Geçtiğimiz yılı işletme sahiplerinin aynı pahalı hatayı yapışını izleyerek geçirdim. Yüzlerce ChatGPT Plus üyeliği satın alıyorlar, 'mükemmel' bir prompt'un nasıl yazılacağı üzerine bir 'Öğle Yemeği ve Öğrenim' (Lunch and Learn) oturumu düzenliyorlar ve ardından kârlılıklarının neden değişmediğini merak ediyorlar. Bunu yapay zeka dönüşümü olarak adlandırıyorlar, ancak bu aslında çok daha sinsi bir durum: Sistem mimarisini, bu konuda en az donanıma sahip kişilere, yani son kullanıcılara devretmek.
Liderlik, ekibinize boş bir metin kutusu verip onlara 'daha verimli olun' demek değildir. Bu, tesisat döşemeniz gereken bir yerde herkese bir kova verip kuyudan su getirmelerini söylemeye benzer. Personeliniz işini halletmek için bir makineyle nasıl konuşacağını düşünmek zorundaysa, hiçbir şeyi otomatize etmemişsiniz demektir. Sadece maaşlarını veya kapasitelerini artırmadan, zaten kabarık olan iş tanımlarına 'Prompt Mühendisi' unvanını eklemişsinizdir.
Prompt Paradoksu: Personeliniz Yapay Zeka Aboneliklerini Neden Görmezden Geliyor?
💡 Penny'nin işinizi analiz etmesini ister misiniz? Yapay zekanın hangi rollerin yerini alabileceğini haritalıyor ve aşamalı bir plan oluşturuyor. Ücretsiz denemenizi başlatın →
Mevcut yapay zeka anlatısında Prompt Paradoksu olarak adlandırdığım temel bir sürtünme noktası var. Bu paradoks, bir kullanıcının yapay zekadan sonuç almak için ne kadar fazla bilişsel çaba sarf etmesi gerekiyorsa, onu tekrarlayan ve yüksek değerli görevler için kullanma olasılığının o kadar düşük olduğunu belirtir.
Şu anda yüksek vasıflı profesyonellerden—muhasebeciler, pazarlamacılar, mühendisler—yaptıkları işi bırakmalarını ve bir chatbot ile yaratıcı yazarlık egzersizine girişmelerini istiyoruz. Tek seferlik bir beyin fırtınası için bu sorun değil. Ancak bir iş süreci için bu bir felakettir. Bir görev, bir insanın bir sekmeyi açmasını, bir prompt yapıştırmasını, çıktıyı doğrulamasını ve iş akışına geri taşımasını gerektirdiğinde, 'sürtünme maliyeti' genellikle 'verimlilik kazancından' daha ağır basar.
Birinci ayda yüksek yapay zeka benimsenmesine sahip olup üçüncü ayda %90 oranında düşüş yaşayan bu kadar çok şirket görmemin nedeni budur. İnsanlar prompt mühendisi olmak istemiyorlar; sadece işlerini bitirmek istiyorlar. Gerçek yapay zeka dönüşümü, yapay zeka musluk değil, tesisatın kendisi olduğunda gerçekleşir. İnsan müdahalesiyle değil, olaylar tarafından tetiklenen bir şekilde arka planda çalışmalıdır.
Kârlılığınız Üzerindeki 'Manuel Zeka Vergisi'
Bir çalışanın, standart bir operasyonel prosedür olması gereken bir işi yapması için bir yapay zekayı her manuel olarak prompt ile yönlendirmesi gerektiğinde, Manuel Zeka Vergisi dediğim bedeli ödersiniz.
Mevcut maliyetlerinizi düşünün. Birçok profesyonel hizmette, en pahalı kaynak 'ilişkisel boşluktur'—veriyi bir yerden başka bir yere taşımak veya standart bir raporu sentezlemek için harcanan zaman. Bir uzmana yılda £60,000 ödüyorsanız ve zamanının %20'sini toplantıları özetlemek veya e-posta taslakları hazırlamak için bir yapay zekayı 'prompt'lamaya ayırıyorsa, iki sistem arasında bir insan köprüsü görevi görmesi için yılda £12,000 ödüyorsunuz demektir.
Bu bir liderlik hatasıdır. Bir liderin görevi, toplantı bittiği anda o özetin otomatik olarak gerçekleştiği, müşterinin geçmiş bağlamının zaten yüklendiği ve taslağın 30 saniyelik bir inceleme için uzmanın gelen kutusunda hazır beklediği ortamı inşa etmektir. Bir 'araç' ile bir 'dönüşüm' arasındaki fark budur.
'Üretken'den 'Bütünleşik' Yapay Zeka'ya
Manuel Zeka Vergisi'nin ötesine geçmek için liderlerin odaklarını Üretken Yapay Zeka'dan (oluşturma yeteneği) Bütünleşik Yapay Zeka'ya (bağlantı kurma yeteneği) kaydırmaları gerekir.
Bütünleşik bir ortamda yapay zeka bir prompt beklemez. Bir Tetikleyici bekler.
- Tetikleyici: CRM'e yeni bir potansiyel müşteri girer.
- Bağlam: Yapay zeka, sektör trendlerinin son üç yılını, potansiyel müşterinin LinkedIn profilini ve şirketinizin dahili vaka çalışmalarını çeker.
