AI tarafından üretilen içerik arttıkça, gönderdiğimiz içeriklere daha fazla dikkat etmek bizim, insanların görevidir. AI tarafından üretilen workslop, yani AI çıktılarının taslaklarda, biletlerde, güncellemelerde ve müşteri mesajlarında görünmeye başladığı durumlar, istediğimizden daha yaygın hale geliyor. Ve zamanla, çıtanın seviyesi düşmeye başlıyor. İnsanlar daha hızlı hareket ediyor, ancak kimse neyin doğru, kontrol edilmiş ve gönderilmeye hazır olduğundan tam olarak emin olamıyor.
Çalışma ortamını yönetmek, AI çıktısını bir yardımcı olarak görmekle başlar. Sonucun doğrulanmış ve gerçeklere uygun olmasını sağlamak için çeşitli kalite standartları uygulanır.
Bu kılavuz, takımınızın hızlı hareket etmesini sağlarken kaliteyi koruyan alışkanlıklarla, bugün takımlarda iş akışını yönetmeye nasıl başlayacağınızı gösterir.
Workslop nedir ve takımınız neden buna önem vermeli?
Workslop, yüzeysel olarak mükemmel, profesyonel ve tamamlanan AI tarafından üretilen çalışmaları ifade eder. Workslop, e-postalar, raporlar, slayt sunumları, özetler, kod parçacıkları veya toplantı notları gibi iş içeriklerinde bulunabilir. Bu terim, işlerini yapmak için büyük ölçekte üretken AI araçlarını benimseyen modern iş yerlerinde giderek artan bir sorunu tanımlamak için ortaya çıkmıştır.
Anlamlı bir ilerleme veya "iyi iş" gibi görünse de, eldeki görevin anlamlı bir şekilde ilerletilmesini sağlayamaz. Alıcılar genellikle bunu deşifre etmek, düzeltmek, yeniden yapmak veya tamamlamak için önemli miktarda zaman harcarlar ve sözde zaman tasarrufu sağlayan bu iş, net zaman kaybına dönüşür.
Bu terim, daha önceki "AI slop" (sosyal platformları dolduran düşük kaliteli, anlamsız AI tarafından üretilen medya) kavramından alınmıştır, ancak özellikle işyeri çıktılarına uygulanmaktadır.
Bazı açılardan, iş yükü, AI'nın dikkatsizce ve bağlamı gözetilmeksizin kullanılması sonucu ortaya çıkar. Takımınız daha hızlı çıktı elde etmek için AI araçlarını benimsedi, ancak şimdi yoğun düzenleme gerektiren vasat taslaklarla boğuşuyorsunuz. Neyse ki, bunu önlemenin yolları var.
Üretken görünüyor ancak düzeltmek, doğrulamak veya silmek için önemli ölçüde insan çabası gerektiren düşük kaliteli, AI tarafından üretilen içerik seli, akıllı, bağlam açısından zengin sistemlerle durdurulabilir.
📌 Örnekler: Workslop'un çok yaygın örnekleri şunlardır:
- Tekrarlayan jargonlar, belirsiz ifadeler ve eyleme geçirilebilir içgörüler içermeyen 10 sayfalık bir rapor
- Etkileyici biçimlendirmeye sahip ancak gerçeklere aykırı veriler veya yüzeysel analizler içeren bir slayt sunumu
- Süslü, aşırı kendinden emin bir dil kullanan ancak somut hiçbir şey söylemeyen bir e-posta zinciri veya özeti.
- Derlenen ancak uç durumları gözden kaçıran veya uygun bağlam/yorumlardan yoksun kod
AI Workslop'un Gizli Verimlilik Maliyeti
Bir takım üyesinin, genel ifadelerle dolu ve büyük ölçüde yeniden yazılması gereken bir makale taslağı gönderdiğini görüyorsunuz. Bariz sorun, kötü içerik olmakla birlikte, asıl zarar daha zor fark ediliyor. Gerçek hatalar, zaman kaybını ve genel kalite düşüşünü içeren riskler.
Bu kalite sorunu, takımınızın ivmesini sessizce öldüren ve iş verimliliğindeki artıştan elde edilen kazançları ortadan kaldıran bir dizi başka sorunu da beraberinde getirir.
