Hiç bu kadar çok otomasyon aracı olmamıştı. E-postalarınızı okuyabilen, toplantılarınızı özetleyebilen, yanıtlarınızı taslak haline getirebilen, kodunuzu yazabilen, haftanızı organize edebilen yapay zeka ajanları. Her ay yeni bir dalga.
Yine de konuştuğumuz çoğu kişi, iki yıl önce yaptığı aynı manuel, tekrarlayan, yorucu işleri yapmaya devam ediyor.
Neden?
Son birkaç ayı bu sorunun cevabını arayarak geçirdik. Farklı rollerden, sektörlerden ve yetkinlik seviyelerinden 22 kişiyle oturup konuştuk. Yaklaşık dörtte üçü teknik geçmişe sahipti. Kalanı değildi. Yaklaşık yarısı teknoloji sektöründe çalışıyordu. Diğer yarısı ise farklı alanlardaydı.
Onlara işlerinin nasıl olduğunu sorduk. Nelerin zor olduğunu. Neleri değiştirmek istediklerini.
Gördüğümüz şey, birinin ne iş yaptığına veya ne kadar teknik olduğuna bakılmaksızın tekrar tekrar ortaya çıkan dört engeldi. Üçü kişisel, dördüncüsü ise yapısal. Birlikte, otomasyonun son yirmi yıldır yazılımda en çok vaat edilen kategori olmasına rağmen, çoğu insan için hâlâ büyük ölçüde bir hayal olarak kalmasının nedenini açıklıyorlar.
İşte o engeller.
Engel 1: Neyin bozuk olduğunu göremiyorsunuz
Bizi ilk şaşırtan şey şu oldu: İnsanlara işlerinde neyin zor veya sinir bozucu olduğunu sorduğumuzda, çoğu belirsiz başlık şikayetleri verdi. "Öncelikleri dengelemek." "İletişim." "Sadece meşgulüm." Hiçbiri somut değil. Hiçbiri uygulanabilir değil.
Bu yüzden farklı bir soru sorduk: "Sihirli bir değnek sallayabilseniz ve mevcut iş akışınızda bir şeyi düzeltebilseydiniz, bu ne olurdu?"
Bir anda, canlı bir acı. Belirli görevler. Nefret ettikleri şeyler. Beş dakika önce omuz silken aynı kişiler şimdi her biri üç cevap verdi.
Görüşme yaptığımız bir kişi şöyle dedi:
"Evet, uyumluyum. Bir sürü tartışma yaptım. Ama herkesi bilgilendirmek işin en sıkıcı kısmı."
Bir diğeri, üç aylık bir süreci anlatırken:
"Kesinlikle bu manuel takibi ortadan kaldırmak isterdim. Çok fazla zamanımızı alıyor. Neredeyse her çeyrekte yapılıyor. Ve o hafta boyunca, herkes bundan nefret ediyor."
Bir üçüncü görüşmeci, tekrarlayan bir görevi anlatırken:
"Bazen mağaza içi bir istek alıyorum, envanteri çevrimiçiyle uyumlu hale getirmemi istiyorlar. İstek öyle... standart değil. Bazen doğru mağaza kimliklerini veriyorlar. Bazen mağaza kimliği büyük harf olmalı, ama küçük harf veriyorlar. Format doğru değil. Tüm formatları manuel olarak düzeltmem gerekiyor, doğru olduğundan emin olmak için, makineye koyup düğmeye basıyorum."
Bu kişilerin hiçbiri, doğru soruyu sorana kadar bu görevlerin otomatikleştirilebileceğini düşünmemişti. Aylarca, yıllarca yapmışlardı. Onlar için bu sadece işin bir parçasıydı.
Bu kişisel bir eksiklik değil. Dikkatin nasıl çalıştığıyla ilgili. Tekrarlayan görevler arka plana karışır. Beyniniz onları dikkate değer olarak işaretlemeyi bırakır çünkü öngörülebilirdirler. Onları yapmanın rahatsızlığı "Pazartesi" olur.
