Teknoloji Meraklısı Pazarlama Başkanı, Pazarlama Bütçelerinin ve Ekiplerinin Yapay Zekâ İçin Nasıl Yeniden Yapılandırılması Gerektiğini Anlatıyor

Simone Morellato, teknik pazarlama lideri ve vCluster'da Pazarlama Başkanıdır. Önceki görevlerinden birinde yapay zekâyı erkenden denemeye başladı ve artık bunu pazarlama ekibi içinde güç çarpanı olarak kullanıyor.

Yapay zekânın pazarlama iş akışlarını ve ekiplerini nasıl değiştirdiğini anlamak için kendisiyle bir araya geldik. Bize olmazsa olmaz yeni rollerden ve bütçe kalemlerinden bahsetti.

Yapay Zekâyı Pazarlama Güç Çarpanı Olarak Kullanmak

Kariyerini, teknoloji ürünlerine ilişkin derin teknik anlayış ile bu ürünlerin pazara sunulmasının kesişiminde; öncelikle altyapı, bulut ve geliştirici platformları alanlarında şekillendirmiş bir pazarlama lideriyim. Yolculuğum, elektronik ve bilgisayar bilimi eğitimi aldığım ve depolama ağ sistemleri geliştiren bir yazılım mühendisi olarak çalıştığım mühendislik tarafında başladı. Bu temel, teknik ürünleri pazarlamamda bana yardımcı oldu; çünkü onları yalnızca nasıl konumlandıracağımı değil, nasıl çalıştıklarını da her zaman anladım.

Zaman içinde mühendislikten Cisco'da teknik ürün pazarlamasına, ardından Riverbed, Cloudian ve Apcera dahil olmak üzere girişimlerde ve kurumsal şirketlerde liderlik rollerine geçtim. VMware'deki dönemim kariyerimde önemli bir dönüm noktası oldu ve Tanzu Kubernetes işini ölçeklendirerek yaklaşık on yıl geçirdim. Ürün, geliştirici ve çözüm pazarlamasını kapsayan küresel bir ekip kurup yönettim ve portföyün tek bir açık kaynak projesinden 20'den fazla üründen oluşan bir ürün paketine genişlemesine yardımcı oldum. Orada, analist ilişkileri için çevrim süresini önemli ölçüde azaltan ve verimliliği artıran kurum içi otomasyon araçları geliştirerek yapay zekâ destekli iş akışlarını erkenden denedim.

Şimdi vCluster'da pazarlamaya liderlik ediyor; büyüme, ürün pazarlaması, topluluk ve marka genelinde eksiksiz bir pazara giriş motoru oluşturuyorum. Talep yaratmayı yeniden düşünerek verimliliği artırdık, farkındalığı on binlerce gösterimden milyonlarca gösterime ölçeklendirdik ve maliyet verimliliği ile dönüşüm hunisi dönüşümünü önemli ölçüde iyileştirdik. Özellikle Kubernetes ve yapay zekâ altyapısı alanlarında, geliştiriciyi önceleyen anlatılar ve topluluk öncülüğünde büyüme döngüleri oluşturmak temel odak noktalarımızdan biri oldu.

Üzerinde çalıştığım her şey, yapay zekâ dönüşümünün bu anında birleşiyor. Yapay zekâ artık hem yazılımın nasıl geliştirildiğini hem de nasıl pazarlandığını temelden değiştiriyor. Bir pazarlama lideri olarak odağım, şirketlerin parçalı ürün mesajlarından birleşik platform anlatılarına geçmesine yardımcı olmak ve yapay zekâyı yalnızca hikâyedeki bir konu olarak değil, pazarlamanın yürütülme biçiminde bir güç çarpanı olarak kullanmak.

Geliştirici Güveni ile Kurumsal Talebi Dengelemek

vCluster'da büyüme, ürün pazarlaması, marka, topluluk ve etkinlikleri kapsayan uçtan uca bir pazara giriş işlevini denetliyorum. Ekip hem açık kaynak hem de kurumsal süreçler kapsamında çalışıyor ve bu da ikili bir görev ortaya çıkarıyor: Geniş ölçekte geliştirici benimsemesini artırırken bu etkileşimi yapılandırılmış bir kurumsal satış fırsatları hattına dönüştürmek.

