Yapay zeka odaklı şirketler iş akışlarını operasyonel yetkinliğe nasıl dönüştürüyor?

OpenAI'ın son Kurumsal Sinyaller raporu, kurumsal yapay zekanın destekten uygulamaya çok farklı hızlarda geçtiğini gösteriyor. En üst seviye şirketler (yapay zeka kullanımı bakımından ilk %10'da yer alanlar) artık aktif kullanıcı başına tipik şirketlerin 8,3 katı çıktı tokenı üretiyor; bu oran ocak ayında 2,6 kattı. Giderek açılan fark, daha köklü bir operasyonel dönüşüme işaret ediyor: Öncü şirketler ajanları şirket bağlamına ve araçlarına bağlıyor, daha kapsamlı işler devrediyor ve başarılı iş akışlarının tekrarlanmasını kolaylaştırıyor.

Liderlerin önündeki zorluk, bu derinliği insanların güvenebileceği, ölçebileceği ve geliştirebileceği işlere dönüştürmek. Liderler, değeri ilk denemede açıkça görülmeyen kullanım alanları dahil olmak üzere denemelere de alan açmalı.

Girişimler Basis⁠(yeni bir pencerede açılır), Clay⁠(yeni bir pencerede açılır) ve Exa Labs⁠(yeni bir pencerede açılır); ajanları çalışanların işe uyum süreçlerine, hesap yönetimine ve geliştirici ekosisteminin büyütülmesine dahil etti. İş akışları farklı olsa da izledikleri yol öğretici: Ajana istikrarlı bir süreç öğretin, iş değiştikçe kalıcı bağlam sağlayın ve ardından fırsatları test edilmiş eylemlere dönüştürmesine izin verin.

Bu örnekler birlikte, ekiplerin ajanları alışıldık işlere nasıl dahil edebileceğini ve süreci zamanla nasıl geliştirebileceğini gösteriyor.

İşe uyum süreci uzun zamandır hem işverenler hem de çalışanlar için zahmetli. Muhasebe firmaları için yapay zeka ajanları geliştiren Basis'te, ilk gün işe uyum süreci artık iki saat yerine 30 dakika sürüyor; böylece İK kültür ve desteğe daha fazla zaman ayırabiliyor.

Çalışanlar ilk gün Codex'e ve şirkete özel bir işe uyum becerisine (belirli bir iş akışına yönelik, yeniden kullanılabilir talimat ve kaynaklar bütünü) anında erişim kazanıyor. Codex çalışanları karşılıyor, temel şirket kavramlarını tanıtıyor ve entegrasyon kurulumunu arka planda tamamlamak için bilgisayarlarını kullanıyor. Tekrarlayan sorular veya istisnalar ortaya çıktığında İK, bir sonraki grup başlamadan önce beceriyi güncelleyebiliyor.

Basis, işe uyum sürecini bir kez gösterdikten sonra bunu net bir tetikleyicisi, bilinen adımları, doğru araçlara erişimi ve açık bir “tamamlandı” tanımı olan, yeniden kullanılabilir bir beceriye dönüştürdü. Süreç artık tek bir kişinin müsaitliğine bağlı değil; ancak ekip istisnalarda veya karmaşık sorularda devreye girebiliyor. İşe uyum süreci artık daha tutarlı, tekrarlanabilir ve geliştirilmesi daha kolay; yeni çalışanlar da yapay zekayla çalışmaya yönelik hazır bir modele hemen sahip oluyor.

Pazara giriş stratejisi ekipleri için kendi kendine öğrenen bir gelir motoru geliştiren Clay, satışta sık rastlanan bir zorlukla karşı karşıya: Kritik anlaşma bağlamı CRM kayıtlarına, e-postalara, Slack'e, görüşmelere, sunumlara, kısa mesajlara ve şirket içi ekiplerle ve müşteri tarafındaki destekçilerle yapılan konuşmalara dağılmış durumda.