Adını koyamadığınız şeyi otomatikleştiremezsiniz. Ve çoğu insan, işinde neyin bozuk olduğunu yardımsız adlandıramaz.
Birinci engel bu.
Engel 2: Nereden başlayacağınızı bilmiyorsunuz
Diyelim ki neyin bozuk olduğunu görüyorsunuz. Haftanızı tüketen görevi tam olarak biliyorsunuz. Hatta muhtemelen bununla başa çıkabilecek yapay zeka araçlarına erişiminiz var.
Yine de çoğu kişi donup kalıyor.
Sorun: Çok fazla olasılık, hiçbir somut başlangıç noktası yok. Karar felci, otomasyona uygulanmış hali. Her şeyi otomatikleştirebileceğinizde, genellikle hiçbir şeyi otomatikleştirmezsiniz.
Bir kişi bize şöyle dedi:
"Yapay zekaya bunu nasıl yaptırırsınız? Mesajı yapay zekaya nasıl iletirsiniz? Sanırım daha spesifik olmayı öğrenmek zaman alıyor."
Yapay zekanın yetenekli olduğunu biliyordu. Sadece onu kendi işine nasıl yönlendireceğini bilmiyordu.
Bir başka görüşmeci daha doğrudan anlattı:
"Bence arayüzden başka neler yapılabileceği çok net değil. Çünkü sadece bir komut yazınca, 'neye ihtiyacım var' diye düşünmem gerekiyor. Ama gerçekten bir seçeneğim yok, değil mi? Başka neler yapılabileceğini bilmiyorum. Yani, sorunumun nereye kadar hayal edebilirim? Önceki konuşmamızda, e-postamda bir standup raporu isteyebileceğimi ya da belki bir Linear görevi oluşturabileceğimi fark ettim. Yani bu çok net değildi."
Açıklamaya devam etti:
"Belki bir açılır menü ya da kullanabileceğim örnek komutlar veya şablonlar olsaydı, tamamen sıfırdan düşünmek zorunda kalmak yerine bu yardımcı olabilirdi."
Bir diğeri daha da somut bir şey istedi:
"Çok fazla var. Teknoloji yığını şu anda çok büyük. Çok fazla olasılık var. Yani biri bana hangi aracı kullanmam gerektiğini, her görev için hangisinin daha verimli olacağını söylese. Mesela, bir şekilde Linear'ıma bakıp, 'bu görev için Claude Code yerine bunu kullanmalısın' dese. Bu gerçekten güzel olurdu."
İnsanların ihtiyacı olan şey daha fazla yetenek değil. Somut bir başlangıç noktası. Gerçek bir örnek. Kendi gibi birinin baştan sona kurduğu, kopyalayıp uyarlayabileceği bir iş akışı.
Bu yüzden aynı beş iş akışı her yerde otomatikleştiriliyor: sabah özetleri, haftalık raporlar, gelen kutusu önceliklendirme, standup notları, müşteri özetleri. Bunlar en iyi otomasyonlar değil. Sadece herkese açık şablonları ve bariz başlangıç noktaları olanlar.
Diğer her şey manuel kalıyor. Otomatikleştirilemediği için değil, kimse "başlangıcın" nasıl göründüğünü göstermediği için.
İkinci engel bu.
Engel 3: Başlamanın maliyeti, başlamamanın maliyetinden yüksek
Tamam, işi belirlediniz. Somut bir başlangıç noktanız var. Şimdi gerçekten kurmanız gerekiyor.
Çoğu kişi burada vazgeçiyor.
Bir görüşmeci, iş arkadaşlarının düzenli olarak kullandığı bir yapay zeka aracından bahsetti:
"OpenClaw'u biliyorum, ama hiç denemedim. İş arkadaşlarımın kullandığını biliyorum, ama ben hiç denemedim."
Nedenini sorduğumuzda, kurulumun çok karmaşık ve zaman alıcı olduğunu söyledi. Hiç denememişti bile. Takım arkadaşlarının başarılı şekilde kullanıyor olması bile yeterli olmamıştı. Algılanan başlama maliyeti o kadar yüksekti ki... hiç başlamadı.