Örgütsel açıdan bu işlev, birbirinden yalıtılmış disiplinler yerine entegre bir sistem olarak çalışıyor. Ürün pazarlaması ve geliştirici ilişkileri, anlatıyı şekillendirmek ve teknik güvenilirlik oluşturmak için yakın iş birliği yaparken büyüme ve içerik ekipleri sosyal medya, SEO, ücretli medya ve topluluk öncülüğündeki programlar gibi kanallar üzerinden ölçeklenebilir müşteri kazanımına ve dağıtıma odaklanıyor. Marka ve etkinlikler, özellikle Kubernetes ve bulut yerel toplulukları içinde, bu erişimi ekosistem etkileşimine taşıyor.

Karmaşıklık, hedef kitleden ve ekosistem dinamiklerinden kaynaklanıyor. Öncelikle DevOps ve platform mühendisleri olmak üzere son derece teknik profillere pazarlama yaparken aynı zamanda kurumsal karar vericileri de etkiliyoruz. Bu, teknik güvenilirlik ile iş değerinin açık bir şekilde ifade edilmesini dengelemeyi gerektiriyor. Aynı zamanda kategori tanımlarının hâlâ oluşmakta olduğu, hızlı hareket eden ve yapay zekâdan etkilenen bir altyapı alanında faaliyet gösteriyoruz. Sonuç olarak rolün önemli bir bölümü, anlatıyı yalnızca güçlendirmek değil, onu şekillendirmek.

Model etkili; çünkü güçlü, veriye dayalı performans yaklaşımı ve hızlı denemelerle desteklenen birleşik bir müşteri kazanımından etkinleştirmeye, oradan da etkileşime uzanan döngü her şeyi birbirine bağlıyor.

Yapay Zekânın Sona Erdiği ve Muhakemenin Başladığı Yer

Yapay zekâyı öncelikle karar desteği sağlamak ve yüksek hacimli, örüntü odaklı alanlarda ya da büyük miktarda yapılandırılmamış bilginin hızla sentezlenmesini gerektiren işlerde çalışmayı hızlandırmak için kullanıyorum. Bununla birlikte, özellikle bağlam, hesap verebilirlik ve uzun vadeli marka etkileri söz konusu olduğunda, insan muhakemesinin vazgeçilmez olduğu noktaları net bir şekilde koruyorum.

Yapay zekâya üç alanda büyük ölçüde güveniyorum:

• İlk olarak, anlatı geliştirme ve mesaj keşfi. Konumlandırma veya kampanya temalarını şekillendirirken, varyasyonları hızlıca test etmek, mesaj boşluklarını belirlemek ve geliştiriciler, platform mühendisleri ve yöneticiler gibi persona'lar genelinde netliği sınamak için yapay zekâ kullanıyorum. Bu, daha önce birden fazla iterasyon gerektiren süreci çok daha hızlı bir döngüye sıkıştırıyor.
• İkinci olarak, içerik ve kampanya ölçeklendirme. Yapay zekâ artık sosyal medya içerikleri, blog yapıları ve kampanya varyasyonları da dâhil olmak üzere çoğu içerik varlığının ilk taslağına güç veriyor. Ayrıca teknik girdileri persona'ya özgü bir dile uyarlıyor. Bu, özellikle altyapı ve yapay zekâ platformu pazarlamasında önemli; çünkü aynı kavramın farklı kitlelerde farklı şekilde karşılık bulması gerekiyor.
• Üçüncü olarak, performans sentezi. Kampanya performans sinyallerini kanallar genelinde analiz etmek ve özellikle organik, ücretli ve topluluk kanallarına dağılmış verilerle çalışırken gözden kaçabilecek örüntüleri ortaya çıkarmak için yapay zekâ kullanıyorum.

