Yapay Zeka Benimseme ve Değişim

Yapay Zeka İş Akışı Yeniden Tasarım Atölyesi

Atölye ancak uygulayıcılar, süreç sorumluları ve politika sorumluları gerçek kestirme yolları birlikte haritalayıp insan, AI veya daha basit süreç seçeneklerini karşılaştırdığında workflow'u değiştirebiliyor.

Tek bir workflow'u yapan ve yöneten kişiler gerçek süreci, kestirme yolları, beklemeleri ve istisnalarıyla birlikte ortaya koyuyor. Grup buradan hareketle AI'ın uygunluğunu test ediyor, insan ve AI sorumluluklarını yerleştiriyor, sınırları belli birkaç deneme seçiyor.

Grup, üzerinde anlaşılan gelecek durum haritası, açık insan ve AI sorumlulukları, çözülmemiş istisnalar ve sınırları belli öncelikli deney listesiyle ayrılıyor.

Bu çalışmayı konuşalımAna hizmeti inceleyin
Yapay Zeka İş Akışı Yeniden Tasarım Atölyesi illüstrasyonu: yapay zeka benimsemesi için davranış değişimi planları tasarlayan ekip

Birlikte çalıştığımız 500'den fazla markadan birkaçı

Tüm referansları gör
  • Aydem Perakende
  • Mynet
  • Sporjinal
  • QNB Finansfaktoring
  • Cyberpark
  • Yolcu360

Adımlar, kapılar ve kararı verenler

Çalışma şeklimiz

Resmî şemayla değil, insanların gerçekte izlediği süreçle başlıyoruz. Odanın üzerinde anlaştığı gelecek durum, açık kalan istisnalar ve sonraki kararı belli kısa bir deney listesiyle çıkıyoruz.

  1. İnsanların gerçekte izlediği süreç

    Uygulayıcılar mevcut süreci kestirme yolları, ekipler arası aktarımları, beklemeyi, geri dönen işi, istisnaları ve önemli risk taşıyan kararlarıyla birlikte anlatıyor.

    Yapay zeka desteği
    Anlatılan süreci taslak bir mevcut durum haritasına dönüştürüyor.
    İnsan onayı
    Harita resmî süreci değil, gerçek uygulamayı gösteriyor mu? Haritanın resmî değil gerçek uygulamayı yansıttığını uygulayıcılar onaylar.

  2. AI bu görevde yerini hak etmeli

    AI'ın nerede yardımcı olabileceğini, nerede kurallı otomasyonun yeterli olduğunu ve hangi kararlarda insanın merkezde kalacağını inceliyoruz.

    Yapay zeka desteği
    İncelenen her görev için aday AI dışı seçenekleri taslaklıyor.
    İnsan onayı
    Seçilen her görev için en basit yeterli müdahale gerçekten AI mı? Hangi görevin daha basit otomasyon yerine gerçekten AI'a ihtiyacı olduğuna süreç sorumlusu karar verir.

  3. Sorumluluklar tek akışta buluşuyor

    İnsan ve AI sorumluluklarını, veri sınırlarını, doğrulamayı, istisna yönetimini ve eskalasyonu tek akışta birleştiriyoruz.

    Yapay zeka desteği
    Grubun yerleştirme kararlarından sorumluluk matrisini taslaklıyor.
    İnsan onayı
    Önerilen işleyiş önemli istisnaları karşılayabiliyor mu? Gelecek akışın adı geçen istisnaları karşıladığını workflow sorumlusu onaylar.

  4. Sorumlusu belli kısa bir deney listesi

    Deneyleri değer, uygulanabilirlik, risk ve devam kararını verecek kanıt açısından sıralıyoruz.

    Yapay zeka desteği
    Grubun belirttiği değer ve risk girdilerine göre aday deneyleri sıralıyor.
    İnsan onayı
    Her deneyin bir sorumlusu ve sonraki kararı var mı? Listeye girmeden önce kapsamı her deney sorumlusu kabul eder.

Adı konmuş, sizde kalan çıktılar

Elinize geçenler

Teslimat hem ortak kararı hem de açık kalan belirsizliği kayda alır. Bugünkü süreç, önerilen sorumluluklar, tasarımı bozabilecek koşullar ve bunları sınayacak deneyler aynı sette yer alır.

  • Mimari dokümanı

    Gerçek ve önerilen workflow karşılaştırma haritası

    Gerçek süreç ile önerilen insan ve AI akışını yan yana gösterir.

  • Matris

    İnsan-AI sorumluluk ve istisna kaydı

    Önemli her noktada işi kimin yaptığı, kontrol ettiği, onayladığı ve istisnayı yönettiği bellidir.

  • Risk kaydı

    Açık workflow koşulları ve istisna listesi

    Gelecek durum tasarımını güvensiz veya uygulanamaz kılabilecek açık koşulları toplar.

  • Yol haritası

    Önceliklendirilmiş deney listesi

    Kanıt ihtiyacı ve sonraki kararı belli, sınırları çizilmiş workflow denemeleri.

Kapsam ve dürüst sınırlar

Bu çalışmanın size uyduğu durumlar

Ekipler arası aktarımları, beklemeleri veya geri dönen işi düzeltmeye değecek tek bir workflow seçin. Atölye, bu pürüzleri bilen kişiler aynı masaya geldiğinde işe yarar.

