Yapay Zeka
Tasarım Operasyonunda Yapay Zeka Devrimi: Veri Odaklı Mükemmellik
Bir ürün tasarım ekibi olarak her zaman kendimizi daha iyi olma yolunda adım atmayı hedefleriz.
Hexcore
3 dk
Veri Ağına Aktar
Bir ürün tasarım ekibi olarak her zaman kendimizi daha iyi olma yolunda adım atmayı hedefleriz. Bu stratejik yolculuğun temelinde ise sürekli çalışan, geliştiren ve uygulayan yenilikçi süreçler yatar. Günümüzde Yapay Zeka (YZ) teknolojilerini sadece görsel veya içerik üretme araçları olarak görmek yerine, çalışma şeklimizi baştan tanımlayan bir operasyonel ortak olarak konumlandırmaya başladık. Amacımız, YZ'yi kullanarak tasarım ekibinin verimliliğini artırmak, karmaşık süreçleri sadeleştirmek ve çalışmalarımızın etkisini en üst düzeye çıkarmaktır.
Bizim için Yapay Zeka; yalnızca bir çıktıyı hızlıca oluşturma yöntemi değil, aynı zamanda organizasyonumuzdaki darboğazları belirlemeyi sağlayan stratejik bir ekip arkadaşıdır. YZ'den aldığımız objektif perspektifle operasyonel zorlukların üstesinden gelmeyi öğreniyoruz. Süreçlerimizde daha az manuel çaba harcayarak daha akıllı ve stratejik kararlar almanın yollarını arıyoruz.
Her çözümün kökü doğru bir problem tanımında saklıdır. Bu felsefe, ürün tasarım çalışmalarımızın temelinde zaten yer aldığı için operasyonel süreçlere uyarlaması doğal bir akış içindeydi. Ekip içi atölyeler ve retrospektif seanslar düzenleyerek çalışma yöntemlerimizi derinlemesine inceledik ve gizli kalmış zorlukları görünür hale getirdik. Bu çalışmalar sonucunda çözülmesi gereken kritik sorunların listesi net bir şekilde ortaya çıktı.
Öncelikle görev açıklamalarımızın beklentinin altında kaldığını tespit ettik. Sprint dönemlerinde ekibin kendi isteği dışında girdiği ad-hoc (ekstra, plansız) çalışma hacmine dair hiçbir ölçülebilir verimiz yoktu. Ayrıca günlük operasyonlarımızda YZ'nin ne kadar etkin kullanıldığını bilmiyor veya bu kullanımın hangi sonuçları doğurduğunu takip edemiyorduk.
Veri tutarlılığı açısından Story Point (hikaye puanı) tahminlerimizde önemli bir düzensizlik yaşanıyordu. Görevlerin büyük bir kısmını aslında ürün yöneticileri yerine tasarımcılar oluşturuyordu ve tamamlanan işin ekibin genel hedefleriyle ne ölçüde örtüştüğünü takip edemiyorduk.
En önemlisi, bitmiş görevlerdeki yeniden çalışma oranı (rework rate) konusunda hiçbir görünürlüğümüz bulunmuyordu. Daha önce sprint modeli kapsamında Velocity, Throughput ve Cycle Time gibi sekiz temel operasyonel metrik belirlemiş olmamıza rağmen bu veriler, zorlukların nedenini tam olarak açıklamak veya iyileştirme çabalarımızı nereye odaklamamız gerektiğini göstermek için yeterli değildi.
Mevcut operasyonel metrikler, işimizi nasıl yaptığımızı gösterse de bu yöntemlerin neden aksadığını veya bir sonraki iyileştirme adımımızın neresinde olması gerektiğini derinlemesine açıklayamıyordu. Bu yeni tanımlanan sorun alanları, operasyonel verimliliğimizi ve ekip performansını üst seviyelere taşımak için mükemmel bir fırsat sundu.
Temel hedeflerimiz şunlar oldu: Operasyonlardaki manuel çabayı minimumda tutarken Yapay Zeka'nın karar verme süreçlerimizde aktif bir rol oynamasını sağlamaktı. Yeni bir operasyonel yük eklemek yerine, YZ'nin daha objektif, ölçeklenebilir ve sürdürülebilir veri odaklı bir sistem kurmasına yardımcı olmasını istedik.
Bu dönüşümün kritik adımı, sadece neyin ölçüleceğini değil, aynı zamanda bu verilerin hangi yöntemlerle elde edileceğini de belirlemekti. YZ'yi operasyonel modelimize dahil ederken öncelikle süreçlerimizdeki en zor takip edilen kısımları tanımladık ve veri toplama mekanizmalarını yeniden yapılandırdık.
Yapay zeka artık bir araç olmanın ötesinde, bizi daha bilinçli yönlendiren bir çalışma arkadaşımız haline gelerek operasyonel modelimizin merkezi rolünü üstleniyor.
Precision Neuroscience, beyin-bilgisayar arayüzü geliştirmek için 250 milyon dolarlık D serisi yatırım aldı.
Henüz yorum yapılmamış. İlk yorumu sen yap!
E-posta adresiniz yayımlanmayacaktır. Gerekli alanlar (*) ile işaretlenmiştir.
