Henüz İşe Almadığınız Yapay Zekâ Operasyonları Uzmanı

Ekibinizin bir yerinde, konu AI olduğunda işlerin nasıl yürüdüğünü çözmüş biri var.

Kimsenin kendisinden istemediği iş akışları oluşturdu. Ya da ekibinizin toplantılarda harcadığı üç saati tüketen görevi sessizce otomatikleştirdi. Ya da belki hangi araçların birbiriyle iletişim kurduğunu, hangilerinin kuramadığını biliyor. Ayrıca birinin kendisine neye izin verildiğini söylemesini beklemeyi bıraktı—işte bu kişi sizin AI operasyonları pazarlama sihirbazınız.

Ekipteki diğer kişiler, sorularını size getirmeden önce bu kişiye sormaya başladı.

Bir unvanı olmasa, hatta bu işe özel zaman ayırmasa bile yapılması gereken AI operasyonları pazarlamasını yürütüyor. Üstelik bildiklerini en çok ihtiyaç duyan ekipler genelinde uygulaması için ona büyük olasılıkla gereken kurumsal yetkiyi vermediniz.

İşte boşluk bu. Mesele bütçe, araçlar, hatta strateji bile değil.

Kuruluşunuzdaki Gizli Formül

Bu AI Operasyonları rolü, işin ayrıntıları tanımlanmış olsun ya da olmasın, kuruluşunuzdaki potansiyeli ortaya çıkarmanın anahtarıdır. 

Intuit Mailchimp'te Ürün Yönetimi Direktörü olan Nathan Snell, yaklaşık yirmi yıldır iş akışı otomasyonları geliştiriyor. İşe yarayanları destekleyecek veri ve içgörüye sahip; çünkü iş akışları milyonlarca kullanıcıya karşı stres testinden geçiriliyor.

Snell bu kişiyi bir AI operasyonları profesyoneli olarak tanımlıyor. Kuruluşların AI benimseme sürecinde başarılı ve başarısız olduğunu gözlemliyor. Bu rolün resmî olarak adlandırılmış olup olmamasından bağımsız olarak, AI geçişinin yerleşip yerleşmeyeceğini belirleyen en büyük etkenin bu rol olduğunu bilecek kadar uzun süredir bu süreci izliyor. 

Başarıdaki farklılık, AI operasyonları uygulamasından sorumlu kişiye bir yetki verilmiş olup olmamasından ya da bu kişinin ekipte AI'ya en meraklı kişi olmasından kaynaklanıyor. Belki de hiçbir şeyi değiştirmek için kurumsal yetkisi olmadan, boş zamanlarında deneyler yürütüyor. Sonuçta mesele sahiplenmeye dayanıyor. 

Snell'in uygulamaların neden sekteye uğradığına ilişkin teşhisi de oldukça yaygın. 

 "Her süreçte her zaman iki unsur vardır," diyor. "Birincisi, insanların aktif olarak yaptığı iş olan mekanik kısım.  İkincisi ise koordinasyon yüküdür."

AI, mekanik işleri çoğu kuruluşun beklediğinden daha hızlı çözüyor. Ancak Snell'e göre koordinasyon, AI'nın çoğu zaman dokunmadığı bir alan. Bu boşluktan sorumlu biri olmadığında, boşluk kapatılamıyor—ve kapanmıyor. 

Görünenin Altında Ne Var?

Pazarlama ekiplerinde mekanik işler genellikle içerik üretimi, veri analizi, varyasyonların test edilmesi ve taslak hazırlama süreçlerinde hız kazanır. Ancak görevleri hızlandırmak, kuruluşları engelleyebilecek prosedürleri ve yapıları iyileştirmez. Ekiplerin, şirketler ölçeklendikçe oluşan gereksiz bürokrasiyi, süreçleri, kuralları ve personeli hesaba katması gerekir. 

Projelerin onaylanması söz konusu olduğunda aşağıdaki durumu tanıdık bulabilirsiniz. 

"Ön planlama toplantısını, ardından planlama toplantısını, sonra değerlendirme toplantısını, ardından yayına alma toplantısını ve son olarak işlerin nasıl gittiği toplantısını yapmak zorundaysanız," diyor Snell, "AI bunu çözemez. Koordinasyon yükü sonunda gerçek bir süreç dönüşümüne ihtiyaç duyulmasına yol açar."