Bir diğeri bırakma noktasını daha da doğrudan anlattı:
"Bence özellikle yeni kullanıcılar için daha çok geçerli olurdu. Çünkü bu şeyleri gören ve denemek isteyen çok kişi olacak. Ve gidip o NPM install komutunu yazdıklarında, üstüne bir de 'Claude kurulumu da gerekli' uyarısı gelince... bence birçok kişi orada vazgeçer, devam etmeye bile uğraşmaz."
Her iki alıntının altında da aynı mantıklı hesap var. Bir başka görüşmeci doğrudan söyledi:
"İş akışını otomatikleştirmek istediğimizde, sadece zaman kazanmak ve verimliliği artırmak istiyoruz. Verimliliğimizi artırması gereken araçlara çok fazla zaman harcamak istemiyoruz."
Bu tembellik değil. Bu matematik.
Otomasyonun tüm amacı zaman kazandırmak. Ama çoğu iş akışında, kurulumu yapmak, görevi manuel yapmaktan daha uzun sürüyor. Arayüzü öğrenmek saatler alıyor, tetikleyicileri bağlamak saatler alıyor, uç durumları test etmek saatler alıyor ve tüm bunlardan sonra ancak zaman kazanmaya başlıyorsunuz. Haftalık yapılan görevlerde, geri dönüş süresi aylar sürüyor. Aylık ya da üç aylık görevlerde, matematik asla tutmuyor.
Bu yüzden insanlar vazgeçiyor.
Geçmiş deneyimler sorunu büyütüyor. İnsanlar dünyaları vaat eden, 40 adımlı kurulum gerektiren araçları denedi. Karşılığını vermeyen arayüzleri öğrenmek için zaman harcadılar. Bu yüzden yeni bir araç gerçekten işe yarasa bile, geçmiş deneyim onları yatırım yapmaya isteksiz kılıyor.
Çoğu otomasyon aracı, herhangi bir değer elde etmeden önce bir saat öğrenmenizi varsayıyor. Çoğu insan için, özellikle teknik olmayanlar için, ilişki orada bitiyor.
Üçüncü engel bu.
Engel 4: Kurumunuz izin vermiyor
İşte en zor çözülen ve büyük organizasyonlarda çalışanlardan en sık duyduğumuz engel.
Neyin bozuk olduğunu görseniz, tam olarak nereden başlayacağınızı bilseniz ve kurulum için zaman ayırmaya istekli olsanız bile, şirketiniz bunu yapmanıza izin vermeyebilir.
Büyük bir şirkette çalışan bir görüşmeci, bunun pratikte nasıl göründüğünü şöyle anlattı:
"Kullandığımız her araç ya müşteri onaylı ya da dahili onaylı olmalı. Onay alındıktan ve bütçe ayrıldıktan sonra, aracı kişi başı satın alıyoruz."
Onay. Bütçe. Kişi başı lisans. Her yeni araç için. Süreç bittiğinde, denemek istemenize sebep olan motivasyon aylar öncesinde kalmış oluyor.
Ama bu sorunun daha derin versiyonu sadece "Aracı onaylatamıyorum" değil. Kişisel olarak yapay zeka araçlarını kullanabiliyor olsanız bile, onları gerçek işinizin olduğu sistemlere bağlayamıyorsunuz. Aynı kişi:
"Çalışma ortamımı bununla bağlayamıyorum. Bunu kişisel amaçla kullansam bile Salesforce'umu bağlayamıyorum. Teams'imi bağlayamıyorum. Çünkü ofis bilgisayarımda duruyor."
ChatGPT'ye erişimi var. Salesforce'ta otomatikleştirmek istediği görevler var. İkisi birbirine bağlanamıyor. İstediği otomasyon, kişisel araçlarıyla iş verileri arasında köprü gerektiriyor ve o köprü yasak.
