Key Takeaways
İnsan Unsuru: Jennifer Tomlinson, güveni ve algıyı korumak için yapay zekâ stratejisinde insan katılımının sürdürülmesi gerektiğini vurguluyor.
Yapay Zekâ Stratejisi: Yapay zekâ, pazarlama görevlerindeki sürtüşmeyi ortadan kaldırmak için kullanılmalı, ancak stratejik karar alma sürecinde kullanılmamalıdır.
Kitleyi Anlamak: Jennifer, yapay zekânın yerini dolduramayacağı bir unsur olan kitlenizi tanımanın öneminin altını çiziyor.
Benimseme Eğrileri: QorusDocs, teknoloji kullanımını müşterilerin hazır olma düzeyiyle uyumlu hâle getirerek yapay zekâya ölçülü bir yaklaşım benimsiyor.
Operasyonel Fayda: Jennifer, iş akışlarındaki yapay zekâ aracılarını değerli buluyor ve yapay zekânın insanların yerini almak yerine çalışmayı geliştirmesini sağlıyor.
Yapay zekâ hikâyesinin, CMO'nun gelip eski oyun planını altüst ettiği, gözünün gördüğü her şeyi otomatikleştirdiği ve buna dönüşüm adını verdiği bir versiyonu var. Neyse ki Jennifer Tomlinson bu hikâyeyi anlatmıyor.
Ford Motor Company ve Microsoft'u kapsayan, arkasında neredeyse 30 yıllık pazarlama deneyimi bulunan Tomlinson, şimdi kurumsal yazılım pazarında kendine yer açan yapay zekâ destekli teklif ve RFP otomasyon platformu QorusDocs'ta Pazarlamadan Sorumlu Genel Müdür Yardımcısı olarak görev yapıyor.
İşin hangilerini gerçekten değiştirdiğini, hangilerinin ise yalnızca etrafında daha fazla gürültü yarattığını anlayacak kadar çok sektörel değişim gördü.
QorusDocs'taki rolü, ona çoğu kişiden daha fazla yapay zekâ maksimalisti olma nedeni sunuyor. Şirketi yapay zekâ satıyor. Mühendisleri aracılar geliştiriyor. Ürün ekibi de şu anda müşterilere aracılı özellikler sunuyor. Yine de sürekli geri döndüğü felsefe, neredeyse inatla eski moda.
Hedef Kitlenizi Tanımak
Konuşma ne kadar farklı yönlere saparsa sapsın, Tomlinson'ın ve diğer pazarlama liderlerinin dönüp dolaşıp üzerinde durduğu bir şey var.
Yıllar ve yıllar önce üniversitede öğrendiğim her şey — mesajı doğru oluşturmak, hedef kitlenizi anlamak, onların sorunlarını ve karşılaştıkları zorlukları anlamak. Bunu size söylemesi için gerçekten yapay zekâya güvenemezsiniz.
Mevcut Olanı Güçlendirmek
Yapay zekâ hakkında öğrendiği en önemli şey teknolojiyle değil, teknolojinin açığa çıkardığı şeyle ilgili. Yapay zekânın zayıf bir stratejiyi düzeltmediğini, yanlış yönde ilerleyen şeyleri hızlandırdığını bizzat gördü. Çünkü mesaj daha önce doğru değilse, yalnızca daha hızlı bir şekilde yine yanlış olacaktır. "Yapay zekâ, zaten var olan netliği veya kafa karışıklığını güçlendirir. Strateji hâlâ önce gelmelidir."
Bu içgörü, yapay zekânın ortak hedefleri nasıl destekleyebileceği konusunda düşünme biçimini şekillendiriyor. QorusDocs'taki ekibi, pazarlama çalışmalarındaki sürtüşmeyi ortadan kaldırmak için yapay zekâyı kullanıyor.
Kampanyaları planlamamıza, yürütmemize ve iletmemize, performanstaki örüntüleri fark etmemize, pazarlama otomasyonu gibi sistemleri güncel tutmamıza ya da içerik oluşturma ve yeniden kullanma süreçlerini desteklememize yardımcı olması için yapay zekâyı kullanıyoruz.