Şu durumlarda iyi bir seçim

  • Ekipler arası aktarımlar ve geri dönen işler birikiyor, ama kimse workflow'u uçtan uca gerçek uygulamasıyla göremiyor.
  • AI önerileri görev uygunluğu konuşulmadan geliyor, bu yüzden daha basit süreç seçenekleri adil biçimde karşılaştırılmıyor.
  • Uygulayıcılar ve politika sorumluları sürecin farklı parçalarını görüyor, ancak birlikte işletecekleri tek gelecek tasarımında ve yetki sınırlarında anlaşamıyor.
  • Resmî workflow kestirme yolları ve istisnaları atlıyor, bu yüzden uygulayıcıların gerçekten izlediği süreç haritalanmıyor.
  • Bazı görevler ilk bakışta AI'a uygun görünüyor, ama kurallı otomasyon veya süreç sadeleştirme seçeneğiyle karşılaştırılmıyor.
  • İnsan ve AI sorumlulukları ayrı ayrı tartışılıyor, bu yüzden kontroller, yetki ve eskalasyon tek işleyen akışta birleşmiyor.
  • Deney fikirleri çoğalıyor, ancak hiçbiri değer, uygulanabilirlik, risk ve sonraki karar için gereken kanıta göre sıralanmıyor.

Şu durumlarda başka bir çalışma daha doğru

  • AI'ın doğru cevap olduğuna baştan karar verip atölyeden yalnızca onay bekliyorsunuz. Görev uygunluğu açık bir karşılaştırma gerektiriyor.
  • Gelecek durum sürecinin atölye sırasında production'a alınmasını istiyorsunuz. Bu geliştirme ayrı bir teslimat kapsamı gerektiriyor.
  • Atölyenin politika, güvenlik veya hukuk kararlarını sahipleri adına vermesini istiyorsunuz. Bu yetkiler ilgili sorumlularda kalıyor.

Bunlardan biri sizin durumunuza daha yakınsa, buradan başlayın: Ana hizmeti inceleyin

Eğitmenleriniz her gün AI geliştiriyor

Eğitimlerimizi yürüten kişiler haftanın geri kalanında AI sistemleri kurup işletiyor. Anlattıklarımız da gerçekten teslim ettiğimiz işlerden geliyor. Zeo 2011'den bu yana bu sektörde çalışıyor ve Digitalzone konferans topluluğunu da yürütüyor, bu da sektördeki ekiplerin bu araçları nasıl benimsediğini yakından izlememizi kolaylaştırıyor.

Bu konuda ürettiğimiz içerikler

YazıAybüke GöktunaChatGPT Anahtar Kelime Analizi ve Google Sheets OtomasyonuVideoCan MutioğluThe Power of Automation in SEO | Can Mutioğlu, Sr SEO Analyst, ZeoYazıDidem Himmetli‘Yapılacak İşler’ Metoduyla Müşteri Deneyimini GeliştirmekVideoYiğit KonurFrom SEO to AI: Building Dashboards and Tools with Claude + GPT-4 + Cursor, Yiğit Konur, Wope

Kullandığımız araçlar

Bu işin arkasındaki araçlar

  • Miro

    Workflow'un gerçek işleyişini ekiplerle birlikte Miro üzerinde haritalıyoruz

  • Notion

    Deney listesini sorumlularıyla birlikte Notion'da kayıt altına alıyoruz

  • Anthropic

    Belirli görevin AI'a uygunluğunu Claude ile canlı test ediyoruz

Sonraki adım

Tek bir gerçek workflow'u masaya yatırın

İşi yapanları, deney seçebilecek sorumluyu ve resmî sürecin atladığı istisnaları getirin. Odanın bir sonraki adımda neyi test edeceğini birlikte tasarlayalım.
Zeo ile konuşun

Karar vermeden önce

Sık duyduğumuz sorular

Atölyeye kimler katılmalı?

İşi yapanları, süreç sorumlusunu ve önemli politika, veri, güvenlik veya kalite sınırlarından sorumlu kişileri davet edin. Seçilecek deneyler kaynak ya da ekipler arası karar gerektiriyorsa sponsorun katılması yararlıdır.

Önceden hangi bilgileri hazırlamalıyız?

Sınırları belirli bir workflow, mevcut süreç kanıtı, bilinen sorunlar, temsili istisnalar, ilgili politikalar ve karar sponsoru gerekir. Katılımcılar yalnızca ideal süreci anlatabiliyorsa atölyenin değeri azalır.

Atölye sonunda uygulama hazır olur mu?

Hayır. Uygulamayı hak edecek bir gelecek durum ve deneyler çıkar. Entegrasyon geliştirmek, production sistemini değiştirmek ve yeni akışı işletmek ayrıca kapsamlandırılır.

AI'ın varsayılan cevap olmasını nasıl önlersiniz?

Görev uygunluğunu ayrı bir adımda inceliyoruz. AI'ı kurallı otomasyon, süreç sadeleştirme ve görevi değiştirmeme seçenekleriyle karşılaştırıyoruz. Daha basit bir seçenek aynı ihtiyacı daha düşük riskle karşılıyorsa tasarıma onu yazıyoruz.