Her Şeyi Otomatikleştirdik Ancak Gerçek İşleri Değil: Agentic AI Sonunda Büyük Ölçekli Uygulamaları Düzenleyebilir

Takvimlerimizi, e-postalarımızı ve hatta işe alım sıralarımızı otomatikleştirdik. Ancak gerçek iş — karmaşık, insan, günlük iş akışı — hâlâ kaos içinde sıkışmış durumda.

Her hafta, bilgi işçileri yaklaşık yüzde 40’ını tekrar eden, düşük öncelikli görevlere harcar, Örneğin, dosyaları aramak, kopyala-yapıştırmak, veri girmek, durum güncellemelerini takip etmek. Bunlar işin ilerlemesini sağlayan faaliyetler değil. Ve elbette, bu verimsizlik negatif bir dalgaya neden oluyor. İnsanlarda yanma noktasına yol açıyor. Ekonomik olarak, milyarlarca dolarlık dağılmaya ve kaybedilen verimliliğe neden oluyor.

Önce bunu “araç eksikliğine” bağlamadan iki kez düşünün. Sorun, benim bakış açımdan, araçlarımızın birlikte çalışmaması ve aslında hiç çalışmaması.

Sistem Nerede Bozuluyor

Teoride, yığınızdaki her uygulama bir sorunu çözer. Uygulamada, yeni sorunlar yaratırlar. Sık sık, çalışanların günde 12’den fazla platform arasında geçiş yaptığını görüyoruz. Slack, Google Docs, Notion, proje panelleri ve benzerlerini kullanıyoruz ve her birinin kendi mantığı, oturum açma bilgileri ve öğrenme eğrisi vardır.

Bu nedenle her görev, sekme atlayan bir avcı avına dönüşür. İş, ipliklerde ve klasörlerde dağılır ve ekipler her çeyrekte son sistemin kör noktalarını yamamak için yeni süreçler icat eder. Hiç kimsenin belgeleme zamanı yoktur ve belgeledikleri zaman, kimse okumaz.

Bunu biliyorum çünkü ben de yaşadım. Bir lean VC firması olarak — kendimizi bir startup olarak görüyoruz — kıtalar arasında faaliyet gösteriyoruz ve çoklu zaman dilimlerini idare ediyoruz. Kendi iş akışlarımızı sıfırdan inşa ettik. Başlangıçta, özel bir anlaşma akışı motoru oluşturduk ve sıkı ritüeller belirledik, bunlar arasında haftalık aramalar, düzenli incelemeler ve çeyreklik yüz yüze toplantılar yer aldı. Bu sistemler, küçük bir ekip ile hızlı ilerlememize yardımcı oldu. Ancak yine de, araç aşırı yükünün ağırlığını hissettim.

Bu görüşü yatırım felsefemize taşıdık. Portföyümüz, WalkMe gibi şirketleri içerir, Bunlar, ekiplerin dijital benimsemeyi basitleştirmelerine ve iç iş akışlarında potansiyel sürtünme noktalarını belirlemelerine yardımcı olur.

Ancak, genel olarak, sürekli olarak aynı sorunu gördük. En önemli iş, eğitim, devir ve yargı çağrıları hala Slack DM’leri, takvim davetleri ve Loom videoları arasında dağılır.

Araçlardan Gerginliğe

Otomasyon alanındaki ilerlemelere rağmen, çoğu ekip hala manuel devirleri kullanıyor. Merkezi bir gerçeklik kaynağı yok. Süreçler, kritik bir kişinin ayrılması durumunda bozulabilir ve bir şey yanlış gittiğinde, önceki seferdeki gibi yapıldığını anlamak yerine görevi yeniden yapmak daha kolaydır.

Bu tür bir sistem büyümeye elverişli değildir ve günümüzün hızlı tempolu ortamında artık sürdürülemez.

Şimdi bir değişimin eşiğindeyiz. Metin, resim, video ve sesi analiz edebilen çok modlu AI modelleri sayesinde, yazılımların çalışmanı “izleyebileceği” ve mükemmel girişlere ihtiyaç duymadan ne olduğu hakkında bilgi edinebileceği bir döneme giriyoruz. Bu yazılımlar bağlamı tanır, tekrarı tespit eder ve mükemmel girdilere ihtiyaç duymadan giderek daha akıllı hale gelir.

Daha Büyük Bir Değişim Sürüyor

Önümüzdeki on yıllık çalışma dönemi, muhtemelen “daha iyi” bir uygulama veya araç seti seçmekle ilgili olmayacak. Onu tanımlayan, birçok aracın yerini alacak olan şeydir. Çok modlu yapay zeka, yapılandırılmamış iş yeri verilerinin (sık sık “gri veri” olarak adlandırılır) büyümesi, yazılım hizmetleri araçlarının yaygınlaşması ve yaratıcı ekonomisinin genişlemesi, tek bir yöne doğru itiyor: proaktif, uyarlanabilir ve AI yerli bir iş işletim sistemi.