İş yükünü düşünmenin en yararlı yolu, onu bilişsel borç olarak görmektir. Birisi bu borcu ödemek zorundadır.
⚠️ BetterUp Labs, 1.150 tam zamanlı ABD'li ofis çalışanını araştırdı ve %40'ının önceki ay iş yükü aldığını bildirdi. Aynı araştırmada, katılımcılar her bir örneğe (açıklığa kavuşturmak, doğrulamak, yeniden yazmak, yeniden yapmak) ortalama 2 saat sürdüğünü ve çalışan başına aylık yaklaşık 186 dolarlık verimlilik kaybı olduğunu bildirdi.
Bunun dışında, workslop'un diğer bazı maliyetleri şunlardır:
- İncelemeler yeniden çalışma haline gelir: Teorik olarak, herhangi bir iş çıktısının inceleyicisi, kalitesini kontrol etmeli ve onaylamalı veya genel kaliteyi artırmak için hedefli geri bildirim sağlamalıdır. Workslop ile inceleyiciler, gerçek hedefi çıkarmalı, eksiklikleri tespit etmeli, doğru olanı doğrulamalı (gerçekleri kontrol etmeli) ve ardından mantığı yeniden oluşturmalı, böylece çıktı kullanılabilir hale gelir.
- Bağlam değiştirme: Belirsiz bir AI özeti, çıktının olması gereken bağlamı taşımadığı için takip işlemlerini, kaynak araştırmasını ve mini senkronizasyonları tetikler. Birisi beş sekme açar, iki kişiye mesaj atar, konu dizilerini kaydırır ve "Bir dakika, hangi seçeneği seçmiştik?" diye sorar.
- Güvenin azalması: Workslop yaygınlaştıkça, insanlar daha dikkatli okumaya, kanıt istemeye, ek onaylar talep etmeye ve eskiden olduğu gibi kabul edilen ayrıntıları iki kez kontrol etmeye başlar. Bu savunmacı tutum mantıklıdır, ancak her şeyi yavaşlatır. İşe olan güven azaldığı için işbirliği daha zor hale gelir ve genel giderler ön tanımlı değer haline gelir.
AI zaman tasarrufu vaat eder, ancak bir işin kullanılabilir olup olmadığını sürekli olarak değerlendirmek gibi bilişsel yükü hesaba kattığınızda bu avantaj ortadan kalkar. Takımınız, yaratıcı problem çözme yerine kalite kontrolüne daha fazla zihinsel enerji harcar.
👀 Biliyor muydunuz? Kapwing'in AI Slop Raporu, yepyeni bir hesaptaki ilk 500 YouTube Shorts'un %21'inin AI tarafından üretildiğini ortaya koydu.
⭐️ Bonus Okuma: Verimlilik Paranoyası
Takım Liderleri Workslop'u Nasıl Azaltabilir?
Gartner, üretken AI projelerinin %30'unun yetersiz kalite kontrolleri nedeniyle kavram kanıtlama aşamasından sonra terk edileceğini öngörmektedir.
Çözüm, AI'yı ön tanımlı olarak iyi bir şekilde kullanan takım alışkanlıkları ve ş akışı koruyucuları oluşturmaktır.
Bir göz atalım:
AI destekli işler için net kalite standartları belirleyin.
Workslop, insanlar, içeriği kullanılabilir hale getirecek bağlam, insan yargısı ve kanıt eklemeden, yeterince iyi olduğunu düşündükleri bir taslak gönderdiğinde ortaya çıkar.
AI destekli çıktılar için gönderime hazır bir kontrol listesi oluşturun. Takımınızın hızlıca uygulayabileceği 3 ila 5 kontrol ile sınırlayın:
- Amaç: Bu, hangi kararı veya eylemi teşvik etmek içindir?
- Girdiler: Hangi kaynaklar kullanıldı (bağlantılar, notlar, biletler, veriler)?
- Varsayımlar: Ne yanlış olabilir veya eksik olabilir?
- Özellikler: Sahipleri, tarihleri, kısıtlamaları ve sonraki adımları açıkça belirtin.
- Doğrulama: Kişisel olarak neyi doğruladınız (gerçekler, sayılar, gereksinimler, üslup)?