Ayrıca kurum içinde, mesajları yayınlamadan önce sağlama yapmak için yapay zekâyı kullanıyorlar. Bu, "stratejik kararları uygulamaya daha hızlı aktarmalarını ve bunları hayata geçirmenin maliyeti ve riski olmadan 'ya şöyle olursa' senaryolarını keşfetmelerini" sağlıyor. Ancak sürtüşmeyi ortadan kaldırmak, karar vermekten farklıdır. Ve ona göre bu çizgi tartışmaya açık değildir.
Algıyı şekillendiren kararlar — konumlandırma, değer ve güven gibi — insanlara ait kalır.
İşte 30 yıllık deneyiminin yalnızca bir LinkedIn unvanı değil, gerçek bir rekabet avantajına dönüştüğü yer burası. QorusDocs, geçimini teklif ve RFP yazmaktan sağlayan çok belirli bir kitleye hizmet veriyor. Bu kişiler çoğu zaman ezici bir zaman baskısı altında çalışıyor ve başarılı olup olmadıklarını bilmeden iş yapıyor. Bu nedenle Tomlinson'ın bu insanların ne hakkında endişelendiğini kendisine söylemesi için yapay zekâya ihtiyacı yok; çünkü onlarla birlikte işin en zor kısmını deneyimledi.
12, 15 yılı aşkın süredir yalnızca manuel bir bakış açısıyla bu sorun üzerinde çalışıyor, müşterilerimizle adeta işin içinde yer alıyoruz,” diyor. “Gerçek anlayışı — bir şey yapıp onu kötüye kullanırsanız, bu güveni çok hızlı bir şekilde kaybedebilirsiniz.
Üstelik bir kitleyle, özellikle de belirli bir niş içindeki kitleyle kurulan güven bir kez kırıldığında, çoğu zaman yeniden oluşturulması imkânsızdır.
Have an account? Log In
Eğrinin Ortasında Olmanın Gerekçesi
Jennifer'ın yaklaşımını farklı kılan şeylerden biri, QorusDocs'un yapay zekâ benimseme eğrisinde nerede konumlandığı konusunda ne kadar bilinçli olması. Ekibi, ne en ileri noktada ne de benimseme konusunda yavaş; konumları konusunda kesinlikle temkinli ve bilinçli hareket ediyorlar.
"Yapay zekâ benimseme eğrisini düşünürseniz, aşağı yukarı tam ortasında yer almaya çalışıyoruz," diyor. "Bir şeyleri denememek istemiyoruz. Her şeyi ilerletmeye devam ediyoruz, ancak henüz yeterince bilgimiz olmadığı için mutlaka en öncü noktada olmak istemiyoruz.
Bu ihtiyatın bir kısmı kitle odaklıdır. QorusDocs'un teklif ve RFP dünyasında gerçekleştirdiği bir kıyaslama araştırmasında, katılımcıların yaklaşık %60–70'i yapay zekâ kullandıklarını, ancak henüz muhakeme için kullanmadıklarını söyledi. Yapay zekâyı stratejik dönüşüm yerine hız için kullanıyorlardı.
"Kitlemizin henüz o noktada olmadığını biliyoruz," diyor. "Ve kendimize karşı dürüst olursak, biz de henüz o noktada değiliz."
Hem kuruluşunuzun hem de müşterilerinizin nerede olduğunu bilmek şeklindeki bu öz farkındalık, göründüğünden daha nadirdir. Çoğu şirket ya hazırlık düzeyini olduğundan fazla tahmin eder ya da müşterilerinin bulundukları noktadan daha ileride olduğunu varsayar. Jennifer bunların hiçbirini yapmıyor ve kararlarını doğrulamak için ekibinin hizmet verdiği kişilerle profesyonel bağını koruyor. Bu insani ve güven veren yaklaşım, aşırı düzeltme yapmadan ilerlemeye devam etmesini sağlıyor.
"Bazı günler Claude, bazı günler ChatGPT, bazı günler ise tamamen farklı şeyler ve herkesin yaptığı farklı işler oluyor; özellikle de pazarlama için," diyor. "Ancak kitlemizi ve benimseme yolculuklarında nerede olduklarını aklımızda tutmamız gerekiyor."