Açıkça insana ait görevler, stratejik ödünleşimleri ve hesap verebilirliği içeriyor. Konumlandırma kararları, kategori tanımı ve temel mesaj mimarisi, pazar zamanlaması, rekabet dinamikleri ve şirket hedeflerinin derinlemesine anlaşılmasını gerektirdiği için tamamen insan liderliğinde kalıyor. Aynı durum, marka üslubu ve yüksek görünürlüklü kampanyalarla ilgili nihai yaratıcı değerlendirme için de geçerli.

Önceliklendirme kararlarının sorumluluğunu da insanlarda tutuyorum. Yapay zekâ seçenekleri ve içgörüleri ortaya çıkarabilir, ancak özellikle aşırı hızlı hareket eden yapay zekâ altyapısı gibi kategorilerde ne yapılmayacağına karar vermek bir liderlik sorumluluğu olmaya devam ediyor; çünkü sinyallere aşırı tepki vermek kolay.

Dolayısıyla yapay zekâ, düşünme ve uygulama alanını etkili biçimde genişletiyor, ancak sonuçların sorumluluğunu üstlenmiyor. Pazarlama liderliği hâlâ hız, tutarlılık ve uzun vadeli marka değerini dengeleyen nihai kararları veriyor.

Tek Bir Yapısal Değişiklik Gösterimleri Binlerden Milyonlara Nasıl Taşıdı

Pazarlama modelimizi insan öncelikli içerik üretiminden yapay zekâ destekli anlatı ve varlık üretimine dönüştürdüm. İnsanlar artık sıfırdan oluşturmak yerine yönlendirmeye, doğrulamaya ve dağıtıma odaklanıyor.

Pratikte, yapay zekâ destekli bir içerik sistemi hayata geçirdim. Tek bir teknik girdiyi — örneğin bir ürün sürümünü, demoyu, müşteri içgörüsünü veya mühendislik anlatısını — birden fazla sonraki aşama pazarlama varlığına dönüştürmek için LLM tabanlı iş akışları kullanıyoruz. Buna geliştirici odaklı gönderiler, uzun biçimli içerikler, sosyal medya varyasyonları, kampanya mesajları ve hatta erken aşama konumlandırma taslakları da dâhil. Her biri için ayrı bir yazarlık süreci yürütmek yerine, ortak bir istem ve yapı katmanı artık tüm varlıkları oluşturuyor, geliştiriyor ve birbiriyle uyumlu hâle getiriyor.

Simone Paylaşıyor

Her biri için ayrı bir yazarlık süreci yürütmek yerine, ortak bir istem ve yapı katmanı artık tüm varlıkları oluşturuyor, geliştiriyor ve birbiriyle uyumlu hâle getiriyor.

Yapay zekâ bunları sıfırdan art arda üretmek yerine, güçlü bir taslak düzeyinde paralel olarak oluşturuyor. Ardından insan incelemesi ve iyileştirmesi ekliyoruz; ürün pazarlaması anlatı bütünlüğünü sağlıyor, büyüme ekibi dağıtımı optimize ediyor, marka ekibi ise üslubu ve tutarlılığı koruyor.

Ayrıca kampanya temelli bir üretim döngüsünden sürekli bir içerik sistemine geçtik. Çoğu pazarlama organizasyonu hâlâ geleneksel bir kampanya zihniyetiyle çalışıyor: Bir kampanya tanımlıyor, bir dizi varlık oluşturuyor, yayına alıyor ve ardından ilerliyor. Bu model, içerik üretiminin pahalı ve yavaş olduğu bir dünya için tasarlanmıştı. Artık paralel oluşturma ve iterasyon döngüleri yürütüyoruz. Bu, döngü süresini kısaltıyor ve ürün ile pazar sinyallerine çok daha hızlı yanıt vermemizi sağlıyor.