Bu bağlamı güncel tutmak isteyen Clay'in GTM mühendislerinden biri daha iyi bir yaklaşımı denedi: Her hesap için kalıcı bir çalışma alanı ve özel bir alt ajan. Her alt ajan birincil kaynakları inceliyor ve anlaşma klasörünü gece boyunca güncelliyor. Her sabah koordinatör bir ajan, mühendisin tüm hesaplarındaki güncellemeleri öncelikli adımlardan oluşan kısa bir listeye dönüştürüyor: Yanıt bekleyen bir müşteri sorusunu cevaplamak, satın alma komitesindeki bir boşluğu doldurmak veya potansiyel müşteriye yeniden iletişime geçmesi için bir neden sunmak.

Clay'e göre bu iş akışı, her gece gelen kutusunu ayıklamak için harcadığı zamandan yaklaşık bir saat tasarruf etmesini sağlıyor. Günlük öncelikler, uzun bir kurumsal satış döngüsü boyunca birikerek sonuç yaratabilecek küçük adımları atmasını sağlıyor. Destekleyici kanıtlar her önerinin yanında tutulduğu için satış ekipleri harekete geçmeden önce birincil kaynakları inceleyebiliyor. Kuruluşlar, mevcut hesap izinlerine tabi olmak üzere bu ortak bağlamı müşteri yöneticilerine, satış geliştirme temsilcilerine, çözüm mühendislerine ve satış liderlerine sunabilir.

Clay, değişen işlerin ölçeklenmek için nelere ihtiyaç duyduğunu gösteriyor: Tutarlı bir yapı, yararlı bir güncelleme sıklığı, ortak kanıtlar ve eylem aşamasında insan muhakemesi.

Yapay zeka ajanları için web arama altyapısı geliştiren Exa Labs, arama API'sini geliştiricilerin yararlanabileceği her yerde kullanıma sunmak istiyor. Ekip bu hedefe “Her yerde Exa” diyor. Daha önce bu hedefi izlemek için geliştirici ilişkileri ve müşteri ekiplerinin depoları ve daha geniş ekosistemi takip etmesi, gelecek vadeden entegrasyonları belirlemesi, bağlam toplaması ve sistemler arasındaki çalışmaları koordine etmesi gerekiyordu. Fırsatlar farklılık gösterse de keşiften uygulamaya giden yol tutarlı bir sıra izliyordu. Exa bu sırayı; net öncelikleri, gerekli kaynaklara erişimi ve herhangi bir şey yayımlanmadan önce insan incelemesini içeren, Codex için tanımlı bir iş akışına dönüştürdü.

Codex artık yüksek öncelikli entegrasyon fırsatlarını izliyor, ilgili bağlamı topluyor, pull request'ler oluşturuyor, testleri çalıştırıyor ve Slack ile Notion gibi kaynakları kullanarak haftalık güncellemeler hazırlıyor. Uygun olduğunda, ekibin incelemesi için ilk duyuru dahil bir sonraki adımın taslağını da hazırlayabiliyor. Bu iş akışı, araştırma, mühendislik ve iletişim arasındaki devirleri azaltırken bir fırsatı sinyal aşamasından test edilmiş bir çıktıya taşıyor.

Hangi fırsatların önemli olduğuna, Exa'nın hangi taahhütlerde bulunması ve dış ilişkilerin nasıl yönetilmesi gerektiğine hâlâ insanlar karar veriyor. Testler ve inceleme noktaları, ajanın çalışmasını yayımlanmadan önce görünür kılıyor. Test sonuçları ve insan incelemesi, iş akışının bir sonraki çalıştırmadan önce nerede ayarlanması gerektiğini ekibe gösterebilir. İşin sonuçları önem kazandıkça izinler, kanıtlar ve karar hakları iş akışı tasarımında daha büyük rol oynuyor.