İlk Yapay Zekâ Pilot Uygulamasından Önceki İçgörüler
Jennifer, işe yaramayan şeyleri paylaşma konusunda da cömert davranıyor. Yapay zekâ denemelerinin ilk dönemlerinde ekibi, ilk kez yapay zekâ pilot uygulaması gerçekleştirenler arasında neredeyse evrensel olan bir hata yaptı: Neyin iyi olması gerektiğini tanımlamak yerine teknolojinin neler yapabileceğine odaklandı.
Yapay zekâ pilot uygulamaları, iyi bir çıktının ne anlama geldiğini önceden tanımlamadığınızda başarısız olur. Başlangıçta yeteneklere çok fazla, koruyucu önlemlere, bağlama ve değerlendirme ölçütlerine ise yeterince odaklanmadık. Yapay zekâyı, yapıya ihtiyaç duyan deneyimsiz bir ekip üyesi gibi ele almaya başladığımızda sonuçlar büyük ölçüde iyileşti.
Yapay zekâyı sihirli bir çözüm olarak değil, deneyimsiz bir işe alım olarak ele alan bu yeniden çerçeveleme, uygulamaya yaklaşımınızla ilgili her şeyi değiştirir. Deneyimsiz bir ekip üyesinin, sürekli bir yönlendirme akışıyla birlikte işe alıştırılması gerekir. Markayla, kitleyle, üslupla ve sınırlarla ilgili bağlama ihtiyaç duyar. Ayrıca ne zaman konuyu üst kademeye taşıması, ne zaman da doğaçlama yapmaması gerektiğini bilmelidir. Ona yüksek riskli bir teslimatı verip çekip gitmezsiniz. Yapay zekâ için de tamamen aynı mantık geçerlidir.
Ayrıca bu, yönetişim sorusunu da yeniden çerçeveler. Yapay zekâ kullanımıyla ortaya çıkan mesele, kontrolden çıkmadan faydalı olabilmesi için ona yeterli yapıyı verip vermediğinizdir. Tomlinson, yapay zekâ için bir zaman ve yer olduğunu nasıl fark ettiklerini paylaşıyor.
Başlangıçta yapay zekâyı sürecin çok erken bir aşamasında kesin yanıtlar vermesi için kullanmayı denedik. Daha iyi sonuç veren yaklaşım, kararları sonuçlandırmak için değil, olasılıkları keşfetmek ve soruları ortaya çıkarmak için kullanmaktı.
Yapay zekâyı bir yanıt makinesinden bir düşünme ortağına dönüştürmek hem incelikli hem de derin bir değişimdir. Ayrıca bu, onun insan müdahalesi konusunda kesin sınırı nereye çektiğiyle doğrudan örtüşür.
Ekiplerin Aşmaması Gereken Sınır
Tomlinson açıkça ifade ediyor: Yapay zekânın üstlenemeyeceği kararlar var. Ekibi açısından da kitleleriyle hayati temas noktalarını kaybetmeyi göze alamazlar. Bu noktaların, şirketin kitlelerini nasıl desteklediği ve nihai konumlandırma kararlarında değeri nasıl ortaya koyduğu ile aynı düzeyde olduğunu kabul ediyor.
Bu seçimler, yapay zekânın tamamen anlayamayacağı itibar riskleri ve uzun vadeli marka sonuçları taşır. Yapay zekâ karara bilgi sağlayabilir, ancak kararın sahibi olmamalıdır.
Sohbet boyunca tekrar tekrar değindiği konulardan biri, özellikle niş bir pazarda güvenin ne kadar kırılgan olduğudur.
"Bu güveni oluşturmanın çok uzun sürdüğü hissine kapılıyorsunuz," diyor. "Üstelik bu sektörde, teklif dünyasına yeni yeni giren ve birdenbire ortaya çıkan pek çok yapay zekâ girişimi var. Gerçek anlayışınızı korumak çok önemli; bir şey yapıp bu güveni kötüye kullanırsanız onu çok hızlı kaybedebilirsiniz."