Ekibinizin takip edebileceği, gönderime hazır bir kontrol listesini standartlaştırmak için ClickUp Kalite Kontrol Kontrol Listesi Şablonunu kullanın. Bu şablon, net adımlar içeren yapılandırılmış bir kalite kontrol akışı ve ayrıca ürün, takım veya sürüm türüne göre kontrolleri özelleştirme esnekliği sunar.
Onaylandı, Yeni Onay, Onay Bekliyor ve Reddedildi gibi ClickUp Özel Durumları ile özelleştirin. Ayrıca, Sonuçlar, İlerleme, Kritik, Test Prosedürü ve Küçük gibi ClickUp Özel Alanlar da elde edersiniz, böylece her inceleme doğru verileri yakalar ve denetlenmesi kolay kalır.
👀 Biliyor muydunuz: Stack Overflow, AI tarafından üretilen cevapların hacmi yüksek ve doğruluğu güvenilir olmadığı için resmi olarak yasaklamak zorunda kaldı. Bu durum, sitenin güvenilirliğini korumaya çalışan moderatörler için ekstra yük oluşturuyordu.
Takım akışlarına inceleme kontrol noktaları ekleyin.
İnsanlar ya hızlı ilerlemek için incelemeyi atlarlar ya da düzeltmek zor olduğunda çok geç inceleme yaparlar. Daha iyi bir yaklaşım, düşük kaliteli çıktının en çok zarar verdiği noktalara küçük, öngörülebilir kontrol noktaları yerleştirmektir.
İşlerin nasıl ilerlediğini gösteren üç kontrol noktasını kullanın:
- Dışarıya paylaşımdan önce: Liderlik, müşteriler veya paydaşlara gönderilecek her şey önce hızlı bir şekilde insan tarafından kalite kontrolünden geçer. Bu, özenle hazırlanmış ancak belirsiz çıktıların resmi hale gelmesini ve yayılmasını önler.
- Takımlar arası devir teslimlerden önce: Başka bir takımın (tasarım, mühendislik, hukuk, operasyon) bu konuda harekete geçmesi gerekiyorsa, özetin karar vermeye hazır olduğunu doğrulamak için bir kontrol noktası ekleyin (yani hedef, kısıtlamalar, sahipler ve sonraki adımlar açıkça belirtilmiş olsun).
- Tamamlanmadan önce: Son kontrol noktası, teslim edilebilir ürünün takip gerektirmeden kullanılabileceğini garanti eder. Hala tetikleyici sorular ortaya çıkıyorsa, ürün henüz tamamlanmamıştır.
Tutarlı inceleme kontrol noktaları sağlamak için ClickUp Proje Onay Süreci Şablonunu kullanın. Bu şablon, her talebin Proje Özeti, Başarı Kriterleri ve Çalışma Planı gibi kontrol noktalarıyla filtrelendiği yapılandırılmış bir onay süreci oluşturur, böylece inceleyenler hiçbir zaman bağlamı takip etmek zorunda kalmaz. Bu aynı zamanda, AI tarafından oluşturulan her varlığın nihai olarak yayınlanana kadar bir dizi kontrol noktasından geçtiği anlamına gelir.
Ayrıca, Proje Yöneticisi ve Onaylayıcı gibi roller atayarak ve Onay Aşaması, zaman çizelgeleri ve kaynak gereksinimleri gibi alanları özelleştirerek ş akışınıza uyacak şekilde özelleştirebilirsiniz, böylece kaliteden ödün vermeden onaylar daha hızlı ilerler.
📚 Daha fazla bilgi: Ş Akışı otomasyonu
Pasif AI kullanımının yerine pilot zihniyetini teşvik edin.
AI'yı kullanmakla AI tarafından kullanılmak arasında fark vardır. Birçok takım üyesi yolcu gibi davranır ve AI'nın sağladığı çıktıları pasif olarak kabul eder. Onları, katılımcı, aracı yönlendiren ve çıktıları eleştirel olarak değerlendiren pilotlar olarak eğitmeniz gerekir.
Pilot zihniyet, aktif denetimle ilgilidir. Bu, yapay zekayı bitmiş bir ürün sunan sihirli bir düğme olarak değil, ilk taslağı hazırlayan bir işbirlikçi olarak görmek anlamına gelir.
