ConAI Compass Sayı 22

Hoş geldiniz.

ConAI Compass’ın 22. sayısında, yapay zekânın iş dünyasında nasıl daha “görünür” ve ölçülebilir hale geldiğine odaklandık.

İlk olarak, rakiplerin aslında ne yaptığını değil, nereye yöneldiğini anlamaya çalışan Competitor Signal Radar aracını paylaştık. Dağınık görünen işe alım, içerik ve duyuru sinyallerini bir araya getirerek daha erken içgörü üretmeyi hedefleyen bu araç, rekabet takibinin nasıl daha sistematik hale gelebileceğine dair küçük bir örnek sunuyor.

Ardından, Replit kullanarak birkaç adımda kendi iş takip aracınızı nasıl kurabileceğinizi ele aldık. Gün içinde yapılan işleri sayısallaştırıp haftalık çıktılara dönüştüren bu yapı, bireysel üretkenliğin daha net görülmesini ve daha kolay raporlanmasını sağlıyor.

Teknoloji tarafında ise daha yapısal bir değişime işaret eden bir gelişmeyi inceledik. OpenAI’nin, farklı meslek gruplarından uzmanlarla ChatGPT’yi doğrudan iş süreçleri üzerinden eğitmeye başlaması, yapay zekânın artık genel bilgi üretiminden çıkarak meslek bazlı yetkinlikler kazandığını gösteriyor.

Bu üç başlık birlikte okunduğunda ortak bir yön ortaya çıkıyor: Yapay zekâ, hem bireysel iş yapış biçimlerini hem de şirketlerin rekabet ve karar alma süreçlerini daha ölçülebilir ve takip edilebilir hale getiriyor.

Keyifli okumalar.

Bu bülteni okuyan her yeni kişi, yapay zekâyı daha sağlıklı tartışan bir iş dünyasına küçük bir katkı demek.

Eğer siz de faydalı bulduysanız, aşağıdaki linki çevrenizle paylaşabilirsiniz.

Rakipler aslında ne yaptıklarını tamamen gizlemez. Ama çoğu zaman bunu açık açık da söylemezler. Bunun yerine küçük ayak izleri bırakırlar. Açılan yeni pozisyonlar, paylaşılan içerikler, yapılan duyurular… Tek tek bakıldığında çok da anlamlı görünmeyen bu hareketler, bütüncül bir bakışla incelendiğinde aslında oldukça net bir yön gösterir.

Sorun şu ki, bu dediğimiz bütüncül bakış hemen hemen hiçbir zaman yakalanamaz, sinyaller genelde dağınık kalır. Çoğu zaman ya geç fark edilir ya da bir araya getirilmez.

Biliyorsunuz bir süredir, siz okurlarımızın karşılaştığı acı noktalarına çözümler getiren basit ve ücretsiz uygulamalar üretiyoruz. Geçtiğimiz hafta bize yazan Emre T. Bey, yukarıda anlatmaya çalıştığımız problemi anlatan bir e-posta yollamış:

Burada Emre Bey’in kaçırdığına hayıflandığı husus sadece bir işe alım bilgisi değil. Asıl mesele, bu tür hareketlerin neyin göstergesi olduğunu, daha doğrusu rakibin ‘master plan’ını zamanında görebilmek.

Biz de bu noktadan yola çıkarak küçük bir araç geliştirdik.

Bu araç, bir şirketin son dönemdeki hareketlerini bir araya getirip, bunların ne anlama gelebileceğini yorumlamaya çalışıyor. Yani sadece olanı biteni dümdüz sıralamıyor, size bir “business intelligence” çıktısı veriyor.

Kullanımı oldukça basit. Bir şirket adı giriyorsunuz. Araç size son 30 gün içinde rakibinizin:

topluyor ve bu verileri birlikte değerlendiriyor.

Örneğin, birkaç data scientist’in işe alımı elbette tek başına da bir bilgidir. Ama aynı dönemde veri odaklı içeriklerin ve duyuruların artmasıyla birlikte bu durum, artık rakibinizin bu alanda bir yaptığı istihbaratına doğru evrilmeye başlar.

Emre Bey’in örneğinde de benzer bir tablo ortaya çıktı. Geriye dönüp bakıldığında, işe alımların rakip şirketin tek hareketi olmadığını, aynı dönemde veri tarafında başka hamlelerin de geldiğini ya da planlandığını gördük. Yani ortada tek bir hamle değil, yavaş yavaş şekillenen bir yön, bir gidişat vardı.

Bu tür sinyaller genelde vardır. Ama çoğu zaman parçalı olduğu için geç fark edilir.

Bu araç, o parçaları bir araya getirerek daha erken görmeyi amaçlıyor.

Ücretsiz Deneyebilirsiniz

Rakiplerinizin son dönemde neye odaklandığını görmek için:

👉 https://signal-radar.conais.com/

Gün içinde birçok iş yapıyoruz ama haftanın sonunda dönüp baktığımızda aslında neyi ne kadar yaptığımızı net biçimde görmek her zaman kolay olmuyor. Toplantılar, müşteri yanıtları, gönderilen teslimatlar, içerik üretimi ya da iç koordinasyon işleri günün içinde dört bir yana dağılıyor; hafta sonunda ise bunları derli toplu bir rapora çevirmek ayrı bir efor gerektiriyor.

