İş Dağınıklığını Çözmek: ClickUp'ın Alan CTO'su AI ve İşin Geleceği Hakkında Konuşuyor

İşin yayılması gerçekte neye benziyor?

Kariyerim boyunca, kuruluşların işin yayılması sorununu çözmelerine yardımcı oldum. Bu teorik bir sorun değil, manuel süreçler, eski sistemler ve birbirinden kopuk araçların oluşturduğu karmaşa içinde boğulan takımların günlük gerçekliği. Durum güncellemeleriyle boşa geçen bir gün, yanlış iletişim nedeniyle raydan çıkan bir proje, bilgilerin siloda hapsolması nedeniyle kaçırılan bir fırsat daha anlatırken gözlerindeki acıyı görüyorum.

İş Dağınıklığının Maliyeti

Bunu sayıyla ifade edelim: Her yıl 2,5 trilyon dolarlık verimlilik kaybı. Ancak bu sayının arkasında gerçek insanlar var: Anlamlı iş yapılacak, ancak kaosla uğraşmaktan başka bir şey yapamayan takımlar.

Ön Satır Koltuğum: Alan Hikayeleri

VaynerMedia'nın "aha" anı

Sürekli aklıma gelen bir hikaye, VaynerMedia ile yaptığım bir demo. Onlar ClickUp'ı değerlendiriyorlardı ve ben de kaynak yönetimi hakkında konuşmak için oradaydım. Dürüst olmak gerekirse, bu zor bir alandı çünkü bazı özellikleri hala geliştirme aşamasındaydık. Ancak, takımının ClickUp içinde nasıl iş yapabileceğini onlara anlattığımda (sadece saatleri kaydetmek veya durumları güncellemek değil, işbirliği yapmak, yaratmak ve uygulamak gibi) bir şeylerin yerine oturduğunu hissettim.

Onların şampiyonu Mika beni durdurdu:

*bir dakika, insanlar burada gerçekten yapılacak iş mi yapıyor?

Bu duraklama, bu farkındalık beni motive ediyor. Bu, birisinin yakınsamanın sadece mümkün olmadığını, aynı zamanda gerçekleştiğini fark ettiği andır.

Özel müşteriler ikiye bölündü: Bunalmış mı, aşırı yatırım mı?

Her gün iki tür özel ile konuşuyorum.

İlk grup, manuel süreçlerden bunalmış durumda. Bir şeylerin yanlış olduğunu biliyorlar, ancak nereden başlayacaklarını bilmiyorlar. Eski iş yapma yöntemlerine takılıp kalmışlar ve "biz hep böyle yaptık" diye eski PMO araçlarının özelliklerine bağlı kalıyorlar

İkinci grup ise tam tersi bir yaklaşıma sahiptir: kendi AI çözümlerini sıfırdan oluşturmak isterler. Mühendisleri, hırsları ve yenilik yapma konusunda gerçek bir motivasyonları vardır, ancak başlangıçta ilerleme olarak görünen şey, kısa sürede birbiriyle iletişim kurmayan araçların karmaşık bir karışıklığına dönüşür. Bu artık sadece işin yayılması değil, AI'nın yayılmasıdır. Farklı modeller, bağlantısız çıktılar ve paylaşılan bir bağlam yok. Bunun ivmeyi durdurduğunu gördüm.

Her iki grup da aynı şeyi kaçırıyor: Yakınsama.

Her şeyi (bağlam, iletişim, uygulama) tek bir birleşik çalışma alanı ve platformda bir araya getirmenin gücü.

Mümkün olanın sanatı: Yapay zeka yakınsaması neden satış değil, öğretimle ilgilidir?

Liderlerle ilk kez toplantı yaptığımda, onlara işimin yazılım satmak olmadığını söylerim. İşimin, mümkün olanın sanatını öğretmek olduğunu söylerim. Verimlilik platformunun sadece yapay zeka eklenmiş bir proje yönetimi aracı olmadığını anlamalarını isterim. Bu, yeni bir iş şekli; dönen tabakları çevirmekten, kalıcı bir şey inşa etmeye geçiş.