Diğer bir deyişle:
- Sorular sorun: "Bu yeterince iyi mi?" diye sormadan önce her zaman "Bunun nesi yanlış?" diye sorun. Muhtemelen yeterince iyi değildir.
- İterasyonu benimseyin: İlk taslağa razı olmak yerine, ş akışına hızlı iterasyon ekleyin.
- Davranışı modelleyin: Bir lider olarak, iş akışını kabul ederseniz, bunun kabul edilebilir olduğunu işaret edersiniz. Spesifik geri bildirimlerle karşı çıkarak, herkes için kalite çıtasını yükseltirsiniz.
🚀 ClickUp Avantajı: AI çıktısının ilk taslak olarak dolaşmasına izin vermek yerine, her şey incelemeye gitmeden önce kalite kontrolü görevi görmesi için ClickUp Super Agents'ı kurun. Super Agents, erişebilecekleri ve yapabilecekleri eylemler dahil olmak üzere özelleştirebileceğiniz ClickUp'ın AI takım arkadaşlarıdır.
Örnek olarak, bir görev "Onay Bekliyor" durumuna geçtiğinde bir Süper Ajanı tetikleyerek eksik bağlamı (kaynak bağlantıları, kısıtlamalar, başarı kriterleri) kontrol edin, onaylayıcı için temiz bir özet oluşturun ve talep iletilmeden önce sahibinden eksiklikleri doldurmasını isteyin.
AI Tarafından Oluşturulan Ş Akışı
Ş Akışını önlemek için bireysel alışkanlıklara güvenmek ölçeklenebilir bir strateji değildir. Yapısal çözümler, yani ş Akışını zorlaştıran ve yakalamayı kolaylaştıran ş Akışı sistemleri oluşturmanız gerekir. ✨
Bu sistemler, az önce öğrendiğiniz liderlik stratejilerini destekleyen altyapı görevi görür. Doğru davranışı kolay davranış haline getirirler.
| Standartlaştırılmış şablonlar | Tutarsız kalite | Önceden oluşturulmuş komut istemleri ve kontrol listeleri, standartları tekrarlanan işlere kodlar. |
| Kabul formları | Eksik bağlam | Yapılandırılmış talepler, hedef kitleyi, amacı ve kısıtlamaları önceden belirler. |
| Sürüm kontrolü | Sorumluluk eksiklikleri | Denetim izlemi, yapay zeka tarafından üretilen ve insan tarafından düzenlenmiş içerikleri izler. |
| Hızlı kütüphaneler | Tekerleği yeniden icat etmek | Bir bilgi tabanı, tutarlı bir şekilde kaliteli çıktı üreten hızlı kalıpların paylaşımını gerçekleştirir. |
📮 ClickUp Insight: AI olgunluk anketimiz açık bir sorunu ortaya koyuyor: Takımların %54'ü dağınık sistemlerde çalışıyor, %49'u araçlar arasında nadiren bağlam paylaşımı yapıyor ve %43'ü ihtiyaç duydukları bilgileri bulmakta zorlanıyor.
İşler parçalanmış durumda olduğunda, AI araçlarınız tüm bağlama erişemez, bu da eksik cevaplar, gecikmeli yanıtlar ve derinlik veya doğruluktan yoksun çıktılar anlamına gelir. Bu, işlerin yayılmasıdır ve şirketlere milyonlarca dolarlık verimlilik kaybı ve zaman kaybına mal olur.
ClickUp Brain, görevlerin, belgelerin, sohbetlerin ve hedeflerin birbirine bağlı olduğu, yapay zeka destekli birleşik bir çalışma alanında çalışarak bu sorunu ortadan kaldırır. Enterprise Search, her ayrıntıyı anında ortaya çıkarırken, AI Ajanları tüm platformda çalışarak bağlamı toplar, güncellemeleri paylaşır ve işi ilerletir.
Sonuç, daha hızlı, daha net ve tutarlı bir şekilde bilgilendirilen bir AI'dır; bu, birbirinden bağımsız araçların asla ulaşamayacağı bir şeydir.
ClickUp, takımların Workslop'u yönetmesine nasıl yardımcı olur?
