllar haftalara, haftalar dakikalara dönüştü.

Teknostres yapay zekâ benimsemesini ve verimliliği nasıl etkiliyor?

Yalnızca Substack'te 100'den fazla yapay zekâ bültenine aboneyim. Her yeni araç duyurusu aynı tepkiyi tetikliyor: önce küçük bir kaygı artışı, ardından araştırma dürtüsü. Bunu haftada otuz duyuruyla çarpınca artık öğrenmiyordum. Sarsılıyordum. Yapılacaklar listemde, LinkedIn haber akışıymış gibi kıyamet kaydırması yapıyordum.

Sinir sistemimin sürekli kısmi etkinliğe ne kadar hızlı uyum sağladığına ve bunun ne kadar yıkıcı olduğuna şaşırdım.

Teknostres. FOBO — Eskime Korkusu. Aslında ChatGPT, Gemini ve Claude'a, neden oldukları bu sorunla nasıl başa çıkılacağını birbirleriyle tartıştırdım. Adil olan bu, değil mi?

Ulaştığım sezgiye aykırı içgörü şuydu: Ne kadar "güncel" olursanız, o kadar kolay ikame edilebilir hale gelirsiniz. Değeriniz Claude Code'un en yeni özelliklerini bilmekse, tam olarak aylık 20 dolarlık bir abonelik kadar değerlisiniz. Hiçbir şey yapay zekâ bilgisi kadar hızlı değer kaybetmez.

Yapay zekâ çağında sakinlik, benzersiz bir satış noktasıdır.

Daha az yapay zekâ aracında ustalaşmak neden stratejik bir avantajdır?

Araçlarda ustalaşmak yanlış oyun. Liderler araç bağışıklığına odaklanmalı. Rekabet avantajınız, kaygınızın gerekli olduğunu düşündürdüğünden daha az teknolojiyle değer sunmaktır.

Bununla birlikte, işte her gün kullandıklarım:

• Claude (Anthropic) — Birincil yapay zekâm. Özel becerileri markdown dosyaları olarak tanımlanmış Claude Projects'i yoğun biçimde kullanıyorum. Kişisel bir hayalet yazar becerisi, bir JTBD değerlendiricisi, bir biçim iyileştirici, bir SEO optimizasyon aracı ve bir pazarlama değerlendiricisi geliştirdim. Claude benim düşünme ortağım, editörüm, analistim ve zaman zaman en son yapay zekâ lansmanı kortizolümü tavana vurduğunda terapistim oluyor. Değerlendirme: Uzun biçimli içerik çalışmaları için en iyi akıl yürütme modeli. Becerilere sahip Projects, yapay zekâdaki diğer tüm tekil özelliklerden daha fazla iş akışımı değiştirdi.
• ChatGPT (OpenAI) — İkinci bir görüş almak için kullanıyorum. Özellikle önemli bir sorunla karşılaştığımda birden fazla model kullanıyor ve birbirlerinin geri bildirimlerini eleştirmelerini sağlıyorum. ChatGPT hızlı ve yapılandırılmış analizler için de iyi. ChatGPT, Gemini ve Claude arasında yapay zekâ tartışmaları yürütüyor ve sonuçları yayımlıyorum.
• Gemini (Google) — Çok modelli tartışmalarımdaki üçüncü ses. Tüm çalışma alanım Google'da olduğu için belgelerime ve e-postalarıma yerel erişimi olması onu kullanışlı kılıyor. Diğer ikisinden daha iğneleyici; bu da hoşuma gidiyor.
• Make — Otomasyon omurgam. Claude'u içerik işlem hattıma bağlayan iş akışları geliştirdim: makale taslakları biçimlendirme kontrollerinden, SEO analizinden, sosyal medya gönderisi oluşturma ve bülten dağıtımından geçiyor. İş akışı sıkıştırması burada gerçekleşiyor.
• Nano Banana Pro — Yapay zekâ ile görsel oluşturmak için. Modelin bu kadar harika görselleri nasıl oluşturduğuna dair hiçbir fikrim yok. Sadece çalışıyor.

Claude Projects iş akışımda nasıl devrim yarattı

En sevdiğim araç, özel Becerilere sahip Claude Projects. Tartışmasız.

Nedeni şu. Claude Becerisi, Claude'a belirli bir görevi nasıl yerine getireceğini öğreten bir markdown dosyasıdır. Her beceri, tercihlerimi, standartlarımı ve zaman içinde biriktirdiğim muhakemeyi kodlar.

Bunu yalnızca komut vermekten farklı kılan nedir? Süreklilik ve birikim. Geliştirdiğim her beceri, bir sonrakini daha iyi hâle getiriyor. Zaman içinde bileşik olarak büyüyen bir sistem, birbiriyle bağlantılı kodlanmış uzmanlıklar bütünü hâline geliyorlar.

Çerçevelerim artık ajanların içinde yaşıyor. Bu hem heyecan verici hem de korkutucu. Heyecan verici, çünkü 10 kat daha hızlıyım. Korkutucu, çünkü temel zanaatı uygulamayı bırakırsam ajanın işi doğru yapıp yapmadığını değerlendirme yeteneğimi kaybedeceğim.

Ajan tabanlı bir danışma kurulu nasıl oluşturulur

Strateji ve karar alma süreçlerinde "ajan tabanlı danışma kurulu" yaklaşımını kullanıyorum. Stratejik bir kararla karşılaştığımda aynı soruyu Claude'a, ChatGPT'ye ve Gemini'ye yöneltiyor, ardından birbirlerinin yanıtlarını eleştirmelerini sağlıyorum.

