En iyi çalışanlarınızı yeterince uzun süre izlerseniz bir şey fark edersiniz. Onların kalıpları vardır.
Harika bir satış elemanı, önemli bir görüşmeye neyin önemli olduğuna dair net bir anlayışla yaklaşır. Son konuşmayı arar, gerçek alıcıyı belirler, dile getirilmemiş itirazı ortaya çıkarır ve üç hafta önce birisinin verdiği ancak notlara hiç yansımamış sözün izini sürer.
Güçlü bir destek lideri, bir müşteri şikayetini herkesten farklı okur. Biletin kendisinin ötesinde, tonu, geçmişi, hesap değerini, ürün acısını ve küçük bir sorunun çok daha büyük bir şeye dönüşmek üzere olduğunu gösteren ince sinyalleri yakalar.
Bir finans lideri, sayfadaki rakamların ötesine bakar. Hangi hareketlerin önemli olduğunu, hangilerinin gürültü olduğunu ve hangilerinin yönetim kurulu toplantısından önce bir hikayeye ihtiyaç duyduğunu anlar.
Bu, çoğu şirketin her gün güvendiği bir iştir, ancak çoğu zaman yakalanması, düzenlenmesi ve ondan öğrenilmesi zor olmaya devam eder.
Buna deneyim, muhakeme, zevk veya kurumsal bilgi diyorlar, ancak pratikte bu nitelikler, mevcut varsayımları ve tercihleri pekiştiren kararları haklı çıkarmanın cilalı bir yolu haline gelebilir.
Yapay zeka şirketleri buna beceri demeye başlıyor.
Bunu bu Cuma saat 10:00 PT'de canlı olarak ele alıyorum. Pratik versiyonunu istiyorsanız Skills 101'e kaydolun.
Bir Beceri nedir. Nereye oturur. Aynı işi Claude ve ChatGPT'ye tekrar tekrar açıklamayı nasıl bırakırsınız. Skills 101'e ücretsiz kaydolun.
İşin Zaten Bir Yöntemi Var
Her şirketin, farkında olduğundan daha spesifik olan iş yapma biçimleri vardır.
Satışın bir yenilemeye nasıl hazırlandığı.
Ürün ekiplerinin müşteri geri bildirimlerini nasıl önceliklere dönüştürdüğü. Pazarlamanın bir kampanyanın gerçekten işe yarayıp yaramadığını nasıl bildiği. Desteğin bir sorunu ne zaman yükseltmeye karar verdiği. Mühendisliğin riskli değişiklikleri gözden geçirmek için kullandığı süreç. Finansın işte neyin değiştiğini nasıl anlamlandırdığı.
Bunların bir kısmı yazılıdır. Çoğu, belgelere, Slack konularına, şablonlara, eski sunumlara, işe alım görüşmelerine ve işi daha iyi bilecek kadar uzun süredir orada olan insanların kafalarına dağılmış durumdadır.
Bu bilgi genellikle arka plan olarak ele alınır, ancak altyapı haline gelmek üzeredir.
Ajanlar, yalnızca görevin kendisinden daha fazlasını anladıklarında kullanışlıdır. Arkasındaki yöntemi anlamaları gerekir.
Erişim Kolay Kısım
Yapay zeka ile insanlar genellikle verilere erişimle başlar.
Ajanı CRM'e bağlayın. Slack entegrasyonu kurun. Google Drive'a erişim sağlayın. GitHub ile bağlantıyı etkinleştirin. Veri ambarına bağlantı kurun.
Bunların hepsi önemlidir. Erişimi olmayan bir ajan çoğunlukla tahmin yürütür.
Ancak erişim iyi iş yaratmaz. Bir ajan her satış notunu okuyabilir ve yine de bir anlaşmanın şeklini gözden kaçırabilir.
Her destek biletini arayabilir ve yine de acil ilgiye ihtiyacı olan müşteriyi tanıyamaz. Bir model her ürün belgesini açabilir ve yine de kulağa doğru gelen ancak asıl kararı kaçıran bir PRD üretebilir.
Zorluk, ajanın şirketinizin işe nasıl yaklaştığını anlamasına yardımcı olmaktır, ajanın bilgiye erişimini genişletmek değil.
Becerilerin önemli olduğu yer burasıdır.
Bir Beceri, Yeniden Kullanılabilir Bir Çalışma Biçimidir
Bir beceri, bir istemden daha fazlasıdır.
Bir istem, ajana belirli bir anda ne yapması gerektiğini söylerken, bir beceri tekrarlanabilir bir çalışma biçimini yakalar.
Bu, ajanın bu tür bir görev her ortaya çıktığında aynı yaklaşımı uygulamasına olanak tanır.
Talimatlar, örnekler, şablonlar, kontrol listeleri, komut dosyaları, referanslar ve pratik kurallar içerebilir. Teknik şekil değişebilir. Anthropic'in sürümü, bir SKILL.md dosyası ve isteğe bağlı destek dosyaları içeren basit bir klasör kullanır. Diğer sistemler kendi biçimlerini kullanacaktır.