Zety tarafından yapılan bir ankette, çalışanların yaklaşık üçte ikisi, AI tarafından üretilen iş yükünün yarattığı hataları ve eksiklikleri düzeltmek için her hafta altı saat veya daha fazla zaman harcadıklarını söyledi. Çalışanlar için bu, sınırlı odaklanma zamanınızın ilerleme yerine doğrulama, yeniden yazma ve yeniden çalışma için harcanması anlamına gelir.
Belirsiz, aşırı kendinden emin bir taslak, tek bir darbeyle tüm ş akışını etkileyerek, görevin gerektirdiğinden daha fazla toplantı, gidip gelme ve gecikme yaratabilir.
Bunu düzeltmek için, dağınık bağlam, tutarsız standartlar ve bağlantısız uygulama gibi temel nedenleri azaltan bir çözüme ihtiyacınız var.
ClickUp'a girin. Workslop'un temel nedenini ortadan kaldırmak için tasarlanmış dünyanın ilk Birleştirilmiş AI Çalışma Alanıdır.
Şimdi nasıl yapıldığını görelim.
ClickUp Brain ile dağınık içeriği incelemeye hazır çıktılara dönüştürün.
Workslop genellikle "kötü yazım" veya "tembel komutlar"dan kaynaklanmaz. Temel bağlam olmadan bir cevap üretmek için yapay zekaya güvendiğinizde ortaya çıkar.
Ancak ClickUp Brain ile durum böyle değildir. Bağımsız AI araçlarının aksine, ClickUp Brain Çalışma Alanınıza entegre edilmiştir. Herhangi bir şey üretmeden önce Görevler, Belgeler, yorumlar, sohbetler, kişiler ve şirket bilgileri içinden gerçek zamanlı verileri alır. Bu, workslop'un ayırt edici özellikleri olan halüsinasyonları, belirsiz jargonu veya kopuk içeriği azaltır.
ClickUp Brain'i şu amaçlarla kullanın:
- İşleri otomatik olarak durum güncellemelerine dönüştürün: Gerçek görev etkinliklerine dayalı StandUp'lar, takım güncellemeleri ve proje güncellemeleri oluşturun.
- Dağınık girdilerden yapılandırılmış işler oluşturun: Sohbet mesajlarını, belge yorumlarını ve notları ayrıntılı görevlere ve alt görevlere dönüştürün, böylece devredilen işler eyleme geçirilebilir hale gelir.
- Görev veya belge bağlamında yazın: Çalışma alanınızın ve kaynaklarınızın bağlamını kullanarak planlar, eylem öğeleri, yeniden yazımlar ve özetler hazırlayın. Bu, çıktıların incelenmesini kolaylaştırır ve anahtar kısıtlamaların gözden kaçma olasılığını azaltır.
- Her seferinde sorularınızı sorun ve kesin cevaplar alın: @Brain'e bahseterek bağlamı özetleyin ve konuşmaların yapıldığı yerden doğrudan yanıt verin.
ClickUp Bilgi Yönetimi ile takım bilgilerini depolayın ve bunlara göre hareket edin.
ClickUp Bilgi Yönetimi, tüm bilgilerin depolandığı ve uygulanabilir hale getirildiği yerdir.
Konuları tek tek incelemek yerine, günlük uygulamalarla bağlantılı kalacak şekilde SOP'ler, wiki'ler, proje özetleri ve karar notları için bir iç merkez oluşturabilirsiniz. Böylelikle, birisi yapay zeka kullanarak bir güncelleme, plan veya özet hazırladığında, girdiler zaten takımınızın üzerinde anlaştığı konulara dayalı olacaktır.
Uygulamada, önceden oluşturulmuş wiki şablonlarını kullanarak bilgi tabanınızı oluşturabilir, her şeyi Docs Hub'da düzenleyebilir ve anahtar kaynakları doğrulanmış wiki'ler olarak saklayabilirsiniz, böylece kullanıcılar neye güveneceklerini bilir. Ardından, iş sırasında sorular ortaya çıktığında, Docs, wiki'ler, görevler ve yorumlar arasında arama yapan yapay zeka destekli anlık yanıtları kullanarak doğru bağlamı ortaya çıkarabilirsiniz.
ClickUp formları ile iş akışını kaynağında durdurun.