Bu, üç farklı analitik bakış açısının yanı sıra, iyi bir danışma kurulunun sunması gereken anlaşmazlık sürtüşmesini de sağlıyor. Tartışmalar çoğu zaman insan danışmanlarla yaptığım konuşmalardan daha titiz oluyor.

Çoğu kuruluş neden yapay zekâya hazır değil

Okurlarım ve danışmanlık verdiğim kuruluşlar için yapay zekâ okuryazarlığı üzerine düşünmeye çok zaman ayırıyorum.

Dürüst fikrim şu: Yapay zekâ okuryazarlığı programlarının çoğu berbat. İnsanlara ChatGPT'de hangi düğmelere tıklayacaklarını öğretiyor ve buna "beceri geliştirme" diyorlar. Bu, birine çekiç kullanmayı öğretip ona mimar demek gibi.

"Yapay zekâya hazır" olmak üç şey ifade eder:

1. Yapay zekânın kavramsal düzeyde neleri yapıp neleri yapamayacağını anlamak — gelecek ay değişecek özellikleri ezberlemek değil, örüntü eşleştirmenin, dil üretiminin ve ajan tabanlı iş akışlarının işiniz açısından ne anlama geldiğini kavramak.
2. Yapay zekâyı yalnızca serpiştirmek yerine hangi iş akışlarının onun etrafında yeniden tasarlanması gerektiğini belirlemek.
3. Yapay zekânın ne zaman yanıldığını anlayacak muhakemeyi kullanmak. Bu, kendi alan uzmanlığınızı korumanızı gerektirir.

Profesyoneller neden yapay zekâya bağımlı hâle gelmemeli

Bilişsel kaslarımı çok uzun süre ajanlara devrettiğim için bir gün yazamadığımı veya eleştirel düşünemediğimi fark ederek uyanmaktan korkuyorum. Sıkılabilir tek boyun, körelmiş tek bir kasa dönüşüyor.

Buna karşı aktif olarak mücadele ediyorum. Hâlâ her makaleyi kendim yazıyorum. Hâlâ basılı kitaplar okuyorum. Hâlâ Claude'dan çalışmamı kontrol etmesini istemeden önce düşünüyorum, sonra değil. Ancak bağımlılığa doğru çekim gerçek ve sürekli.

Başkalarını uyardığım şeye dönüşmekten korkuyorum: üretken görünen ama özgün düşünme kapasitesini sessizce dışarıya devreden biri. Bu korku yararlı. Çalışmaya devam etmemi sağlıyor.

Ve bunun gerçekleşmesine izin vermeyeceğim.

Liderler neden yapay zekânın gerçekliğiyle yüzleşmeli

Araçların peşinden koşmayı bırakın. İlkelerinizi sağlamlaştırın, uygulama alanınızı sınırlandırın ve merakınızı belirli zaman aralıklarıyla sınırlayın.

Tek cümlelik tavsiyem bu. Uzun hâli şöyle:

2008 kredi krizi sırasında bir keresinde CEO'mu omuzlarından tuttum. Gerçekten. Şirket doğrudan finansal bir duvara çarpıyordu. Gelir düşüyor, nakit dayanma süresi kısalıyordu. O ise farlara bakakalmış bir geyik gibi donup kalmış, eylemsizlik yüzünden tüm işletmeyi uçurumdan aşağı sürüklemeye sakince hazırlanıyordu.

Ona "Tanrı aşkına, uyan! Nakit dayanma süremiz tükeniyor. Harekete geçmeliyiz." dedim.

Uyandı. Daha sonra bana teşekkür etti.

Bir yönetici "Yapay zekâ getiri sağlamıyor." dediğinde o anı düşünüyorum. Elbette sağlamıyor; en azından onu kullanma biçiminizle değil. Yapay zekâyı bir iş akışını yeniden tasarlama motoru olarak görmeniz gerekirken not alma asistanı gibi kullanıyorsunuz. İnsanlara deneme yapma izni vermek yerine beyin fırtınası fikirlerini onay için komitelere gönderiyorsunuz.

Liderliğiniz yapay zekâ benimsemesini bir öneri kutusuna ve yönetişim iş akışına dönüştürüyorsa, kuruluşu uçurumdan aşağı sürüklemeden önce birilerinin onları sarsarak uyandırması gerekiyor.

Hayatta kalacak kuruluşlar neden yapay zekâ ajanlarıyla çalışacak

Gelecekte olacaklara gelince, yapay zekâ, isteseler de istemeseler de her profesyoneli tek kişilik bir operasyona dönüştürüyor. Yapay zekâ ajanlarını yönetmeyi, kendi muhakemelerini korumayı ve minimum yükle gerçek değer sunmayı öğrenen insanlar başarılı olacak.

Hayatta kalacak kuruluşlar, yapay zekânın makine hızında uygulamayı yürüttüğü, insanların ise stratejiye, etiğe ve gerçekten zor problemlere odaklandığı iki hatlı, yapay zekâ ajanlarıyla çalışan sistemler olacak.

Tüm zekâyı insan darboğazlarından geçirmeye devam eden kuruluşlar, muhtemelen çok geç fark edecek ki rakipleri onlar hâlâ trafikte sıkışıp kalmışken çevre yolları inşa ediyordu.

Takipte kalın

Jurgen Appelo'nun haftada iki kez yayımlanan ücretsiz bültenine, abartıyı kesip atan keskin ve ikonoklastik yazılar paylaştığı Yalnız Şef'e abone olabilirsiniz. Ya da onu LinkedIn'de takip edebilir ve sitesinde daha fazla bilgi bulabilirsiniz.

People Managing People'da daha fazla uzman röportajı yakında!