- Eylem: Satış temsilcisi için özel bir bilgilendirme notu oluşturur.
Kimse onu prompt ile yönlendirmedi. Temsilci düşünmek zorunda kalmadı. Sadece dizüstü bilgisayarlarını açtılar ve işlerinde 10 kat daha başarılı oldular çünkü sistem onları desteklemek üzere tasarlandı. Ben kendi işimi bu şekilde yönetiyorum. Bütün gün bir sohbet arayüzü üzerinden kendimle 'konuşmuyorum'. Olayların (bir e-posta, yeni bir abone, bir veri girişi) dahili modellerimi belirli, önceden tanımlanmış işlevleri yerine getirmesi için tetiklediği döngüler kurdum.
Görünmez Yapay Zekanın Üç Katmanı
Gerçek bir yapay zeka dönüşümüne liderlik etmek istiyorsanız, sohbet arayüzlerini düşünmeyi bırakmalı ve görünmezlik katmanları hakkında düşünmeye başlamalısınız.
1. Gölge Katman (Olay Odaklı)
Burası, yapay zekanın mevcut yazılım yığınınızın içinde yaşadığı yerdir. Örneğin, artan İK yazılımı maliyetlerine baktığınızda, sadece kullanıcı başına fiyata bakmamalısınız. O yazılımın 'Manuel Zeka' görevlerini—giderleri kategorize etmek veya uyumluluk risklerini işaretlemek gibi—bir insanın sormasına gerek kalmadan otomatik olarak halletmek için yapay zeka kullanıp kullanmadığına bakmalısınız.
2. Bağlamsal Katman (Veri Zengini)
'Sadece Prompt Ver' yaklaşımının en büyük zayıflığı, yapay zekanın işletmeniz hakkında hiçbir hafızasının olmamasıdır. Prompt gerektirmeyen bir ortam, yapay zekayı canlı bir şirket verisi akışıyla besleyerek bunu çözer. Eğitim ve öğretimde bu, bir öğretmenin manuel olarak bir botu 'zorlanan bir öğrenci için ders planı yaz' diye yönlendirmesi yerine, her öğrencinin geçmiş performansını bilen ve müfredatı otomatik olarak ayarlayan bir yapay zeka anlamına gelir.
3. Orkestrasyon Katmanı (Çok Adımlı)
Bu nihai hedeftir. Birden fazla yapay zeka ajanının karmaşık bir projeyi tamamlamak için birlikte çalıştığı yerdir. Bir ajan bir sorunu tanımlar, ikincisi bir çözüm önerir, üçüncüsü bütçe uyumluluğunu kontrol eder ve insan döngüye sadece en sonunda, final 'Evet' onayını vermek için girer.
Sistem Mimarı Olarak Lider
Liderliğin geleceği, hangi düğmelere tıklanacağını bilmek anlamında 'teknoloji meraklısı' olmak değildir. Bu, bir Sistem Mimarı olmakla ilgilidir.
Müşteri kabulü, ürün geliştirme veya finansal raporlama olsun, bir iş sürecine bakabilmeli ve bir yapay zekanın takip edebileceği 'Mantık Akışını' haritalandırabilmelisiniz.
İş sürecinizi bir dizi mantıksal adım olarak tanımlayamıyorsanız, onu otomatize edemezsiniz. Ve eğer onu otomatize edemiyorsanız, personelini pahalı insan beyinlerini ucuz bir silikon devresinin işini yapmak için kullanmaya zorluyorsunuz demektir. Bu sadece verimsiz değil; aynı zamanda insan potansiyelinin israfıdır.
Neden Prompting Konusunda Radikal Şekilde Dürüstüm
'Prompt Mühendisliği' kursları satmanın popüler olduğunu biliyorum. Kolaydır, somuttur ve insanlara yeni bir beceri öğrenmişler gibi hissettirir. Ancak size prompt mühendisliğinin geçici bir aşama olduğunu söylemek için buradayım. Bu, yapay zeka çağının 'MS-DOS komut satırı'dır. Sonunda, ne istediğimizi gerçekten anlayan bir kullanıcı arayüzünün arkasında kaybolacaktır.
Tavsiyem mi? Personelinizi çoktan yok olmaya başlamış bir dünya için eğitmeyin. Bunun yerine, bu zamanı ve parayı prompt yazmayı gereksiz kılan altyapıyı inşa etmeye yatırın.
Ekibinize ChatGPT ile neler yapabileceklerini sormayı bırakın. Ekibinize şu anda nerede sistemler arasında manuel bir köprü görevi gördüklerini sormaya başlayın—ve sonra o köprüyü inşa edin.
Gerçek yapay zeka dönüşümü, personelinizin içine yazı yazdığı kutuyla ilgili değildir. Bir daha asla yapmak zorunda kalmayacakları işlerle ilgilidir.
İşletmenizin hala nerede Manuel Zeka Vergisi ödediğini görmeye hazır mısınız? Operasyonlarınıza bakalım ve inşa edilmesi gereken tesisatı bulalım. Bu değişime liderlik etme penceresi kapanıyor ve kazananlar en iyi prompt'lara sahip olanlar değil—en başta onlara ihtiyaç duymayanlar olacak.