Yapay Zekâ Üretim Verimliliğine ve Anlatı Tutarlılığına Nasıl Katkı Sağlıyor

Olumlu tarafta, yapay zekânın en acil etkisi ölçek ve verimlilik oldu. Yapay zekânın içerik ve kampanya üretim iş akışlarına dâhil edilmesi, çalışan sayısını artırmadan çıktıyı önemli ölçüde yükseltti. vCluster'da bu, aylık gösterimlerin yaklaşık 36 binden yaklaşık 7 milyona çıkarılmasına ve aynı zamanda BGBM'nin yaklaşık 5,58 dolardan 0,29 dolara düşürülmesine yansıdı. Birden fazla faktör katkıda bulunmuş olsa da önemli bir etken, kanallar genelinde içeriği çok daha hızlı ve tutarlı biçimde üretip yineleyebilmemizdi.

Uygulama hızımızı da artırdık. Daha önce haftalar süren içerik döngüleri — özellikle ürün pazarlaması, marka ve büyüme ekiplerini içeren işlevler arası varlıklar için — günlere indirildi. Bu, hızlı hareket eden yapay zekâ ekosisteminde kritik önem taşıyan ürün sürümlerine ve pazar sinyallerine neredeyse gerçek zamanlı yanıt vermemizi sağladı.

Bir diğer olumlu sonuç, anlatı tutarlılığı oldu. Yapay zekâ, teknik girdileri kanallar genelinde mesajlara nasıl dönüştürdüğümüzü standartlaştırmaya yardımcı olarak geliştirici odaklı içerik, satış etkinleştirme ve talep yaratma kampanyaları arasındaki parçalanmayı azalttı. Bu uyum, hem etkileşim kalitesini hem de huninin sonraki aşamalarındaki performansı iyileştirdi.

Niteliksel açıdan en büyük değişimlerden biri organizasyoneldi. Pazarlama ekibi, ağırlıklı olarak uygulamaya odaklanan bir işlevden daha çok orkestrasyona odaklanan bir role geçti. İnsanlar artık yönlendirme, strateji ve doğrulamaya daha fazla zaman ayırırken, yapay zekâ ilk taslak üretimini ve çeşitlendirmeyi üstleniyor. Bu, ekibin odağını iyileştirdi ve operasyonel darboğazları azalttı.

Simone Paylaşıyor

İnsanlar artık yönlendirme, strateji ve doğrulamaya daha fazla zaman ayırırken, yapay zekâ ilk taslak üretimini ve çeşitlendirmeyi üstleniyor.

Yapay zekâ nasıl aşırı üretime yol açabilir?

Zorluklar da ortaya çıktı. İlk başlarda, aşırı üretime yönelik bir eğilim gördük. Yapay zekâ, başlangıçta yeterli kısıtlama olmadan çok fazla varyasyon üretti; bu da gürültü yarattı ve daha güçlü editoryal yönetişim ile istem yönetişimi katmanları oluşturmamızı gerektirdi. Ayrıca hızın keskin konumlandırma veya kategori netliği pahasına gerçekleşmemesini sağlamak için mesajın sulandırılması riskini aktif biçimde yönettik.

Bir diğer çıkarım, yapay zekânın hem iyi hem de kötü girdileri güçlendirebilmesi oldu. Temel anlatı veya brif zayıf olduğunda, yapay zekâ bu zayıflığı hızla büyütüyor. Bu durum, herhangi bir şeyi geniş ölçekte üretmeden önce başlangıç stratejisine ve daha sıkı girdi tasarımına daha fazla yatırım yapmamızı zorunlu kıldı.

Genel olarak net sonuç açıkça olumlu oldu, ancak bu ancak net koruyucu sınırlar oluşturulduktan sonra mümkün hale geldi.

Yapay zekâ neden farklılaşma ve konumlandırma sağlayamaz?

Yapay zekâ, stratejik farklılaşma ve konumlandırma konusundaki ilk beklentileri de karşılayamadı.