Bir beceri, prosedürü paketler.
Birinin izlediği adımları ve uyguladığı muhakemeyi yakalar. Ayrıca dikkat ettikleri uç durumları ve bekledikleri kalite çıtasını da belgeler.
Satış görüşmesi hazırlık becerileri, hesap geçmişinin nasıl okunacağını, hangi risklerin gündeme getirileceğini, açık soruların nasıl çerçeveleneceğini ve kullanışlı bir brifingin neye benzediğini kapsayabilir.
Olay sonrası değerlendirmeler için bir beceri, zaman çizelgesinin nasıl yeniden oluşturulacağını kapsayabilir. Ayrıca insanlara nedenleri semptomlardan ayırmayı, suçlamadan yazmayı ve öğrenmeyi eyleme dönüştürmeyi öğretebilir.
Yönetim kurulu sunumları hazırlarken bir beceri, hangi metriklerin önemli olduğunu kapsayabilir. Hareketin nasıl açıklanacağını, eke neyin ait olduğunu ve hikayenin genellikle nerede koptuğunu gösterebilir.
Beceri, yeniden kullanılabilir hale getirilmiş yöntemdir.
Veri, Bağlayıcılar, Beceriler ve Eklentilere Evrim
Yapay zeka sistemleri için ilk zorluk erişimdi.
Modellerin, işin gerçekten gerçekleştiği bilgi ve sistemlere ulaşmanın bir yoluna ihtiyacı vardı. Bu, belgeleri, veritabanlarını, uygulamaları ve iş kayıtlarını bir yapay zekaya açığa çıkarabilecek bağlayıcılara, MCP'lere, API'lere ve veri entegrasyonlarına yol açtı.
Bu gerekli bir adımdı. Ancak erişim tek başına yararlı davranış yaratmaz.
Bir bağlayıcı Salesforce'u açığa çıkarabilir. Bir ajana ekibinizin bir tahmin incelemesini nasıl yürüttüğünü öğretemez.
Google Drive da bağlanmış olabilir, ancak bu tek başına bir ajana hangi eski yönetim kurulu sunumunun kopyalanmaya değer olduğunu ve hangisinin göz ardı edilmesi gerektiğini söylemez.
Bir API destek biletlerini döndürebilir, ancak en etkili destek yöneticinizin hangi sorunların gerçekten acil olduğunu nasıl belirlediğini açıklayamaz.
Becerilerin devreye girdiği yer burasıdır.
Veri ve bağlayıcılar bağlam sağlar.
Beceriler muhakeme, süreç ve tekrarlanabilir çalışma biçimleri sağlar.
Eklentiler aslında ikisinin birleşimiydi. Sistemlere erişimi, eylemleri gerçekleştirme ve iş akışlarını yürütme yeteneğiyle birleştirdiler.
Bu anlamda eklentiler evrimin bir parçasıydı.
Önce veri ve bağlayıcılar geldi.
Sonra beceriler geldi.
Bir sonraki nesil, her ikisini de bilgiye erişebilen, işin nasıl yapıldığını anlayan ve harekete geçebilen akıllı sistemlerde birleştiriyor.
Cuma günü canlı olarak üzerinde duracağım kısım bu. Erişim, ajanları işin içine sokar. Beceriler onlara işin nasıl yapıldığını öğretir.
Yığını, iş akışını ve nereden başlayacağınızı göstereceğim.
Skills 101 için yerinizi ayırın.
Kalıp Yapay Zekadan Daha Eski
Bu, bilgi işlemde sürekli oluyor.
Unix komutları, kullanışlı işlemleri yeniden kullanılabilir hale getirdi.
Kabuk komut dosyaları, dizileri yeniden kullanılabilir hale getirdi.
Kütüphaneler, kodu yeniden kullanılabilir hale getirdi.
API'ler, hizmetleri yeniden kullanılabilir hale getirdi.
İş akışları, iş süreçlerini yeniden kullanılabilir hale getirdi.
Beceriler, muhakemeyi yeniden kullanılabilir hale getiriyor.
Dikkat edilmesi gereken kısım budur.
Yapay zeka, uzmanlığı paketleme arzusunu icat etmedi. Yazılım her zaman bu yönde ilerledi.
Değişen şey, yürütücü oldu.
Onlarca yıl boyunca insanlar oyun kitabını okumak ve uygulamak zorundaydı. Artık ajanlar oyun kitabını yükleyebilir, araçları kullanabilir, dosyaları inceleyebilir, komut dosyalarını çalıştırabilir ve devam edebilir.
Oyun kitabı aktif hale gelebilir.
Bu, işin nasıl yapıldığını belgelemenin değerini değiştiriyor.
Beceri Kütüphanesi Varlık Haline Geliyor
Aynı öncü modeli kullanan iki şirket hayal edin.
Biri modeli sistemlerine bağlar.
Diğeri modeli sistemlerine bağlar ve ona şirketin en iyi işlerinden oluşturulmuş bir beceri kütüphanesi verir.
İkinci şirketin farklı bir varlığı vardır.