Bu haftaki rehberde, Replit kullanarak kendi iş akışınıza uygun basit bir üretkenlik aracı nasıl kurabileceğinizi anlatıyoruz. Amaç, her gün yaptığınız tekrar eden işleri birkaç sayı ve kısa notla kaydetmek, ardından bunları haftalık ya da aylık bir özet rapora dönüştürmek. Replit’in doğal dille uygulama oluşturma yaklaşımı ve Agent yapısı, teknik olmayan kullanıcıların da tarif ederek uygulama çıkarmasını kolaylaştırıyor; oluşturulan projeler aynı ortamda çalıştırılıp yayınlanabiliyor.

Bu yöntem özellikle şu durumlarda işe yarar:

Kurulum birkaç adımda tamamlanıyor.

İlk adım uygulamayı kurmak değil, neyi ölçeceğinizi belirlemek. Bunun için Claude ya da ChatGPT’ye kendi rolünüzü anlatıp sizi kısa bir şekilde “interview” etmesini isteyebilirsiniz. Amaç, tekrar eden 5 ila 8 iş tipini netleştirmek.

Örneğin şöyle bir prompt işe yarar:

Bu çalışmanın sonunda elinizde şu tür başlıklar olabilir:

Burada önemli olan şey, çok fazla kategori açmamak. Az ama tekrar eden başlıklar, daha faydalı rapor üretir.

Replit, doğal dil ile uygulama üretmeyi destekleyen bir yapı sunuyor. Bu yüzden klasik anlamda sıfırdan kod yazmak zorunda değilsiniz; ne istediğinizi açık tarif etmeniz çoğu zaman yeterli oluyor. Replit Agent ve AI app builder tarafı, uygulamayı tariften oluşturup sonra yine sohbet içinde geliştirmenize imkân veriyor.

Replit’e şu çerçevede bir istek verebilirsiniz:

Burada görev listenizi doğrudan prompt’un içine koymanız önemli. Çünkü uygulamanın mantığı, sizin gerçek iş rutininize göre kurulmalı.

Uygulama ilk çıktığında en kritik bölüm günlük veri giriş ekranı olacak. Bu bölümün mümkün olduğunca sade olması gerekir. Her görev tipi için bir sayı alanı, tek bir not kutusu ve tarih seçimi çoğu kullanıcı için yeterlidir.

Bu aşamada Replit’ten özellikle şunları istemeniz faydalı olur:

Araç ne kadar karmaşık olursa kullanım ihtimali o kadar düşer. Bu tip kişisel iş araçlarında en önemli şey mükemmellik değil, devamlılıktır.

Uygulamayı kurar kurmaz gerçek kullanıma geçmek yerine önce birkaç örnek gün ekleyin. Böylece rapor ekranının ve görsel özetlerin düzgün çalışıp çalışmadığını hemen görebilirsiniz.

Örneğin üç günlük test verisi girin:

Pazartesi: 4 müşteri yanıtı, 2 toplantı, 1 teslimat
Salı: 6 müşteri yanıtı, 1 toplantı, 2 içerik
Çarşamba: 3 müşteri yanıtı, 3 toplantı, 1 destek çözümü

Bu küçük deneme, hem uygulamadaki hataları hem de eksik gördüğünüz alanları hızlıca ortaya çıkarır.

Bu tip bir aracı değerli yapan asıl bölüm raporlama ekranıdır. Sadece veri toplamak yetmez; o veriyi okunabilir bir haftalık özete dönüştürmek gerekir.

Bu yüzden Replit’ten rapor çıktısında şunları istemek iyi olur:

Örneğin uygulama şu tür bir çıktı verebilir:

Bu metin, yönetici güncellemesi, müşteri özeti veya ekip içi haftalık check-in için doğrudan kullanılabilir.

Temel sürüm çalıştıktan sonra uygulamayı bir adım ileri taşıyabilirsiniz. En faydalı geliştirmelerden biri, her girişe müşteri ya da proje etiketi eklemektir.

Böylece sadece “bu hafta ne yaptım?” sorusunu değil, şunları da görebilirsiniz:

Bu küçük ekleme, aracı kişisel günlükten çıkarıp daha yönetilebilir bir iş görünürlüğü aracına dönüştürür.

Replit’in güçlü taraflarından biri, oluşturduğunuz projeyi aynı ortam içinde çalıştırıp yayınlayabilmenizdir. Platform, uygulama oluşturma ile deploy etme sürecini tek akışta sunuyor.

Uygulamayı yayınladıktan sonra bağlantıyı yer imlerine ekleyin ve gün sonunda 2 dakikalık sabit bir alışkanlık haline getirin. En iyi kullanım modeli genelde şudur: iş günü bitmeden hemen önce kısa giriş, hafta sonunda tek tıkla rapor.