Basis, Clay ve Exa birlikte, Kurumsal Sinyaller genelinde gördüğümüz örüntüleri operasyonel kavramlara dönüştürüyor. Basis, başarısı kanıtlanmış bir süreci yeniden kullanılabilir bir beceriye dönüştürüyor. Clay, değişen bir iş bütününü güncel tutabilmesi için ajana gereken bağlamı ve sürekliliği sağlıyor. Exa; bir ajanın, bir sinyali sınırları belirlenmiş bir yürütme sürecine taşıyabilmesi için araçlar, testler ve inceleme ekliyor. Üçü de gelişimi iş akışının bir parçası haline getiriyor: İşe uyum sürecindeki istisnalar, bir becerinin nerede iyileştirilmesi gerektiğini ortaya çıkarıyor; yeni hesap etkinlikleri ve satış ekibinin doğrulaması anlaşma bağlamını güncel tutuyor; testler ve insan incelemesi ise gelecekteki uygulamaların sınırlarını netleştiriyor. Her biri belirli bir işle ve bunu test etmeye yetecek alanla başlıyor. İş bölümü kullanımla birlikte netleşiyor, iş akışı kendini kanıtladıkça sorumluluk genişliyor.

En üst seviye kullanım farkı büyürken kurumsal liderlerin, çalışanlara önemli sonuçlar doğuran iş akışlarını test etme ve başarıyı ölçme alanı tanıması, en güçlü denemeleri de tekrarlanabilir uygulamalara dönüştürmesi gerekiyor.

• Önemli sonuçlar doğuran tek bir değer alanı seçin. Stratejik bir önceliğin, sistemlerin, devirlerin, kontrollerin ve ölçülebilir sonuçların buluştuğu uçtan uca bir iş akışıyla başlayın. Süreç, ders çıkarılabilecek kadar sık tekrarlanmalı ve yeniden tasarımı haklı çıkaracak kadar önemli olmalı.
• Sonucu ve bunu nasıl ölçeceğinizi tanımlayın. Sorumlu kişiyi, KPI'yı, başlangıç düzeyini ve güvenlik sınırlarını belirleyin. Derinliği; tamamlanan görevler, bağlantılı bağlam ve araçlar, istisnalar ve inceleme yükü üzerinden takip edin. Değeri; döngü süresi, kalite, maliyet, gelir veya risk üzerinden takip edin. Çıktı hacmi, insanların yapay zekaya daha fazla iş yaptırdığını gösterebilir; bunun önemli olup olmadığını ise iş akışı sonuçları gösterir.
• Ajanın görev tanımını yazın. İşi neyin tetiklediğini, hedeflenen sonucu, gerekli bağlamı, araçları, izinleri ve ajanın tamamlanana kadar ne ölçüde ısrarla çalışması gerektiğini tanımlayın. Hangi kanıtları üretmesi ve insan incelemesi için nerede durması gerektiğini belirtin.
• Ajanın çevresindeki insan sistemini kurun. İş akışına en yakın kişileri tasarım sürecine dahil edin. İş sonucundan, alan mantığından, erişim ve kontrollerden, benimsemeden ve günlük kullanımdan kimin sorumlu olduğunu belirleyin. Girişimlerde bu sorumlulukları birkaç kişi üstlenir; kuruluşlarda ise iş akışı ölçeklendikçe karar haklarının açıkça tanımlanması gerekir.
• Denemeleri görünür ve yeniden kullanılabilir hale getirin. OpenAI araştırması, benimsemeden altı ay sonra kariyerinin başındaki çalışanların yöneticilere kıyasla haftada 13 mesaj daha fazla gönderdiğini ortaya koyuyor. Çalışanlara yeni kullanım alanlarını test etme fırsatı verin; ardından işe yarayan yaklaşımın sürecini ve kanıtlarını kaydedip beceriler, Eklentiler veya ortak çalışma alanları olarak paketleyin. Sohbet, Çalışma ve Codex⁠(yeni bir pencerede açılır) farklı modları destekler: Sorular ve hızlı iş birliği için Sohbet, çok adımlı bilgi çalışmaları ve tamamlanmış çıktılar için Çalışma, teknik uygulamalar içinse Codex.
• Operasyonel örüntüyü ileriye taşıyın. İşe yarayan bağlamı, izinleri, değerlendirmeleri, inceleme noktalarını, sorumluları, ölçütleri ve desteği koruyup bir sonraki değer alanına uygulayın. Her yeni deneme, bir sonraki ekibe daha iyi bir başlangıç noktası sunmalı.