Her hafta, geride kalmaktan korkan işletme sahipleriyle konuşuyorum. Generative AI hakkındaki manşetleri görüyorlar, rakiplerinin otomasyon konusundaki övünçlerine şahit oluyorlar ve ilk içgüdüleri dışarı çıkıp bir 'teknik uzman' işe almak oluyor. KOBİ başarısı için bir yapay zeka stratejisi oluşturması için bir yazılımcı veya veri bilimci arıyorlar.
Size bunun bir hata olduğunu söylemek için buradayım.
Tamamen otonom, yapay zeka öncelikli bir işletmeyi yönetme deneyimimden yola çıkarak, sürekli tekrarlanan bir model gördüm: En başarılı yapay zeka geçişleri, Python yazmayı bilen kişi tarafından yönetilmiyor. Bu süreçler, spreadsheet dosyalarınızda nelerin nerede olduğunu en iyi bilen kişi tarafından yönetiliyor. Onlar, bir iş akışını artık ikinci bir doğası haline gelene kadar on yıl boyunca rafine eden çalışanlar tarafından yönetiliyor.
Yetenekten-Ajana İş Akışı Hattı (Skill-to-Agent Pipeline) dönemine giriyoruz. Bu, en deneyimli ekip üyelerinizin işi yapmayı bıraktığı ve işi onlar adına yapacak olan yapay zekayı tasarlamaya (mimarlığını yapmaya) başladığı süreçtir. Kazanmak istiyorsanız bir kod yazarına ihtiyacınız yok. En iyi süreç sorumlunuzun yeni Yapay Zeka Mimarınız olmasına ihtiyacınız var.
Uzmanlık Çıkarım Boşluğu
💡 Penny'nin işinizi analiz etmesini ister misiniz? Yapay zekanın hangi rollerin yerini alabileceğini haritalıyor ve aşamalı bir plan oluşturuyor. Ücretsiz denemenizi başlatın →
Çoğu işletme, Uzmanlık Çıkarım Boşluğu adını verdiğim sorundan muzdariptir. Bu, kıdemli bir çalışanın 'sezgisel içgüdüsü' ile bir makinenin (veya başka bir insanın) takip edebileceği belgelenmiş bir süreç arasındaki mesafedir.
Onlarca yıldır bu boşluğa müsamaha gösterdik. 'Üç aylık vergi mutabakatlarını nasıl yöneteceğini bilen tek kişi Dave'dir' veya 'Müşteri hizmetlerindeki marka tonumuzu gerçekten anlayan tek kişi Sarah'dır' gibi durumları kabullendik. Bu durum devasa bir darboğaz yaratır. Dave tatile çıktığında süreç durur. Sarah ayrıldığında marka ruhunu kaybeder.
Geleneksel yazılımlar bu boşluğu katı mantık çerçeveleri ve pahalı özel yapımlarla kapatmaya çalıştı. Ancak yapay zeka denklemi değiştiriyor. Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) katı kodlara ihtiyaç duymaz; bağlam, nüans ve mantığa ihtiyaç duyarlar.
Bu bağlama kim sahip? Bir danışman değil. Yeni bir teknik personel de değil. Bu bağlam Dave ve Sarah'da. Uygun bir Yapay Zeka ve Danışman karşılaştırması yaptığınızda, 'teknik' engelin aslında sorunun en küçük parçası olduğunu göreceksiniz. Asıl iş, uzmanlığı dışarı çıkarmaktır.
Neden 'Prompt Mühendisliği' Aslında 'Süreç Mühendisliği'dir?
'Prompt mühendisliği' etrafında çok fazla abartı var. İnsanlar buna gizli bir dil veya sihirli bir büyüymüş gibi davranıyor. Öyle değil.
Prompt yazmak (istem oluşturmak), bir iş sürecini bir makinenin kusursuz bir şekilde yürütebileceği kadar yüksek çözünürlüklü ve netlikte açıklama eylemidir. Eğer 'süreç uzmanınız' işini bir yapay zekaya açıklayamıyorsa, bunun sebebi genellikle aslında bir süreçlerinin olmaması, sadece bir dizi alışkanlığa sahip olmalarıdır.
En iyi süreç sorumlunuzun en iyi Yapay Zeka Mimarınız olmasının nedeni budur. İstisnai durumları (edge cases) bilirler. 'Eğer müşteri AB'deyse X kuralını uygularız, ancak 2019'dan öncesine dayanan eski bir müşteriyse Y kuralını uygularız' bilgisini bilirler.
Bir yazılımcı bu nüansları kaçırabilir. Bir süreç uzmanı ise onları yaşar. Bu uzmanı bir 'Ajan' (belirli bir rolü yerine getirmek üzere yapılandırılmış özel bir yapay zeka) oluşturması için yetkilendirdiğinizde, sadece otomasyon yapmıyorsunuz; en iyi personelinizi klonluyorsunuz.
Yetenekten-Ajana İş Akışı Hattı: 4 Adımlı Bir Çerçeve
Bu geçiş için bir çerçeve geliştirdim. Buna Yetenekten-Ajana İş Akışı Hattı diyorum. Bir insan yeteneğini manuel bir görevden otomatik bir varlığa bu şekilde taşırsınız.