Başlangıçta yapay zekânın daha güçlü kategori anlatıları oluşturmamıza ve hatta bize avantaj sağlayacak konumlandırma açılarını belirlememize yardımcı olabileceğini varsaydık. Uygulamada, yapay zekânın mevcut pazar kalıplarını yeniden harmanlama konusunda başarılı olduğunu, ancak gerçekten özgün veya savunulabilir bir konumlandırma üretmekte zorlandığını gördük.

Yapay zekâ, mevcut olanların ortalamasına doğru yakınsama eğilimindedir. Kalabalık bir altyapı veya yapay zekâ platformu pazarında öne çıkmaya çalışırken istediğiniz şeyin tam tersi budur.

Pazarlama liderleri neden önce yapay zekâyı sınırlandırmalı?

Teknik bir platformu daha geniş bir DevOps ve platform mühendisliği kitlesi için yeniden konumlandırmak amacıyla yürüttüğümüz, yapay zekâ destekli ilk kampanyalardan biri, yapay zekânın stratejik farklılaşma sağlamada yetersiz kaldığı noktaya dair net bir örnek sunuyor.

Platformumuzu Neoclouds kitlesi için yeniden konumlandırmak üzere yapay zekâyı kullandık. Çıktı hızlıydı ve bize birden fazla yön sundu: 'Kubernetes operasyonlarını basitleştirmek', 'platform verimliliğini artırmak', 'geliştirici üretkenliğini hızlandırmak.'
Hepsi kulağa doğru geliyordu. Sorun da tam olarak buydu.

Bu açıların hiçbiri bizi gerçekten farklılaştırmıyordu. Bunları pazara karşı baskı testine tabi tuttuğumuzda, komşu araçların Kubernetes ve bulut-yerel ekosisteminde bunları zaten yoğun biçimde kullandığını gördük. Yapay zekâ, sektördeki yaygın dilden kopmamıza yardımcı olmak yerine bu dili etkili biçimde güçlendirdi. Üretilen haliyle ilerlemiş olsaydık, kampanya kategoriye yön vermek yerine onun içinde eriyip gidecekti.

İnsan liderliğindeki girdi aşamasını önemli ölçüde sıkılaştırdık. Geniş ürün yeteneği istemleriyle başlamak yerine üç alanda daha keskin kısıtlamalar getirdik: benzersiz mimari avantajımız, kamuya açık biçimde sahiplenmeye istekli olduğumuz ödünleşimler ve yalnızca dâhil etmek değil, özellikle öncülük etmek istediğimiz kitle segmentleri.

Girdileri bu stratejik seçimlere yeniden dayandırdıktan sonra yapay zekâyı farklı biçimde kullandık; konumlandırmayı icat etmek için değil, netliği baskı testine tabi tutmak, mesajı farklı kişilik profillerine uyarlamak ve içerik ile kampanyalar için uygulama düzeyinde varyasyonlar üretmek için.

Sonuç, daha belirgin ve savunulabilir bir açıya odaklanan çok daha keskin bir anlatı oldu: genel verimlilik veya üretkenlik temaları yerine, platform ekiplerinin modern iş yükleri için altyapı soyutlamasını nasıl yeniden düşünebileceği. Bu değişim, etkileşim kalitesini iyileştirdi ve özellikle aşırı genel konumlandırmaya karşı oldukça hassas olan Kubernetes uygulayıcıları başta olmak üzere teknik topluluklarda mesajın daha akılda kalıcı olmasını sağladı.

Dolayısıyla darboğaz artık üretim kalitesi veya hız değil; özgünlük ve keskin düşünme becerisi. Öne çıkmak artık çok daha güçlü bir bakış açısı, daha net bir konumlandırma ve açık ödünler verme isteği gerektiriyor. Bunlar olmadan yapay zekâ her şeyi pazar ortalamasına doğru çekme eğiliminde.

Yapay Zekâ Pazarlama Ekiplerinin Yapısını Nasıl Değiştiriyor?

Yapay zekâ, pazarlama ekibimi temelde işlevsel olarak silo şeklinde yapılandırılmış bir ekipten daha akışkan, işlevler arası bir uygulama modeline dönüştürdü.