Bu konu hafife alınamaz. Güven, pazarlamacılar için hayati önem taşır ve çoğu lider, kitleleriyle güven oluşturmak ve bunu sürdürmek için çalışmanın önemini kabul eder.
Çözüm mutlaka yavaşlamak değil, ancak netlik kazanmak için bunu yapmanın yararı var. İnsanların en önemli yerlerde etkili olmasını istiyorsunuz. Tomlinson'a göre buna, otomatikleştirilmiş gibi hissettirebilecek müşteriyle doğrudan temas eden her şey, marka sesine dokunan her şey ve değer ya da farklılaşma hakkında bir iddiada bulunan her şey dâhil.
Yapay zekâ, farklılaşma için bir kestirme yol olarak etkili olmadı. Teknolojinin çıktıyı hızlandırabileceğini, ancak zaten mevcut olmadığı yerlerde stratejik netlik yaratamayacağını pekiştirdi. Gerçek iş hâlâ, neyin önemli olduğu ve neden önemli olduğu konusunda insanların bilinçli seçimler yapmasıyla başlıyor.
Ölçülülük Mücadelesi
Tomlinson'ın yaptığı en çarpıcı gözlemlerden biri ve gelişmekte olan yapay zekâ uygulama kılavuzlarında yer almayan noktalardan biri, yapay zekânın nerede tökezlediğidir. Doğru bilgileri verdiğiniz sürece yapay zekâ akıl yürütme, üslup ve doğrulukla başa çıkabilir, ancak sınırı çizemez.
Yapay zekâ ölçülülük konusunda zorlanır. Alan doldurma konusunda çok iyidir ve ne zaman azın daha çok olduğunu bilme konusunda çok kötüdür. Neyi dışarıda bırakacağını, ne zaman duraklayacağını ve bir şeyin nasıl karşılanacağını bilmek hâlâ insan muhakemesi gerektirir.
Yapay zekânın sıfır marjinal maliyetle sınırsız içerik üretebildiği bir dünyada stratejik avantaj, giderek ne söylemeyeceğini bilen pazarlamacılara ait oluyor. Yapay zekâ çıktısına bakıp bunun iyi mi yoksa fazla mı olduğunu söyleyebilecek insanlara hâlâ ihtiyacınız var. Şeytan ayrıntıda gizli olabilir ve kitlenizde yankı uyandırmak çoğu zaman daha uzun bir komut isteminden ziyade insan incelemesi gerektirir.
Tomlinson, editoryal sezginin dışarıdan temin edilemeyeceğine inanıyor; bunun nedeni yapay zekânın yeterli olmaması değil, marka yargısının doğası gereği bağlamsal ve ilişkisel olması ve zaman içinde oluşması. Bu, kitlenizi tanımanın, sesinizi bilmenin, neyin işe yaradığını ve neyin başınıza dert açtığını bilmenin birikimidir.
"İnsan gerçekten çok önemli," diyor. "İnsanların hikâye anlatmaya, içgörülü işler yapmaya zaman ayırabilmeleri için vakitlerini serbest bırakmak istiyoruz — ve kuruluş içinde o içerik parçasının nerede olduğunu bulmaya ya da bunun gibi şeylere saplanıp kalmamalarını istiyoruz."
İnsanlarla Eşgüdüm İçinde Çalışan Ajanlar
Açık olmak gerekirse Tomlinson, yapay zekânın ilerlediği yöne karşı değil. Özellikle kendi ürününün geliştirmekte olduğu ajan tabakası konusunda gerçekten heyecanlı.
Beni en çok heyecanlandıran şey, insanların kesinlikle sürecin içinde kaldığı, tanımlı iş akışlarının içinde çalışan ajan tabanlı yapay zekâ. Yapay zekâ, şeffaf ve denetlenebilir kalırken belirli görevlerin sorumluluğunu üstlenebildiğinde, yalnızca etkileyici olmakla kalmayıp operasyonel açıdan da kullanışlı hâle geliyor.
Etkileyici olmakla kalmayıp operasyonel açıdan kullanışlı olma çerçevesi, onun tüm felsefesinin iyi bir özeti. Yapay zekâ, önemli olan yerlerde işi daha tutarlı, ölçeklenebilir ve insani hâle getirerek masada kendine yer kazanıyor.