Kesirli CMO ve operasyon danışmanı Colleen Goepfert, pazarlama kuruluşlarına AI benimseme konusunda danışmanlık yaparken aynı örüntüyü dışarıdan görüyor. İnsanların çözülmesini istediklerini söyledikleri sorunları düzeltmesi için nadiren çağrılıyor. 

"İş akışı tasarımı, kullanılan asıl araçtan daha önemlidir," diyor. "Asıl iş aracı tasarlamak değil. Önemli olan pazarlamanın nasıl yürüdüğünü, işlerin nasıl onaylandığını ve kararların nasıl alındığını yeniden tasarlamaktır."

Onun görüşünü güçlendiren şey, aynı işlev bozukluğunu diğer tarafta nasıl tanımladığıdır. Snell, geliştirdiği ürünlerde ve bunları kullanan müşterilerde iyileştirilmiş iş akışlarının etkisini görüyor. 

Goepfert ise AI'dan faydalanması beklenen ancak henüz bunun gerçekleştiğini görmeyen kuruluşlardaki bariz boşlukları fark ediyor. Sonuç aynı. AI, ekibiniz içinde, işlevler arasında veya kuruluş genelinde var olan sorunları yaratmıyor. Ancak mevcut sorunları görmezden gelmeyi imkânsız hâle getiriyor.

"AI, gerçekten de çalışmayan bir sistemi açığa çıkarıyor."

GNW Consulting Operasyonlardan Sorumlu Başkan Yardımcısı Akande Davis daha da ileri gidiyor. Ekibi bir çalışmaya başladığında ilk soru, hangi aracın kullanılacağı değil. Sorunun süreçten mi yoksa teknolojiden mi kaynaklandığı; çünkü yanlış olanı düzeltmek zararı katlıyor. 

"Çoğu zaman teknoloji, gereksinimlerin çok ötesinde işler yapabilir," diyor Davis. " [Ancak] süreç bozuk." Kuruluşlar bu teşhisi atladığında ne olduğunu açıklamak için kullandığı benzetme şöyle: “AI'ya çukuru yanlış yere kazmasını söylersem, o çukurdan hiçbir değer elde edemem. Sadece işleri daha da kötüleştirir. Daha kötü sonuçları daha hızlı alırsınız."

Çoğu Ekibin Eksik Bıraktığı Mimari

Snell'in bakış açısının teşhis odaklı yaklaşımdan ayrıldığı nokta, operasyonel olarak ne önerdiğidir. AI benimseme hakkında dolaşımda olan tavsiyelerin çoğu zihniyet, değişim yönetimi ve liderliğin aynı doğrultuda hareket etmesini sağlama üzerine odaklanıyor. 

Snell'in ürün geliştiricisi geçmişi, onu bağlama ve yapıya yöneltiyor. 

Buradaki değer, özellikle bağlamın ekipler arasında nasıl oluşturulduğu, depolandığı ve paylaşıldığı açısından, yeterince vurgulanamaz. Çoğu kuruluş bu konuya tek ve büyük bir istemle ya da kısa sürede güncelliğini yitiren ortak bir belgeyle yaklaşır. 

Ama Snell bunu farklı görüyor. . 

"Elinizdeki şu çılgın istemi düşünün; bir şablonun içinde duran bu devasa şeyi alıp rol tabanlı becerilere dönüştürebilirsiniz. Bunun sonucunda da aracılar aslında daha fazlasını yapabilir. Bu bağlamın üzerine inşa edebilirsiniz."

Tek parça istemlerden modüler, rol tabanlı becerilere geçiş operasyonlara da uzanıyor.

Bu, bir yapay zekânın pazarlama işini yapmak için kullandığı bağlamın ürün veya operasyon işlerini yapmak için kullandığı bağlamla aynı olmadığı, ancak bunların tümünün ortak bir temele bağlandığı anlamına geliyor. Her ekip kendi katmanının sahibi. Ekipteki bir yapay zekâ operasyonları çalışanı bunu sürdürüyor.