Bu sadece büyük şirketlerin sorunu değil. Bir başka görüşmeci şöyle dedi:
"Bence büyük şirketlerin gizlilikle ilgili bazı endişeleri var. ChatGPT kullanmamıza kesinlikle izin veriliyor. Gemini kullanmamıza izin verilmiyor. Neden bilmiyorum. Neden bilmiyorum. Ama bu biraz şirket tercihi gibi."
"Neden bilmiyorum." Bu ifadeyi, insanların kurumlarının araç kısıtlamalarını konuşurken sıkça duyarsınız. Seçimler içeriden bakınca keyfi geliyor. Bazı araçlar onaylı, bazıları değil, net bir mantık yok. Kuralları anlamadan etrafından dolaşmaya çalışıyorsunuz.
Birçok kişi için asıl duvar bu. "Neyin bozuk olduğunu göremiyorum" değil. "Nasıl otomatikleştireceğimi bilmiyorum" değil. Ama "Bana izin verilmiyor."
Bu engel diğerlerinden daha zor çünkü sizinle ilgili değil. Çevrenizle ilgili. Ve çevreler yavaş değişir.
Dördüncü engel bu.
Bunun anlamı
Bu dört engel katmanlı. Birincisini aştığınızda ikincisine çarpıyorsunuz. İkinciden geçince üçüncüye. Üçünü de aştığınızda, çevrenizdeki organizasyon sizi yine de durdurabiliyor.
Birlikte, çoğu insanın tam olarak neyi düzeltmek istediğini bilse bile aşamadığı bir duvar oluşturuyorlar. Bu yüzden iş akışı otomasyonu, son yirmi yıldır yazılımda en çok vaat edilen kategori olmasına rağmen, hâlâ büyük ölçüde bir hayal olarak kalıyor.
Bu duvarın aşılabilir olduğunu düşünüyoruz. Hepsi değil, herkes için değil, ama mevcut araçların varsaydığından daha fazlası. Son birkaç ayı özellikle ilk üç engeli çözmek için şeyler inşa ederek ve dördüncüyü zamanla daha az kısıtlayıcı hale getirmek için otomasyonu nasıl daha güvenli yapabileceğimizi düşünerek geçirdik. Ne işe yarar konusunda fikirlerimiz var. Ama anlatmak yerine göstermek istiyoruz.
Bu yüzden bunun yerine şunu yapıyoruz:
Cumartesi, 16 Mayıs'ta San Jose'de ücretsiz, uygulamalı bir atölye düzenliyoruz. Kendi işinizde neyin otomatikleştirilebileceğini nasıl tespit edeceğinizi, yüzlerce seçenek olduğunda nereden başlayacağınızı ve ilk yapay zeka takım arkadaşınızı 15 dakikadan kısa sürede nasıl kuracağınızı adım adım göstereceğiz. Kodlama yok.
Katılım 30 kişiyle sınırlı. Katılım için: https://luma.com/yqpulmgq
Salı, 20 Mayıs'ta San Francisco'da benzer bir etkinlik düzenliyoruz. Detaylar ve katılım (RSVP) yakında. İlk öğrenen olmak için @vm0_ai hesabını takip edin.
Her iki etkinliğe de katılamıyorsanız, yine de bizi takip edin. Atölyede insanların gerçekten neler inşa ettiğini yazacağız. İş akışlarını, sürprizleri, işe yaramayanları. Bir sonraki yazıda yayınlayacağız. Yani pratik cevapları her halükarda alacaksınız.
Yukarıdaki dört engel gerçek. Konuştuğumuz neredeyse herkesten duyuyoruz. İlk üçü bugün çözülebilir. Dördüncüsü daha uzun sürüyor, ama o da çözülebilir. Önümüzdeki haftaları bunu kanıtlamakla geçireceğiz; etkinliklerde ve sonraki yayınlarımızda.
Alıntılar role göre anonimleştirildi. Görüşme örneklemi: 22 kişi; yazılım/yapay zeka, sağlık, sahne sanatları, üretim, danışmanlık, perakende, biyomekanik ve STK'lar. Yaklaşık 73% teknik geçmişli, 27% teknik geçmişsiz.