AI devreye girmeden önce çok sayıda iş yükü oluşturulur. Birisi belirsiz bir istek gönderir, bağlam eksik, başarı kriterleri net değil ve bağlantılar yok — ve sonra AI'ya başvurarak boşlukları kendinden emin tahminlerle doldurur.
ClickUp Forms, her talebi tek yönlü bir gönderiye dönüştürerek bu sorunu çözer. Bu gönderi, otomatik olarak doğru yerde bir görev haline gelir ve ayrıntılar Özel Alanlara kaydedilir.
Formlar koşullu mantığı desteklediğinden, bir kişinin yanıtlarına göre yalnızca önemli soruları gösterebilirsiniz. Bu, daha uzun formlar olmadan daha iyi girdiler ve daha sonra kapsam, aciliyet veya gereksinimleri netleştirmek için çok daha az takip gerektirdiği anlamına gelir.
ClickUp Otomasyonları ile onayları yönlendirin
Onay gerektiren ş akışlarında iş yükü artar, çünkü "inceleme" genellikle manuel bir süreçtir. Birisi bir bağlantı gönderir, onaylayıcıya ping atar, bekler, takip eder ve geri bildirim geldiğinde bağlam değişmiştir.
ClickUp otomasyonları, onayları ş akışının içine kilitlemenize yardımcı olur. Bu, işin ek mesajlar olmadan doğru zamanda doğru kişiye aktarılması anlamına gelir.
Bir görevin durumu değiştiğinde (örneğin, Onay Bekliyor olarak) tetiklenen bir Otomasyon ayarlayabilir, ardından görevi onaylayıcıya yeniden atayabilir, incelenmesi gereken hususları içeren bir yorum ekleyebilir veya Onay Aşaması gibi bir Özel Alanı güncelleyerek herkesin durumunu görebilmesini sağlayabilirsiniz. Dahası, yalnızca yüksek etkili talepler veya belirli talep türleri için tetikleyici gibi, yönlendirmeyi düzenli tutmanızı sağlayan "Koşullar" da vardır.
ClickUp ile Anti-Workslop Standardı Oluşturun
Workslop genellikle yayılır çünkü kaliteyi tanımlamak, bağlamı yakalamak ve bir sonraki adımı netleştirmek için paylaşım yoktur.
Bunu yönetmek için iki şeye ihtiyacınız var: net bir standart ve bu standardı takip etmeyi kolaylaştıran bir ş Akışı.
ClickUp, tüm bunları ve daha fazlasını tek bir çatı altında yapmanıza yardımcı olur. Her şeyi tek bir yerde belgelendirin, inceleme adımlarını gerçek işle bağlantılı tutun ve AI'yı bağlam içinde kullanarak değişiklikleri özetleyin, eksiklikleri ortaya çıkarın ve taslakları ilerlemeden önce sıkılaştırın.
Standart ve iş bir arada olduğunda, kalite kimin kontrol etmeyi hatırladığına bağlı olmaktan çıkar.
Takımlarda Workslop'u Yönetmeyle İlgili Sık Sorulan Sorular
Workslop, düzeltmek, doğrulamak veya silmek için önemli ölçüde insan çabası gerektiren, düşük kaliteli, AI tarafından üretilen çıktılardır ve sonuçta tasarruf sağladığından daha fazla iş yaratır.
Genel ifadeler, olgusal hatalar, tekrarlayan cümle yapıları ve teknik olarak soruyu yanıtlayan ancak bir insan uzmanının ekleyeceği belirli bağlamı veya nüansı kaçıran içerik gibi yaygın işaretleri arayın.
Daha iyi komutlar yardımcı olsa da, yeterli değildir. Gerçek önleme, net kalite standartları, resmi inceleme kontrol noktaları ve AI çıktısını bitmiş bir ürün değil, başlangıç noktası olarak gören bir takım kültürü içeren entegre ş Akışı sistemleri gerektirir.
Sorumluluk paylaşımı vardır. Bireyler, AI destekli işlerini her zaman gönderi öncesinde kendileri gözden geçirmelidir, ancak liderler, workslop'un kontrol edilmeden son onaylayıcılara ulaşmaması için yapısal kontrol noktaları uygulamalıdır.