iş akışıyla eşleştirerek daha az uğraşla daha fazlasını gönderebilirsiniz . Sadece araçlar değil, iş akışları da . Buradaki amaç, belirsiz görevleri tekrarlanabilir komutlara dönüştürmek, devretmeleri otomatikleştirmek ve sınırları sıkı tutmaktır. Kalıpları gördüğünüzde, bunun şaşırtıcı derecede mümkün olduğunu göreceksiniz.
Bu yazıdan sonra okumak isteyebileceğiniz yazılar:
🔗 Bir yapay zeka şirketi nasıl kurulur?
Başarılı bir yapay zeka girişimini başlatmak için adım adım rehber.
🔗 Yapay zeka modeli nasıl oluşturulur: Tüm adımlar açıklandı
Yapay zeka modellerinin oluşturulmasındaki her aşamanın detaylı dökümü.
🔗 Hizmet olarak yapay zeka nedir?
AIaaS çözümlerinin kavramını ve ticari faydalarını anlayın.
🔗 Yapay zeka kariyer yolları: Yapay zeka alanındaki en iyi işler ve nasıl başlanır?
Kariyerinize başlamak için en iyi yapay zeka iş pozisyonlarını ve adımlarını keşfedin.
Peki... "Yapay zekayı daha üretken olmak için nasıl kullanabiliriz"?
İfade kulağa hoş geliyor ama gerçek şu ki: Yapay zeka en büyük üç zaman kaybını azalttığında kazançlarınız katlanarak artıyor: 1) sıfırdan başlama, 2) bağlam değiştirme ve 3) yeniden çalışma .
Doğru yolda olduğunuzu gösteren temel sinyaller:
-
Hız ve kalite bir arada - taslaklar aynı anda daha hızlı ve daha net hale gelir. Profesyonel yazım üzerine yapılan kontrollü deneyler, basit bir istem iskeleti ve inceleme döngüsü kullandığınızda, kalite kazanımlarının yanı sıra büyük zaman tasarruflarının da sağlandığını göstermektedir [1].
-
Daha düşük bilişsel yük - sıfırdan daha az yazma, daha fazla düzenleme ve yönlendirme.
-
Tekrarlanabilirlik - Her seferinde yeniden icat etmek yerine komutları yeniden kullanırsınız.
-
Varsayılan olarak etik ve uyumlu - gizlilik, atıf ve önyargı kontrolleri yerleşiktir, sonradan eklenmemiştir. NIST'in Yapay Zeka Risk Yönetimi Çerçevesi (YÖNET, HARİTALA, ÖLÇ, YÖNET) düzenli bir zihinsel modeldir [2].
Hızlı bir örnek (ortak ekip kalıplarının bir bileşimi): Yeniden kullanılabilir bir "kaba editör" komutu yazın, ikinci bir "uyumluluk kontrolü" komutu ekleyin ve şablonunuza iki adımlı bir inceleme ekleyin. Çıktı iyileşir, sapma azalır ve bir sonraki sefer için neyin işe yaradığını yakalarsınız.
Karşılaştırma Tablosu: Daha fazla eşya göndermenize yardımcı olan yapay zeka araçları 📊
| Alet | En iyisi için | Fiyat* | Pratikte neden işe yarıyor? |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | genel yazım, fikir oluşturma, QA | ücretsiz + ücretli | hızlı taslaklar, talep üzerine yapı |
| Microsoft Yardımcı Pilotu | Ofis iş akışları, e-posta, kod | süitlere dahil veya ücretli | Word/Outlook/GitHub'sız geçişlerde yaşıyor |
| Google İkizler | araştırma istemleri, belgeler-slaytlar | ücretsiz + ücretli | iyi alma kalıpları, temiz ihracatlar |
| Claude | uzun belgeler, dikkatli muhakeme | ücretsiz + ücretli | uzun bağlamlı güçlü (örneğin, politikalar) |
| Notion AI | ekip belgeleri + şablonlar | Ayriyeten | içerik + proje bağlamı tek bir yerde |
| Şaşkınlık | kaynakları olan web cevapları | ücretsiz + ücretli | atıf öncelikli araştırma akışı |
| Su samuru/Ateşböcekleri | toplantı notları + eylemler | ücretsiz + ücretli | özetler + transkriptlerden eylem öğeleri |
| Zapier/Yap | uygulamalar arasında yapıştırıcı | katmanlı | sıkıcı devirleri otomatikleştirir |
| Midjourney/İdeogram | görseller, küçük resimler | paralı | desteler, gönderiler, reklamlar için hızlı yinelemeler |
*Fiyatlar değişir; plan isimleri değişir; bunu yönlendirici olarak değerlendirin.
