AI Çağı, Onboarding'in Artık "Sıfırdan Devralma" Olmadığı Nasıl Olur

Orijinal Başlık: AI Çağında İşe Alım: Ramp'teki İlk 100 Günüm
Orijinal Yazar: @danbeksha
Çeviren: Peggy, BlockBeats

Editör Notu: Yapay Zeka işletmelere giriş yapıyor, ancak gerçek sorun, "bir temsilci kullanmalı mıyım" değil, bu temsilcilerin şirketi anlayıp anlayamayacak olmalarıdır.

Yazarın Ramp'e katılmasının ardından 100 günü temel alınarak, daha derin bir sorun ele alınmıştır: Hızla çalışan bir şirket, yeni birisinin yavaşça belgeleri okuyarak, arkadaşlara sorarak ve bağlamı takip ederek ilerlemesine güvenemez. Her AI aracının kendi başına hareket etmesine de izin veremez. Gerçekte önemli olan, sürekli güncellenen bir "şirket beyni" oluşturmaktır; toplantıları, belgeleri, Slack tartışmalarını, müşteri geri bildirimlerini ve ürün kararlarını sindirip, yeni gelenlerin ve temsilcilerin aynı bağlamdan yola çıkmasını sağlamaktır.

Bağlam sistemleştirildiğinde, işe alım artık sadece uzun bir uyum süreci değildir ve AI yalnızca izole araçlar değildir. Kurumsal AI'nın değeri, nihayetinde kaç temsilcinin dağıtıldığından çok, şirketin güvenilir, okunabilir, yeniden kullanılabilir bir bilgi tabanı oluşturup oluşturamadığına bağlı olabilir.

Aşağıda orijinal metin yer almaktadır:

4x100 metre bayrak yarışında kazanan genellikle tüm yarış boyunca belirlenmez, ancak 20 metrelik bir alan içinde sıkıştırılır. Koşucular bayrağı yüksek hızda teslim etmek zorundadırlar: Bayrağı alan adam erken start alırsa, bayrak yere düşer; geç kalırsa, bayrağı alan kişi yavaşlamak zorunda kalır ve takım anında avantajını kaybeder. Eğer bayrak transferi kendisi yeterince hassas değilse - el konumu, açı, zamanlama herhangi birinde hata varsa - sonuç yine bayrağın düşmesi olabilir.

Bir takım en hızlı koşuculara sahip olabilir, ancak hala bu 20 metre içinde kaybedebilir. Hız önemli, transfer de önemli. Kazananı gerçekten belirleyen şey, her ikisinin aynı anda geçerli olup olamayacağıdır.

Gördüğüm her pozisyon geçişi, temelde bir bayrak yarışına benzer, tek farkı koşuculardan birinin başlangıç çizgisinde durmasıdır. Yeni biri pazartesi günü işe başlar, her şey sıfırdan başlar; ancak organizasyon bununla yavaşlamaz, aynı tempoda ilerlemeye devam eder. Bu nedenle, yeni gelenin dokümanları okuması, Slack'te sessiz sedasız olması, sürekli aynı soruları sorması ve ardından üç ay boyunca organizasyonun işleyişini çözmesi, nihayetinde "yararlı" hale gelene kadar geçer.

Genellikle bu farkı bir zaman sorunu olarak görürüz, sanki yeterince uzun süre bırakırsak, yeni gelen doğal olarak yetişecektir. Ancak gerçekler böyle değil. Bu fark ya sistem tarafından çözülür ya da devam eder.

Bağlam, Gerçek İletişim Sistemi

Ramp'a katılışımın üzerinden yaklaşık 100 gün geçti. Bundan önce beş yıl boyunca Plaid'de çalışmıştım, her ürünü, her müşteri hikayesini ve her kararın arkasındaki bağlamı tanıyordum. Bu hikayeleri düşünmeden anlatabilirdim. Ancak Ramp'a geldiğimde, hemen hemen hiçbir şey bilmiyordum.

Ve ürün pazarlamanın özü tam olarak hikaye anlatmaktır. Eğer hikayenin karakterlerini, olay örgüsünü ve neden-sonuç ilişkisini bilmiyorsanız, gerçekten iyi bir hikaye anlatamazsınız.

İlk günden itibaren amacım, AI-önceliğe sahip bir ürün pazarlama organizasyonu oluşturmaktı. Ancak bu bağlam eksikliğiyle bunu başarabilmek için öncelikle kendi bilgi tabanımı genişletmeliydim - yalnızca tüm çalışmanın desteklendiği "bağlam katmanını".

Ramp hızıyla bilinen bir şirket. Burada "bir sonraki çeyrekte ayak uydur" gibi bir lüks yok. Şirket her hafta yayın yapıyor, iterasyon yapıyor, ilerliyor. Ya hızlarına ayak uydurursunuz ya da organizasyonun bir fazladan maliyeti olursunuz.