Yakınsama: İş Dağınıklığının Panzehiri

Neden daha fazla araç işleri daha da kötüleştirir?

Kuruluşların daha fazla araç satın alarak iş dağınıklığını çözmeye çalıştıklarını gördüm. Bir sonraki uygulama veya yapay zeka özelliği, sihirli bir çözüm olacağını düşünüyorlar. Ancak her yeni nokta çözümü, başka bir yük daha eklemektir; bağlamın kaybolmasına ve parçalı uygulamaya yol açan araç dağınıklığının başka bir örneğidir.

Yakınsama farklı bir anlama gelir: siloları yıkmak, noktaları bağlantılamak ve takımların tek bir yerde yaşamasına ve iş yapmasına izin vermekle ilgilidir. Yakınsama sağladığınızda, sadece verimlilik elde etmekle kalmaz, netlik, ivme ve gerçek inovasyon için alan da elde edersiniz.

Yakınsama, daha fazla araç eklemekle ilgili değildir. Sonunda işinizi, verilerinizi ve konuşmalarınızı bir araya getirmekle ilgilidir.

Gerçek AI entegrasyonları nasıl görünür?

Size somut bir örnek vereyim. Kısa bir süre önce, satış görüşmelerini yönetmek, müşteri geri bildirimlerini izlemek ve takip işlemlerini atamak için üç farklı araç kullanan bir müşteriyle iş yaptım. Gong'dan notları manuel olarak kopyalıyor, Gainsight'ı güncelliyor ve ardından görevleri e-posta yoluyla gönderiyorlardı.

Her şeyi ClickUp'a taşıdığımızda, yapay zeka destekli otomasyonlar tek bir yerden aramaları transkribe etmeye, eylem öğelerini etiketlemeye ve takip işlemlerini atamaya başladı.

Artık kopyala-yapıştır yok. Artık sistemler arasında bağlam kaybı yok. ✅

Takım, tüm özel müşteri yolculuğunu görebiliyor, gerçek zamanlı olarak işbirliği yapabiliyor ve lojistik yönetimi yerine ilişki kurmaya odaklanabiliyordu.

AI destekli Converged Çalışma Alanları, iş dağınıklığını nasıl çözüyor?

İşin yayılmasını daha fazla araç ekleyerek düzeltemeyeceğinizi öğrendim. Bunu, işin saklanabileceği yerleri azaltarak düzeltebilirsiniz.

ClickUp ile bunu gerçekleştiriyoruz ve ben de bunu her gün kullanıyorum. ClickUp Brain ile not uygulama, görev yöneticisi ve belge düzenleyici arasında gidip gelmiyorum. Toplantıyı özetleyebilir, eylem öğelerine dönüştürebilir ve işin yapıldığı yerden hiç ayrılmadan işleri gerçekten ilerletebilirim. Yapay zeka çalıştığım bağlamı anladığı için, bir araçtan çok bir takım arkadaşı gibi hissediyorum. Bağlamsal yapay zekanın farkı budur: sadece üretmekle kalmaz, işbirliği de yapar.

Şaşırtıcı derecede değerli bulduğum şeylerden biri, ClickUp Brain içindeki büyük dil modelleri arasında geçiş yapma yeteneğidir. Bazı günler hıza ihtiyacım olur. Diğer günler ise ton veya derinlik daha önemlidir. Platformlar arasında geçiş yapmadan bu tür bir esneklik, yapay zekayı bir ek parça gibi değil, gerçek bir işbirlikçi gibi hissettiriyor.

Ve bir de Talk to Metin var. Bu beni şaşırttı. Eskiden toplantılar arasında fikirlerimi kaybediyordum — bir daha asla geri dönemeyeceğim harika düşünceler. Artık onları yüksek sesle söylüyorum ve ClickUp içinde görevlere veya belgelere dönüşüyorlar. Yazmak yok. Takip etmek yok. Sadece... orada. Masaüstünde ClickUp Brain Max ile bu deneyim daha da keskin hale geliyor — söylenen her fikir anında doğru yere ulaşıyor ve ilerlemeye hazır hale geliyor.