Yapay zeka üretkenliğinin yatırım getirisi durumu, hızlı 🧮
-
yazma görevlerini tamamlama süresini azaltabileceğini ve orta düzey profesyoneller için buldu
-
Müşteri desteğinde, üretken bir yapay zeka asistanı, özellikle yeni temsilciler için büyük kazanımlarla birlikte, ortalama olarak saat başına çözülen sorunları artırdı [3].
-
Geliştiriciler için kontrollü bir deney, bir yapay zeka çift programlayıcı kullanan katılımcıların bir görevi kontrol grubundan yaklaşık %56 daha hızlı
Öğleden sonranızı mahvetmeyen yazılar ve iletişimler ✍️📬
Senaryo: brifingler, e-postalar, teklifler, açılış sayfaları, iş ilanları, performans değerlendirmeleri - her zamanki şüpheliler.
Çalabileceğiniz iş akışı:
-
Yeniden kullanılabilir hızlı iskele
-
Rol: "Sen benim kısa ve net olmaya çalışan dobra editörümsün."
-
Girdiler: amaç, hedef kitle, ton, mutlaka eklenmesi gereken maddeler, hedef kelime.
-
Kısıtlamalar: yasal talep yok, sade dil, eğer evinizin tarzı buysa İngiliz yazımı.
-
-
Önce taslağı belirleyin - başlıklar, maddeler, harekete geçirici mesaj.
-
Bölümlere ayrılmış taslak - giriş, gövde parçası, harekete geçirici mesaj. Kısa paslar daha az korkutucu geliyor.
-
Karşıtlık geçişi - zıttını savunan bir versiyon talep edin. En iyi kısımları birleştirin.
-
Uyumluluk onayı - riskli talepler, eksik cezalar ve işaretlenmiş belirsizlikler için sorun.
Profesyonel ipucu: İskelelerinizi metin genişleticilere veya şablonlara kilitleyin (örneğin, cold-email-3 ). Emojileri akıllıca serpin; dahili kanallarda okunabilirlik önemlidir.
Toplantılar: öncesi → sırasında → sonrası 🎙️➡️ ✅
-
Öncesi - belirsiz bir gündemi keskin sorulara, hazırlanacak eserlere ve zaman kutularına dönüştürün.
-
Toplantı sırasında - notları, kararları ve toplantı sahiplerini yakalamak için toplantı asistanını kullanın.
-
Sonra - her paydaş için özet, risk listesi ve sonraki adım taslaklarını otomatik olarak oluşturun; görev aracınıza son tarihlerle birlikte yapıştırın.
Kaydedilecek şablon:
"Toplantı tutanağını şu şekilde özetleyin: 1) kararlar, 2) açık uçlu sorular, 3) isimlerden tahmin edilen kişilerin atandığı eylem maddeleri, 4) riskler. Öz ve taranabilir tutun. Eksik bilgileri sorularla işaretleyin."
Hizmet ortamlarından elde edilen kanıtlar, iyi kullanılan yapay zeka yardımının verimi ve müşteri duygusunu artırabileceğini gösteriyor; toplantılarınızı, netliğin ve sonraki adımların en önemli olduğu mini servis çağrıları gibi ele alın [3].
Dramatik olmayan kodlama ve veri 🔧📊
Tam zamanlı olarak kod yazmasanız bile, koda bağlı görevler her yerdedir.
-
Çift programlama - yapay zekadan fonksiyon imzaları önermesini, birim testleri oluşturmasını ve hataları açıklamasını isteyin. "Geri yazan lastik ördek"i düşünün.
-
Veri şekillendirme - küçük bir örnek yapıştırın ve şunları isteyin: temizlenmiş tablo, aykırı değer kontrolleri ve üç sade dilli içgörü.
