Yeni İşiniz Yapay Zeka Temsilcilerine Katılmak: Yapay Zeka Yerli Şirketleri Aslında Nasıl Çalışıyor?

In This Article

Sevgili abonelerim, son birkaç ayı yapay zeka yerli şirketlerinin liderleriyle röportaj yaparak geçirdim. Artık şuna ikna oldum: İşleviniz ne olursa olsun, yapay zeka aracılarını işe almak ve yönetmek bir iştir. Bu ücretsiz ayrıntılı incelemede, yapay zekaya özgü üç şirketin (Linear, Ramp ve Factory) bu prensibi nasıl uygulamaya koyduğunu paylaşmak istiyorum. İşte her birinden bazı alıntılar: Nan Yu (Ürün Başkanı, Doğrusal): "Tıpkı insanlarla konuştuğunuz gibi görev atayabileceğiniz ve konuşabileceğiniz AI ekip üyeleriniz olacak." Geoff Charles (CPO, Ramp): "Claude Code'u kullanmıyorsanız, rolünüz ne olursa olsun, muhtemelen düşük performans gösteriyorsunuz." Eno Reyes (CTO, Fabrika): "Ürün yönetimini, ön uç kullanıcı arayüzünü, veri analizini ve daha fazlasını, yeniden kullanılabilir beceriler halinde kodladık. Herhangi bir çalışan çağrıda bulunabilir." Yapay zekaya özgü her şirketin nasıl çalıştığına dair içeriden bir bakış için okumaya devam edin. Doğrusal: Yapay zeka temsilcilerini birinci sınıf ekip arkadaşları haline getirmek Bir sorun oluşturmak ve başka bir temsilciye atamak için bir temsilciden @bahsedebilirsiniz. Doğrusal'ın temsilcilere yaklaşımı, ürünlerine göre şekillenir. Nan (Linear'ın Ürün Başkanı) şuna inanıyor: Temsilciler birinci sınıf çalışanlar olmalıdır. Bunları projelere ekleyebilmeli, konulara atayabilmeli ve yorumlarda belirtebilmelisiniz. Ancak Nan, insanın sonuçtan her zaman sorumlu olduğuna da inanıyor. Linear'ın her adımda aracılarla birlikte ürünleri nasıl oluşturduğunu burada bulabilirsiniz: Sorunu anlayın. Temsilciler Intercom, Zendesk ve Gong'dan gelen her müşteri görüşmesini okur ve özetler. Sorunları otomatik olarak oluştururlar, birikmiş iş yığınına göre onları tekilleştirirler ve doğru ekibe atarlar. Çözümü tanımlayın. Temsilcilerin müşteri görüşmelerine erişimi olduğundan, birden fazla kanaldan veri destekli içgörüler alarak bir spesifikasyonu yinelemenize yardımcı olabilirler. Bir plan yapın. Temsilciler spesifikasyonlarınızı somut destek bildirimlerine bölebilir ve bunları otomatik olarak doğru ekiplere yönlendirebilir. Linear'da artık biletlerin çoğunluğunu acenteler oluşturuyor. İnsanın görevi, çalışmalarını gözden geçirmek ve zaman içinde bağlamı ayarlamaktır. Yürütün. Hatalar ve küçük özellikler doğrudan Codex ve Cursor gibi aracılara atanır. Karmaşık özellikler için, mühendisler Claude Code'u başlatıyor ve sorun bağlamının tamamını elde etmek için Doğrusal MCP'yi kullanıyor. Nan'dan: Temsilcilerin yapabileceklerinin kapsamı her çeyrekte genişliyor gibi görünüyor. Yeni modeller ve donanımlar, sınırları basit düzeltmelerden giderek daha karmaşık hale gelen projelere doğru zorluyor. Linear gibi aracılarla tasarım yapmak ister misiniz? İşte Nan'ın ekibinizin bugün neler yapabileceğine dair paylaştığı 4 pratik adım: Her geliştirici varsayılan olarak önde gelen bir