Bu, diğer liderlerle konuştuğumda en çok yankı uyandıran kısımdır. Herkes çok fazla araçla ve yetersiz zamanla mücadele ediyor. Ancak yakınsama ile neler yapılabileceğini gördüklerinde, yani iş, bağlam ve yapay zeka tek bir yerde bir araya geldiğinde, bir şeyler değişiyor. "Bu kaosu nasıl düzeltebiliriz?" diye sormayı bırakıp, "Bu engel olmasaydı ne yapabilirdik?" diye sormaya başlıyorlar

İşte o zaman gördüklerini anlarım.

İş Dağınıklığının Arkasındaki Değişim Yönetimi Zorluğu

Eski sistemlerden neden bu kadar zor vazgeçiliyor?

Değişim yönetimi işimin en zor kısmı. Kuruluşların eski sistemlere neden bağlı kaldıklarını anlıyorum; bunlar onlara tanıdık ve hatta rahatlık veriyor. Ancak rahatlık, ilerlemenin düşmanıdır.

Takımların nihayet pes ettiklerinde nasıl dönüştüklerini gördüm. Saatlerini geri kazanıyorlar, sürtüşmeleri azaltıyorlar ve yaratıcılıklarını ortaya çıkarıyorlar; böylece takımlar arasında verimliliği büyük ölçüde düşüren engelleri ortadan kaldırıyorlar. Ancak durumu sorgulamak, sizi bu noktaya getiren şeyin sizi istediğiniz yere götürmeyeceğini kabul etmek cesaret ister.

Aşamalı benimseme: insanlarla bulundukları yerde toplantı yapmak

Öğrendiğim bir şey, değişimi zorlayamayacağınız.

İnsanlarla bulundukları yerde toplantı yapmalısınız. Bazen bu, küçük adımlarla başlamak anlamına gelir: eski bir aracı değiştirmek, bir süreci otomasyonla otomatikleştirmek, bir takıma neler yapabileceğini göstermek.

Ancak yakınsamaya doğru atılan her adım, iş dağınıklığından uzaklaşmak anlamına gelir. İnsanlar farkı gördükten sonra geri dönmek istemezler.

Liderler için tavsiye: Daha azıyla yetinmeyin

Harekete geçmemenin maliyeti

Eğer bir lider iseniz, size bir meydan okuma sunuyorum: yetinmeyin. Ataletin geleceğinizi belirlemesine izin vermeyin. İşin yayılması kaçınılmaz değildir. Yakınsama ulaşılabilir bir hedeftir, ancak bunu istemelisiniz.

Kendinize sorun: Gelecek için mi çalışıyorsunuz, yoksa sadece geçmişi muhafaza mı ediyorsunuz? Takımlarınızı güçlendiriyor musunuz, yoksa sistemlerinize uymaları için onları iş mi emiyorsunuz?

Sürekli iyileştirme kültürü oluşturmak

Tanıdığım en iyi liderler, sürekli iyileştirme kültürünü teşvik ederler. Denemeyi teşvik ederler, merakı ödüllendirirler ve rahat olanı bırakmaktan korkmazlar.

Yapay zeka ve yakınsama sadece teknolojiyle ilgili değil, zihniyetle de ilgilidir. İşin daha iyi olabileceğine inanmak ve bunu gerçekleştirmek için yapılacak sıkı çalışmayla ilgilidir.

Geleceğe Bakış: İşin Geleceği Yakınsamaya Doğru

Rol ve takımların nasıl gelişeceği

İşin yayılması azaldıkça, rollerin de değiştiğini görüyorum. AI ve insan işbirliğini koordine edebilecek daha fazla "ajan yöneticisi"ne ihtiyacımız olacak. Hızlı mühendislik temel bir beceri haline gelecek. Ekipler daha küçük, daha çevik ve sadece çıktı değil, sonuçlara odaklanacak.

👉 Eylem çağrım

Bunu okuyorsanız, zaten bir sonraki adımın ne olacağını düşünüyorsunuz demektir. Tavsiyem: ilk adımı atın. Varsayımlarınızı sorgulayın. Yeni bir şey deneyin.

İşin yayılması, birlikte çözebileceğimiz bir sorundur. Yakınsama, bunu yapılacak olan yoldur.