Snell, "Araçları test edebilecek, becerileri oluşturabilecek ve bunları paylaşabilecek gerçekten yalnızca bir kişiye ihtiyacınız var. Bunu bu küçük ölçekte merkezileştirmek, herkesin gidip deneyler yapmasına ve ardından neden sonuç göremediğinizi merak etmesine kıyasla sürtüşmeyi azaltır." diyor.

Kısmi zamanlı bir CMO ve yapay zekâ dönüşümü danışmanı olan Liza Adams, bunun altında yatan yapısal değişimi liderlik açısından açıklıyor. 

"Yapay zekâ bizim silolarımızı umursamıyor. İşi kimin yaptığı veya unvanlar da umurunda değil. Yalnızca sonuçları önemsiyor; bu iyi bir şey, çünkü müşteriler de bunları umursamıyor."

Kuruluşların, çoğu zaman isteksizce, iş unvanları etrafında oluşturulmuş hiyerarşilerden, yapılması gereken iş etrafında düzenlenmiş yapılara doğru ilerlediğini görüyor. Snell'in tanımladığı yapay zekâ operasyonları çalışanı, bu değişimin bir görünümü: departman tarafından değil, sonuç ve iş akışı sahipliğiyle tanımlanan bir rol.

Yolda Olan Kısım

Snell'in görüşünü konuşmanın geri kalanından en açık biçimde ayıran şey, mevcut dönüşümün ötesini düşünüyor olması. Diğer herkes şu anda bozuk olanı düzeltmeye çalışıyor. O ise sonrasında ne geleceği için şimdiden tasarım yapıyor.

"Benim proaktif aracı geçişi olarak adlandıracağım şey beni en çok heyecanlandırıyor," diyor. 

"Bugün çoğumuz yapay zekâyı büyük ölçüde talep odaklı bir şekilde deneyimliyoruz. Claude'a, Gemini'ye veya ChatGPT'ye gidiyorum. Ona bir şey soruyorum ve yanıtı ondan çekip alıyorum. 

Daha fazla göreceğimiz şey, itme odaklı yapay zekâ. Örneğin, size tüm bağlamımı verdiysem, tüm verilerime bağlıysanız, işlerin nasıl performans gösterdiğini biliyorsanız, bir şey yapmanızı istemek için neden size gelmek zorundayım? 

Buna bakıp, 'Bu analizi sizin için yaptım ve işte hedefleyebileceğiniz yeni bir insan segmenti. Bunu kullanmak ister misiniz?' diyebilmelisiniz."

Bir operasyon lideri için bunun nedeni, temel çalışmaların bu yılın yapay zekâ hedeflerinin ötesinde önemli olmasıdır. Modüler bağlam mimarisi oluşturan ekipler, bir yapay zekânın ihtiyaç duyduğu bilgileri farklı kaynaklardan talep üzerine bir araya getirdiği için, kimin neyin sahibi olduğunu belirleyen ekiplerdir. Ayrıca verilerin işlevler arasında silolara ayrılmamasını sağlıyorlar; bu da bu tür aracı davranışlarının işe yaraması için gerekli koşulların oluşturulmasını mümkün kılıyor. 

Yapay zekâyı mevcut süreçlere ekleyen ekipler, bireylere bağımlı olan ve bu nedenle hem kırılgan hem de geçici bir tavan oluşturuyor. 

Davis, yakın vadeli yaklaşımı ekibinin her çalışmayı nasıl sonlandırdığı üzerinden temellendiriyor. Herhangi bir değişiklik önermeden önce değere geri dönerek haritalama yapıyorlar. Dönüşüm oranında artış, elde tutmada iyileşme ve satış hattına katkı bekleyebilecekleri noktaları belirliyorlar. Bu süreç aracılığıyla kuruluş için neyin hayati olduğunu keşfediyorlar. 

"Yüksek değerli değilse, yüksek değerli olan şeylere odaklanalım."

Operasyonel yeniden tasarım, işletmenin zaten önem verdiği sonuçlarla bağlantı kurmaktan birinin sorumlu olması durumunda kuruluşun desteğini kazanır. 

Hesap verebilirlik insani bir karardır. Ve hiçbir aracı, siz bunu mümkün kılacak çalışmayı yapana kadar bunu ortaya çıkaramayacaktır.

Sırada Ne Var?

Pazarlama liderlerini bir araya getiren en güncel içgörüler, röportajlar ve podcast bölümleri için The CMO Club'a katılın.