ajansal kodlama aracını kullanmalıdır. Bu en kolay ilk adımdır. Resmi aracı (İmleç, Claude Kodu veya Codex) sağlayın ve kullanımını görebileceksiniz şekilde yönetin. Eşzamansız bir bulut kodlama aracısıyla destekleyin. Eşzamansız arka plan aracıları, çoğu küçük değişikliği ve hata düzeltmesini tek seferde gerçekleştirebilir. Cursor ve Devin'in burada iyi teklifleri var. Tasarımcıların ve Proje Yöneticilerinin doğrudan kod tabanı üzerinde çalışmaları konusunda ısrar edin. Claude gibi aracılar, PM'lere ve tasarımcılara doğrudan kod tabanında değişiklik yapmaları için düşük sürtünmeli bir yol açar. Herkes inşaatçı olmaya çalışmalı. Proje Yöneticileri ve pazarlamacılar varsayılan olarak yapay zeka arayüzünü kullanmalıdır. Bu işlevler, işlerinin %80-100'ünü bir sohbet arayüzü aracılığıyla yapıyor olmalıdır - ister Claude, ChatGPT, Notion AI veya benzeri bir şey olsun. Nan, insanların temsilcilerle spesifik düzeyde iş birliği yapacağı, neyin inşa edilmesi gerektiğini ve bunun nedenini tanımlayacağı ve daha sonra aşağı yöndeki her şeyi halletmek için işleri aracılara aktaracağı bir gelecek görüyor.Ramp: Yapay Zeka yeterliliğini 4 düzeyde ölçüyorRamp, çalışanlarını 4 düzeyde hızla yapay zekaya özgü olmaya itiyor. Linear, aracıları nasıl ekibinizin birinci sınıf bir parçası haline getireceğinizi gösterirse, Ramp, tüm şirketinizin bunları nasıl benimsemesini sağlayacağını gösterir. 2025'te Ramp, 500'den fazla temsilci gönderdi. özellikleriyle 1 milyar dolar gelire ulaştı ve tüm bunları 25 PM ile başardılar. Bunu her bir fonksiyonun (mühendislik, ürün, tasarım, satış, pazarlama, hukuk, finans) temsilcilere katılmasını ve onlarla çalışmasını zorunlu kılarak yaptılar. Geoff (CPO Ramp), her çalışan için yapay zeka yeterliliğini değerlendirmek için son derece pratik bulduğum bir çerçeve paylaştı: L0: Bazen ChatGPT kullanıyor. Bu insanlar büyük olasılıkla uzun vadede şirkette olmayacaklar. Geoff, yapay zeka araçlarına yönelik büyüme zihniyetine sahip, kendi kendine başlamayan biri değilseniz, sizi başarılı olmanız için eğitmenin çok zor olacağını söylüyor. L1: GPT'leri, projeleri ve dahili yapay zeka araçlarını kullanır ve ayarlar. Bu kişiler yapay zekayla denemeler yapıyor ancak gerçek işleri henüz otomatikleştirmediler.L2: İşlerinin bir kısmını otomatikleştiren bir uygulama geliştirir.iş. Bu kişiler, yapay zeka araçlarını kullanarak kod yazabilir veya diğer kişilerin çalışmaları hakkında anlamlı geri bildirimler verebilir. L3: Sistem oluşturucular. Bu insanlar, ekipteki diğer herkesi hızlandıracak yapay zeka altyapısını ve becerilerini oluşturuyor. Şirketin hedefi, herkesi merdivenden yukarı itmektir. L0'lar kendi kendini seçer. L1'ler L2'lere dönüşür. L2'ler L3'e dönüşür. Ve L3'ler organizasyonun geri kalanını etkiler. Geoff ayrıca herhangi bir şirketin yapay zekaya özgü olmak için atabileceği 5 adımı da paylaştı: Tüm anlaşmazlıkları ortadan kaldırın. Token veya bütçe sınırlaması olmadan popüler yapay zeka araçlarına erişim sağlayın