Ajanları, şirketin satış görüşmelerine nasıl hazırlandığını, sözleşmeleri nasıl incelediğini, lansman brifinglerini nasıl yazdığını, hataları nasıl araştırdığını, yükseltmeleri nasıl ele aldığını, araştırmayı nasıl özetlediğini ve finansal performansı nasıl açıkladığını bilir.
Mükemmel veya sihirli bir şekilde değil.
Ancak önemli olacak kadar tutarlı bir şekilde.
Her beceri, küçük bir operasyonel kaldıraç parçası haline gelir.
İyi bir beceri, aynı hatanın iki kez düzeltilmesini engeller.
Daha iyisi, onu kullanan herkes için çıtayı yükseltir.
Harika bir beceri, oluşturulması yıllar alan muhakemeyi yakalar.
Bu nedenle bir beceri kütüphanesi, ajanların fiilen kullanabileceği şirket için bir işletim kılavuzu işlevi görür.
En İyi Beceriler Özel Olacak
Herkese açık beceri pazarları olacak.
Bazıları kullanışlı olacak. Çoğu genel olacak.
En değerli beceriler şirketlerin içinde yaşayacak çünkü en değerli yöntemler spesifiktir.
Müşteri şikayet süreciniz, satış nitelendirme merceğiniz ve ürün inceleme standartlarınız.
Yönetim kurulu güncellemeleri için kullandığınız format, güvendiğiniz yasal yedek pozisyonlar ve markanızı tanımlayan ses.
Hatta neyin önemli olduğuna karar verme şekliniz bile.
Bu, rakiplerin indiremeyeceği bilgidir.
Genel bir ajan, satış, destek, finans, ürün ve mühendislik hakkında geniş bilgiyle gelebilir.
Onu şirketiniz içinde kullanışlı kılan şey, ekibinizin zaman içinde biriktirdiği belirli süreçleri, kararları ve dersleri öğrenmesidir.
İşle Başlayın
Bu nedenle her şirketin ilk yapay zeka stratejisi bir beceri kütüphanesi olmalıdır.
Platformları seçmeden önce, tekrarlanan işi haritalayın.
Deneyimli kişilerin sürekli olarak herkesten daha iyi performans gösterdiği iş akışlarını bulun.
Sadece çaba değil, muhakeme içeren görevleri arayın.
Satış görüşmeleri, müşteri araştırması, destek yükseltmeleri, PRD'ler, olay sonrası değerlendirmeler, sözleşmeler, tahminler, lansmanlar, rekabet analizi, sürüm notları. Bunların hiçbiri işin kendisi değil. Bunlar, işin etrafındaki her şeydir.
Ardından, ekipteki en iyi kişinin neyi farklı yaptığını ve herkesin neyi gözden kaçırma eğiliminde olduğunu sorun.
İlk olarak dikkatlerini ne çeker?
Neyin gözden kaçma eğilimi vardır?
Hangi örnekler yaklaşımlarını şekillendirir?
Hangi sorular tekrar tekrar ortaya çıkar?
Hangi hatalardan kaçınmaya çalışıyorlar?
Başarıyı nasıl tanımlıyorlar?
Bu, ham maddedir. Bir beceriye dönüştürün, kullanıma koyun, geliştirmeye devam edin ve sahibini işe yakın tutun.
Bir şirketin, önemli işleri daha tutarlı hale getiren birkaç beceriye ihtiyacı vardır.
Kütüphane oradan büyüyebilir.
Gerçek Yapay Zeka Stratejisi
Şirketler, yapay zekayı işe serpiştirilmiş genel bir zeka katmanı olarak ele almayı bırakıp, bunun yerine gerçek sonuçlar elde edebilecekleri iş akışlarına derinlemesine yerleştirdiklerinde ajanlardan en iyi şekilde yararlanacaklardır.
Daha pratik bir şey yapın.
Ajanlara işin gerçekte nasıl yürüdüğünü öğretin.
Tekrarlanan muhakemeyi yeniden kullanılabilir sistemlere dönüştürün.
En iyi performans gösterenlerin yöntemlerini uygulaması, iyileştirmesi ve kaybetmesi daha kolay hale getirin.
Değişim budur.
Bir şirketin yapay zeka avantajı, seçtiği modelden değil, modele iyi yapmayı öğrettiği işten gelecektir.
Her şirketin bir işleyiş biçimi vardır.
Çoğu görünmezdir.
Beceriler onu görünür kılar.
Beceri kütüphaneleri onu yeniden kullanılabilir kılar.
Şirketinizin zaten becerileri var.
Eski belgelerde, Slack konularında, müşteri görüşmelerinde, inceleme ritüellerinde, işe alım notlarında ve işin gerçekte nasıl yapıldığını bilen insanların kafalarında duruyorlar.
Cuma saat 10:00 PT'de, Skills 101'i canlı olarak ele alıyorum.
Aynı işi Claude ve ChatGPT'ye tekrar tekrar açıklamayı nasıl bırakacağınızı ve talimatları, yapay zekanın işi sizin yolunuzla tekrar yapabilmesi için nasıl paketleyeceğinizi göstereceğim.