Bu değişimin işaretleri zaten görünüyor. Daha fazla insan, bireysel uygulamaları atlayıp doğrudan sonuçlara geçiyor, Örneğin, bir AI asistanına rapor hazırlamasını istemek, otomatik zincirleri tetiklemek için içerik yayınlamak veya basitçe bir hedefi tanımlamak ve yazılımla birlikte çalışmasını sağlamak. Bu modelde, arayüz geri çekilir ve sonuç ürün haline gelir.

Ne Değişiyor

Yeni bir yazılım nesli ortaya çıkıyor, kural tabanlı otomasyondan adaptif, uyumlu koordinasyona ve AI yerli orkestrasyona geçiş yapıyor. Yeni Agentic AI araçları, tepkiden proaktife geçiş yapıyor. Evet, bu demektir ki gerçekten girişimlerde bulunurlar.

Bu bağlamda, üç model bu değişimi gösteriyor:

• Ekipler, arayüzler yerine sonuçlar istiyor. İnsanlar başka bir panoya sahip olmak istemiyor — daha az şey hakkında endişe etmek istiyor. En iyi araçlar, neredeyse fark edilmeyenlerdir.
• Otomasyon, sadece tepki vermekten liderliğe geçiş yapıyor. Gerçek sıçrama, arka planda sessiz, faydalı ve görünmeyen bir orkestrasyonda yatıyor. Bir sonraki araç nesli, girdi beklemeyecek. Bunun yerine, nasıl çalıştığınızı gözlemleyecek ve ne olacağını tahmin etmeye başlayacak.
• Kişiselleştirme standart haline geliyor. Hiçbir iki ekip aynı şekilde çalışmıyor. Geleceğin sistemleri, esnek şablonlar yerine öğrenerek ve ayarlayarak çalışacak. Kendi, özel işletim sisteminizi düşünün.

Konuşmadan Uygulamaya

Sonraki otomasyon dalgası, uygulamayla ilgili. Çoğu yazılım, insanların menüleri tıklamasını veya komutlar girmesini bekliyor. Yeni sistemler, bir görevin nasıl yapıldığını izleyebilir, tekrarlanan adımları tespit edebilir ve bunları otomatik olarak gerçekleştirebilir. Bir ekip, bir yürüyüş kaydını ve kısa bir anlatımı kaydedebilir ve yazılım, işlemi yakalar, koşullar değiştiğinde günceller ve otomatik olarak çalıştırır.

Kişisel İşletim Sistemleri

Hiçbir iki kişi veya ekip aynı şekilde çalışmıyor ve geleceğin sistemleri bu gerçeğe saygı gösterecek. Her bilgi işçisinin, yazılımın, alışkanlıklarını, ritimlerini ve tercihlerini öğrenip ne olacağını tahmin edebileceği bir üretkenlik modeli olacaktır: Bu, insan yargısı ve AI girişimi arasındaki bir ortaklık olarak uygulanır.

Yol Önümüzde

Geleceğin işini inşa etmek için, yazılımlara nasıl yaklaştığımızı değiştirmemiz gerekiyor. Onu, bir araç koleksiyonu olarak değil, insanların çalıştığı ortama adapte olan bir ortam olarak görmemiz gerekiyor — hatta mükemmel bir şekilde, senkronize bir şekilde ve belgelenmeden çalışsa bile.

Aslında, karmaşık, yapılandırılmamış katman — sohbetler, ekran kayıtları, ses notları ve hızlı mesajlar — gerçek işin nerede gerçekleştiği ve bir şirketin真正 işletim DNA’sının yaşadığı yerdir. Agentic sistemler, bunu anlamak ve desteklemek için tasarlanmıştır ve insanların uygulamadaki gerçek ortakları olarak çalışır.

Uygulama, burada, gözden kaçan bir engel olabilir. Bir şirketi ölçeklemek, hala yüzlerce işlemi belgelemek, araçları birlikte yapıştırmak ve her değişiklikte sessizce bozulan iş akışlarında eğitim veren insanları anlamına gelir. Agentic AI, bir çıkış yolu sunar. Bağlamı anlayan, proaktif olarak davranan ve işletme kadar hızlı gelişen yazılımla, otomasyonun gerçek vaadini gerçekleştirir — insanların, yalnızca insanlar tarafından yapılan yargı, yaratıcılık ve kararları odaklanmasına olanak tanır.

Bu değişim zaman alacak. Güven gerektirecek. Ve şirketlerin, karmaşıklığı daha fazla karmaşıklıkla çözmeye karşı direnmelerini gerektirecek. Ancak doğru yapıldığında, sonuç buna değer.