-
SQL tarifleri - soruyu İngilizce olarak açıklayın; SQL'i ve birleştirmelerin akılcı denetimi için insani bir açıklama isteyin.
-
Koruma bariyerleri - doğruluğun sahibi yine sizsiniz. Hız artışı kontrollü ortamlarda gerçektir, ancak yalnızca kod incelemeleri sıkı tutulursa [4].
Fişlerle spiral geri çağırma yapmayan araştırma 🔎📚
Arama yorgunluğu gerçektir. Riskler yüksek olduğunda varsayılan olarak alıntı yapan
-
Hızlı özetler için, kaynakları satır içi olarak döndüren araçlar, tek bakışta şüpheli iddiaları tespit etmenizi sağlar.
-
Tünel görüşünden kaçınmak için çelişkili kaynaklara danışın
-
Tek slayttan oluşan bir özet ve en savunulabilir beş gerçeği isteyin . Kaynak gösteremiyorsa, önemli kararlar için kullanmayın.
Otomasyon: Kopyalayıp yapıştırmayı bırakmak için işi yapıştırın 🔗🤝
İşte bileşik faizin başladığı yer burasıdır.
-
Tetikleyici - yeni müşteri adayı geldi, doküman güncellendi, destek bileti etiketlendi.
-
Yapay zeka adımı - özetle, sınıflandır, alanları çıkar, duyguyu puanla, ton için yeniden yaz.
-
Eylem - Görevler oluşturun, kişiselleştirilmiş takipler gönderin, CRM satırlarını güncelleyin, Slack'e gönderin.
Mini planlar:
-
Müşteri e-postası ➜ Yapay zeka niyet ve aciliyeti ayıklar ➜ sıraya yönlendirir ➜ TL;DR'yi Slack'e bırakır.
-
Yeni toplantı notu ➜ Yapay zeka eylem öğelerini çekiyor ➜ sahipleri/tarihleri olan görevler oluşturuyor ➜ proje kanalına tek satırlık özet gönderiyor.
-
"Faturalandırma" etiketini destekleyin ➜ Yapay zeka yanıt parçacıkları önerir ➜ Temsilci düzenlemeleri yapar ➜ Sistem eğitim için son yanıtı kaydeder.
Evet, kablolama bir saat sürüyor. Böylece her hafta onlarca küçük zahmetten kurtuluyorsunuz; örneğin gıcırdayan bir kapıyı tamir etmek gibi.
Kendi ağırlıklarının üzerinde bir etki yaratan hızlı desenler 🧩
-
Eleştirmen sandviçi
"X taslağını A yapısıyla yazın. Ardından açıklık, önyargı ve eksik kanıtlar açısından eleştirin. Ardından eleştiriyi kullanarak taslağı iyileştirin. Üç bölümü de saklayın." -
Basamaklama
“Bana 3 versiyon verin: yeni başlayanlar için basit, uygulayıcılar için orta derinlikte, alıntılarla uzman seviyesinde.” -
Kısıtlamalı kutulama
"Her biri en fazla 12 kelimeden oluşan maddeler halinde yanıt verin. Gereksiz ayrıntılara girmeyin. Emin değilseniz, önce bir soru sorun." -
Stil transferi
“Bu politikayı, yoğun bir yöneticinin gerçekten okuyabileceği sade bir dille yeniden yazın; bölümleri ve yükümlülükleri olduğu gibi bırakın.” -
Risk radarı
"Bu taslaktan olası yasal veya etik riskleri listeleyin. Her birini Yüksek/Orta/Düşük olasılık ve etki olarak etiketleyin. Azaltma önlemleri önerin."
Yönetim, gizlilik ve güvenlik - yetişkin kısmı 🛡️
Testler olmadan kod yayınlamazsınız. Yapay zeka iş akışlarını güvenlik önlemleri olmadan yayınlamayın.
-
Bir çerçeveyi takip edin - NIST'in Yapay Zeka Risk Yönetimi Çerçevesi (YÖNET, HARİTALA, ÖLÇ, YÖNET) yalnızca teknolojiyi değil, insanları da ilgilendiren riskleri düşünmenizi sağlar [2].