Geleneksel olarak rolleri net biçimde ayırırdık. Bir içerik pazarlamacısı içerik üretimini üstlenir, ardından uyarlama için dağıtım uzmanlarına devrederdi; ürün pazarlama ekibi ise kampanyalara uyarlanması gereken mesajları ve konumlandırmayı ayrı olarak geliştirirdi. Her adımda yeniden çalışma ve işlevler arasında çeviri gerekiyordu.

Yapay zekânın iş akışına dahil olmasıyla yapı önemli ölçüde değişti. Artık her ekip üyesi, içerik ve kampanya yaşam döngüsünün birden fazla bölümünde çalışabiliyor. Bir içerik pazarlamacısı yalnızca bir makalenin ilk taslağını değil, sosyal medya uyarlamalarının, e-posta metinlerinin ve hatta konumlandırma yaklaşımlarının ilk versiyonlarını da oluşturabiliyor. Büyüme pazarlamacısı aynı girdiyi alıp kampanya varyasyonlarını veya test çerçevelerini hemen oluşturabiliyor. Ürün pazarlama ekibi ise her şeyi sıfırdan yazmak yerine anlatıyı geliştirmeye, doğruluğu sağlamaya ve mesajları stratejiyle uyumlu hâle getirmeye odaklanabiliyor.

Temel değişim, artık işi sıfırdan başlayarak sıralı biçimde oluşturmamamız. Yapay zekâ, varsayılan olarak işi yüksek kaliteli bir taslak aşamasına getiriyor; ardından iyileştirme, doğrulama ve optimizasyon için işlevler arasında devrediyoruz. Bu durum ekipler arasındaki sürtüşmeyi önemli ölçüde azalttı ve yineleme döngülerini kısalttı.

Sonuç olarak pazarlamacılar artık salt üretimden ziyade muhakemeye, düzenlemeye ve stratejik yönlendirmeye daha fazla odaklanıyor. Ekip, manuel uygulamaya olan bağımlılık açısından daha küçük; ancak çıktı kapasitesi bakımından daha yüksek kaldıraçlı.

Yapay zekâ iş birliğini de daha dinamik hâle getirdi. Katı devirler yerine artık daha çok, herhangi bir girdiyi kanallar arasında birden fazla çıktıya dönüştürebildiğimiz ve ilgili uzmanın bunları geliştirdiği ortak bir bilgi sistemi gibi çalışıyoruz.

Pazarlama Ekiplerinin Merkezi Olmayan Yapay Zekâ Araç Bütçelerine Neden İhtiyacı Var?

Yeniden başlıyor olsaydım, pazarlama bütçesine öncelikle geleneksel kampanya harcamaları veya hatta çalışan sayısı için değil, her pazarlamacıya esnek ve merkezi olmayan bir yapay zekâ araç bütçesine doğrudan erişim sağlamak için yatırım yapardım.

Pazarlamacıların merkezi satın alma veya BT onay döngülerini beklemeden günlük üretkenliklerini artıran araçları benimsemeleri ve bunlarla denemeler yapmaları için kişi başına bütçeler ayırırdım. Buna yapay zekâ yazım araçları, veri analizi asistanları, yaratıcı içerik oluşturma platformları, otomasyon araçları ve yapay zekâ ekosisteminde hızla ortaya çıkan niş yardımcı araçlar dahil.

Nedeni basit. Yapay zekâ odaklı bir ortamda araçların gelişim hızı, kurumsal satın alma döngülerini geride bırakıyor. Merkezi erişim, ekipleri kaçınılmaz olarak güncelliğini yitirmiş bir araç setinde standartlaştırıyor; bu da denemeleri yavaşlatıyor ve mümkün olanla uygulamada gerçekten kullanılan arasında bir boşluk yaratıyor.