ve herkesin faydalanabileceği yapay zeka becerilerinden oluşan dahili bir havuz oluşturun. Kurulum zorsa çoğu kişi benimsemeyecektir. Evlat edinmeyi görünür hale getirin. İnsanların ürettiklerini paylaşabilecekleri halka açık Slack kanalları oluşturun. Her açıdan, mühendis olmayanların, finansın bir hazine sistemi oluşturması veya pazarlamanın web sitesi oluşturmayı otomatikleştirmesi gibi etkileyici şeyler yaptığını sergileyin. Uygulamalı destek sağlayın. Yapay zeka becerileri ve iş akışları oluşturmak için herkesin katılabileceği ofis saatleri düzenleyin. Tüm görevi müjdeyi yaymak, insanları hazırlamak ve "aha ana" ulaşmalarına yardımcı olmak olan yapay zeka uzmanlarını belirledik. Kullanımı takip edin ve müdahale edin. Ramp, çalışan başına AI araçları genelinde token tüketimini izler. Liderlik, doğal sorumluluk oluşturmak ve birisinin kullanımı düşük olduğunda devreye girmek için bu verileri paylaşır. Bunu bir işe alma gereksinimi haline getirin. PM görüşmeleri artık çalışan bir ürün oluşturmanız ve ardından onu neden ürettiğinizi ve nasıl çalıştığını açıklamanız gereken özel bir oturum içeriyor. Geoff, Ramp'teki her rol için liderlik felsefesini tek bir satırda özetledi: Göreviniz işinizi otomatikleştirmek. Geoff'ten: "Ekibime CTA'nın beklenenin üzerinde olması gerektiğini 10 kez söylersem, çözüm bunu 11. kez söylemek değil. Bu, bir daha asla yaşanmaması için bu geri bildirimi otomatik bir tasarım kritik sürecine veya yapay zeka becerisine kodluyor." ilk günden itibaren onların etrafında inşa ettiğinizde ne olur? Factory, sıfırdan yapay zeka etrafında yapılandırılmış, değeri 300 milyon dolar olan 55 kişilik bir yapay zeka yazılım geliştirme şirketidir. Onları farklı kılan şey şu: Ürün mühendislerini işe alın Fabrika, PM'leri ve mühendisleri ayrı ayrı işe almaz. Bunun yerine yapay zeka temsilcilerini yöneten ve onlarla çalışan ürün mühendislerini işe alıyorlar. Tipik bir gün şuna benzer: Sistemin nerede kötü kararlar verdiğini görmek için aracı çalıştırmalarının izlerini inceleyin. Düzeltmeleri kod olarak değil, yönetişim olarak yazın (örneğin, bir beceriye yönelik güncelleme, yeni bir tüy bırakmama kuralı veya iyileştirilmiş bir otomasyon) Yalnızca temsilcilerin yüksek riskli olarak işaretlediği PR'leri inceleyin (gerisini temsilciler halleder). Yeni fikirler önerin ve iş arkadaşlarınızla ve yapay zekayla önceliklendirmeyi tartışın. Bu iş kolay değildir ve daha derin uzmanlık gerektirir, ancak kaldıraç çok büyüktür. Kod tabanınızı aracıya hazır hale getirin Temsilcilerin etkili olabilmesi için gerçekten üzerinde çalışabilecekleri bir kod tabanına ihtiyacı var. Fabrika, kod tabanlarını beş olgunluk düzeyinde puanlar ve Düzey 3 ("Standartlaştırılmış"), çoğu ekibin ilk önce hedeflemesi gereken yerdir. Factory'nin temsilci hazırlık çerçevesi Uzmanlığı yeniden kullanılabilir becerilere kodlayın Kod tabanınız aracıya hazır olduğunda, bir sonraki adım, aracılara beceriler (temel olarak yalnızca metin işaretleme dosyaları) aracılığıyla