-
Kişisel verileri uygun şekilde işleyin - Kişisel verileri Birleşik Krallık/AB bağlamında işliyorsanız, Birleşik Krallık GDPR ilkelerine (yasallık, adalet, şeffaflık, amaç sınırlaması, en aza indirme, doğruluk, depolama sınırları, güvenlik) uyun. ICO'nun rehberliği pratik ve günceldir [5].
-
Hassas içerik için doğru yeri seçin ; yönetici kontrolleri, veri saklama ayarları ve denetim günlükleri içeren kurumsal teklifleri tercih edin.
-
Kararlarınızı kaydedin - istemlerin, dokunulan veri kategorilerinin ve hafifletmelerin hafif bir kaydını tutun.
-
Tasarım gereği insan odaklı - yüksek etkili içerik, kod, yasal iddialar veya müşteriye yönelik her şey için inceleyiciler.
Küçük not: Evet, bu bölüm sebze gibi okunuyor. Ama asıl mesele, kazançlarınızı nasıl koruyacağınız.
Önemli metrikler: Kazanımlarınızı kanıtlayın, böylece kalıcı olsunlar 📏
Öncesini ve sonrasını takip edin. Sıkıcı ve dürüst tutun.
-
Görev türüne göre döngü süresi
-
Kaliteli proxy'ler - daha az revizyon, daha yüksek NPS, daha az tırmanma.
-
Verim - haftalık, kişi başına, ekip başına görev sayısı.
-
Hata oranı - regresyon hataları, gerçeklik kontrolü başarısızlıkları, politika ihlalleri.
-
Benimseme - şablon yeniden kullanım sayısı, otomasyon çalıştırmaları, istem-kütüphane kullanımı.
Ekipler, daha hızlı taslakları daha güçlü inceleme döngüleriyle eşleştirdiklerinde kontrollü çalışmalardakine benzer sonuçlar görme eğilimindedir; bu, matematiğin uzun vadede işe yaramasının tek yoludur [1][3][4].
Yaygın hatalar ve hızlı çözümler 🧯
-
Komut istemi çorbası - sohbetlere dağılmış düzinelerce tek seferlik komut istemi.
Düzeltme: Vikinizde küçük, sürümlü bir komut istemi kütüphanesi. -
Gölge Yapay Zeka - İnsanlar kişisel hesaplarını veya rastgele araçları kullanıyor.
Düzeltme: Onaylanmış araçların listesini, yapılması/yapılmaması gerekenleri açıkça belirten ve bir istek yolu içeren bir liste yayınlayın. -
İlk taslağa aşırı güvenmek - emin ≠ doğru.
Çözüm: doğrulama + atıf kontrol listesi. -
Aslında tasarruf edilen zaman yeniden dağıtılmadı - takvimler yalan söylemez.
Çözüm: Yapacağınızı söylediğiniz daha yüksek değerli işler için zaman ayırın. -
Alet dağınıklığı - aynı işi yapan beş ürün.
Çözüm: üç ayda bir ayıklama. Acımasız olun.
Bugün kaydırabileceğiniz üç derin dalış 🔬
1) 30 dakikalık içerik motoru 🧰
-
5 dk - Özeti yapıştır, taslağı oluştur, ikisinin arasından en iyisini seç.
-
10 dk - İki temel bölümün taslağını hazırlayın; karşı argüman talep edin; birleştirin.
-
10 dk - Uyumluluk risklerini ve eksik tebligatları sorun; düzeltin.
-
5 dk - bir paragraf özet + üç sosyal mesaj.
Kanıtlar, yapılandırılmış yardımın, kaliteyi düşürmeden profesyonel yazım sürecini hızlandırabileceğini gösteriyor [1].
2) Toplantı netlik döngüsü 🔄
-
Öncesi: Gündemi ve soruları keskinleştirmek.
-
Sırasında: Önemli kararları kaydedin ve etiketleyin.
-
Sonrası: Yapay zeka, eylem öğeleri, sahipler ve riskler üretir; bunları otomatik olarak takipçinize gönderir.
Hizmet ortamlarındaki araştırmalar, bu kombinasyonun, temsilciler yapay zekayı sorumlu bir şekilde kullandıklarında daha yüksek verim ve daha iyi bir duyguyla bağlantılı olduğunu göstermektedir [3].