Yapay zekâyı pazarlama iş akışlarına dahil ederken bunu ilk elden gördüm. Araçları erken aşamada test etme ve benimseme özgürlüğüne sahip ekipler içerik üretiminde, kampanya yinelemelerinde ve veri analizinde önemli ölçüde daha hızlı ilerledi. Merkezi onay süreçleriyle kısıtlanan ekipler, daha iyi araçlar mevcut olsa bile çoğu zaman daha yavaş, eski iş akışlarına geri döndü.

Buna karşılık, dağıtılmış bir araç bütçesi farklı bir dinamik yaratıyor. Her pazarlamacıyı kendi araç setini sürekli optimize edebilen bir uygulayıcıya dönüştürüyor. Ayrıca en iyi araçlar talimatla değil, kullanım yoluyla ekip içinde doğal olarak yayıldığı için yenilikleri organik biçimde ortaya çıkarıyor.

İkinci olarak, bu özgürlüğün etrafında ortak en iyi uygulamaları, komut kitaplıklarını ve denemelerin parçalanmaya dönüşmesini önleyecek dahili iş akışlarını içeren hafif bir yetkinleştirme katmanı oluşturmaya öncelik verirdim.

Merkezi kontrol tutarlılık için optimizasyon yapar; ancak dağıtılmış yetkinleştirme uyum sağlama becerisi için optimizasyon yapar. Hızla değişen pazarlama ortamlarında rekabet avantajı yaratan şey de uyum sağlama becerisidir.

Claude Cowork Gerçek Bir Kaldıraç Etkisini Nasıl Yaratıyor?

Anthropic'in bir yapay zekâ özelliği beni özellikle heyecanlandırıyor: Claude CoWork.

Geleneksel sohbet arayüzünün ötesine geçiyor ve bilgi çalışması için gerçek bir çalışma ortamı gibi hissettiriyor. Yalıtılmış istemler yerine daha yapılandırılmış, kalıcı iş akışlarını mümkün kılıyor. AI'ın gerçek anlamda fark yarattığı nokta tam olarak burası.

Anthropic'in gerçek kullanıcı davranışlarına dayanarak ne kadar hızlı yineleme yaptığı da hoşuma gidiyor. Topluluğun neler oluşturduğuna ve kullandığına dikkat ediyor, ardından bu kalıpları doğrudan temel ürüne entegre ediyorlar. Bu bana OpenClaw gibi projelerdeki fikirlerin Claude CoWork'e ne kadar hızlı taşındığını hatırlatıyor. Bu geri bildirim döngüsü önemli; çünkü araç, ürün ekibinin insanların nasıl çalışması gerektiğini düşündüğünü değil, insanların gerçekte nasıl çalıştığını yansıtacak şekilde gelişiyor.

Pratikte bu, birden fazla aracı veya uzantıyı birbirine bağlama ihtiyacını da azaltıyor. İş akışlarını yeniden oluşturmam, yeni tedarikçileri değerlendirmem veya parçalı bir teknoloji yığını genelinde güvenlik ve veri işleme konusunda endişelenmem gerekmiyor. Anthropic'e bir şirket olarak zaten güveniyorum; bu nedenle yeni yetenekler sunduklarında bunları hızlı ve güvenle benimseyebiliyorum.

Her Pazarlama Ekibinin Neden Bir AI Etkinleştirme Rolüne İhtiyacı Var

Bununla birlikte, AI'ın benimsenmesinde gördüğüm en büyük eksiklik araçlar değil. Çoğu pazarlama ekibinin AI araçlarına erişimi var. Eksik olan, değişenleri takip etmek, gürültüyü ayıklamak ve bunları ekibin gerçekten kullanabileceği iş akışlarına dönüştürmekten tek başına sorumlu biri.

Çoğu kuruluş, ekiplerin AI araçlarına erişimi varsa benimsemenin doğal olarak gerçekleşeceğini varsayıyor. Pratikte, farkındalık ve sentez sınırlayıcı faktörlerdir. AI dünyası o kadar hızlı ilerliyor ki hiçbir pazarlamacı, temel sorumluluklarını yerine getirirken yeni modelleri, araçları, iş akışlarını ve en iyi uygulamaları gerçekçi bir şekilde takip edemez. Herkes güncel kalmaktan kısmen sorumlu olduğunda, hiç kimse bundan tamamen sorumlu olmaz.