iyi kararlar almaları için bilgi vermektir. Factory, uzman ve şirket bilgisini herhangi bir temsilcinin veya çalışanın kullanabileceği bir şeye kodlamak için becerileri kullanır. İşte Factory'nin dahili olarak kullandığı becerilerin bir listesi ve kopyalamanız ve değiştirmeniz için markdown dosyalarına bağlantılar: Ürün yönetimi becerisi. Ürün ilkeleri, 11 yıldızlı deneyim çerçevesi (Airbnb'nin Brian Chesky'sinden ödünç alınmıştır), PRD şablonu, puanlama tablosu ve dil rehberliği hepsi tek bir işaretleme dosyasında. Ön uç kullanıcı arayüzü entegrasyon becerisi. Droid'e, Factory'nin tasarım sistemini, yönlendirme kurallarını ve test standartlarını kullanarak özelliklerin nasıl oluşturulacağı konusunda talimat verir. Yapay zeka veri analisti becerisi. Python ekosisteminin tamamını kullanarak keşif analizi yapın, görselleştirmeler oluşturun ve istatistiksel raporlar oluşturun. Dahili araçlar becerisi. Uygun erişim kontrolleri ve denetim günlüklerinin yerleşik olarak yer aldığı yönetici panelleri, destek konsolları ve operasyonel kontrol panelleri oluşturun. Vibe kodlama becerisi. Modern çerçevelerle yeni web uygulamalarını hızla sıfırdan prototipleyin. En iyi çalışanlarınızın bildiklerini becerilere kodlayabilirseniz, her işlev için uzman tutmanıza gerek kalmaz. Tüm bunları uygulamaya koymak için 6 adım Özetlemek gerekirse: Temsilcileri işe almak ve yönetmek, her işlev için temel iş haline geliyor. Şu anda uygulamaya koyabileceğiniz altı şey:Doğrusal: Her geliştiriciyi varsayılan olarak Cursor, Claude Code veya Codex gibi aracılı bir kodlama aracına ayarlayın. Proje Yöneticilerini ve tasarımcıları kod tabanına dahil edin. Temsilcileri kullanarak PR'ler göndermelerine ve kodları göndermelerine izin verin. Her küçük değişikliği bir mühendis aracılığıyla yönlendirmeyi bırakın. Rampadan: Ekibinizin yapay zeka yeterliliğini ölçün. Ramp'ın 4 seviyeli çerçevesi size insanların nerede oldukları ve nereye gitmeleri gerektiği konusunda ortak bir kelime dağarcığı sunar. Yapay zeka kullanımını takip edin ve bunu performans beklentilerinin bir parçası haline getirin. Ölçmediğiniz şeyi iyileştiremezsiniz ve teşvikler önemlidir. Fabrikadan: Temsilci hazırlığı için kod tabanınızı puanlayın. Kod tabanınızın hazır olup olmadığını anlamak için Factory'nin temsilci hazırlık düzeylerini kullanın. Ekibinizin uzmanlığını yeniden kullanılabilir becerilere dönüştürün. En iyi çalışanlarınızın bildiklerini beceri dosyalarına kodlayın ve hem insanların hem de temsilcilerin bunları kullanmasını kolaylaştırın. Her şeyden önce, sizin gibi yerleşik temsilciler bir insanı işe alır. Onlara bağlam verin, onları operasyonel yığınınıza bağlayın ve bir insanı sonuçlarından sorumlu tutun. Ne düşündüğünüzü yorumlarda bana bildirin!

You May Also Like

13 Trending Songs on TikTok in March 2026 (+ How to Use Them)

Our Best AI PM Workflows for Prototyping, Strategy, and Personal OS (2026)

China’s Cybersecurity Agency Issues Security Warning About OpenClaw