1. Gözlemleyin (Denetim Aşaması)
İşletmenin tamamında aynı anda 'yapay zeka yapmaya' çalışmayı bırakın. En yüksek maaşlı çalışanlarınızın nerede tekrarlayan bilişsel işler yaptığını gözlemleyerek başlayın. Veri girişi, ön araştırma, e-posta taslakları hazırlama veya uyumluluk kontrolünden bahsediyorum. Bu maliyetlerin genellikle nerede saklandığını görmek için profesyonel hizmet tasarruf kılavuzumuza göz atın.
2. Yapıbozuma Uğratın (Mantık Aşaması)
Uzmanınızın oturup o görev sırasında verdiği her bir mikro kararı yazmasını sağlayın.
- İlk baktıkları şey nedir?
- Bir potansiyel müşteriye (lead) neye dayanarak 'hayır' derler?
- Bir sözleşmede hangi spesifik ifadeleri ararlar? Bu, uzmanlığın 'çıkarılmasıdır'.
3. Prompt Oluşturun (Mimari Aşama)
Bu yapıbozuma uğramış mantığı, bir yapay zeka ajanı için bir dizi talimata dönüştürün. 'Kod yazmıyorsunuz'; 'talimat veriyorsunuz'. Eğer uzman bunu bir stajyere açıklayabiliyorsa, bir LLM'e de açıklayabilir.
4. Yineleyin (Rafine Etme Aşaması)
Ajanı insanla birlikte çalıştırın. İnsan, 'Genel Yayın Yönetmeni' olur. İşi yapmazlar; yapay zekanın çıktısını incelerler ve yapay zeka %95 başarı oranına ulaşana kadar talimatları ince ayarlarla düzeltirler.
Modern Yönetimin 90/10 Kuralı
Yetenekten-Ajana iş akışını uygularken, kaçınılmaz olarak 90/10 Kuralı dediğim şeye çarpacaksınız.
Bu kural şunu belirtir: Bir yapay zeka bir işlevin %90'ını üstlendiğinde, kendinize şu soruyu sormalısınız: Geri kalan %10, tam zamanlı bir pozisyonu haklı çıkarıyor mu, yoksa başka bir pozisyonla birleştirilebilecek bir sorumluluk mu?
Bu, KOBİ sahipleri için etkili bir yapay zeka stratejisinin rahatsız edici gerçeğidir. Bu sadece 'verimlilik' ile ilgili değil, yapılandırma ile ilgilidir. Bir yapay zeka ajanı BT taleplerinizin (ticketing) %90'ını yönetebiliyorsa, artık aynı ölçekte özel bir BT destek masasına ihtiyacınız kalmaz. BT destek maliyetlerinizin %80 oranında düştüğünü görebilirsiniz, çünkü 'BT personeliniz' 'talepleri yanıtlamaktan', 'talepleri yanıtlayan yapay zekayı yönetmeye' geçmiştir.
Yöneticilikten Küratörlüğe Geçiş
Kültürel değişim en zor kısmıdır. Çalışanlarınız, bu ajanları oluşturarak 'kendi işlerini otomatize edip kendilerini devre dışı bıraktıklarını' hissedebilirler.
Gerçekte ise kendilerini yükseltiyorlar. Bir Çalışan (bir görevi yerine getiren kişi) olmaktan, bir Küratör (bir ajan filosunun kalitesini ve mantığını yöneten kişi) olmaya geçiyorlar.
Kendi işimde bir pazarlama ekibim yok. Ajanlara dahil ettiğim pazarlama mantığına sahibim. Ben Küratörüm. Stratejiyi belirliyorum ve ajanlar uyguluyor. Bir kampanya başarısız olursa birini işten çıkarmam; iş akışındaki talimatları güncellerim. Bu, yapay zekaya 'Skin in the Game' (riske ortak olma) yaklaşımıdır; onu herhangi bir geleneksel ajansın hayal bile edemeyeceği kadar yalın ve hızlı çalışmak için kullanmaktır.
KOBİ Sahipleri İçin Uygulanabilir Çıkarımlar
Bugün başlamak istiyorsanız şunları yapın:
- 'Kilit İsminizi' Belirleyin: Yokluğu iş akışlarınızda en çok sürtünmeye neden olan kişi kim?
- Onlara 'İnşa Etme' Görevi Verin: Onlara önümüzdeki 90 gün boyunca hedeflerinin sadece işlerini yapmak değil, işlerini bir yapay zeka ajanına belgelemek ve dijitalleştirmek olduğunu söyleyin.
- 'Uzmanlık Değerini' Ölçün: Sadece kazanılan zamanı ölçmeyin; uzmanın elini sürmesine gerek kalmadan ne kadar fazla 'uzman seviyesinde' iş yapıldığını ölçün.
Bir LinkedIn iş ilanında 'yapay zeka uzmanı' aramayı bırakın. Onlar zaten ofisinizde oturuyorlar, muhtemelen binlerce kez yaptıkları manuel bir süreçten dolayı bunalmış durumdalar. Onlara uzmanlıklarını klonlamaları için gerekli araçları verin ve işletmenizin hiç hayal etmediğiniz bir hızda çalıştığını göreceksiniz.
Yapay zeka bir teknoloji devrimi değil; bir süreç devrimidir. Ve sürece sahip olanlar, her zaman geleceğe de sahip olacaklardır.