Başlangıçta çok detaylı bir sistem kurmaya çalışmayın. Önce 5-6 görev tipiyle başlayın. Araç gerçekten kullanılmaya başladıktan sonra etiket, filtre, ekiple ortak kullanım ya da dışa aktarma gibi özellikleri eklemek daha doğru olur.

Replit ile kendi iş takip aracınızı kurmanın asıl değeri, “çok sofistike” bir ürün yapmak değil; dağınık geçen iş haftasını ölçülebilir hale getirmektir. Günlük birkaç kısa giriş, haftanın sonunda daha temiz bir görünüm sağlar. Bu da hem kendi performansınızı anlamayı hem de yaptığınız işi başkalarına daha net anlatmayı kolaylaştırır.

OpenAI “Project Stagecraft” adıyla yürüttüğü yeni bir çalışma ile, yapay zekâ eğitiminde mesleki kırılımlara yönelmiş durumda. Business Insider’ın ortaya çıkardığı bilgilere göre şirket, farklı meslek gruplarından binlerce freelance çalışanla birlikte ChatGPT’yi doğrudan iş yapmayı öğrenebileceği şekilde eğitiyor.

Proje, Handshake AI üzerinden yürütülüyor ve saatlik en az 50 dolar ödeme yapılan 3.000–4.000 arası uzmanın katkısıyla ilerliyor. Katılımcılar arasında ticari pilotlardan eczacılara, bitki bilimcilerinden insan kaynakları uzmanlarına kadar geniş bir yelpaze bulunuyor.

Bu çalışmanın odağı klasik veri etiketlemeden farklı. Amaç, “bilgi işi” yapan profesyonellerin günlük görevlerini detaylı şekilde haritalamak ve bu görevlerin ne kadarının yapay zekâ tarafından yapılabileceğini anlamak.

Sistem şu şekilde çalışıyor:

Katılımcılardan kendi mesleklerini temsil eden bir “persona” oluşturmaları isteniyor. Ardından gerçek iş akışlarını yansıtan görevler tanımlıyorlar. Bu görevler; bağlam, hedef, referans ve çıktı beklentileriyle birlikte yazılıyor.

Örneğin bir finans yöneticisinin, bir sözleşmeye bakarak bordro hesaplama sistemi kurmasını isteyen bir senaryo oluşturulabiliyor. Ya da bir sağlık çalışanının belirli bir hastalıkla ilgili literatür taraması yapması gibi görevler simüle ediliyor.

Bu içerikler daha sonra çok katmanlı bir değerlendirme sürecinden geçiyor ve modelin gerçek iş senaryolarını daha doğru anlaması için kullanılıyor.

Yapay zekâ eğitimi uzun süredir daha genel veri setleriyle ilerliyordu. Ancak bu proje, odağın artık meslek bazlı yetkinliklerin tek tek modellenmesi gibi çok daha spesifik bir noktaya kaydığını gösteriyor.

Bu yaklaşımın iki önemli sonucu var.

Birincisi, yapay zekâ sistemleri artık sadece genel bilgi üretmekle kalmayıp, belirli iş rollerinin gerektirdiği görevleri daha doğrudan yerine getirebilir hale geliyor.

İkincisi ise, “hangi işler etkilenir?” sorusu yerini yavaş yavaş “hangi görevler otomatikleşir?” sorusuna bırakıyor.

OpenAI’nin aynı dönemde ekonomik etkiler ve “yeni sosyal sözleşme” üzerine çalışmalar yapıyor olması da bu yön değişiminin farkında olunduğunu gösteriyor.

Bu hafta da ConAI Compass’ın sonuna geldik. Yapay zekânın kurumlara, profesyonellere ve sürdürülebilirlik hedeflerine nasıl somut değer kattığını birlikte inceledik.

ConAIs olarak, teknolojiyi sadece bir araç değil, stratejik büyümenin ve dönüşümün katalizörü olarak görüyoruz. Eğer kurumunuzda yapay zekâyı yapılandırmak, iş süreçlerinize entegre etmek veya sürdürülebilirlik hedeflerinizle uyumlu hale getirmek istiyorsanız, aşağıdaki alanlarda size destek olabiliriz:

🔹 AI Stratejisi ve Dönüşüm Danışmanlığı – İş birimlerine özel yapay zekâ yol haritaları, veri altyapısı planlaması ve pilot uygulama tasarımı.

🔹 AI Uygulamaları ve Otomasyon Geliştirme – Üretken yapay zekâ destekli iç süreç otomasyonları, müşteri etkileşim sistemleri ve karar destek araçları.

🔹 Sürdürülebilirlik ve AI Çözümleri – Scope 3 veri takibi, enerji verimliliği analitiği ve karbon azaltım stratejilerini destekleyen yapay zekâ modelleri.

🔹 Eğitim ve Kapasite Geliştirme – Kurum içi ekiplerin yapay zekâyı etkin kullanması için atölye, uygulamalı eğitim ve yöneticiye özel oryantasyon programları.

ConAIs ile tanışın; birlikte daha akıllı, daha sürdürülebilir ve daha verimli bir gelecek inşa edelim.