Aynı zamanda, başka bir onboarding katmanını da yaşıyorum. Ramp zaten hızlı, ancak AI'nın değişimi daha hızlı ve ben aynı anda hem yeni bir şirketi hem de yeni bir iş ortamını öğrenmek zorundayım. Bir mühendis değilim, en son terminale üniversitedeki bilgisayar dersinde girdim. Yani, hem organizasyon bağlamını kapatmam hem de yeni AI çalışma şekline uyum sağlamam gerekiyor ve bu iki şey birbirini güçlendiriyor, böylece zorluk daha da artıyor.

Beni bu baskıdan kurtaran son şey, belirli bir makalenin tamamlanması, belirli bir ürünün piyasaya sürülmesi veya belirli bir iş akışı değil, "bağlamı" kendisi olarak düşünmek oldu. Bağlam katmanı doğru şekilde oluşturulduğunda, takip eden tüm işler daha düşük maliyetli hale gelir.

Bu nedenle, gerçekten ölçeklenebilir bir şey inşa etmeye başladım: beni hızlıca konuları araştırmamda yardımcı olan mükemmel bir wiki gibi çalışan bir sistem. Üçüncü haftaya geldiğimde, notlarımdan içerik taslağı oluşturabiliyordu; sekizinci haftaya geldiğimde, katılmadığım toplantıları özetleyebiliyordu. Öğrenme ve konuları kapatma devam ediyor ancak sistem doludukça, maliyetleri her geçen gün azalıyor.

Bu fikrin kişisel versiyonu aslında bir süredir mevcuttu. Daha önce Tesla AI sorumlusu ve OpenAI'nin kurucu üyelerinden biri olan Karpathy, Nisan ayında, dediği gibi bir "kişisel LLM bilgi havuzu"nu tanımladığı bir makale yazmıştı: orijinal girdilerin yer aldığı bir dosya, içinde makaleler, metinler, transkriptler ve kişisel notlar bulunuyordu; bunlar temel alınarak bir LLM'nin üzerinde bir wiki oluşturuluyordu; ve ön uç olarak Obsidian gibi bir düzenleyici kullanılıyordu. Yaklaşık 100 makale biriktiğinde LLM, kişisel korpus etrafında karmaşık soruları yanıtlayabiliyor ve artık karmaşık arama becerilerine gerek duyulmuyordu.

Onun değerlendirmesi şöyle: Burada gerçekten olağanüstü bir yeni ürün doğabilir, geçici bir dizi betik yığını değil.

Bireysel versiyon zaten mevcut. Ancak şirket versiyonu henüz yok. İşte sorun burada başlıyor.

Genel olarak, benim ilk 100 günümde oluşturduğum sistem şuydu. Henüz tam anlamıyla olgunlaşmamış olmalarına rağmen, bu sistemler organizasyon içinde bir "bağ dokusu" oluşturuyorlar.

Merkezinde bir Obsidian kasası var, Claude'un okuyup yazdığı. Katıldığım toplantı transkriptleri, belgeler, açık görüşler ve kişisel notlar gibi şeyler, bu bilgi havuzuna giriyor. "Geoff ile benim üç hafta önce ana sayfa konusunda ne kararlaştığımızı" sorduğumda, cevabı bu kasadan bulacak, modelin kendi genelleştirilmiş belleğine güvenmek yerine.

Bu kasaya içerik sağlamak için, Granola her toplantıyı varsayılan olarak kaydeder ve gece transkriptleri arşivler. Bu sayede, Pazartesi kaçırdığım toplantıya Çarşamba günü soru sorabiliyorum. Diğer şirket çalışanlarının da ayak uydurabilmesi için, çalışmamı açık bir şekilde paylaşmayı seçtim—çoğu zaman benim inşa ettiğim içerikler önce #team-pmm veya ilgili proje yayın kanalında görünür, ardından Notion belgesine geçer. İnşa süreci kendisi, bir senkronizasyon mekanizmasıdır.

Bu kasaya ek olarak, çağrıldığında ajanın isteğe bağlı olarak kullanabileceği küçük bir beceri havuzu bulunmaktadır. Bir beceri, benim ve birisinin son dört toplantısına dayanarak bir gündem oluşturabilir; bir başka beceri, Slack'teki bir haftalık ürün etkinliğini tarayabilir ve makale konularına dönüştürebilir. Her beceri yaklaşık 200 satır markdown'dır ve önceden manuel olarak yapılması gereken bir tür işi otomatikleştirmek için kullanılır.

Buna ek olarak, Ramp'in iç uygulama platformuna dayalı olarak dinamik bir ürün yol haritası oluşturdum. Bu, aynı bağlam katmanını okur, bu nedenle belirli bir süre sona ermeyecektir, çünkü başlangıçtan beri statik bir belge değildir. Buna ek olarak, her sabah saat 8'de Slack özel mesajıma gönderilen sabah özeti var: dün ne yayınlandı, nerede takıldık, hangi konulara yanıt vermem gerekiyor. Bu içerikler, ben uyurken zaten düzenlenmiş olur.