3) Geliştirici dürtme kiti 🧑💻
-
Önce testleri oluşturun, sonra onları geçen kodları yazın.
-
3 alternatif uygulamayı, artı eksileriyle birlikte isteyin.
-
Yığına yeni girmişsiniz gibi kodu size açıklamasını sağlayın.
-
Kapsamlı görevlerde daha hızlı döngü süreleri bekleyin; ancak incelemeleri sıkı tutun [4].
Bunu bir ekip olarak nasıl hayata geçirebiliriz 🗺️
-
iki iş akışı seçin (örneğin, destek triyajı + haftalık rapor taslağı).
-
Önce şablonu belirleyin - herkesi dahil etmeden önce tasarım istemlerini ve depolama yerini belirleyin.
-
Şampiyonlarla pilotluk - kurcalamayı seven küçük bir grup.
-
İki çevrim için ölçüm - çevrim süresi, kalite, hata oranları.
-
Oyun kitabını yayınlayın - tam olarak ipuçlarını, tuzakları ve örnekleri.
-
Ölçeklendirin ve düzenleyin - çakışan araçları birleştirin, güvenlik önlemlerini standartlaştırın, kuralların yer aldığı tek sayfalık bir belge tutun.
-
Üç ayda bir gözden geçirin - kullanılmayanı emekliye ayırın, kanıtlanmış olanı saklayın.
Ortamı gerçekçi tutun. Havai fişek gösterisi vaat etmeyin, daha az baş ağrısı vaat edin.
SSS benzeri merak edilenler 🤔
-
Yapay zeka işimi elimden alacak mı?
Çoğu bilgi ortamında, yapay zekanın güçlendirdiği ve daha az deneyimli kişileri güçlendirdiği durumlarda kazançlar en yüksek olur; bu durumda üretkenlik ve moral iyileşebilir [3]. -
Hassas bilgileri yapay zekaya yapıştırmak uygun mudur?
Yalnızca kuruluşunuz kurumsal kontroller kullanıyorsa ve Birleşik Krallık GDPR ilkelerini uyguluyorsanız. Şüphe duyduğunuzda, önce yapıştırıp özetlemeyin veya maskelemeyin [5]. -
Kazandığım zamanla ne yapmalıyım?
Daha değerli iş-müşteri görüşmelerine, daha derinlemesine analizlere ve stratejik deneylere yatırım yapmalıyım. Verimlilik kazanımları işte böyle sonuçlara dönüşür, sadece daha güzel gösterge panelleri değil.
Özetle;
"Yapay zekayı daha üretken olmak için nasıl kullanabiliriz" bir teori değil; küçük, tekrarlanabilir bir sistemler kümesidir. Yazma ve iletişim için iskeleler, toplantılar için asistanlar, kod için eş programcılar ve yapıştırma işleri için hafif otomasyon kullanın. Kazanımları takip edin, bariyerleri koruyun, zamanı yeniden düzenleyin. Biraz tökezleyeceksiniz - hepimiz tökezleriz - ama döngüler tıkırdadığında, gizli bir hızlı şerit bulmuş gibi hissedersiniz. Ve evet, bazen metaforlar tuhaflaşabiliyor.
Referanslar
-
Noy, S. ve Zhang, W. (2023). Yapay zeka destekli bilgi çalışmalarının üretkenlik üzerindeki etkilerine ilişkin deneysel kanıtlar. Bilim
-
NIST (2023). Yapay Zeka Risk Yönetimi Çerçevesi (AI RMF 1.0). NIST Yayını
-
Brynjolfsson, E., Li, D. ve Raymond, L. (2023). İşyerinde Üretken Yapay Zeka. NBER Çalışma Belgesi w31161
-
Peng, S., Kalliamvakou, E., Cihon, P. ve Demirer, M. (2023). Yapay Zekanın Geliştirici Verimliliği Üzerindeki Etkisi: GitHub Copilot'tan Elde Edilen Kanıtlar. arXiv
-
Bilgi Komiserliği Ofisi (ICO). Veri koruma ilkelerine ilişkin bir kılavuz (Birleşik Krallık GDPR). ICO Kılavuzu