Kendi mühendislik ve ürün ekiplerinin ajan tabanlı özellikler geliştirmesini izliyor ve gerçek olanla abartı olanı ayırt etmek için bu ön sıradaki konumundan yararlanıyor. "Kendi şirketimizin ajan tabanlı sistemlere geçiş yaptığı deneysel bir ekipte yer alıyoruz," diyor. "Bu süreci gerçekten mühendislik ve ürün ekibinden izlemek, satın aldığımız ürünler ve teknoloji yığını üzerinde neyin gerçek olup neyin gerçek olmayabileceğini anlamamızda son derece yardımcı oldu."
Yapay Zekânın Dokunamayacağı İşin Kısmı
Tomlinson'ın tüm bunların altında yatan ve açıkça sorulmasa bile geri döndüğü bir soru var: Bir pazarlamacının asıl amacı nedir?
Otomotiv, teknoloji ve B2B yazılım alanlarında neredeyse otuz yıla dayanan deneyimiyle şekillenen yanıtı pek değişmedi.
Yapay zekânın kitlenizin sorunlarını ve zorluklarını anlatmasına gerçekten güvenemezsiniz. Buna güveniyorsanız da doğru olmayabilir. Düşünme işini yapay zekâya bırakmayın. Ancak fikirleri oluşturduktan sonra, bunları sunmanın yolları hakkında fikir verebilir ve bazı öneriler sunabilir.
Mesajları doğru oluşturmanın önemini yineliyor. Kitleyi anlamak ve onların sorunlarıyla bağ kurmak. Bunlar pazarlamanın temel unsurlarıdır; yapay zekâ ortaya çıkmadan önce de geçerliydiler ve sıradaki yenilik geldiğinde de geçerli olmaya devam edecekler. Şu anda ise, Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) hâlâ eski içerikleri dizinlerken ve keşfedilebilirlik kuralları değişkenlik gösterirken, temelleri daha az değil, daha değerli görüyor.
Yapay zekâ farklılaşma için kısa yol olarak etkili olmadı. Teknolojinin çıktıyı hızlandırabileceğini, ancak stratejik netliğin zaten var olmadığı yerde onu yaratamayacağını pekiştirdi.
More Articles
Tüm Bunların Altındaki Sağlam Çerçeve
Tomlinson, dönüşüm anlatıları ve her şeyin yapay zekâ öncelikli olduğu bir ortamda yeterince dile getirilmeyen bir tavsiyede bulunuyor. "Sahip olduğum her görevde değişmeyen bir şey vardı," diyor, "o da organizasyon kısmı. Yapmanız gereken kocaman bir iş yığını var, ancak bugün neye öncelik veriyorsunuz? Bu listeye bakın ve içinden geçerken geliri düşünün."
Bu, ergenlik çağındaki çocuklarıyla paylaştığı ve otomotiv, kurumsal yazılım ve aradaki her alanda uyguladığı bir tavsiye. Bu düşünce biçiminin yapay zekâ stratejisi için de geçerli olması mantıklı.
Gündemi belirlemesine aracı bırakmayın veya yetkinliğin netliğin yerine geçmesine izin vermeyin. Önce düşünmeye devam edin ve ekiplerinizi de aynısını yapmaları için destekleyin. Kimin için olduğunuz ve ne söylemeye çalıştığınız üzerine zorlu, insani ve görüş sahibi düşünme sürecini gerçekleştirin; ardından yapay zekânın bunu daha iyi, daha hızlı ve büyük ölçekte sunmanıza yardımcı olmasına izin verin.
İnsanların dönüşüm vadettiği bir pazarlama ortamında, istikrarlı, yapılandırılmış ve insan liderliğindeki düşünme biçimi kazanacak; yapay zekâ da direksiyonda değil, bu yolculukta yanınızda olmalı.
Sırada Ne Var?
The CMO Club üzerinden ücretsiz bir hesap oluşturun ve yapay zekâ dönüşümünü yönlendiren liderlerle daha fazla sohbet için takipte kalın.