Tek başına bakıldığında, hiçbiri çok etkileyici değil. Ancak bir araya geldiklerinde, çalışabilir bir cevap sunarlar: Eğer bir şirketin de Karpathy'nin bahsettiği türden bir wikiye sahip olması gerekiyorsa, o nasıl bir şey olurdu?

Bunu bir wiki, graf, bağlam katmanı veya şirket beyni olarak adlandırabilirsiniz. Adı önemli değil, işlevi önemli. Şirketin ürettiği tüm sinyalleri emebilmelidir: toplantılar, Slack tartışmaları, belgeler, kodlar, transkriptler, müşteri aramaları ve önemli kararlar, ve bu sinyalleri sürekli güncel tutmalıdır, manuel bakım gerektirmeksizin. Ayrıca, her yeni çalışanın, her yeni ajanın işe başlamadan önce okuması gereken ilk şey olmalıdır.

Yarın yeni bir çalışan işe başlarsa, ilk günü neyi okumalı? Gerçek cevap 2024 tarihli bir Notion belgesi ve artık geçerli olmayan bir Confluence bağlantısıysa, aslında ona durum değişmezliğini devretmiş olursunuz.

Tek Nokta Aracından Şirket Beyinine, AI'ın Gerçek Boşluğu

Bugün, AI'ın işletmelere giriş yolu hala sahada bulunan mühendislere bağlı. OpenAI, Anthropic veya büyük danışmanlık firmaları olsun, hepsi model üzerine belirli bir iş akışı kurmayı tercih eder.

Bu işler gerçektir ve değerlidir. Ancak bunlar hala şirket AI'ının 'sohbet botu çağı'nda takılı kalmış durumda: Belirli bir görev etrafında sarılıp sıkılan dar araçlar, tek başına faydalı olsalar da sürekli bölüştürülebilir bir sistemle bağlantı kurmamışlardır.

Gerçek 'şirket beyini' henüz ortaya çıkmadı. Müşteri hizmetleri temsilcisi ve insan kaynakları entegrasyon temsilcisi muhtemelen farklı aylarda ve farklı ekipler tarafından oluşturulmuşlardır. Onlar birbirlerinin geçerli olan bir şeye ne karar verdiğini, şirketin piyasayı nasıl algıladığı konusunda ne düşündüğünü ve satış başkanının son yönetici toplantısında ne önerdiğini bilmezler. Her bir temsilci yalnızca belirli bir görevi olan bir sohbet botudur, ancak aynı beyini paylaşmazlar.

İşte buradaki asıl boşluk budur. Ve laboratuvar dışında, bu sorun etrafında ürün geliştiren neredeyse hiç kimse yok.

2026'da bir ekip kurmak veya bir şirket kurmak istiyorsanız, işlem sırası artık 2022'den farklıdır. Önce bağlam belgesini yazın, sonra araçları kurun. Her toplantıyı kaydedin. İlk önce bir wiki oluşturun, ardından bir kontrol paneli oluşturun. Yetenek sağlayın, slayt gösterisi değil. Yeni bir çalışanın ilk günü için wiki'yi okumasını sağlayın ve ertesi gün içerik eklemeye başlamasına izin verin. 'Şirket beyinini' sürekli çalışır halde tutabilecek insanları işe alın ve terfi ettirin ve gerçekten 'şirket beyinini' okuyabilen temsilcileri tekrar kullanın.

Bağlam yan projelerden biri değildir. Tüm AI yatırımlarının gerçek getirisini sağlamak için gereken altyapıdır.

Şu anda Ramp'ta bunun bir kısmını oluşturuyorum: wiki, beceri havuzu, aynı bağlam katmanından bilgi okuyan uygulamalar ve sürekli içerik sağlama mekanizması. Henüz çok küçük ve erken aşamadayız. Eğer siz de şirket düzeyinde bir sürüm oluşturmaya çalışıyorsanız, deneyimlerimizi paylaşmaktan memnuniyet duyarım. Güvenilir bir beyinden daha faydalı olan, aynı odada bulunan iki beyindir.

Bayrak yarışına geri dönelim. Gerçek zafer koşulu, en temiz teslimat değil, en hızlı koşu değil, ikisinin de aynı 20 metrelik bölgede aynı anda gerçekleşmesidir.

Yeni çalışan şirket hafızasını okur ve ardından hızla koşmaya başlar. Yeni ajan şirket hafızasını okur ve ardından işe başlar. Yeni müşteri şirket hafızasına erişir ve ardından ilk günden itibaren devreye alınır.

"Ramp-up" kelimesi anlamını yitirdiğinde, doğru yolda olduğumuzu anlarız.

[Orijinal Tweet Bağlantısı]

BlockBeats Resmi Topluluğuna Katılın:

Telegram Abonelik Grubu: https://t.me/theblockbeats

Telegram Sohbet Grubu: https://t.me/BlockBeats_App

Twitter Resmi Hesabı: https://twitter.com/BlockBeatsAsia