Deneyimlerime göre, pazarlama organizasyonu içinde özel bir AI etkinleştirme rolü oluşturmak çok daha iyi sonuç verdi. Bu kişi yalnızca bir araç yöneticisi veya istem mühendisi değil; AI konusunda son derece meraklı, model ve uygulamalardaki gelişmeleri aktif olarak takip eden ve bunları sürekli olarak ekip için pratik iş akışlarına dönüştüren biridir.

Bu kişi etkin biçimde kurum içi bir istihbarat katmanına dönüşür. Yeni araçları değerlendirir, kullanım senaryolarını test eder, yararlı olanla gürültüyü sentezleyerek ayırır ve ardından bunları tekrarlanabilir iş akışlarına dönüştürür. Aynı derecede önemli olarak, iki yönlü bir köprü görevi görür. Ekip üyeleri sorunları veya verimsizlikleri bu kişiye getirebilir, AI tabanlı çözümleri birlikte inceleyebilir ve yapılandırılmış önerilerle geri dönebilir.

Bu rol öncelikle odağı etkiler. "AI'ı takip etme" bilişsel yükünü bireysel çalışanlardan alır ve bunu, tek görevi gelişmelerin önünde olmak ve bu bilgiyi etkili biçimde dağıtmak olan tek bir işlevde merkezileştirir. Bu olmadığında ekipler parçalanma eğilimi gösterir. Düzensiz benimseme, tutarsız uygulamalar ve yinelenen denemeler ortaya çıkar. Bu rolle birlikte ise öğrenmenin merkezileşirken uygulamanın dağıtıldığı, katlanarak büyüyen bir etki yaratırsınız.

Pazarlamacılar AI'ı Neden Bir İşletim Modeli Değişimi Olarak Görmeli

Pazarlama liderlerine vereceğim en önemli tavsiye, bu dönemi bir araç yükseltmesi olarak değil, bir işletim modeli değişimi olarak ele almalarıdır.

Araçları değerlendirmeye, özellikleri test etmeye ve artımlı verimlilik kazanımlarının peşinden koşmaya kapılmak kolaydır. Bu önemli olsa da gerçek avantajı sağlamaz. Asıl değişim, pazarlama işinin nasıl yapıldığında, ekiplerin nasıl yapılandırıldığında ve insan emeğinin nereye uygulandığında gerçekleşir.

Birkaç ilke özellikle önem taşır:

• İlk olarak, çıktı ölçeğinden önce girdi kalitesine yatırım yapın. AI, kendisinden istediğiniz kadar içerik üretir; ancak bu içeriğin kalitesi tamamen konumlandırmanızın, hedef kitle tanımınızın ve anlatınızın netliğine bağlıdır. Bu adımı atlayan liderler gürültüyü ölçeklendirir; bunu "Teknoloji Girişimleri İçin Pazarlama Planı" başlıklı yazımda vurguluyorum.
• İkinci olarak, yalnızca görevleri değil, iş akışlarını yeniden tasarlayın. AI'ın mevcut bir adımı nasıl hızlandırabileceğini sormak yerine, girdiden sonuca kadar tüm sisteme bakın ve taslakların anında oluşturulduğu, yinelemenin ucuz olduğu bir dünyada işleyişini yeniden düşünün. Bu, büyüklük sırasına göre iyileştirmelerin önünü açar.
• Üçüncü olarak, odaklanmış AI sahipliği için alan yaratın. İster özel bir rol ister küçük bir grup olsun, birilerinin gelişmeleri yakından takip etmesi, araçları test etmesi ve bunları pratik iş akışlarına dönüştürmesi gerekir. Aksi takdirde ekipler parçalanır ve benimseme durur.

Gelişmeleri Takip Edin

Simone Morellato'yu LinkedIn'de takip edebilirsiniz.

The CMO Club'da daha fazla uzman röportajı yakında!